A cada 10 novas infecções pelo novo coronavírus nos primeiros meses de pandemia nos Estados Unidos, oito estavam associadas a ambientes fechados e com aglomeração de pessoas, como restaurantes, academias e cafeterias. Esse foi um dos achados de um estudo desenvolvido por pesquisadores da universidade de Stanford e divulgado essa semana pela revista científica Nature.
Para chegar a esses resultados, os pesquisadores usaram dados de movimentação dos participantes, a partir dos respectivos aparelhos celulares, em 10 cidades norte-americanas, entre março e maio desse ano. Ao todo, de acordo com informações dos autores do estudo, foram mapeados os movimentos de 98 milhões de pessoas que partiam dos bairros aos chamados pontos de interesse, locais que as pessoas visitavam, mas que não eram residenciais, como os restaurantes.
Ao olhar para essa movimentação, a equipe destacou três fatores que aumentam o risco da infecção:
- Onde as pessoas iam durante o dia;
- Por quanto tempo ficavam nesses ambientes;
- Quantas outras pessoas visitam o mesmo local, ao mesmo tempo.
"Nós criamos um modelo computacional que analisa como pessoas de diferentes origens demográficas, e de bairros diferentes, visitaram diferentes locais que estavam mais ou menos cheios. Baseado em todas essas informações, pudemos prever a probabilidade de novas infecções em qualquer local ou momento", explica Jure Leskovec, pesquisador principal do estudo, em comunicado divulgado pela universidade.
De acordo com Julian Tang, professor associado-honorário e virologista clínico da Universidade de Leicester, o uso dos dados de celulares e o modelo podem ser ferramentas poderosas para ajudar a entender como o vírus se espalha, mas ainda assim é preciso ter cuidado na interpretação dos resultados. "O que pode ser aplicado em uma população pode não ser aplicado em outra", destaca, em comunicado à imprensa distribuído pelo Science Media Centre.
Outro detalhe importante é que o estudo leva em consideração uma movimentação de pessoas sem o uso da máscara de forma constante, visto que os dados foram coletados no início da pandemia, e com todos os estabelecimentos comerciais abertos.
Locais de maior risco
Em termos de novas infecções, alguns locais se destacam com maior risco de serem espaços para eventos "superspreaders", ou superespalhadores. Dados da cidade de Chicago destacam, do maior para o menor risco:
- Restaurantes;
- Academias de ginástica;
- Cafés e bares;
- Hoteis e moteis;
- Restaurantes que oferecem um serviço limitado, quando as pessoas podem comprar a comida ou até sentar-se para comer, mas devem pagar antes;
- Centros religiosos;
- Consultórios médicos;
- Mercados;
- Lojas de mercadorias usadas;
- Pet shops;
- Lojas de equipamentos esportivos;
- Outras lojas;
- Lojas de brinquedos ou de hobbies;
- Lojas de material de construção;
- Lojas de peças automotivas;
- Lojas de departamento;
- Postos de gasolina (quando o próprio motorista abastece o carro);
- Farmácias;
- Lojas de conveniência;
- Concessionárias de veículos.
Julian Tang, da Universidade de Leicester, questiona ainda se esses locais "superspreaders", que concentram a maioria da disseminação do vírus, deveriam ser mantidos fechados para neutralizar eventos de maior espalhamento do coronavírus e, além disso, permitir que comércios menores permaneçam abertos por mais tempo.
"Nós vamos continuar precisando restringir a movimentação das pessoas - caso contrário, outros locais rapidamente se tornarão locais-chave de super espalhamento, conforme as pessoas se aglomerarem ali", explica, em comunicado divulgado pelo Science Media Centre.
Disparidade
O estudo também destaca como minorias e populações mais pobres estão em maior risco para a doença. Isso porque eles saem de casa com maior frequência, devido às exigências dos respectivos empregadores, e compram em estabelecimentos menores, com maior aglomeração de pessoas.
Já quem tem uma renda mais alta tem também o privilégio de trabalhar de casa, usar aplicativos de entrega de comida e acaba por comprar em lojas mais espaçosas. A ida ao supermercado, por exemplo, chega a ser duas vezes mais arriscado para a população não-branca (negros, latinos, etc), do que comparado à população branca.
