Ana Bottallo, de SP – Um artigo publicado na revista Scientific Reports, do grupo Nature, por pesquisadores da UFRGS (Universidade Federal do Rio Grande do Sul) teve repercussão internacional recentemente ao afirmar que o lockdown não diminuiu o número de mortes por Covid-19 em diversos países do mundo, incluindo o Brasil.

A pesquisa avaliou a relação entre isolamento social, medida pelo índice de mobilidade do Google, e o número de óbitos por Covid-19 e não encontrou diferença significativa. Em outras palavras, comparando os lugares onde as pessoas passaram mais tempo em casa e aqueles que não o fizeram, o número de mortes de Covid por milhão de habitantes foi o mesmo.

No entanto, existem evidências, dentro e fora do Brasil, de como o fechamento de serviços diminui o número de casos e óbitos drasticamente. São os casos de Araraquara, Ribeirão Preto e São José do Rio Preto, que decidiram adotar lockdown entre fevereiro e março como forma de tentar frear a disseminação da Covid-19.

Os dados foram coletados de fevereiro a agosto de 2020 em 87 locais diferentes: 51 países, 27 estados e seis capitais no Brasil (Manaus, Fortaleza, Belo Horizonte, Rio de Janeiro, São Paulo e Porto Alegre) e três grandes cidades de outros países (Tóquio, Berlim e Nova York).

A associação entre isolamento social e redução de óbitos nas áreas estudadas não foi significativa para mais de 98% delas. E em apenas 63 (1,6%) amostras do total de 3.741 combinações foi encontrada uma diferença significativa.

Após a publicação do artigo, pesquisadores que refizeram os cálculos enviaram comentários para a Scientific Reports, que aguarda a tréplica dos autores.

Carlos Góes, pesquisador do departamento de economia da Universidade da Califórnia, em San Diego, escreveu uma resposta ao estudo que, segundo ele, tem um erro matemático.

“O cálculo feito é uma média ponderada entre as duas cidades, ou seja, para cada região foi calculada a associação entre ficar em casa e número de mortes com pesos diferentes [por ter ou não lockdown], e não uma diferença. Pode ser que você tenha uma cidade com correlação positiva e negativa em outra –na média, a diferença é zero”, diz.

“Os dados são por definição limitados. Como foram inseridos apenas dados de áreas residenciais do Google, e as pessoas normalmente passam de 12 a 16 horas em casa, os autores alegam que não encontraram um benefício em ficar em casa, mas nós achamos que eles não teriam encontrado mesmo quando há benefício devido aos dados utilizados”, explica Gideon Meyerowitz-Katz, epidemiologista da Universidade de Wollongong (Austrália) e autor da primeira revisão do estudo. Além disso, Meyerowitz-Katz afirma que ao comparar as duas variáveis- ficar em casa e número de mortes por Covid-19-, os autores não levam em consideração o fator tempo, que foi determinante durante toda a pandemia, uma vez que quanto pior a situação da Covid em uma região, mais restritivas são as medidas de contenção do vírus.

Para Paulo Inácio Prado, professor do Instituto de Biociências da USP e membro do Observatório Covid-19 BR, os dados utilizados não sustentam a conclusão encontrada. “O artigo comete um erro comum, que é usar a incapacidade dos autores em encontrar provas como se fosse uma prova contra o isolamento”, diz.

Lorena Barberia, pesquisadora do departamento de ciência política da USP e também integrante do Observatório Covid-19 BR, afirma que nem todos os países que adotaram medidas de distanciamento social podem ser classificados como países que decretaram lockdown, termo que se refere a um pacote complexo de medidas, e não houve muitos casos “verdadeiros” de lockdown em todo o mundo.

“Um caso que chama atenção especial é Manaus, que os autores classificaram como um local em que houve controle da pandemia, mas não houve adoção de medidas de restrição importantes nesta cidade”, explica.

Além disso, o estudo misturou dados de países, estados e cidades, e as medidas adotadas nas três esferas são diferentes. “Os impactos da falta de coordenação entre os três níveis são relevantes, uma vez que a população não sabe quais medidas seguir ou não”, diz. Um exemplo recente é Bauru, no interior de São Paulo, que no início de março ignorou a decisão do governo estadual de fase vermelha e decidiu manter o comércio aberto.

Os autores reconheceram a limitação do estudo em utilizar o índice de mobilidade do Google como indicador de ficar em casa, por ser uma amostra enviesada –apenas usuários de celulares com a opção de localização ligada o tempo todo foram incluídos na análise.

A Folha contatou Ricardo Savaris, primeiro autor do artigo, e requisitou uma entrevista, mas ele preferiu não concedê-la. Questionado sobre as conclusões, Savaris disse que sua pesquisa não conseguiu relacionar a política de ficar em casa à redução de mortes por Covid.

Ainda segundo o autor, nunca foi mencionado que o estudo era sobre lockdown, embora fossem incluídos dados de regiões que fizeram lockdown no período mencionado, como o Reino Unido.

Em relação aos questionamentos matemáticos, Savaris preferiu não explicar a metodologia.

Por fim, o autor disse que “os questionamentos enviados para os editores da Scientific Reports foram respondidos adequadamente e que não retiram a veracidade dos dados publicados”.

O corpo editorial da Scientific Reports disse à Folha que os editores da revista estão atentos aos questionamentos levantados sobre a metodologia e conclusões do artigo e que é esperada uma decisão nos próximos dias do conselho editorial do periódico.

“Uma nota editorial foi acrescentada ao artigo para alertar os leitores sobre as críticas levantadas enquanto os questionamentos estão sendo avaliados. Nós conduzimos todo o processo editorial e de comunicação com os autores de maneira sigilosa, e não podemos divulgar mais detalhes sobre o caso”, disse Anne Korn, porta-voz da revista.

Durante a pandemia, proliferaram artigos científicos, alguns sérios e produzidos com rigor científico, outros com problemas metodológicos, que ajudaram a criar uma confusão tanto para o grande público quanto para os governantes sobre as medidas de proteção a serem tomadas, incluindo o uso de tratamentos comprovadamente ineficazes contra a Covid-19.

Diante de uma nova doença, é natural que surjam estudos em todo o mundo que busquem explicar e trazer o maior número de evidências para um tratamento ou medida combativa possível. Mas comparar estudos controlados randomizados e duplo-cegos (padrão-ouro do ensaio clínico) com relatos de casos, estudos de coorte ou até mesmo pesquisas observacionais pode levar a falsas comparações isonômicas.

Além disso, a publicação de um grande número de artigos ainda em formatos pré-print, isto é, sem passar primeiro pela revisão dos pares, pode também levar à aceitação destas pesquisas como “verdades incontestáveis”.
No caso do artigo publicado na revista Scientific Reports, o mesmo passou por um processo de revisão por pares e recebeu uma aprovação editorial para publicação.