Mapa de previsão da propagação do COVID-19
por contágio comunitário em Portugal

Motivação

A expansão do COVID-19 coloca muitos desafios ao nosso sistema social e de saúde. Um deles é ser capaz de prever e quantificar o aparecimento de novos casos devido a infeções comunitárias em todo o país. Entende-se por contágio comunitário aquelas pessoas infetadas pelo vírus por uma fonte de infeção desconhecida, ou seja, sem histórico de viagens recentes às áreas afetadas ou vínculos diretos com outras pessoas infetadas.

Uma das principais dificuldades que estamos a enfrentar é a deteção precoce de casos, medida essencial para o seu confinamento e tratamento médico. O COVID-19 é caracterizado por um estado infetado bastante longo e assintomático ou com sintomas leves ou moderados, que pode durar até 14 dias, de acordo com os dados disponíveis. O resultado de não ter uma deteção precoce influencia significativamente a propagação da epidemia e, como resultado, dificulta bastante a implementação de medidas efetivas de controlo.

Nesta página, disponibilizamos o mapa da propagação estimada da epidemia em Portugal, ao nível do concelho, baseado em um modelo para a disseminação de epidemias com dados da mobilidade habitual (recorrente) entre concelhos da população ativa em Portugal, de acordo com a informação fornecida pela empresa de telecomunicações NOS, correspondentes a médias diárias em janeiro de 2020.

O nosso modelo incorpora os dados epidemiológicos relatados até à data pela Direção Geral de Saúde, para o vírus responsável pela COVID-19, que foi oficialmente chamado SARS-CoV-2, e dados demográficos e de mobilidade entre os concelhos de Portugal. O modelo pode ser utilizado em outros locais onde esses dados estão disponíveis.

Resultados

Mapa de previsão

O mapa de previsão gerado com o modelo produz um indicador para cada concelho da fração da população que se estima ter contraído a infeção por SARS-COV-2 através do contágio comunitário. Os concelhos sombreados em cinza correspondem a concelhos para os quais não há dados disponíveis.

Os dados numéricos de previsão para o mapa podem ser baixados como planilha e em formato PDF.

Modelo

A mathematical model for the spatiotemporal epidemic spreading of COVID19
medRxiv 2020.03.21.20040022
Faça o download da descrição completa do modelo aqui .

O modelo utilizado é uma versão generalizada de uma família de modelos epidemiológicos de tempo discreto, que foi especialmente modificada para representar a dinâmica de transmissão do SARS-COV-2, o vírus que causa a doença COVID-19.

O modelo leva em consideração: (I) a dinâmica de transmissão do SARS-COV-2, (II) os padrões de mobilidade recorrente em Portugal e (III) a demografia da população portuguesa.

Para a dinâmica de transmissão do vírus, usamos um modelo compartimental, o que significa que a população é dividida em compartimentos de acordo com seu estado epidemiológico:

• Suscetível: indivíduo que não contraiu a doença, mas pode contraí-la.
• Exposto (latente): indivíduo que está infetado, mas ainda não é infecioso nem tem sintomas. Está no início do período de incubação.
• Assintomático (ou com sintomas leves): indivíduo que já está infetado e infecioso, mas não apresenta sintomas relevantes facilmente identificáveis.
• Infetado: indivíduo que tem sintomas e é capaz de transmitir o agente etiológico da doença a outros indivíduos.
• Recuperado: indivíduo que não tem mais sintomas e não é mais infecioso. Assume-se que não pode voltar a contrair o vírus, porque se recuperou da infeção e desenvolveu imunidade ou então porque faleceu.

As transições entre compartimentos são reguladas pelas taxas de transmissão, recuperação etc., que derivamos dos estudos COVID-19 publicados até o momento.

Para a mobilidade, utilizamos dados, devidamente anonimizados, fornecidos pela NOS, que correspondem às viagens feitas numa lógica diária entre concelhos e dentro dos concelhos. Este conjunto de dados quantifica o fluxo médio entre todos concelhos de Portugal no mês de janeiro de 2020. Incorporamos a mobilidade ao modelo porque consideramos essencial entender como uma infeção se dissemina pelo território. O modelo permite simular diferentes cenários de restrições (locais ou globais) na mobilidade, e calcular as previsões depois da imposição de tais restrições.

Limitações

• O modelo não prevê a importação de casos internacionais.
• O modelo assume os parâmetros epidemiológicos conhecidos até o momento, mas que podem variar dependendo dos estudos epidemiológicos.
• O modelo assume que os dados de mobilidade não variam, ou seja, a estimativa mudaria substancialmente se a mobilidade fosse restringida.

Vantagens

• O modelo permite que os parâmetros epidemiológicos sejam alterados conforme reportado em futuros estudos epidemiológicos.
• O modelo permite estudar a influência do período assintomático. Neste, o infetado transmite a infeção mesmo sem ter sintomas, e esta capacidade de contágio pode diferir daquela que têm os infetados com sintomas.
• Com base nesses parâmetros, podemos estimar o mapa de novos casos, antecipando a disseminação do vírus por indivíduos assintomáticos.
• As restrições de mobilidade de massa (quarentena) podem ser facilmente introduzidas no modelo, permitindo a obtenção de novos valores depois da implementação dessas medidas, testando diferentes cenários.

O problema dos dados

A partir das condições iniciais (localização de alguns casos já detetados), o modelo usado estima como é que a epidemia evolui em Portugal. Na primeira fase da propagação do vírus em Portugal, a maioria dos casos são "importados", isto é, correspondentes a indivíduos que viajaram para outros países, onde contraíram o vírus e de onde voltaram infetados. Estes casos não são previstos pelo modelo por serem externos à dinâmica de propagação simulada. Por isso, numa fase em que os casos importados são a maioria dos casos detetados no país, é fundamental ter uma base de dados de qualidade para calcular as estimativas com precisão.

Perguntas frequentes

O que é representado neste mapa? O que é um modelo matemático e para que serve? O que é assumido no modelo? Como foram estimados os parâmetros? Que dados de mobilidade foram usados no modelo? Se alguém reside ou trabalha numa área com valor de 0,1%, isso significa que esse indivíduo tem 1 em
1000 chances de contrair a doença? Vocês atualizam os dados do modelo sempre que novos casos são detetados? O que significa mobilidade habitual recorrente?

Autores

Colaboradores