Ilustração de Laura Alegre (Jornal do Campus/USP)
Fábio Takahashi e Diana Yukari
Folha
A tão esperada imunidade de rebanho, que pode recolocar as atividades sociais próximas ao normal, não deve ser atingida neste ano, mesmo com o avanço da vacinação contra a Covid-19. O entendimento vem ganhando força entre pesquisadores nos Estados Unidos, devido especialmente à insuficiente velocidade na vacinação e à possibilidade do surgimento de novas variantes, mais transmissíveis e agressivas. Modelos estatísticos reforçam essa avaliação.
O panorama pessimista levanta a discussão de como as sociedades deverão agir nos próximos meses, dado que a proteção ideal não deve vir tão cedo. A questão discutida é se será possível retomar atividades sociais a partir do momento que populações vulneráveis já estejam vacinadas, sem esperar que o patamar de imunização geral esteja perto de 80%.
RITMO LENTO – A situação no Brasil é mais crítica, pois o ritmo de vacinação é menor do que nos EUA, e as vacinas aplicadas têm eficácia mais baixa, o que dificulta a chegada à imunidade de rebanho.
Esse termo significa o momento em que uma população está suficientemente protegida, e o vírus não consegue mais se propagar em velocidade.
Tradicionalmente, essa proteção é alcançada por meio da vacinação. Como o novo coronavírus se espalhou rapidamente, parte dos epidemiologistas coloca como hipótese que o grande número de infectados também possa ajudar na chegada à imunidade de rebanho (o que não é consenso, pois a imunidade dos contaminados pode ter duração e proteção menores do que dos vacinados).
MODELO ESTATÍSTICO – Cientista de dados formado no MIT, Youyang Gu apresentou neste mês modelo estatístico que projeta a população americana protegida nos próximos meses, seja por vacinação, seja por contaminação.
A projeção mostra que a população protegida por uma das duas formas não chegará a 80% nem em janeiro de 2022 (atualmente está na casa dos 30%).
Ainda que não haja patamar oficial para se definir o que seja a imunidade de rebanho, estudos utilizam percentuais próximos a 80% como referência.
ESPECIALISTA FAMOSO – Youyang utiliza machine learning (técnica em que o computador “aprende” a encontrar padrões em grandes bases de dados) para estimar com mais precisão a evolução de vacinados e infectados.
O cientista ficou conhecido por ter desenvolvido ano passado um dos melhores modelos estatísticos para indicar o real impacto da Covid. Os resultados foram usados por veículos de imprensa como o The New York Times, e órgãos oficiais, como o CDC (centro ligado ao governo americano para controle de doenças).
Em sua projeção, os EUA imunizaram 7% da população até o momento. A estimativa dele considera eficácia de 85% das vacinas (patamar ajustado esperado para as doses da Pfizer e Moderna, que têm sido as distribuídas naquele país).
PESQUISA MINUCIOSA – O cálculo busca identificar a quantidade de americanos efetivamente imunizados, o que é diferente do número de vacinas distribuídas, que podem não ter sido ainda aplicadas ou podem ter sido perdidas no processo de logística, além de considerar o tempo para que o imunizante comece a fazer efeito (três semanas).
Os americanos distribuíram cinco vezes mais doses do que os brasileiros, já ponderando pelos tamanhos das populações. E as vacinas distribuídas no Brasil, a Oxford/AstraZeneca e a Coronavac, têm eficácia menor do que a presente nos EUA.
Quanto menor a eficiência da vacina, mais gente precisa ser imunizada para se alcançar a imunidade de rebanho.
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