Novo estudo revela modelo que prevê propagação da covid-19 entre fronteiras escandinavas

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Por Chi Silva
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Mapa com linhas ilustrando a propagação da COVID entre países.

São PauloPesquisadores da Finlândia, Suécia, Noruega e Dinamarca se uniram para estudar a propagação da COVID-19 em suas fronteiras durante 2020. Eles analisaram o período da primavera até o final do ano. A equipe, composta por especialistas em matemática, física e ciência da computação, trouxe novas perspectivas sobre como o vírus se disseminou entre esses países.

O estudo revelou descobertas significativas.

Impacto das Restrições de Fronteiras

  • Fechamentos de fronteiras tiveram efeito limitado, a menos que houvesse uma grande diferença nas taxas de infecção entre os países.
  • Altos volumes de tráfego transfronteiriço eram necessários para que as restrições fossem eficazes.
  • Comutadores ofereciam menos risco em comparação aos turistas que passavam mais tempo no país de destino.

Professor Associado Lasse Leskelä, da Universidade Aalto, destaca a singularidade desta pesquisa. Enquanto muitos estudos analisam dados de um único país, este abrange dados entre diferentes nações. A coleta de dados de alta qualidade foi um grande desafio. A equipe de pesquisa utilizou diversas fontes de dados de viagens para construir seus modelos, incluindo informações de passagens por estradas, ferrovias, balsas, aviões e telefones celulares.

Pesquisadores observaram que o fechamento de fronteiras pode ser eficaz em certas situações. No verão de 2020, por exemplo, pessoas vindas da Suécia tinham maior probabilidade de estar infectadas com COVID-19 em comparação com os residentes da Finlândia. Isso sugere que restringir viagens para grupos de alto risco pode ser uma medida mais eficaz.

Professor Tapio Ala-Nissilä da Universidade de Aalto ressalta que, em 2020, os tomadores de decisão enfrentaram muita incerteza. Frequentemente, os governos agiram sem compreender totalmente as consequências de suas ações. Ele recomenda que, no futuro, as decisões avaliem cuidadosamente os impactos negativos do fechamento de fronteiras.

O professor assistente Mikko Kivelä, da Universidade Aalto, destaca que o estudo analisa diferentes formas de viagem. Os que viajam a trabalho, passando menos tempo no país de destino, apresentam um risco menor em comparação aos turistas. Isso indica que as restrições de viagem devem variar conforme o tipo de viagem.

Pesquisadores afirmam que suas descobertas podem auxiliar no planejamento para futuras pandemias. Eles desenvolveram modelos matemáticos para prever quando e onde controles de fronteira são necessários. O pesquisador universitário Mikhail Shubin, da Universidade de Helsinque, considera essa ferramenta uma adição importante, pois pode ajudar líderes a estimar melhor o impacto das ações de controle de fronteira.

A pesquisa faz parte do projeto NordicMathCovid, financiado pela NordForsk. O estudo abrange universidades e instituições públicas com o objetivo de analisar a propagação da pandemia e estratégias de vacinação sob diferentes perspectivas.

Um desafio importante no estudo foi obter dados confiáveis e consistentes. O Professor Leskelä explica que é difícil encontrar dados de mobilidade na área de Schengen. A equipe precisou verificar seus resultados com vários conjuntos de dados. Confiança e conexões pessoais foram essenciais para coletar essas informações.

Os pesquisadores acreditam que os seus modelos podem ser aplicados em outras regiões além dos países nórdicos. No entanto, obter dados de qualidade é essencial. Mesmo com as dificuldades, o estudo oferece informações valiosas sobre a eficácia das restrições de viagem durante uma pandemia.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1012182

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Mikhail Shubin, Hilde Kjelgaard Brustad, Jørgen Eriksson Midtbø, Felix Günther, Laura Alessandretti, Tapio Ala-Nissila, Gianpaolo Scalia Tomba, Mikko Kivelä, Louis Yat Hin Chan, Lasse Leskelä. The influence of cross-border mobility on the COVID-19 epidemic in Nordic countries. PLOS Computational Biology, 2024; 20 (6): e1012182 DOI: 10.1371/journal.pcbi.1012182
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