Adicionamos a nova matriz de risco, clica aqui para visualizares.

Esta pandemia tem os dias contados

Há uma pergunta que todos temos na cabeça: quanto tempo falta para isto acabar?

A pandemia da COVID-19 é um alvo em movimento. É um vírus que não entendemos completamente, e que nenhum cientista consegue ainda garantir como vai evoluir - ou quando regressaremos à normalidade. As medidas rígidas de distanciamento físico e social podem continuar em vigor durante vários meses, ou até mais de um ano. Mas pior que o distanciamento é a incerteza. O desconforto da distância é ainda mais difícil de suportar quando não há um fim à vista.

É mais difícil sermos optimistas se não sabemos quando as coisas voltarão ao normal. É certo que nem tudo vai ser como dantes, e que este normal será um "novo normal". Ainda assim, precisamos de uma luz ao fundo do túnel, por mais pequena e simbólica que seja.

Foi por isso que nasceu o COVID COUNTDOWN. Um contador para o fim do distanciamento social, que todos dias recalcula a data final, com base em diversas fontes de dados oficiais. Todos os dias teremos uma nova previsão de quanto tempo falta para podermos voltar a vibrar num estádio de futebol, gritar num concerto ou dançar numa discoteca.

Apesar de ter sido desenvolvida por aspirantes a Data Scientists, esta ideia não pretende ser uma previsão 100% certa, mas sim uma aproximação do dia pelo qual todos ansiamos. Um "bitaite" bem informado que passa uma mensagem de esperança e optimismo, que nos ajuda olhar para as oportunidades do futuro e não só para os problemas de hoje. Porque nada dura para sempre, e até esta pandemia tem os dias contados.

O que vais fazer quando o contador chegar ao fim? Como vai ser o primeiro dia do resto da tua vida? Personaliza o contador com o teu objetivo pós-pandemia, escolha as cores e partilha onde quiseres ou coloca no teu site

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Matriz de Risco

O que é a matriz de risco?

Quando foi anunciado o desconfinamento a 11 de março de 2021, foi introduzida uma matriz de risco que serve como papel fundamental para o processo de desconfinamento. Esta matriz é composta por dois indicadores, o famoso R(t) indicado no eixo (x) e a média de novos casos por 100 mil habitantes a 14 dias.

Por sua vez, a matriz encontra-se dívidia em 4 secções, em que cada uma representa um determinado nível, sendo esta divisão feita de acordo com os valores de Incidência e R(t) como demonstrado de seguida:

  • Nível
    • Rt: [0, 1]
    • Incidência: [0, 120]
  • Nível:
    • Rt: [1, 2]
    • Incidência: [0, 120]
  • Nível:
    • Rt: [0, 1]
    • Incidência: [120, 240]
  • Nível:
    • Rt: [1, 2]
    • Incidência: [120, 240]

Cada nível dará a possibilidade ao governo de estabelecer medidas relativas ao desconfinamento, estas medidas podem ser tanto de avanço ou de recuo, isto é, caso nos encontremos no nível 1 o desconfinamento poderá prosseguir como planeado, caso por exemplo, nos encontremos no nível 4 o desconfinamento terá de ser parado e terão de ser colocadas medidas em pratica que vise a redução dos casos e da transmissibilidade.

Como é feita a previsão?

Por vezes ouvimos nas notícias ou briefings da DGS, o termo R0.

O R0 é o número básico de reprodução de uma epidemia, é definido como o número de infeções secundárias produzidas por uma única pessoa infetada, se o R0 for maior que 1, a epidemia espalha-se rapidamente, se R0 for menor que 1, a epidemia espalha-se de forma lenta.

Embora o R0 seja uma medida útil, tem como defeito o facto de ser um número estático.

Evolução Rt

Como humanos, somos adaptáveis, o nosso comportamento muda, e isso altera o valor efetivo do R a qualquer momento. Como o valor muda tão rapidamente, o Rt (o valor R para um determinado tempo t) será um valor mais próximo da realidade. Para sermos ainda mais próximos da realidade, não precisamos apenas conhecer Rt, precisamos conhecer Rt por região. A epidemia na região Norte é muito diferente da do Alentejo, por exemplo.

Para tentarmos calcular o Rt para cada região de Portugal, estamos a utilizar uma adaptação do método específico que Bettencourt & Ribeiro descreveram no seu artigo de 2008: "Real Time Bayesian Estimation of the Epidemic Potential of Emerging Infectious Diseases" e que está descrito neste post no blog de Kevin Systrom, co-fundador do Instagram.

Utilizámos o Jupiter Notebook de Kevin Systrom.

Algumas alterações:

  • Utilizámos como fonte de dados o dataset covid19pt-data da Data Science for Social Good Portugal: https://github.com/dssg-pt/covid19pt-data/blob/master/data.csv
  • Adaptamos o notebook para que se adequasse às regiões de Portugal
  • Fizemos pequenas alterações no algoritmo, de modo a que a se ajustasse à menor variação de novos casos diários em Portugal (em comparação com os EUA)

Previsão da data de regresso:

  • Definimos uma data "baseline", 1 de Outubro de 2020, com o Rt do dia 7 de Maio de 2020, tendo em conta o anúncio do cancelamento dos Festivais de Música até 30 de Setembro de 2020, feito pelo Governo neste dia.
  • Nova data "baseline", 1 de Janeiro 2021, com o Rt do dia 24 de Setembro de 2020, tendo em conta o anúncio do prolongamento do cancelamento dos Festivais de Música até 31 de Dezembro de 2020, feito pelo Governo neste dia.
  • Nova data "baseline", 25 de Setembro 2021, com o Rt do dia 6 de Julho de 2020, tendo em conta o anúncio do alcance da imunidade de grupo na terceira semana de setembro, feito pela Taskforce de vacinação neste dia.
  • Por cada variação do Rt, a data de regresso é ajustada, de forma positiva ou negativa, sendo que por cada 0,01 que o valor aumenta ou diminui, a data varia 3h.

Ficheiros de dados

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