Um novo estudo do National Bureau of Economic Research (NBER) de Andrew Atkeson, Karen Kopecky e Tao Zha focou em países e estados dos EUA com mais de 1.000 mortes de COVID no final de julho. Ao todo, o estudo incluiu 25 estados dos EUA e 23 países.
Com base em sua análise, os autores apresentam quatro “Fatos Estilizados” sobre o COVID-19, que são:
- Quando uma região atinge 25 mortes totais de COVID, dentro de um mês a taxa de crescimento de mortes por dia cai para aproximadamente zero. Em outras palavras, não importa o país ou estado e suas políticas, as mortes por dia param de aumentar em 20-30 dias após ultrapassar o limite de 25 mortes.
- Quando isso acontece, as mortes por dia começam a cair ou a tendência permanece estável.
- A variabilidade nas tendências de mortalidade nas regiões caiu drasticamente desde o início da epidemia e permanece baixa. Todos os estados estudados, todos os países estudados, tornaram-se mais semelhantes em suas tendências e assim permaneceram.
- As observações 1-3 sugerem que o número de reprodução efetiva, R, oscilou em torno de um em todo o mundo após os primeiros 30 dias da epidemia.
A conclusão do artigo é que as tendências de dados observadas acima provavelmente indicam que as intervenções não farmacêuticas (INFs) – como quarentenas, fechamentos, restrições de viagens, pedidos de permanência em casa, banimentos de eventos, lockdowns, toque de recolher e decretos de máscara – não parecem afetar as taxas de transmissão gerais do vírus.
Por quê? Porque essas políticas variam em seu tempo e implementação entre os países e estados, mas as tendências nos resultados, não.
Dos autores do estudo:
Incerteza de localização e amostragem. A linha contínua preta em ambos os gráficos representa a estimativa posterior mediana. A linha magenta sólida no gráfico superior representa a taxa de crescimento mediana de mortes diárias suavizadas em 7 dias para todos os 50 locais e corresponde apenas à escala esquerda. As duas bandas tracejadas em ambos os gráficos contêm dois terços da probabilidade posterior em cada ponto no tempo e as duas bandas tracejadas, 0,90 da probabilidade posterior. As taxas de crescimento de mortalidade são estimadas de acordo com a função de Weibull ajustada. Os números de reprodução efetiva e as taxas de transmissão normalizadas são baseados no modelo SIR. O dia 0 é a primeira data em que o número cumulativo de mortes atingiu 25 em cada local.
Este estudo vai contra estudos anteriores que afirmam que as INFs foram eficazes na redução das taxas de transmissão durante os estágios iniciais da epidemia. Os autores explicam:
Dada a observação de que as taxas de transmissão de COVID-19 caíram virtualmente em todo o mundo durante este período pandêmico inicial, estamos preocupados que esses estudos podem exagerar substancialmente o papel das INFs exigidos pelo governo na redução da transmissão da doença devido a um viés variável omitido.
Um dos principais candidatos para a “variável omitida” chave, ou seja, a verdadeira causa do declínio nas taxas de transmissão após o primeiro mês de uma epidemia, é que a interação humana não está em conformidade com modelos epidemiológicos simples. No mundo real, as redes sociais humanas se sobrepõem de tal forma que um vírus pode se espalhar rapidamente por um curto período de tempo, já que algumas pessoas entram em contato com mais redes do que outras, mas chega a becos sem saída naturais e rotatórias onde novos hospedeiros potenciais em uma “nova” rede social já foi exposta através de outras redes. O efeito pode ser semelhante ao que alguns chamam de “imunidade de rebanho”, mas com taxas de infecção relativamente baixas.
Os autores argumentam que, mesmo que as INFs fossem eficazes desde o início, elas não parecem mais ser:
Além disso, dada a observação de que as taxas de transmissão de doenças permaneceram baixas, com uma dispersão relativamente baixa entre locais em todo o mundo nos últimos meses conforme as INFs foram canceladas, estamos preocupados que as estimativas da eficácia das INFs na redução da transmissão de doenças do período anterior podem não ser relevantes para a previsão do impacto do relaxamento dessas INFs no período atual, devido a alguma mudança não observada no regime.
Este estudo fornece um forte suporte estatístico para o que tantos vêm observando há seis meses. A epidemia tem uma tendência natural de se espalhar rapidamente no início e desacelerar, aparentemente por conta própria, uma observação feita não apenas aqui, mas já em 14 de abril por Isaac Ben-Israel. Enquanto isso, os governadores imaginam que regras muito específicas para a abertura de bares e restaurantes são a chave para a contenção.
Os governos realizaram uma experiência social, econômica e política sem precedentes para controlar o comportamento de populações inteiras, com alto custo econômico e humano. Os autores fazem a pergunta certa: esse experimento de controle e supressão de vírus administrado pelo governo fez alguma diferença? A resposta surpreendente que encontraram, após examinar dados de todo o país e do mundo, é que as evidências simplesmente não existem.
Se estivermos preocupados com as evidências desse experimento global, devemos admitir que a maioria das autoridades governamentais provavelmente agiu erroneamente.
Artigo original aqui.
