A expansão dos casos e óbitos por Covid-19 nos municípios brasileiros


Indicadores, mapas e notícias sobre os primeiros meses da pandemia no Brasil

No último ano a pandemia de Covid-19 afetou 223 países resultando em mais de 116 milhões de casos confirmados e 2,5 milhões de óbitos, de acordo com a OMS no dia 08/03/2021. Somente no Brasil, a contagem atingiu mais de 10 milhões de infectados e 264 mil mortes. Desse total de mortes, 64 mil ocorreram entre os meses de janeiro e março de 2021. Para planejar medidas eficazes de combate ao coronavírus, é essencial entender sua disseminação pelo território. Diante disso, a presente análise busca compreender como foram os primeiros meses de pandemia no país, relacionando seis indicadores epidemiológicos com notícias e fatos políticos que chamaram a atenção no período de março a setembro de 2020.

O objetivo principal é demonstrar como os mapas interativos produzidos pelo projeto fornecem meios para entender e compreender os acontecimentos do último ano no Brasil. A análise pretende conciliar os pontos de explosão de casos ao longo do tempo com os eventos documentados em artigos e meios de comunicação. Além disso, procurou-se apresentar e deixar claro qual é o efeito do tamanho populacional nos indicadores epidemiológicos utilizados. 


Novos Casos de Covid-19 por semana epidemiológica

No mapa de novos casos de Covid-19 por semana epidemiológica, o tamanho do círculo localizado sobre um município indica quantos casos da doença foram registrados durante aquela semana naquela localidade.

Nas primeiras semanas da pandemia, é possível perceber que os novos casos da doença apareciam somente em cidades isoladas das regiões Sul e Sudeste, além de algumas capitais nordestinas e, no Norte do país, somente Manaus apresentava casos confirmados. Provavelmente, isto está relacionado com o maior fluxo de pessoas nos grandes centros urbanos, já que o principal transmissor do novo coronavírus é o próprio ser humano. Ao final do mês de março de 2020, já é perceptível certa interiorização da doença, com novos casos também em localidades no interior dos estados, o que pode ser conferido na FIG 1.

Figura 1 — Novos casos de Covid-19, por semana epidemiológica — Brasil, março de 2020.

Ao longo do tempo, é notável como o número de novos casos semanais na cidade de São Paulo (SP) supera o das outras cidades brasileiras. O número chega a uma proporção tão alta que a representação visual cobre a de muitos outros municípios na versão mais expandida do mapa, conforme mostra a FIG 2. Porém, não é só o alto número que atrai a atenção, mas também o comportamento não linear no número de novos casos na cidade entre março e setembro de 2020.

Figura 2 — Novos casos de Covid-19, por semana epidemiológica — Brasil, abril a setembro de 2020

É possível acompanhar, com o controle deslizante disponível no mapa, o aumento constante no número de novos casos na cidade de São Paulo até o início de junho de 2020. A partir de meados de junho, observam-se oscilações, com reduções e crescimentos sucessivos dos novos casos. Os aumentos superaram os momentos de queda e a capital paulista alcançou o pico do número de casos em agosto de 2020. Na semana epidemiológica 33, que vai de 09 a 15/08/2020, foram registrados 22.012 novos casos da doença na cidade. Depois desse marco, embora continuem sendo observadas flutuações no número de novos casos, a tendência é de queda até meados de setembro de 2020, última semana analisada neste estudo.

Em dois momentos, foram observadas reduções nos casos semanais de Covid-19 na capital de São Paulo: na segunda semana de junho e nas duas primeiras semanas de julho de 2020. Esta redução pode ser analisada a partir de diversas perspectivas. Ela pode ter sido gerada por flutuações aleatórias, já que o tempo para a manifestação dos primeiros sintomas após o contato do vírus com o sistema imunológico humano não é homogêneo entre os diferentes indivíduos infectados. Pode também estar relacionada com os feriados; supondo que as pessoas permaneçam mais em casa nestas datas, o menor contato físico entre indivíduos pode resultar em queda no número de casos. Nesta perspectiva, a pequena queda do número de casos observada na segunda semana de junho poderia estar relacionada com o feriado de Corpus Christi, que ocorreu em 11 de junho de 2020. Esta explicação é bastante limitada, já que o comportamento das pessoas é influenciado por diversos fatores e, além disso, a redução dos novos casos observada novamente no mês seguinte não é explicada por nenhuma data comemorativa.

Partindo de uma perspectiva política, a diminuição dos novos casos nas primeiras semanas de julho pode ter relação com o fato de que, pouco antes, em 22 de junho de 2020, o presidente Bolsonaro foi obrigado a usar máscara em público, por determinação do juiz Renato Coelho Borelli, o que pode ter influenciado alguns de seus seguidores a também usarem o acessório. Além disso, outro acontecimento que pode ter alterado o comportamento das pessoas foi o anúncio, no dia 07 de julho de 2020, de que Bolsonaro estaria com Covid-19. Caso a relação entre esses eventos e a queda de casos em São Paulo realmente exista, isso evidenciaria a ligação entre a influência de personalidades e órgãos políticos com o cotidiano da população, com reflexos na evolução da pandemia.

Fator de crescimento de casos

O fator de crescimento de casos é a razão entre o número de novos casos registrados em uma determinada semana epidemiológica e o número de casos registrados na semana anterior. No mapa com o fator de crescimento dos casos nos municípios brasileiros, o tamanho do círculo presente representa o fator de crescimento de casos naquela localidade.

A FIG 3 apresenta um recorte para o período inicial do aparecimento de casos da doença no Brasil. É possível perceber que os primeiros casos de Covid-19 confirmados ao longo do mês de março de 2020 surgiram principalmente nas capitais e municípios-polo e que, desde as primeiras semanas da pandemia, o fator de crescimento foi mais intenso nesses municípios. É importante destacar que uma característica comum à maioria deles é a presença de aeroportos de grande porte e que realizam viagens internacionais.

Figura 3 — Fator de crescimento de casos de Covid-19 — Brasil, março de 2020.

Nos estados do Amazonas e Pará, é notável que o crescimento do número de casos se deu principalmente em cidades localizadas ao longo do curso do Rio Amazonas e seus afluentes, que são as principais vias de deslocamento da região, conforme ilustra o recorte apresentado no mapa da FIG 4 para o mês de abril de 2020.

Figura 4 — Fator de crescimento de casos de Covid-19 — Amazonas e Pará, abril de 2020

Foram observados aumentos repentinos muito grandes no valor do fator de crescimento de algumas cidades ao longo das semanas epidemiológicas. Merecem destaque os aumentos ocorridos na cidade de Governador Nunes Freire (MA), na semana epidemiológica 24 (13/06/2020); em Itanhém (BA), na semana epidemiológica 33 (15/08/2020); e no município de Guareí (SP), na semana epidemiológica 36 (05/09/2020), conforme mostra a FIG 3. Movendo o controle deslizante domapa para essas datas, é possível perceber que o círculo sobre as cidades se expande de maneira atípica, ocultando os municípios vizinhos e divergindo do padrão apresentado pela região em que estão localizadas.

Figura 5 — Fator de crescimento de casos de Covid-19 — três cidades com aumento súbito em 2020.

Não foram encontradas notícias sobre acontecimentos políticos, sociais ou sanitários que pudessem explicar os aumentos repentinos. Além disso, municípios próximos não apresentaram grandes alterações no mesmo período. Uma característica comum às três cidades apresentadas na FIG 5 é que são municípios pequenos, com menos de 25 mil habitantes, o que pode estar por trás dos valores discrepantes, pois o número de casos e óbitos por Covid-19 impacta significativamente as estimativas para as cidade pequenas, com poucos habitantes.

Incidência de casos de Covid-19

A incidência de casos de Covid-19 é uma medida relativa calculada a partir dos novos casos de cada semana epidemiológica para cada 100 mil habitantes. Dessa forma, o tamanho da população do município não interfere no indicador e, consequentemente, em sua representação cartográfica.

O mapa com a incidência de casos nos municípios brasileiros apresenta pontos de destaque — casos isolados em diversas regiões do Brasil, em que foi possível observar aumentos repentinos e inesperados no círculo que representa o indicador em cada cidade. Uma característica importante encontrada é a de que estes casos isolados não têm ligação direta entre si e tampouco são gerados por erros de manipulação dos dados.

O cálculo da incidência é interessante por relativizar o contingente bruto de novos casos para um tamanho fixo da população, de modo a melhor expressar a proporção dos indivíduos recentemente notificados em relação ao total de habitantes de cada município. A seguir são apresentados três ocorrências de explosões repentinas na incidência de casos de Covid-19: município de Nova Araçá, no Rio Grande do Sul; Jacareacanga, no Pará; e Guareí, em São Paulo. Os eventos não têm ligação direta entre si e não foram encontrados erros de manipulação dos dados. As três cidades estão localizadas em diferentes regiões, e os casos atípicos ocorreram em pontos distintos do tempo. Em comum, são cidades pequenas, localizadas no interior de seus respectivos estados, com aumento repentino no indicador, fato não observado nas cidades vizinhas. Notícias da imprensa trazem possíveis explicações para os aumentos súbitos observados nestes municípios.

Na cidade de Nova Araçá (RS), a incidência de casos de Covid-19 aumentou subitamente em junho de 2020, destoando das cidades vizinhas e da capital do estado, Porto Alegre. Ao consultar os acontecimentos locais na mídia, podemos encontrar diversas referências a um surto de casos da doença na cidade, devido à contaminação de centenas de trabalhadores de um frigorífico local. Em uma cidade com população estimada de menos de 5.000 habitantes em 2020, este é um valor extremamente elevado.

Figura 6 — Incidência de casos de Covid-19 — Nova Araçá (RS), junho de 2020.

Na cidade de Jacareacanga (PA), município com pouco mais de 7 mil habitantes, a incidência de casos chegou a números alarmantes em julho de 2020, conforme destaca o recorte da FIG 7. Neste caso, notícias locais relatam a dificuldade dos municípios pequenos em contabilizar e divulgar os dados sobre a pandemia em seus territórios e discrepâncias entre os dados fornecidos pelas prefeituras e aqueles divulgados pelo estado.

Figura 7— Incidência de casos de Covid-19 — Jacareacanga (PA), julho de 2020.

No caso de Guareí (SP), cujo recorte é exibido na FIG 8, a melhor hipótese para explicar a elevada incidência de casos em setembro de 2020 está no fato de a cidade abrigar uma penitenciária, que foi o palco de uma explosão de casos de Covid-19 na cidade, conforme divulgado na imprensa local.

Figura 8— Incidência de casos de Covid-19 — Guareí (SP), setembro de 2020.

Novos Óbitos por Covid-19 por semana epidemiológica

No mapa de óbitos por Covid-19 registrados a cada semana epidemiológica, não foi observada nenhuma grande anormalidade na representação cartográfica do número de mortes nos municípios. Conforme esperado, observou-se um contraste evidente entre as capitais e as cidades do interior, em que as primeiras apresentaram um número considerável de óbitos em função, principalmente, de seu tamanho populacional. Como são valores absolutos, é razoável supor que municípios mais populosos terão mais óbitos. 

Com o decorrer das semanas, o número de novos óbitos registrados nas capitais das regiões Sul, Norte e Nordeste apresentou rápida queda a partir de meados de junho de 2020. Já nas capitais da região Sudeste e no Distrito Federal, o valores continuaram elevados por mais tempo, como mostra a FIG 9.

Figura 9— Novos óbitos por Covid-19 — Brasil, junho e julho de 2020.

Incidência de óbitos por Covid-19

O mapa da incidência de óbitos por Covid-19 nos municípios apresenta o número de novos óbitos de cada semana epidemiológica para cada 100 mil habitantes. Conforme já mencionado, a vantagem deste indicador é permitir uma melhor comparação entre cidades com diferentes tamanhos populacionais. Também por isso, permite entender o panorama mais geral do impacto da doença nos municípios, uma vez que o indicador é proporcional à população.

Ao comparar as cidades de São Paulo e Campinas, por exemplo, observa-se que o número de óbitos registrados na 38a. semana epidemiológica foi 5 vezes maior em São Paulo, conforme mostra a FIG 10. No entanto, a incidência de óbitos mostra uma realidade diferente, já que São Paulo registrou 2,7 óbitos por 100 mil habitantes e Campinas registrou 5,2 mortes por 100 mil habitantes nesta mesma semana. O indicador de incidência de óbitos é proporcional à população dos municípios e, com isso, revela que Campinas estava em pior situação do que São Paulo neste período.

Figura 10 — Óbitos e óbitos por 100 mil habitantes — Campinas e São Paulo (SP), 38a. semana epidemiológica de 2020.

Vários pontos se destacam no mapa da incidência de óbitos, com valores bastante elevados. Muitas vezes, quando são registrados óbitos em municípios com populações muito pequenas, as incidências mostraram-se muito altas em uma determinada semana, chamando a atenção no mapa. Isto se deve ao pequeno contingente populacional destes municípios e à forma como o indicador foi calculado. A FIG 11 traz como exemplo informações sobre a incidência de óbitos e população de quatro municípios. Analisando o indicador e o tamanho populacional, temos que, um óbito no município de Anhanguera (GO), dois óbitos em Barra Funda (RS), dois óbitos em Ribeirão dos Índios (SP) e nove óbitos em Senador José Porfírio (PA) geraram incidências extremamente elevadas, todas acima de 80 óbitos por 100 mil habitantes. Em comparação, se a cidade de São Paulo atingisse a mesma incidência de óbitos que a de Senador José Porfírio (PA) na semana epidemiológica 23, teríamos 11.249 mortes pela doença registradas em uma única semana na cidade.

Figura 11— Incidência de óbitos por Covid-19, municípios selecionados.

Desde de abril a meados de maio de 2020, observou-se grande aumento na incidência de óbitos, principalmente no estado do Amazonas, conforme mostra o recorte da FIG 12. Este fato está relacionado ao contágio dos povos indígenas que vivem na região — a Articulação dos Povos Indígenas do Brasil (Apib) informou que, até 15 de maio de 2020, 38 povos indígenas do país já haviam sido infectados pelo novo coronavírus. A associação contabilizou 446 infecções e 92 óbitos em comunidades indígenas. A maioria das infecções foi registrada na Amazônia, onde também está localizada a maioria das comunidades isoladas.

Figura 12— Incidência de óbitos por Covid-19 — Amazonas, abril e maio de 2020

Também é possível observar diferenças entre as grandes regiões: municípios do Sul, Sudeste e Nordeste mostravam incidência de óbitos visivelmente superior aos municípios das regiões Norte e Centro Oeste (com exceção de Goiás), em agosto de 2020. A diferença é tão evidente que é possível traçar uma linha delimitando geograficamente as duas áreas, conforme mostra a FIG 13. 

Figura 13 — Incidência de óbitos por Covid-19 — Brasil, agosto de 2020

Fator de crescimento de óbitos

O fator de crescimento de óbitos por Covid-19 é a razão entre o número de óbitos registrados em uma semana e o número de óbitos registrados na semana anterior. No mapa, o tamanho do círculo presente sobre um município representa o fator de crescimento de óbitos naquela localidade.

Em abril de 2020, o aumento no número de óbitos mostrava-se mais intenso nas capitais, regiões metropolitanas e municípios-polo do Brasil. Centros urbanos aeroportuários, cidades litorâneas e cidades localizadas no eixo hidroviário amazônico, inicialmente, registraram os fatores de crescimento de óbitos mais elevados.

Figura 14 — Fator de crescimento de óbitos por Covid-19 — Brasil, abril de 2020.

Durante o mês de maio de 2020, verificou-se um aumento acentuado no fator de crescimento de óbitos de algumas cidades do interior do estado do Pará (PA), exibido na FIG 15. Municípios como Tucuruí, Barcarena, São Miguel do Guamá e Marabá protagonizaram esse rápido aumento. Essa situação chama a atenção porque o fator de crescimento de óbitos, geralmente, é menor nas cidades do interior e, neste caso, o crescimento dos óbitos na capital Belém é bem menor do que o das cidades citadas.

Figura 15 — Fator de crescimento de óbitos por Covid-19 — Pará, maio de 2020

A mudança repentina observada no fator de crescimento de óbitos nas cidades do interior do Pará não se deve a erros de coleta ou manipulação dos dados, já que tal fenômeno pode ser confirmado por fontes jornalísticas. O portal REDEPARÁ, por exemplo, noticiou no dia 15 de maio de 2020 que diversas medidas estavam sendo tomadas no município de Tucuruí frente ao aumento repentino no número de casos. Segundo a notícia, intitulada “Tucuruí, sudeste paraense, reforça medidas de enfrentamento ao coronavírus”, houve aumento drástico no número de casos e óbitos.


Fonte de Dados

Dentre as opções disponíveis, a base de dados do projeto Brasil.IO foi selecionada como fonte de dados por ter se destacado em termos de acessibilidade, atualização e qualidade do conteúdo. Nesta base, estão dispostos os dados de casos e óbitos confirmados por dia para todos os municípios do Brasil com seus respectivos códigos do IBGE. Tal nível de detalhamento territorial confere grande versatilidade aos dados, que podem assim ser agrupados em diferentes níveis regionais, permitindo múltiplas possibilidades de visualização das métricas de interesse. 

Os dados são atualizados diariamente por voluntários do projeto e podem ser acessados diretamente no site, por meio de download dos arquivos ou via API. O portal compila as notificações diárias disponibilizadas pelas 27 Secretarias Estaduais de Saúde do país desde o primeiro caso positivo confirmado de Covid-19 no Brasil, em 25 de fevereiro de 2020, que corresponde à nona semana epidemiológica de 2020.

Todos os indicadores baseiam-se no número de novos casos e óbitos relacionados à Covid-19 nos municípios brasileiros. Estes dados apresentam limitações importantes, que devem ser consideradas ao analisar os mapas dos indicadores. A seguir, elencamos brevemente algumas das principais limitações nos dados e indicadores derivados, de acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS) e o Centers for Disease Control and Preventions (CDC):

  • há grande prevalência de casos assintomáticos de Covid-19 e que, por isso, não são diagnosticados nem registrados;
  • mesmo para casos sintomáticos de Covid-19, há subnotificação devido à capacidade limitada de testagem, principalmente nos primeiros meses da pandemia;
  • quanto aos óbitos por Covid-19, também há subnotificação devido à capacidade limitada de testagem;
  • e, por fim, há defasagem nas datas de notificação da confirmação do caso e confirmação do óbito;

Destacamos também as seguintes limitações, em grande parte relacionadas ao contexto brasileiro e à qualidade das informações:

  • descentralização dos mecanismos de alimentação das bases de dados e grande variabilidade regional;
  • heterogeneidade nos critérios de inclusão de casos suspeitos;
  • desigualdade geográfica na distribuição de testes diagnósticos;
  • falta de padronização das informações divulgadas nas bases de dados;
  • fontes de dados oficiais discordantes;
  • instabilidade das plataformas oficiais de divulgação de dados.

É importante destacar que os números oficiais não expressam a realidade de todos os infectados, pelos motivos elencados acima, o que prejudica o processo de tomada de decisões, que depende consideravelmente do conhecimento sobre o vírus e sua transmissão. 

Além das limitações intrínsecas ao nosso contexto socioeconômico e político, os próprios indicadores também contam com suas próprias vantagens e desvantagens. Qualquer métrica que visualizarmos deve, inevitavelmente, passar por uma análise crítica que leve em consideração seu cálculo, seu contexto e sua aplicabilidade. E, neste artigo, o esforço maior foi justamente o de contextualizar os indicadores epidemiológicos observados nos municípios nos meses iniciais da pandemia de Covid-19 no Brasil.


Metodologia:

Script de tratamento de dados

Coleta de dados e cálculo de indicadores epidemiológicos: casos, óbitos, incidências, fatores de crescimento, entre outros indicadores do avanço da pandemia de Covid-19. [Acesse nosso repositório]

Script para plotagem dos mapas interativos

Visualização dinâmica dos indicadores epidemiológicos através de mapas interativos — nível municipal. [Acesse nosso repositório]

Acontecimentos políticos e feriados nacionais

Datas extraídas de forma semiautomática, filtradas manualmente e compiladas em uma tabela para acesso e consulta, a partir de duas fontes principais: cronologia da Covid-19 no Brasil, do site jornalístico Deutsche Welle e calendário oficial de feriados nacionais de 2020, segundo Portaria n. 679 do Ministério da Economia.