Em 25 de Janeiro, uma mulher de cinquenta anos morreu em Mongbwalu, uma remota cidade mineira de ouro na província de Ituri, no leste do Congo. Ela vomitou sangue. Sua mãe a seguiu seis dias depois. O marido ficou doente e melhorou.
Ninguém chamou isso de Ebola. Então não. Só daqui a quatro meses.
Em 15 de Maio, quando a República Democrática do Congo finalmente declarou um surto, a escala já era inegável. Até hoje, o país registrou 3.802 casos do ebolavírus Bundibugyo. 1.707 pessoas morreram. Adicione mais 20 casos do outro lado da fronteira, em Uganda, e você atingirá 3.822. Esta é agora a segunda maior epidemia de Ébola da história.
Mas aqui está o problema com o número do título. Essas 3.822 infecções são as que chegaram a uma clínica. Aqueles que chegaram a um laboratório.
Muito mais nunca aconteceu.
O Surto Invisível
A Organização Mundial da Saúde (OMS) disse-me directamente: o surto é “provavelmente 3-4 vezes maior” do que a contagem oficial. Essa estimativa não foi publicada como um relatório formal. Se você multiplicar, o número real de infecções fica entre 11.50 e 15.320.
Chikwe Ihekweazu, chefe do programa de emergências da OMS, deu uma pista em meados de julho. Ele disse que 80% dos novos casos não estão em nenhuma lista de contatos. Eles vêm de cadeias de transmissão desconhecidas.
Essa estatística parece definitiva. Na verdade, é escorregadio.
Isso confunde dois problemas muito diferentes. Primeiro, os casos que aparecem à sua porta antes que o sistema de vigilância soubesse deles. Em segundo lugar, casos em que os investigadores desistiram porque não havia fonte para rastrear. Somente o segundo informa quantas infecções foram realmente perdidas no vazio.
Um paciente pode ser um mistério completo na segunda-feira. Na sexta-feira, um epidemiologista poderia ter mapeado toda a sua árvore genealógica.
Um e-mail para mim esclareceu isso. Depois que os investigadores terminam o seu trabalho, apenas 40-45% dos casos têm uma ligação conhecida com outra pessoa infectada. Os 20-25% que vêm diretamente de listas de contatos pré-existentes são um pequeno subconjunto disso. Há uma diferença de quinze a vinte e cinco pontos percentuais de pacientes que ninguém estava observando, cuja origem poderia eventualmente ser descoberta.
Depois, há os 55-60% restantes. Essas pessoas não têm fonte identificável.
Em Julho, 309 dos 671 casos suficientemente bem documentados para análise tinham uma ligação conhecida. Isso é 46%. Um índice que se mantém estável desde junho. Isto implica que para cada caso que contamos, há cerca de uma outra pessoa que falta. Talvez dois.
Contando o Invisível
Não podemos rastrear um paciente até seu infector se esse infector nunca foi detectado pelo sistema. Portanto, a porcentagem de casos com um link conhecido atua como um indicador de quão bem estamos detectando pessoas.
Divida os casos confirmados por essa taxa de detecção e você terá uma estimativa da realidade.
Com uma taxa de detecção de 46%, 3.822 infecções confirmadas sugerem um total de cerca de 8.300 casos. Mas trate isso como um limite inferior. Um muito macio e mole. Esse número de 46% incluiu apenas os casos documentados minuciosamente. Os esparsos foram deixados de fora e são precisamente os que têm menos probabilidade de ter uma história rastreável.
A outra extremidade do espectro é mais restrita. Apenas 20% dos pacientes estão em uma lista de contatos antes de adoecerem. Qualquer pessoa previamente listada é quase certamente contada. Portanto, esse número de 20% subestima a taxa de detecção. Se você usar isso para projetar para fora – uma correção quíntupla – você terá cerca de 19.000 infecções no total.
Então, onde está a verdade?
Algo entre 8.300 e 19.000.
O limite inferior é uma suposição. O limite superior é um limite estrutural. A estimativa privada da OMS de um aumento de três a quatro vezes situa-se mesmo no meio, talvez ligeiramente acima.
Publicamente, o Diretor-Geral da OMS, Tedros Adhanom Ghebreyesse, tem sido mais cauteloso. Ele alertou que o número real de vítimas poderia ser “mais que o dobro” do número oficial. Os números internos de sua equipe sugerem algo duas vezes maior. Outros modelos, como uma revisão de junho do Centro Europeu de Prevenção e Prevenção de Doenças (ECDC), vão ainda mais longe: um multiplicador entre 3,0 e 10,2.
Esse intervalo é inútil para o planejamento. É muito amplo para agir. Também permite a possibilidade de que nossa contagem atual esteja realmente correta.
Um nowcast da Escola de Higiene e Medicina Tropical de Londres (LSHTM) oferece uma fatia diferente do bolo. Eles colocam o total de infecções entre 5.70 e 11.220 com 90% de probabilidade. A OMS disse que isso era consistente com a sua própria visão no final de julho. Desde então, eles se distanciaram, provavelmente devido a suposições do modelo sobre o que aconteceu em janeiro.
Por que a taxa de mortalidade parece tão alta
Aumentar os casos confirmados para estimar as infecções verdadeiras funciona na contagem de pessoas. Não funciona de forma limpa para contar mortes.
Um cadáver é mais difícil de esconder do que uma febre leve. As infecções que o nosso sistema de vigilância não detecta são geralmente as mais leves – as pessoas que nunca chegaram a um centro de tratamento e ficaram em casa.
O número real de mortos é superior a 1.707. Mas provavelmente não é três ou quatro vezes maior.
As mortes ficam semanas atrás das infecções. O modelo LSHTM estima um número adicional de 246 a 608 mortes entre pessoas infectadas antes de 1 de Agosto. Mesmo que a transmissão parasse hoje – o que não acontecerá – essas mortes ainda ocorreriam.
Veja a taxa de letalidade do outro lado. Em junho, 28,8% dos pacientes confirmados morreram. Um mês depois, esse número saltou para 44,1%. A OMS atribui este aumento aos “atrasos persistentes na detecção de casos, encaminhamento e acesso ao tratamento” e à “predominância contínua de mortes na comunidade”.
Este é um artefato de vigilância. O sistema encontra apenas os pacientes mais doentes. Ou aqueles que morrem em casa e só são descobertos durante autópsias ou ritos funerários. Se as pessoas que sobrevivem e recuperam nunca aparecerem nos dados, a taxa de mortalidade da coorte restante parece catastrófica. Não é a doença agindo mais rápido. É a lente da câmera que está suja.
A trajetória é mais importante que o número
Cada estimativa aqui é uma inferência. Um fantasma construído a partir das sombras lançadas pelo sistema de vigilância. Um verdadeiro inquérito serológico – testando amostras de sangue de comunidades em 49 zonas de saúde – substituiria estas suposições por dados concretos.
Isso não vai acontecer. Não com uma emergência ativa. Não com grupos armados atacando instalações de saúde e dificultando as operações de resposta. Não onde a insegurança é uma ameaça diária.
Somos forçados a tomar decisões com base em trajetórias.
O número de reprodução (R), ou número médio de pessoas que cada doente infecta, gira atualmente em torno de 1,1. A incerteza varia acima e abaixo.
Isso é uma melhoria em relação ao R original de 2 para 3. Mas 1,1 ainda significa crescimento.
Não fique confortável. Uma epidemia a 0,95 diminui incrivelmente lentamente. Poderia mancar por um ano. Acabar com este surto em meses – em vez de anos – exige reduzir esse número para 0,5. Isso significa reduzir a transmissão pela metade em relação aos níveis atuais. Nas 33 zonas de saúde em Ituri e além, onde ainda está ativo.
O risco dentro do Congo continua “muito elevado”. Esta já não é apenas uma crise rural. O maior cluster está em Bunia, capital da província, com 880 casos. O vírus está a mover-se através de áreas controladas por grupos armados e repletas de populações deslocadas.
151 profissionais de saúde já estão infectados.
Já vimos esse filme antes. O surto na África Ocidental de 2014 começou nas aldeias rurais. Só explodiu quando chegou às capitais. Terminou com 28.620 casos e 11.967 mortes. Nada na trajetória atual exclui esse resultado.
Os números oficiais são uma sombra. Um fantasma da crise real. Não podemos sair e contar o que não está lá. Então temos que construir uma resposta para o fantasma, sabendo que o monstro por trás dele é muito, muito maior.
