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Home - Ciência - “Óbitos negativos”. Investigadores portugueses detetam erros em grandes bases de dados sobre a covid-19

CiênciaCoronavírus

“Óbitos negativos”. Investigadores portugueses detetam erros em grandes bases de dados sobre a covid-19

Redação
Last updated: 17 Agosto, 2020 12:45
Redação
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Robin Van Lonkhuijsen / EPA

Uma análise às bases de dados da OMS, do Centro Europeu para o Controlo e Prevenção de Doenças e do Centro Chinês para o Controlo e Prevenção de Doenças mostrou “bastantes inconsistências” nos dados relativos à covid-19.

A notícia avançada pelo Público no domingo dá conta de “erros e discrepâncias” entre as plataformas da Organização Mundial da Saúde, o Centro Europeu para o Controlo e Prevenção de Doenças e do Centro Chinês para o Controlo e Prevenção de Doenças, que agregam os dados das infeções pelo novo coronavírus de vários países, com, por exemplo, introdução de números negativos nos registos, ou datas que não coincidem.

À agência Lusa, o investigador Jorge Bravo, que juntamente com Afshin Ashofteh realizou o artigo publicado na revista da Associação Internacional de Estatística Oficial, Statistical Journal, explicou que foram encontradas “bastantes imprecisões, bastantes inconsistências entre as três grandes bases de dados”.

“Alguns países, por exemplo, reportavam óbitos negativos, o que é uma impossibilidade”, adiantou, acrescentando que na amostra que estudou, “que já era significativa, havia, em alguns casos, imprecisões significativas”.

O estudo decorreu “desde o início da pandemia, até meados de abril”, mas os especialistas pretendem “fazer um acompanhamento de seguimento do estudo inicial”, replicando o que foi feito “com mais meses de observação e com mais países”.

“Mas o que constatámos foi que os erros não diminuíram com o alargamento da pandemia, antes pelo contrário. Com mais países a reportarem à OMS e a estes organismos, os erros aumentaram. Podia haver menor preparação na fase inicial e com o passar do tempo fossem preparando-se e ajustando-se às necessidades, mas o que constatámos foi que quanto mais países reportavam, mais problemas encontrávamos”, afirmou o professor da Universidade Nova de Lisboa.

“Fator humano”

Jorge Bravo salientou que, “no fundo, os modelos epidemiológicos que estão a servir para tomar medidas várias, como o confinamento, depois de desconfinamento, como a reabertura dos comércios, escolas, várias medidas que continuam a ser tomadas pelos governos e mecanismos de saúde (…) são estimados com base em dados incorretos”.

“Estes procedimentos de carregar bases de dados, compilar informação localmente e depois agregar tudo e reportar internacionalmente, são processos que envolvem o fator humano”, apontou o especialista como uma das razões para a ocorrência destes erros.

Outro dos problemas é que “nem todos os países estavam a reportar os dados de forma digital, com um ficheiro que se pudesse agregar e ter uma série contínua”.

“Havia países que reportavam, como a DGS [Direção-Geral da Saúde], apenas os relatórios, em pdf (…). Há mais países que fazem esse procedimento e, ao transpor para uma base de dados agregada, é muito suscetível a que haja erros, de introdução, de digitação, etc.”, concretizou.

A solução passa por um sistema de validação, que “pode ser feita utilizando pessoas especializadas ou incluindo os novos mecanismos, recorrendo à inteligência artificial ou algoritmos computacionais, que fazem cruzamento de dados”.

“Muitas vezes, o fator humano é importante para investigar, como telefonar ao país para alertar. É um processo normal, feito por organismos responsáveis pela compilação de informação estatística. Não se percebe que aqui tenham surgido, e continuem a surgir, erros tão grosseiros na informação”, rematou o investigador.

Ainda assim, Jorge Bravo acredita que as instituições estão a “aprender com o que está a acontecer” e “estão mais do que nunca conscientes da importância da informação oficial ser transparente, oportuna e credível”.

Ao Público, o mesmo investigador diz que nalguns casos há margens de erro superiores a 40%, noutros há impossíveis valores negativos e em muitos há discrepâncias óbvias.

“Se os dados de base não estiverem corretos ou tiverem problemas de atualidade ou de medida ou desfasamento temporal ou valores absurdos, como casos negativos e outras coisas do género que nós detetámos, é óbvio que todas as projeções e os resultados destes modelos vão estar enviesados, pois estão assentes num erro à partida”, sumariza.


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