Como impedir que restaurantes causem infecções por COVID

Os dados móveis dos EUA sugerem que restaurantes, academias e cafés podem ser hotspots COVID – e revelam estratégias para limitar a disseminação.

David Cyranoski

As pessoas jantam dentro de um restaurante em Little Italy, pois os restaurantes de Nova York têm permissão para abrir suas portas até 25% da capacidade.

Em cidades do mundo todo, surtos de coronavírus têm sido associados a restaurantes, cafés e academias, agora, um novo modelo que usa dados de telefones celulares para mapear os movimentos das pessoas sugere que esses locais podem ser responsáveis ​​pela maioria das infecções por COVID-19 nas cidades dos EUA.

O modelo, publicado na Nature hoje, também revela como a redução da ocupação em locais pode reduzir significativamente o número de infecções.

O modelo “tem indicadores concretos sobre o que podem ser medidas econômicas para conter a propagação da doença e, ao mesmo tempo, limitar os danos à economia”, diz Thiemo Fetzer, economista da Universidade de Warwick em Coventry. “Este é o ponto ideal da política. ”

Dados de mobilidade

Para prever como os movimentos das pessoas podem afetar a transmissão viral, a equipe de pesquisa inseriu dados de localização anônimos de aplicativos de telefones celulares em um modelo epidemiológico simples que estimou a rapidez com que a doença se espalhou. Os dados de localização, coletados pela SafeGraph, uma empresa com sede em Denver, Colorado, viera de 10 das maiores cidades dos Estados Unidos, incluindo Chicago, Illinois; Nova York; e Filadélfia, Pensilvânia.

Ele mapeou como as pessoas entravam e saíam de 57.000 bairros para pontos de interesse, como restaurantes, igrejas, academias, hotéis, concessionárias de automóveis e lojas de artigos esportivos por 2 meses a partir de março.

Quando a equipe comparou o número de infecções do modelo em bairros de Chicago entre 8 de março e 15 de abril com o número de infecções oficialmente registradas nesses bairros um mês depois, eles descobriram que o modelo havia previsto com precisão o número de casos confirmados.

“Podemos estimar fielmente a rede de contatos entre 100 milhões de pessoas a cada hora do dia. Esse é o ingrediente secreto que temos ”, diz Leskovec.

Habilidades Básicas em Cozinha

Pontos importantes do local

A equipe então usou o modelo para simular diferentes cenários, como a reabertura de alguns locais enquanto outros fechavam. Eles descobriram que a abertura de restaurantes em plena capacidade levou ao maior aumento de infecções, seguido por academias, cafés, hotéis e motéis. Se Chicago tivesse reaberto restaurantes em 1º de maio, teria havido quase 600.000 infecções adicionais naquele mês, enquanto a abertura de academias teria produzido 149.000 infecções extras. Se todos os locais estivessem abertos, o modelo prevê que haveria 3,3 milhões de casos adicionais!

Mas limitar a ocupação de todos os locais em 30% reduziria o número de infecções adicionais para 1,1 milhão, estimou o modelo. Se a ocupação fosse limitada a 20%, as novas infecções seriam reduzidas em mais de 80%, para cerca de 650.000 casos.

O estudo destaca como big data em tempo real sobre a mobilidade da população oferece o potencial de prever a dinâmica da transmissão em níveis sem precedentes de granularidade espacial”, disse Neil Ferguson, epidemiologista do Imperial College London.

Os dados de mobilidade também sugerem por que as pessoas de bairros mais pobres têm maior probabilidade de obter COVID-19: porque são menos capazes de trabalhar em casa e as lojas que visitam para comprar suprimentos essenciais costumam estar mais lotadas do que em outras áreas. O supermercado médio em bairros mais pobres tinha 59% mais visitantes por hora por metro quadrado, e os visitantes ficavam em média 17% mais tempo do que em lojas fora dessas áreas. Leskovec diz que as pessoas que vivem nessas áreas provavelmente têm opções limitadas para visitar lojas menos lotadas e, como resultado, uma viagem de compras é duas vezes mais arriscada do que para alguém de uma área mais rica.

Mas Christopher Dye, epidemiologista da Universidade de Oxford, diz que esses padrões de mobilidade precisam ser validados com dados do mundo real. “É uma hipótese epidemiológica que ainda precisa ser testada. Mas é uma hipótese que vale a pena testar ”, afirma.

Ciência na Gastronomia

Tendência global

Em termos gerais, diz Fetzer, o estudo de modelagem corrobora muito do que foi aprendido em estudos de rastreamento de contato em todo o mundo, que identificaram restaurantes, academias, práticas de coral, lares de idosos e outros locais fechados lotados como locais de eventos superespalhadores, onde muitas pessoas infectado uma vez.

No mês passado, Fetzer publicou um relatório mostrando como um programa do governo do Reino Unido chamado Eat Out to Help Out, no qual refeições em restaurantes eram subsidiadas em agosto, levou a um grande aumento nas visitas a restaurantes e foi responsável por até 17% das novas infecções por COVID-19 naquele mês.

Mas os restaurantes podem não ser lugares badalados em todos os lugares. Dados de rastreamento de contato da Alemanha descobriram que os restaurantes não eram a principal fonte de infecção naquele país, diz Moritz Kraemer, que modela doenças infecciosas na Universidade de Oxford, no Reino Unido. Isso pode ser porque pode ser difícil identificar a fonte de uma infecção usando dados de rastreamento de contato. Embora a previsão do modelo das taxas gerais de infecção nas cidades tenha sido validada com dados do mundo real, Kraemer diz que dados de rastreamento de contato mais detalhados serão necessários para testar se o modelo identificou corretamente a localização real das infecções.

Leskovec diz que todos os modelos apresentam algum tipo de erro, mas, como muitas de suas previsões se alinham aos dados observacionais, acrescenta, não há razão para pensar que não funcionaria em escalas menores.

Se o modelo for encontrado para prever com precisão o risco de visitar locais específicos, as autoridades de saúde podem usá-lo para ajustar as políticas de distanciamento social, diz Ferguson.

Doi:https://doi.org/10.1038/d41586-020-03140-4https://nature.us17.list-manage.com/track/click?u=2c6057c528fdc6f73fa196d9d&id=40fb3d9e12&e=6a834577b3

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