Par GIL VICENTE REIS DE FIGUEIREDO*

Ce que nous avons vu se produire ces cinq derniers mois, c'est une explosion d'irresponsabilité dans les domaines les plus divers, notamment dans la gestion politique, idéologique, sanitaire et économique de la crise par le gouvernement fédéral

Introduction

En avril de cette année, j'ai publié sur le site la terre est ronde un article intitulé mesures de restriction, dans lequel j'ai présenté des scénarios pour la pandémie de COVID-19 au Brésil, en utilisant largement, comme référence, les travaux d'un groupe de chercheurs de l'Imperial College^[I] (Londres), publié quelques jours auparavant ; J'ai montré que, selon cette étude, une gestion prudente de la crise limiterait le nombre de morts dans notre pays à environ 40.000 XNUMX.

Ce que nous avons vu se produire ces cinq derniers mois, c'est pourtant une explosion d'irresponsabilité dans les domaines les plus divers, notamment dans la gestion politique, idéologique, sanitaire et économique de la crise par le gouvernement fédéral. Aujourd'hui, encore loin d'une issue tragique de la pandémie en terres brésiliennes, les pertes humaines dépassent déjà les 127.000 XNUMX.

Soulignons trois mesures de base qui auraient pu éviter cette voie : maintenir, jusqu'à définition contraire, les mesures de restriction des contacts sociaux alors adoptées ; un transfert rapide et suffisant des ressources vers les secteurs les plus fragiles de la société brésilienne – les chômeurs, les travailleurs informels, les micro-petits-moyens entrepreneurs sans fonds de roulement capables de faire face à la gravité de la situation, entre autres ; et une approche qui, d'un point de vue sanitaire, a considéré les connaissances diffusées par la communauté scientifique et ses organisations, sans contre-information susceptible de produire un effet boomerang, et a été le pôle organisateur d'une politique coordonnée de tests massifs, de suivi et de surveillance des les personnes infectées, et le débat sur les modèles techniques qui permettraient de définir, ultérieurement, quels protocoles et dans quelle séquence spatio-temporelle pour lever progressivement le confinement.

Ce qui a été vu se produire était exactement le contraire, à presque tous les égards. La pression pour le déconfinement était constante, criminellement encouragée du haut du gouvernement fédéral, par des déclarations répétées disqualifiant l'impact de la maladie, affirmant – faussement – ​​l'existence de médicaments curatifs et, ainsi, décourageant la continuité de l'isolement ; le transfert de l'aide financière nécessaire, à son tour, était inefficace et chronophage, nécessitant de longues files d'attente qui constituaient de nouveaux risques de contamination ; et, enfin, les directives sanitaires et scientifiques ont été ignorées.

Plus inquiétant encore est le constat que, près de six mois plus tard, aucun réseau efficace de dépistage et de surveillance des cas n'a été mis en place ici pour contrôler efficacement la pandémie et garantir un retour relativement sûr à la « nouvelle normalité ». La publication "Tests de coronavirus (COVID-19) - Statistiques et recherche - Notre monde en données »^[Ii]témoigne de cette regrettable réalité : selon les informations contenues dans le tableau 1 ci-dessous »seuls les pays pour lesquels des données sont disponibles ont été inclus, ce qui correspond à 66 % de la population mondiale» – autrement dit, le Brésil est, avec le tiers restant, en dehors de la base statistique fiable correspondante, relégué au blanc de «Pas de données ».

En plus d'enregistrer le manque d'information sur les pourcentages en cause, le diagnostic qui suit (même source) évalue les pays qui ont démontré la meilleure et la pire capacité de test, dans le monde :

"Les données de la Slovaquie, de la Thaïlande, de la Nouvelle-Zélande, de la Corée du Sud et de l'Allemagne montrent que ces pays ont bien surveillé la pandémie depuis le début et l'ont rapidement maîtrisée après l'épidémie initiale et ont pu réduire le nombre de cas" [...] "Le données de la Brasil, Mexique, États-Unis, Panama, Inde, Pakistan, Afrique du Sud et Nigeria montrent que peu de tests y sont effectués, par rapport à la taille des foyers respectifs. De plus, ces pays signalent malheureusement qu'il y a encore un grand nombre de nouveaux cas quotidiennement. »

Plus grave encore est le fait que le Brésil fait partie des huit pays au monde où l'incidence mondiale de cas pour 1.000 XNUMX habitants est la plus élevée.^[Iii] et que, parmi ceux-ci, c'est celui qui a la capacité de test la plus faible pour le nouveau coronavirus - comme le montrent le tableau 2 et le graphique 1 ci-dessous.

Graphique 1
Brésil: le moins testé parmi les huit pays avec le plus de cas de COVID-19 dans le monde

La corrélation entre un nombre élevé de tests et une faible mortalité est forte, avec des conséquences désastreuses : parmi les huit pays mentionnés, Bahreïn, quels tests de plus, ont aujourd'hui 72 décès par million d'habitants, tandis que dans Brésil, celui qui teste le moins, le le nombre de décès est de 593 par million d'habitants.

1 – Évolution comparée de la pandémie : Brésil, France, Allemagne, Italie et USA

À la suite de l'immense négligence ici, combinée à la disqualification de principes élémentaires à respecter dans la crise sanitaire actuelle, comme celui faisant référence à l'utilisation d'un masque, souvent violé par le président lui-même, le Brésil vit un scénario annoncé de chaos et d'incertitude affligeants que la pandémie de COVID-19 a eu un impact énorme sur la planète - cependant, une comparaison entre certains pays d'Europe, les États-Unis et le Brésil montre, à cet égard, des différences essentielles.

1.1 Courbes de mortalité comparatives

Le graphique 2 ci-dessous révèle qu'au Brésil, la pandémie s'est comportée de manière assez atypique : ici, on a observé une augmentation constante du nombre de décès cumulés au cours des quatre derniers mois, sans réduction de la pente de la courbe, contrairement à ce qui s'est passé en la grande majorité d'autres pays, comme la France, l'Allemagne, l'Italie et les États-Unis, où, après environ 1,5 à 2 mois, un processus de refroidissement progressif de la maladie a commencé.

Graphique 2

Cette réalité devient encore plus claire lorsque la moyenne mobile sur 7 jours des nouveaux décès est consultée (graphique 3).

Aux États-Unis et dans les pays européens analysés, le plateau qui précède la baisse des décès est court, d'une durée inférieure à 15 jours, alors qu'au Brésil, on observe une stabilisation de l'ordre de 4 à 5 décès par million (entre 800 et 1000 personnes, par jour) pendant une période approchant les 120 jours, ce qui a causé perte supplémentaire d'environ 100.000 XNUMX vies, par rapport à ce qui se serait passé si la maladie avait été contrôlée de la même manière que ce qui s'est passé dans la plupart des autres pays du monde.

Graphique 3

1. 2 Réponse à la pandémie

Il existe d'autres indicateurs qui peuvent être analysés pour évaluer l'adéquation des réponses des différents pays à la pandémie. L'un d'eux est l'ensemble de projections indiqué dans l'étude pionnière des chercheurs de l'Imperial College qui, compte tenu d'un ensemble important de facteurs, a présenté en mars de cette année, pays par pays, une évaluation des dimensions et des scénarios de futures pertes de vie résultant du nouveau coronavirus, y compris la "suppression précoce", considérée comme la moins pire possible^[Vi]. Aujourd'hui, près de six mois plus tard, nous comparons, dans le tableau 3, les projections de cette étude avec ce qui s'est réellement passé.

Ces chiffres, résumés dans le graphique 4, sont frappants : en Allemagne le nombre de morts n'a pas atteint la moitié des projections faites, alors que, Au brésil, qui a présenté les chiffres les plus négatifs parmi les cinq pays, était presque trois fois plus grand.

Graphique 4

2 – COVID-19 au Brésil

Bien que le parti pris politico-idéologique-sanitaire soit un paramètre important pour comprendre les écarts pointés par rapport aux autres pays, il convient de noter qu'il n'est pas le seul, puisque la dimension continentale du Brésil a conduit – comme cela s'est également produit aux États-Unis – à l'existence de trajectoires différentes du COVID-19 dans différents États et municipalités, avec des intensités et des temporalités différentes.

2.1 L'évolution du nombre de décès

Dans la seconde quinzaine de mars 2020, la ville de São Paulo est devenue l'épicentre initial de la pandémie au Brésil, apportée par des voyageurs revenant d'Europe. De là, la maladie s'est rapidement propagée à Rio de Janeiro, où à partir de mai, l'accélération a été encore plus grande.

Graphique 5

De l'axe São Paulo - Rio de Janeiro, le COVID-19 a progressé, à partir de la mi-avril, vers Amazonas et, par la suite, vers le Pará et le reste de la région nord (graphique 6), où l'impact a été immense, en raison de la conditions précaires des systèmes de santé locaux et, en outre, en raison de la faible répartition des ressources sanitaires existantes, généralement concentrées dans les capitales.

Graphique 6

La prochaine région touchée était le Nord-Est, surtout après la fin avril/début mai, et les principaux ports d'entrée étaient Ceará et Pernambuco.

 Graphique 7

Dans le Midwest (et dans le graphique 8, nous incluons également Minas Gerais et Bahia, où la maladie a suivi une trajectoire similaire), la pandémie s'est effectivement installée à partir de juin. À l'exception du Mato Grosso, où il y a une réduction du taux de mortalité, le COVID-19 n'est pas encore en net déclin dans ces États.

Graphique 8

La dernière région touchée est le Sud (graphique 9) ; la pire phase s'est apparemment produite en août.

Graphique 9

Les graphiques 5, 6, 7, 8 et 9 sont à la même échelle, ce qui nous permet d'observer que la pandémie, en plus de s'être intensifiée dans différentes régions à des moments différents, a frappé le Nord et le Nord-Est du pays de manière différente et grave. chemin,

2.2 Évolution du nombre de cas

Alors que les nouvelles courbes de décès, au Brésil et dans le monde, dessinent des signes de rétractation mondiale du COVID-19, le graphique 10 (des nouveaux cas^[Viii]) présente des tendances contradictoires, notamment dans des pays – comme la France, entre autres – où le nombre de décès quotidiens a déjà fortement diminué, et dans lesquels la récente augmentation du nombre de cas pourrait sembler – de manière inquiétante – le début d'une « seconde vague''.

Graphique 10

Cependant, il n'y a pas eu d'augmentation supplémentaire du nombre de décès. Quelques hypothèses explicatives ont été avancées, parmi lesquelles : l'évolution du profil d'âge des nouvelles infections, qui se concentrent aujourd'hui sur les tranches d'âge les plus jeunes, notamment du fait de la plus grande circulation des jeunes et des touristes l'été européen ; une augmentation des tests de cas asymptomatiques et des preuves que le COVID-19 génère un degré important d'immunité - bien qu'il ne soit pas encore entièrement compris - dans les endroits auparavant les plus durement touchés.

Il serait encore téméraire d'anticiper ce que nous réservent les mois à venir, notamment pour le Brésil. Les considérations qui suivent doivent donc être considérées comme de simples et pures projections de ce qui semble être un cours déclinant de la maladie qui, malgré l'irresponsabilité de nos dirigeants, suit sa propre dynamique.

2.3 Modèles et projections - qui ne sont PAS des prédictions

Ces derniers mois, de nombreux travaux scientifiques ont été publiés sur le COVID-19, et notamment plusieurs modèles épidémiologiques et projections respectives ont été revisités.

Il existe plusieurs approches, comme celle qui présente la pandémie comme un objet complexe, basée sur une proposition de modélisation heuristique guidée par des plans d'occurrence et des interfaces hiérarchiques^[Ix]; ou celui qui utilise des systèmes d'équations différentielles linéaires^[X]; ou celle qui accompagne l'évolution de la maladie, en cherchant à rapprocher les valeurs d'un certain type de fonction des données observées. Dans cette dernière ligne, Se Yoon Lee a récemment proposé^[xi]l'utilisation de courbes logistiques généralisées^[xii] (Modèle de courbe de croissance de Richards^[xiii]). L'application de cette dernière méthode au COVID-19, dans le cas brésilien, donne les graphiques de l'ANNEXE (élaboration de l'auteur).

3 – Conclusion

Il est important de réaffirmer, enfin, qu'on ne peut supposer, encore moins croire que les projections indiquées ici se confirmeront automatiquement, ce qui serait une très grave erreur, puisqu'elles dépendent - tant qu'il n'y aura pas de vaccin - de la continuité et approfondissement des mesures et des précautions qui s'imposent et doivent être prises.

En particulier, il est fondamental : que la distance sociale soit maintenue, sans foules comme celles que l'on a vues récemment au Brésil ; que l'utilisation de tous les équipements de protection individuelle est de plus en plus diffusée et encouragée par les pouvoirs publics ; et que, surtout, dans notre pays, dans les plus brefs délais, un programme complet et efficace de dépistage des cas, de localisation des contacts, d'isolement et de suivi des patients soit structuré.

Sans une prise de conscience collective ferme que toutes ces mesures sont essentielles et nécessaires, la pandémie de COVID-19 ne reculera pas juste pour entériner certains modèles mathématiques.

Annexe

Nous indiquons ci-dessous les projections - en lilas - du comportement de la pandémie de COVID-19, en tenant compte des paramètres qui correspondent le mieux aux courbes logistiques généralisées aux données officielles (https://covid.saude.gov.br/) disponible jusqu'au 4 septembre 2020, par l'État brésilien. Sur chaque graphique, la courbe orange représente les moyennes mobiles sur 7 jours (cas) et la courbe noire les moyennes mobiles sur 14 jours.

Nous insistons, encore une fois : les « projections » ne peuvent et ne doivent pas être confondues avec les « prévisions », pour plusieurs raisons, parmi lesquelles : 1) les informations disponibles peuvent ne pas être fiables (rapports incorrects) ; 2) et surtout, l'avenir peut ne pas refléter le passé, notamment parce que le comportement de la population et un ensemble d'autres paramètres peuvent ne pas correspondre à l'histoire antérieure.

*Gil Vicente Reis de Figueiredo est professeur à la retraite au Département de mathématiques de l'UFSCar.

notes

[I]L'impact mondial de la COVID-19 et les stratégies d'atténuation et de suppression. 26 Mars 2020. Patrick GT Walker*, Charles Whittaker*, Oliver Watson, Marc Baguelin, Kylie EC Ainslie, Sangeeta Bhatia, Samir Bhatt, Adhiratha Boonyasiri, Olivia Boyd, Lorenzo Cattarino, Zulma Cucunubá, Gina Cuomo-Dannenburg, Amy Dighe, Christl A Donnelly, Ilaria Dorigatti, Sabine van Elsland, Rich FitzJohn, Seth Flaxman, Han Fu, Katy Gaythorpe, Lily Geidelberg, Nicholas Grassly, Will Green, Arran Hamlet, Katharina Hauck, David Haw, Sarah Hayes, Wes Hinsley, Natsuko Imai, David Jorgensen, Edward Knock , Daniel Laydon, Swapnil Mishra, Gemma Nedjati-Gilani, Lucy C Okell, Steven Riley, Hayley Thompson, Juliette Unwin, Robert Verity, Michaela Vollmer, Caroline Walters, Hao Wei Wang, Yuanrong Wang, Peter Winskill, Xiaoyue Xi, Neil M Ferguson , Azra C Ghani, Imperial College Équipe d'intervention COVIE-19. Disponible en: https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/news–wuhan-coronavirus/?fbclid=IwAR0GeexFNu6ezOVclPBVW5x3Z3yOn5N1X6siDO5P7ezUOm_UwOUu31RBoAY Consulté le 27 mars 2020.

[Ii]Accessible sur la page https://ourworldindata.org/coronavirus, qui porte le sceau de l'Université d'Oxford et est une référence pour les travaux de recherche sur le COVID-19.

[Iii] Parmi les 156 pays du monde qui ont une population de plus d'un million d'habitants.

[Iv]Ceci est la page de référence des publications de l'USP-Ribeirão Preto publiées danshttps://ciis.fmrp.usp.br/covid19/analise-brasil-e-mundo-testes/, en ce qui concerne la capacité de test pour le COVID-19. Consulté le 8 septembre 2020.

[V]Le graphique 2 a été préparé comme suit : le bilan des décès cumulés a été enregistré, pour chaque pays, à partir du jour où est survenu le cinquième décès – cette date correspond au « jour 1 » de chaque pays. Ainsi, des phases similaires (dans le temps) de l'épidémie dans différents pays sont comparées.

[Vi]Dans ce scénario, on suppose que des mesures de distanciation sociale adéquates sont prises avant que le nombre de décès n'atteigne 2 par million, au cours de la semaine précédente.

[Vii] Les sources des données présentées ci-dessus sont les valeurs contenues dans l'étude de l'Imperial College, d'une part, et, d'autre part, les pages officielles suivantes (consultées le 9 septembre 2015), respectivement, en ce qui concerne le courant nombre de décès : https://covid.saude.gov.br/; https://www.zeit.de/zustimmung?url=https%3A%2F%2Fwww.zeit.de%2Fwissen%2Fgesundheit%2Fcoronavirus-echtzeit-karte-deutschland-landkreise-infektionen-ausbreitung; https://coronavirus.1point3acres.com/en; https://www.gouvernement.fr/info-coronavirus/carte-et-donnees, Et http://www.salute.gov.it/nuovocoronavirus

[Viii] La source utilisée est, comme précédemment, la page https://ourworldindata.org/coronavirus

[Ix]Modéliser la pandémie de Covid-19 comme un objet complexe (notes Samajian) Naomar de Almeida FilhoSur http://orcid.org/0000-0002-4435-755XInstitut d'études avancées, Université de São Paulo, São Paulo, Brésil. 2020 (26 juin)

[X]Quelle est l'estimation des lits de soins intensifs pour la prise en charge des patients adultes au plus fort de la pandémie de COVID-19 à Porto Alegre ? Étude avec le modèle mathématique SEIHDR, Cristiano Lima Hackmann, Carlos Schonerwald, Jair Ferreira et Maurício GuidiSaueressig, UFRGS, Brésil. 2020 (09 juil.)

[xi] Estimation des courbes de propagation du COVID-19 intégrant des données mondiales et des informations sur les emprunts, Se Yoon Lee, Bowen Lei, Bani Mallick, Université du Texas, emhttps://journals.plos.org/plosone/article/authors?id=10.1371/journal.pone.0236860, PLOS UN. 2020 (29 juillet)

[xii] C'est une fonction du temps avec quatre paramètres : F(t; ϴ1, ϴ2, ϴ3, ε) = ϴ₁.[1+ε.exp {-ϴ₂ .(t-ϴ3 )}]^(-1/ε); La proposition de modélisation, dans le cas précis de la pandémie de COVID-19, est de trouver, à une date donnée (en l'occurrence, le 04 septembre 2020) les valeurs des paramètres qui, pour des valeurs successives de t, à toutes les dates précédentes, correspondent davantage aux données empiriquement observées.

[xiii] Richards F. Une fonction de croissance flexible à usage empirique, Journal of experimental Botany. 1959; 10(2): 614-616.