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title: Uma amostra contra o Covid-19
description: Quantas pessoas foram infectadas pelo Covid-19? Para estimar de forma confiável o número real de infectados, precisamos de uma amostra representativa.
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# [Uma amostra contra o Covid-19](https://www.netquest.com/pt-br/blog/uma-amostra-contra-o-covid-19)

 Escrito por [Carlos Ochoa](https://www.netquest.com/pt-br/blog/author/carlos-ochoa) | 30/abr/2020 13:46:02

Quantas pessoas foram realmente infectadas pelo Covid-19? Nas últimas semanas assistimos a um incrível baile de números. Surpreendente pela simplicidade da pergunta e pela dificuldade de se obter uma resposta.

Na era da informação, em um momento da história humana em que temos mais meios de diagnóstico e mais fontes de dados, estamos deixando de responder a esta questão simples, mas de suma importância, como veremos um pouco mais adiante. Felizmente, podemos dar uma resposta usando um método que dura toda a vida: [**amostragem**](https://www.netquest.com/blog/br/blog/br/amostragem-porque-funciona).

 

## Dados oficiais são irrealistas

Diferentes governos relataram números de pessoas infectadas desde o início da crise. Entretanto, logo ficou evidente que estes números foram claramente distorcidos para baixo, por diferentes razões:

**1.** Existem **pacientes assintomáticos**: não apresentam sintomas, mas estão ou foram infectados. Se não houver sintomas, nenhum exame é feito.

**2.** A **incapacidade de fazer testes diagnósticos suficientes**. Enquanto países como a Alemanha têm sido capazes de realizar um grande número de testes, outros países como a Espanha ou a Itália não têm sido capazes de realizar tantos testes quanto gostariam. Isso levou à recomendação de que pacientes com sintomas ficassem confinados em suas casas em caso de suspeita, sem saber se foram infectados.

A principal evidência de que o número oficial de pessoas infectadas está incorreto é a desproporção entre infectados e mortos. Tomando o exemplo da Espanha, em **20 de abril **foi reportado** 200.210 pessoas infectadas **e **20.852 morreram,** ou **10,4%**. Sabe-se que o Covid-19 não tem uma taxa de mortalidade tão alta, o que só pode significar que o número de infectados é muito maior do que o relatado.

 

## Estimativas Estatísticas

Várias pessoas que, usando modelos estatísticos, tentaram estimar o número real de pessoas infectadas e nos alertar sobre a situação que estava por vir.

Já no dia 10 de março, autores como Tomás Pueyo [alertaram os governantes do mundo sobre a gravidade da situação](https://medium.com/@tomaspueyo/coronavirus-act-today-or-people-will-die-f4d3d9cd99ca). Simplesmente revisando (1) os dados existentes, (2) a experiência dos países que na época estavam sendo mais afetados (China, Coréia do Sul, Itália e Irã) e (3) conhecendo o crescimento exponencial que as infecções virais geralmente têm, Pueyo desenhou o quadro assustador que nos esperava, especialmente se os governos não tomassem medidas de isolamento.

Outros autores, como o nosso ex-parceiro da Netquest [Carlos Bort,](https://medium.com/@carlosbort) ousaram fazer estimativas, afirmando que [o número real de pessoas infectadas no dia 17 de Março em Madrid (Espanha) poderia ser até 100 vezes o número relatado](https://medium.com/@carlosbort/coronavirus-podr%C3%ADa-haber-hasta-100-veces-m%C3%A1s-contagiados-de-los-reportados-7f54cbcdeec). Estas estimativas são feitas pela modelagem dos diferentes estados por onde passam os infectados (contagioso, incubado, sintomático ou assintomático, curado ou falecido...) e o período médio de tempo que ocorre em cada estado.

Bort, em seu artigo, fez uma estimativa com base no número oficial de infectados e outra com base no número de mortes. A primeira estimativa tinha a grande desvantagem da falta de confiabilidade dos dados oficiais, o que enfraqueceu a análise. Por outro lado, a estimativa do número de óbitos foi baseada em dados muito mais confiáveis. Infelizmente, descobrimos mais tarde que nem mesmo o número de mortes era confiável, pois durante muitas semanas as mortes por Covid-19 não foram devidamente contabilizadas, especialmente em lares de idosos.

O [Imperial College de Londres,](https://www.imperial.ac.uk/) a partir de 31 de março, aprofundou a hipótese de que o nível de contágio era muito maior do que o nível oficial, com [7 milhões de pessoas infectadas na Espanha (15% da população).](https://elpais.com/ciencia/2020-03-31/hay-ya-siete-millones-de-infectados-en-espana.html) Naquela época, esses 7 milhões representavam 100 vezes o número oficial, na mesma linha que a estimativa de Bort.

Todas essas estimativas são claramente mais realistas do que os simples dados oficiais fornecidos pelos governos, mas ainda sofrem de um problema fundamental: a falta de dados confiáveis para trabalhar.

 

## E a amostragem clássica vem em socorro novamente

Ainda é um paradoxo. Há muito tempo ouvimos dizer que na era da Big Data as informações são abundantes, estão livremente disponível e que, usando os métodos certos, é possível fazer qualquer estimativa.

Bem, isso não é verdade. **Se quisermos estimar de forma confiável o número real de pessoas infectadas pela covid-19, precisamos de uma amostra representativa de pessoas**. Sim, uma amostra, a mesma que usamos para fazer uma pesquisa eleitoral ou um teste de recall de marca.

Uma amostra, se bem desenhada, permite estimar com precisão a incidência real de uma doença na população, independentemente de fatores como sintomatologia ou saturação do sistema hospitalar. O princípio é muito básico: selecionamos pessoas aleatoriamente e fazemos um teste para detectar a doença. As pessoas são selecionadas independentemente de terem sintomas ou não, em todas as regiões, de todas as idades... e o resultado é extrapolado para a população como um todo.

O [Ministério da Saúde da Espanha já lançou ](https://www.consalud.es/pacientes/especial-coronavirus/muestra-60000-personas-estudio-masivo-sanidad-estimar-inmunizacion_77277_102.html)um estudo que visa estimar o percentual da população que foi infectada, estando ou não doente neste momento, através de uma grande amostra de 90.000 pessoas, distribuídas em 2 ondas. As pessoas selecionadas serão submetidas a um teste rápido de anticorpos, um teste que nos permite detectar se a pessoa passou pela doença graças aos vestígios que ela deixa em nosso sistema imunológico. Como os testes rápidos não são muito confiáveis, aqueles que testarem negativos serão submetidos a um segundo teste (o famoso PCR), que é muito mais confiável.

Apenas os órgãos públicos têm capacidade de fazer este tipo de estudo utilizando uma [amostra verdadeiramente probabilística,](https://www.netquest.com/blog/br/blog/br/amostra-probabilistica-aleatoria-simples) uma vez que, como já explicamos em inúmeras ocasiões, isso requer ter uma lista de todo o universo a ser estudado (neste caso, toda a população espanhola), e os meios reais para acessá-los e forçá-los a participar do estudo.

 

## Algumas considerações sobre a amostragem a ser realizada

Não conheço o método exato utilizado pelo órgão público competente para estudar a extensão do vírus, mas certamente terão considerado as seguintes opções:

**1.** Eles poderiam usar [**amostragem aleatória simples**](https://www.netquest.com/blog/br/blog/br/amostra-probabilistica-aleatoria-simples). Seria como colocar um bilhete em uma urna para cada habitante e tirar 60.000 bilhetes aleatoriamente. Eu não recomendaria fazer isso por uma razão: a afetação do vírus é muito desigual por regiões, até mesmo por populações e até mesmo por bairros. Você pode aproveitar esta propriedade para fazer uma amostragem mais eficiente (próximo ponto).

**2.** Eles poderiam usar [**amostragem estratificada**](https://www.netquest.com/blog/br/blog/br/amostragem-probabilistica-amostra-estratificada). Esta técnica divide a população em grupos ou estratos, e garante que a amostra tenha um número fixo por estrato. Neste caso, o mais lógico seria utilizar estratos geográficos (Comunidade Autônoma ou Província), mas poderiam ser utilizados grupos de faixas etárias, classe social ou uma combinação desses grupos. A amostragem estratificada reduz o nível de erro. E em casos como este, é possível alocar mais amostra para regiões que sabemos que são as mais afetadas, para que possamos nos aprofundar melhor nas estimativas.

**3.** Finalmente, é possível combinar a amostragem estratificada com a [**amostragem por conglomerados**](https://www.netquest.com/blog/br/blog/br/amostra-conglomerados). Neste caso, parece aconselhável escolher a família como unidade de amostragem: como devemos deslocar uma equipe médica para coletar amostras em uma residência, é melhor conseguir amostras de todos os membros da família.

## Importância do estudo e alternativas

O estudo randomizado proposto pelas autoridades sanitárias é de suma importância. Mesmo que a crise de saúde de curto prazo esteja sob controle (saturação hospitalar), saber qual percentual da população passou pela infecção é fundamental para determinar o nível de imunidade coletiva de que desfrutamos. Quanto mais pessoas foram infectadas, mais pessoas terão gerado imunidade à doença, agindo como barreiras naturais para impedir a propagação do vírus, protegendo os não infectados. Os epidemiologistas, com essas informações e sabendo como o vírus é transmitido, podem determinar a partir de que ponto a população goza de imunidade coletiva, permitindo o levantamento de medidas de confinamento que afetam a vida das pessoas e a economia.

Desnecessário dizer que o estudo proposto pelo Ministério é muito caro e só está disponível para um órgão oficial. Mas mesmo uma amostra não estritamente aleatória poderia oferecer estimativas muito mais próximas da realidade do que os números oficiais que lidamos atualmente. A **Netquest tem um painel online com capacidade para entrevistar mais de 80.000 pessoas na Espanha** ou no Brasil, pessoas dispostas a participar de um estudo deste tipo. Uma primeira fase poderia ser simplesmente descobrir se essas pessoas tiveram sintomas, mesmo que não tenham feito o teste. Mas seria perfeitamente possível enviar aos participantes um kit para coletar uma amostra e enviá-la pelo correio (assumindo que fosse possível enviar as amostras por correio sem afetar sua análise posterior, e que a obtenção de uma amostra pudesse ser auto-administrada).

Em muitos casos, a obtenção rápida de informações com um nível de precisão suficientemente alto é preferível à informação perfeita, mas tardia, ou à total ausência de informação confiável que tivemos até agora. A tomada de decisão é muito sensível aos atrasos. No entanto, na Espanha, parece que [o estudo via amostra continuará a sofrer atrasos devido a problemas logísticos.](https://elpais.com/sociedad/2020-04-21/espana-iniciara-la-desescalada-sin-saber-la-incidencia-de-la-epidemia.html)

 

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