Estudo identifica fatores que contribuíram para disseminação inicial da Covid-19

Quando deixou a província chinesa de Hubei rumo à Europa e aos vizinhos asiáticos – entre dezembro de 2019 e janeiro de 2020-, o coronavírus Sars-CoV-2 encontrou em algumas regiões do globo condições particularmente favoráveis à sua disseminação.

Após analisar dados de 126 países, entre eles o Brasil, pesquisadores da Unicamp (Universidade de Campinas) e de Barcelona identificaram um conjunto de fatores que teriam favorecido o espalhamento rápido do vírus na fase inicial da epidemia, ou seja, antes que fossem adotadas políticas públicas para conter o contágio.

Segundo o estudo, apoiado pela Fapesp, entre os fatores que contribuíram para a maior taxa inicial de crescimento da Covid-19 estão: temperatura baixa e, consequentemente, população menos exposta aos raios ultravioleta do sol e com menor nível de vitamina D no sangue; maior proporção de idosos e, portanto, maior expectativa de vida; maior número de turistas internacionais nos primeiros dias da epidemia; início precoce do surto (países onde a doença chegou primeiro demoraram mais para tomar medidas de prevenção); maior prevalência de câncer de pulmão, de câncer em geral e de DPOC (doença pulmonar obstrutiva crônica); maior proporção de homens obesos; maior taxa de urbanização, maior consumo de álcool e tabaco; e hábitos de saudação que envolvem contato físico, como beijo, abraço ou aperto de mão.

“Escolhemos como ponto de partida de nossa análise o dia em que cada país registrou o 30º caso de Covid-19 e analisamos os dias seguintes [entre 12 e 20 dias, dependendo do país]. O objetivo era entender o que ocorreu na fase em que a doença cresceu livremente, de forma quase exponencial”, explica à Agência Fapesp Giorgio Torrieri, professor do IFGW-Unicamp (Instituto de Física Gleb Wataghin) e coautor do artigo divulgado na plataforma medRxiv, ainda sem revisão por pares.

Segundo o pesquisador, a proposta era aplicar análises estatísticas comumente usadas na área de física -entre elas a regressão linear simples e o cálculo do coeficiente de determinação- para tentar entender o que ocorreu no início da pandemia. Os dados usados nas análises vieram de fontes diversas -boa parte de um repositório público conhecido como Our World in Data.

“A ideia era avaliar o seguinte: caso não fosse feito nada para conter a doença, com qual velocidade o vírus se espalharia nos diferentes países ou nos diferentes grupos sociais? Fatores como temperatura, densidade demográfica, urbanização e condições de saúde da população influenciam a velocidade do contágio?

Alguns estudos sugerem que a vacina BCG, contra tuberculose, pode ter algum efeito protetor no caso da Covid-19. As análises feitas pelos pesquisadores da Unicamp e da Universidade de Barcelona indicam a existência de uma correlação fraca entre as duas variáveis (taxa de imunização contra tuberculose e taxa de contágio pelo Sars-CoV-2). Segundo Torrieri, porém, é possível que o resultado tenha sido prejudicado pela falta de dados confiáveis em países onde a vacinação não é obrigatória.

“Quando excluímos os países sem dados de vacinação, a correlação fica fraca. Mas quando incluímos esses locais na análise e assumimos que têm uma taxa baixa de imunização, a correlação se torna mais forte”, conta o pesquisador.

Para alguns dos fatores analisados -entre eles a prevalência de doenças como anemia, hepatite B (nas mulheres) e hipertensão- os pesquisadores identificaram uma correlação negativa. Ou seja, nos países com maior proporção de hipertensos, por exemplo, a taxa de contágio inicial do Sars-CoV-2 foi menor.
“Podemos imaginar que nesses locais há mais doença cardiovascular e, portanto, menor expectativa de vida”, avalia Torrieri.

Entre os fatores analisados que não apresentaram correlação com o contágio (nem positiva e nem negativa) estão: número de habitantes; prevalência de asma; densidade populacional; cobertura vacinal para poliomielite, difteria, tétano, coqueluche e hepatite B; prevalência de diabetes; nível de poluição do ar; quantidade de feriados; e proporção de dias chuvosos. No caso do PIB (Produto Interno Bruto) per capita, como explicou Torrieri, a correlação se mostrou positiva apenas em valores acima de 5 mil euros.

“O PIB está relacionado com a qualidade da infraestrutura pública. Quanto maior é o PIB per capita de um país, melhor é a infraestrutura de saúde e de moradia, por exemplo. Mas abaixo de 5 mil euros não fez diferença provavelmente porque a infraestrutura é de baixa qualidade”, avalia o pesquisador.

Como destacam os autores no texto, diversas variáveis analisadas estão correlacionadas entre si e, portanto, é provável que tenham uma interpretação comum e não é fácil separá-las. “A estrutura de correlação é bastante rica e não trivial, e incentivamos os leitores interessados a estudarem as tabelas [do artigo] em detalhes”, afirmam.

Segundo os pesquisadores, algumas das correlações apontadas são “óbvias”, por exemplo, entre temperatura, radiação UV e nível de vitamina D. “Outras são acidentais, históricas e sociológicas. Por exemplo, hábitos como consumo de álcool e tabagismo estão correlacionados com variáveis climáticas. De forma semelhante, a correlação entre tabagismo e câncer de pulmão é muito alta e, provavelmente, contribui para a correlação deste último [o câncer] com o clima. Razões históricas também explicam a correlação entre clima e o PIB per capita”, dizem os pesquisadores.

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