;(function() { window.createMeasureObserver = (measureName) => { var markPrefix = `_uol-measure-${measureName}-${new Date().getTime()}`; performance.mark(`${markPrefix}-start`); return { end: function() { performance.mark(`${markPrefix}-end`); performance.measure(`uol-measure-${measureName}`, `${markPrefix}-start`, `${markPrefix}-end`); performance.clearMarks(`${markPrefix}-start`); performance.clearMarks(`${markPrefix}-end`); } } }; /** * Gerenciador de eventos */ window.gevent = { stack: [], RUN_ONCE: true, on: function(name, callback, once) { this.stack.push([name, callback, !!once]); }, emit: function(name, args) { for (var i = this.stack.length, item; i--;) { item = this.stack[i]; if (item[0] === name) { item[1](args); if (item[2]) { this.stack.splice(i, 1); } } } } }; var runningSearch = false; var hadAnEvent = true; var elementsToWatch = window.elementsToWatch = new Map(); var innerHeight = window.innerHeight; // timestamp da última rodada do requestAnimationFrame // É usado para limitar a procura por elementos visíveis. var lastAnimationTS = 0; // verifica se elemento está no viewport do usuário var isElementInViewport = function(el) { var rect = el.getBoundingClientRect(); var clientHeight = window.innerHeight || document.documentElement.clientHeight; // renderizando antes, evitando troca de conteúdo visível no chartbeat-related-content if(el.className.includes('related-content-front')) return true; // garante que usa ao mínimo 280px de margem para fazer o lazyload var margin = clientHeight + Math.max(280, clientHeight * 0.2); // se a base do componente está acima da altura da tela do usuário, está oculto if(rect.bottom < 0 && rect.bottom > margin * -1) { return false; } // se o topo do elemento está abaixo da altura da tela do usuário, está oculto if(rect.top > margin) { return false; } // se a posição do topo é negativa, verifica se a altura dele ainda // compensa o que já foi scrollado if(rect.top < 0 && rect.height + rect.top < 0) { return false; } return true; }; var asynxNextFreeTime = () => { return new Promise((resolve) => { if(window.requestIdleCallback) { window.requestIdleCallback(resolve, { timeout: 5000, }); } else { window.requestAnimationFrame(resolve); } }); }; var asyncValidateIfElIsInViewPort = function(promise, el) { return promise.then(() => { if(el) { if(isElementInViewport(el) == true) { const cb = elementsToWatch.get(el); // remove da lista para não ser disparado novamente elementsToWatch.delete(el); cb(); } } }).then(asynxNextFreeTime); }; // inicia o fluxo de procura de elementos procurados var look = function() { if(window.requestIdleCallback) { window.requestIdleCallback(findByVisibleElements, { timeout: 5000, }); } else { window.requestAnimationFrame(findByVisibleElements); } }; var findByVisibleElements = function(ts) { var elapsedSinceLast = ts - lastAnimationTS; // se não teve nenhum evento que possa alterar a página if(hadAnEvent == false) { return look(); } if(elementsToWatch.size == 0) { return look(); } if(runningSearch == true) { return look(); } // procura por elementos visíveis apenas 5x/seg if(elapsedSinceLast < 1000/5) { return look(); } // atualiza o último ts lastAnimationTS = ts; // reseta status de scroll para não entrar novamente aqui hadAnEvent = false; // indica que está rodando a procura por elementos no viewport runningSearch = true; const done = Array.from(elementsToWatch.keys()).reduce(asyncValidateIfElIsInViewPort, Promise.resolve()); // obtém todos os elementos que podem ter view contabilizados //elementsToWatch.forEach(function(cb, el) { // if(isElementInViewport(el) == true) { // // remove da lista para não ser disparado novamente // elementsToWatch.delete(el); // cb(el); // } //}); done.then(function() { runningSearch = false; }); // reinicia o fluxo de procura look(); }; /** * Quando o elemento `el` entrar no viewport (-20%), cb será disparado. */ window.lazyload = function(el, cb) { if(el.nodeType != Node.ELEMENT_NODE) { throw new Error("element parameter should be a Element Node"); } if(typeof cb !== 'function') { throw new Error("callback parameter should be a Function"); } elementsToWatch.set(el, cb); } var setEvent = function() { hadAnEvent = true; }; window.addEventListener('scroll', setEvent, { capture: true, ive: true }); window.addEventListener('click', setEvent, { ive: true }); window.addEventListener('resize', setEvent, { ive: true }); window.addEventListener('load', setEvent, { once: true, ive: true }); window.addEventListener('DOMContentLoaded', setEvent, { once: true, ive: true }); window.gevent.on('allJSLoadedAndCreated', setEvent, window.gevent.RUN_ONCE); // inicia a validação look(); })();
  • AssineUOL
Topo

Saúde

Sintomas, prevenção e tratamentos para uma vida melhor


Estudo indica fatores que favoreceram a disseminação inicial da covid-19

Dmytro Varavin/iStock
Imagem: Dmytro Varavin/iStock

Karina Toledo

Da Agência Fapesp

23/06/2020 10h34

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 das universidades de Campinas (Unicamp) 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;
  • 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 Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW-Unicamp) 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?

Fontes confiáveis

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 Produto Interno Bruto (PIB) 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.

Embora seja impossível para os países alterar algumas das variáveis estudadas, como o clima, a expectativa de vida e a proporção de idosos, por exemplo, sua influência na disseminação da doença deve ser levada em conta na formulação de políticas públicas, ajudando a definir estratégias de testagem e de isolamento social, defendem.

Outras variáveis, segundo os autores, podem ser controladas pelos governos: testagem e isolamento de viajantes internacionais; restrição de voos para regiões mais afetadas pela pandemia; promoção de hábitos de distanciamento social e de campanhas visando reduzir o contato físico enquanto o vírus estiver se espalhando; e campanhas voltadas a estimular na população a suplementação de vitamina D, a redução do tabagismo e da obesidade.

"Enfatizamos ainda que algumas variáveis apontadas são úteis para inspirar e apoiar a pesquisa na área médica, como a correlação do contágio com câncer de pulmão, obesidade, baixo nível de vitamina D e diferentes tipos sanguíneos e diabetes tipo 1. Isso definitivamente merece estudo mais aprofundado, com dados de pacientes", concluem os cientistas.