REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/fa10202412190022
Lucas Riquieri Nunes1,
Mariana da Costa Rocha2,
Mariana Dias de Resende3,
Alexandre Cesar Alves de Castro4,
Orientador: Prof(a). Adriana Castro de Carvalho5
RESUMO
Introdução: A pandemia de COVID-19 impactou significativamente os sistemas de saúde ao redor do mundo, e Uberlândia, importante cidade de Minas Gerais, enfrentou desafios críticos na gestão da crise durante o ano de 2021. Este estudo teve como objetivo analisar a evolução dos casos confirmados, óbitos e ocupação de leitos de Unidade Terapia Intensiva (UTI) relacionados à COVID-19 no município, com ênfase nos efeitos da campanha de vacinação.
Métodos: Trata-se de um estudo longitudinal observacional, baseado em dados secundários de domínio público, obtidos nos boletins epidemiológicos semanais divulgados pela Prefeitura de Uberlândia. Os dados analisados incluíram casos confirmados, óbitos e ocupação de leitos de UTI por semana epidemiológica. Realizou-se análise de correlação de Pearson para avaliar a relação entre as variáveis, enquanto os dados de vacinação foram extraídos da plataforma VACINÔMETRO, do Ministério da Saúde.
Resultados: Foram registrados 129.375 casos e 3.178 óbitos em 2021, resultando em uma letalidade de 2,45%, próxima à média nacional de 2,77%. Observou-se uma correlação moderada positiva (r = 0,51) entre os casos e os óbitos semanais. A campanha de vacinação intensificou-se ao longo do ano, totalizando mais de 1,3 milhão de doses aplicadas, apesar de limitações logísticas que reduziram a imunização nos finais de semana. Notaram-se ainda inconsistências nos registros, como lacunas nos dados de casos e óbitos, ausência de informações completas sobre ocupação de UTIs e notificações atípicas, como -1 óbito devido à reclassificação.
Conclusão: O estudo evidencia o papel fundamental da vacinação na redução do impacto da COVID-19 e expõe fragilidades nos sistemas de gestão de dados, que comprometeram a qualidade da análise epidemiológica. O fortalecimento dos sistemas de informação em saúde e a superação de desafios logísticos são essenciais para melhorar as respostas a pandemias no futuro.
Palavras-chave: COVID-19; Epidemiologia; Análise temporal; Uberlândia
INTRODUÇÃO
Em dezembro de 2019, o governo chinês relatou à Organização Mundial da Saúde (OMS) o surgimento de uma pneumonia de causa desconhecida na cidade de Wuhan. Nos meses seguintes, o mundo assistiu ao aparecimento de uma pandemia que alteraria drasticamente o comportamento de bilhões de pessoas ao longo dos próximos anos. Em 11 de março de 2020, a OMS declarou o estado de pandemia do novo coronavírus, o SARS-CoV-2, causador da COVID-19, já com milhares de casos confirmados em todos os continentes do planeta (1).
O ano de 2020 foi marcado pelo crescimento exponencial no número de infectados, pelo colapso de sistemas de saúde em diversos países e por uma transformação radical no cotidiano das populações de todo o mundo. Medidas como o uso obrigatório de máscaras, o fechamento de comércios e escolas, e a implementação de “lockdowns” tornaram-se comuns (2). Entre os eventos que ilustram a gravidade da pandemia, destaca-se o adiamento das Olimpíadas de Tóquio 2020 para 2021, algo que só havia ocorrido na história moderna durante as duas guerras mundiais (3).
Diante dos impactos devastadores da pandemia, a comunidade científica se mobilizou de maneira acelerada. Estudos como o RECOVERY (4) demonstraram a eficácia da dexametasona, a droga que proporcionou a maior redução de mortalidade até aquele momento. O estudo SOLIDARITY (5), conduzido pela OMS, revelou a ausência de benefícios da hidroxicloroquina e do remdesivir no tratamento da COVID-19. Além disso, pesquisas inovadoras apresentaram em tempo recorde as vacinas eficazes contra o vírus, sendo a primeira a Pfizer-BioNTech (BNT162b2), publicada em dezembro de 2020 (6), permitindo a vacinação em massa em diversos países. Em 2021, um dos maiores desafios globais foi a imunização em larga escala para reduzir a letalidade da doença, ao mesmo tempo em que se buscava a reabertura das economias.
Neste contexto, o presente estudo tem como objetivo registrar e analisar a evolução de casos de COVID-19 na cidade de Uberlândia, Minas Gerais, durante o ano de 2021, quando a campanha de vacinação contra o vírus foi intensificada. A cidade ganhou destaque nacional após seu sistema de saúde enfrentar um colapso iminente devido à escassez de leitos de Unidade de Terapia Intensiva (UTI), registrando altos índices de mortalidade pela doença (7). Assim, esta pesquisa visa documentar a variação de três métricas principais — casos confirmados, óbitos e ocupação de leitos de UTI — em um momento crítico para a comunidade local, que depositava grande expectativa na vacinação como solução para a crise sanitária.
Embora estudos semelhantes já tenham sido realizados (8), muitos desses se concentraram exclusivamente nos registros de 2020, o primeiro ano da pandemia, sem incluir dados do período de vacinação. Dessa forma, o presente estudo se diferencia ao analisar a evolução dos casos confirmados, óbitos e ocupação de UTIs durante o ano de 2021, fornecendo uma visão abrangente da pandemia na cidade de Uberlândia, especialmente no período em que a vacinação trouxe uma nova perspectiva de controle da doença.
MÉTODO
Este é um estudo epidemiológico longitudinal, do tipo observacional descritivo, utilizando dados secundários, de uso e acesso público, para registrar e analisar a curva de casos, óbitos e ocupação de UTI na cidade de Uberlândia durante a pandemia de COVID-19 no ano de 2021. Os dados foram coletados por meio dos boletins epidemiológicos semanais divulgados pela Prefeitura de Uberlândia e disponibilizados no portal de transparência (9).
A coleta de dados foi realizada a partir dos boletins epidemiológicos que contêm informações sobre:
- Casos confirmados de COVID-19: A Prefeitura de Uberlândia considera como caso confirmado aqueles que foram testados por RT-PCR, conforme as diretrizes do Ministério da Saúde. Para fins de análise, foram considerados apenas os novos casos registrados em cada semana epidemiológica.
- Óbitos: Foram incluídos os óbitos de pacientes diagnosticados com COVID-19, com informações de cada semana epidemiológica.
- Ocupação de UTI: Dados sobre a ocupação de leitos de UTI, tanto para pacientes com COVID-19 quanto para outras condições, foram extraídos para avaliar a sobrecarga do sistema de saúde ao longo do período analisado.
Fontes e Base de Dados
- Fontes primárias: Os dados utilizados são de fontes oficiais, especialmente os boletins epidemiológicos semanais da Prefeitura de Uberlândia, que são de domínio público. Além disso, para complementar a análise de dados utilizou-se o portal VACINOMETRO do Ministério da saúde (14).
- Fontes complementares: Para embasar cientificamente a discussão, foram pesquisados artigos publicados nas bases de dados PubMed, Scielo e Google Acadêmico, utilizando as palavras-chave: “COVID-19”, “pandemia” e “Uberlândia”, a fim de contextualizar os resultados com a literatura existente sobre a evolução da pandemia na cidade e em outras regiões do Brasil.
Os gráficos que ilustram a evolução temporal dos casos, óbitos e ocupação de UTI foram gerados utilizando o programa Excel 2016. A curva de cada variável foi construída com dados semanais e representada ao longo do ano de 2021.
Considerações éticas: Como se trata de um estudo baseado em dados públicos e secundários, não foi necessário o consentimento dos participantes nem a aprovação de um Comitê de Ética em Pesquisa.
RESULTADOS
Entre 01 de janeiro de 2021 a 31 de dezembro de 2021, somaram-se 129.375 casos notificados, e 3187 óbitos confirmados de pacientes com COVID-19. Extrapolando-se a população do censo do IBGE mais próximo (10), temos uma população de 713.224 no município de Uberlândia. Mais dados relevantes são sumarizados na tabela abaixo
| Indicador | Valor absoluto | Taxa por 100mil habitantes |
| População (IBGE) | 713.224 | – |
| Casos de COVID-19 | 129.375 | 18.139 |
| Óbitos de COVID-19 | 3.178 | 445 |
| Letalidade | 2,45% | – |
| Vacinas aplicadas | 1.313.029 | – |
Tabela 1: dados referentes a casos e óbitos relacionados à COVID-19 em Uberlândia no ano de 2021
Foram compilados os boletins epidemiológicos liberados pela Prefeitura de Uberlândia, contendo casos e óbitos confirmados pela COVID-19, organizados em 53 semanas epidemiológicas ao longo do ano de 2021. Os casos observados estão dispostos nos gráficos abaixo.
Gráfico 1: Novos casos de COVID-19 notificados em Uberlândia, 2021, exibido por semana epidemiológica
Gráfico 2: óbitos por COVID-19 notificados em Uberlândia no ano de 2021, exibido por semana epidemiológica
A análise dos dados sobre a ocupação de leitos de UTI e enfermarias destinados a pacientes com COVID-19 enfrentou limitações significativas devido à heterogeneidade nos formatos adotados pela prefeitura nos boletins epidemiológicos. Em algumas semanas, as informações eram disponibilizadas de maneira detalhada e consistente, enquanto em outras, esses dados foram parcial ou completamente omitidos. Essa inconsistência impossibilitou a construção de uma representação gráfica abrangente, comprometendo uma análise mais robusta desse aspecto.
Em contrapartida, ao extrair os dados da plataforma VACINÔMETRO – COVID-19, do Ministério da Saúde, foi possível obter a distribuição das doses de vacinas aplicadas na cidade de Uberlândia ao longo de 2021, fornecendo um panorama mais consistente sobre a progressão da imunização no município, representadas no Gráfico 3 abaixo.
Gráfico 3: Distribuição do número de doses de vacinas contra COVID-19 ao longo de 2021 na cidade de Uberlândia, por dia.
DISCUSSÃO
A letalidade pela COVID-19 em Uberlândia, apresentada na Tabela 1 como 2,45%, aproxima-se da taxa nacional registrada em 2021, que foi de 2,77% (13). Esses valores refletem padrões consistentes entre os contextos local e nacional, evidenciando o impacto semelhante da pandemia no município.
No Gráfico 1, que retrata os casos confirmados, observa-se uma descontinuidade na linha correspondente à semana epidemiológica 13, devido à ausência de dados sobre novos casos, por motivos não especificados. Na semana subsequente (14), verificou-se um pico recorde de notificações. Esse aumento, no entanto, deve ser interpretado com cautela, considerando o provável viés de acúmulo de casos referentes às semanas 13 e 14, decorrente da ausência de divulgação na semana anterior.
No Gráfico 2, que ilustra os óbitos confirmados, identifica-se um dado atípico de -1 óbito na semana epidemiológica 41. Esse valor decorre de uma recontagem realizada pela prefeitura, que identificou um óbito previamente notificado de forma excedente. Como parte da reorganização dos dados, foi realizada a retratação oficial, resultando na notificação negativa para essa semana.
Embora não tenha sido possível construir um gráfico autoral sobre a ocupação de leitos de UTI e enfermaria, devido à ausência de registros consistentes, foi identificado na literatura um estudo que aborda essas informações para os anos de 2020 a 2022, em Uberlândia (11). Este trabalho complementa as análises aqui apresentadas e oferece uma visão mais abrangente sobre a ocupação hospitalar durante a pandemia.
Gráfico 4: retirado de CARVALHO, Gabrielly de Jesus. Evolução dos casos de COVID-19 em Uberlândia, MG. 2023. 14 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Enfermagem) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
De maneira semelhante ao observado em um estudo prévio sobre a epidemiologia da COVID-19 em Uberlândia no ano de 2020 (14), este trabalho destaca a dificuldade de obtenção de registros precisos e consistentes dos dados referentes à pandemia no município. Isso foi exemplificado pela ausência de notificações de casos em semanas específicas, pela ocorrência de notificações atípicas, como o registro de -1 óbito, e pela falta de dados contínuos sobre a ocupação de leitos de UTI ao longo de 2021. Essas lacunas podem ser atribuídas à magnitude dos dados gerados durante o curso prolongado da pandemia, à complexidade do processamento e à variabilidade do impacto da COVID-19 sobre a população em diferentes períodos, fatores que podem ter influenciado o grau de interesse e prioridade no detalhamento e divulgação das informações.
Segundo ALVES et al.(12), embora avanços importantes tenham sido realizados nos últimos anos, a organização e distribuição de dados em saúde no Brasil ainda enfrentam desafios estruturais significativos. Nesse contexto, a pandemia de COVID-19 desempenhou um papel crucial como catalisadora de melhorias nos sistemas de informação em saúde, promovendo uma compreensão mais abrangente da realidade epidemiológica e possibilitando um planejamento mais eficiente por parte dos gestores.
Um exemplo de sistema de disseminação de dados em saúde é o OpenDataSUS (19), uma evolução do DATASUS, criado pelo Decreto nº 100 de 1991. Atualmente, o OpenDataSUS compila informações detalhadas sobre diversos indicadores, incluindo a pandemia de COVID-19, notificações de síndromes gripais, febre amarela e ocupação de leitos hospitalares, entre outros. Esses avanços representam um marco importante na transparência e acessibilidade dos dados de saúde pública no Brasil.
Ao comparar os Gráficos 1 e 2, observa-se uma discrepância notável entre os picos de incidência de casos e de óbitos por COVID-19 ao longo de 2021. Para compreender melhor essa diferença, foi elaborado o Gráfico 4, que estima a letalidade da doença ao longo do ano. O cálculo utilizado segue a fórmula: letalidade = (óbitos registrados por semana) / (casos confirmados por semana).
É importante ressaltar que este gráfico fornece apenas uma estimativa, uma vez que há um intervalo médio de 18,5 dias entre o diagnóstico da COVID-19 e o óbito do paciente, conforme descrito na literatura (15). Esse intervalo pode variar amplamente, dependendo de fatores como a presença de comorbidades e o acesso ao sistema de saúde. Assim, a análise deve considerar o viés decorrente do atraso entre a notificação de casos confirmados e os óbitos em Uberlândia, dificultando uma correspondência exata entre os dois eventos. Apesar dessas limitações, a estimativa oferece insights valiosos sobre a dinâmica da letalidade ao longo do ano.
Gráfico 5: Letalidade aproximada da COVID-19 por semana epidemiológica ao longo do ano de 2021 em Uberlândia
No Gráfico 4, destaca-se a altíssima letalidade observada nas últimas semanas do ano. Esse fenômeno, no entanto, provavelmente não reflete um aumento na virulência do vírus, mas sim um viés estatístico decorrente da acentuada redução no número de casos notificados no mesmo período, conforme evidenciado no Gráfico 1. Diversos fatores podem contribuir para essa redução nos casos notificados, como o aumento expressivo da cobertura vacinal ao longo do ano, que pode ter diminuído a percepção de risco da população em relação ao vírus. Consequentemente, essa menor preocupação pode ter levado à redução na busca por diagnósticos, como testes RT-PCR, especialmente em casos leves ou assintomáticos. Esse comportamento, aliado à menor notificação de casos, pode ter inflado artificialmente a taxa de letalidade estimada para o período.
Para avaliar a relação entre o número de casos e óbitos por COVID-19 nas semanas estudadas, foi calculada a matriz de correlação de Pearson, uma medida estatística que varia de -1 a 1 e avalia a força e a direção da associação linear entre duas variáveis. Os resultados revelaram uma correlação moderada positiva (r = 0,51) entre o total de casos e o total de óbitos semanais, indicando que semanas com maior incidência de casos estavam associadas a um aumento proporcional no número de óbitos. Essa relação está alinhada com a expectativa de que a alta transmissão do vírus gera maior pressão sobre o sistema de saúde, contribuindo diretamente para o aumento da mortalidade, especialmente em cenários com recursos limitados, como leitos de UTI e equipes médicas. Entretanto, a magnitude moderada da correlação sugere que outros fatores podem influenciar essa associação. Entre eles, destacam-se possíveis atrasos entre a notificação do caso e o registro do óbito, características demográficas dos infectados, variações no acesso à saúde e o impacto de intervenções específicas, como medidas restritivas ou avanços na vacinação. O Gráfico 5 apresenta uma visualização da relação de dispersão entre o número de casos notificados e o total de óbitos registrados na mesma semana, ilustrando a tendência observada.
Gráfico 6: dispersão de casos e óbitos por COVID-19, cada ponto representando uma semana epidemiológica no ano de 2021 em Uberlândia
O Gráfico 3, que apresenta o número de vacinas aplicadas, evidencia que o início de 2021 foi marcado por uma baixa quantidade de doses administradas, com um aumento gradual ao longo dos meses, culminando no segundo semestre com um total de 1.313.029 doses aplicadas. Esse número excede significativamente a população estimada da cidade (713 mil habitantes), refletindo a aplicação de esquemas vacinais múltiplos, incluindo doses de diferentes fabricantes, conforme protocolos adotados durante a pandemia. Assim, é comum que um mesmo indivíduo tenha recebido diversas doses ao longo do período analisado.
Outra característica marcante do Gráfico 3 é o padrão semanal de redução no número de doses aplicadas aos sábados e domingos. Essa queda na vacinação ocorreu em um momento crítico da pandemia, caracterizado por alta mortalidade e severas restrições às atividades comerciais, o que sugere uma possível perda de oportunidade para acelerar a imunização em larga escala. Esse padrão pode ser atribuído a desafios logísticos e burocráticos, como dificuldades na contratação ou alocação de profissionais para atuar durante os finais de semana. Essa situação reforça a necessidade de um planejamento estratégico mais eficaz para maximizar a cobertura vacinal em períodos de alta demanda, especialmente em um contexto onde vacinar rapidamente era essencial para mitigar os impactos da pandemia.
CONCLUSÃO
O presente estudo analisou a evolução dos casos, óbitos e vacinação relacionados à COVID-19 em Uberlândia durante o ano de 2021, um período marcado pela intensificação das campanhas de imunização. Os resultados revelaram um padrão consistente com os dados nacionais, como a letalidade de 2,45%, além de discrepâncias temporais entre os picos de incidência de casos e óbitos, destacando o impacto de atrasos entre diagnóstico e mortalidade.
A análise também evidenciou limitações nos registros epidemiológicos municipais, com inconsistências na notificação de casos, óbitos e ocupação de leitos, refletindo desafios estruturais na gestão de dados em saúde no Brasil. Apesar dessas dificuldades, a vacinação em larga escala foi um marco relevante, com mais de 1,3 milhão de doses aplicadas, embora padrões de redução semanal na imunização tenham sugerido a necessidade de maior planejamento estratégico em períodos críticos.
Essas informações reforçam a importância de sistemas robustos de coleta e análise de dados para subsidiar decisões em saúde pública, especialmente em cenários de emergência. Além disso, a análise local contribui para uma compreensão mais ampla da dinâmica da pandemia, oferecendo subsídios para futuras intervenções em contextos semelhantes. Estudos futuros podem aprofundar a relação entre os dados locais e as políticas de saúde pública adotadas, permitindo uma avaliação ainda mais detalhada dos impactos da COVID-19 em diferentes cenários.
REFERÊNCIAS:
1) WORLD HEALTH ORGANIZATION. Novel coronavirus (2019-nCoV) situation report – 51. Geneva: World Health Organization, 2020. Disponível em: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200311-sitrep-51-covid-19.pdf?sfvrsn=1ba62e57_10. Acesso em: 15 dez. 2024.
2) THE WALL STREET JOURNAL. Italy locks down the country’s north to fight coronavirus. 7 mar. 2020. Disponível em: https://www.wsj.com/articles/italy-plans-large-scale-lockdown-in-countrys-north-to-fight-coronavirus-11583613874. Acesso em: 15 dez. 2024.
3) FINDLING, John E.; PELLE, Kimberly D. Encyclopedia of the Modern Olympic Movement. Greenwood Publishing Group, 2004. p. 41. ISBN 978-0-313-32278-5.
4) Dexamethasone in hospitalized patients with Covid-19. New England Journal of Medicine, v. 384, n. 8, p. 693–704, 25 fev. 2021. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1056/NEJMoa2021436. Acesso em: 15 dez. 2024.
5) Repurposed antiviral drugs for Covid-19 — Interim WHO Solidarity Trial Results. New England Journal of Medicine, v. 384, n. 6, p. 497–511, 11 fev. 2021. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1056/NEJMoa2023184. Acesso em: 15 dez. 2024.
6) POLACK, Fernando P.; THOMAS, Stephen J.; KITCHIN, Nicholas. Safety and efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 vaccine. New England Journal of Medicine, v. 383, n. 27, p. 2603–2615, 31 dez. 2020. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1056/NEJMoa2034577. Acesso em: 15 dez. 2024.
7) FOLHA DE SÃO PAULO. Com mais de 180 doentes na fila por UTI, Uberlândia cobra ajuda do Ministério da Saúde. 2 mar. 2021. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/colunas/painel/2021/03/com-mais-de-180-doentes-na-fila-por-uti-uberlandia-cobra-ajuda-do-ministerio-da-saude.shtml. Acesso em: 15 dez. 2024.
8) ROSA, M. F. P.; SILVA, W. N. T. da; CARVALHO, W. R. G. de; OLIVEIRA, S. V. de. Epidemiologia da COVID-19 em Uberlândia (MG): análise preliminar do impacto do grau de abertura comercial em diferentes momentos da pandemia. SciELO Preprints, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1590/SciELOPreprints.1143. Acesso em: 15 dez. 2024.
9) UBERLÂNDIA. Prefeitura Municipal. Boletim Municipal – Informe Epidemiológico. Disponível em: https://www.uberlandia.mg.gov.br/prefeitura/secretarias/saude/coronavirus/boletim-municipal-informe-epidemiologico/. Acesso em: 15 dez. 2024.
10) BRASIL. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Panorama do município de Uberlândia – MG. Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/mg/uberlandia/panorama. Acesso em: 15 dez. 2024.
11) CARVALHO, Gabrielly de Jesus. Evolução dos casos de COVID-19 em Uberlândia, MG. 2023. 14 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Enfermagem) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
12) ALVES, Denise Silva; OLIVEIRA, Luiz Carlos de; AMORIM, Matheus Machado de. O impacto da COVID-19 na organização dos serviços de saúde no Brasil. Revista Brasileira de Enfermagem, v. 73, supl. 2, e20190297, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1590/1983-1447.2020.20190297. Acesso em: 15 dez. 2024.
13) BRASIL. Ministério da Saúde. Painel Coronavírus. Disponível em: https://covid.saude.gov.br/. Acesso em: 15 dez. 2024.
14) BRASIL. Ministério da Saúde. Plataforma VACINÔMETRO – COVID-19. Disponível em: https://infoms.saude.gov.br/extensions/SEIDIGI_DEMAS_Vacina_C19/SEIDIGI_DEMAS_Vacina_C19.html. Acesso em: 15 dez. 2024.
15) YANG, X.; YU, Y.; XU, J.; SHU, H., et al. Clinical course and outcomes of critically ill patients with SARS-CoV-2 pneumonia in Wuhan, China: a single-centered, retrospective, observational study. The Lancet, v. 395, n. 10229, p. 1056, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30566-3. Acesso em: 15 dez. 2024.
1Universidade Federal de Uberlândia – UFU) riquierilucas@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-7941-3988
2Universidade Federal de Uberlândia – UFU marianadacostarocha@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0003-4238-1895
3Instituto Master de Ensino Presidente Antônio Carlos – IMEPAC) resende@aluno.imepac.edu.obr https://orcid.org/0000-0002-7514-4434
4Universidade Federal de Uberlândia – UFU) ORCID:
https://orcid.org/ 0000-0001-8747-4556 alexandrecacastro@gmail.com
5Universidade Federal de Uberlândia – UFU