Covid19 - A grande farsa dos modelos matemáticos

Ninguém duvida que o Covid19 vai ficar para a história. Mas o que eu gostaria de abordar hoje é o que vai ficar para a história, provavelmente, como um dos maiores fracassos na análise de modelos matemáticos para ditar políticas de saúde pública.

Há muito tempo sabemos que algumas áreas de pesquisa não tem nada de ciência aplicada. Aliás, a ciência se baseia na dúvida e no questionamento constante, ano após ano - ou melhor, trabalho após trabalho, já que depois de completarmos um trabalho científico isso idealmente nos deveria levar a outro, para tentar solucionar as dúvidas restantes.

Saúde pública sempre foi uma grande plataforma para políticos se elegerem. Vocês já notaram como antes de uma eleição sempre metem o pau na saúde? Nunca, por melhor que seja o sistema, a saúde fica de lado quando o assunto é propaganda eleitoral. E a crise do Covid19 agora está cada vez mais indo para o lado eleitoral, num ano onde governantes populares (e populistas) batalham para continuar no poder (se são governo) ou tentam manipular dados para falar que quem manda no momento está errado (a oposição sempre acha uma maneira de fazer isso). Mas voltemos aos assuntos dos modelos matemáticos na crise do Covid19.

Os primeiros números de previsão de infectados e mortos, mundialmente divulgado, veio do Imperial College of London, em estudo coordenado por Neil Ferguson et al, e era assustador. Replico aqui o texto do artigo:

"Impact of Unmitigated Epidemic:

Based on the simulation, assuming that seeding of COVID-19 occurred in January 2020 in UK/USA, without any mitigation efforts the peak mortality is reached at three months, and the ICU bed capacity will be exceeded by the second week of April 2020. The ICU bed demand will be 30 times greater than the maximum beds available in both UK and USA. The projected number of deaths is 50,000 in UK and 2.2 million in USA."

Observem os números, meus amigos e minhas amigas: 2.2 milhões de pessoas morreriam nos EUA se não fosse feito nenhum tipo de mitigação para diminuir a transmissão. De onde esses caras tiraram esses números? Foi esse estudo, inicialmente, que deixou todo mundo nos governos federal, estadual e municipal de cabelo em pé, pois o estudo ainda previa que seriam necessários 30 vezes mais leitos de UTI para tratar os doentes. Ou seja: além de chutar números na casa dos milhões, disseram que o sistema de saúde não aguentaria tratar dos casos graves (que eles já colocaram na UTI, no papel é lógico)

Se fosse feito algum tipo de mitigação do problema, a coisa melhoraria um pouco, mas continuaria complicada:

" Impact of Mitigation Strategy with NPI (Figure 1)

Under the mitigation strategy, the combination of case isolation, home quarantine and social distancing of high-risk people for three months around the peak of the epidemic would reduce the peak ICU demand by two thirds and halve the number of deaths to 250,000 in UK and 1.1-1.2 million in USA. However the peak demand would still be eight times higher than the maximum available ICU beds in both UK and USA."

Ou seja: mesmo fazendo tudo bem feito os EUA teriam de 1.1 a 1.2 milhões de pessoas mortas pelo Covid19. E o artigo de Neil Ferguson e colegas continuava com o alarme sobre o problema de leitos de UTI (afinal, por ser da Inglaterra, e por conta do sistema de saúde ser publico por lá, o medo era que tudo fosse por agua abaixo na fama do "melhor sistema de saúde pública do Mundo")

Veja o gráfico a seguir, publicado no trabalho, sobre a demanda de leitos de UTI.

É muita cara de pau para chutar esse monte de números, não é mesmo? Como saber disso? Como isso pode direcionar politicas publicas de distanciamento social, fechamento de escolas (população que não é de risco)? Como provar que isolar as pessoas (todas) é melhor do que isolar somente grupos de risco?

Bom, tudo isso que estou questionando aqui é coisa para amadores como eu e você, eles pensam. Os profissionais - quem tem que continuar justificando os seus salários, geralmente pagos pelo dinheiro do contribuinte - precisam somente mostrar números, com uma capa de pânico e um monte de linhas e curvas de diversas cores e tons. 

Por aqui, nos EUA, outros modelos começaram a ser usados também, e alguns alardeados como "muito bons" por pessoas de boa influência no mundo - real e político - como BIll Gates. Diziam os pesquisadores, agora, que tinham melhorado muito o modelo do Imperial College, e que gostariam de mostrar ao mundo que o modelo deles era muito melhor, mas, não menos alarmante.

O IHME - Institute for Health Metrics and Evaluation (http://www.healthdata.org/) se define como "an independent global health research center at the University of Washington" (um centro de pesquisa mundial independente em saúde da Universidade de Washington). Formado em 2007 e sediado em Seattle, WA, o IHME se orgulha em a referência na pesquisa de grandes problemas de saúde, e o vizinho ilustre na cidade (Bill Gates) facilitou ainda mais a vida desse pessoal.

A Fundação Bill & Melinda Gates, em janeiro de 2017, se comprometeu a doar a bagatela de $279 milhões de dólares para o IHME, o maior número já registrado de doação particular daquela instituição. E obviamente a notícia desta grande doação aparece no site do IHME, com todas as pompas de uma boa matéria sobre caridade e benevolência de bilionários: destaque no título para o nome dos doadores, video abaixo do titulo mostrando uma criança sendo examinada numa área pobre do mundo, e uma legenda dando a entender que tudo que é feito com o dinheiro é para salvar o mundo. Vejam com seus próprios olhos:

Mas voltemos aos modelos, pois o IHME também errou feio. Vejam as datas das previsões dos modelos e as estimativas de morte pelo Covid19 nos EUA que os amigos de Bill e Melinda publicaram:

26 de março: "IHME’s analysis, based on observed death rates, estimates that over the next four months in the US, approximately 81,000 people will die from the virus. Estimates range between 38,000 and 162,000 US deaths" (link) - ou seja: até julho os EUA presenciariam ao redor de 81,114 mortes pelo Covid19, mas observem a variação que poderia acontecer: entre 38 mil e 162 mil mortes. Qualquer um, sem computador na mão, poderia propor a mesma coisa, com a mesma precisão (nenhuma, aliás)

2 de abril: a previsão era de que até 4 de agosto de 2020 morreriam 93,531 pessoas pelo Covid19. Observem a precisão dos números: "...today’s release estimates 93,531 deaths (range of 39,966 to 177,866) through the first wave" (link). A variação de 39 mil até 177 mil continuava grande, por sinal, mas tudo bem: a turma tem amigos influentes e não pode deixar a peteca cair.

17 de abril: mais uma mudança para melhorar as previsão, como informaram os pesquisadores especialistas. Agora, até 4 de agosto de 2020 morreriam 60,308 pessoas (quase 30% menos do que o previsto há apenas 15 dias antes). "Across the US, projected cumulative COVID-19 deaths could reach 60,308 (estimate range of 34,063 to 140,381) during the epidemic’s first wave." (link)

29 de abril: outra previsão, claro, para continuar tentando ser o mais preciso possível. Agora o número de mortos chegaria a 72,433 pessoas até 4 de agosto. Continuava me espantando a precisão dos números: porque não 72,434 pessoas, não é mesmo? "Based on the latest available data, the COVID-19 epidemic’s first wave could cause 72,433 cumulative deaths (estimate range of 59,343 to 114,228) in the US" (link)

Acho que de tanto passar vergonha nos números o pessoal do IHME acordou. Porém, acordou para única e simplesmente mudar o modelo usado para tentar não errar tanto nos números.

Ontem, 4 de maio, publicou uma nota extensa, falando de várias alterações na forma como vão encarar o Covid19 nos seus modelos. Se você tiver interesse - e paciência - pode ler neste link as mudanças, que nada mais são, no meu entender, mais do mesmo. Com todos os ajustes, agora eles confiam que 134,475 pessoas morreram do Covid19 até o inicio de agosto. Vai ser confiante assim lá em casa, como diria um grande amigo meu, especialista nessas sacadas.

Pra resumir resolvi fazer uma tabela mostrando os dias das previsões e o absurdo das variações nas estimativas de mortes pelo Covid19 (as variações são referentes ao último dado de estimativa na coluna anterior da esquerda):

Quem ainda pode continuar confiando em alguém que muda, em um período de apenas 5 dias, 86% da sua previsão de mortes por uma infecção viral? É impressionante como esse pessoal continua sendo levado a sério. Chega a ser assustador.

Neste último relatório, inclusive, eles falam tranquilamente o quanto modificaram seus números com relação as previsões iniciais, numa tabela:

Cada um acredita no que quiser, mas o que me impressiona é como essas pessoas são levadas a sério, mesmo demonstrando, dia após dia, como os seus próprios modelos foram equivocados. Se você cometesse 10% dos erros que esse pessoal cometeu, na hora de analisar o seu negócio próprio, provavelmente estaria em maus lençóis. Mas o que vai acontecer com eles: nada. Talvez até recebam mais dinheiro depois de tudo isso acabar, para continuar melhorando os modelos de previsão para as próximas pandemias. 

Alguns artigos, porém, começam a questionar isso, mas de forma ainda modesta na grande mídia. Normalmente são artigos de veículos menores, que tentam escapar da censura das midias sociais e das polícias das máquinas de busca da internet:

Para acessar este artigo na integra, clique aqui

Vamos ver onde tudo isso vai parar. Mas para mim, como já disse em outros artigos, o mundo ainda deve se arrepender muito no futuro de ter preferido o pânico, deixando de lado a razão e o bom senso. Até lá, poderá ser tarde demais, não para quem perdeu para o Covid19, mas para quem achava que não perderia porque acreditou naquilo que os políticos diziam ser uma verdade científica, sem nenhuma base razoável na ciência para tal.