O estudo confirma a crença generalizada de que muito mais pessoas do que se pensava foram infectadas com o coronavíru
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O estudo confirma a crença generalizada de que muito mais pessoas do que se pensava foram infectadas com o coronavíru



Um novo estudo, realizado na Califórnia, EUA, descobriu que o número de pessoas infectadas com coronavírus pode ser dezenas de vezes maior do que se pensava anteriormente.

O estudo da Universidade de Stanford, que foi divulgado na sexta-feira (17) e ainda não foi revisado por pares, testou amostras de 3.330 pessoas no município de Santa Clara e descobriu que o vírus era 50 a 85 vezes mais comum do que os números oficiais indicados.

Para facilitar os amplos bloqueios existentes para impedir a propagação da Covid-19, as autoridades de saúde devem primeiro determinar quantas pessoas foram infectadas. Grandes estudos sobre a prevalência do vírus em uma região podem desempenhar um papel fundamental, dizem os pesquisadores.

"Isso tem implicações para saber até que ponto estamos no curso da epidemia", disse Eran Bendavid, professor associado de medicina da Universidade de Stanford, que liderou o estudo. "Isso tem implicações nos modelos epidêmicos que estão sendo usados ​​para elaborar políticas e estimar o que isso significa para o nosso sistema de saúde".

O estudo é o primeiro em larga escala desse tipo nos EUA, disseram os pesquisadores. Ele foi realizado com a identificação de anticorpos em indivíduos saudáveis ​​através de um teste de picada no dedo, que indicava se eles já haviam contraído e se recuperado do vírus. Os voluntários do estudo foram recrutados por meio de anúncios no Facebook, que os pesquisadores dizem ter como objetivo capturar uma amostra representativa da demografia e geografia do município.

Na época da pesquisa, o condado de Santa Clara tinha 1.094 casos confirmados, resultando em 50 mortes. Mas, com base na taxa de participantes que possuem anticorpos, o estudo estima que é provável que entre 48 mil e 81. mil pessoas tenham sido infectadas no início de abril.

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Isso também significa que o coronavírus é potencialmente muito menos mortal para a população em geral do que se pensava inicialmente. Na terça-feira (14), a taxa de mortalidade por coronavírus nos EUA era de 4,1% e os pesquisadores de Stanford disseram que suas descobertas mostram uma taxa de mortalidade de apenas 0,12% a 0,2%.

O estudo foi interpretado por alguns como significando que estamos mais próximos da imunidade do rebanho - o conceito de que, se um número suficiente de pessoas em uma população desenvolveu anticorpos para uma doença, a população se torna imune - do que o esperado. Isso permitiria que alguns voltassem ao trabalho mais rapidamente, uma estratégia atualmente sendo implantada na Suécia. Mas os pesquisadores por trás do estudo disseram não tirar conclusões precipitadas ou fazer escolhas de política até que mais pesquisas sejam feitas.

O experimento confirma a crença generalizada de que muito mais pessoas do que se pensava foram infectadas com o coronavírus, disse Arthur Reingold, professor de epidemiologia da UC Berkeley, que não estava envolvido no estudo.

"A idéia de que isso seria um passaporte para voltarmos ao trabalho com segurança e nos colocar em funcionamento tem duas restrições: não sabemos se os anticorpos protegem você e por quanto tempo e se uma porcentagem muito pequena da população ainda tem anticorpos", disse ele.

Mesmo com a taxa ajustada de infecção encontrada na pesquisa, apenas 3% da população tem coronavírus - o que significa que 97% não. Para alcançar a imunidade do rebanho , uma parcela significativa da população teria que ser infectada e recuperada do coronavírus.

Também não está claro se o estudo, realizado exclusivamente em residentes do município de Santa Clara, é representativo do resto dos Estados Unidos, disseram os pesquisadores.

"É absolutamente crítico que estudos semelhantes sejam realizados em todo o país", disse Jayanta Bhattacharya, professor de Stanford e autor. "É muito claro que o vírus é mais prevalente em algumas áreas do que em outras, e entender a prevalência de vírus em cada região é um passo crítico para a formulação de políticas."


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