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A resposta à Covid não foi um erro, nem o resultado da pressa em lidar com uma crise causada por um patógeno desconhecido. Foram muitas pessoas, principalmente profissionais da área, que fizeram sistemática e coletivamente o que sabiam ser errado. É útil quando isso é sistematicamente exposto, pois tais fatos podem formar uma base para impedir que isso se repita.
No início de 2025, alguns estatísticos da Escócia e da Suíça escreveram um documento de discussão com um título caracteristicamente (para escoceses e suíços) discreto e até mesmo enfadonho: “Alguns aspectos estatísticos da resposta à Covid-19.” Boa ciência é apresentada de forma clara e sem alarde, enquanto anúncios bombásticos ou discursos semelhantes indicam a necessidade de embelezamento. Bons dados falam por si. No entanto, eles só falam amplamente se as pessoas os lerem.
O artigo, de Wood e coautores, foi escrito para apresentação em uma reunião da Royal Statistical Society em abril de 2025, em Londres. Continua sendo uma das melhores análises da resposta inicial à Covid – neste caso, com foco no Reino Unido, mas relevante globalmente. No entanto, algumas pessoas não leem com avidez o artigo. Revista da Royal Statistical Society – Série A: Estatística na Sociedade, ou comparecer às suas reuniões em Londres. Uma pena, já que Londres é agradável por três dias no verão e esta Royal Society em particular parece ter uma noção da realidade faltando em alguns de seus irmãos.
O artigo apresenta verdades estatísticas simples, como os estatísticos devem fazer. Verdades são particularmente valiosas quando aplicadas a assuntos em que falácias são mais rentáveis. É por isso que, na saúde pública, elas se tornaram tão raras e, portanto, tão valiosas. Dizer verdades imparciais sobre a Covid ajuda a compreender o quão ruim foi a resposta da saúde pública.
Covid e a Economia
A saúde pública sempre foi altamente dependente da saúde econômica, então os autores preparam o cenário afirmando o óbvio da economia da resposta dos governos ocidentais que decidiram no início de 2020 que imprimir dinheiro era mais simples do que fazer as pessoas trabalharem para gerar impostos:
Criar dinheiro enquanto se reduz a atividade econômica real é obviamente inflacionário.
E consequentemente:
O subsequente aumento acentuado da inflação é um caminho pelo qual a perturbação contribuiu para o aumento da privação econômica... do tipo claramente ligado à redução substancial da expectativa de vida e da qualidade de vida.
Isso é importante porque sabíamos disso muito antes de 2020 (os romanos sabiam) e também sabíamos que a privação econômica resultante reduziria a expectativa de vida. Isso é o básico da Saúde Pública, e todos os médicos de saúde pública sabiam disso quando a Covid começou.
Na saúde pública, reconhecemos que existe um dilema entre gastar dinheiro para salvar uma pessoa ou alocá-lo em outro lugar para salvar muitas outras. Se gastarmos sem limites, todos ficaremos pobres e, então, não poderemos realmente financiar a saúde. Isso não é complicado, as pessoas entendem. É por isso que não temos aparelhos de ressonância magnética em todas as aldeias. Portanto, fazemos estimativas de quanto podemos salvar uma vida sem empobrecer excessivamente a sociedade e, em seguida, perder ainda mais. Wood e colegas analisaram o padrão do Reino Unido para isso em comparação com os custos dos lockdowns:
...qualquer estimativa razoável do custo por ano de vida salvo da Covid por intervenções não farmacêuticas excede substancialmente o limite de £ 30 mil por ano de vida geralmente aplicado pelo NICE (Instituto Nacional de Excelência em Saúde e Cuidados do Reino Unido) ao aprovar a introdução de uma intervenção farmacêutica...
[Usando a alta mortalidade prevista de 500,000 com intervenção mínima de Neil Ferguson et al. no Imperial College, isto] dá um custo por ano de vida economizado mais de 10 vezes o limite do NICE.
Mais uma vez, isso é saúde pública básica. Alocar recursos para a saúde é uma questão complexa, pois está (corretamente) ligada à ética e à emoção, mas, em escala social, é como administramos nossos orçamentos de saúde. Neste caso, os valores previstos para economia com os enormes custos dos lockdowns nunca fizeram sentido.
No entanto, o governo do Reino Unido, assim como governos em outros lugares sob o mesmo aparente jugo da mídia e da indústria farmacêutica, simplesmente ignorou os cálculos de custos e benefícios e seguiu em frente, independentemente. Orientado por seu Grupo Científico de Comportamento sobre Influenza Pandêmica (SPI-B), o governo do Reino Unido embarcou em uma campanha para induzir o público a tomar medidas que poderiam razoavelmente esperar serem massivamente prejudiciais em nível individual e nacional. Eles sabiam que a campanha para incutir medo era injustificada; uma campanha de desinformação direcionada ao mesmo público que os pagou. Wood e colegas fornecem "um dos exemplos mais brandos":
…um cartaz governamental amplamente divulgado retratando uma mulher saudável na faixa dos vinte e poucos anos usando uma máscara com o slogan "Eu uso isso para proteger você. Por favor, use a sua para me proteger".
O perfil de risco real que o governo do Reino Unido e o SPI-B tinham naquela época é mostrado na Figura abaixo, fornecida no artigo.
É aqui que os estatísticos são úteis – para fornecer contexto em vez de anedotas e medos. Eles fornecem um bom contexto:
…a melhor estimativa atual para o tempo de retorno de uma erupção supervulcânica com magnitude suficiente para destruir uma civilização, à qual os moradores das cidades dificilmente sobreviverão, é de 17 mil anos (Rougier et al., 2018). Mesmo considerando apenas os dois anos da pandemia, esse tempo é provavelmente maior do que o risco de Covid para a mulher na foto.
Então, logicamente, se estivessem sendo lógicos em relação à Covid, o governo do Reino Unido deveria estar agora destruindo sua economia para se preparar para as consequências de um supervulcão. Mas não vamos sugerir isso, pois eles podem simplesmente fazer isso.
Explicando o fardo da Covid
Os esforços do governo do Reino Unido para enganar o público sobre o risco da Covid-19 não foram um caso de lidar com um vírus desconhecido, como muitos agora afirmam:
O risco era conhecido no início de 2020: Diamond Princess e, por exemplo, Verity et al., 2020; Wood et al., 2020, a partir de dados chineses.
Dados de letalidade da Figura 3 (B) em Verity et ai. publicado em março de 2020 pelo Imperial College London, observando risco mínimo de mortalidade por Covid entre pessoas jovens e de meia-idade (ou seja, aquelas afastadas do trabalho e da escola).
Independentemente disso, o governo do Reino Unido sustentou que a Covid era grave e debilitante em jovens saudáveis, potencialmente (como observam Wood e coautores) usando atores e histórias inventadas, e, assim, simplesmente mentindo para as pessoas. O Escritório Nacional de Estatísticas do Reino Unido (ONS) fez a sua parte, como os autores demonstram em vários estudos, também deturpando a frequência da Covid longa.
A recomendação do SPI-B sobre máscaras também foi estranha, pois contradizia suas próprias citações, exagerando grosseiramente seu impacto. Esta é uma questão estranha: por que um governo convenceria o público a cobrir o rosto, sabendo que está baseando suas recomendações em falsidades, contrariando recomendações anteriores e que isso não ajudará ninguém significativamente? É aqui que as más intenções começam a parecer cada vez mais parte da abordagem.
Os autores observam então:
Este tipo de uso enganoso e seletivo de evidências estatísticas não se limitou à mídia. Por exemplo, em 2021, o conselho oficial online do governo escocês sobre coberturas faciais declarou que
Evidências científicas e orientações clínicas e de saúde pública são claras de que as coberturas faciais são uma parte importante para impedir a propagação do coronavírus.
e forneceu um link para as evidências científicas. Tratava-se de um resumo de recomendações do SPI-B/SAGE18, que citava duas evidências científicas, aparentemente sugerindo reduções na transmissão pelo uso de máscaras de 6% a 15%, ou até 45%, respectivamente. O artigo citado como evidência para o primeiro número era, na verdade, um editorial (Cowling e Leung, 2020), que também apontava que o artigo citado para o número de 45% (Mitze et al., 2020) era falho (o design parece incapaz de identificar o caso em que o uso de máscaras é realmente prejudicial, por exemplo). O artigo do editorial cita uma meta-análise conduzida corretamente (Brainard et al., 2020), que, na verdade, concluiu:
. . .usar uma máscara pode reduzir ligeiramente as probabilidades de infecção primária com [doença semelhante à gripe] em cerca de 6 a 15% [. . . ] Esta foi uma evidência de baixa qualidade.
Mais uma vez, este governo estava inequivocamente enganando seu próprio povo para uma grande mudança comportamental, embora tivesse evidências de que isso não seria útil; por negligência ou simplesmente mentindo.
Mortalidade
A discussão de Wood e colegas sobre a quantificação da mortalidade torna-se realmente interessante, demonstrando o quão difícil isso realmente é. Primeiro, quando a Covid-19 chegou em 2020, os bebês nascidos imediatamente após a Segunda Guerra Mundial estavam completando 75 anos. Houve 31% mais nascimentos de bebês no Reino Unido no ano seguinte ao fim da guerra em comparação com o ano anterior, e as altas taxas de natalidade continuaram nos anos subsequentes. Não há nada de mágico em 75 anos, mas a questão é que uma grande parte da população britânica, nascida nos poucos anos após a guerra, estava entrando em idades de mortalidade em rápido aumento.
Este é um fator determinante do "excesso de mortalidade" pouco discutido. Significa que deveria ter havido um aumento da mortalidade em 2020 e nos anos subsequentes (ou seja, acima do normal em comparação com o período pré-2020, mas não exatamente um excesso se padronizado por idade). Isso é importante para entender o excesso total, seja alegando que é devido à "Covid", à vacinação ou a qualquer outro fator. No entanto, não leva em conta o aumento da mortalidade em faixas etárias mais jovens, ou a taxas de morte em qualquer idade.
O outro problema óbvio com os números da Covid é que, como observam os autores, as pessoas geralmente morrem apenas uma vez. Assim,
Excesso cumulativo de mortes [eram] muito menor do que os 212,247 oficialmente considerados 'Covid'. Muitos casos de covid teriam morrido de qualquer maneira [já velho e muito doente], ou não foram mortes por Covid. O excesso acumulado... é muito menor do que o total de mortes registradas com Covid (212,247 com Covid mencionada na certidão de óbito até o final de 2022, de acordo com o painel de dados do governo do Reino Unido). Há uma série de mecanismos que provavelmente explicam isso. Um óbvio é o fato de que apenas cerca de 17 mil pessoas tinham apenas Covid e nada mais registrado em sua certidão de óbito.
Foram 212,247 com Covid no atestado de óbito – apenas 17,000 tinham apenas Covid. Mas os números oficiais frequentemente sugerem que todos os 212,247 morreram por causa da Covid. Os eventos de mortalidade por Covid não se somam simplesmente à mortalidade causada por outras comorbidades. A infecção viral, como outras infecções virais, muitas vezes apenas acelera a morte de pessoas muito doentes e moribundas.
Os números equivalentes para o Reino Unido em 2020 foram uma queda na expectativa de vida de cerca de 1 ano e uma perda de vidas de cerca de 6 dias por pessoa.
Isso é muito importante entender. Portanto, as pessoas que morreram de/com Covid perderam, em média, um ano de vida. Mas a grande maioria da população não morreu. Portanto, apenas 6 dias foram perdidos, em média, em toda a população do Reino Unido.
Isto levanta um problema que os governos e os responsáveis pela saúde pública conheciam bem antes de imporem confinamentos – a impacto conhecido da pobreza e da desigualdade na expectativa de vida. Para quantificar, dados bem aceitos do Reino Unido de Marmott et al (2020) mostram uma diferença de 5 anos entre a expectativa de vida das pessoas do decil superior (ricos) e do decil inferior (mais pobres) no país. A Covid causou, em comparação, uma redução de 6 dias na expectativa de vida (média para toda a população). Portanto, é quase inconcebível que uma intervenção que aumenta significativamente a pobreza possa ser menos prejudicial do que a Covid, do ponto de vista da saúde pública.
Modelagem
O artigo aponta as falhas realmente básicas na modelagem do Imperial College London e de outros institutos na suposta previsão do impacto da Covid-19. Esses modelos influenciaram as respostas de muitos governos, embora estivesse claro na época, e os modeladores sabiam, que os modelos foram projetados para exagerar os danos. Em particular, eles não conseguiram ajustar a heterogeneidade populacional, que tende a retardar a propagação e reduzir os danos (os mais vulneráveis deixam a população, deixando uma população mais resiliente). A não consideração da heterogeneidade superestimará a transmissão futura por design.
Talvez a característica mais surpreendente dos modelos epidémicos usados para justificar a política da Covid tenha sido a omissão do papel fundamental da heterogeneidade da taxa de transmissão de pessoa para pessoa investigada por Novozhilov (2008).
Eles também ignoraram o fato de que quase metade das infecções iniciais foram adquiridas em hospitais (China, norte da Itália) e não na comunidade, o que levou a que taxas de transmissão comunitária falsamente altas fossem inseridas nos modelos.
O grupo de modelagem Imperial, deve-se lembrar, foi o mesmo grupo que foi publicado no Lanceta em março de 2020, mostrando quase nenhuma mortalidade entre jovens e pessoas de meia-idade (segundo gráfico acima). Eles sabiam, quando fingiram que uma mortalidade muito alta era esperada, que o quadro real era muito diferente.
As previsões do Reino Unido estavam, consequentemente, muito acima da realidade – assim como as previsões do impacto do confinamento. Os modelos de confinamento assumiram a taxa de reprodução (R0) seria constante antes ou depois dos lockdowns sem intervenção, enquanto na realidade sempre varia com o tempo, declinando constantemente a partir de um pico inicial à medida que menos pessoas permanecem suscetíveis à infecção por caso, à medida que mais pessoas da população se torna imune. Novamente, esta é uma modelagem de surto realmente básica. Falhas consistentes (por exemplo, a Suécia sem lockdown tendo cerca de 6,000 mortes em vez de 35,000) não conseguiram estimular qualquer modificação e retificação desses erros básicos.
Embora o impacto real dos confinamentos na pobreza e na saúde econômica seja claro, ainda há controvérsia sobre seu impacto na transmissão e mortalidade da Covid. Wood e coautores abordam essa questão observando que quase todos os confinamentos começaram depois que a transmissão já havia começado a diminuir (veja a figura). Quase parece que os confinamentos foram impostos em um momento que os faria parecer eficazes, em vez de com a expectativa de que evitariam mais infecções.
É hora de parar de fingir.
Embora a Covid tenha começado há mais de 5 anos, as pessoas querem seguir em frente, e há uma miríade de artigos defendendo um lado ou outro. No entanto, o artigo de Wood e coautores se destaca. Ele não impõe nenhuma bagagem de advocacy nem especula sobre motivações políticas, mas simplesmente apresenta números e fatos. Do ponto de vista da indústria da pandemia, ele fornece um argumento realmente forte para censurar fatos e martelar dogmas. Quando exposta por matemática e estatística, em vez de modelagem patrocinada, a resposta à Covid parece terrivelmente uma incompetência que não foi completamente involuntária.
Talvez os modeladores cujos números justificaram a histeria da Covid simplesmente fizeram o que foram pagos para fazer e não esperaram que os políticos e a mídia os levassem a sério. Talvez os médicos de saúde pública que promovem a pobreza e a desigualdade de longo prazo estivessem apenas tentando manter suas carreiras nos trilhos e suas hipotecas financiadas.
Talvez os políticos estejam simplesmente resignados à realidade de que precisam representar patrocinadores corporativos perante seus eleitores para sobreviver. Talvez não sejamos tão inteligentes, virtuosos e morais quanto gostamos de fingir. Quaisquer que sejam os problemas subjacentes, é hora de todos pararem de fingir que a resposta à Covid foi tudo menos uma bagunça, ou que não sabíamos que seria. Ainda há espaço para a verdade.
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David Bell, Acadêmico Sênior no Brownstone Institute, é um médico de saúde pública e consultor de biotecnologia em saúde global. David é um ex-oficial médico e cientista da Organização Mundial da Saúde (OMS), Chefe do Programa para malária e doenças febris na Foundation for Innovative New Diagnostics (FIND) em Genebra, Suíça, e Diretor de Tecnologias Globais de Saúde na Intellectual Ventures Global Good Fund em Bellevue, WA, EUA.
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