Maria Fernanda Ziegler | Agência Fapesp
A COVID-19 se espalhou por toda a cidade de São Paulo. Não há um bairro ou região que não registre incidência de casos da doença. É o que mostra o mapeamento de casos de hospitalizações realizado por pesquisadores do LabCidade, da Faculdade de Arquitetura e Urbanismo da Universidade de São Paulo (FAU-USP).
A equipe de pesquisadores fez o cruzamento de informações do DATASUS sobre hospitalizações por COVID-19 e por Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) com o CEP residencial dos hospitalizados. O trabalho de visualização de dados pode servir como ferramenta para a identificação de estratégias territorializadas no enfrentamento da epidemia.
Os pesquisadores ressalvam que, no dia 5 de junho, o Ministério da Saúde retirou de sua base de dados alguns microdados, como o CEP dos hospitalizados. “Caso permaneça a não divulgação desses dados, o trabalho de análise do LabCidade ficará comprometido”, diz Raquel Rolnik, uma das coordenadoras do LabCidade.
Além do espalhamento da epidemia, a ferramenta do LabCidade mostra a existência de concentrações (ilhas de calor representadas no mapa pela cor roxa), com maior número de hospitalizações em determinadas áreas da metrópole. Os casos de SRAG, que podem indicar possíveis casos de subnotificações de COVID-19, aparecem na cor verde.
“Os dados de hospitalização mostram que a epidemia está espalhada por toda a cidade. Não existe uma região ou bairro que esteja livre. Eles também indicam que uma análise dual ou homogênea não funciona. A questão é mais complexa, pois existem periferias mais e menos atingidas, assim como bairros centrais ou consolidados muito ou pouco afetados. Além disso, as ações para as distintas configurações territoriais precisam ser diferentes, pois as demandas assim como as condições são distintas”, diz Rolnik.
O LabCidade, apoiado pela FAPESP em diferentes estudos sobre planejamento territorial e regulação urbanística, tem acompanhado desde o início da pandemia as formas como o novo coronavírus atinge as cidades – sobretudo a capital paulista –, analisando seus impactos e dimensões urbanos, particularmente em relação ao tema da moradia.
“Estamos observando que cada cidade tem uma disseminação diferente e que cada pedaço da cidade é diferente. Portanto, não dá para trabalhar com uma estratégia única. A estratégia de isolamento em bairros centrais, com uma população de classe média com mais acesso e que pode migrar para o teletrabalho, é completamente diferente da realidade das periferias. Por isso a estratégia de isolamento tem um limite para adesão. Muitas pessoas precisam trabalhar e não foi dada condição para que elas permanecessem em casa. Por outro lado, as condições em casa e bairros também são necessárias”, diz Rolnik à Agência FAPESP.
A despeito de gerar uma série de análises para o enfrentamento da pandemia, o mapa não propicia uma visão geral da situação: contém apenas os dados de hospitalizações por COVID-19 e Síndrome Respiratória Aguda Grave para 25 municípios da Região Metropolitana, cujos CEPs são deferentes para cada rua. Além da grande subnotificação, não estão incluídos no mapa dados de assintomáticos, de não hospitalizados e de óbitos em casa.
“Não trabalhamos com os dados gerais, só os que estavam disponíveis. Há uma subnotificação enorme, mas precisamos trabalhar com o que temos, para elaborar com mais precisão estratégias de enfrentamento da doença”, disse Rolnik. “O mapeamento por CEP respeita a privacidade das pessoas e famílias infectadas, na medida em que não fornecemos a geolocalização de cada caso.”
Fluxos
Além do trabalho de visualizações de dados em um mapa da Região Metropolitana de São Paulo, o grupo de pesquisadores pretende aprofundar o entendimento sobre como se dá a disseminação da doença pelas cidades e, a partir dessa análise, propor estratégias para a contenção das contaminações.
“A estratégia deve ser pensada prioritariamente a partir dos locais que estão sendo mais atingidos. Para isso, precisamos entender quais são os locais de maior concentração de casos para assim avaliar estratégias específicas para cada local, seja no centro ou na periferia. Ações que não levaram isso em conta, como o megaferiado e o super-rodízio na cidade de São Paulo, não deram certo. Há uma série de outras medidas direcionadas e mais interessantes para conter a disseminação do vírus”, diz.
Com a identificação dos locais na região metropolitana com maior concentração de casos, o grupo de pesquisadores passou a analisar os prováveis motivos para que isso aconteça. “Estamos investigando os motivos e ainda não é possível afirmar por que uma área tem maior concentração de casos. Algumas hipóteses estão sendo investigadas. Uma delas é se os locais de maior concentração são também os de maior fluxo de circulação”, diz.
Se a hipótese se confirmar verdadeira, será possível elaborar estratégias de contenção como a ampliação de determinadas linhas de ônibus e o aumento do espaço de algumas calçadas, utilizando temporariamente uma pista da rua para pedestres. “Isso não precisa ser implementado em todas as linhas e em todas as ruas. Pode ser uma medida direcionada aos locais com maior concentração de casos”, diz.
Os pesquisadores estão testando essa hipótese com base nos dados registrados em um determinado equipamento de saúde. Este estudo inclui, além dos casos de hospitalização, os casos menos graves, de pacientes que tenham sido testados.
“Verificamos que na região atendida por aquele equipamento de saúde havia uma concentração maior de casos entre moradores que vivem próximos a áreas de maior circulação de pessoas, como, por exemplo, terminais ou áreas comerciais. Precisamos verificar se em outros equipamentos de saúde isso ocorre da mesma forma”, diz.
De acordo com a pesquisadora, será investigado como, durante a quarentena, estão acontecendo os maiores fluxos de pessoas em circulação.
Em respeito à privacidade das pessoas hospitalizadas, os pesquisadores não divulgam qual foi o equipamento de saúde da região metropolitana analisado. Para evitar a identificação da região e de seus moradores, nesse estudo específico, a visualização dos dados (localização dos casos) foi plotada em cima da trama urbana de Barcelona. Dessa forma, é possível identificar a proximidade de cada caso com centros comerciais, pontos de ônibus e outros transportes, sem que seja possível identificar a região.