O mundo enfrenta o enorme desafio de encontrar uma estratégia de saída para essa pandemia de covid-19. A maioria dos países estão adotando a estratégia do confinamento indefinido de toda sua população, assim como o Brasil.
Neste momento de pânico onde líderes mundiais precisam tomar decisões que impactam a vida de muitas pessoas, decisões essas que têm atuação direta sobre vida e morte da sua população. Porém, a pergunta que eu deixo é: "quanto essas decisões estão sendo baseadas em dados?". Afinal, se utilizarmos a nossa inteligência de dados podemos ajudar no combate e minimização dos danos do vírus na nossa economia.
A covid-19 é um vírus de alta transmissibilidade, mas de baixa letalidade. Segundo estudo publicado no Lancet, sobre o início da epidemia na China, a maior parte dos casos, principalmente os mais graves, foram registrados em indivíduos acima de 45 anos.
A decisão de um confinamento generalizado ao invés de tomar decisões baseadas na probabilidade de letalidade por grupo de risco pode levar a economia a um colapso, em especial a economia do Brasil, afinal cerca de 24 milhões de pessoas no país são profissionais autônomos. Da força de trabalho total do Brasil de 105,2 milhões de pessoas, apenas 35,9 milhões têm carteira de trabalho assinada, de acordo com dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), ou seja, a grande maioria depende da circulação da sociedade para conseguir seu ganha pão.
Algo importante a se notar é que ouvimos muito pela mídia que a letalidade é maior em pessoas mais velhas e com doenças pré-existentes, como diabetes, hipertensão, asma, entre outras. Mas reparem que a existência destas doenças é algo bem correlacionado com a idade, então fica a pergunta: será que a letalidade maior não está associada somente às comorbidades, e pelas comorbidades estarem associadas a idade, todos divulgam que a idade é importante?
Uma possível proposta é analisar todos os pacientes diagnosticados com covid-19 para criar um modelo preditivo utilizando todas as informações disponíveis (idade, gênero, doenças pré-existentes) para mensurar a probabilidade de morte analisando todas as variáveis de forma conjunta. Este modelo, além de nos fornecer quais as variáveis são as mais importantes pode ser aplicado em todos os pacientes do SUS (utilizando a base de dados do DATASUS) para o governo saber quem realmente precisa ficar isolado e afastado das atividades, pois seriam pacientes com alta probabilidade de morte.
A pergunta certa que os governantes deveriam se fazer agora é: qual estratégia eu devo adotar para manter a letalidade baixa, porém permitindo que as pessoas voltem ao trabalho com segurança, e permitindo que a economia não pare de forma tão brusca, pois pode demorar gerações para que consigamos nos recuperar.
As empresas em que suas atividades não estão definidas como "essenciais" estão com suas atividades também prejudicadas. Em um país sem cultura de fluxo de caixa, o desemprego também vai aumentar massivamente.
Importante entender que não estou minimizando a situação, porém podemos em um futuro próximo nos perguntar o que fizemos com a economia? Será que o desemprego e a fome podem ter uma letalidade maior que o vírus? Essas são as perguntas que deixo para reflexão.
*Jhonata Emerick Ramos, presidente da ABRIA e CEO da DataRisk
