Cientistas reconhecem erros nas estimativas da OMS: Número de mortes por COVID
Pesquisadores da Organização Mundial da Saúde explicam erros nas estimativas de mortalidade de alto perfil para a Alemanha e a Suécia.
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| Originalmentem em: nature.com/ |
Cientistas que trabalham com a Organização Mundial da Saúde (OMS) corrigiram alguns erros surpreendentes em suas estimativas de quantas mortes a pandemia causou , após uma enxurrada de perguntas sobre o relatório original da OMS, divulgado no início de maio.
Em uma revisão de um artigo técnico sobre seus métodos, os pesquisadores reduziram a estimativa de mortes relacionadas à pandemia da Alemanha em 37%, reduzindo sua taxa de mortalidade em excesso abaixo das do Reino Unido e da Espanha 1 . Eles também aumentaram sua estimativa para a Suécia em 19% (veja 'Estimativas corrigidas das taxas de mortalidade por pandemia').
Fontes: OMS/ Ref.1
O estudo da OMS divulgado em 5 de maio estimou taxas de mortalidade excessivas – o que significa o aumento da mortalidade acima dos níveis esperados – para 194 países. A organização informou que entre 13,3 milhões e 16,6 milhões de pessoas morreram em todo o mundo de janeiro de 2020 a dezembro de 2021 por causa da pandemia, mais de 2,5 vezes o número de mortes relatadas por COVID-19. A estimativa foi mais conservadora do que outras análises de excesso de mortes (veja 'O verdadeiro pedágio do COVID').
Fontes: Our World in Data/ The Economist /IHME/OMS
Mas alguns observadores logo expressaram preocupação com os números de alguns países, particularmente a Alemanha. Acredita-se que tenha lidado com o COVID-19 melhor do que muitos outros países da Europa, mas a OMS estimou sua taxa de mortalidade em excesso como maior do que muitos de seus vizinhos.
“Quase imediatamente, percebemos que havia um problema”, diz Jon Wakefield, estatístico da Universidade de Washington em Seattle que lidera o projeto global de mortes por COVID-19 da OMS e twittou publicamente o artigo revisado em 18 de maio. Ele diz que a equipe está agora no processo de reexaminar todas as suas estimativas.
O projeto da OMS é um modelo vivo, que os pesquisadores disseram que sempre seria atualizado à medida que os demógrafos obtivessem mais informações. A organização ainda não alterou os números no site do projeto (consulte go.nature.com/3azupk5 ). Atualizações sistemáticas oficiais de estimativas de excesso de mortalidade – inclusive para Alemanha e Suécia – seguirão “na próxima iteração planejada ainda este ano”, diz Somnath Chatterji, consultor sênior da Divisão de Dados, Análise e Entrega para Impacto da OMS em Genebra, Suíça.
Os erros são importantes porque o estudo da OMS rapidamente recebeu atenção da mídia mundial como uma estimativa oficial do número real de vidas perdidas como resultado da pandemia. O projeto também é politicamente sensível: alguns críticos usaram o primeiro conjunto de estimativas incorretas para desafiar a política de pandemia da Alemanha. E o governo da Índia contesta a estimativa da OMS de 3,3 milhões a 6,5 milhões de mortes no país, que é cerca de 10 vezes maior que o número oficial de mortes por COVID-19 da Índia. (Outros pesquisadores dizem que a estimativa da OMS é mais confiável do que a do governo indiano; o número da OMS também está de acordo com vários outros estudos.)
Em entrevista à Nature , Wakefield explicou os problemas que sua equipe encontrou em seu trabalho. “Queremos divulgar isso porque está errado. Precisamos corrigir isso”, diz.
A grande imagem
Para descobrir quantas pessoas morreram por causa da pandemia , os pesquisadores modelam todas as mortes no período e subtraem uma linha de base das mortes esperadas (aquelas que teriam ocorrido na ausência de uma pandemia). O que resta são as mortes acima da norma: uma medida mais confiável da mortalidade relacionada à pandemia do que os números oficiais fornecem, porque muitos países subnotificaram ou perderam mortes por COVID.
Esse tipo de projeto pode fornecer apenas aproximações, porque requer modelagem complexa e revisão regular à medida que novos dados chegam. Por exemplo, apenas 100 países do mundo até agora relataram dados nacionais de mortes a cada mês por pelo menos parte do período de pandemia , diz a OMS. Ainda assim, os números da OMS mostraram que alguns países, como Índia, Rússia e Egito, subestimaram massivamente suas mortes por COVID-19: o excesso de mortes desses países durante 2020-21 foi muito maior do que o número oficial de COVID-19. As estimativas também mostraram os países que tiveram muito mais mortes do que os níveis normais – vários deles na América do Sul. O Peru se destaca, com um aumento de mortes que quase dobrou sua mortalidade habitual nesses dois anos.
O que surpreendeu os críticos, no entanto, foram alguns dos resultados para países ricos que relatam dados de mortes oportunas, como Alemanha e Suécia. O problema parecia estar na forma como as mortes esperadas haviam sido modeladas. Poucas horas após a publicação dos resultados da OMS, comentaristas no Twitter apontaram que a previsão da organização de mortalidade esperada na Alemanha em 2020-21 era surpreendentemente baixa, elevando os números de mortes em excesso.
Onde a OMS errou
Os pesquisadores modelam a mortalidade esperada extrapolando tendências históricas. Por exemplo, o World Mortality Dataset (WMD), um projeto amplamente citado, usa uma extrapolação linear de mortes em 2015-19 para explicar as tendências de mortalidade subjacentes. Um pesquisador desse projeto, o economista Ariel Karlinsky, da Universidade Hebraica de Jerusalém, em Israel, também fez parte da equipe técnica de Wakefield. No entanto, o grupo da OMS usou uma função matemática chamada spline de placa fina para estimar as mortes esperadas para 2020-21. Infelizmente, comentaristas no Twitter observaram que essa função parecia ser muito sensível a uma ligeira queda nas mortes da Alemanha em 2019; também previu um declínio nas mortes em 2020 e 2021 (consulte 'O quebra-cabeça alemão').
Fontes: World Mortality Dataset/WHO/J. Wakefield
“Extrapolar um spline é uma prática ruim conhecida”, diz Jonas Schöley, demógrafo do Instituto Max Planck para Pesquisa Demográfica em Rostock, Alemanha. A Nature conversou com outros demógrafos, que concordam.
Schöley foi convidado a examinar o documento técnico da OMS em abril e diz que alertou Wakefield de que extrapolações de spline podem levar a “previsões de tendências erráticas”. Mas naquela época, os dados e estimativas haviam sido gravados pela equipe da OMS; Schöley estava sendo consultado para verificar um aspecto diferente do trabalho.
Após as críticas, Wakefield e a equipe da OMS reexaminaram seu método de extrapolação. Mas eles descobriram um segundo problema, que acabou sendo uma preocupação maior: seus dados para mortes reais na Alemanha não correspondiam aos dados brutos dos escritórios de estatística alemães, também coletados em projetos como o WMD. Essa incompatibilidade afetou não apenas as mortes relatadas em 2020 e 2021, mas também os dados históricos de 2015-19. Isso desempenhou um papel importante em sua baixa extrapolação de mortes esperadas.
A incompatibilidade ocorreu porque os cientistas da OMS ajustaram – ou “escalonaram” – os dados brutos de mortalidade. A OMS costuma fazer isso para dados que recebe de países, diz Wakefield. Isso pode ser por um bom motivo: a organização tenta se ajustar a subnotificações, inconsistências com outros fluxos de dados ou erros de 'completude' - quando os dados de mortalidade dos últimos meses devem aumentar à medida que mais resultados chegam, por exemplo. Mas era menos óbvio que esse processo se aplicasse à Alemanha, um país com relatórios detalhados de mortalidade. “Precisamos examinar a maneira como o ajuste para subnotificação é realizado”, diz Wakefield.
A equipe de Wakefield voltou aos dados brutos e usou uma extrapolação linear para 2020 e 2021 (veja 'Mortes revisadas da Alemanha'). Ironicamente, a extrapolação de spline nos dados brutos fornece resultados semelhantes, acrescenta Wakefield. O efeito geral reduz as estimativas do excesso de mortes na Alemanha em 2020-21 de 195.000 para 122.000 (com um intervalo entre 101.000 e 143.000). Sua taxa de mortalidade excessiva cai para 72,7 por 100.000 pessoas por ano, em comparação com 116 por ano no relatório anterior da OMS.
Fontes: World Mortality Dataset/WHO/J. Wakefield
Os pesquisadores também corrigiram os números da OMS para a Suécia, após críticas semelhantes. Um grupo que pesou foi o COVID-19 Actuaries Response Group – um fórum de atuários principalmente do Reino Unido que examinaram regularmente o impacto da pandemia na mortalidade. Em 16 de maio, o grupo postou um blog observando que os números de mortes da Suécia no relatório da OMS não correspondiam aos do Statistics Sweden ( go.nature.com/3nctx5s ). De fato, os números da OMS pareciam diferir das fontes oficiais de relatórios para muitos países europeus.
Acabou sendo os mesmos dois problemas: a técnica de spline e o dimensionamento. Mais uma vez, a equipe de Wakefield revisou sua abordagem para usar a extrapolação linear em dados brutos (consulte 'Mortes revisadas da Suécia'). Neste caso, a taxa anual de mortalidade excessiva da Suécia subiu de 55,8 para 66,1 por 100.000. Schöley atribui a Wakefield a rápida abordagem da questão. “Um modelo sobre como lidar com uma revisão pública honesta por pares”, twittou Schöley .
Fontes: World Mortality Dataset/WHO/J. Wakefield
Outros países europeus também podem ser afetados pela escala de números de mortes da OMS – a Noruega é outro que os críticos levantaram dúvidas. Wakefield diz que sua equipe agora revisitará os procedimentos de dimensionamento da OMS, bem como a maneira como extrapola os dados históricos. “Não acho que faça uma grande diferença para a maioria dos países”, diz ele.
As revisões aproximam os números da OMS para a Alemanha muito mais próximos dos de outro modelo, produzido pela The Economist . Mas um terceiro modelo, do Institute for Health Metrics and Evaluation (IHME) em Seattle, Washington, publicado no The Lancet , é agora um outlier 2 . Ele estima mais de 200.000 mortes em excesso para a Alemanha. “ O método Economist é o mais transparente e defensável”, escreveu a equipe de Wakefield em seu artigo técnico.
Solicitado a comentar, Haidong Wang, demógrafo e especialista em saúde populacional do IHME, respondeu apenas que as diferenças nas estimativas gerais podem surgir de como os modelos tratam os dados de mortalidade, incluindo como os números são ajustados para problemas de sub-registro e completude, e como modelos estimam a mortalidade esperada.
Como comparar países
Assim que os resultados da OMS saíram, pesquisadores, políticos, jornalistas e outros os usaram para comparar países. Alguns os viram como uma maneira de avaliar as respostas políticas das nações à pandemia.
Uma sutileza com isso é que as taxas de mortalidade em excesso não são a única métrica útil. Outra é a proporção de mortes acima da norma em um país, que pode dar resultados ligeiramente diferentes. Por exemplo, as mortes da Alemanha na pandemia foram 6,5% acima do normal, enquanto na Suécia foram 7,5% mais altas (embora a taxa de mortalidade em excesso per capita da Alemanha seja maior que a da Suécia; veja 'Mortes acima do normal'). Esses números vêm com uma série de incertezas – ou “intervalos confiáveis”, como os pesquisadores se referem a eles. Ainda assim, mesmo quando os intervalos confiáveis de dois países se sobrepõem, o país com a estimativa central mais alta tem uma probabilidade maior de realmente ter uma taxa de mortalidade em excesso mais alta, diz Wakefield.
Fontes: J. Wakefield/OMS
Os demógrafos estão experimentando outras maneiras de mostrar esses intervalos (consulte 'Visualizando a incerteza'). Este gráfico, que relata as taxas de mortalidade em excesso, incluindo os números revisados da Alemanha e da Suécia, foi gerado por Victoria Knutson, estudante de doutorado da Universidade de Washington, coautora do artigo técnico revisado sobre os métodos de estudo da OMS.
Fontes: J. Wakefield/V. Knutson
Um problema maior com as comparações é que, embora os números da taxa de mortalidade mostrem o quanto as nações foram atingidas pela pandemia em relação umas às outras, isso é em parte um reflexo das diferenças demográficas entre elas. Se alguém quiser estimar o sucesso relativo da estratégia de mitigação da pandemia de um país, diz Schöley, é crucial usar números ajustados para a demografia específica desse país, porque o risco de mortalidade por COVID-19 é maior para idosos e homens. Wakefield diz que esse ajuste daria uma imagem mais sutil, mas que a OMS não divulgou as taxas globais de mortalidade em excesso ajustadas por idade porque estimativas confiáveis de mortalidade específicas por idade não estão disponíveis em muitos lugares.
Algumas organizações estão relatando dados provisórios usando taxas de mortalidade padronizadas por idade. Por exemplo, o Escritório de Estatísticas Nacionais do Reino Unido o faz em suas comparações de mortalidade por todas as causas em toda a Europa , embora ainda não tenha incluído dados até o final de 2021.
Outros pesquisadores, incluindo Schöley, adotaram uma abordagem relacionada, relatando em preprints 3 , 4 como a expectativa média de vida – calculada usando taxas de mortalidade específicas por idade – mudou durante a pandemia em mais de 20 países. Com base nesses cálculos, por exemplo, o Reino Unido se saiu pior do que a Espanha e a Itália em termos de expectativa de vida perdida nos últimos dois anos, embora os três países tenham números de mortes em excesso amplamente semelhantes. Espanha, Itália e Alemanha têm valores aproximadamente iguais para a expectativa de vida, e a Suécia e outras nações escandinavas haviam recuperado até o final de 2021 as perdas médias de expectativa de vida causadas pela pandemia (consulte 'Perdas de expectativa de vida').
Fonte: Ref. 3
Os números também mostram que os Estados Unidos tiveram um desempenho pior do que muitas nações comparativamente ricas – tendo perdido mais de dois anos de expectativa de vida média em comparação com 2019.
Os cálculos de expectativa de vida, no entanto, tendem a dar mais peso às mortes prematuras em pessoas mais jovens – porque mais anos de vida são perdidos nesses casos. Os Estados Unidos também viram um notável excesso de mortes em faixas etárias mais jovens, dizem os demógrafos.
Refletindo sobre as correções, Wakefield admite que os erros foram infelizes. "Olha, nós entendemos errado", diz ele. “E eu não tenho nenhum problema com isso, para ser honesto. Porque isso é ciência, certo? Se alguém te criticar, vamos corrigir. Não significa que tudo está errado. O que eu acho que isso realmente significa é que temos uma abordagem muito transparente e que estamos dispostos a tomar nota das críticas fundamentadas.”
“Espero que as pessoas percebam que não é possível acertar todos os países na primeira vez, e definitivamente acho que nossas estimativas são mais confiáveis do que as do IHME e do The Economist ”, acrescenta.
As maiores incertezas nos estudos de excesso de mortes, diz ele, não estão em países europeus ricos em dados, mas em países que não publicam dados oportunos de mortalidade por todas as causas. Para esses países, os demógrafos devem usar modelos de computador para estimar o que provavelmente foi a mortalidade, com base em outros países com características semelhantes e em quaisquer pesquisas que dêem uma dica de mortes regionais.
Esse procedimento difícil é o que a equipe da OMS passou a maior parte do tempo, diz Wakefield. São esses resultados que têm maior probabilidade de mudar em atualizações subsequentes, se mais dados sobre mortalidade puderem ser coletados, usando medidas como pesquisas e estatísticas oficiais. “Se pudéssemos obter alguns dados para muitos países da África, isso seria uma grande mudança”, diz ele.
Natureza 606 , 242-244 (2022)
doi: https://doi.org/10.1038/d41586-022-01526-0
Referências
Knutson, V., Aleshin-Guendel, S. Karlinsky, A., Msemburi, W. & Wakefield, J. Preprint em https://arxiv.org/abs/2205.09081 (2022).
Colaboradores da mortalidade por excesso de COVID-19. Lancet 399 , 1513-1536 (2022).
PubMed Artigo Google Scholar
Scholey, J. et ai. Pré-impressão em medRxiv https://doi.org/10.1101/2022.02.23.22271380 (2022).
Masters, RK, Aron, LY & Woolf, SH Preprint em medRxiv https://doi.org/10.1101/2022.04.05.22273393 (2022).
Originalmentem em: https://www.nature.com/
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