MUITO BOM! - Quando os modelos e a realidade entram em choque: uma revisão das previsões de mortalidade em epidemias e pandemias
A modelagem de doenças humanas se torna ainda mais complicada quando se pretende prever eventos raros em nível populacional
REPPARE - 19 OUT, 2024
[O PDF completo do relatório está disponível abaixo]
A modelagem em epidemiologia pode servir como uma alternativa útil à realidade, pois muitas vezes é impossível observar e registrar todas as interações reais em sistemas altamente complexos. Ao tentar reduzir o sistema a uma série de equações ou distribuições baseadas em probabilidade, é possível produzir resultados que podem refletir, em uma extensão útil, o que pode acontecer sob certas condições na natureza. É muito mais barato e rápido do que conduzir um estudo observacional de longa duração em diversos cenários epidemiológicos.
A atratividade de transformar anos de estudos paralelos massivos em alguns segundos de computação de alta potência é óbvia. No entanto, sendo completamente dependentes tanto do design do programa quanto dos parâmetros de entrada que o programa é instruído a calcular, as saídas dos modelos são mais semelhantes a uma imagem pintada por humanos do que a um registro cinematográfico de um fenômeno natural. Como uma pintura bidimensional, pode fornecer uma aproximação útil da realidade se o artista assim o desejar e for suficientemente habilidoso. Alternativamente, pode fornecer uma imagem que leva o observador a ver coisas que não ocorrem na natureza, exagerando certos aspectos enquanto minimiza outros, o que por design ou por acidente pode provocar emoções ou reações que a observação direta pode não produzir. Embora forneça insights importantes, é, na melhor das hipóteses, uma imitação grosseira.
A modelagem de doenças humanas se torna ainda mais complicada quando se pretende prever eventos raros em nível populacional, pois as condições e respostas que promovem ou atenuam doenças mudam muito ao longo do tempo. Doenças infecciosas matavam cerca de metade de todas as crianças antes dos 10 anos, mas a mortalidade agora é relativamente rara em países mais ricos devido predominantemente a mudanças na higiene, condições de vida, nutrição e ao advento dos antibióticos. Eventos de mortalidade em massa, como a Peste Negra , provavelmente devido à bactéria Yersinia pestis , são agora extremamente improváveis porque as condições ambientais que os promoveram são menos prevalentes e a infecção é prontamente tratada com antibióticos comuns. Confiar em tais eventos históricos para prever a probabilidade de riscos atuais à saúde seria como prever a segurança das viagens aéreas modernas com base no desempenho dos projetos originais de aviões dos irmãos Wright.
Desde o início do surto de Covid-19, e de fato alguns anos antes, houve uma ênfase crescente da saúde pública internacional no risco de surtos e pandemias. Embora isso possa parecer incongruente à luz da redução global constante na mortalidade por doenças infecciosas nos últimos 30 anos , a preocupação levou a solicitações de financiamento sem precedentes e a uma grande reorientação de várias agências internacionais de saúde. Um relatório publicado em 2024 pelo projeto REPPARE na Universidade de Leeds, Rational Policy Over Panic , demonstrou que o risco havia sido deturpado nos relatórios de várias agências internacionais importantes envolvidas no desenvolvimento de políticas de prevenção, preparação e resposta a pandemias (PPPR). Um motivo significativo foi a falha em considerar os avanços nos cuidados de saúde e os avanços tecnológicos para detectar e registrar surtos de doenças.
Com o fim da fase aguda da pandemia da Covid-19, muitos países estão revisando sua resposta de saúde pública e a prioridade e a maneira com que o risco futuro de pandemia deve ser abordado. Os Estados-membros da Organização Mundial da Saúde continuam as discussões sobre o Acordo de Pandemia proposto e a aceitação de emendas recentes ao Regulamento Sanitário Internacional. Contemporaneamente, várias novas instituições PPPR já foram estabelecidas, incluindo um novo Fundo de Pandemia , a Rede Internacional de Vigilância de Patógenos e uma Plataforma de Contramedidas Médicas , todas as quais estão atualizando seus casos de investimento e requisitos financeiros.
A modelagem preditiva da Metabiota, uma empresa agora absorvida pela Ginkgo Bioworks , contribuiu significativamente para a conversa sobre o risco de pandemia e a necessidade de maior financiamento. Constituiu uma das duas principais fontes de avaliação de risco no relatório do Painel Independente de Alto Nível (HLIP) do G20 em junho de 2021, que foi influente em informar o apoio do Grupo de Nações do G20 à agenda PPPR da OMS. O REPPARE abordou anteriormente as preocupações com relação à interpretação dos resultados do modelo com base em um artigo de Meadows et al. (2023) que incluía a autoria da Metabiota (Ginkgo Bioworks). A Ginkgo Bioworks agora forneceu um relatório mais detalhado à Comissão Real da Nova Zelândia sobre Lições Aprendidas da COVID-19 – Estimativa da Mortalidade Futura de Patógenos com Potencial Epidêmico e Pandêmico – doravante chamado de relatório Bioworks.
O relatório Bioworks visa prever a ameaça de epidemias e pandemias à saúde humana. O risco é estimado por meio de epidemiologia computacional e simulações de modelagem de eventos extremos para estimar a mortalidade de epidemias e pandemias de “baixa frequência, alta gravidade” de doenças respiratórias, particularmente gripe pandêmica, novos coronavírus e febres hemorrágicas virais (VHFs).
A frequência relativa e o tamanho dos surtos previstos podem ser vistos no gráfico abaixo do relatório da Bioworks. Embora quase todos os eventos sejam de mortalidade relativamente baixa, como todas as pandemias modernas de origem natural confirmada têm sido, o principal impulsionador da média anualizada de mortes "esperadas" é derivado de eventos raros, mas massivos, de um tamanho que o mundo não via desde o desenvolvimento da medicina moderna.
O relatório da Bioworks conclui que uma média de 2,5 milhões de mortes são atribuídas anualmente a esses surtos respiratórios agudos (1,6 milhões somente para a gripe pandêmica). Muitos acharão esses resultados implausíveis. Não houve uma mortalidade anual por gripe como essa em um século, e apenas duas vezes no século passado , em 1957-8 e 1968-9, a taxa de mortalidade atingiu o que o modelo sugere ser a média. A OMS considera que a Covid-19, se incluída como um surto natural, tem uma mortalidade relatada de pouco mais de sete milhões em três anos.
Para VHF, o relatório estima uma média de 26.000 globalmente, e 19.000 na África Subsaariana. Isso é maior do que o registrado anteriormente em qualquer ano. O maior da história recente, o surto de Ebola de 2014, causou apenas 11.325 mortes . A febre hemorrágica está prevista para exceder 100.000 a cada 25 anos de mortalidade com uma probabilidade de 48%, um evento que pode não ter ocorrido na história humana.
Duas grandes omissões levam a esses resultados. Primeiro, o modelo ignora mudanças na sociedade e na medicina ao longo das últimas centenas de anos que viram a expectativa de vida média global aumentar de menos de 30 anos para mais de 70, e mais de 80 anos em alguns países mais ricos (veja abaixo). Assim, infecções bacterianas como a peste ( Y. pestis ) e doenças como cólera e tifo associadas à má higiene são consideradas como tendo uma taxa de recorrência e magnitude relevantes para surtos históricos massivos. A gripe espanhola em 1918-19 resultou em mortalidade considerável devido a infecções bacterianas secundárias , que são muito menos propensas a ocorrer novamente desde o advento dos antibióticos modernos.
Em segundo lugar, o modelo não leva em conta o advento de diagnósticos modernos, como PCR, testes de antígeno e sorologia no ponto de atendimento e sequenciamento genético, e a capacidade aprimorada de registrar e transmitir tais informações. Assim, presume-se que o aumento na notificação reflita um aumento real na frequência de surtos, em vez de refletir amplamente a capacidade aprimorada de detecção. O modelo então assume uma continuação desse aumento nos anos futuros.
Em vista das enormes mudanças na medicina nos últimos 100 anos e da contínua diminuição constante na mortalidade por doenças infecciosas, as suposições subjacentes às previsões do modelo parecem implausíveis. Embora os avanços futuros na medicina sejam difíceis de medir, parece razoável supor que os avanços nas práticas de higiene, nutrição, moradia, diagnósticos, antibióticos e vacinas ao longo do último século continuarão com maior mitigação de risco nos anos futuros. Embora a resistência antimicrobiana possa ocorrer, é um problema predominantemente para infecções endêmicas mais do que epidêmicas, e os avanços nas contramedidas antimicrobianas continuarão.
A modelagem desse tipo se tornou altamente influente no desenvolvimento de políticas. À medida que o poder da computação aumenta, tem sido tentador pensar que a precisão preditiva aumenta. No entanto, um modelo com suposições e parâmetros de entrada irrealistas simplesmente chega a um resultado implausível em um período mais curto.
Como um exercício acadêmico, a modelagem pode ajudar a levantar questões a serem respondidas por pesquisas sérias. No entanto, quando mal aplicada e superenfatizada como um guia para políticas, corre o risco de desviar recursos financeiros e humanos de fardos de doenças reais para outros espúrios. Isso resultará em aumento da mortalidade, pois os resultados das atuais doenças infecciosas endêmicas de alta carga, como malária e tuberculose , permanecem altamente dependentes da disponibilidade de assistência oficial ao desenvolvimento (AOD, ou "ajuda externa"). A AOD para suporte nutricional, fundamental para melhorar os resultados de saúde, caiu 20% nos últimos quatro anos. Com base em previsões, incluindo a discutida aqui, o equivalente a quase 50% da AOD pré-Covid é proposto para preparação e resposta à pandemia. Isso reduzirá intervenções essenciais em outros lugares.
Os avanços tecnológicos contribuíram para a redução de doenças infecciosas, incluindo a mortalidade pandêmica. Um uso indevido da tecnologia por meio do uso inapropriado de modelos pode desfazer muitos desses ganhos importantes. Por analogia, não julgamos a probabilidade de sobreviver a viagens aéreas transatlânticas com base na probabilidade de coberturas de lona das asas rasgarem. Nem devemos avaliar a probabilidade de sobreviver a futuras pandemias com base na era da medicina medieval.
Notas:
O relatório completo pode ser encontrado em: https://essl.leeds.ac.uk/downloads/download/254/when-models-and-reality-clash-a-review-of-predictions-of-epidemic-and-pandemic-mortality
Os relatórios do REPPARE sobre o risco de pandemia e o financiamento para a agenda de preparação e resposta à pandemia estão disponíveis em: https://essl.leeds.ac.uk/directories0/dir-record/research-projects/1260/reevaluating-the-pandemic-preparedness-and-response-agenda-reppare
