Pandemias trazem dor. Mas o mesmo acontece com as prescrições para contaª-los: desde o fechamento de escolas atéo bloqueio total, todas as abordagens impostas pelo governo para atenuar o impacto do COVID-19 envolvem uma troca entre vidas salvas e empregos perdidos. Infelizmente, édifa­cil prever os efeitos econa´micos e de saúde de cano duplo de tais políticas. Atéagora.

Os economistas da Stanford Graduate School of Business Mohammad Akbarpour e Shoshana Vasserman, junto com Cody Cook, um candidato a PhD na Stanford GSB, e colegas em várias outras universidades (veja a barra lateral), desenvolveram um modelo de computador que pode pela primeira vez estimar a saúde combinada e resultados de riqueza de diferentes respostas políticas a  pandemia de coronava­rus.

Ao computar os efeitos de diferentes políticas em diferentes esta¡gios, os pesquisadores foram capazes de prever o impacto de várias estratanãgias de reabertura nas vidas e nos meios de subsistaªncia.

Antes do surgimento do COVID-19, Akbarpour e Vasserman estavam cogitando o uso de dados de localização de telefones celulares para estudar prea§os de congestionamento. Quando a pandemia estourou, Akbarpour e Vasserman suspeitaram que os mesmos dados, que permitem aos pesquisadores criar populações baseadas em computador de pessoas virtuais que se movem e interagem como pessoas reais, poderiam ser usados ​​para modelar sua disseminação.

Eles estavam certos.

Usando uma combinação de celulares e dados demogra¡ficos fornecidos pela startup de planejamento de transporte Replica, a equipe construiu versaµes virtuais da cidade de Nova York, Sacramento e Chicago e mapeou os contatos entre os indivíduos enquanto eles faziam coisas como ir para o trabalho, frequentar a escola, e compras de mantimentos.

Ao adicionar dados de saúde, demogra¡ficos e ocupacionais extraa­dos de registros médicos eletra´nicos e pesquisas ocupacionais, os pesquisadores conseguiram dividir os indivíduos em suas cidades virtuais em centenas de tipos diferentes, como homens de 40 anos com diabetes que trabalham na indústria , ou mulheres de 50 anos que trabalham com tecnologia e sofrem de obesidade, e assim por diante.

Em seguida, calcularam todos os contatos que cada tipo de indiva­duo teria com os outros em um dia normal e inseriram essas informações em um modelo epidemiola³gico. O modelo previu quantas pessoas ficariam doentes, colocadas em quarentena e mortas com a propagação do coronava­rus.

Ao impor políticas diferentes (por exemplo, ter todos, exceto os trabalhadores essenciais, ficar em casa, exigir que as pessoas trabalhem remotamente, se possí­vel), os pesquisadores poderiam alterar os resultados para cada população. Devido a  combinação única de dados de saúde e ocupacionais que empregaram, eles foram capazes de estimar tudo, desde o número total de hospitalizações e mortes atéo número total de dias de trabalho perdidos em cada cena¡rio.

Na tentativa de reabrir suas cidades, as autoridades tem se esforçado para responder a duas perguntas ba¡sicas: Como se comparam os resultados de saúde e econa´micos de diferentes estratanãgias de reabertura? E esses resultados variam de um lugar para outro?

“Quera­amos uma maneira baseada em dados para resolver isso”, diz Vasserman.

O modelo revelou que uma chamada reabertura cautelosa sem restrições formais aos locais de trabalho levaria ao maior número de mortes, mas não a s menores perdas de empregos - presumivelmente porque mesmo as pessoas totalmente livres para trabalhar não podem fazaª-lo se estiverem doentes, em quarentena ou morto.

Exigir que as pessoas trabalhem em casa quando possí­vel, no entanto, reduziria muito o número de mortes e aumentaria apenas marginalmente o número de dias de trabalho perdidos. O mesmo aconteceria com a exigaªncia de que alunos e trabalhadores viessem a  escola ou trabalhassem em turnos ou dias alternados.

Mas o impacto de tais políticas variou amplamente de uma cidade para outra.

“Ha¡ uma enorme diferença entre o que a mesma pola­tica pode fazer em Sacramento e o que pode fazer em Chicago”, diz Akbarpour.

Por exemplo, o modelo previu que ter pessoas trabalhando remotamente em Chicago reduziria as mortes em 40% em relação a um cena¡rio de retorno ao normal. Mas isso são os reduziria em 20 por cento na cidade de Nova York, e quase nada em Sacramento.

Atémesmo o impacto de prática s volunta¡rias pessoais, como mascaramento e distanciamento social, difere de cidade para cidade.

No geral, o modelo mostrou que o mascaramento foi mais eficaz na redução de mortes do que qualquer pola­tica única determinada pelo governo. Mas enquanto as máscaras precisavam reduzir as infecções em apenas 10% para salvar mais vidas do que uma pola­tica de trabalho em casa na cidade de Nova York ou em Sacramento, elas precisavam reduzir as infecções em pelo menos 50% para obter o mesmo resultado em Chicago.

A equipe rastreou essas disparidades a uma sanãrie de fatores, com tudo, desde o número total de contatos entre os indivíduos atéo momento da pandemia em si (ou seja, se uma cidade foi atingida duramente no ini­cio ou se foi poupada atémais tarde) afetando os resultados locais.

Como resultado, diz Akbarpour, embora as recomendações gerais permanea§am praticamente as mesmas, as prescrições locais variam.

Akbarpour

  

A equipe estãoatualmente adicionando dados sobre raça e renda ao seu modelo para explorar o impacto desigual que as políticas podem ter em diferentes grupos demogra¡ficos.

Eles também planejam comparar as consequaªncias do fechamento de tipos específicos de nega³cios (por exemplo, restaurantes versus salaµes de manicure) e avaliar o efeito de conta¡gio da supressão de setores inteiros da economia (ou seja, o que acontece com os baristas de cafeterias se todos os funciona¡rios de escrita³rio trabalharem casa?).

E eles lançaram recentemente um site que permite aos usuários comparar os potenciais impactos econa´micos e de saúde de várias combinações de políticas em uma lista crescente de cidades simuladas. (Eles agora tem dados do Replica para Kansas City e esperam expandir ainda mais.)

“A esperana§a éque os legisladores usem isso para explorar o que pode acontecer”, disse Vasserman. “Mas se eles realmente querem tomar decisaµes, devem investir tempo e recursos para conseguir algo feito sob medida para sua situação.”