O número de pessoas com a covid-19 pode chegar a 1.400 até a próxima quinta-feira (7), em Sergipe.Os dados fazem parte de um estudo feito por pesquisadores do Laboratório de Economia Aplicada e Desenvolvimento Regional da Universidade Federal de Sergipe (UFS), divulgado nesta segunda-feira (4).

Segundo o levantamento, o número representa um aumento de 86% de casos confirmados da doença. O estudo utiliza como base o índice de isolamento da população em 60% e as 730 notificações da doença até o último domingo (3).

Durante o estudo foram analisados cenários de previsão de contaminação a partir das notificações de casos no estado entre os dias 14 e 27 de abril, considerando previsões definidas com percentuais de quarentena, entre 60% (máximo) e 30% (mínimo). Até sábado (2), quando foi divulgada a última atualização do Índice de Isolamento Social desenvolvido pela Inloco, a taxa estava em 56% no estado.

Os especialista indicaram que, com a taxa de isolamento social em 60% após o 45º dia, desde a confirmação do primeiro caso, a previsão é de 1.320 infectados após 55 dias, ou seja, dia 7 de maio. O número é considerado expressivo por representar uma pressão em potencial no sistema de saúde do estado.

O afrouxamento da quarentena, com a redução do percentual de isolamento para apenas 30% da população sergipana também foi simulado. “A previsão do total de infectados ao final de 45 dias, isto é, 27 de abril, seria de 8.199 infectados. Supondo-se uma taxa de internamento em UTI de 4,45 pessoas em cada 100 infectados, segundo dados da Secretaria de Estado da Saúde em 29 de abril, isso implicaria um colapso do sistema de saúde, haja vista que há disponibilidade de apenas 85 leitos de UTI exclusivos para a Covid-19”, indicou o estudo.

A professora Fernanda Esperidião avaliou que o isolamento social é uma medida eficaz para retardar o crescimento da covid-19 e evitar o colapso no sistema de saúde. “É preciso deixar claro que se trata de uma projeção e considerar ainda que temos problemas de subnotificações. Mostramos o que aconteceria se o isolamento fosse menor ou se ele fosse mais otimista. Mostramos também que os números de infectados seriam maiores num cenário pessimista,” disse.