{"id":29403,"date":"2021-03-18T09:03:00","date_gmt":"2021-03-18T12:03:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/jornal\/?p=29403"},"modified":"2021-03-19T11:02:32","modified_gmt":"2021-03-19T14:02:32","slug":"lockdown-poderia-salvar-900-vidas-em-porto-alegre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/jornal\/lockdown-poderia-salvar-900-vidas-em-porto-alegre\/","title":{"rendered":"Lockdown poderia salvar 900 vidas em Porto Alegre"},"content":{"rendered":"\n

Artigo | Partindo de dados sobre a pandemia, \u00c1lvaro Kr\u00fcger Ramos, professor do Instituto de Matem\u00e1tica e Estat\u00edstica, estima em m\u00e9dio prazo o impacto de medidas restritivas \u00e0 circula\u00e7\u00e3o social <\/h4>\n\n\n\n

*Por: \u00c1lvaro Kr\u00fcger Ramos<\/em>
*Foto de capa: Fl\u00e1vio Dutra\/JU<\/em><\/p>\n\n\n\n

O m\u00eas de mar\u00e7o de 2021 trouxe novos patamares para a pandemia de covid-19 observada na cidade de Porto Alegre. No per\u00edodo de 7 de fevereiro a 8 de mar\u00e7o de 2021, observou-se um crescimento exponencial tanto no n\u00famero m\u00e9dio de novos casos por dia (passando de uma m\u00e9dia de 289 novos casos por dia para mais de 1000 di\u00e1rios) quanto no n\u00famero de hospitaliza\u00e7\u00f5es (passando de 300 pacientes em UTIs em 7 de fevereiro para 846 em 8 de mar\u00e7o, com 185 pacientes na fila por um leito de UTI, conforme o Painel Sa\u00fade<\/a> e o Painel covid-19<\/a>, da SMS). Isso levou ao completo colapso no sistema de sa\u00fade, tanto p\u00fablico quanto privado, da cidade (Figura 1). Esse aumento, que elevou a m\u00e9dia semanal de 60 para 140 \u00f3bitos, est\u00e1 associado \u00e0 presen\u00e7a da nova variante de preocupa\u00e7\u00e3o P1 na cidade<\/a>. Esse comportamento de aumento de casos, \u00f3bitos e hospitaliza\u00e7\u00f5es se observa tamb\u00e9m no \u00e2mbito estadual.<\/p>\n\n\n\n

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Figura 1<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Apesar dos constantes esfor\u00e7os dos gestores p\u00fablicos em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 amplia\u00e7\u00e3o da capacidade hospitalar regional e estadual, observa-se uma necessidade urgente de medidas de conten\u00e7\u00e3o da transmiss\u00e3o viral. No dia 27 de fevereiro, entrou em vigor o Decreto<\/a> do governo do estado do Rio Grande do Sul estipulando o grau m\u00e1ximo de risco (bandeira preta) de transmiss\u00e3o de covid-19 no RS, com consequente fechamento de todas as atividades econ\u00f4micas consideradas n\u00e3o essenciais. Apesar de ser uma medida correta do ponto de vista epidemiol\u00f3gico, ela se mostra insuficiente para a redu\u00e7\u00e3o significativa da transmissibilidade viral, dado que ela n\u00e3o acarretou aumento dos \u00edndices de isolamento social<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Na investiga\u00e7\u00e3o que d\u00e1 origem a este artigo, utilizamos um modelo SEIR modificado para, com base nos dados das \u00faltimas semanas, prever o efeito no n\u00famero de casos em curto e m\u00e9dio prazos de um ou mais per\u00edodos de lockdown na cidade de Porto Alegre. Observamos que, ao longo do texto, um per\u00edodo ser\u00e1 considerado de lockdown quando, al\u00e9m do fechamento das atividades econ\u00f4micas n\u00e3o essenciais, for observado um \u00edndice de isolamento social m\u00e9dio de no m\u00ednimo 60%. Salientamos que a imposi\u00e7\u00e3o de lockdown por parte do poder p\u00fablico \u00e9 uma medida dr\u00e1stica, que almeja reduzir a mobilidade urbana para conter a transmiss\u00e3o viral, consequentemente diminuindo a necessidade de novas interna\u00e7\u00f5es hospitalares no curto prazo. Esse tipo de medida ainda n\u00e3o foi implementada em Porto Alegre.<\/p>\n\n\n\n

Os resultados aqui apresentados t\u00eam como objetivo alertar para poss\u00edveis cen\u00e1rios futuros e esclarecer qual o potencial impacto da medida de lockdown no m\u00e9dio prazo. Salientamos que modelos matem\u00e1ticos s\u00e3o uma aproxima\u00e7\u00e3o simplificada da realidade. Eles apresentam esbo\u00e7os da complexidade de certas situa\u00e7\u00f5es, no caso abordado neste trabalho a epidemia de covid-19 focalizada em Porto Alegre, e possuem tanto qualidades quanto limita\u00e7\u00f5es. Eles, por\u00e9m, podem e devem servir de guia no planejamento estrat\u00e9gico de a\u00e7\u00f5es futuras.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Metodologia<\/h5>\n\n\n\n

Ao longo do artigo, assumiremos as seguintes hip\u00f3teses, necess\u00e1rias \u00e0 modelagem matem\u00e1tica do problema. Embora existam exce\u00e7\u00f5es a algumas das hip\u00f3teses apresentadas, estas ocorrem em raros casos, de modo que n\u00e3o invalidam a modelagem efetuada com base nestes princ\u00edpios:<\/p>\n\n\n\n

  1. uma pessoa diagnosticada com covid-19 entra em isolamento completo;<\/li>
  2. uma pessoa que se recuperou da covid-19 n\u00e3o pode ser reinfectada;<\/li>
  3. a popula\u00e7\u00e3o est\u00e1 dividida em 4 compartimentos principais: suscet\u00edveis, expostos, infecciosos e resolvidos. O compartimento dos pacientes infecciosos se encontra dividido em 2 subgrupos de acordo com o n\u00edvel de sintomas (sintom\u00e1ticos ou assintom\u00e1ticos). Comp\u00f5em o compartimento dos resolvidos aqueles casos em que o paciente recebeu o diagn\u00f3stico de covid-19, se recuperou ou veio a \u00f3bito;<\/li>
  4. a propor\u00e7\u00e3o (\u00edndice de isolamento social) das pessoas suscet\u00edveis est\u00e1 isolada, seja voluntariamente ou por for\u00e7a de lei. Essa propor\u00e7\u00e3o varia a cada dia;<\/li>
  5. o modelo n\u00e3o leva em considera\u00e7\u00e3o \u00f3bitos por causas naturais ou nascimentos;<\/li>
  6. o modelo considera a equiprobabilidade dos casos, ou seja, todos os indiv\u00edduos em um mesmo compartimento possuem a mesma chance de passarem a outro compartimento (seja por infec\u00e7\u00e3o, recupera\u00e7\u00e3o, \u00f3bito, etc.);<\/li>
  7. consideramos um indiv\u00edduo suscet\u00edvel imunizado por ter recebido a vacina contra a covid-19 ap\u00f3s 14 dias da segunda dose;<\/li>
  8. embora as trajet\u00f3rias individuais do compartimento inicial dos suscet\u00edveis para o compartimento final dos casos resolvidos seja um processo estoc\u00e1stico, o tamanho da popula\u00e7\u00e3o permite que a lei dos grandes n\u00fameros seja aplicada, de modo que o modelo matem\u00e1tico utilizado na modelagem ser\u00e1 determin\u00edstico.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Os quatro compartimentos principais utilizados na modelagem s\u00e3o:
    \u2022 S, o compartimento das pessoas suscet\u00edveis, isoladas ou n\u00e3o;
    \u2022 E, o compartimento das pessoas expostas, ou seja, aquelas que est\u00e3o infectadas mas ainda n\u00e3o em per\u00edodo infeccioso;
    \u2022 I, o compartimento das pessoas no per\u00edodo infeccioso da doen\u00e7a, sendo subdividido entre Ia<\/sub>, os pacientes assintom\u00e1ticos, e Is<\/sub>, os pacientes sintom\u00e1ticos;
    \u2022 R, o compartimento dos casos resolvidos, sem distin\u00e7\u00e3o entre diagn\u00f3stico, recupera\u00e7\u00e3o ou \u00f3bito.<\/p>\n\n\n\n

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    Figura 2<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

    A Figura 2 mostra a din\u00e2mica populacional entre as quatro classes que a seguir descrevemos. Inicialmente, toda a popula\u00e7\u00e3o se encontra na classe dos suscet\u00edveis. Quando infectados com o v\u00edrus sars-cov-2, a pessoa migra para a classe das pessoas expostas. Aqui denominamos \u03b1 a taxa de infec\u00e7\u00e3o, q a taxa de isolamento social (propor\u00e7\u00e3o das pessoas isoladas em um dado dia), \u03bd a propor\u00e7\u00e3o da popula\u00e7\u00e3o que j\u00e1 foi imunizada atrav\u00e9s da vacina\u00e7\u00e3o, \u03b8a<\/sub> a capacidade de transmiss\u00e3o de um paciente assintom\u00e1tico (quando comparado com um paciente sintom\u00e1tico, que possui maior carga viral). Al\u00e9m disso, consideramos que, ap\u00f3s um tempo m\u00e9dio \u03bc\u22121<\/sup>, o paciente exposto se torna infeccioso e os coeficientes \u03c1a<\/sub> e \u03c1s<\/sub>
    s\u00e3o as respectivas propor\u00e7\u00f5es entre pacientes infecciosos assintom\u00e1ticos e sintom\u00e1ticos. Finalmente, \u03bba<\/sub>\u22121<\/sup> (respectivamente \u03bbs<\/sub>\u22121<\/sup>) denota o tempo m\u00e9dio para um caso assintom\u00e1tico (respectivamente sintom\u00e1tico) migrar para um caso resolvido.<\/p>\n\n\n\n

    Observe que os par\u00e2metros \u03b8a<\/sub>, \u03bc , \u03c1a<\/sub>, \u03c1s<\/sub>, \u03bba<\/sub> e \u03bbs<\/sub> s\u00e3o constantes, enquanto os par\u00e2metros \u03b1, q e \u03bd variam no tempo. A varia\u00e7\u00e3o no par\u00e2metro \u03b1 se deve principalmente aos cuidados pessoais da popula\u00e7\u00e3o n\u00e3o isolada, tal qual a utiliza\u00e7\u00e3o de m\u00e1scaras e o distanciamento social, e tamb\u00e9m \u00e0 predomin\u00e2ncia de cepas mais ou menos contagiosas do v\u00edrus. A descri\u00e7\u00e3o acima nos leva ao seguinte sistema de equa\u00e7\u00f5es diferenciais ordin\u00e1rias na vari\u00e1vel temporal t , que aqui ser\u00e1 medida em dias.<\/p>\n\n\n\n

    S’=\u2212\u03b1 .(1\u2212q).(1\u2212\u03bd ). S .(\u03b8a<\/sub>. Ia<\/sub>+Is<\/sub>)
    E’=\u03b1 .(1\u2212q).(1\u2212\u03bd ).S .(\u03b8a<\/sub>.Ia<\/sub>+Is<\/sub>)\u2212\u03bc . E
    Ia<\/sub>‘=\u03bc .\u03c1a<\/sub>. E\u2212\u03bba<\/sub>.Ia<\/sub>
    Is<\/sub>‘=\u03bc . \u03c1s<\/sub>. E\u2212\u03bbs<\/sub>.Is<\/sub>
    R’=\u03bba<\/sub>.Ia<\/sub>+\u03bbs<\/sub>.Is<\/sub><\/p>\n\n\n\n

    As constantes utilizadas como par\u00e2metros foram: \u03bc\u22121<\/sup>=5,1 dias (conforme Ferguson et al.<\/a>), \u03c1a<\/sub>=0,43 e \u03c1s<\/sub>=0,57 (que decorre de Gudbjartsson et al.<\/a>), \u03b8a<\/sub>=0,1 (seguindo Roux et al.<\/a>), \u03bba<\/sub>\u22121<\/sup>=8 dias (segundo Roux et al.<\/a>) e \u03bbs<\/sub>\u22121<\/sup>=3 dias (retratando a realidade observada em Porto Alegre de tr\u00eas dias entre o in\u00edcio dos sintomas e a obten\u00e7\u00e3o do diagn\u00f3stico).<\/p>\n\n\n\n

    O par\u00e2metro do isolamento social no per\u00edodo at\u00e9 13 de mar\u00e7o de 2021 utiliza o banco de dados fornecido por Inloco<\/a>. Observamos que no per\u00edodo de 1 de fevereiro a 10 de mar\u00e7o de 2020 (per\u00edodo pr\u00e9-pand\u00eamico), Porto Alegre registrava isolamento social m\u00e9dio de 30,2%. A partir do dia 16 de mar\u00e7o, com as not\u00edcias sobre casos de covid-19 no Rio Grande do Sul se difundindo e com as medidas de isolamento social adotadas pela popula\u00e7\u00e3o, deu-se no dia 22 de mar\u00e7o de 2020 o maior n\u00edvel de isolamento social j\u00e1 registrado na cidade, atingindo 72,3%. Ap\u00f3s esse primeiro per\u00edodo de maior isolamento, com valores acima de 50% por 18 dias consecutivos (entre 21 de mar\u00e7o e 7 de abril de 2020), percebemos uma lenta, por\u00e9m constante, diminui\u00e7\u00e3o nesse \u00edndice de isolamento. No per\u00edodo de 1 de outubro a 31 de dezembro de 2020, o isolamento social m\u00e9dio foi de 38,5%. Entre 1 de janeiro de 2021 e 26 de fevereiro de 2021, o \u00edndice de isolamento social aumentou levemente, chegando a 39,6%. J\u00e1 a partir do dia 27 de fevereiro de 2021 e at\u00e9 o dia 08 de mar\u00e7o de 2021 (ap\u00f3s a entrada em vigor do Decreto<\/a>) esse \u00edndice tem se mantido em uma m\u00e9dia de 41,6%. Dessa forma, para as modelagens que seguem nos per\u00edodos sem lockdown consideraremos o valor m\u00e9dio q=0,416.<\/p>\n\n\n\n

    O par\u00e2metro \u03bd at\u00e9 o dia 13 de mar\u00e7o \u00e9 calculado com base no banco de dados da vacina\u00e7\u00e3o da Prefeitura Municipal de Porto Alegre<\/a>. Para o per\u00edodo subsequente, considerou-se a vacina\u00e7\u00e3o (com segunda dose) de uma m\u00e9dia de 2.000 pessoas por dia.<\/p>\n\n\n\n

    Finalmente, o par\u00e2metro \u03b1 \u00e9 calculado semanalmente a partir do n\u00famero total de casos diagnosticados divulgados pela Secretaria Municipal da Sa\u00fade<\/a>, supondo que apenas casos sintom\u00e1ticos s\u00e3o diagnosticados. Ao denotarmos por D a quantidade de diagn\u00f3sticos modelados, temos a seguinte equa\u00e7\u00e3o: D ‘=\u03bbs<\/sub>Is<\/sub>. Na Figura 3, explicitamos os valores semanais de \u03b1 . O valor m\u00e9dio de \u03b1 (calculado com uma casa decimal) nas quatro \u00faltimas semanas da modelagem foi \u03b1=1,2, valor que ser\u00e1 utilizado como padr\u00e3o para o per\u00edodo entre 8 de mar\u00e7o e 31 de julho de 2021.<\/p>\n\n\n\n

    Todas as equa\u00e7\u00f5es diferenciais presentes no trabalho foram resolvidas com a utiliza\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos num\u00e9ricos com o aux\u00edlio do Software R. Uma c\u00f3pia do arquivo com o c\u00f3digo utilizado neste trabalho pode ser encontrada aqui<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

    Salientamos que o modelo descrito acima tem a capacidade de descrever o avan\u00e7o da covid-19 com um bom grau de acerto. Comparando os dados modelados como resultados das equa\u00e7\u00f5es j\u00e1 descritas com os dados oficiais da SMS<\/a> no per\u00edodo de 1 de agosto de 2020 at\u00e9 8 de mar\u00e7o de 2021, observamos um erro m\u00e9dio di\u00e1rio de 0,49%, com erro m\u00e1ximo sendo de 3,09% (e observamos que os dias com erro acima de 1% est\u00e3o com maior concentra\u00e7\u00e3o nos finais de semana, quando a testagem diminui naturalmente). Veja a Figura 3 para a compara\u00e7\u00e3o entre os casos modelados e os dados oficiais.<\/p>\n\n\n\n

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    Figura 3<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
    Resultados<\/h5>\n\n\n\n

    Com base nos dados observados no per\u00edodo de 19 de maio de 2020 a 7 de mar\u00e7o de 2021, a modelagem futura se dar\u00e1 no per\u00edodo de 8 de mar\u00e7o a 31 de julho de 2021, e os nossos resultados comparam a quantidade te\u00f3rica de casos diagnosticados de covid-19 na data final da modelagem em cada um de quatro cen\u00e1rios distintos com um mesmo cen\u00e1rio de controle (veja a Figura 4). Em todo o per\u00edodo se utiliza a taxa de contamina\u00e7\u00e3o \u03b1=1,2. Nos per\u00edodos de lockdown, o \u00edndice de isolamento social ser\u00e1 q=0,6 (ou 60% de isolamento). Como observado anteriormente, valores superiores a 60% j\u00e1 foram alcan\u00e7ados mesmo sem decretos por parte do poder p\u00fablico, portanto imaginamos que tal propor\u00e7\u00e3o seja de fato realista. Nos per\u00edodos sem lockdown, utilizaremos q=0,416 (isolamento de 41,6%), um valor otimista, dado que a tend\u00eancia \u00e9 a de diminui\u00e7\u00e3o dos n\u00edveis de isolamento social quando n\u00e3o houver per\u00edodo de lockdown.<\/p>\n\n\n\n

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    Figura 4<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

    Inicialmente, vamos observar o cen\u00e1rio de controle, no qual nenhum per\u00edodo de lockdown \u00e9 imposto. O n\u00famero de casos para o dia 31 de julho de 2021 seria de 343.977 confirmados. A m\u00e9dia m\u00f3vel (7 dias) de novos casos por dia atingiria um m\u00e1ximo no dia 4 de maio de 2021, com m\u00e9dia de 2.379 confirma\u00e7\u00f5es di\u00e1rias. Dado que na data da modelagem (14 de mar\u00e7o de 2021) a cidade tem registro de 117.712 casos confirmados, observamos que, caso as condi\u00e7\u00f5es se mantenham as mesmas das \u00faltimas quatro semanas anteriores a 8 de mar\u00e7o, o n\u00famero total de contamina\u00e7\u00f5es em Porto Alegre pode triplicar at\u00e9 o final de julho de 2021.<\/p>\n\n\n\n

    Agora, ao acrescentarmos um \u00fanico per\u00edodo de lockdown de 14 dias, iniciando no dia 20 de mar\u00e7o de 2021 e encerrando no dia 2 de abril de 2021, o total de casos registrados no dia 31 de julho seria de 297.093, com auge de novas confirma\u00e7\u00f5es no dia 18 de maio, sendo registrado em m\u00e9dia 1.587 casos por dia nessa data. <\/p>\n\n\n\n

    Comparativamente ao cen\u00e1rio de controle, em m\u00e9dio prazo um \u00fanico per\u00edodo de 14 dias de lockdown na cidade pode evitar 46.884 novas contamina\u00e7\u00f5es. Supondo uma taxa de letalidade de 2% (abaixo da que vem sendo observada em Porto Alegre), um \u00fanico per\u00edodo de 14 dias de lockdown teria potencial de evitar 938 \u00f3bitos relativos \u00e0 covid-19.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

    No pr\u00f3ximo cen\u00e1rio, supomos um lockdown estendido de 21 dias, iniciando no dia 20 de mar\u00e7o de 2021 e encerrando no dia 9 de abril de 2021. Nesse segundo cen\u00e1rio, o total de casos registrados no dia 31 de julho \u00e9 de 274.849 casos. Aqui, o m\u00e1ximo da m\u00e9dia m\u00f3vel de novas contamina\u00e7\u00f5es ocorre j\u00e1 no dia 25 de mar\u00e7o, com 1.517 casos por dia, com um segundo auge de menor tamanho (1.268 confirma\u00e7\u00f5es di\u00e1rias) no dia 25\/05. <\/p>\n\n\n\n

    Em compara\u00e7\u00e3o com o cen\u00e1rio de controle, um lockdown de 21 dias tem o potencial de evitar 69.128 casos de covid-19 at\u00e9 31 de julho de 2021. Novamente, se considerarmos 2% de letalidade, significaria uma diminui\u00e7\u00e3o de 1.383 \u00f3bitos at\u00e9 essa data.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

    Um terceiro cen\u00e1rio que abordamos seria o de dois per\u00edodos de lockdown, equidistribu\u00eddos. Precisamente, supomos um per\u00edodo de 14 dias de lockdown entre 20 de mar\u00e7o e 02 de abril, seguido de um segundo per\u00edodo de 14 dias de lockdown entre 22 de maio e 04 de junho. Embora tenha um total de 28 dias de lockdown, os valores nesse cen\u00e1rio s\u00e3o pr\u00f3ximos do segundo cen\u00e1rio com 21 dias de lockdown: ter\u00edamos um total de 274.210 casos confirmados no dia 31 de julho, com auge no dia 18 de maio, quando se registraria, em m\u00e9dia, 1.587 casos di\u00e1rios de covid-19. <\/p>\n\n\n\n

    Em compara\u00e7\u00e3o com o cen\u00e1rio de controle, seriam 69.767 casos (e, possivelmente, 1.395 \u00f3bitos) a menos.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

    Por fim, observamos o efeito de tr\u00eas per\u00edodos de lockdown equidistribu\u00eddos, perfazendo 2 a cada 6 semanas de lockdown. O primeiro per\u00edodo seria novamente entre 20 de mar\u00e7o e 2 de abril, o segundo per\u00edodo entre 1 e 14 de maio e o terceiro e \u00faltimo per\u00edodo entre 12 e 25 de junho. Nessa situa\u00e7\u00e3o, chegamos ao dia 31 de julho com 254.417 casos registrados, com dois auges de magnitude semelhante: o primeiro, no dia 25 de mar\u00e7o, com 1.517 casos registrados, e o segundo, no dia 04 de maio, com 1.507 casos di\u00e1rios registrados. <\/p>\n\n\n\n

    Nesse cen\u00e1rio, em compara\u00e7\u00e3o com o de controle, temos uma diferen\u00e7a de 89.560 casos, o que poderia significar 1.791 vidas salvas at\u00e9 o dia 31 de julho de 2021.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

    Conclus\u00f5es<\/h5>\n\n\n\n

    Embora seja uma medida dr\u00e1stica, a realidade da cidade de Porto Alegre, atualmente com lota\u00e7\u00e3o acima de 100% de seus leitos de UTI, nas quais pacientes tanto de covid-19 quanto de outras enfermidades est\u00e3o vindo a \u00f3bito por falta de atendimento adequado, nos mostra que ao menos um per\u00edodo de lockdown se faz necess\u00e1rio para diminuir a transmiss\u00e3o viral e dar um pequeno f\u00f4lego ao sistema de sa\u00fade municipal tanto p\u00fablico quanto privado. Mesmo que apenas um per\u00edodo de 14 dias de verdadeiro lockdown seja feito, at\u00e9 31 de julho de 2021, ele representa uma redu\u00e7\u00e3o de mais de 45.000 casos, o que poderia salvar ao menos 900 vidas.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"
     No m\u00eas de mar\u00e7o, por tr\u00eas semanas, o estado do Rio Grande do Sul manteve as condi\u00e7\u00f5es de distanciamento social em bandeira preta, a fase mais aguda do sistema criado para indicar os problemas relacionados \u00e0 sa\u00fade durante a pandemia do Sars-CoV-2 (Foto: Fl\u00e1vio Dutra\/JU)
    <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
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    \u00c1lvaro Kr\u00fcger Ramos<\/a> \u00e9 professor do Departamento de Matem\u00e1tica Pura e Aplicada.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Artigo | Partindo de dados sobre a pandemia, \u00c1lvaro Kr\u00fcger Ramos, professor do Instituto de Matem\u00e1tica e Estat\u00edstica, estima em m\u00e9dio prazo o impacto de medidas restritivas \u00e0 circula\u00e7\u00e3o social *Por: \u00c1lvaro Kr\u00fcger Ramos*Foto de capa: Fl\u00e1vio Dutra\/JU O m\u00eas de mar\u00e7o de 2021 trouxe novos patamares para a pandemiaLeia mais<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":29472,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_themeisle_gutenberg_block_has_review":false,"page_builder":"","footnotes":"","_ppma_block_editor_authors":""},"categories":[53],"tags":[701,1817,707],"ppma_author":[2938],"class_list":["entry","author-gerente","post-29403","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-artigo","tag-covid-19","tag-lockdown","tag-pandemia"],"pp_statuses_selecting_workflow":false,"pp_workflow_action":"current","pp_status_selection":"publish","yoast_head":"\nLockdown poderia salvar 900 vidas em Porto Alegre - 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