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Novo método permite antecipar alerta oficial de início de surto da gripe

Investigadores do Instituto Gulbenkian de Ciência (IGC) criaram um novo método que, sustentam, consegue antecipar, num mês, o alerta oficial de início da epidemia da gripe, permitindo melhorar a resposta das unidades de saúde.

O método consiste num modelo matemático e computacional que cruza dados de diferentes fontes de informação, possibilitando calcular a probabilidade do começo do surto quando há mudanças no número de casos.

Atualmente, o método de vigilância usado nos países europeus, incluindo Portugal, apenas permite declarar o surto de gripe depois de, nomeadamente, terem sido confirmados laboratorialmente casos suspeitos reportados por médicos, com o alerta a ser dado "com alguma frequência" após o pico da infeção, disse hoje à Lusa a investigadora do IGC e coordenadora do trabalho, Joana Gonçalves-Sá.

O modelo matemático e computacional criado pelos investigadores do IGC acrescenta, para Portugal, aos dados oficiais, como a taxa de incidência da gripe e o número de casos suspeitos transmitidos pelos médicos e confirmados em laboratório, informações provenientes das pesquisas feitas no motor de busca Google para o termo 'gripe' e seus sintomas e das chamadas para a linha telefónica de triagem Saúde 24.

Segundo Joana Gonçalves-Sá, o novo método, ao calcular a probabilidade de início da epidemia gripal, quando o número de casos começa "a aumentar de uma forma mais consistente", permite antecipar os alertas oficiais e melhorar a resposta dos serviços de saúde no pico da infeção.

A coordenadora do Grupo de Ciência e Política do IGC sublinhou que, quando os alertas oficiais são emitidos, os hospitais estão em dificuldades, com as urgências sobrelotadas, porque não tiveram tempo para se preparar, reforçar as equipas de médicos e enfermeiros, vagar quartos, encomendar medicamentos.

O novo método poderá ser usado em vários países como complemento ao método de vigilância em vigor para a gripe, e servirá, de acordo com os seus autores, para antecipar o começo de outros surtos, como o da dengue ou o do calor, ao cruzar igualmente dados de diferentes fontes de informação.

Os resultados do estudo do Instituto Gulbenkian de Ciência foram recentemente publicados na revista científica PLoS Computational Biology.

Lusa


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