O impacto das intervenções não farmacêuticas governamentais em cidades brasileiras durante o primeiro surto pandêmico de SARS-CoV-2: Um estudo de modelagem computacional baseado em agentes na cidade de Natal
SARS-CoV-2, Modelo epidemiológico baseado em agentes, Redes complexas, Natal-RN,
Intervenções governamentais não farmacêuticas.
A primeira onda da pandemia de síndrome respiratória aguda grave coronavírus 2 (SARS- CoV-2) atingiu quase todas as cidades do Brasil no primeiro trimestre de 2020 e durou vários meses. Apesar do esforço dos governos estaduais e municipais, uma resposta não homogênea em todo o país resultou em um número de mortos entre os mais altos registrados globalmente. Para avaliar o impacto das intervenções governamentais não farmacêuticas aplicadas por diferentes cidades - como o fechamento de escolas e empresas em geral - na evolução e propagação da epidemia de SARS-CoV-2, construímos um modelo epidemiológico baseado em agentes ajustado às singularidades de cidades isoladas. O modelo incorpora informações demográficas detalhadas, redes de mobilidade segregadas por segmentos econômicos e leis de restrição promulgadas durante o período pandêmico. Como estudo de caso, analisamos como a cidade de Natal - uma capital de médio porte - reagiu à pandemia. Embora nossos resultados indiquem que a resposta governamental foi efetiva, os atos restritivos de mobilidade salvaram muitas vidas, nossas simulações mostraram que a paralização das atividades escolares foram fundamentais para evitar um elevado número de óbitos (o aumento seria em torno de 525.93%). O fechamento autentico das atividades trabalhistas diminuiria o número de óbitos em aproximadamente 67.54% e a religiosa em torno de 26.7%. A falta de intervenção teria resultado num cenário catastrófico de 6779 óbitos, esse valor corresponde a cerca de 0.77% da população natalense. As simulações mostram que uma análise compartimental dos cenários alternativos pode informar os formuladores de políticas sobre as medidas mais impactantes para novos surtos de pandemia e apoiar decisões futuras à medida que a pandemia avança.