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Os estudos sobre a COVID-19 contradizem-se. Quem tem razão, e em que base?

Texto actualizado em 2020-06-19


A informação conflituosa circula e às vezes é difícil encontrar o seu caminho, mesmo dentro da comunidade científica. No entanto, alguns passos simples podem dar uma ideia do significado de um resultado científico. E seja paciente... a história (da humanidade) vai acabar por decidir!

Alguns estudos científicos contradizem uns aos outros. Como então você pode decidir por si mesmo se até os pesquisadores discordam entre si? Há muitos factores a considerar:

1. A COVID-19 é uma doença recente (identificação em Dezembro de 2019) pelo que as ferramentas e métodos para caracterizar a infecção e a resposta imunológica associada estão a ser aperfeiçoados. Como resultado, os testes não são realizados da mesma forma em todos os países e estão em constante evolução. As diferenças nos protocolos de testes, métodos de amostragem, critérios de identificação de pacientes com VIDOC-19 e métodos de contagem de pacientes em hospitais, lares e lares podem levar a discrepâncias nos resultados.

Há grandes variações no número de testes diagnósticos realizados por milhão de habitantes e nos critérios utilizados para realizar os testes: se o grau de gravidade dos sintomas é ou não levado em conta e se pessoas assintomáticas são ou não incluídas nos testes. Estas diferenças têm um impacto na taxa de mortalidade dos casos, que varia entre 1% e 20%, dependendo do país.

2. Muitos fatores influenciam a gravidade da doença COVID-19 que deve ser considerada antes de se concluir.

Uma vez que a taxa de mortalidade por infecção é altamente dependente da idade, sexo e fatores de co-morbidade, ela pode variar muito de país para país ou mesmo de região para região, dependendo da idade e saúde dos indivíduos envolvidos. Por exemplo, espera-se que na África onde 40% da população tem menos de 14 anos de idade e muito poucos idosos sejam menos impactados pelo VIDOC-19 do que no Japão onde 33% da população tem mais de 60 anos de idade.

Além disso, nem todos os países oferecem as mesmas condições de recepção e tratamento de pacientes, particularmente em termos de acesso a serviços de reanimação, o que terá um grande impacto na taxa de fatalidade do caso.

No futuro, vamos descobrir se fatores genéticos ou ambientais também influenciam a transmissão do coronavírus ou a gravidade dos sintomas.

3. Há muitos fatores que influenciam a transmissão da COVID-19 que devem ser considerados antes de se concluir.

A transmissão da COVID-19 tem uma forte componente cultural: as pessoas nos países asiáticos colocam facilmente uma máscara, o que reduz a propagação do coronavírus, enquanto as populações ocidentais ainda são por vezes relutantes.

Além disso, a densidade populacional e a natureza das interacções diferem entre países e mesmo regiões, de modo que a distância física "espontânea" entre duas pessoas não é a mesma de um lugar para outro. Antes da pandemia do IDVOC-19, a distância média entre duas pessoas era maior no Norte da Europa do que no Sul, onde a densidade populacional é maior e as pessoas estão habituadas a falar umas com as outras em estreita proximidade e a abraçar-se.

O impacto do VIDOC-19 dentro de uma população é altamente dependente da densidade habitacional e do nível sócio-econômico dos habitantes. Foram observadas diferenças étnicas, por exemplo, nos Estados Unidos, Reino Unido e França em Saint-Denis (afro-americanos e latino-americanos são mais afetados pela COVID-19 do que caucasianos). Essas diferenças são em grande parte devidas a diferenças sócio-econômicas que estão correlacionadas com a densidade populacional, a preponderância de ocupações essenciais em risco e certos fatores de co-morbidade. No entanto, factores genéticos ainda mal compreendidos podem ter impacto na gravidade ou transmissão do coronavírus.

4. A variabilidade intrínseca é muito importante na ciência experimental. Uma experiência sob as mesmas condições pode dar resultados diferentes, dependendo de um grande número de parâmetros não controlados. É portanto necessário repetir as experiências em vários laboratórios para replicar os resultados e realizar meta-análises que são a síntese de um grande número de estudos .


Em conclusão
, o trabalho científico deve ser sempre reduzido à dimensão do estudo e aos fatores críticos para a severidade e transmissão da COVID-19 (idade, sexo, co-morbidade, cultura, etnia). As comparações devem ser feitas: mesmo teste, mesma população, mesmos critérios de análise.

Antes de concluir, os cientistas levam tempo para testar um efeito em grandes grupos de indivíduos, levando em conta todos os parâmetros que podem influenciar as conclusões. A inclusão de controles, a reprodutibilidade dos resultados por equipes de pesquisa independentes em larga escala e em diversas populações é crucial.


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Fontes de informação

Síntese de Dados Científicos sobre VIDOC-19: Nosso Mundo em Dados, SciLine, EurekAlert.

Origem dos números dos casos e número de vítimas do VIDOC-19 entre países

Referência mostrando a diferença na taxa de infecção por idade, sexo e fatores de co-morbidade. Meta-análise de casos de COVID-19 em hospitais chineses: os idosos ou pessoas com co-morbidades (diabetes, hipertensão, problemas cardiovasculares ou respiratórios) tinham maior probabilidade de apresentar sintomas graves.

Yang, J., Zheng, Y., Gou, X., Pu, K., Chen, Z., Guo, Q., … Zhou, Y. (2020). Prevalence of comorbidities and its effects in patients infected with SARS-CoV-2: a systematic review and meta-analysis. International Journal of Infectious Diseases, 94, 91–95.

Estudos na China sugerem que os homens são mais afectados pela COVID-19 do que as mulheres.

Cai, H. (2020). Sex difference and smoking predisposition in patients with COVID-19. The Lancet Respiratory Medicine, 8(4), e20.

O impacto da densidade populacional na taxa de ataque de doenças VIDOC-19 espalha-se muito mais rapidamente nas cidades com densidades populacionais mais elevadas.

Berman, M. G., Bettencourt, L. M., & Stier, A. J. (2020). COVID-19 attack rate increases with city size. MedRxiv. PREPRINT

Diferenças observadas na taxa de transmissão dentro da família, de acordo com os países e culturas. Na China, a transmissão secundária da SRA-CoV-2 ocorreu em 16,3% dos contactos domésticos. A taxa de ataque secundário entre os contatos domiciliares com pacientes de referência em quarentena por eles mesmos desde o início dos sintomas foi de 0%, comparado a 16,9% entre os contatos sem pacientes de referência em quarentena.

Li, W., Zhang, B., Lu, J., Liu, S., Chang, Z., Cao, P., ... & Chen, J. (2020). The characteristics of household transmission of COVID-19. Clinical Infectious Diseases.

Países com uma cultura que prevê o uso de máscaras ou que as impuseram (Taiwan, Japão, Coreia do Sul, várias regiões da China, Eslováquia, Eslovénia) mostram um menor aumento no número de casos de COVID.

Kai, D., Goldstein, G.-P., Morgunov, A., Nangalia, ishal, & Rotkirch, A. (2020). Universal Masking is Urgent in the COVID-19 Pandemic: SEIR and Agent Based Models, Empirical Validation, Policy Recommendations. ArXiv.

A distância típica entre as pessoas varia de cultura para cultura.

Sorokowska, A., Sorokowski, P., Hilpert, P., Cantarero, K., Frackowiak, T., Ahmadi, K., ... & Blumen, S. (2017). Distâncias interpessoais preferidas: uma comparação global. Journal of Cross-Cultural Psychology, 48(4), 577-592.

Na escola secundária Crépy-en-Valois (Oise, França), 38% dos alunos, 43% dos professores e 59% dos funcionários da escola que fizeram um teste serológico foram positivos, confirmando infeção com SARS-CoV-2. A taxa de transmissão secundária intra-familiar foi estimada em 11% para os pais e 10% para os irmãos.

Fontanet, A., Tondeur, L., Madec, Y., Grant, R., Besombes, C., Jolly, N., ... & Temmam, S. (2020). Cluster of COVID-19 in northern France: A retrospective closed cohort study. medRxiv.

A presença de uma população mais velha numa população e a frequência do contacto intergeracional dentro de uma cultura são relevantes para a taxa de transmissão e de fatalidade do VIDOC-19.

Dowd, J. B., Andriano, L., Brazel, D. M., Rotondi, V., Block, P., Ding, X., ... & Mills, M. C. (2020). Demographic science aids in understanding the spread and fatality rates of COVID-19. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(18), 9696-9698.

Estudo sobre os fatores que influenciam as variações nas taxas de fatalidade entre países.

Ward, D. (2020). Viés de Amostragem: Explicando Grandes Variações nas Taxas de Fatalidade do Caso COVID-19.

Dados do Observatório Regional de Saúde da Ilha de França evidenciaram um excesso de mortalidade muito significativo no departamento de Seine Saint Denis, com a maior variação de mortalidade na Ilha de França em comparação com o mesmo período em 2019 (+ 69,4% entre 1 e 31 de Março de 2020 e + 118,4% entre 1 de Março e 10 de Abril de 2020). Em comparação, a mortalidade em Paris aumentou em 89,8%. Neste departamento, o mais denso da Ile de France mas também o mais pobre, a habitação é frequentemente pequena (para um quarto da população do Sena Saint Denis, a superfície por habitante é de 14m2 contra 17m2 em Paris) e ocupada por famílias maiores (42,1% das habitações são ocupadas por 3 ou mais pessoas, contra 21,8% em Paris), o que dificulta o distanciamento social. É também neste departamento, em comparação com outros departamentos da Ile de France, que reside o maior número de trabalhadores expostos a situações de risco (trabalhadores hospitalares, ordenados, caixas, pessoal de entregas), com mais viagens do que noutros departamentos (mais de 50% dos habitantes do Seine Saint Denis trabalham noutro departamento, em comparação com apenas 24,4% dos parisienses que trabalham noutro departamento). Finalmente, muitas vezes ligada a condições sociais difíceis, a prevalência de certas patologias (diabetes, doenças crónicas, excesso de peso) é mais elevada do que em outros departamentos. As desigualdades sociais e sanitárias de que sofre o Seine Saint Denis explicam o excesso de mortalidade tão elevado no Seine Saint Denis em comparação com outros departamentos da Ile de France.

Mangeney, C., Bouscaren, N., Telle-Lamberton, M., Saunal, A., Féron, V. La surmortalité durant l'épidémie de COVID-19 dans les départements franciliens, Observatoire régional de santé Ile de France, Abril 2020.

Os dados do Escritório de Estatísticas Nacionais (ONS) do Reino Unido mostram resultados semelhantes aos dados franceses do Observatoire Régional de Santé Ile de France. A comparação da taxa de mortalidade entre 1 de Março e 17 de Abril de 2020 nas zonas desfavorecidas em termos de salário, emprego, saúde, nível de educação, ambiente, etc. e nas zonas favorecidas mostra que o risco de morrer da COVID-19 nas zonas desfavorecidas é 2,1 vezes maior do que nas zonas favorecidas.

Mortes envolvendo a COVID-19 por área local e privação socioeconómica: mortes ocorridas entre 1 de Março e 17 de Abril de 2020, Gabinete de Estatística Nacional, 1 de Maio de 2020.

Para ir mais longe

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