A associação entre as taxas de mortalidade por COVID19 e o nível percentual de isolamento social no Brasil

Por José Maria Pereira da Nóbrega Júnior, cientista político.

São muitos os estudos científicos espalhados pelo mundo a respeito da letalidade do novo corona vírus, o COVID19, vírus este que vem desesperando as pessoas desde os últimos meses do ano passado. São estudos com exigência de níveis altos de compreensão, com metodologias científicas muito diversas e complexas para o leitor médio. Neste pequeno artigo, meu objetivo é muito simples: testar o nível de associação estatística entre as taxas de mortalidade por COVID19 no Brasil com os percentuais de isolamento social nas unidades federativas.

Primeiro, fui atrás da definição de isolamento social (variável independente) e de taxa de mortalidade por COVID19 (variável dependente). Isolamento social “é um comportamento no qual o indivíduo deixa de participar - voluntariamente ou não - de atividades sociais em grupo como trabalho e entretenimento. É um fenômeno geralmente observado na população idosa, sem-teto ou grupos com pouca mobilidade, entretanto não é limitado a estes podendo ser observado em outras faixas etárias, grupos sociais e em grandes cidades, onde o contato social teoricamente é maior. Fatores como doenças físicas, eremitismo, ideologias de preservação e doenças psicológicas podem influenciar o surgimento do isolamento social” (https://pt.wikipedia.org/wiki/Isolamento_social).

O isolamento social foi implantado no Brasil de forma mais radical em muitos decretos de governos subnacionais, se distanciando do pensamento do atual Presidente da República, Jair Bolsonaro, que defende o isolamento social vertical, ou seja, focado apenas em grupos de risco como idosos e pessoas com comorbidade. Não entrarei neste debate aqui.

O indicador utilizado foi retirado do Inloco – Geolocalização (https://mapabrasileirodacovid.inloco.com.br/pt/?hsCtaTracking=68943485-8e65-4d6f-8ac0-af7c3ce710a2%7C45448575-c1a6-42c8-86d9-c68a42fa3fcc) em termos percentuais da população.

Os dados de mortalidade por COVID19 foi retirado do site www.covid.saude.gov.br. O cálculo da taxa é o número absoluto de mortes dividido pela população e multiplicado por 1 milhão (NAB/POPABx1.000.000).

O mecanismo estatístico é a correlação de Pearson que mede o coeficiente de correlação entre duas variáveis Y e X e que busca verificar o nível de associação entre elas. Se a correlação for superior a 0.6 ou -0.6 consideramos a correlação significante. Se há sinal negativo é porque enquanto uma cresce a outra decresce e aí a correlação é inversa. No caso de sinal positivo, é porque as duas variáveis crescem juntas, uma indicando o crescimento da outra.

No gráfico abaixo temos os indicadores de mortes por COVID19 de taxas por um milhão.

Gráfico 01. Taxas de mortalidade por 1 milhão nas unidades federativas do Brasil

Fonte: www.covid.saude.gov.br (dados de 29/04/2020)

O ranking mostra Amazonas como a unidade federativa com mais mortes proporcionais. Manaus é mostrado constantemente na mídia como o caso mais traumático, com corpos empilhados em caminhões frigoríficos, caixões amontoados e famílias desesperadas. Pernambuco é a segunda unidade federal com mais problemas, uma taxa de mortalidade de 56/1 milhão. Ceará, Rio de Janeiro e São Paulo, são os outros mais problemáticos, com graves problemas de absorção em suas estruturas públicas de saúde.

Na outra ponta, temos os estados de Tocantins e Mato Grosso como os que apresentam os menores índices de mortalidade. É visível no gráfico, expressivas diferenças regionais. Segundo os dados do governo, as regiões sudeste e nordeste concentram praticamente 80% dos casos de COVID19. Isso apresenta correlação com a distribuição das taxas de mortalidade pelo país.

No gráfico abaixo, temos a distribuição do ranking relacionado ao isolamento social.

Gráfico 02. Isolamento social em termos percentuais nas unidades federativas do Brasil

Fonte: https://www.inloco.com.br/pt/ (dados de 28/04/2020)

Conforme podemos observar, estados com menores percentuais de confinamento, ou isolamento social, são justamente aqueles que vem apresentando menores índices de mortalidade por novo corona vírus. Vamos, abaixo, tentar esmiuçar e fazer o teste de correlação, seguindo o nosso objetivo, que não é hipotético, ou seja, não tenho a intenção de fazer um teste de hipótese causal, mas simplesmente verificar o nível de associação entre os dois indicadores.

Tabela 1. Desvio padrão, média e mediana dos dados de mortes por COVID19

DESV. PA	MÉDIA	MEDIANA
21,60	19,92	11

Formatado pelo autor com base nos dados de taxas de mortalidade por 1 milhão (cf. gráfico 01)

O desvio padrão alto corresponde a disparidade dos dados de taxas de mortalidade. Amazonas com 92/1milhão e Tocantins com 1/1milhão, são outliers. Procurei retirar os dois outliers para averiguar como se comportariam os dados e os resultados não foram expressivos, inclusive com a correlação ficando mais forte ainda.

Abaixo temos a tabela com os dados de desvio padrão, média e mediana conforme os indicadores de confinamento ou isolamento social.

Tabela 2. Desvio padrão, média e mediana indicadores de percentuais de isolamento social

DESV. PAD	MÉDIA	MEDIANA
0,040	48,81%	48,99%

Formato pelo autor conforme dados retirados da plataforma https://www.inloco.com.br/pt/

Nesses dados a uniformidade é maior como podemos ver no baixo desvio padrão e nas médias e medianas muito próximas. Ou seja, é um padrão o isolamento social nesses tempos de pandemia. Contudo, vou cruzar os dados num modelo matricial de correlação para testarmos o nível de associação entre os conjuntos de indicadores.

Tabela 3. Correlação de Pearson entre taxas de mortalidade COVID19 e percentuais de isolamento social nas unidades federativas

CORREL TX MORT COVID vs. % CONFINAMENTO

R=0,788

Formatado pelo autor conforme colunas de dados das taxas de mortes e dos percentuais de isolamento social

A resposta da correlação é alta (R=0,788), ou seja, há alta associação entre os dois conjuntos de variáveis. O nosso objetivo foi este, de ver o nível de associação que se mostrou alto e positivo, ou seja, os dois indicadores estão altamente correlacionados na mesma direção.

Isso pode nos fornecer duas hipóteses a serem testadas, aí sim, do ponto de vista inferencial-causal:

H1: o isolamento social não está respondendo no controle das mortes pelo novo corona vírus;

Ou

H2: quanto mais há mortes resultado da infecção por corona vírus, mais as pessoas estão aderindo ao isolamento.