Desde o início da pandemia e até 18 de abril, terão ocorrido nos Estados Unidos 6,4 milhões de casos de Covid-19, mas só foram confirmados cerca de 700.000, o que significa que o número de infeções foi "amplamente subestimado" e que 89% dos casos passaram despercebidos.
Estes dados constam de uma investigação publicada hoje na Nature Communications liderada por Jade Benjamin-Chung, do Departamento de Epidemiologia e Bioestatística da Universidade de Berkeley, na Califórnia, lembrando que o primeiro caso conhecido e confirmado de covid-19 nos Estados Unidos foi em 21 de janeiro.
A partir daí, nos primeiros meses da crise de saúde, o Centro de Controlo de Doenças norte-americano recomendou que os testes fossem prioridade para pacientes hospitalizados que tendiam a apresentar sintomas moderados ou graves.
No entanto, estudos sugerem que entre 30% a 70% dos indivíduos com teste positivo para o vírus apresentam sintomas leves ou nenhum sintoma.
A partir desses dados, os autores tentaram estimar a verdadeira incidência da pandemia em cada Estado por meio de uma análise probabilística.
O estudo conclui que, entre 28 de fevereiro e 18 de abril, o número total de infeções por SARS-CoV-2 foi de 6.454.951 (19 por 1.000 pessoas), uma estimativa nove vezes maior do que o número de casos confirmados durante o mesmo período (2 por 1.000 pessoas) e sugerindo que 89% das infeções não foram documentadas.
A maior parte dessa diferença (cerca de 86%) foi devido a testes incompletos, enquanto o restante foi devido à precisão limitada do teste, de acordo com o estudo.
Por Estado, os investigadores descobriram que a incidência de covid-19 foi maior no nordeste, centro-oeste e no Luisiana.
O número de casos foi muito subestimado em Porto Rico, Califórnia e alguns Estados do sul.
Em 33 Estados, o número estimado de infeções foi pelo menos 10 vezes maior do que o número de casos confirmados.
Os autores do estudo sublinharam que, embora o método utilizado ofereça uma visão realista da carga real de infeção num determinado momento, não permite analisar o modelo de transmissão ou fazer previsões sobre a disseminação do vírus.
C/Lusa
