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Usos e desusos do “limiar da imunidade de grupo”

Estávamos em meados de Março, 2020, quando cheguei a Portugal, vinda do Reino Unido onde resido, para me juntar à família em início de pandemia COVID-19. Tinha acabado de abrir a porta de casa quando tocou o telefone. Não conhecia o número, mas pousei as malas e atendi. Era da SIC Notícias. Queriam que explicasse o que se estava a passar e que discutisse o que estaria para vir. Combinamos voltar a falar no dia seguinte. Até lá eu estudaria a situação e logo diria o que tinha para dizer. Liguei para a família a adiar o nosso reencontro para o dia seguinte porque tinha que estudar a pandemia para ajudar os jornalistas.

Tinha acabado de sair um relatório do Imperial College London que projectava umas ondas altíssimas, em que cerca de 70% dos indivíduos seriam infectados e ficariam imunes até que a epidemia ultrapassasse o pico na respectiva população – o ponto de viragem a partir do qual a incidência de casos diários deixaria de aumentar e passaria a diminuir, ou seja, o momento em que se atingiria o “limiar da imunidade de grupo”. Isto se não mudássemos rapidamente o nosso padrão de interacções sociais e contactos físicos para mitigar ou até suprimir a primeira onda pandémica. Lá pus o meu modelo preferido a funcionar e passei a noite a produzir uns gráficos para explicar estas dinâmicas ao público através da televisão e jornais.

Fonte: https://www.publico.pt/2020/03/30/ciencia/opiniao/previsoes-covid19-portugal-1910144

Passei a ser contactada numa base quase diária por jornalistas a quem fui respondendo no sentido de explicar a dinâmica das epidemias. Mas gráficos que tinham sido criados com o intuito de explicar a teoria de base e a lógica das intervenções, a certa altura começaram a ser utilizados como previsões. Fiquei alarmada e passei a clarificar que os meus modelos tinham uma particularidade que, embora previamente testada em animais de laboratório, estava a ser utilizada em humanos pela primeira vez e em tempo real. A teoria de base era comum a todos os modelos, mas eu tinha passado dez anos a estudar efeitos de certos tipos de diferenças entre indivíduos e sabia que isso diminuía o tamanho das epidemias. Os meus modelos produziam epidemias menores do que quaisquer outros. Formei um pequeno grupo de trabalho e, com base em dados até Junho, 2020, estimávamos um limiar da imunidade de grupo até 20% na Europa, ou seja, prevíamos que a dimensão da pandemia ficaria por um terço daquilo que se vinha anunciando.

Esta revelação levou a que o tom das entrevistas mudasse radicalmente, passando a enfatizar que a pandemia poderia ser menor do que o esperado. Ou seja, a mensagem passada pela comunicação social mudou radicalmente apesar de os modelos e resultados serem os mesmos desde o início. Foi assim que me vi no centro de uma controvérsia após anos a conseguir esquivar-me do estudo de temas da moda.

As reacções à nova mensagem foram de dois tipos contrastantes: uns, apoiantes entusiastas, pediam estimativas cada vez mais precisas para realidades cada vez mais específicas (nacionais, estaduais, regionais); outros, opositores ferozes, preocupados que a mensagem pudesse afrouxar as precauções de combate à pandemia, tentavam primeiro encobrir e depois descredibilizar o nosso trabalho.

Matemática introvertida, mãe e avó, respondi a todo este folclore fechando-me em casa a expandir o trabalho de que tanto gosto, cuidando da minha família, e tentando abster-me de preocupações mais imediatas à escala global. Continuei a ajustar os modelos a mais dados que iam saindo e, com colaboradores, a aperfeiçoar os algoritmos que permitem a estimação dos parâmetros. Os modelos continuam a ajustar melhor quando se levam em conta diferenças entre indivíduos, claro. As nossas mais recentes estimativas do limiar da imunidade de grupo rondam os 30%, continuando a contrastar com as estimativas acima dos 70% obtidas quando se assume que os indivíduos são todos idênticos.

Tenho pena que o desenrolar tenha sido este. A principal mais-valia do nosso trabalho era oferecer as estimativas mais exactas dos principais parâmetros que regem a dinâmica da pandemia COVID-19, e com isso avaliar como melhor equilibrar as medidas de contenção. Ao adoptar preferencialmente modelos que exageravam o potencial pandémico, entendeu-se que não havia margem para governar a pandemia com medidas mais leves e menos disruptoras para a sociedade. A seu tempo será feita uma avaliação compreensiva do preço de uma gestão pandémica que passou ao lado da actualidade científica em dinâmica populacional. E ficará o conhecimento!

Gabriela Gomes

Investigadora, Universidade de Strathclyde, Glasgow

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