Um estudo desenvolvido por pesquisadores de grandes universidades brasileiras criou um modelo matemático que fornece previsões de quando a vacinação contra a Covid-19 será concluída em cada município brasileiro.
O sistema utiliza os dados disponibilizados pelo Governo Federal para obter o ritmo da vacinação em cada cidade e, com isso, projetar quando toda a população já terá recebido todas as doses necessárias do imunizante.
Nos cálculos, é considerado o ritmo de vacinação dos últimos 30 dias para projetar quando a vacinação será finalizada no Brasil. A previsão é atualizada de acordo com a chegada de novas vacinas, o aumento ou a diminuição do ritmo de vacinação e outros critérios que impactam na aplicação do imunizante.
O Painel de Vacinação da Covid-19 é aberto e está disponível para toda a população em http://cemeai.icmc.usp.br/painel-vacinacao. Dentro da plataforma, o usuário só precisa selecionar o estado e a cidade desejados e verá, além da projeção para o fim da vacinação, detalhes sobre doses aplicadas por dia, doses aplicadas com atraso, demanda diária por vacinas, vacinação precoce, abandono da vacinação e muito mais. Também é possível optar por ver os dados totais do Brasil – no dia do fechamento desta reportagem, por exemplo, a previsão é de que a vacinação no país seja completada em 25 de dezembro de 2022.
Outra grande preocupação dos pesquisadores para apresentar todas essas informações foi remover inconsistências nos dados oficiais. “Na base fornecida pelo Governo, existem milhões de dados com problemas. Há dados de vacinados que teriam nascido no século XIX, recebido a segunda dose em uma data anterior à primeira, recebido mais de uma dose no mesmo dia, recebido apenas a segunda dose, recebido vacinas diferentes e recebido a vacina antes de 2021”, explica o professor Krerley Oliveira, coordenador do Laboratório de Estatística e Ciência dos Dados da UFAL. “Nós fazemos a limpeza desses dados, fazendo com que as informações que mostramos tenham menos erros e sejam mais próximas da realidade do que as disponibilizadas oficialmente”, resume.
O Governo Federal disponibiliza os dados separados por estado. O estudo se debruçou sobre todos eles e, a partir do arquivo relativo a cada unidade da federação, indicou as inconsistências existentes em cada um. Os detalhes dessas anomalias também estão publicados na plataforma.
Com os dados mais limpos e apresentados de forma didática, o pesquisador acredita que estados e municípios podem utilizá-los para combater a pandemia de forma mais adequada. “Os dados disponibilizados na plataforma podem ser utilizados para a tomada de decisão em políticas públicas. Imagine que o governo de uma determinada cidade perceba que muitas pessoas não tomaram a segunda dose, por exemplo. Com essa informação em mãos, é possível realizar campanhas de conscientização. A ferramenta pode ser importante também para moradores de cidades pequenas, por exemplo, que não têm muitas informações sobre a vacinação”, complementa.
O projeto faz parte do grupo ModCovid19, formado por pesquisadores de todo o Brasil que desenvolvem diversas pesquisas a respeito da pandemia. “Nós começamos os trabalhos com o Instituto Serrapilheira e quem deu a estrutura foi o CeMEAI. Atualmente, esse é um projeto do Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTI), explica Tiago Pereira, professor da USP e um dos coordenadores do grupo. A plataforma foi desenvolvida pelo do Laboratório de Estatística e Ciência dos Dados da UFAL.
Sobre o CeMEAI
O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.
O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.
Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.
