Como se saiu o modelo do Imperial College nas previsões sobre a covid-19?

Em 26 de março, o Imperial College publicou o relatório 12 prevendo os impactos da covid-19 no mundo todo ao longo do ano de 2020.

O modelo levava em conta alguns cenários de acordo com o que fosse feito ou não para conter a doença. Um em que nada era feito, um em que haveria um esforço pra supressão da doença com isolamento total das pessoas (com a quarentena iniciada a cada vez que um certo nível de taxa de mortalidade era atingida) e um intermediário com mitigação realizada por diminuição do contato entre as pessoas.

No pior cenário, basicamente todas as pessoas seriam contaminadas (7 bilhões de habitantes) com 40 milhões de mortos ao redor do mundo. No cenário com medidas mais severas de restrição, haveria 1,3 milhão de mortes ao redor do globo (com restrições impostas a partir de 0,2 mortes a cada 100.000 habitantes). No cenário intermediário, 20 milhões de pessoas seriam mortas pela covid-19 em todo o planeta até o fim de 2020.

Em 27 de dezembro, oficialmente, eram contados mais de 1,7 milhão de mortos, segundo relatório semanal de atualização do estado epidemiológico compilado pela OMS. Analisei o desempenho do modelo da Imperial College considerando 27 países para os quais o jornal Financial Times levantou estimativas de mortalidade em excesso (isto é, quantas mortes a mais - ou a menos - ocorreram num período em relação à média esperada para a época), além da Índia (Tabela 1).

Tabela 1. Estimativas de mortalidade por covid-19 em alguns países ao longo de 2020 e mortos contabilizados pela OMS e estimativas de mortes em excesso.

Em rosa as mortes registradas pelo relatório da OMS ou a estimada por mortalidade em excesso causadas pela covid-19 que ficaram abaixo do cenário mais restritivo do modelo da Imperial College. Essas exceções são: Dinamarca, Noruega, Islândia, Índia e Coreia do Sul. Os países nórdicos, com exceção da Suécia, implementaram medidas bastante restritivas e tiveram um excesso de mortalidade ou nula ou até negativa (menos gente morreu no período do que a média esperada); a Coreia do Sul também teve um excesso de mortalidade negativa, embora o país não tenha implementado quarentenas, adotou uma política de fazer muitos testes e rastrear os contatos dos casos positivos, isolando rapidamente as pessoas doentes e as com quem ela teve contato. A Índia chegou a adotar por um tempo um lockdown muito severo, mas relaxou depois, como não há uma estimativa do excesso de mortalidade, não temos uma medida independente para avaliar os números oficiais de mortos pela covid-19 (pode haver subestimativa).

Para os demais países, os números de mortos ficaram dentro dos projetados pelo modelo no cenário de imposição de restrição de movimentação da população - com gatilhos para a quarentena a partir de um nível baixo (0,2 morto por 100.000 hab.) ou mais alto (1,6 morto por 100.000 hab.) de taxa de mortalidade: os valores se aproximaram mais do gatilho mais alto. (Assumindo um número reprodutivo básico, isto é, quantas pessoas são infectadas por uma única pessoa infectada, de R0=3.) Alguns países como Rússia, Peru, Espanha, África do Sul e México há forte discrepância entre o número oficial de mortos e o de mortos em excesso, indicando uma subnotificação. Em alguns, a mortalidade em excesso é sensivelmente menor do que a contagem oficial como na França, Itália e República Tcheca (Chéquia). Claro, é esperado que em alguns países a mortalidade fique mais alta e em outros mais baixa do que o esperado, esse efeito precisa ser mais bem isolado antes de concluir que há realmente uma subnotificação ou as mortes tenham se reduzido de modo generalizado (p.e., com lockdowns, o número de atropelamentos caem; o uso de máscaras protege também contra outras doenças que se espalham pelo ar como a gripe).

Levando em conta que à época da previsão ainda não se conheciam bem parâmetros importantes da doença, como o próprio R0, e a letalidade, além dos avanços no tratamento e prevenção à doença desde então, parece um grau de acerto muito relevante: 23 em 28 aqui.