Frontliner 04.05.2020 – Atualizado em 05/05/2020 e em 10/05/2020

Os cenários “não-mitigados” modelados pelo Imperial College (entre outros), que levaram os governos de todo o mundo a uma ação drástica, baseavam-se na premissa de crescimento exponencial contínuo, onde, muito rapidamente, a maioria da população seria infectada e um grande número de mortes seria registrado.

A situação não aconteceu em nenhum lugar, mesmo em países que foram relativamente lenientes em suas respostas à pandemia.

O renomado cientista não é epidemiologista.

Michael Levitt recebeu o Prêmio Nobel de Quimica em 2013 por “desenvolvimento de modelos em várias escalas para sistemas químicos complexos”.

Essencialmente, Levitt é um especialista em números mas, então, grande parte da ciência moderna é realmente sobre estatística.

Em entrevista à Freddie Sayers, Levitt critica especialmente um festejado artigo de Neil Ferguson, do Imperial College, que desenvolveu um modelo matemático da epidemia do coronavírus SARS-CoV-2 utilizado por inúmeros governos para justificar lockdowns, confinamentos, fechamentos de escolas e comércios, e muitas outras medidas ditas emergenciais, como montagens de hospitais de campanha ou compras e contratações sem licitação.

[Em uma nota de rodapé de uma tabela, o artigo de Neil Ferguson, não publicado e que não passou por revisão de seus pares, informa que foi assumido um crescimento exponencial de 15%]

Levitt vem estudando os dados da China desde janeiro e nunca encontrou um crescimento exponencial que não estivesse decaindo rapidamente.

A explicação que a população tem recebido de governos sobre esse “achatamento” é que o distanciamento social e os isolamentos desaceleram a curva.

“Levitt discorda e argumenta que nos dados da Coréia do Sul, Irã e Itália, o início da epidemia também mostrou uma desaceleração, não sendo crível que esses três países pudessem praticar o distanciamento social no mesmo nível que ocorreu na China.

Para Levitt, em surtos após surtos de Covid-19, um padrão matemático semelhante é observável, independentemente das intervenções do governo.

O número total de mortes em lugares tão diversos quanto a cidade de New York, partes da Inglaterra, partes da França e norte da Itália, todos parecem se nivelar em uma fração muito semelhante da população total.

“Todos eles estão praticando igualmente bom distanciamento social? Acho que não”, provoca Levitt.

Ele também discorda dos cálculos de Sir David Spiegelhalter de que o totem está em torno de mais um ano de mortes em excesso, enquanto calcula que é mais como um mês de excesso de mortes, antes que o vírus gradualmente desapareça, ajustando os efeitos observados na quarentena do navio Diamond Princess.

Levitt reclama que os epidemiologistas só parecem ser considerados errados se subestimam as mortes e, portanto, existe um viés intrínseco em relação à cautela.

“Eles veem seu papel como de assustar as pessoas a fazerem algo, e eu entendo isso … mas no meu trabalho, se eu disser que um número é muito pequeno e estou errado, ou muito grande e estou errado, ambos são erros”.

Ele descreve medidas indiscriminadas de lockdown como “um grande erro” e defende uma política de “lockdown inteligente”, focada em medidas mais efetivas, focadas na proteção de idosos e vulneráveis.

“Eu acredito que a política de imunidade de rebanho é a política certa. Acho que a Grã-Bretanha estava exatamente no caminho certo antes de receberem números errados [do modelo do Imperial College]. E eles cometeram um grande erro. Eu vejo os países que se sairam excepcionalmente bem como Alemanha e Suécia. Eles não praticaram muitas restrições e deixaram suficientes pessoas contrair a doença para obter alguma imunidade de rebanho. Eu vejo os perdedores de destaque países como Áustria, Austrália e Israel que tiveram um lockdown muito rigoroso, mas não tiveram muitos casos. Eles danificaram suas economias, causaram danos sociais maciços, prejudicaram o ano educacional de seus filhos, mas não obtiveram imunidade de rebanho”, diz o professor de Stanford.

“Não tenho dúvidas de que, quando olharmos para trás, os danos causados pelos lockdowns excederão qualquer economia de vidas por um grande fator”, disse Levitt.

Atualização 05/05:      Neil Ferguson, diretor do Centro de Análise Global de Doenças Infecciosas do Imperial College de Londres, renunciou ao Grupo Consultivo Científico para Emergências (SAGE) na noite desta terça-feira (5) depois que o jornal britânico Daily Telegraph revelou que Ferguson quebrou as regras de lockdown pelo menos duas vezes para encontrar uma amante casada.

Por favor leiam. É longo mas esclarece TUDO https://t.co/DCj5oz8971

— Marcelo de Carvalho (@MarceloCRedeTV) May 11, 2020

Ferguson se tornou um dos acadêmicos mais influentes do Reino Unido desde o início da pandemia de Covid-19 e foi um dos mais ferozes defensores das medidas de lockdown. Foi a modelagem da doença de sua equipe do Imperial College em março que levou à implementação de medidas nacionais de lockdown, após ter argumentado que a estratégia mais branda que o Reino Unido vinha seguindo sobrecarregaria o sistema de saúde e resultaria em mais de 500.000 mortes – segundo o seu modelo fundamentado em premissas incorretas.

“Quando você se torna famoso, é fácil esquecer que a realidade é mais complicada do que seus modelos”, comentou Michael Levitt em rede social.

Histeria em massa
As observações do professor Levitt tem sido ratificadas em estudos independentes.

De acordo com uma análise informal do professor Isaac Ben-Israel, chefe da agência espacial israelense, os dados sugerem que o número de casos de Covid-19 atingiria o pico ao redor de 40 dias e tenderia a zero em cerca de 70 dias.

No artigo The end of exponential growth: The decline in the spread of coronavirus, publicado em um jornal israelense, Ben-Israel comenta sua investigação da progressão da doença em diversos países, tanto os que adotaram medidas severas como os que optaram por medidas mais brandas, como Cingapura, Taiwan e Suécia.

“Um padrão semelhante – rápido aumento de infecções até um pico na sexta semana e declínio a partir da oitava semana – é comum em todos os lugares, independentemente das políticas de resposta”, diz o artigo.

“Por exemplo, nossos cálculos mostram que o padrão das novas infecções diárias como uma porcentagem do número acumulado de infecções (média semanal) é comum a todos os países do mundo. Normalmente, na primeira fase do spread, esse percentual atingiu cerca de 30%, diminuiu para um nível inferior a 10% após 6 semanas e, finalmente, atingiu um nível inferior a 5% uma semana depois”.

Ben-Israel ressalta que é importante distinguir entre políticas que incluem a paralisação das atividades econômicas por meio de reduções totais ou parciais da força de trabalho e políticas de distanciamento social, por exemplo, proibindo grandes multidões, mantendo distância entre as pessoas, etc.

O artigo detalha a evolução da pandemia em Israel, onde drásticas medidas do governo suspenderam atividades econômicas, envolvendo 85% da força de trabalho do país, ao custo mensal de US$ 30 bilhões.

Dias antes da publicação do polêmico artigo no jornal de lingua inglesa, em entrevista a um canal de TV israelense, Isaac Ben-Israel disse que as políticas de lockdown e fechamentos de comércios foram um caso de “histeria em massa” e que apenas o isolamento social seria o suficiente.

– Não se deveria fechar o país inteiro quando a maior parte da população não está em grande risco – disse.

Solicitado a explicar por que o vírus causou um número tão alto de mortes em países como a Itália, ele disse que o serviço de saúde italiano já estava sobrecarregado.

“Ele entrou em colapso em 2017 por causa da gripe”, disse.

Gabi Barbash, ex-diretor geral do Ministério da Saúde, insistiu, em uma amarga discussão na TV, que Ben-Israel está enganado e que o número de mortos teria sido muito maior se Israel e outros países não tivessem tomado medidas drásticas.

“Peço veementemente que não deixemos que matemáticos – que não sabem nada sobre biologia – determinem quando levantamos o lockdown”, disse Barbash.

O argumento falacioso de Barbash é mais uma evidência que decisões importantes estão sendo tomadas por “salvadores de vidas” sem competência para a posição.

“Salvar vidas”
Se os modelos estão falhando na estimativa de doentes com sintomas, um estudo observacional realizado pelo Dr. Thomas A. J. Meunier, pesquisador da WHOI, divulgado em “pre-print” (Full lockdown policies in Western Europe countries have no evident impacts on the COVID-19 epidemia), sugere que as projeções computacionais de vidas salvas com medidas de lockdown total são irreais quando confrontadas com os dados obtidos. Infelizmente, os óbitos ocorrem em número muito maior do que o modelado na decisão de decretação do lockdown total.

“Este estudo fenomenológico avalia os impactos de estratégias de lockdown total aplicadas na Itália, França, Espanha e Reino Unido, com a desaceleração do  2020 surto de COVID-19.

Comparando a trajetória da epidemia antes e depois do lockdown, não há evidências de descontinuidade nas tendências da taxa de crescimento, do tempo de duplicação e na reprodução.

Extrapolando as tendências da taxa de crescimento antes do lockdown, são fornecidas estimativas do número de mortos na ausência de quaisquer políticas de lockdown e mostram que essas estratégias podem não ter salvo nenhuma vida na Europa Ocidental”, diz o artigo.

Entre as conclusões do estudo, cabe destacar que “[a] comparação da evolução da epidemia entre os países com lockdown total e países vizinhos aplicando apenas medidas de distanciamento social, confirma a ausência de efeitos do confinamento em casa”.

O trabalho também apresenta uma estimativa da população infectada no final da epidemia: França (1,4%), Itália (3,0%), Espanha (3,2%), e Reino Unido (2,1%), obviamente longe de ser capaz de proporcionar qualquer imunidade de rebanho, em linha com os achados e suspeitas da Organização Mundial de Saúde (OMS).

Em meados de abril, Maria Van Kerkhove, principal pesquisadora da Covid-19 da OMS, disse que “uma proporção menor de pessoas” está infectada do que se pensava inicialmente. “Isso significa que uma grande proporção da população permanece suscetível – e isso significa que o vírus pode decolar novamente”.

Segundo a OMS, os testes de anticorpos do coronavírus SARS-CoV-2 indicam que não mais de 3% das populações foram infectadas, mesmo em regiões gravemente atingidas.

A pesquisa, que ainda não foi submetida à avaliação padrão de revisão por pares, não questiona a eficiência do distanciamento social.

A pesquisa analisa especificamente o impacto das políticas policiais de contenção forçada em residências em alguns países europeus.

O trabalho sugere que o distanciamento social pode ser tão eficaz quanto a contenção doméstica.
Os resultados mostram que a epidemia já estava em declínio (ou seja, o número de casos estava crescendo cada vez menos rapidamente por 2 a 3 semanas antes do lockdown e continuava diminuindo na mesma taxa depois) antes do lockdown total, possivelmente graças a medidas de distanciamento social já em vigor.

As linhas pontilhadas verdes representam a evolução de óbitos esperada com o lockdown antes da medida, enquanto a linha azul fina representa a reavaliação da evolução esperada com base nos últimos dados. O sombreamento azul claro representa a margem de erro do modelo. A linha azul escuro registra a trajetória real de óbitos. O eixo do tempo é referenciado a 24 de abril de 2020.

* Com informações da LockdownTV/UnHerd, The Times of Israel, The Telegraph, Politz

Link original da matéria:
https://www.frontliner.com.br/premio-nobel-diz-que-previsoes-de-casos-de-covid-estao-erradas/

Atualização da Focus Jor

Prêmio Nobel contesta isolamento social e diz que curva do Covid-19 se achata naturalmente

“Tenho certeza de que estaremos no campus no trimestre do outono (que começa em 22 de setembro)”, prevê Michael Levitt, da Universidade de Stanford.

O Stanford Daily, jornal independente dirigido por estudantes da prestigiada Universidade de Stanford, em Palo Alto, California, conversou com o professor “Nobel Laureate” em química e biologia estrutural, Michael Levitt, acerca de seu trabalho de pesquisa das trajetórias dos surtos de COVID-19 em todo o mundo. Levitt tem um acerto notável: o professor previu com sucesso quando a taxa de aumento no número de mortes na China diminuiria.

Desde então, se dedicou ao estudo e representação gráfica de surtos em outros países e regiões dos Estados Unidos. As teses de Levitt vão na contramão do pesamento da maioria da comunidade científica. Enquanto sugere que o distanciamento social não é necessário para achatar a curva COVID-19, a maioria dos especialistas defendem que o recolhimento das pessoas é essencial para alcançar esse objetivo.

Veja a seguir a entrevista publicada pelo The Stanford Daily com a a autoria da jornalista Kate Selig, 23, editora de redação.

The Stanford Daily [TSD]: Você poderia me contar sobre sua pesquisa sobre a trajetória do surto na China?

Michael Levitt [ML]: Comecei a estudar o surto na China por volta de 20 de janeiro. Todo mundo fala sobre vírus crescendo exponencialmente e quando você divide o número de mortes hoje pelo número de mortes ontem, você deve obter o mesmo número. Mas, ao observar o surto na China, notei que, em três ou quatro dias sucessivos, a quantia que deveria estar aumentando estava na verdade diminuindo. Acho que um dia foram 30%, no dia seguinte foram 26%, depois 22% e 18%. Pensei: “Uau, isso realmente está caminhando para nenhum aumento”.

TSD: Como você fez uma previsão sobre quando o surto atingia o pico a partir desses dados?
ML: A [taxa na qual as mortes haviam aumentado no dia anterior] aparentava cair em uma linha reta. Com certeza, houve alguns saltos nos números, mas a cada dia havia um aumento percentual menor do que você esperaria. Com isso, você pode ter uma boa ideia de quando isso terminaria, ou se não terminasse, quando chegaríamos a um ponto em que pararia de crescer e começaria a desacelerar.

TSD: Você poderia me contar como estudou surtos em outros países?
ML: Bem, depois da China, era a Coréia do Sul e a Itália. E, para minha surpresa, outros países se pareciam muito com a China, embora a China tivesse um distanciamento social muito, muito estrito. Eu meio que disse: ‘Bem, o distanciamento social pode ser muito importante’. Mas o fato é que, mesmo sem isso, o vírus parece estar trabalhando para achatar a curva. O vírus parece ter essa propriedade intrínseca de não crescer exponencialmente, mas crescer cada vez mais devagar a cada dia.

TSD: Por que você acha que o coronavírus tem essa tendência?
ML: Imagine que eu tive um caso confirmado de COVID. Sem que eu soubesse, um caso declarado, também infectei meus amigos, meus filhos, pessoas próximas a mim. E isso significa que, no primeiro dia, posso infectar pessoas, mas, no dia seguinte, não encontro pessoas tão facilmente para infectar. De certa forma, o que está acontecendo é que os casos visíveis têm dificuldade em encontrar pessoas para infectar, porque os casos invisíveis já os infectaram. Desde então, houve muitas descobertas extras sobre que talvez também tenhamos alguma imunidade natural ao vírus.

TSD: Você descreveria esse mecanismo como populações que alcançam imunidade de rebanho?
ML: Na verdade, você não precisa infectar todo mundo, dependendo da velocidade com que o vírus cresce. Algumas pessoas dizem que 80% [da população precisa desenvolver anticorpos], outras dizem 60%. Eu pessoalmente acho que é menos de 30%. E algumas pessoas estão dizendo que nunca obteremos imunidade ao rebanho. Acho que não.

TSD: Por que não?
ML: Houve talvez cinco ou seis situações em que houve infecção maciça, inclusive no navio de cruzeiro Diamond Princess ou províncias na Itália. Você verá que a contagem final de mortes é algo como um décimo de um por cento da população. Você poderia dizer que cada um desses lugares parou porque eles tinham um maravilhoso distanciamento social, ou podemos simplesmente dizer que eles pararam porque não havia mais ninguém para infectar. Em poucas semanas, saberemos a resposta a essa pergunta por causa do que acontece na Suécia.
TSD: Suécia?
ML: Se a Suécia parar com cerca de 5.000 ou 6.000 mortes, saberemos que eles atingiram a imunidade do rebanho e não precisamos fazer nenhum tipo de bloqueio. Meu próprio sentimento é que provavelmente irá parar por causa da imunidade do rebanho. COVID é sério. É pelo menos uma gripe séria. Mas isso não vai destruir a humanidade como as pessoas pensavam.

TSD: Qual é a sua previsão para quando o resto do mundo atingirá um número máximo de mortes?
ML: Algo entre oito e 14 semanas (esta entrevista foi originalmente feita há uma semana). Mas mesmo em lugares como a Coréia do Sul que atingiram o pico, eles ainda estão vendo mortes. Tentar prever a morte final ainda é muito difícil.

TSD: Para terminar com uma pergunta mais clara, qual é a sua previsão para o trimestre do outono no campus?

ML: Essa é uma questão de política. É uma questão de política de estado. Tenho certeza de que estaremos no campus no trimestre de outono. Parece que no Condado de Santa Clara [com 1,78 milhões de habitantes, onde se localiza Satanford], os casos atingiram o pico, embora as mortes estejam flutuando. Não parece tão ruim. Eu certamente espero que Stanford abra para o outono [no hemisfério norte, o outono começa em 22 ou 23 de setembro] .

By Equipe Focus
focus@focus.jor.br

Link original da matéria:
https://www.focus.jor.br/premio-nobel-contesta-isolamento-social-e-diz-que-curva-do-covid-19-se-achata-naturalmente/