Modelagem estatística para a gestão inicial de emergências: os primeiros três mesesde COVID-19 na Costa Rica

Resumo

O papel da modelagem estatística na gestão de emergências é fundamental para delinear ou apoiar as decisões em torno da resposta aos eventos. Em 2020, com o surgimento da pandemia do coronavírus, os países rapidamente se prepararam para responder ao com-portamento de contágio e para o impacto que provocaria sobre a saúde pública. Na Costa Rica, uma equipe de especialistas preparou estudos sobre o comportamento da curva de contágio e seu efeito sobre a ocupação de leitos hospitalares durante os primeiros três meses da epidemia. Os estudos se basearam na estimativa de modelos estatísticos de crescimento exponencial e logístico, os quais proporcionaram prognósticos quanto ao número de casos diários e acumulados. A predição de casos permitiu alimentar um modelo de simulação para a projeção da demanda de leitos hospitalares por pacientes com COVID-19. As análises se basearam em dados fornecidos pelo Ministério de Saúde em relação aos casos confirmados de coronavírus a partir do aparecimento do primeiro caso na Costa Rica. Estimaram-se quatro modelos: logístico, Richards, Gompertz e exponencial, os quais geraram a estimativa de casos diários. Estimou-se também o número de reprodutibilidade por meio da estatística bayesiana de forma a quantificar a transmissibi-lidade do vírus. Os resultados permitiram antecipar o comportamento inicial do vírus na Costa Rica e o potencial efeito das medidas de contenção adotadas a partir da declaração de emergência nacional.

JEL: C15 Métodos de simulação estatística.