Pleno.News - 08/04/2020 22h08

O desejo por respostas diante da pandemia do novo coronavírus faz cientistas publicarem dados de pesquisa a toque de caixa. A divulgação das informações tem como objetivo municiar governos para que adotem melhores medidas de combate à doença a partir de projeções.

Um grupo de pesquisadores europeus fez um alerta, afirmando que algumas das predições, baseadas em levantamentos frágeis em sua maioria, podem levar a enganos.

Em artigo publicado na terça (7) na revista científica britânica The BMJ (antigamente conhecida como The British Medical Journal), uma das publicações de maior prestígio na área da saúde, os pesquisadores analisaram 31 modelos usados em 27 estudos para detectar a infecção (diagnóstico), prever futuras complicações em pacientes com a doença e identificar os grupos de risco para a Covid-19.

Em todos esses modelos foi encontrado um alto risco de presença de viés, ou seja, resultados tendenciosos. A falta de uma amostra representativa de pacientes nas pesquisas, a exclusão de participantes no meio dos experimentos e análises estatísticas insuficientes são as principais causas apontadas pelos autores do artigo.

Nos seis estudos selecionados que desenvolveram um modelo para predizer o risco de mortalidade em pacientes com a Covid-19 ou suspeita de infecção, a porcentagem de mortes, ou seja, a taxa de letalidade, variou entre 8% e 59%.

Para os pesquisadores, essa distorção nos números é fruto de uma amostra enviesada, que excluiu participantes ainda doentes do estudo e, assim, o desfecho da infecção (morte ou recuperação) não fez parte dos resultados finais.

A escassez de dados clínicos de pacientes, ainda limitados aos dados de China, Itália e poucos registros internacionais estão entre as barreiras encontradas para a criação de bons modelos de previsão, dizem os pesquisadores.

No caso dos estudos criticados no artigo, os modelos desenvolvidos servem bem para descrever os dados coletados, anteriormente observados, mas são ineficazes para fazer previsões, o que, em estatística, é conhecido como sobreajuste.

Os 31 modelos descritos no trabalho foram divulgados como tendo boa ou excelente performance de predição, mas os pesquisadores que fizeram a crítica consideram esse posicionamento otimista.

– O alto risco de viés implica que esses modelos irão provavelmente ter uma performance pior do que a relatada [por seus criadores]. É necessária uma orientação metodológica no desenvolvimento e na validação dos modelos de predição, uma vez que previsões duvidosas podem causar mais danos do que benefícios quando usados para guiar decisões clínicas – escrevem os autores do artigo.

A falta de uma base de dados confiável também é um entrave para que pesquisadores brasileiros possam fazer análises e criar modelos de previsão para a evolução da epidemia no país, segundo Paulo Inácio Prado, professor do Instituto de Biociências da USP e parte do Observatório Covid-19 BR, que reúne cientistas de diferentes universidades para monitorar a situação da doença no país.

Segundo Prado, a forma como os testes para detectar a infecção são feitos pode levar a estimativas que subestimem ou superestimem a letalidade do vírus.

Por exemplo, se apenas os casos mais graves são testados, a taxa de letalidade pode ficar maior do que é na realidade, já eles têm maior chance de terminar em morte do que os casos leves.

Por outro lado, uma testagem que privilegie os mais jovens, que geralmente têm menos complicações da doença, pode fazer com que a letalidade do vírus seja subestimada.

Em meados de março, o secretário-executivo do Ministério da Saúde João Gabbardo dos Reis afirmou que a prioridade nos testes é para os casos graves.

No Brasil, ao menos 800 pessoas morreram pelo novo coronavírus, de acordo com dados do ministério divulgados nesta quarta (8). A taxa de letalidade está em 5%.

Na Itália, país que registra o maior número de mortes até o momento, essa taxa está perto de 12%, segundo dados compilados pela Universidade Johns Hopkins, dos Estados Unidos. Na Alemanha, o número fica próximo de 2%.

– A gente não sabe o que tem por trás da base de dados. O ministério e as secretarias deveriam dar mais informações sobre os bastidores desses dados. Assim, os pesquisadores poderiam fazer estimativas melhores – conclui Prado.

*Folhapress

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