Pesquisadores da Universidade de Stanford, na Califórnia, usaram dados de movimentação de pessoas em 10 cidades dos Estados Unidos e criaram um modelo que sugere os lugares onde há mais chances de alguém se infectar com o novo coronavírus (Sars-CoV-2) sem o uso de máscaras e com reabertura de funcionamento.

Os resultados da pesquisa foram publicados na revista científica “Nature”, uma das mais importantes do mundo, na terça-feira (10).

De acordo com os dados reunidos para a cidade de Chicago, a terceira mais populosa do país, a ordem dos lugares, de maior para menor risco, seria a seguinte:

1. Restaurantes de “serviço completo” (aqueles em que as pessoas sentam para comer e são servidas por alguém)
2. Academias
3. Cafés e bares
4. Hotéis e motéis
5. Restaurantes de “serviço limitado” (aqueles em que as pessoas podem levar a comida ou sentar, mas pagam antes)
6. Centros religiosos
7. Consultórios médicos
8. Mercados
9. Lojas de mercadorias usadas
10. Pet shops
11. Lojas de equipamentos esportivos
12. Outras lojas gerais
13. Lojas de brinquedos ou relacionadas a hobbies
14. Lojas de material de construção
15. Lojas de peças automotivas
16. Lojas de departamento
17. Postos de gasolina (nos Estados Unidos, o próprio motorista costuma abastecer seu carro)
18. Farmácias
19. Lojas de conveniência
20. Concessionárias

“Se você tiver que ir a esses lugares, vá fora dos períodos de pico, quando há menos pessoas”, recomendou o autor sênior do estudo, Jure Leskovec, de Stanford, em entrevista ao G1.

Mas há um detalhe: os dados de mobilidade foram computados quando o uso de máscaras era menos prevalente. Por isso, o modelo não leva em conta o uso delas.

“No entanto, na 2ª onda, vemos que a mobilidade das pessoas aumentou, mas o número de infecções não aumentou tanto quanto deveria. Portanto, atribuímos o número de infecções inferior ao esperado ao uso de máscaras”, disse o pesquisador.

Os pesquisadores chegaram às conclusões usando um modelo que se baseou nos movimentos das pessoas rastreados por celulares de 1º de março a 2 de maio, época em que as pessoas tiveram a mobilidade restringida pelas medidas para conter a transmissão do coronavírus.

A partir daí, construíram o modelo considerando maiores ou menores graus de mobilidade, a partir de diferentes datas, para ver como a transmissão do vírus se comportaria.

Com os dados, eles mapearam o que chamaram de “pontos de interesse” – locais não residenciais que as pessoas visitam como restaurantes, mercados e centros religiosos.

Eles descobriram – como outros estudos já vinham apontando – que a maioria das infecções por Covid-19 ocorre em lugares “super espalhadores”. Na região metropolitana de Chicago, por exemplo, 10% dos pontos de interesse foram responsáveis por 85% das infecções previstas para todos os lugares investigados.

“Calculamos a densidade de visitantes em cada ponto de interesse – quantos visitantes existem por metro quadrado. Quanto menor o número, menor a chance de transmissão. Quanto mais tempo as pessoas permanecem no local, maior a chance de transmissão. Nosso modelo considera esses dois fatores”, explicou Leskovec.

Diferenças socioeconômicas

Outro destaque do estudo é que ele sugeriu que, mesmo que frequentem os mesmos tipos de lugares, as pessoas com menor nível socioeconômico têm mais chances de se infectar do que aquelas que têm maior nível socioeconômico.

Isso porque, dizem os pesquisadores, os lugares frequentados pelas pessoas de menor renda tendem a ser mais cheios, e as pessoas tendem a ficar neles por mais tempo.

Uma visita ao mercado, por exemplo, foi considerada duas vezes mais perigosa para uma pessoa de baixa renda.

O mercado “médio” visitado por quem tinha menor nível socioeconômico tinha 59% mais visitantes por hora por metro quadrado, e seus visitantes ficavam 17% mais tempo em média, segundo os cientistas.

Além disso, as pessoas de menor renda também puderam restringir menos os movimentos do que as que tinham maior renda.

“Essas descobertas destacam como as diferenças refinadas nos padrões de mobilidade – com que frequência as pessoas saem e para quais pontos de interesse elas vão – podem, em última análise, contribuir para disparidades dramáticas nos resultados de infecção previstos”, ponderaram os cientistas no artigo.

Uma solução seriam estratégias de reabertura com ocupação máxima dos lugares reduzidas. Em Chicago, por exemplo, o modelo previu que limitar a no máximo 20% a ocupação dos lugares reduziu as novas infecções previstas em mais de 80%. Por outro lado, os negócios afetados perderiam, conforme o modelo, 42% das visitas gerais.

“A reabertura com ocupação reduzida faz um bom trabalho em lidar com a compensação, permitindo que você recupere a maioria das suas visitas sem incorrer em muitas infecções”, ponderou Leskovec.

“Nossos resultados sugerem que as disparidades de infecção não são a consequência inevitável de fatores que são difíceis de tratar em curto prazo, como diferenças em condições preexistentes; pelo contrário, as decisões políticas de curto prazo podem afetar substancialmente os resultados da infecção”, concluíram os cientistas.

Com informações do G1.