Avaliação do modelo de distanciamento controlado diante da disseminação do SARS-COV-2 no Rio Grande do Sul

Abstract

Intervenções não farmacológicas têm sido aplicadas ao redor do mundo como ferramenta para o controle da pandemia de COVID-19. No Rio Grande do Sul, a partir de maio de 2020, o governo do estado adotou uma abordagem de avaliação-resposta para orientar níveis de intervenção não farmacológica a ser adotados em conjuntos de municípios que compunham regiões. A abordagem, que foi denominada ‘modelo de distanciamento controlado’, consistia em acompanhar semanalmente indicadores da propagação do SARS-CoV-2 e da capacidade de atendimento do sistema de saúde em cada região para, a partir desses indicadores, estabelecer um nível de risco traduzido por uma cor de bandeira que sinalizava aos municípios as intervenções não farmacológicas, como restrições de atividade e protocolos de distanciamento social, que deveriam ser implementadas. Nosso objetivo foi avaliar se as cores das bandeiras do modelo do distanciamento controlado atribuídas ao longo de 2020 retratavam a taxa de transmissão da COVID-19 em uma ou duas semanas anteriores, quantificada pelo número efetivo de reprodução (Rt), e ao mesmo tempo, verificar se as bandeiras foram capazes de reduzir, na sua semana de aplicação ou na semana seguinte, o Rt. Para isso, com dados de notificação diária do número de mortes por COVID-19 e dados de seis métricas de mobilidade humana, parametrizamos um modelo estatístico que estima número de mortes, número de casos e Rt para cada dia em cada região investigada. Para fazer corresponder a unidade temporal diária do modelo estatístico à unidade semanal do modelo de distanciamento controlado, calculamos a média geométrica do Rt semanal a partir das estimativas diárias. Também avaliamos o efeito das bandeiras sobre as métricas de mobilidade sob um modelo linear misto. Nossas estimativas do número de casos evidenciam a subnotificação de infecções por SARS-CoV-2, assim como a sua variação temporal e espacial. A cor da bandeira não apresentou relação estatística com a probabilidade de o número de reprodução aumentar ou diminuir. Em quatro períodos com mais de cinco semanas consecutivas de bandeira vermelha, observamos uma diminuição acentuada do Rt, mas outros quatro longos períodos não apresentaram variação do Rt, tal como também não apresentaram os períodos curtos de bandeira vermelha. Não encontramos associação entre mudança da cor de bandeira e mudança do Rt, nem associação entre mudanças do Rt e subsequente mudança de bandeira. Ao avaliar o efeito das cores de bandeiras sobre as métricas de mobilidade, não encontramos diferença na mobilidade entre as diferentes cores 7 de bandeira. Nossos resultados apontam que a abordagem de avaliação-resposta adotada no Rio Grande do Sul para controlar a pandemia de COVID-19 não foi capaz de avaliar a situação epidemiológica traduzindo-a nas cores de bandeira, nem responder à situação com intervenções que gerassem resultados sobre o Rt. A indiferença de métricas de mobilidade frente às diferentes bandeiras mostra que o distanciamento controlado não alterou de forma substancial o comportamento humano ao ponto de bandeiras mais restritivas diminuírem mobilidade. Este trabalho colabora na compreensão do efeito das intervenções não farmacológicas localmente no contexto da pandemia de COVID-19 e contribui para qualificação da tomada de decisão não só desta pandemia em andamento como também para futuros cenários de doenças infecciosas emergentes.

Non-pharmacological interventions have been implemented around the world as a tool to control the COVID-19 pandemic. In Rio Grande do Sul, from May 2020, the state government adopted an assessment-response framework to guide levels of non- pharmacological interventions to be taken in a set of municipalities that composed regions. The approach was called ‘controlled-distancing model’, consisted of follow weekly indicators of the SARS-CoV-2 propagation and of the health care capacity for each region, and based on this, to establish a risk level that was coded by a flag color that order to the municipalities the non-pharmacological interventions, like activities restrictions and social distancing protocols that should be implemented. Our goal was to assess if the flag colors from the controlled-distancing model assigned along 2020 portrayed the COVID-19 transmission rate from one or two previous weeks, quantified by the effective reproduction number (Rt), and at the same time, to verify if the flags were able to reduce, in the same or in the next week, the Rt. For that, using data of the daily number of deaths due COVID-19 and daily human mobility summarized by six metrics, we parameterize a statistic model that estimates number of deaths, number of cases and Rt for each day in each investigated region. To match the daily temporal unit from the statistic model to the weekly unit from the controlled-distancing model, we calculate the geometric mean of the weekly Rt from daily estimates. We too evaluate the flags effects over the mobility metrics by a linear mixed model. Our numbers of cases estimates evidence the SARS-CoV-2 infections subnotification, as also its variation in time and space. The flag color did not show statistical relationship with the probability to the effective reproduction number increase or decrease. In four periods with more than five consecutive weeks in red flag, we found a sharp decrease of the Rt, but other four long periods did not show Rt variation, as also did not show variation short periods. We did not find association between flag color changes and Rt changes, neither association between Rt changes and subsequent flag changes. Evaluating the effect of the flag colors over the mobility metrics, we found no difference in the mobility among the different flag colors. Our results point out that the assessment-response framework adopted in Rio Grande do Sul to control the COVID-19 pandemic was not able to assess the epidemiologic situation and reflect it in flag color, neither respond to the situation with interventions that could generate results over the Rt. The indifference of the mobility metrics under different flags shows that the controlled-distancing model did not change in a substantial way the human behavior to the point of more restrictive flags decreases mobility. This work contributes to the understanding of the non-pharmacological interventions effects locally in the context of the COVID-19 pandemic and contribute to the qualification of the decision-making not just in the current pandemic as also futures scenarios of emergent infectious diseases.