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COVID-19 Projecoes de Medio e Longo Prazo
- 1. COVID19: Projeções de médio e longo prazo Marcio Sommer Bittencourt
- 2. É muito difícil fazer previsões Ainda mais sobre o futuro Mark Twain
- 4. Prevalência Brasileira 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% RO AC AM RR PA PA AP TO MA PI PI CE CE RN PB PB PE AL BA BA BA BA MG MG MG MG ES RJ RJ SP SP SP SP PR PR SC SC RS RS RS MS MT GO GO DF Visita 1 Visita 2 Visita 3
- 5. Nem a prevalência é simples Buss, medriv.org acessado 6/10
- 8. Problema: Atraso das métricas Infecta Sintomas Exames Interna Morre 5 dias 1 – 15 d -7 a +10d 10 – 20d 6 – 20d 10 15d 15 – 30d
- 9. Como falar do futuro? • Previsão (forecast) • Estimativa baseada em dados prévios • Predição (prediction) • Probabilidade de algo acontecer no futuro • Mudanças nas condições atuais tem pouca influência • Projeção (projection) • Mudanças nos parametros podem ter grande influência • Possibilidade de algo acontecer que é pode ser influenciada por quem toma decisões • Cenários (scenario) • Descrição de possíveis alternativas de futuro • Incluem várias projeções
- 10. Evolução da Pandemia • Casos importados • Transmissão local • Transmissão comunitária 1. Fase de transmissão localizada 2. Fase de aceleração descontrolada 3. Fase de desaceleração 4. Fase de controle Meses https://www.cdc.gov/csels/dsepd/ss1978/lesson1/section11.html 1 2 3 4
- 11. Conceitos
- 12. Infectividade: Número básico de reprodução (R0) Delamater PL et al. Emerg Infect Dis. 2019;25(1):1-4 • Risco de contaminação Varia com o tipo de doença e contato • # contatos/unidade tempo Depende da rota de transmissão e densidade populacional • Duração da infectividade (COVID-19: 9 dias) Constante para doença R0 = 2 R0 = 5
- 13. • Validade externa do R0: • Densidade demográfica • Contato entra as pessoas • Sazonalidade • Comportamento e organização social humana • Circunstâncias socioeconômicas e ambientais Variação e limitações do R0 Delamater PL et al. Emerg Infect Dis. 2019;25(1):1-4
- 14. Com a progressão da epidemia, diminuem o numero de susceptíveis Número de reprodução efetivo (Re)
- 18. Para onde vamos?
- 19. R: risco de contaminação, contatos/tempo e duração da infectividade Estratégias epidemiológicas • Fechar escolas • Home office • Cancelar eventos • Restrições de viagem • Redução de contato físico (manter distância) • Sequestro de proteção DISTANCIAMENTO FÍSICO MEDIDAS DE BLOQUEIO DE TRANSMISSÃO IDENTIFICAÇÃO E ISOLAMENTO DE CASOS QUARENTENA DE CONTATOS • Lavar as mãos • Sabão ou álcool gel • Máscaras • Etiqueta da tosse • Evitar tocar face • Limpeza de superfícies • Manter casos em isolamento INDIVIDUAL para evitar contágio • Cordon sanitaire: isolar cidade inteira, locais de tratamento, cemitérios • Restringir movimentação dos expostos a doença • Observar evolução para casos • Evitar contágio assintomático PREPARAR SISTEMA DE SAÚDE
- 20. Efeitos de cada medida Nature: 8/6/2020
- 21. Jonas Dehning et al. Science 2020;science.abb9789 Copyright © 2020 The Authors, some rights reserved; exclusive licensee American Association for the Advancement of Science. No claim to original U.S. Government Works Timing é essencial
- 22. • 8 pandemias desde 1700 • Primeiro ciclo não costuma ter sazonalidade • Duraram em média 18 a 24 meses (até imunidade coletiva ou vacina) • 7 com pico inicial controlado SEM intervenções • Todas as 7 com segunda onda aproximadamente 3 – 12 meses após a primeira • 1968 duas ondas no inverno • Segunda onda mais letal • 1918 EUA • 1968 Europa • Maioria virou endêmico após Pandemias prévias (influenza)
- 23. • Sazonalidade • Intervenções mantidas • Nível de imunidade já atingido • Atingir imunidade coletiva (rebanho) • Duração da imunidade • Expectativa 1 – 2 anos • Parcial vs. total • Reinfecções • Vacinas e sua efetividade Os Cenários dependem
- 24. Imunidade de rebanho (“herd immunity”)
- 25. Quando acontece imunidade rebanho?
- 26. Imunidade rebanho ainda mais variável Gabriela Gomes, et al, Preprint maio/2020
- 28. Mas tem a imunidade de céluas T Implicações epidemiológicas 1. Menos hospitalizações e mortes Sem mudança em via respiratória ou memória imunológica 2. Menos hospitalizações e mortes Discreta redução de transmissão Maior heterogeneidade da infectividade 3. Menos hospitalizações e mortes Redução de transmissão (R0) Maior heterogeneidade da infectividade Nature reviews immunology, 6/10/20
- 29. Além do rebanho
- 32. Ondas de infecção • Mudança do padrão de transmissão • Mudança na taxa de transmissão • Intervenções • Sazonalidade • Heterogenidade • Duas subpopulações • Mutação do virus • Imunidade temporária Mummert, PLOS one, 2013
- 34. Epidemiologia de longo prazo – Novas ondas?
- 35. Sazonalidade de Coronavírus Stephen M. Kissler et al. Science 2020;science.abb5793
- 37. Como interpreter os efeitos de sazonalidade e suscepitibilidade Stephen M. Kissler et al. Science 2020;science.abb5793
- 38. Nature, 2020
- 39. Mas e se tiver vacina não muda tudo? Características da vacina • Eficácia • Quanto reduz de infecção • Cobertura vacinal • Quantos são vacinados • Quem é vacinado • Qual o benefício principal • Reduz infecção (e transmissão) • Reduz gravidade (morte e internação Características da população • Quantos infectados prévios • Quem foi infectado • Duração da imunidade natural • Estrutura do sistema de saúde
- 40. Vacinas – Cobertura e eficácia
- 41. Vacinas – Infectados prévios, duração de imunidade, sistemas
- 43. Vida a frente • Controle de aeroporto • Checagem de temperatura • Medidas de distanciamento • Abertura escalonada • Fechamento • Redução de clientes • Higienização • Ao ar livre
- 44. Inglaterra e EUA
- 45. Brasil
- 46. Forecast BR
- 47. O que eu acho • Redução progressiva no Brasil nas próximas semanas e meses • Aumento do contingente imune • Aumentos possíveis pós reabertura, com menor intensidade • Persistência de casos em número elevado na comunidade • Imunidade coletiva inexistente, inconsistente ou insuficiente na maior parte do país • Provável sazonalidade • Risco no próximo ciclo • Imunidade temporária e parcial? • Novos ciclos / surtos no futuro • Vacinas?
- 48. Conclusão Final • Muita coisa (e muitos casos) acontecem depois do pico (e do rebanho) • Garantia da imunidade ainda incerta • Cuidados devem ser mantidos e calibrados • A corrida é uma maratona, não 100 metros rasos “Hoping for the best, prepared for the worst, and unsurprised by anything in between.” Maya Angelou “O preço da Liberdade é a eterna vigilância” (John Philpot Curran, atribuída a Thomas Jefferson)
Notas do Editor
- Curva de Gompertz
- Mencionar R0 controle
- The timing and effectiveness of interventions strongly impact future COVID-19 cases. A: We assume three different scenarios for interventions starting on March 16: (I, red) no social distancing, (II, orange) mild social distancing, or (III, green) strict social distancing. B: Delaying the restrictions has a major impact on case numbers: strict restrictions starting on March 16 (green), five days later (magenta) or five days earlier (gray). C: Comparison of the time span over which interventions ramp up to full effect. For all ramps that are centered around the same day, the resulting case numbers are fairly similar. However, a sudden change of the spreading rate can cause a temporary decrease of daily new cases, although λ>μ at all times (brown).
- Figure 2. Simple threshold concept of herd immunity. A, Relationship between the herd immunity threshold, (R0 – 1)/R0 = 1 − 1/R0,and basic reproduction number, R0, in a randomly mixing homogeneous population. Note the implications of ranges of R0, which can vary considerably between populations [12], for ranges of immunity coverage required to exceed the threshold. B, Cumulative lifetime incidence of infection in unvaccinated individuals as a function of the level of random vaccine coverage of an entire population, as predicted by a simple susceptible-infected-recovered model for a ubiquitous infection with R0 = 3 [13]. This assumes a 100% effective vaccine (E = 1). Note that the expected cumulative incidence is 0 if coverage is maintained above VC = 1− 1/R0 = 67%. Unless provided in the caption above, the following copyright applies to the content of this slide: © The Author 2011. Published by Oxford University Press on behalf of the Infectious Diseases Society of America. All rights reserved. For Permissions, please e-mail: journals.permissions@oup.com.
- Susceptibilidade biologica ou exposicao CV nao ‘e conhecido em SARSCOV2 Infeccao natural nao eh randomica Distanciamento social pode aumentar o coeficiente de variabilidade
- Não tem heterogeneidade de susceptibilidade, so muda limiar se for cenário 4
- Pico grande seguido de pequenos. Podem precisar de fechamento ou não Pico grande no outono. 6/7 pandemias influenza assim. 18, 57 e 2009 Nunca aconteceu antes.
- Transmission model fits for HCoV-OC43 and HCoV-HKU1. (A) Weekly percent positive laboratory tests multiplied by percent influenza-like illness (ILI) for the human betacoronaviruses HCoV-OC43 (blue) and HCoV-HKU1 (red) in the United States between 5 July 2014 and 29 June 2019 (solid lines) with simulated output from the best-fit SEIRS transmission model (dashed lines). (B and C) Weekly effective reproduction numbers (Re) estimated using the Wallinga-Teunis method (points) and simulated Re from the best-fit SEIRS transmission model (line) for HCoVs OC43 and HKU1. The opacity of each point is determined by the relative percent ILI multiplied by percent positive laboratory tests in that week relative to the maximum percent ILI multiplied by percent positive laboratory tests for that strain across the study period, which reflects uncertainty in the Re estimate; estimates are more certain (darker points) in weeks with higher incidence.
- Effects of depletion of susceptibles and seasonality on the effective reproduction number by strain and season. Estimated multiplicative effects of HCoV-HKU1 incidence (red), HCoV-OC43 incidence (blue), and seasonal forcing (gold) on weekly effective reproduction numbers of HCoV-HKU1 (top panels) and HCoV-OC43 (bottom), with 95% confidence intervals. The black dot (with 95% confidence interval) plotted at the start of each season is the estimated coefficient for that strain and season compared to the 2014-15 HCoV-HKU1 season. The seasonal forcing spline is set to 1 at the first week of the season (no intercept). On the x-axis, the first “week in season” corresponds to epidemiological week 40.
- Economicos 10, sociais 9, geopolíticos 6, tecnológicos 4, ambientais 2