Estimation of COVID-19 Under-Reporting in the Brazilian States Through SARI
Referência
Resumo
Devido ao seu impacto, a COVID-19 tem mobilizado a comunidade acadêmica na busca por formas de cura, mitigação ou controle. Acredita-se que a subnotificação seja um fator relevante para determinar a taxa real de mortalidade e que, se não considerada, possa gerar desinformação significativa. Assim, este trabalho tem como objetivo estimar a subnotificação de casos e óbitos por COVID-19 nos estados brasileiros usando dados do InfoGripe. O InfoGripe acompanha notificações de Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG). A metodologia baseia-se na combinação de análise de dados (métodos de detecção de eventos) e modelagem de séries temporais (conceitos de inércia e novidade) sobre casos hospitalizados de SRAG. A estimativa dos casos reais da doença, chamada de novidade, é calculada comparando a diferença nos casos de SRAG em 2020 (após a COVID-19) com o total de casos esperados nos anos recentes (2016–2019). Os casos esperados são derivados de uma média móvel exponencial sazonal. Os resultados mostram que as taxas de subnotificação variam significativamente entre os estados e que não há padrões gerais para estados de uma mesma região do Brasil. Minas Gerais e Mato Grosso apresentam as maiores taxas de subnotificação de casos. A taxa de subnotificação de óbitos é alta no Rio Grande do Sul e em Minas Gerais. Este trabalho se destaca pela combinação de análise de dados e modelagem de séries temporais. Nosso cálculo das taxas de subnotificação com base em SRAG é conservador e é melhor caracterizado para óbitos do que para casos.