Como ler dados em tempos de Covid-19? | Plural
2 abr 2020 - 0h05

Como ler dados em tempos de Covid-19?

Não é necessária prática nem habilidade, mas sim desapegar de paixões e se ater a o que os dados realmente podem dizer

Segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, em média, o homem brasileiro tem 1,74 m. É bem provável que ao ler isso você se volte para os homens do seu entorno e avalie imediatamente o quanto essa afirmação é verdadeira.

“Ah, mas só na minha família não tem um homem com menos de 1,78 m”, alguém pode dizer. Outro pode pode achar o número exagerado. Essas observações desqualificam o dado original?

Antes de responder, vamos parar para pensar no que vivemos nas últimas semanas. Vemos diariamente um boletim local e nacional com números de casos e de óbitos. Temos acesso também a uma totalização dos casos no mundo inteiro e números alarmantes que vem da Itália, da França e dos Estados Unidos.

Comparados aos nossos, os dados americanos parecem muito mais graves (e são mesmo). Adicione a isso a inconsistência nos esforços de municípios, estados e governo federal diante da pandemia, e temos um cenário de incerteza e confusão.

Daí acontece de alguns listarem o número de mortes causadas por inúmeras doenças no Brasil para dizer que o Covid-19 não é tão assustadora quanto se diz. Outros compartilham gráficos para defender exatamente o contrário. Quem está com a razão?

Vamos voltar a altura média dos homens? Então o homem brasileiro tem, em média, 1,74 m de altura. Mas se a evidência disponível (os homens que conheço) não suportam isso, são mais altos ou são mais baixos, o que isso quer dizer?

Bem, esse homem médio brasileiro que tem 1,74 m de altura não existe Claro, homens com 1,74 m de altura existem, já os vi. Mas este ser mediano, não. Ele é uma abstração que serve para representar um conjunto muito maior de pessoas. Se a gente precisasse resumir os cerca de 100 milhões de homens do Brasil em uma única criatura, essa criatura teria 1,74 m.

Essa representação do todo não poderia ser o seu tio que tem 1,90 m nem o seu vizinho, que tem 1,63 m.

Mas por que o seu conhecimento sobre altura de homens não é válido para avaliar a qualidade do dado sobre a altura média dos homens brasileiros? Porque o nosso conhecimento é, por definição, limitado ao nosso universo, que é menor que o universo que o dado diz representar, que são os homens brasileiros como um todo.

Além disso, a nossa percepção não é um instrumento preciso de coleta de dados. Ela não segue um padrão. Pense na forma como percebemos altura. Sabemos a nossa altura, então avaliamos a altura dos outros a partir dela. Ou contamos com a informação que nos é dada pela pessoa.

Mas, veja bem, eu digo que tenho 1,77m, mas como meu marido adora me lembrar, na última vez que fui medida num consultório médico, numa daquelas réguas padronizadas, minha altura ficou em 1,74 m. A minha percepção sobre mim mesma é imprecisa. Imagine sobre os outros.

Disso nós tiramos dois pré-requisitos importantes para poder avaliar um dado:

  1. o processo de obtenção dele tem que ser padronizado
  2. ele precisa ser representativo do todo que se quer avaliar

Desde o início de março o Brasil vê o noticiário nacional girar em torno dos números de casos de covid-19. Eram 5, viraram 10, 50, passaram de mil. Isso é muito? É pouco?

Nós da imprensa, que somos destinatários de muita da angústia do cidadão comum em relação a pandemia, recebemos milhares de relatos que dão conta do que se chama de subnotificação, ou seja, os números divulgados não representam a real dimensão da pandemia no país.

Cada pessoa conclui que os dados não são precisos por um caminho próprio. Alguém próximo teve os sintomas, mas não foi submetido ao exame. Ou a própria pessoa teve febre, dor no corpo, dificuldade para respirar, mas recebeu outro diagnóstico. Ou nem foi a um serviço de saúde.

O governo está mentindo para nós?

(Taí uma pergunta cuja resposta sofre muito com nossa percepção sobre o governante, não é mesmo? Mas antes de se permitir percorrer esse caminho, me acompanhe)

Primeiro, vamos conceituar o que é subnotificação. No Brasil, uma série de doenças são de notificação obrigatória. A covid-19 passou a ser, por conta do status de pandemia mundial. Isso quer dizer que quando um paciente vai ao consultório médico e saí de lá (ou é internado) com o diagnóstico de covid-19 (ou de sífilis, tuberculose, H1N1 e outras muitas doenças), o médico notifica o sistema de saúde.

Grosso modo, ele coloca mais um pauzinho na contagem de casos daquela doença no local em que ele está atendendo. Essa contagem vai se somar a do sistema municipal inteiro, depois do estadual e, por fim, do país. Essa contagem serve para as autoridades de saúde avaliarem se há surtos, epidemias e com base nisso planejarem ações.

Uma doença de grande incidência no sistema de notificação pode ser, no curto ou médio prazo, incluída no plano de imunização, por exemplo.

Então a natureza do dado é essa: quando se diz que há 47 casos do novo coronavírus na cidade X, é porque 47 pessoas chegaram a um local de atendimento médico com sintomas, receberam o diagnóstico e esse diagnóstico foi comunicado pelo médico ao sistema de saúde.

Ao entender essa natureza, você percebe que o cidadão que teve sintomas, mas não procurou atendimento médico nunca irá parar na totalização dos casos, porque ele não entrou no fluxo padronizado de registro do dado.

A subnotificação, então, é justamente esse um paciente que ficou de fora porque o parâmetro de notificação não o abrange. Ou seja, antes de declarar o dado falso, também precisamos entender quais os critérios de notificação (é preciso o exame positivo? é necessária a internação?), para verificar se há hipóteses plausíveis de casos que podem ficar de fora desse registro.

Mas ao definir esse critério de registro não pode existir má fé para amplificar ou minimizar o total de casos? Pode, mas se é o caso, será que conseguimos detectar essa má fé?

Como?

Podemos aprofundar nossa análise incluindo nela outros dados. No caso do Covid-19, podemos comparar os dados que temos com os dados de outros países e da Organização Mundial de Saúde (OMS). Inclusive podemos comparar os parâmetros de notificação com os sugeridos pela OMS e os utilizados por outros países.

Ao fazer isso descobrimos uma série de outros dados relevantes para entender o primeiro:

  1. Os dados iniciais da doença na China (onde a pandemia começou) apontam para uma estimativa (ou seja, um estipulação) que do total de infectados (100%), 20% deve ser assintomático, 20% vai ter quadros graves. Os 60% restantes terão manifestações leves da doença.
  2. os sintomas da doença são muito semelhantes a da gripe comum (febre, dificuldade para respirar, cansaço, dor no corpo)
  3. O Brasil, antes de declarar transmissão comunitária em território nacional, só submetia a testes o paciente com sintomas graves e com histórico de viagem ou contato com alguém que esteve no exterior.

Esses três itens, ao se relacionarem com o primeiro dado (do total de casos confirmados), permitem algumas leituras. Primeiro que, se 20% é assintomático, as notificações certamente não irão contabilizá-lo.

Dos 60% com manifestações leves da doença, pode ser que 1)parte não procure atendimento médico, 2) parte procure um médico, mas receba outro diagnóstico, 3) parte procure um médico, seja diagnosticado, mas seu caso não seja notificado e, por fim 4) parte procure um médico, seja diagnosticado e notificado.

Mesmo os 20% que supostamente terão sintomas graves poderão receber outros diagnósticos e acabar não sendo registrados como caso de covid-19.

Ou seja, temos várias hipóteses plausíveis de pessoas contaminadas com o vírus que podem não ter tido o caso notificado sem que tenha existido qualquer ação ativa de exclusão dessa informação das estatísticas oficiais.

Vamos voltar a uma pergunta que você se fez lá trás: a autoridade mentiu?

Depende. O que a autoridade afirmou a partir dos dados que tinha em mãos? Veja bem, com todas as informações que discutimos aqui, sabemos que os 47 casos da cidade X são registros de pacientes que procuraram o serviço de saúde, receberam o diagnóstico e tiveram esse diagnóstico comunicado ao sistema de saúde.

Então o que se pode afirmar a partir disso é que existem 47 casos registrados, ou confirmados, ou notificados da doença na cidade. Mas o dado não permite que se diga que os 47 casos são os únicos casos da doença no município, porque é possível facilmente verificar que há hipóteses plausíveis de casos que possam simplesmente ter escapado do registro.

O problema é que a nossa tendência é, ao ver um dado, fazer inúmeras inferências antes de tentar ver o que o dado realmente nos diz. Antes de tentar entender como o dado foi obtido, quais suas limitações.

Porque todo dado tem limitações.

Analisar dados é como ser acusação e defesa ao mesmo tempo. Por um lado, você tem que questionar se a informação que temos indica realmente uma pandemia grave, uma situação extremamente séria. Por outro, temos que evitar de minimizar tudo, de relevar um número pelo seu valor de face (47 casos? Só?), sob o risco de deixar de perceber no início uma tendência que irá se confirmar depois.

A isso chamamos de trabalho intelectual. Pode chamar também de ligar os pontinhos. Não vai nos dar respostas definitivas, porque estamos analisando um quadro enquanto ele está sendo pintado. Mas nos ajuda a firmar melhor o pé no laje fresquinha que está sendo construída sob nós.

Mas eu não sou estatístico/matemático/cientista, como posso confiar no que estou vendo? Tentando ampliar as informações, se vigiando para não chegar a conclusões antes de analisar o dado, sua natureza, suas limitações.

Principalmente, afaste da sua leitura seus julgamentos sobre os governantes (o prefeito, o governador, o presidente), porque nenhum deles está, de fato, trabalhando na linha de frente. Também evite de amplificar exemplos pontuais, usando-os para desqualificar o todo.

Se atenha ao que está no papel (ou na tela) e amplie seu leitura incluindo outros dados. E duvide das suas conclusões sempre. A dúvida, mais do que a certeza, nos ensina muito. Porque quando temos convicção de algo, nossa tendência é ver tudo sob a ótima dela.

É como se apaixonar por alguém. Quando nos apaixonamos, vemos a pessoa sobre essa ótica, o que amplifica o que há de bom e apaga o que há de ruim. O objeto da paixão é sempre lindo, cheiroso, educado, perfeito (ou quase).

As convicções são iguais. Ao tê-las passamos a coletar dados apenas para confirmá-las. Se gostamos de maça, passaremos a listar todas suas vantagens, e justificar problemas. Somos incapazes de, sob essa perspectiva, ver os morangos, a uva, a melancia, a não ser como meios para confirmar nosso desejo pela maça.

Mas a vida real não é binária, ou seja, as coisas nunca são muito simples, preto no branco. Elas têm nuances. Se você souber disso, já está bastante preparado para ler dados com alguma fluência.

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