Foto: Arquivo/EBC
Artigo do professor Fredi Diaz Quijano, do Departamento de Epidemiologia da FSP-USP, assinado junto a outros autores, traz, em sua versão pré-print publicada pela plataforma medRxiv, os resultados de diferentes cenários epidemiológicos da infecção do novo coronavírus em estudantes na faixa de 14 anos a 18 anos de idade e funcionários de escolas públicas do estado de São Paulo.
Os dados foram coletados nos meses de outubro e novembro de 2020 e incluíram 3.436 participantes residentes de 72 cidades do estado. Os levantamentos permitiram classificar os participantes em quatro grupos distintos, segundo os fatores de risco para a infecção. “Com o algoritmo criado, foi possível estabelecer cenários de probabilidades da infecção, o que auxilia a predizer os riscos de contágio no retorno às aulas presenciais, de acordo com as vulnerabilidades de cada grupo”, afirma o professor Fredi.
O artigo “Integrating epidemiological and clinical predictors of SARS-CoV-2 infection in students and school staff in the state of São Paulo” está disponível gratuitamente e foi construído a partir de um inquérito virológico, com aplicação de questionários e realização do teste RT-PCR de swab de nasofaringe. A pesquisa identificou como preditores individuais de infecção a perda do olfato, história de doença pulmonar e uma viagem recente para fora do município. Além disso, foi proposto um índice composto (RM/PI index) integrando indicadores epidemiológicos de COVID-19 no município de residência, o qual esteve consistentemente associado com a probabilidade de infecção por SARS-CoV-2.
A combinação dessas variáveis possibilitaria identificar os cenários com as menores prevalências, os quais seriam os mais propensos para a retomada das aulas presenciais. As prevalências encontradas para nos quatro grupos identificados foram de 0,54%, 1,27%, 3,8% e 4,13%.
“Embora as prevalências exatas de cada grupo possam mudar entre populações e no tempo, o algoritmo proposto oferece uma estratégia para orientar um escalonamento para o reinício das aulas”, afirma o professor.
Devido ao contexto no qual foi desenvolvido o estudo, o Prof. Diaz-Quijano recomenda que o algoritmo seja aplicado “apenas em contextos nos quais exista consenso de que está havendo controle da epidemia e seguindo sempre as medidas básicas de proteção, idealmente com coberturas elevadas de vacinação”.