p Este Verão, quando bares, restaurantes e lojas começaram a reabrir nos Estados Unidos, as pessoas saíram, apesar da ameaça contínua do COVID-19. p Como resultado, muitas áreas, incluindo a região de St. Louis, viu aumentos de casos em julho.

p Usando modelagem matemática, nova pesquisa interdisciplinar do laboratório de Arye Nehorai, o professor Eugene &Martha Lohman de Engenharia Elétrica no Departamento de Engenharia Elétrica e de Sistemas Preston M. Green na Universidade de Washington em St. Louis, determina o melhor curso de ação quando se trata de caminhar na linha entre a estabilidade econômica e os melhores resultados de saúde possíveis.

p O grupo, que também inclui David Schwartzman, um Ph.D. em economia empresarial candidato na Olin Business School, e Uri Goldsztejn, um Ph.D. candidato em engenharia biomédica na McKelvey School of Engineering - publicou suas descobertas em 22 de dezembro em PLOS ONE .

p O modelo indica que dos cenários que eles consideram, as comunidades poderiam maximizar a produtividade econômica e minimizar a transmissão de doenças se, até que uma vacina estivesse prontamente disponível, os idosos em sua maioria permaneceram em casa, enquanto os mais jovens gradualmente retornaram ao mercado de trabalho.

p "Desenvolvemos um modelo preditivo para COVID-19 que considera, pela primeira vez, seu efeito interligado sobre os resultados econômicos e de saúde para diferentes políticas de quarentena, "Nehorai disse." Você pode ter uma política de quarentena ideal que minimize o efeito na saúde e na economia. "

p O trabalho era uma versão expandida de um Susceptível, Expor, Infeccioso, Modelo recuperado (SEIR), uma ferramenta matemática comumente usada para prever a propagação de infecções. Este modelo dinâmico permite que as pessoas sejam movidas entre grupos conhecidos como compartimentos, e para cada compartimento influenciar o outro por sua vez.

p Em sua forma mais básica, esses modelos dividem a população em quatro compartimentos:Aqueles que são suscetíveis, expor, infecciosa e recuperada. Em uma inovação para este modelo tradicional, A equipe de Nehorai incluiu pessoas infectadas, mas também assintomáticas, levando em consideração o entendimento mais atualizado de como a transmissão pode funcionar de maneira diferente entre eles, bem como como seus comportamentos podem diferir de pessoas com sintomas. Isso acabou tendo grande influência nos resultados do modelo.

p As pessoas foram então divididas em diferentes "subcompartimentos, "por exemplo, idade (idosos têm mais de 60 anos), ou por produtividade. Esta foi uma medida da capacidade de uma pessoa de trabalhar em casa no caso de medidas de quarentena. Para fazer isso, eles consideraram os diplomas universitários como uma indicação de quem poderia continuar a trabalhar durante um período de quarentena.

p Então eles começaram a trabalhar, desenvolver equações que modelam as maneiras pelas quais as pessoas se movem de um compartimento para outro. O movimento foi afetado pela política e também pelas decisões tomadas por um indivíduo.

p "Por exemplo, "Goldsztejn disse, "se a economia está diminuindo, há mais incentivo para sair da quarentena, "que pode aparecer no modelo como pessoas se movendo do compartimento isolado para o compartimento suscetível. Por outro lado, a mudança de infecciosa para recuperada baseou-se menos nas ações de uma pessoa e pode ser melhor determinada pelas taxas de recuperação ou mortalidade. Adicionalmente, os pesquisadores modelaram a taxa de mortalidade diminuindo ao longo do tempo, devido ao conhecimento médico sobre como tratar o COVID-19 melhorando com o tempo.

p A equipe analisou três cenários, de acordo com Schwartzman. Em todos os três cenários, o prazo determinado era de 76 semanas - momento em que se presumia que uma vacina estaria disponível - e os idosos permaneceram em quarentena até então.

• Se medidas estritas de isolamento fossem mantidas durante todo o processo.
• Se, depois que a curva foi achatada, houve um rápido relaxamento das medidas de isolamento pelas pessoas mais jovens ao movimento normal.
• Se, depois que a curva foi achatada, as medidas de isolamento foram lentamente suspensas para os mais jovens.

p “O terceiro cenário é o caso que foi o melhor em termos de danos econômicos e resultados de saúde, "disse ele." Porque no cenário de relaxamento rápido, houve outra propagação da doença e as restrições seriam reinstituídas. "

p Especificamente, eles encontraram no primeiro cenário, existem 235, 724 mortes e a economia encolhe em 34%.

p No segundo cenário, onde houve um rápido relaxamento das medidas de isolamento, um segundo surto ocorre em um total de 525, 558 mortes, e a economia encolhe 32,2%.

p Com um relaxamento gradual, como no terceiro cenário, existem 262, 917 mortes, e a economia encolhe 29,8%.

p "Queríamos mostrar que há uma troca, "Nehorai disse." E nós queríamos encontrar, matematicamente, onde fica o ponto ideal? "Tal como acontece com tantas coisas, o "ponto ideal" não estava em nenhum dos extremos - bloqueio total ou comportamento como se não houvesse vírus.

p Outra descoberta importante foi que ninguém deveria se surpreender ao ouvir:"A sensibilidade das pessoas à contagiosidade está relacionada aos cuidados que tomam, "Nehorai disse." Ainda é fundamental usar precauções - máscaras, distanciamento social, evitando multidões e lavando as mãos. "