Universitários criam modelo estatístico que prevê epidemias

Uma pesquisa realizada pela Universidade da Geórgia, nos Estados Unidos, está desenvolvendo um modelo estatístico capaz de prever epidemias. O modelo mostra como mudanças sutis no fluxo de casos relatados de uma doença podem prever o aumento da doença e o sucesso final de uma campanha de erradicação.
A preocupação cresceu por conta do ressurgimento do sarampo, da caxumba, da poliomielite, da coqueluche e de outras doenças evitáveis por conta da falta de vacinação. “A pesquisa foi realizada a partir dos pontos de inflexão na mudança climática”, diz John Drake, membro do estudo, em comunicado. “Percebemos que esses fatores são matematicamente semelhantes à dinâmica da doença”. A equipe se concentrou na “desaceleração crítica”, ou a perda de estabilidade que ocorre em um sistema quando um ponto de inflexão é atingido, que pode resultar da evolução do patógeno, das mudanças nas taxas de contato de indivíduos infectados e do declínio na vacinação.
Esses fatores potencialmente afetam a disseminação de uma doença, mas geralmente ocorrem gradualmente e sem muita consequência até que um ponto de inflexão seja atravessado.

Controle da doença

A maioria dos métodos de análise de dados é projetada para caracterizar a disseminação da enfermidade após esse momento. “Vimos a necessidade de melhorar as formas de medir quão bem controlada é uma doença, o que pode ser difícil de fazer em um sistema muito complexo, especialmente quando observamos uma pequena fração do número real de casos que ocorrem”, relata Eamon O’Dea, pesquisador de pós-doutorado no laboratório de Drake. De acordo com o especialista, o objetivo é validar o surgimento de epidemias em escalas menores, para que estados e cidades possam utilizá-los também. “Isso é prático em termos de como tomar decisões sobre vacinas. Pode ser particularmente útil em países onde o sarampo ainda é uma alta causa de mortalidade”, exemplifica O’Dea.
Os acadêmicos estão desenvolvendo um painel interativo que ajudará os “não-cientistas” a traçar e analisar dados para entender as tendências atuais de uma determinada doença infecciosa. A ideia é disponibilizar o método até 2020.