O ritmo da pandemia de coronavírus em andamento criou uma situação incomum para a pesquisa acadêmica. Modelos de epidemiologia, que foram desenvolvidos anteriormente ao longo de vários anos e usados para prever cenários hipotéticos que raramente aconteciam, agora estão sendo implantados e testados em tempo real.
Infelizmente, os resultados não são bons.
Na semana passada, examinei alguns dos problemas que afetam os modelos de epidemiologia mais proeminentes da Covid-19, particularmente o modelo do Imperial College-London (ICL) que popularizou um número de mortos projetado de 2,2 milhões para os Estados Unidos.
Embora esse modelo tenha delineado uma variedade de cenários com custos humanos mais leves, suas reivindicações alarmistas conquistaram manchetes e a atenção dos políticos. A projeção do dia juízo final do ICL desempenhou um papel importante em convencer o presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, a apoiar as diretrizes de distanciamento social por trás da maioria das políticas de bloqueio em vigor em nível estadual. Seu principal autor, Neil Ferguson, também fazia parte do grupo consultivo que convenceu o primeiro-ministro britânico Boris Johnson a abandonar uma estratégia anterior de "imunidade de rebanho" para a de mitigação do vírus, adotando um lockdown para evitar 510.000 mortes previstas no Reino Unido.
Embora o artigo principal do modelo ICL esteja publicado há mais de um mês, uma série ímpar de erros continua a dificultar o escrutínio externo de suas reivindicações preditivas. Em uma ruptura incomum das convenções de revisão por pares, a equipe do ICL atrasou a liberação do código fonte do modelo por mais de um mês após suas previsões. Eles finalmente divulgaram seu código em 27 de abril de 2020 por meio do popular site de compartilhamento de dados e códigos GitHub, mas com a ressalva incomum de que seus "arquivos de parâmetros são fornecidos apenas como amostra e não refletem necessariamente execuções usadas em artigos publicados".
Em outras palavras, eles lançaram um arquivo genérico e fortemente reorganizado que permitiria que outros executassem sua própria versão do modelo para a Covid. Parece que eles não publicaram a versão real usada no artigo de 16 de março, que moldou as políticas do governo dos EUA e do Reino Unido, ou os resultados desse modelo (uma distinção que foi imediatamente notada por outros usuários do GitHub, solicitando novos pedidos para liberação do código original).
Até o momento da redação deste artigo, os dados necessários para examinar completamente o modelo e os resultados por trás do artigo de 16 de março do ICL permanecem ilusórios. Porém, pode haver outra maneira de ver como as projeções do modelo ICL para a Covid estão se comportando sob pressão.
No final de março e início de abril, grande parte da atenção do mundo voltou-se para o caso da Suécia, depois que o governo rompeu com as políticas de bloqueio implementadas pela maioria dos outros governos do mundo desenvolvido. A Suécia recebeu elogios desde o início por manter abertos seus restaurantes e empresas - ainda que sob diretrizes moderadas de distanciamento social - em um esforço para aumentar a “imunidade de rebanho” em vez de atrasar a propagação da doença até que uma vacina seja desenvolvida. No entanto, em meados de abril, sua estratégia alternativa foi alvo de críticas de epidemiologistas, especialistas e até do presidente Trump, que atribuíram um aumento nas mortes relacionadas à Covid na Suécia à falta de uma política de bloqueio semelhante ao resto da Europa.
Os números mais recentes da Suécia contêm vários indícios de que o país "achatou a curva" e sua taxa de mortalidade per capita é consistente com - ou abaixo - a maioria dos outros países da Europa Ocidental, embora também seja mais alta que seus vizinhos Dinamarca e Noruega. Provavelmente levará muitos meses para que possamos dizer com certeza como a estratégia da Suécia se desenrolou, mas pelo menos até o momento em que este artigo foi escrito as falhas previstas há duas semanas ainda não aconteceram.
É aí que uma reviravolta interessante no modelo ICL entra em jogo.
Embora a ICL tenha divulgado apenas cenários e previsões associadas para o Reino Unido e os Estados Unidos, seu modelo é teoricamente adaptável a qualquer país, alterando as entradas para refletir sua população, dados demográficos e a data em que suas políticas específicas entraram em vigor.
(Nota do editor: o estudo foi aplicado ao Brasil e previa até 1,15 milhão de mortes por Covid-19 se nenhuma medida de mitigação fosse implementada).
No início de abril, no auge da reação da comunidade acadêmica contra a estratégia do governo sueco, um grupo de pesquisadores da Universidade de Uppsala tentou fazer exatamente isso. Eles lançaram um modelo epidemiológico para a Suécia que adaptou o modelo de Ferguson e seus colegas, e tentaram projetar os efeitos da resposta única da Suécia na capacidade hospitalar e no número total de mortes.
A apresentação da equipe de Uppsala parece seguir de perto a abordagem do ICL. Eles apresentaram uma projeção para uma resposta "não mitigada" (também conhecida como o cenário "não fazer nada" no documento do ICL) e depois modelaram os efeitos previstos de várias intervenções políticas. Isso incluia manter a abordagem alternativa do governo de permanecer aberto com diretrizes mais brandas de distanciamento social, além de implementar graus variados de bloqueio.
O modelo também enfatizou sua própria urgência. A Suécia teria que adotar imediatamente uma política de bloqueio semelhante ao resto da Europa se quisesse evitar uma catástrofe. Como explicaram os autores, sob estimativas “conservadoras” usando seu modelo “a atual estratégia sueca de saúde pública resultará em um pico de ocupação de unidades de terapia intensiva em maio que excederá a capacidade pré-pandêmica em mais de 40 vezes, com uma mortalidade média de 96.000 (IC 95% 52.000 a 183.000)” até o final de junho.
Seus cenários de mitigação propostos, que seguiram estratégias de bloqueio semelhantes às recomendadas no estudo do ICL e adotadas em outras partes da Europa, foram “previstas para reduzir a mortalidade em aproximadamente três vezes”, além de evitar uma falha catastrófica do sistema de saúde sueco.
Os autores do artigo expressaram sinceras preocupações em limitar os danos causados por uma doença genuinamente horrenda e lançaram seu estudo na esperança de que melhor informasse a resposta política. Suas previsões já falharam - e falharam muito nisso.
O modelo sueco estabeleceu suas taxas de mortalidade e hospitalização previstas para cenários diferentes em uma série de gráficos. De acordo com suas projeções, a atual resposta do governo sueco - se fosse continuada - passaria de 40.000 mortes logo após 1º de maio de 2020 e continuaria a subir para quase 100.000 até junho.
A mais severa das estratégias de bloqueio que eles consideravam deveria reduzir esse número para entre 10 mil e 20 mil até 1º de maio, preservando a capacidade hospitalar - desde que o governo sueco mudasse de curso até 10 de abril e impusesse uma política semelhante ao resto da Europa. Em seu cenário mais otimista, o modelo previa que essa mudança reduziria o total de mortes de 96.000 para menos de 30.000 até o final de junho.
Então, como a projeção do modelo está se saindo? O governo da Suécia manteve sua estratégia de mitigação mais branda. Em 29 de abril, o número de mortos pela Covid-19 no país é de 2.462, e seus hospitais não estão nem perto do colapso projetado.
Apenas o tempo dirá como as estratégias comparativas vão se comportar, mas esses resultados iniciais não revelam boas coisas sobre a precisão das previsões construídas em torno do modelo do ICL. Supondo que os estatísticos suecos tenham adaptado corretamente a abordagem do ICL (e o apêndice de dados que acompanha o estudo parece fazer isso, retirando seus parâmetros declarados diretamente do trabalho de Ferguson), o fracasso de suas previsões parece sugerir que as suposições subjacentes sobre a eficácia de políticas específicas de bloqueio são completamente infundadas.
Pelo menos nessa adaptação sueca da abordagem do ICL, os benefícios assumidos de uma política de bloqueio mais severa parecem ter sido muito exagerados. Os riscos assumidos pela abordagem mais branda adotada pelo governo sueco parecem ter sido inflados de maneira semelhante. E o número total de mortos no cenário onde não se adotasse nenhuma medida de mitigação parece ter pouco fundamento na realidade.
O que essa descoberta nos diz sobre as projeções do ICL para os Estados Unidos e o Reino Unido exigirá dados adicionais e transparência de código por parte de Ferguson e do restante dos arquitetos do modelo original. Mas a adaptação sueca mostra uma imagem avassaladora de sua capacidade preditiva, especialmente considerando que essas previsões formaram uma base primária das respostas políticas dos EUA e do Reino Unido.
*Phil Magness é pesquisador sênior do Instituto Americano de Pesquisa Econômica. Ele é autor de numerosas obras sobre história econômica, tributação, desigualdade econômica, história da escravidão e política educacional nos Estados Unidos.
©2020 American Institute for Economic Research. Publicado com permissão. Original em inglês.