Atualizado em 05/05/2020, 10/05/2020, 21/05/2020
Os cenários "não-mitigados" modelados pelo Imperial College (entre outros), que levaram os governos de todo o mundo a uma ação drástica, baseavam-se na premissa de crescimento exponencial contínuo, onde, muito rapidamente, a maioria da população seria infectada e um grande número de mortes seria registrado.
A situação não aconteceu em nenhum lugar, mesmo em países que foram relativamente lenientes em suas respostas à pandemia.
O renomado cientista não é epidemiologista. Michael Levitt recebeu o Prêmio Nobel de Quimica em 2013 por "desenvolvimento de modelos em várias escalas para sistemas químicos complexos". Essencialmente, Levitt é um especialista em números mas, então, grande parte da ciência moderna é realmente sobre estatística.
Em entrevista à Freddie Sayers, Levitt critica especialmente um festejado artigo de Neil Ferguson, do Imperial College, que desenvolveu um modelo matemático da epidemia do coronavírus SARS-CoV-2 utilizado por inúmeros governos para justificar lockdowns, confinamentos, fechamentos de escolas e comércios, e muitas outras medidas ditas emergenciais, como montagens de hospitais de campanha ou compras e contratações sem licitação.
[Em uma nota de rodapé de uma tabela, o artigo de Neil Ferguson, não publicado e que não passou por revisão de seus pares, informa que foi assumido um crescimento exponencial de 15%]
Levitt vem estudando os dados da China desde janeiro e nunca encontrou um crescimento exponencial que não estivesse decaindo rapidamente.
A explicação que a população tem recebido de governos sobre esse "achatamento" é que o distanciamento social e os isolamentos desaceleram a curva.
Levitt discorda e argumenta que nos dados da Coréia do Sul, Irã e Itália, o início da epidemia também mostrou uma desaceleração, não sendo crível que esses três países pudessem praticar o distanciamento social no mesmo nível que ocorreu na China.
Para Levitt, em surtos após surtos de Covid-19, um padrão matemático semelhante é observável, independentemente das intervenções do governo.
O número total de mortes em lugares tão diversos quanto a cidade de New York, partes da Inglaterra, partes da França e norte da Itália, todos parecem se nivelar em uma fração muito semelhante da população total.
“Todos eles estão praticando igualmente bom distanciamento social? Acho que não", provoca Levitt.
Ele também discorda dos cálculos de Sir David Spiegelhalter de que o totem está em torno de mais de um ano de mortes em excesso, enquanto calcula que é mais como um mês de excesso de mortes, antes que o vírus gradualmente desapareça, ajustando os efeitos observados na quarentena do navio Diamond Princess.
Levitt reclama que os epidemiologistas só parecem ser considerados errados se subestimam as mortes e, portanto, existe um viés intrínseco em relação à cautela. “Eles veem seu papel como de assustar as pessoas a fazerem algo, e eu entendo isso ... mas no meu trabalho, se eu disser que um número é muito pequeno e estou errado, ou muito grande e estou errado, ambos são erros".
Ele descreve medidas indiscriminadas de lockdown como “um grande erro” e defende uma política de “lockdown inteligente”, focada em medidas mais efetivas, focadas na proteção de idosos e vulneráveis.
"Eu acredito que a política de imunidade de rebanho é a política certa. Acho que a Grã-Bretanha estava exatamente no caminho certo antes de receberem números errados [do modelo do Imperial College]. E eles cometeram um grande erro. Eu vejo os países que se sairam excepcionalmente bem como Alemanha e Suécia. Eles não praticaram muitas restrições e deixaram suficientes pessoas contrair a doença para obter alguma imunidade de rebanho. Eu vejo os perdedores de destaque países como Áustria, Austrália e Israel que tiveram um lockdown muito rigoroso, mas não tiveram muitos casos. Eles danificaram suas economias, causaram danos sociais maciços, prejudicaram o ano educacional de seus filhos, mas não obtiveram imunidade de rebanho", diz o professor de Stanford.
“Não tenho dúvidas de que, quando olharmos para trás, os danos causados pelos lockdowns excederão qualquer economia de vidas por um grande fator", disse Levitt.
Atualização 21/05:
Brasil - Taxas de crescimento de casos confirmados de infecção SARS-CoV-2

Brasil - Taxas de crescimento de óbitos atribuídos à Covid-19

Dados da Fiocruz também confirmam os estudos de Michael Levitt e outros pesquisadores independentes.

Excess deaths
Os modelos estimam as mortes em excesso por Covid-19 ao equivalente a 12 meses de óbitos do país, região ou cidade.
Contudo, o Professor Levitt tem afirmado que o número total de óbitos da Covid-19 possivelmente será menor que a média mensal.
Na Europa, com base nos dados do EuroMOMO, as mortes em excesso estão em torno de 3 semanas.
No Brasil, as mortes em excesso estão distantes da média mensal, sugerindo que um grande número de fatalidades ainda está para ocorrer. Como lembrou o Dr. Nelson Teich, na Europa os óbitos estão na casa de 500 por milhão de habitantes, chegando a 800 na Bélgica, e nos EUA estão em 300, enquanto no Brasil estão em ~100 por milhão, antecipando um agravamento da crise de saúde.

Em 28 de março, o Imperial College publicou projeções do seu modelo para as mortes em excesso no Brasil considerando três cenários:
- Sem isolamento
1,1 milhão de óbitos - 100% dos idosos mantidos em isolamento total
322 mil a 530 mil óbitos - 75% da população brasileira mantida em isolamento total
44 mil óbitos
Atualização 05/05: Neil Ferguson, diretor do Centro de Análise Global de Doenças Infecciosas do Imperial College de Londres, renunciou ao Grupo Consultivo Científico para Emergências (SAGE) na noite desta terça-feira (5) depois que o jornal britânico Daily Telegraph revelou que Ferguson quebrou as regras de lockdown pelo menos duas vezes para encontrar uma amante casada.

Ferguson se tornou um dos acadêmicos mais influentes do Reino Unido desde o início da pandemia de Covid-19 e foi um dos mais ferozes defensores das medidas de lockdown. Foi a modelagem da doença de sua equipe do Imperial College em março que levou à implementação de medidas nacionais de lockdown, após ter argumentado que a estratégia mais branda que o Reino Unido vinha seguindo sobrecarregaria o sistema de saúde e resultaria em mais de 500.000 mortes – segundo o seu modelo fundamentado em premissas incorretas.
"Quando você se torna famoso, é fácil esquecer que a realidade é mais complicada do que seus modelos", comentou Michael Levitt em rede social.
Histeria em massa
As observações do professor Levitt tem sido ratificadas em estudos independentes.
De acordo com uma análise informal do professor Isaac Ben-Israel, chefe da agência espacial israelense, os dados sugerem que o número de casos de Covid-19 atingiria o pico ao redor de 40 dias e tenderia a zero em cerca de 70 dias.
No artigo The end of exponential growth: The decline in the spread of coronavirus, publicado em um jornal israelense, Ben-Israel comenta sua investigação da progressão da doença em diversos países, tanto os que adotaram medidas severas como os que optaram por medidas mais brandas, como Cingapura, Taiwan e Suécia.
"Um padrão semelhante – rápido aumento de infecções até um pico na sexta semana e declínio a partir da oitava semana – é comum em todos os lugares, independentemente das políticas de resposta", diz o artigo.
"Por exemplo, nossos cálculos mostram que o padrão das novas infecções diárias como uma porcentagem do número acumulado de infecções (média semanal) é comum a todos os países do mundo. Normalmente, na primeira fase do spread, esse percentual atingiu cerca de 30%, diminuiu para um nível inferior a 10% após 6 semanas e, finalmente, atingiu um nível inferior a 5% uma semana depois".

Ben-Israel ressalta que é importante distinguir entre políticas que incluem a paralisação das atividades econômicas por meio de reduções totais ou parciais da força de trabalho e políticas de distanciamento social, por exemplo, proibindo grandes multidões, mantendo distância entre as pessoas, etc.
O artigo detalha a evolução da pandemia em Israel, onde drásticas medidas do governo suspenderam atividades econômicas, envolvendo 85% da força de trabalho do país, ao custo mensal de US$ 30 bilhões.



Dias antes da publicação do polêmico artigo no jornal de lingua inglesa, em entrevista a um canal de TV israelense, Isaac Ben-Israel disse que as políticas de lockdown e fechamentos de comércios foram um caso de “histeria em massa” e que apenas o isolamento social seria o suficiente.
– Não se deveria fechar o país inteiro quando a maior parte da população não está em grande risco – disse.
Solicitado a explicar por que o vírus causou um número tão alto de mortes em países como a Itália, ele disse que o serviço de saúde italiano já estava sobrecarregado. "Ele entrou em colapso em 2017 por causa da gripe", disse.
Gabi Barbash, ex-diretor geral do Ministério da Saúde, insistiu, em uma amarga discussão na TV, que Ben-Israel está enganado e que o número de mortos teria sido muito maior se Israel e outros países não tivessem tomado medidas drásticas.
"Peço veementemente que não deixemos que matemáticos – que não sabem nada sobre biologia – determinem quando levantamos o lockdown", disse Barbash.
O argumento falacioso de Barbash é mais uma evidência que decisões importantes estão sendo tomadas por "salvadores de vidas" sem competência para a posição.
"Salvar vidas"
Se os modelos estão falhando na estimativa de doentes com sintomas, um estudo observacional realizado pelo Dr. Thomas A. J. Meunier, pesquisador da WHOI, divulgado em "pre-print" (Full lockdown policies in Western Europe countries have no evident impacts on the COVID-19 epidemia), sugere que as projeções computacionais de vidas salvas com medidas de lockdown total são irreais quando confrontadas com os dados obtidos. Infelizmente, os óbitos ocorrem em número muito maior do que o modelado na decisão de decretação do lockdown total.
"Este estudo fenomenológico avalia os impactos de estratégias de lockdown total aplicadas na Itália, França, Espanha e Reino Unido, com a desaceleração do
2020 surto de COVID-19. Comparando a trajetória da epidemia antes e depois do lockdown, não há evidências de descontinuidade nas tendências da taxa de crescimento, do tempo de duplicação e na reprodução. Extrapolando as tendências da taxa de crescimento antes do lockdown, são fornecidas estimativas do número de mortos na ausência de quaisquer políticas de lockdown e mostram que essas estratégias podem não ter salvo nenhuma vida na Europa Ocidental", diz o artigo.
Entre as conclusões do estudo, cabe destacar que "[a] comparação da evolução da epidemia entre os países com lockdown total e países vizinhos aplicando apenas medidas de distanciamento social, confirma a ausência de efeitos do confinamento em casa".
O trabalho também apresenta uma estimativa da população infectada no final da epidemia: França (1,4%), Itália (3,0%), Espanha (3,2%), e Reino Unido (2,1%), obviamente longe de ser capaz de proporcionar qualquer imunidade de rebanho, em linha com os achados e suspeitas da Organização Mundial de Saúde (OMS).
Em meados de abril, Maria Van Kerkhove, principal pesquisadora da Covid-19 da OMS, disse que "uma proporção menor de pessoas" está infectada do que se pensava inicialmente. "Isso significa que uma grande proporção da população permanece suscetível – e isso significa que o vírus pode decolar novamente".
Segundo a OMS, os testes de anticorpos do coronavírus SARS-CoV-2 indicam que não mais de 3% das populações foram infectadas, mesmo em regiões gravemente atingidas.
Saiba mais: Cientistas afirmam que após isolamento seguirá nova onda de casos de Covid-19
Meunier enumera os seguintes pontos principais em postagem no site medtrxiv:
- A pesquisa, que ainda não foi submetida à avaliação padrão de revisão por pares, não questiona a eficiência do distanciamento social.
- A pesquisa analisa especificamente o impacto das políticas policiais de contenção forçada em residências em alguns países europeus.
- O trabalho sugere que o distanciamento social pode ser tão eficaz quanto a contenção doméstica.
- Os resultados mostram que a epidemia já estava em declínio (ou seja, o número de casos estava crescendo cada vez menos rapidamente por 2 a 3 semanas antes do lockdown e continuava diminuindo na mesma taxa depois) antes do lockdown total, possivelmente graças a medidas de distanciamento social já em vigor.


As linhas pontilhadas verdes representam a evolução de óbitos esperada com o lockdown antes da medida, enquanto a linha azul fina representa a reavaliação da evolução esperada com base nos últimos dados. O sombreamento azul claro representa a margem de erro do modelo. A linha azul escuro registra a trajetória real de óbitos. O eixo do tempo é referenciado a 24 de abril de 2020.
* Com informações da LockdownTV/UnHerd, The Times of Israel, The Telegraph, Politz
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