Mapas de risco de infecção COVID-19 - Portugal

Modelo que gera mapas diários de risco de infeção do COVID-19 para Portugal continental, bem como a incerteza associada ao risco

English version

 

1. Mapas de risco de infecção COVID-19

Este modelo calcula o risco de infeção do COVID-19 para Portugal continental, bem como a incerteza associada ao risco. O método tem por base o número de novas infeções diárias por município, reportado pela Direção-Geral da Saúde (DGS) de Portugal.

Trata-se de uma ferramenta desenvolvida por uma equipe de investigadores do CERENA - Centro de Recursos Naturais e Ambiente do Instituto Superior Técnico - especialistas em Geoestatística e Ciências de Dados Espaciais, com experiência substancial em projetos de Epidemiologia Ambiental (ver 4).

Os mapas de risco, aqui apresentados, podem ser usados ​​pelas autoridades de saúde pública para identificar áreas de risco locais relacionadas com as taxas diárias de infeção - o número de novas infeções por 10000 habitantes de um determinado município – com o objetivo de gerir as ações de vigilância e controle. 

Para a avaliação do risco de contaminação por COVID-19 foi desenhado e implementado um modelo estocástico de dispersão espacial das taxas de infeção observadas (mais detalhes sobre o modelo). O modelo toma em consideração as taxas de infeção reportadas por município, os padrões espaciais de contaminação e a incerteza resultante do ruído/incerteza relacionada com o número de habitantes de cada município. Esta é uma versão adaptada e melhorada de um modelo existente aplicado a um projeto anterior do CERENA.

 

 

2. Mapas de risco de infecção e incerteza numa plataforma SIG 

Os mapas de risco de infeção e incerteza são visualizados numa ferramenta interativa baseada em SIG, Sistema de Informação Geográfica, “web-based” (Ver detalhe na Seção 3). Os mapas são disponibilizados por dia e por ordem cronológica inversa. Os utilizadores podem selecionar mapas diferentes usando a seta no canto superior esquerdo. Sob a legenda, estão disponíveis diferentes camadas correspondentes aos mapas de risco de infeção e incerteza (distância inter-quartis, Q75 e Q25). A escala de cores pode ser visualizada usando a seta em frente do nome do mapa.

Observações importantes:

• A análise dos valores de risco de infeção deve sempre ser complementada pela interpretação dos valores de incerteza. Um elevado risco de infeção, num município com uma pequena população, está sempre associado a uma elevada incerteza. Por esse motivo, o valor do risco nesse local tem uma relevância relativamente baixa.

• Os valores de casos infetados por município abaixo do limite de 3 não são reportados pela DGS. Assim, neste modelo, foi adotado um valor mínimo de 2 infetados para todos os municípios não declarados. O efeito desse valor limite em municípios com pequena população pode levar a elevadas taxas de infeção, e a elevados valores de risco nos mapas finais. No entanto, pela pequena dimensão da população, têm sempre elevada incerteza. É o caso, por exemplo, de alguns municípios na fronteira leste de Portugal (Barrancos, Castelo de Vide).

 

 

Nota: apesar da alta resolução dos mapas gerados, o recurso de zoom abaixo da escala 1: 15000m foi desativado. Açores e Madeira não são ainda considerados, pois o número de infetados é muito baixo para o modelo estatístico usado.

 

 

O conjunto de mapas de risco, gerados para um período passado de vários dias ou semanas, pode revelar uma tendência temporal da prevalência de infeção. Assumindo o comportamento linear do risco de infeção, de curto prazo (por exemplo, os 5 dias na Fig. 1a), o declive (“slope”), de uma regressão linear, é um bom indicador da direção e intensidade da tendência temporal do risco (Fig. 1b ). O valor da “slope” na legenda indica o aumento ou a redução de risco em cada cada dia: por exemplo, "slope" = 1 significa um aumento de 1 infetado/10000 habitantes, por dia; "slope"= 0, indica que não há mudanças significativas; "slope"= -1 significa uma diminuição de 1 infetado / 10000 habitantes.

 

slope

 

 

3. Mapas de Risco de Infecção e Incerteza associada 

Os resultados são apresentados em mapas de alta resolução das médias locais de risco de infeção, bem como uma medida da incerteza associada a essas médias locais. A Fig 2a mostra a localização geográfica dos centróides dos municípios com taxas de infeção registadas; A Figura 2b apresenta os mapas de risco médio locais para todo o país, em 3 de abril de 2020.

A incerteza do risco, calculada com o conjunto simulado de realizações, está relacionada com a dimensão da população de cada município: as taxas de infeção de municípios com pequenas populações são mais incertas do que as taxas equivalentes para municípios com grandes populações. A Figura 2c mostra a incerteza dos mapas de risco para todo o país, no mesmo dia, 3 de abril de 2020.

 

 

exampleCovid
Figura 2

 

 

4. A equipa 

 

Amílcar Soares

 

Amílcar Soares (asoares[at]tecnico.ulisboa.pt), Professor Catedrático do Instituto Superior Técnico (Universidade de Lisboa) e Pofessor Convidado  de escolas dos EAU, Australia e Brasil. Distinguido Professor da International Association of Mathematical Geosciences. Atualmente a sua investigação está focada na integração de geoestatística com métodos de ciências de dados espaciais.
Leonardo Azevedo

 

Leonardo Azevedo  Professor Auxiliar do Instituto Superior Técnico (Universidade de Lisboa) e Vice-Presidente e Investigador do CERENA. Dedica-se à modelização geofísica espacial e inversa com ferramentas geoestatísticas. Os seus trabalhos mais recentes estão focados na modelização geofísica para aplicações ambientais.
Manuel Ribeiro

 

Manuel Ribeiro  (manuel.ribeiro[at]tecnico.ulisboa.pt), Investigador do CERENA e Professor Auxiliar Convidado do Instituto Superior Técnico (Universidade de Lisboa). Desenvolve a sua investigação em modelização espacial e espaço-temporal aplicada à epidemiologia ambiental.
Maria João Pereira

 

Maria João Pereira (maria.pereira[at]tecnico.ulisboa.pt), Professora Catedrática do Instituto Superior Técnico (Universidade de Lisboa) e Presidente da Unidade de Investigação CERENA-Centro de Recursos Naturais e Ambiente. Desenvolve investigação aplicada ao desenvolvimento de metodologias geoestatísticas para modelização espaço-temporal de fenómenos e processos físicos, para aplicações na área dos georrecursos, meio ambiente e saúde.

 

 

5. Potencialidades e limitações do modelo

O claro potencial de gestão e administrativo do instrumento de gestão do risco de infeção de COVID 19 assenta nas seguintes capacidades:

i) Permite a perceção da dinâmica local do risco, através da comparação de sequências temporais de mapas históricos de risco de infeção;

ii) Permite a associação com outros fatores que podem contribuir para o risco de infeção;

iii) Permite a gestão dos principais equipamentos de saúde existentes em cada área de risco;

iv) Permite a visualização e gestão de elevados valores locais e incerteza associada, derivada da dimensão da população.

 

 

Agradecimentos

ESRI Portugal

 

 

Nos Media

Portugal já tem um mapa de risco de infeção por coronavírus, SIC, 06-04-2020

Este mapa diz qual é o risco de ser infetado pelo novo coronavírus na sua cidade, Observador, 07-04-2020

Qual é o risco de ser infetado pelo coronavírus em cada concelho de Portugal? Saiba tudo aqui, Correio da Manhã, 07-04-2020

Portugal tem um “mapa de risco” da covid-19, Público, 09-04-2020

Os mapas da Covid-19 em Portugal, Exame Informática, 09-04-2020

Covid-19. Mapa revela qual o risco de ser infetado no seu concelho, Notícias ao Minuto, 09-04-2020

Qual o risco de infecção por covid-19 no meu concelho?, Público, 13-04-2020

COVID-19: Qual o risco de ser infetado na sua localidade? Veja neste mapa, SAPO, 14-04-2020

Covid-19: Qual é o risco de infeção no seu concelho? Saúde + TV, 20-04-2020

Covid-19: Como aliviar as medidas de contenção? Pode estar aqui a solução, Saúde + TV, 21-04-2020