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A COVID-19 agora é identificada em quase todos os países do mundo, com as regiões mais pobres sendo particularmente mais desfavorecidas para mitigar com eficiência os impactos da pandemia. Na ausência de terapêuticas ou vacinas eficazes, as estratégias de controle são atualmente baseadas em intervenções não farmacêuticas, compreendendo mudanças no comportamento da população e intervenções governamentais, entre as quais a proibição de aglomerações de massa, fechamento de estabelecimentos não essenciais, quarentena e restrições de movimento. Neste trabalho, analisamos os efeitos de 547 intervenções governamentais publicadas, e a adesão da população, na dinâmica dos casos COVID-19 em todos os 27 estados brasileiros, com ênfase nas capitais estaduais e demais cidades do interior. Um modelo SEIR generalizado com uma taxa de transmissão variável no tempo (TR), que considera a transmissão por indivíduos assintomáticos, é apresentado. Casos confirmados de COVID-19 foram usados para calibrar os parâmetros do modelo usando métodos de mínimos quadrados não lineares. Analisamos as mudanças no TR e no número de reprodução efetiva em função tanto da extensão das medidas aplicadas nos estados brasileiros quanto do movimento populacional. O índice de redução da mobilidade social, uma medida do movimento da população, juntamente com o índice de rigor, adaptado para incorporar o grau de restrições impostas pelas regulamentações governamentais, foram usados em conjunto para quantificar e comparar os efeitos dos vários graus de rigor das políticas nos estados brasileiros. Nossos resultados mostram que a adesão da população às recomendações de distância social desempenha um papel importante para a eficácia das intervenções e representa um grande desafio para o controle da COVID-19 em países de baixa e média renda.
COVID-19 is now identified in almost all countries in the world, with poorer regions being particularly more disadvantaged to efficiently mitigate the impacts of the pandemic. In the absence of efficient therapeutics or vaccines, control strategies are currently based on non-pharmaceutical interventions, comprising changes in population behavior and governmental interventions, among which the prohibition of mass gatherings, closure of non-essential establishments, quarantine and movement restrictions. In this work we analyzed the effects of 547 published governmental interventions, and population adherence thereof, on the dynamics of COVID-19 cases across all 27 Brazilian states, with emphasis on state capitals and remaining inland cities. A generalized SEIR model with a time-varying transmission rate (TR), that considers transmission by asymptomatic individuals, is presented. Confirmed COVID-19 cases were used to calibrate the model parameters using non-linear least squares methods. We analyze the changes on the TR and effective reproduction number as a function of both the extent of enforced measures across Brazilian states as well as population movement. The social mobility reduction index, a measure of population movement, together with the stringency index, adapted to incorporate the degree of restrictions imposed by governmental regulations, were used in conjunction to quantify and compare the effects of varying degrees of policy strictness across Brazilian states. Our results show that population adherence to social distance recommendations plays an important role for the effectiveness of interventions, and represents a major challenge to the control of COVID-19 in low- and middle-income countries.
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