Visualização das Tendências de Evolução da COVID no Brasil

Planilha do Ministério da Saúde atualizada em 02/12/2021 às 17:47
Gráficos internacionais atualizados em 03/12/2021 às 15:04
Base SRAG com óbitos na DATA REAL atualizada com dados de 29/11/2021.

Disponibizamos uma ferramenta de visualização da evolução da COVID que atenua significativamente o problema da notificação errática de óbitos, permitindo analisar de forma mais clara as curvas de evolução da pandemia, que são apresentadas em vários formatos. Essa página é totalmente compatível com dispositivos móveis, mas oferece mais recursos e detalhamento das informações para usuários de tablets, notebooks e desktops, bastando clicar ou tocar levemente sobre as curvas ou na legenda do gráfico.

Recomendamos fortemente a visualização dos gráficos aqui apresentados em notebooks e desktops para ter acesso a informações mais detalhadas dos gráficos. Para obter o detalhamento de um ponto específico de uma curva, basta posicionar o mouse sobre o local desejado na curva. Para habilitar ou desabilitar individualmente a exibição de uma das curvas de um gráfico, basta clicar na parte da legenda correspondente à curva.

Brasil no Mundo

Nessa seção apresentamos os gráficos da evolução dos óbitos da COVID do Brasil em comparação a alguns países relevantes no contexto da pandemia. Mesmo para os visitantes que não possuem muito interesse pelo cenário internacional, os gráficos dessa seção ajudam a entender melhor a situação do Brasil. Por possuir países que já estão bem avançados no ciclo da COVID, os gráficos aqui expostos exemplificam como diversas situações presentes na evolução da pandemia se refletem no conjunto completo de gráficos. Com isso, é possível compreender melhor a natureza complementar das informações de cada gráfico, o que irá contribuir para analisar melhor o cenário dos estados e municípios do Brasil, que ainda estão mais atrasados no ciclo da pandemia.

As datas atribuídas aos óbitos dessa seção seguem a metodologia internacional adotada pelo Ministério da Saúde e diversos outros países de usar a data em que o óbito foi inserido nas bases de dados e não a data na qual a pessoa efetivamente faleceu. Nos países onde há muito atraso entre a data de óbito e a data de inserção no sistema, esse atraso pode causar muitas distorções, como é o caso do Brasil. Por sorte temos a base SRAG do Ministério da Saúde, cujos dados estão detalhados nos gráficos da seção de mesmo nome desse site, que contém os óbitos classificados de forma correta, pela data na qual o paciente faleceu.

Gráfico 1.0

O gráfico abaixo do número de novas mortes diárias por milhão de habitantes por continente em escala linear.

 

Gráfico 1.1

O gráfico abaixo de tendências do número de mortes absoluto do Brasil em comparação a alguns países relevantes no contexto da pandemia.

 

Gráfico 1.2

O gráfico abaixo de tendências do número de mortes por milhão de habitantes do Brasil em comparação a alguns países relevantes no contexto da pandemia.

 

Gráfico 1.3

O gráfico abaixo do número de mortes por milhão de habitantes do Brasil em comparação a alguns países relevantes no contexto da pandemia em escala linear.

 

Gráfico 1.4

O gráfico abaixo do número de novas mortes diárias por milhão de habitantes do Brasil em comparação a alguns países relevantes no contexto da pandemia em escala linear.

 

Gráfico 1.5

O gráfico abaixo do número de novas mortes diárias por milhão de habitantes dos Brasil em comparação a alguns países relevantes no contexto da pandemia em escala logaritma.

 

Gráfico 1.6

O gráfico abaixo sumariza a evolução no Brasil, dividindo os óbitos nas capitais, das regiões metropolitanas que circundam a capital (excluíndo a capital), dos estados que possuem uma região em torno da sua capital, e do restante do estado, que está com a legenda de "interior" no gráfico. Esse gráfico mostra o número de óbitos diários por data de notificação segundo a divisão descrita anteriormente.

 

Gráfico 1.7

O gráfico abaixo compara as novas notificações de óbito diárias do Brasil com o valor resultante da aplicação de um filtro matemático, descrito na seção de metodologia do site, que atenua as oscilações mas preserva a tendência geral da variável por um período de 21 dias. Esse gráfico é um excelente exemplo da atuação deste filtro, que é aplicado em todos os gráficos, do Brasil, estados e municípios, pois estes têm como fonte de informações dos óbitos organizados pela data de notificação. No Brasil todo, a notificação de óbitos oscila muito pela irregularidade na conclusão dos exames e na inserção dos óbitos no sistema do SUS, tipicamente menor nos finais de semana. Esse filtro só não é aplicado nos gráficos da base SRAG, por apresentarem as mortes classificadas pela data efetiva da morte, caso em que a questão da irregularidade não existe e o filtro não é necessário.

 

Evolução por Estados

Nessa seção apresentamos o mapa do Brasil com a evolução da COVID nos estados e também os gráficos da evolução dos óbitos dos estados do Brasil que atingiram pelo menos 100 vítimas fatais, limitado aos 20 piores estados. As cores dos estados estão fixas agora, não vão mudar mais e os estados que não estão presentes no gráfico estão totalizados como "Demais Estados".

As datas atribuídas aos óbitos dessa seção seguem a metodologia internacional adotada pelo Ministério da Saúde e diversos outros países de usar a data em que o óbito foi inserido nas bases de dados e não a data na qual a pessoa efetivamente faleceu. O atraso entre a data de óbito e a data da sua inserção no sistema causa muitas distorções nos dados do Brasil. Por sorte temos a base SRAG do Ministério da Saúde, cujos dados estão detalhados nos gráficos da seção de mesmo nome desse site, que contém os óbitos classificados de forma correta, pela data na qual o paciente faleceu.

Gráfico 2.1

No mapa do Brasil abaixo, as cores representam o valor mais atual de óbitos por milhão de habitante por dia, quanto mais intensa a cor, maior o valor.

 

Gráfico 2.2

No mapa do Brasil abaixo, as cores representam a evolução da COVID nos estados nos últimos sete dias, quanto mais vermelho mais cresceu e, analogamente, quanto mais verde mais diminuiu. O valor mostrado no mapa é o variação em mortes por milhão de habitantes diárias no período.

 

Gráfico 2.3

O gráfico abaixo de tendências do número de mortes absoluto dos estados com mais de 100 mortes totalizadas.

 

Gráfico 2.4

O gráfico abaixo de tendências do número de mortes por milhão de habitantes dos estados com mais de 100 mortes totalizadas.

 

Gráfico 2.5

O gráfico abaixo do número de mortes por milhão de habitantes dos estados com mais de 100 mortes totalizadas em escala linear.

 

Gráfico 2.6

O gráfico abaixo do número de novas mortes diárias por milhão de habitantes dos estados com mais de 100 mortes totalizadas em escala linear.

 

Gráfico 2.7

O gráfico abaixo do número de novas mortes diárias por milhão de habitantes dos estados com mais de 100 mortes totalizadas em escala logaritma.

 

Gráfico 2.8

O gráfico abaixo do número de novas mortes diárias dos estados com mais de 100 mortes totalizadas em escala linear.

 

Gráfico 2.9

O gráfico abaixo do número de novas mortes diárias dos estados empilhadas com mais de 100 mortes totalizadas em escala linear.

 

Gráfico 2.10

O gráfico abaixo mostra a curva do estado escolhido pelo usuário, formada a partir do somatório das cidades do estado empilhadas, onde as piores estão destacadas no gráfico. Lembrando que o Distrito Federal não está listado pois nas estatísticas do SUS apenas a cidade de Brasilia aparece.

 

Gráfico 2.11

O gráfico abaixo compara as novas notificações de óbito diárias do estado escolhido pelo usuário com o valor resultante da aplicação de um modelo de regressão por modelos lineares generalizados (vide seção de Metodologia), que atenua as oscilações mas preserva a tendência geral da variável por um período de 21 dias. Em praticamente todos os estados, a notificação de óbitos oscila muito pela irregularidade na conclusão dos exames e na inserção dos óbitos no sistema do SUS, tipicamente menor nos finais de semana.

 

Evolução por Municípios

Essa seção apresenta gráficos dos 15 municípios com maior incidência de óbitos pela COVID dentre os que possuem mais de 200 mil habitantes. Esse corte no tamanho da população visa focar nos casos mais relevantes no cenário nacional, eliminando os casos de municípios com população reduzida com um número de óbitos pequeno em termos absolutos, mas elevado quando comparado ao tamanho total da população. Temos o gráfico de óbitos absolutos e também de óbitos por milhão de habitantes, proporcional à população.

As datas atribuídas aos óbitos dessa seção seguem a metodologia internacional adotada pelo Ministério da Saúde e diversos outros países de usar a data em que o óbito foi inserido nas bases de dados e não a data na qual a pessoa efetivamente faleceu. O atraso entre a data de óbito e a data da sua inserção no sistema causa muitas distorções nos dados do Brasil. Por sorte temos a base SRAG do Ministério da Saúde, cujos dados estão detalhados nos gráficos da seção de mesmo nome desse site, que contém os óbitos classificados de forma correta, pela data na qual o paciente faleceu.

Gráfico 3.1

O gráfico abaixo de tendências do número de mortes absoluto dos 15 municípios com maior número de óbitos registrados.

 

Gráfico 3.2

O gráfico abaixo de tendências do número de mortes por milhão de habitantes dos 15 municípios com maior número de óbitos registrados.

 

Gráfico 3.3

O gráfico abaixo do número de mortes por milhão de habitantes dos 15 municípios com maior número de óbitos registrados em escala linear.

 

Gráfico 3.4

O gráfico abaixo do número de novas mortes diárias por milhão de habitantes dos 15 municípios com maior número de óbitos registrados em escala linear.

 

Gráfico 3.5

O gráfico abaixo do número de novas mortes diárias por milhão de habitantes dos 15 municípios com maior número de óbitos registrados em escala logaritma.

 

Gráfico 3.6

O gráfico abaixo do número de novas mortes diárias dos 15 municípios com maior número de óbitos registrados em escala linear.

 

Gráfico 3.7

O gráfico abaixo mostra a curva óbitos diários por milhão de habitantes das piores cidades do estado escolhido pelo usuário. Lembrando que o Distrito Federal não está listado pois nas estatísticas do SUS apenas a cidade de Brasilia aparece.

 

Tabela 3.1

A tabela abaixo mostrará os municípios por grupos de tamanho, um grupo de cada vez, ordenadas pela taxa de óbitos por milhão de habitantes do município. Por limitação de espaço, estamos apenas listando os municípios com mais de 50.000 habitantes. Para obter a tabela completa com todos os municípios, favor acessar a versão do GitHub.

Código IBGENomePopulaçãoÓbitosÓbitos por milhão
{{ city.codigo }}{{ city.nome }}{{ city.populacao }}{{ city.obitos }}{{ city.obitos_habitante }}

Óbitos por data da morte e Internações - Dados de Sindrome Respiratória Aguda Grave (SRAG)

Essa seção apresenta gráficos dos óbitos diários organizados pela data efetiva do óbito e não pela data da notificação. Esses dados foram obtidos pela base de dados do Ministério da Saúde de SRAG (Sindrome Respiratória Aguda Grave), que reúne as todas as doenças respiratórias. Essa base é disponibilizada semanalmente pelo Ministério da Saúde. Estamos apresentando no momento os dados do Brasil, os dados de todos os estados e das 154 cidades com mais de 200 mil habitantes, bastando o visitante escolher o estado ou município a ser visualizado na opção abaixo. Também apresentamos um Box Plot, usualmente traduzido como Diagrama de Caixa com as estatística dos atrasos entre a data do óbito e a data em que o óbito é inserido no sistema para os últimos 30 dias.

Da mesma forma com que o gráfico de óbitos pela data de notificação muitas vezes dá uma impressão que há um crescimento das mortes maior, especialmente no Brasil, onde as notificações diárias englobam confirmações de mortes de datas mais distantes, o gráfico por data efetiva da morte também pode dar a falsa ilusão que o pior já passou. Como os óbitos mais recentes normalmente demoram a serem confirmados pelos exames, o número de óbitos nas datas recentes no gráfico quase sempre ainda não é o valor final. O desafio é analisar esses gráficos de vários ângulos. Um dos principais ângulos é entender como se comporta o atraso da notificação da morte, ou seja, quanto tempo demora para o óbito aparecer nas estatísticas após a data efetiva da morte. Isso é feito pelo box plot, mencionado no parágrafo anterior. Olhando-se conjuntamente o gráfico de óbitos por data real, o de óbitos por data de notificação e novamente o box plot, podemos ter uma visão com um pouco menos de incertezas sobre a evolução da COVID.

Gráfico 4.1

O gráfico abaixo mostra os óbitos confirmados nas últimas duas versões da base pela data efetiva do óbito do Brasil. As barras em azul são os óbitos que já estavam presentes na base da semana passada (até 24/11/2021), enquanto que os totais em vermelho foram os que surgiram na última versão, datada de 29/11/2021.

O atraso na apuração dos óbitos faz com que os valores dos gráficos de óbitos pela data efetiva do falecimento do paciente seja menor nas datas mais recentes, pois os óbitos dessas datas ainda não foram apurados e lançados no sistma. Para demarcar os períodos do gráfico onde os valores provavelmente estão subnotificados de acordo com o histórico dos atrasos nas apurações no Brasil, duas faixas, uma vermelha e outra amarela, foram inseridas nos gráficos..

A porção do gráfico à direita tingida por uma barra vermelha corresponde ao período recente, onde temos o histórico que menos de 75% dos óbitos estão esclarecidos e foram inseridos na base SRAG na data de sua publicação. Os números desse período historicamente possuem grande subnotificação e aumentarão bastante nos próximos dias, quando os óbitos pendentes forem esclarecidos e lançados nas bases de dados.

Já na área marcada de amarelo, historicamente 75% dos óbitos já estão contabilizados e correspondem ao período no qual os 25% restantes são lançados nos sistemas do SUS. É um período que também deverá sofrer algum incremento, mas numa intensidade muito menor que a do período vermelho.

 

Gráfico 4.2

O gráfico abaixo mostra a comparação entre os óbitos por data de ocorrência com a curva atenuada dos óbitos por data de notificação, onde o atraso das notificações fica evidente.

 

Gráfico 4.3

O gráfico abaixo mostra os óbitos confirmados nas últimas duas versões da base pela data efetiva do óbito do estado que o usuário escolher. As barras em azul são os óbitos que já estavam presentes na base da semana passada (até 24/11/2021), enquanto que os totais em vermelho foram os que surgiram na última versão, datada de 29/11/2021.

O atraso na apuração dos óbitos faz com que os valores dos gráficos de óbitos pela data efetiva do falecimento do paciente seja menor nas datas mais recentes, pois os óbitos dessas datas ainda não foram apurados e lançados no sistma. Para demarcar os períodos do gráfico onde os valores provavelmente estão subnotificados de acordo com o histórico dos atrasos nas apurações no estado escolhido pelo usuário, duas faixas, uma vermelha e outra amarela, foram inseridas nos gráficos.

A porção do gráfico à direita tingida por uma barra vermelha corresponde ao período recente, onde temos o histórico que menos de 75% dos óbitos estão esclarecidos e foram inseridos na base SRAG na data de sua publicação. Os números desse período historicamente possuem grande subnotificação e aumentarão bastante nos próximos dias, quando os óbitos pendentes forem esclarecidos e lançados nas bases de dados.

Já na área marcada de amarelo, historicamente 75% dos óbitos já estão contabilizados e correspondem ao período no qual os 25% restantes são lançados nos sistemas do SUS. É um período que também deverá sofrer algum incremento, mas numa intensidade muito menor que a do período vermelho.

 

Gráfico 4.4

O gráfico abaixo mostra os óbitos confirmados nas últimas duas versões da base pela data efetiva do óbito dentre os 154 municípios do Brasil que possuem mais de 200.000 habitantes, que o usuário escolher. As barras em azul são os óbitos que já estavam presentes na base da semana passada (até 24/11/2021), enquanto que os totais em vermelho foram os que surgiram na última versão, datada de 29/11/2021.

O atraso na apuração dos óbitos faz com que os valores dos gráficos de óbitos pela data efetiva do falecimento do paciente seja menor nas datas mais recentes, pois os óbitos dessas datas ainda não foram apurados e lançados no sistma. Para demarcar os períodos do gráfico onde os valores provavelmente estão subnotificados de acordo com o histórico dos atrasos nas apurações no município escolhido pelo usuário, duas faixas, uma vermelha e outra amarela, foram inseridas nos gráficos..

A porção do gráfico à direita tingida por uma barra vermelha corresponde ao período recente, onde temos o histórico que menos de 75% dos óbitos estão esclarecidos e foram inseridos na base SRAG na data de sua publicação. Os números desse período historicamente possuem grande subnotificação e aumentarão bastante nos próximos dias, quando os óbitos pendentes forem esclarecidos e lançados nas bases de dados.

Já na área marcada de amarelo, historicamente 75% dos óbitos já estão contabilizados e correspondem ao período no qual os 25% restantes são lançados nos sistemas do SUS. É um período que também deverá sofrer algum incremento, mas numa intensidade muito menor que a do período vermelho.

 

Óbitos por Faixa Etária

Nessa seção iremos apresentar os óbitos separados por faixa etária do paciente.

Gráfico 4.5

O gráfico abaixo mostra os óbitos absolutos por data efetiva do falecimento do paciente por faixa etária para o Brasil. Tal qual os demais gráficos de óbitos da SRAG, conforme explicado acima, esse gráfico possui as barras amarela e vermelha que demarcam o período de tempo onde o atraso dos óbitos pode estar reduzindo os valores apresentados pelo gráfico. Na área em vermelho, o histórico mostra que há muito atraso e os valores sofrerão grande reajuste. Já na área em amarelo, ainda há algum atraso e haverá algum incremento, mas numa intensidade muito mais reduzida que na parte vermelha.

 

Gráfico 4.6

O gráfico abaixo mostra os óbitos absolutos por data efetiva do falecimento do paciente por faixa etária para o Brasil empilhados para entendermos a proporção entre as faixas etárias. Tal qual os demais gráficos de óbitos da SRAG, conforme explicado acima, esse gráfico possui as barras amarela e vermelha que demarcam o período de tempo onde o atraso dos óbitos pode estar reduzindo os valores apresentados pelo gráfico. Na área em vermelho, o histórico mostra que há muito atraso e os valores sofrerão grande reajuste. Já na área em amarelo, ainda há algum atraso e haverá algum incremento, mas numa intensidade muito mais reduzida que na parte vermelha.

 

Gráfico 4.7

O gráfico abaixo mostra os óbitos por milhão de habitantes por data efetiva do falecimento do paciente por faixa etária para o Brasil. É importante ressaltar que os óbitos são proporcionais a população de cada faixa etária, não em relação a população total do Brasil. Tal qual os demais gráficos de óbitos da SRAG, conforme explicado acima, esse gráfico possui as barras amarela e vermelha que demarcam o período de tempo onde o atraso dos óbitos pode estar reduzindo os valores apresentados pelo gráfico. Na área em vermelho, o histórico mostra que há muito atraso e os valores sofrerão grande reajuste. Já na área em amarelo, ainda há algum atraso e haverá algum incremento, mas numa intensidade muito mais reduzida que na parte vermelha.

 

Gráfico 4.8

Os gráficos abaixo apresentam a divisão percentual da população do Brasil por faixa etária.

 

Gráfico 4.9

A seleção abaixo permite selecionar um estado para visualizar os gráficos de óbitos por idade da unidade da federação escolhida pelo usuário. Serão apresentados três gráficos, equivalentes aos gráficos 4.5, 4.6, 4.7 e 4.8, só que restritos ao estado escolhido. Tal qual os demais gráficos de óbitos da SRAG, conforme explicado acima, os gráficos com os óbitos abaixo possuem as barras amarela e vermelha que demarcam o período de tempo onde o atraso dos óbitos pode estar reduzindo os valores apresentados pelo gráfico. Na área em vermelho, o histórico mostra que há muito atraso e os valores sofrerão grande reajuste. Já na área em amarelo, ainda há algum atraso e haverá algum incremento, mas numa intensidade muito mais reduzida que na parte vermelha.

 
 
 
 

Óbitos por data da morte e vacinações

Essa seção apresenta gráficos dos óbitos diários organizados pela data efetiva do óbito e pelo status de vacinação da pessoa. O status de vacinação é divido entre os que não foram vacinados, possuem vacinação parcial, vacinação completa, os que há a informação que foram vacinados mas não se sabe quantas doses e, por fim, os óbitos que não possuem informação de vacinação.

Gráfico 4.10

O gráfico abaixo mostra os óbitos pela data efetiva do óbito do Brasil e pelo status de vacinação da pessoa.

O atraso na apuração dos óbitos faz com que os valores dos gráficos de óbitos pela data efetiva do falecimento do paciente seja menor nas datas mais recentes, pois os óbitos dessas datas ainda não foram apurados e lançados no sistma. Para demarcar os períodos do gráfico onde os valores provavelmente estão subnotificados de acordo com o histórico dos atrasos nas apurações no Brasil, duas faixas, uma vermelha e outra amarela, foram inseridas nos gráficos..

A porção do gráfico à direita tingida por uma barra vermelha corresponde ao período recente, onde temos o histórico que menos de 75% dos óbitos estão esclarecidos e foram inseridos na base SRAG na data de sua publicação. Os números desse período historicamente possuem grande subnotificação e aumentarão bastante nos próximos dias, quando os óbitos pendentes forem esclarecidos e lançados nas bases de dados.

Já na área marcada de amarelo, historicamente 75% dos óbitos já estão contabilizados e correspondem ao período no qual os 25% restantes são lançados nos sistemas do SUS. É um período que também deverá sofrer algum incremento, mas numa intensidade muito menor que a do período vermelho.

 

Gráfico 4.11

O gráfico abaixo mostra os óbitos pela data efetiva do óbito do Brasil e pelo status de vacinação da pessoa do estado que o usuário escolher.

A porção do gráfico à direita tingida por uma barra vermelha corresponde ao período recente, onde temos o histórico que menos de 75% dos óbitos estão esclarecidos e foram inseridos na base SRAG na data de sua publicação. Os números desse período historicamente possuem grande subnotificação e aumentarão bastante nos próximos dias, quando os óbitos pendentes forem esclarecidos e lançados nas bases de dados.

Já na área marcada de amarelo, historicamente 75% dos óbitos já estão contabilizados e correspondem ao período no qual os 25% restantes são lançados nos sistemas do SUS. É um período que também deverá sofrer algum incremento, mas numa intensidade muito menor que a do período vermelho.

 

Gráfico 4.12

O gráfico abaixo mostra os óbitos pela data efetiva do óbito do Brasil e pelo status de vacinação da pessoa dos 154 municípios do Brasil que possuem mais de 200.000 habitantes, que o usuário escolher.

O atraso na apuração dos óbitos faz com que os valores dos gráficos de óbitos pela data efetiva do falecimento do paciente seja menor nas datas mais recentes, pois os óbitos dessas datas ainda não foram apurados e lançados no sistma. Para demarcar os períodos do gráfico onde os valores provavelmente estão subnotificados de acordo com o histórico dos atrasos nas apurações no município escolhido pelo usuário, duas faixas, uma vermelha e outra amarela, foram inseridas nos gráficos.

A porção do gráfico à direita tingida por uma barra vermelha corresponde ao período recente, onde temos o histórico que menos de 75% dos óbitos estão esclarecidos e foram inseridos na base SRAG na data de sua publicação. Os números desse período historicamente possuem grande subnotificação e aumentarão bastante nos próximos dias, quando os óbitos pendentes forem esclarecidos e lançados nas bases de dados.

Já na área marcada de amarelo, historicamente 75% dos óbitos já estão contabilizados e correspondem ao período no qual os 25% restantes são lançados nos sistemas do SUS. É um período que também deverá sofrer algum incremento, mas numa intensidade muito menor que a do período vermelho.

 

Atraso das Notificações de Óbitos

Os próximos gráficos são importantes para entendermos o comportamento do atraso das notificações, que é o tempo entre a data do óbito e o seu registro no sistema do SUS. O grande atraso nas notificações faz com que os gráficos de óbitos por data de notificação usualmente tragam uma visão pessimista, pois os óbitos lançados em um dia normalmente englobam muitos óbitos que ocorreram há muito tempo. De forma análoga, faz com que os gráficos de óbitos por data real tenham uma visão otimista, já que nem todos óbitos estão registrados, podendo dar a impressão de haver uma queda nos óbitos. O box-plot permite entender a relação entre os dois gráficos e como o atraso nas notificações pode estar distorcendo ambos gráficos.

Para dar uma visão mais precisa, dividimos o gráfico do box-plot em dois. Um para os casos dados como encerrados e outro para os óbitos ainda em aberto no sistema do SUS.

O atraso nas notificações é muito relacionado ao processo de notificação de óbitos do SUS. Os hospitais preenchem uma ficha sobre o caso, que no pior caso pode ser em papel, que vai sendo atualizada de acordo com a evolução do paciente. Na base de dados há a informação da data do óbito e a data quando o registro foi inserido no sistema do SUS. O atraso é calculado como a diferença entre essas duas datas. Esse gráfico é meio diferente, chamado de box plot ou diagrama da caixa. Cada linha vertical dele é a distribuição de valores que o atraso apresenta para cada um dos itens em destaque no gráfico. Na Wikipedia tem um artigo que explica esse gráfico em Português.

Vou traduzir o que esse gráfico do Brasil de exemplo ao lado está dizendo: Que a mediana do atraso entre a data da morte e a digitação do registro no sistema do SUS é de 6 dias para o Brasil. Ela está representada como a linha horizontal que divide o retângulo em duas partes. A mediana é um tipo especial de média (estatísticos, é pra simplificar e não ser rigoroso, ok?), significa que esse é o tempo mais comum do atraso. Outro indicador importante no nosso caso é o "terceiro percentil", que indica o valor máximo que divide 75% dos dados disponíveis. Esse valor, no gráfico de exemplo é de 13 dias. É a parte superior do retângulo. Isso significa que 75% dos óbitos são notificados em até 13 dias, no exemplo. Esses dois números são muito usados para indicar quais são as expectativas mais razoáveis para uma determinada variável.

Dessa forma, pegando-se o valor do terceiro quartil, chegaríamos a conclusão no exemplo é bastante usual que os óbitos estejam refletidos no sistema do SUS entre 6 e 13 dias, pois isso englobaria 75% dos casos que foram analisados. O gráfico mostra que o valor máximo em "condições normais" (não vou entrar nesse mérito) ficaria em 29 dias. Condições excepcionais levaram a atrasos superiores de até 70 dias no exemplo, mas são casos mais raros. Qual seria o resumo desse exemplo? Que é razoável pensarmos que cerca de 75% dos óbitos ocorridos até hoje, estejam no sistema do SUS em em 13 dias. Se quisermos um valor super preciso, seria necessário um período maior, de 29 dias. Mas se quisermos englobar até as situações atípicas, que são os casos raros que fogem do padrão comum, o atraso pode ultrapassar 70 dias.

box-plot

Gráfico 4.13

O gráfico abaixo com Box Plots do atraso do Brasil e de todos os estados para os óbitos classificados como encerrados que foram digitados no sistema do SUS nos 30 dias anteriores à divulgação da base SRAG.

 

Gráfico 4.14

O gráfico abaixo com Box Plots do atraso do Brasil e de todos os estados para os óbitos ainda não encerrados.

 

Internações na base SRAG

Nessa seção iremos mostrar as informações de internações presentes na base SRAG.

Gráfico 4.15

O gráfico abaixo mostra as internações registradas em todo Brasil separadas pelo tipo de Evolução do paciente. Conseguimos separar os pacientes que foram curados (CURA), os que vieram a óbito por COVID (OBITO COVID), por outras doenças respiratórias consideradas SRAG (OBITOS OUTRAS SRAG), do que possuiam uma SRAG mas faleceram por outro motivo (OBITO OUTRAS CAUSAS), os pacientes que não se sabe se tiveram alta ou vieram a óbito (IGNORADO), os óbitos que ainda estão em investigação para determinar a causa da morte (OBITO EM INVESTIGACAO). Por fim, temos os casos em aberto (EM ABERTO), que são pacientes em que a base não informa qual foi o desfecho do caso. Nas internações mais recentes provavelmente os casos em aberto são pacientes que continuam internados. Nas internações mais antigas é possível que sejam internações onde o hospital não comunicou ao Ministério da Saúde a alta do paciente. É possível afirmar isso pois os óbitos da base SRAG são muito próximos dos registrados nos registro civil, mostrando que não há uma disparidade nos óbitos.

 

Gráfico 4.16

O gráfico abaixo mostra as internações registradas em um estado específico, que o usuário escolher na barra abaixo, separadas pelo tipo de Evolução do paciente.

 

Gráfico 4.17

O gráfico abaixo mostra as internações registradas em um estado específico, que o usuário escolher na barra abaixo, separadas pelo tipo de Evolução do paciente para os 154 municípios do Brasil que possuem mais de 200.000 habitantes.

 

Gráfico 4.18

O gráfico abaixo mostra as internações registradas em todo Brasil na penultima edição da base SRAG e as novas internações que surgiram na última edição.

 

Gráfico 4.19

O gráfico abaixo mostra as internações registradas em um estado específico, que o usuário escolher na barra abaixo, da penultima edição da base SRAG e as novas internações que surgiram na última edição.

 

Gráfico 4.20

O gráfico abaixo mostra as internações registradas em um estado específico, que o usuário escolher na barra abaixo, da penultima edição da base SRAG e as novas internações que surgiram na última edição, para os 154 municípios do Brasil que possuem mais de 200.000 habitantes.

 

Gráfico 4.21

O gráfico abaixo mostra a mortalidade por COVID dos pacientes internados em todo Brasil. Esse percentual não considera os óbitos por outras SRAG que não sejam COVID ou por portadores do Corona virus que morreram de outras causas.

 

Gráfico 4.22

O gráfico abaixo mostra a mortalidade por COVID dos pacientes internados em um estado específico, que o usuário escolher na barra abaixo. Esse percentual não considera os óbitos por outras SRAG que não sejam COVID ou por portadores do Corona virus que morreram de outras causas.

 

Gráfico 4.23

O gráfico abaixo mostra a mortalidade por COVID dos pacientes internados em um municipio específico, que o usuário escolher na barra abaixo, para os 154 municípios do Brasil que possuem mais de 200.000 habitantes, que incluem todas as capitais. Esse percentual não considera os óbitos por outras SRAG que não sejam COVID ou por portadores do Corona virus que morreram de outras causas.

 

Gráfico 4.24

O gráfico abaixo mostra o status de vacinação dos pacientes internados com suspeita de SRAG em todo Brasil. Esse percentual não considera os óbitos por outras SRAG que não sejam COVID ou por portadores do Corona virus que morreram de outras causas.

 

Gráfico 4.25

O gráfico abaixo mostra o status de vacinação dos pacientes internados com suspeita de SRAG em um estado específico, que o usuário escolher na barra abaixo. Esse percentual não considera os óbitos por outras SRAG que não sejam COVID ou por portadores do Corona virus que morreram de outras causas.

 

Gráfico 4.26

O gráfico abaixo mostra o status de vacinação dos pacientes internados com suspeita de SRAG em um municipio específico, que o usuário escolher na barra abaixo, para os 154 municípios do Brasil que possuem mais de 200.000 habitantes, que incluem todas as capitais. Esse percentual não considera os óbitos por outras SRAG que não sejam COVID ou por portadores do Corona virus que morreram de outras causas.

 

Outras análises na base SRAG

Gráfico 4.27

O gráfico abaixo mostra o percentual dos óbitos de cada diferente classificação de SRAG, inclusive a COVID, no Brasil e em todos os estados.

 

Metodologia


A maioria dos websites de Data Science ligados à COVID se divide em duas grandes categorias. A primeira engloba aqueles que permitem a visualização dos dados disponibilizados por órgãos oficiais ou iniciativas que coletam, agrupam e organizam informações de diversas fontes primárias, geralmente de países distintos. O segundo grupo de sites foca no desenvolvimento de modelos preditivos avançados, na tentativa de antever a evolução dos efeitos da pandemia no futuro. Esses modelos computacionais têm o potencial de contribuir muito mais para o planejamento de ações de combate à COVID, pois permitem prever a evolução da pandemia. Além disso, constituem um desafio técnico fascinante que tem atraído diversos cientistas de dados no mundo todo.

Infelizmente, na questão específica da COVID, vários modelos computacionais falharam catastroficamente em suas previsões, em particular aqueles criados pelo Imperial College de Londres. Todos esses modelos se baseiam em parâmetros técnicos que, na verdade, são as premissas das quais partem os cientistas responsáveis. Ao nosso ver, no entanto, o que se sabe a respeito da pandemia ainda é muito pouco para que se possam estabelecer premissas robustas para os modelos. No caso específico do Brasil, enfrentamos desafios ainda maiores na construção dos modelos, pois há muita irregularidade na notificação de casos e óbitos, o que torna os modelos ainda mais instáveis. Notamos também que essa irregularidade é tão grande que a simples elaboração de "dashboards" de visualização dos dados fornecidos pelo governo brasileiro não permite sequer a dedução intuitiva de como a pandemia evoluirá a curto prazo.

Diante desse cenário, optamos por desenvolver uma ferramenta de visualização dos dados da COVID a partir de um tratamento matemático robusto que atenue as oscilações nas notificações e permita enxergar claramente as tendências de evolução dos casos de COVID, sem o risco de partir de premissas infundadas. Ou seja, optamos por não desenvolver modelos preditivos, diante do grau de dificuldade de obtermos premissas sólidas e científicas para embasar a modelagem.

O tratamento matemático que escolhemos originalmente foi a aplicação do filtro Savitzky-Golay aos dados da COVID. Desde novembro estou usando um filtro mais sofisticado com base em modelos aditivos generalizados.

Também optamos por focar nas informações dos óbitos, uma vez que pelo menos 80 por cento das pessoas contaminadas pelo vírus são assintomáticas ou apresentam sinais muito leves da doença e, por isso, não procuram os serviços de saúde e passam ao largo das estatísticas oficiais. A contagem de óbitos é a métrica mais triste nesta realidade na qual estamos inseridos, mas é a que oferece a maior confiabilidade e a precisão necessárias para obtermos informações robustas e permitir análises mais claras do comportamento atual da pandemia.

Como Efetuar a Leitura do Gráfico de Tendências

O sucesso dos gráficos de tendências, que publicávamos regularmente nas mídias sociais, foi o principal motivo que nos levou a desenvolver essa página web. Embora seja um gráfico bastante técnico, na nossa opinião, é um dos mais sensíveis para entendermos o crescimento exponencial da COVID. Para tanto, basta observar a inclinação da curva: se estiver subindo, é porque há um aumento no crescimento exponencial de óbitos e, analogamente, a taxa exponencial de óbitos está reduzindo, se a curva estiver descendo. Quando o total de óbitos parar de crescer, ou seja, quando não houver mais mortes, a curva cai na vertical.

Outra peculiaridade desse gráfico é que a variável tempo não está presente nos eixos do gráfico, uma vez que o eixo X (horizontal) mostra o total de óbitos, enquanto que o eixo Y (vertical) indica a soma dos óbitos ocorridos nos sete dias anteriores. Essa soma, na verdade, é um indicativo bastante preciso da variação da taxa de óbitos, pois caso o total de óbitos nos sete dias anteriores seja maior, é um sinal claro há um crescimento na taxa de óbitos, e, de forma análoga, caso o total acumulado nos últimos sete dias seja menor, há uma redução na taxa de óbitos. O uso da soma dos sete dias anteriores, em vez dos óbitos notificados em um último dia, também é um mecanismo que contribui para reduzir a influência da irregularidade nas notificações de óbitos na forma da curva. Mais uma vez lembramos que os visitantes em notebooks e desktops podem obter as datas correspondentes à cada trecho da curva, bastando passar o cursor sobre o ponto de interesse.

Agora que o site está mais completo, com diversos tipos de gráficos, a importância do gráfico de tendências fica mais compreensível. Pequenas variações no crescimento ou descréscimo da taxa de óbitos dificilmente é percebida em qualquer outro gráfico, inclusive os que usam escala logaritma em um dos eixos, mas causa uma grande variação no gráfico de tendências.

O gráfico de tendências usa escala logaritma nos seus dois eixos, o que pode ser um pouco intimidador para quem não é da área de exatas, mas o uso dessa escala tem um objetivo bem simples: o de transformar as curvas de crescimento exponencial, característica do comportamento de qualquer virus, em retas, mais uma vez para facilitar a visualização das informações. Por fim, lembramos que os visitantes que estiverem usando um tablet, notebook ou desktop, basta passar o mouse ou o dedo sobre um ponto de uma das curvas do gráfico para ter acesso a informações mais detalhadas sobre a curva, tais como os valores e a data que correspondem ao ponto da curva selecionado.

Quem Somos


O nome Zero Bias foi escolhido por indicar isenção. Bias, uma palavra da língua inglesa, é normalmente traduzida em viés. Tratando-se de estatística, bias possui uma conotação ainda mais forte: a de distorção ou tendenciosidade intencional. O nome desse site, portanto, significa sem distorção ou tendenciosidade no sentido estatístico estrito.

Esse site é um projeto pessoal meu, Lorenzo Ridolfi, para o qual dedico o meu tempo exclusivamente pessoal. Todas as ideias e opiniões aqui presentes não possuem nenhuma relação com quaisquer instituições, empresas, projetos, grupos ou pessoas que eu possuo qualquer tipo de vínculo. Não há nenhum alinhamento com qualquer ideologia ou financiamento de terceiros. Todas as despesas de hospedagem do site na nuvem são exclusivamente de minha responsabilidade como pessoa física e não recebo qualquer tipo de remuneração pelo tempo que me dedico ao desenvolvimento e manutenção do site. Posso ser encontrado no Twitter como @lorenzoridolfi ou no LinkedIn.

Créditos

As informações apresentadas neste site têm como fontes o site oficial da COVID do Ministério da Saúde Painel da COVID, o Open Data SUS para a base de SRAG e o Our World in Data.
A ideia original dos gráficos de tendência, aperfeiçoados neste site, é do físico Aatish Bhatia, como se vê na página Covid Trends.

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Todos os dados apresentados neste site foram publicados de boa-fé, com a finalidade exclusiva de informar. Não oferecemos nenhuma garantia quanto à integridade, confiabilidade e precisão dessas informações, até mesmo porque todos esses dados foram coletados ou produzidos por terceiros. O leitor estará por sua conta e risco se tomar qualquer atitude com base nas informações aqui apresentadas.

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