Pesquisador da EPM analisou, a partir de padrões topológicos, como semelhanças entre regiões do Estado de São Paulo impactaram na propagação do vírus e na taxa de mortalidade
Realizado pelo pesquisador Jean Faber, do Departamento de Neurologia e Neurocirurgia/ Neurociência da Escola Paulista de Medicina (EPM/ Unifesp), o estudo buscou analisar como diferenças socioeconômicas, no tempo e espaço, poderiam ser fatores relevantes nos padrões de disseminação e taxas de mortalidade por Covid-19. Através de análise de redes, a pesquisa pôde examinar quanto o vírus esteve presente em diferentes regiões, além de detectar similaridades entre essas. A fim de caracterizar a disseminação do vírus Sars-CoV-2, foi aplicada a “Teoria Complexa de Rede” para que se obtivesse um mapeamento das características socioeconômicas e de infraestrutura mais relevantes das regiões observadas e, assim, fosse construído um modelo estatístico com capacidade para direcionar avaliações epidemiológicas de maneira eficiente.
Partindo do pressuposto de que distinguir o tipo de topologia auxiliaria no reconhecimento de focos, na previsão de situações futuras de contágio e possível auxílio na interrupção da propagação no vírus, considerando as 53 regiões geográficas imediatas do Estado de São Paulo, o estudo se desenvolveu a partir da análises de padrões topológicos em redes construídas com base nas semelhanças entre aspectos socioeconômicos – como número de hospitais, saneamento básico, mobilidade urbana, educação, trabalho e poder aquisitivo -, a partir dos quais foi analisada a relação e influência nos padrões de mortalidade e propagação do vírus. Desse modo, regiões com padrões semelhantes se conectaram, criando uma extensa rede de similaridade, variável ao longo das semanas.
Faber explica que as topologias dizem respeito a como alguns padrões de rede podem ser mais ou menos favoráveis para a propagação da Covid-19, além de que, ao associar semelhanças entre regiões, é possível criar redes mais complexas com capacidade para rastrear caminhos de contágio. Assim, a partir dos diferentes padrões de conectividade, o pesquisador pôde calcular índices quantitativos que expressaram como padrões topológicos variam ao longo do tempo. Faber ressalta que essa quantificação é uma das apostas da pesquisa, a qual busca estabelecer novas maneiras de auxiliar em um controle mais efetivo da pandemia no Brasil.
De acordo com o pesquisador, os resultados preliminares apontam para conglomerados de regiões, as quais expressam semelhanças entre índices de mortalidade e aspectos socioeconômicos definidos ao longo do tempo. Ele esclarece que esses conglomerados não necessariamente são formados por territórios vizinhos, mas, quando ligados por certas regiões, podem apresentar “corredores de propagação” da Covid-19. Faber, ainda, comenta: “No momento estamos avaliando quanto as relações temporais nos picos das primeiras e segundas ondas também impactaram na formação desses conglomerados de regiões (mais similares na taxa de mortalidade e fatores socioeconômicos), assim que finalizarmos essa etapa concluiremos o texto para publicação dos resultados e avaliação dos pares.”. A partir dos resultados, o estudo pretende indicar uma nova abordagem que seja capaz de avaliar os mesmos padrões em escalas maiores (nacional ou, ainda, mundial), a partir da manipulação das taxas de mortalidade, simulando novas ondas ou atenuações do contágio, por exemplo.
As informações utilizadas para compor a base de dados da pesquisa foram coletadas através de diferentes fontes governamentais de livre acesso como o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), departamento de informática do Sistema Único de Saúde do Brasil (DATASUS) e da Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados (SEADE/ SP), e o estudo apresentou os primeiros resultados acerca da disseminação do contágio por Covid-19 com foco no Estado de São Paulo. O estudo é financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) e conta com a colaboração do doutorando Rodrigo Lantyer e da docente Marimélia Porcionatto, do Departamento de Bioquímica da Escola Paulista de Medicina (EPM/ Unifesp).
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