Uma pesquisa realizada pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) revelou que o modelo de distanciamento controlado, adotado pelo governo do estado para combater a propagação da Covid-19, teve baixa eficácia na redução da transmissão do vírus. O modelo, que utilizava um sistema de bandeiras coloridas para indicar o nível de restrições em diferentes regiões do Estado, foi implementado ao longo de 2020.
Desenvolvido pelo pesquisador Ricardo Rohweder, do Programa de Pós-Graduação em Genética e Biologia Molecular, o estudo analisou a efetividade do modelo e sua relação com a propagação do coronavírus. A pesquisa estimou o número efetivo de reprodução (RT), uma medida usada para avaliar a velocidade de disseminação do vírus. O estudo concluiu que as bandeiras coloridas, que variavam de vermelho a amarelo, não tiveram impacto na redução da transmissão do vírus.
De acordo com Rohweder, “quando comparávamos os RTs de bandeira vermelha, amarela ou laranja, o RT era basicamente o mesmo. Então, o componente de resposta do modelo de distanciamento controlado não teve sucesso”. Além disso, o estudo não encontrou associação entre as mudanças nas bandeiras e as variações na transmissão, com um atraso significativo entre o aumento do número efetivo de reprodução e a alteração das bandeiras.
A pesquisa também sugeriu que o fechamento parcial de estabelecimentos comerciais e de serviços, determinado pelas bandeiras, foi desnecessário, dado que não houve uma correlação direta com a diminuição da propagação do vírus.
Em contrapartida, a Secretaria Estadual da Saúde defendeu que o modelo foi uma abordagem inovadora e adaptável, buscando equilibrar a proteção à saúde com a necessidade de manter a economia em funcionamento. A pasta destacou que o distanciamento controlado foi um exemplo de como políticas públicas podem ser ajustadas às necessidades específicas das diferentes comunidades, garantindo a continuidade econômica e a proteção da saúde.
O estudo, publicado em 15 de janeiro no periódico Health Security, evidencia os desafios e limitações de modelos de controle rígidos em contextos de pandemia, enquanto sugere a necessidade de novas abordagens baseadas em dados mais eficazes para lidar com crises sanitárias.
