Estudo mapeou dados de mobilidade em 10 cidades americanas quando uso da máscara era menos prevalente.
Pesquisadores da Universidade de Stanford, na Califórnia, usaram dados de movimentação de pessoas em 10 cidades dos Estados Unidos e criaram um modelo que sugere os lugares onde há mais chances de alguém se infectar com o novo coronavírus (Sars-CoV-2) sem o uso de máscaras e com reabertura de funcionamento.
Os resultados da pesquisa foram publicados na revista científica "Nature", uma das mais importantes do mundo.
De acordo com os dados reunidos para a cidade de Chicago, a
terceira mais populosa do país, a ordem dos lugares, de maior para menor risco,
seria a seguinte:
Restaurantes de "serviço completo" (aqueles em que
as pessoas sentam para comer e são servidas por alguém)
Academias
Cafés e bares
Hotéis e motéis
Restaurantes de "serviço limitado" (aqueles em que
as pessoas podem levar a comida ou sentar, mas pagam antes)
Centros religiosos
Consultórios médicos
Mercados
Lojas de mercadorias usadas
Pet shops
Lojas de equipamentos esportivos
Outras lojas gerais
Lojas de brinquedos ou relacionadas a hobbies
Lojas de material de construção
Lojas de peças automotivas
Lojas de departamento
Postos de gasolina (nos Estados Unidos, o próprio motorista
costuma abastecer seu carro)
Farmácias
Lojas de conveniência
Concessionárias
"Se você tiver que ir a esses lugares, vá fora dos
períodos de pico, quando há menos pessoas", recomendou o autor sênior do
estudo, Jure Leskovec, de Stanford, em entrevista ao G1.
Mas há um detalhe: os dados de mobilidade foram computados
quando o uso de máscaras era menos prevalente. Por isso, o modelo não leva em
conta o uso delas.
"No entanto, na 2ª onda, vemos que a mobilidade das
pessoas aumentou, mas o número de infecções não aumentou tanto quanto deveria.
Portanto, atribuímos o número de infecções inferior ao esperado ao uso de
máscaras", disse o pesquisador.
Os pesquisadores chegaram às conclusões usando um modelo que
se baseou nos movimentos das pessoas rastreados por celulares de 1º de março a
2 de maio, época em que as pessoas tiveram a mobilidade restringida pelas
medidas para conter a transmissão do coronavírus.
A partir daí, construíram o modelo considerando maiores ou
menores graus de mobilidade, a partir de diferentes datas, para ver como a
transmissão do vírus se comportaria.
Com os dados, eles mapearam o que chamaram de "pontos de
interesse" – locais não residenciais que as pessoas visitam como
restaurantes, mercados e centros religiosos.
Eles descobriram – como outros estudos já vinham apontando –
que a maioria das infecções por Covid-19 ocorre em lugares
"superespalhadores". Na região metropolitana de Chicago, por exemplo,
10% dos pontos de interesse foram responsáveis por 85% das infecções previstas
para todos os lugares investigados.
"Calculamos a densidade de visitantes em cada ponto de
interesse – quantos visitantes existem por metro quadrado. Quanto menor o
número, menor a chance de transmissão. Quanto mais tempo as pessoas permanecem
no local, maior a chance de transmissão. Nosso modelo considera esses dois
fatores", explicou Leskovec.
Diferenças socioeconômicas
Outro destaque do estudo é que ele sugeriu que, mesmo que
frequentem os mesmos tipos de lugares, as pessoas com menor nível
socioeconômico têm mais chances de se infectar do que aquelas que têm maior
nível socioeconômico.
Isso porque, dizem os pesquisadores, os lugares frequentados
pelas pessoas de menor renda tendem a ser mais cheios, e as pessoas tendem a
ficar neles por mais tempo.
Uma visita ao mercado, por exemplo, foi considerada duas
vezes mais perigosa para uma pessoa de baixa renda.
O mercado "médio" visitado por quem tinha menor
nível socioeconômico tinha 59% mais visitantes por hora por metro quadrado, e
seus visitantes ficavam 17% mais tempo em média, segundo os cientistas.
Além disso, as pessoas de menor renda também puderam restringir
menos os movimentos do que as que tinham maior renda.
"Essas descobertas destacam como as diferenças refinadas
nos padrões de mobilidade – com que frequência as pessoas saem e para quais
pontos de interesse elas vão – podem, em última análise, contribuir para
disparidades dramáticas nos resultados de infecção previstos", ponderaram
os cientistas no artigo.
Uma solução seriam estratégias de reabertura com ocupação
máxima dos lugares reduzidas. Em Chicago, por exemplo, o modelo previu que
limitar a no máximo 20% a ocupação dos lugares reduziu as novas infecções
previstas em mais de 80%. Por outro lado, os negócios afetados perderiam,
conforme o modelo, 42% das visitas gerais.
"A reabertura com ocupação reduzida faz um bom trabalho
em lidar com a compensação, permitindo que você recupere a maioria das suas
visitas sem incorrer em muitas infecções", ponderou Leskovec.
"Nossos resultados sugerem que as disparidades de
infecção não são a consequência inevitável de fatores que são difíceis de
tratar em curto prazo, como diferenças em condições preexistentes; pelo
contrário, as decisões políticas de curto prazo podem afetar substancialmente
os resultados da infecção", concluíram os cientistas.
Fonte: G1
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