COVID-19 E SEUS DESDOBRAMENTOS
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Paulo Coutinho
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Além disso, não temos nenhuma obrigação de atualizar, modificar ou aditar esse material e, tampouco, notificar o
leitor sobre quaisquer eventos, assuntos aqui declarados ou qualquer opinião, projeção, previsão ou estimativa aqui
contempladas que eventualmente mudarem ou se tornarem imprecisas posteriormente.
Destaques desta atualização (10 de junho)
3
Hospitalizações – Alguns estados mostram indícios de estabilização das hospitalizações após
mostrarem tendência de aumento na segunda quinzena de maio. SP, RJ, RS e MG são alguns
exemplos.
Vacina – Ontem, foram registradas 1,2 milhões de pessoas vacinadas. É o segundo dia acima de
1,0 milhão. No Brasil, já foram vacinadas 52,6 milhões de pessoas (Slide 7). O País é o quarto no
ranking dentre os que mais aplicaram doses (Slide 8).
Vacina 2 - O País já tem disponibilidade de insumos e doses prontas em território nacional para
aplicar 127 milhões de doses. Nesta semana, são esperadas 2,4 milhões de doses da Pfizer e 3,0
milhões de Janssen. A Fiocruz receberá IFA para a produção nacional de 6 milhões de
Astrazeneca neste sábado e 12 milhões no próximo dia 23 de junho.
Internacional – Argentina, Uruguai e Chile já mostram estabilização dos novos casos (Slide 49 e
No dia 9 de junho, o número global de novos casos registrados de Covid -19 foi 420.967. A Índia continua sendo o País com maior número de novos casos, apesar de o surto ter perdido força nas últimas semanas.
Testes positivos de Covid-19
1(média móvel de 7 dias)
Covid 19 - atualização diária
Covid-19 – principais estatísticas
4
Fonte: CDC, Ministério da Saúde da Itália, John Hopkins, Mar Asset Management
1 Consideramos o início do surto como o primeiro dia
com mais de 10 novos casos confimardos em cada país. 0 50,000 100,000 150,000 200,000 250,000 300,000 350,000 400,000 450,000 1 32 60 91 121 152 182 213 244 274 305 335 366 397 425 456 Italy USA France Spain Brazil India
# mortes # casos Novos Novos (T-1) Delta Rt Totais Novos Total % de morte Brazil 2,272 81,132 85,748 52,911 32,837 1.4 17,122,877 2,723 479,515 2.8% Italy 2,100 70,209 2,198 1,894 304 0.8 4,237,790 77 126,767 3.0% United Kingdom 1,922 68,295 7,322 5,973 1,349 1.7 4,551,694 6 128,124 2.8% Argentina 1,860 90,185 29,757 31,137 -1,380 1.0 4,038,528 605 83,272 2.1% USA 1,820 101,542 20,779 15,150 5,629 1.3 33,414,024 432 598,764 1.8% Mexico 1,798 19,141 3,855 3,449 406 1.4 2,441,866 253 229,353 9.4% Spain 1,711 79,158 4,427 3,504 923 1.0 3,715,454 23 80,332 2.2% France 1,647 91,561 5,569 6,021 -452 0.7 6,135,792 65 110,364 1.8% Sweden 1,423 105,755 1,165 2,671 -1,506 0.7 1,081,898 16 14,562 1.3% Switzerland 1,270 81,783 0 429 -429 0.0 698,798 7 10,851 1.6% Austria 1,202 73,113 366 243 123 1.0 647,688 3 10,650 1.6% Germany 1,079 44,759 3,275 2,253 1,022 0.9 3,715,870 95 89,592 2.4% Netherlands 1,040 98,080 1,732 1,436 296 0.7 1,695,034 5 17,977 1.1% Russia 842 34,939 10,271 9,843 428 1.1 5,096,657 393 122,802 2.4% India 260 21,357 93,463 92,596 867 0.7 29,182,532 2,177 355,705 1.2% Finland 174 16,948 126 113 13 1.1 93,520 0 959 1.0% Norway 148 23,923 212 188 24 0.7 127,466 5 789 0.6% Japan 109 6,056 2,245 1,883 362 0.8 768,311 96 13,801 1.8% South Korea 39 2,856 611 601 10 1.1 146,302 2 1,979 1.4% China 3 63 22 16 6 1.0 90,841 0 4,619 5.1% Grand Total 980 22,681 420,967 368,310 52,657 1.0 173,945,428 20,840 7,515,548 4.3% # Mortes
• Israel continua avançando cada vez mais no processo de imunização. Em um primeiro momento, o esperado é que as hospitalizações reduzam e m uma velocidade ma is acentuada do que o crescimento dos cas os, pois os prime iros grupos a se re m vacinados são formados por pessoas com maior risco de apresentar sintomas sérios.
• O Brasil está relativamente avançado no processo de vacinação em comparação aos países em desenvolvimento.
Vacinação já está avançada em diversos países
Doses de vacinas contra Covid-19 aplicadas por
100 habitantes
5
Fonte: Our World in Data, Bloomberg, Mar Asset Management
Doses de vacinas contra Covid-19 aplicadas por
100 habitantes em países em desenvolvimento
230.8 138.8 136.6 127.9 122.6 110.4 109.3 105.6 105.0 103.7 103.4 102.0 96.5 95.8 91.1 103.73 90.40 57.31 37.42 35.20 33.22 27.27 26.99
• Em números absolutos, o Brasil é um dos países que mais aplicou doses de vacinas em sua população. Até ontem, 73,9 milhões de doses já haviam sido aplicadas.
• A China é o país com maior número de doses já aplicadas. Os países da Europa são o grande destaque negativo neste processo.
Brasil está avançado no processo de vacinação
Total de doses de vacinas contra Covid-19 administradas (milhões)
6
Fonte: Bloomberg, Mar Asset Management
809.0
304.8 279.8
242.5
75.0 69.3 56.6
• Após a aprovação das vacinas Coronavac e Astrazeneca/Oxford pela Anvisa , o País iniciou o seu plano nacional de imunização. Até ontem , haviam sido vacinadas 52,6 milhões de pess oas no País (25% da população) e 23,6 m ilhões de pess oas re ceberam a s egunda dos e. A ma ior restrição, atualmente, é o insum o (IFA) ne cessário para produzir a mbas vacinas Coronavac e Astrazeneca
Brasil já tem insumos para 127 milhões de doses
Doses disponíveis e perspectiva para curto prazo
7
Fonte: Ministério da Saúde, Secretarias de Saúde dos Estados, Coronavirusbra1, Mar Asset Management
Doses distribuídas e aplicadas por estado
Estado Doses disponíveis (milhares) 1º dose (milhares) 2º dose (milhares) Doses aplicadas /distribuídas (%) Pessoas vacinadas/ 100 habitantes AC 367 148 60 57 16.7 AL 1,541 780 292 70 23.4 AM 2,303 861 491 59 20.8 AP 293 138 60 68 16.3 BA 6,922 3,814 1,585 78 25.6 CE 4,002 2,002 1,088 77 21.9 DF 1,321 722 327 79 23.9 ES 2,046 1,142 451 78 28.4 GO 3,077 1,634 668 75 23.3 MA 2,730 1,509 555 76 21.3 MG 10,701 5,265 2,490 72 24.9 MS 1,366 950 381 98 34.2 MT 1,408 683 294 69 19.6 PA 3,429 1,579 776 69 18.4 PB 1,833 929 457 76 23.1 PE 4,270 2,198 972 74 23.0 PI 1,478 686 302 67 21.0 PR 5,838 2,892 1,257 71 25.3 RJ 8,170 4,336 1,827 75 25.1 RN 1,680 797 383 70 22.7 RO 632 311 138 71 17.5 RR 266 105 62 62 17.3 RS 6,765 3,516 1,604 76 30.9 SC 3,458 1,973 759 79 27.5 SE 986 539 208 76 23.4 SP 21,326 12,767 5,926 88 27.8 TO 655 292 135 65 18.6 Brasil 98,863 52,568 23,550 77 25.0
Coronavac Doses (milhões) Entregues Comentários
Lote 1 - Importação da China 6.0 6.0 Entregue Lote 2 - Produção local 3.9 3.9 Entregue Lote 3 - Produção local 8.6 8.6 Entregue
Lote 4 - Produção local 8.7 8.7 Entregue
Lote 5 - Produção local 13.8 13.8 Insumo chegou no dia 4/3. Lote 6 - Produção local 6.2 6.2 Insumo chegou no dia 19/4 Lote 5 - Produção local 5.0 Insumo chegou no país no dia 25/5
Astrazeneca Doses (milhões) Comentários
Lote 1 - Importação da Índia 2.0 2.0 Entregue Lote 2 - Produção local 2.8 2.8 Entregue
Lote 3 - Importação Covax Facility 5.0 5.0 Doses serão disponibilizadas a partir de março
Lote 4 - Importação da Índia 2.0 2.0
Expectativa era a de que as doses fossem entregues em fev. Até hoje, foram entregues apenas 2,0
Lote 5 - Produção local 12.2 12.2 Entregue
Lote 6 - Produção local 18.0 18.0
Insumo chegou na última semana de março é suficiente para produção em abril
Lote 7 - Produção local 5.0 5.0 Insumo chegou no País no final de março/início de abril. Lote 8 - Produção local 8.9 8.9 Insumo chegou no dia 23/4
Lote 9 - Produção local 12.0 Insumo chegou no País no dia 22/5
Pfizer Doses (milhões) Comentários
Lote 1 - Importação da Bélgica 7.3 7.3 Expectativa é de entrega de 15,5 milhões de doses até junho
• Em maio, o Brasil houve uma diminuição no ritmo diário de vacinação. Consideramos três cenários para as próximas semanas. No Cenário (a), o ritmo fica em 900k /dia, que é a quantida de diária produz ida pela F iocruz. No Cenário (b), cons ide ra mos uma continuação do ritmo atual de vacinaçã o. O Cenário (c), cons idera que não haja mais nenhuma nova pess oa vacinada a part ir de 19 de abril.
Ritmo de vacinação depende de disponibilidade de doses
Novos vacinados no Brasil (milhares/dia)
8
Fonte: Secretarias de Saúde dos Estados, Coronavirusbra1, Mar Asset Management
Total de doses aplicadas no Brasil
(milhões)
200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2 0 -J an 2 7 -J an 3 -F eb 1 0 -F eb 1 7 -F eb 2 4 -F eb 3 -M ar 10 -M ar 17 -M ar 24 -M ar 31 -M ar 7 -Apr 14 -Apr 21 -Apr 28 -Apr 5 -M ay 12 -M ay 19 -M ay 26 -M ay 2-Jun 9-Jun 1º Dose 2º Dose MM7D 10 20 30 40 50 60 70 80 90 20 -J an 27 -J an 3-Fe b 1 0 -F eb 17 -F eb 2 4 -F eb 3-M ar 1 0-M ar 1 7-M ar 2 4-M ar 3 1-M ar 7-Apr 1 4-Apr 2 1-Apr 2 8-Apr 5-M ay 1 2-M ay 1 9-M ay 2 6-M ay 2-Jun 9-Jun 1 6-Jun 2 3-Jun 3 0-Jun 7-Jul 1 4 -J ul 2 1 -J ul 2 8 -J ul(c) Sem vacina adicional (a) Base - 900k/dia
• As pessoas com mais de 60 anos representam 75% dos óbitos por Covid-19, apesar de representarem menos de 15% da população total do País. A vacinação desse grupo já seria o suficiente para reduzir sobremaneira a pressão sobre o sistema de saúde.
Pessoas com mais de 60 anos representam 75% dos óbitos
9
Fonte: Ministério da Saúde, Mar Asset Management
Óbitos por faixa etária nos estados (% do total)
Distribuição dos óbitos em SP (%)
75 53 27 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 ES SP MG RJ PR RS SC MS MT GO DF AC AP AM RO RR TO PA PB AL PE CE MA PI RN SE BA Mais de 60 anos Mais de 70 anos Mais de 80 anos
• Não é necessário vacinar parcela muito grande da população para term os uma redução grande nos óbitos e hos pitalizações . Simulamos qual seria a redução dos óbit os em função da eficácia das vacinas (e m termos de reduz ir óbitos) e populaçã o idosa vacinada.
• O Brasil possui cerca de 30 milhões de pessoas acima de 60 anos. Caso esse grupo seja vacinado e a vacina reduza os óbitos em 80% , então o total de óbitos por Covid-19 no Brasil reduziria em 60%, tudo o mais constante.
Redução dos óbitos já seria relevante com 80 mi de doses
10
Fonte: IBGE, Mar Asset Management
14.7 14.7 14.8 15.8 17.2 17.0 17.2 17.0 15.6 13.7 12.6 11.3 9.4 7.3 5.4 3.6 2.4 1.3 0.8 0-4 5-9 10-14 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 50-54 55-59 60-64 65-69 70-74 75-79 80-84 85-89 90+ 70+ de idade: 13,4 milhões 60+ de idade: 30,2 milhões
Pirâmide etária do Brasil (milhões hab.)
Eficácia
Pop.
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1
4%
5%
6%
6%
7%
8%
5
14%
17%
20%
23%
26%
29%
10
19%
23%
27%
31%
34%
38%
20
31%
37%
43%
49%
55%
62%
30
38%
45%
53%
60%
68%
75%
40
40%
48%
56%
64%
72%
80%
50
45%
54%
63%
72%
82%
91%
75
46%
56%
65%
74%
83%
93%
100
48%
58%
67%
77%
87%
96%
• O Chile é o melhor comparativo para o Brasil para avaliarmos os efeitos do programa de vacinação. A maior parte das vacinas aplicada no País foi a C oronava c (93% do t otal) e 47% da populaçã o já re cebeu, ao m enos , uma dose. A va cina mostrou -se eficiente no Chile. O número de inte rnações entre as pessoas acima de 70 anos mostra redução apes ar de o País atravessar a pior onda de Covid-19. A vacina mostrou eficácia de 45%, quatro semanas após a primeira dose, e de 90% quatro semanas após a segunda dose
Coronavac reduziu internações no Chile
Proporção da população já vacinada no Chile por
grupo etário (primeira e segunda dose, %)
11
Fonte: Ministério da Saúde do Chile, Mar Asset Management
Internações em UTI por faixa etária no Chile
(MM7 dias)
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%Feb-21 Feb-21 Feb-21 Mar-21 Mar-21 Mar-21 Apr-21 Apr-21 Apr-21 May-21 May-21 May-21 Jun-21 50-59 (1) 60-69 (1) >=70 (1) 50-59 (2) 60-69 (2) >=70 (2) 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 0 200 400 600 800 1000 1200 <=39 40-49 50-59 60-69 >=70 Total (rhs)
• No Brasil, a maior parte da população acima de 90 anos tinha sido vacinada até o final de fevereiro. As pessoas com mais de 80 anos fora m vacinadas , em sua maioria, até m eados de março. Tomando o exe mplo do Chile pa ra o Brasil, deveríamos começa r a ver os óbitos nestas faixas etárias diminuindo nos próximos dias.
Ritmo de vacinação depende de disponibilidade de doses
Vacinação por grupo etário no Brasil (% da população no grupo etário)
12
Fonte: DataSus, Mar Asset Management
70 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 8-Jan 2 0-Jan 2 2-Jan 2 4-Jan 2 6-Jan 2 8-Jan 3 0-Jan 1 -F eb 3 -F eb 5 -F eb 7 -F eb 9 -F eb 1 1 -F eb 1 3 -F eb 15 -F eb 1 7 -F eb 1 9 -F eb 2 1 -F eb 2 3 -F eb 2 5 -F eb 27 -F eb 1 -Ma r 3 -Ma r 5 -Ma r 7 -Ma r 9 -Ma r 11 -Mar 1 3-Mar 1 5-Mar 1 7-Mar 1 9-Mar 2 1-Mar 2 3-Mar 2 5-Mar 2 7-Mar 2 9-Mar 3 1-Mar 2-Apr 4-Apr 6-Apr 8-Apr 1 0 -A pr 1 2 -A pr
• Fizemos diversas simulações também para entender o impacto da vacina em diferentes cenários para como os óbitos evoluiriam no contra factual sem a presença de vacinas.
• No Cenário 1, assumimos que a doença atinja o pico em meados de abril, algumas semanas após restrições implementadas durante a primeira metade de março. Esse seria o caso em que a velocidade de redução dos óbitos seria bem rápida por ser resultante da vacina aliada com uma perda de força do atual surto.
• No Cenário 2, assumimos que as novas mortes aumentem para pouco mais de 3500 até meados de abril e fiquem por lá indefinidame nte. Neste caso, os óbitos entrariam em trajetória declinante de maneira mais clara mesmo apenas em maio.
Impacto da vacina foi mais claro a partir de abril 1
Redução dos óbitos com diferentes ritmos de
vacinação – Cenário 1
13
Fonte: Ministério da Saúde, Mar Asset Management
Redução dos óbitos com diferentes ritmos de
vacinação – Cenário 2
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 2 0-Ja n 2 7-Ja n 3 -F eb 10 -F eb 17 -F eb 24 -F eb 3 -M ar 1 0 -M ar 1 7 -M ar 2 4 -M ar 3 1 -M ar 7 -Apr 1 4 -Ap r 2 1 -Ap r 2 8 -Ap r 5 -M ay 1 2-M ay 1 9-M ay 2 6-M ay 2 -J un 9 -J un 16 -J un 23 -J un 30 -J un 7 -J ul 1 4-Jul 2 1-Jul 2 8-Jul Sem vacina Observado(c) Sem vacina adicional (b) Ritmo atual (a) Cenário Base
500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 Sem vacina Observado
(c) Sem vacina adicional (b) Ritmo Atual (a) Cenário Base
• Fizemos diversas simulações também para entender o impacto da vacina em diferentes cenários para como os óbitos evoluiriam no contra factual sem a presença de vacinas.
• No Cenário 3, o pico é atingido no final de março. Após algumas semanas de declínio, os óbitos voltam a aumentar na segunda q uinzena de abril. Esse seria o caso em que o surto volte a ganhar força uma vez que as medidas de restrição implementadas sejam relax adas. • O Cenário 4 é extremo. Os óbitos permanecem aumentando indefinidamente no horizonte relevante. Mesmo em um cenário tão ruim
como esse, a vacina seria capaz de estabilizar e, até fazer com que os óbitos entrem em trajetória de declínio.
Impacto da vacina foi mais claro a partir de abril 2
Redução dos óbitos com diferentes ritmos de
vacinação – Cenário 3
14
Fonte: Ministério da Saúde, Mar Asset Management
Redução dos óbitos com diferentes ritmos de
vacinação – Cenário 4
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 Sem vacina Observado(c) Sem vacina adicional (b) Ritmo atual (a) Cenário Base
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 2 0 -Ja n 2 7 -Ja n 3-Fe b 1 0-Fe b 1 7-Fe b 2 4-Fe b 3-M ar 10 -M ar 17 -M ar 24 -M ar 31 -M ar 7 -Apr 14 -Apr 21 -Apr 28 -Apr 5 -M ay 12 -M ay 19 -M ay 26 -M ay 2 -J un 9 -J un 16 -J un 23 -J un 30 -J un 7-Jul 1 4-Jul 2 1-Jul 2 8-Jul Sem vacina Observado
(c) Sem vacina adicional (b) Ritmo atual (a) Cenário Base
• O mais provável é não vermos novas ondas de proporções tão grandes como a atual. Novas ondas teriam um impacto menor em termos de internações e óbito, pois a população idosa, mais vulnerável à doença, já está protegida em grande medida.
• Calculamos como teria sido a dinâmica dos óbitos e da utilização dos leitos de UTI caso (i) 95% da população acima de 60/50 a nos tivessem sidos vacinadas e ( ii) que a eficácia da vacina seria de 90% para óbitos e internações em UTI.
• Óbitos: o pico dos óbitos diários teria sido de 1,4 mi ante 3,7 mil visto no início de abril.
• Capacidade hospitalar: a utilização máxima dos leitos de UTI no estado de SP teria sido de 47%1 vs. 90%.
Vacinação já é suficiente para limitar estresse hospitalar
Contrafactual dos óbitos diários por Covid no Brasil
(milhares por dia)
15
Contrafactual da utilização da capacidade instalada de
leitos de UTI em SP
1(%)
3.7 0.9 1.4 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 Sem vacina >50 anos >60 anos 89.7 33.8 47.1 0 20 40 60 80 100Apr-20 May-20 Jun-20 Jul-20 Aug-20 Sep-20 Oct-20 Nov-20 Dec-20 Jan-21 Feb-21 Mar-21 Apr-21 Sem vacina
>50 vacinados >60 vacinados
1Proporção da capacidade instalada no início de abril, quando o estado
possuía próximo a 14.650 leitos de UTI disponíveis para Covid -19. Fonte: Central de Informações do Registro Civil,
• As vacinas da Pfizer e da Moderna apresentam eficácia de 95% após a aplicação de duas doses. A eficácia é medida pela aparição de casos leves de Cov id-19. É possível que a eficá cia seja a inda maior se r for utilizado casos graves como critério. A vacina também most ra ser mais eficaz após 14 dias desde a aplicação inicial. Portanto, é esperado que os efeitos da vacinação em massa demorem alguns dias para se tornarem claros nos dados agregados dos países.
Vacinas da Pfizer e Moderna apresentam maior eficácia
16
Fonte: Anvisa, Mar Asset Management
Incidência no grupo de placebo vs. tratamento da
vacina da Moderna
Incidência no grupo de placebo vs. tratamento da
vacina da Pfizer
• As eficácias das vacinas da Astrazeneca e Coronavac são menores. No entanto, a maior facilidade de armazenamento torna as suas distribuições muito mais fáceis do que as concorrentes da Moderna e Pfizer.
Vacinas da Astrazeneca e Coronavac são menos eficazes
17
Fonte: The Lancet, Anvisa, Mar Asset Management
Proporção da população total já vacinada para
Covid-19 (%)
Razão entre crescimentos dos casos (Rt) e das
hospitalizações com função da % pop. vacinada
• As vacinas mostraram-se bastante eficazes contra a maior parte das mutações do vírus. No entanto, há indícios de que as variantes da África do Sul (B.1.351) e do Brasil (P1) apresentam uma maior resistência a vacinas. Nos EUA, essas variantes já foram reportadas.
Novas variantes do vírus são o maior risco atualmente
18
Fonte: Itaú, CDC, Mar Asset Management
Eficácia das vacinas para diferentes variantes
(%)
Número de casos reportados de novas variantes
nos EUA
• A variante de Manaus é mais transmissível e, potencialmente , reduz eficácia de vacinas e imunização natural de quem já foi infectado.
Quatro estudos recentes sobre a variante P.1 chegam as seguintes conclusões:
• Fiocruz (link)- infecções com a variante P.1, de Manaus, estão associadas com um nível de carga viral até 10 vezes maior. Isso a torna muito mais transmissível em comparação com as linhagens anteriores. Em linha com essa tese, a prevalência desse vírus aumentou consideravelmente ao longo dos últimos meses. De 0% em Nov/2020, para 4% na primeira quinzena de Dez/2020, para 45% na segunda quinzena, e para 73% na primeira quinzena de Jan/2021, quando tivemos o surto em Manaus.
• Cadde (Ester Sabino et al, link). Esse é um estudo teórico de modelagem epidemiológica . O objetivo do estudo é, com base na
seroprevalência da nova cepa, aumento da mortalidade, os autores (i) testam a hipótese de que o novo surto foi por conta da perda natural de anticorpos (50% em um ano) e (ii) testam a hipótese de que a transmissibilidade dessa cepa é maior. Eles chegam a conclusão de que não foi por perda natural de anticorpos a razão pela qual vimos o novo surto em Manaus e, portanto, essa cepa foi responsável por reinfecções de habitantes da cidade. Além disso, esse vírus também é entre 1.4 e 2.2 vezes mais transmissível do que a variante anterior, segundo os autores.
• Lancet - Unicamp (link). O estudo mostra que (i) a reação do plasma de pessoas previamente infectadas é bem maior quando encontra as variantes anteriores do que quando encontra uma variante P.1 (6 vezes mais anticorpos), (ii) a produção de anticorpos no plasma de quem recebeu a Coronavac é irrelevante (amostra pequena - 8 pessoas), (iii) a produção de anticorpos dentre as pessoas que tomaram a vacina da Coronava é ainda bastante pequena mesmo quando utilizado as linhagens antigas. O artigo conclui que há redução da resposta por conta dessa nova variante e isso aumenta a chance de reinfecção. No entanto, é possível que a memória (células T) tenham um papel mais fundamental na proteção de um indivíduo já infectato/vacinado anteriormente dado que a Coronavac apresentou eficácia alta para casos graves, mas pouca reação de anticorpos até contra a linhagem antiga do vírus. • Sette et al (link). O estudo mostra que as células T de pessoas que já tinham sido infectadas na primeira onda/ou que tinham sido
vacinadas com a vacina da Moderna conseguem identificar a nova variante tão bem quanto as outras linhagens. Essas células formam o sistema imunológico adaptativo, e não são suficientes , necessariamente , para prevenir uma pessoa de ficar doente, mas tende a
reduzir a gravidade dos sintomas da doença.
• Liu et al (link). O estudo mostra que a vacina da Pfizer é eficaz para todas as variantes, inclusive a brasileira. O estudo foi realizado in vitro com o plasma de pessoas que tinham recebido duas doses da vacina. Não sabemos sua real eficácia no corpo humano. Os
resultados mostram que a produção de anticorpos acontece quando o virus é inserido e não há diferença estatisticamente significative entre as variantes brasileira e a original de Wuhan.
Variante de Manaus tem maior taxa de transmissão
19
• Amazonas é o único estado que completou um ciclo completo de surto de Covid-19 com a variante P1. O ciclo teve início no final de dezembro de 2020 e levou a um colapso da mobilidade no início de janeiro.
• O estado não mostrou recrudescimento da doença apesar da forte recuperação dos índices de mobilidade. Até o início de maio, o total de vacinados no estado representava menos e 15% da população, nível abaixo do necessário para imunização de rebanho.
Novas internações e óbitos no AM
por milhão de hab. (MM7 dias)
Amazonas completou um ciclo com P.1
20
Fonte: Secretaria de Saúde do AM, Ministério da Saúde, Google, Mar Asset Management
Índice de Mobilidade Social do
Google (%, MM 7 dias)
População que já recebeu 1 dose de
vacina (% da população)
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% AM BA MS RJ RS SP -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 m ar -2 0 ab r-2 0 m ai -2 0 jun -2 0 jul -2 0 ago-20 set-2 0 o ut-2 0 no v-2 0 dez -2 0 ja n-2 1 fe v-21 m ar -2 1 ab r-2 1 m ai -2 1 AM Brasil 5 10 15 20 25 30 35 40 50 100 150 200 250 m ar -2 0 ab r-2 0 m ai -2 0 jun -2 0 ju l-2 0 ago-20 set-2 0 o ut-2 0 no v-2 0 dez -2 0 ja n-2 1 fe v-21 m ar -2 1 ab r-2 1 m ai -2 1 jun -2 1 Fluxo de Internações (lhs) Mortes (rhs)• O único local que já passou por um ciclo completo com a variante P.1 é o Estado do Amazonas. O Estado serve de base de comparação para avaliarmos a velocidade do crescimento e arrefecimento de ciclos com essa variante em outros locais. De fato, as dinâmicas das novas
internações em São Paulo e Rio de Janeiro no atual surto apresentou semelhança no início com a vista no Amazonas. Nas últimas semanas, no entanto, o surto ganhou força no RJ e SP, o que é diferente do visto em AM, onde o surto permanece estável.
Surto no RJ e SP divergem do visto em Manaus
Novas internações em AM e RJ
21
Fonte: Secretarias de Saúde dos Estados, Mar Asset Management
Novas internações em AM e SP
300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 0 50 100 150 200 250Nov-20 Dec-20 Jan-21 Feb-21 Mar-21 Apr-21 May-21 Jun-21 Jul-21
AM (t+65) Grande SP 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 0 50 100 150 200 250
Nov-20 Dec-20 Jan-21 Feb-21 Mar-21 Apr-21 May-21 Jun-21 Jul-21
AM (t+70) RJ
• Dezembro viu um forte aumento dos novos casos na região sudeste do Reino Unido e na capital Londres. É possível que uma nova cepa do vírus Sars-Cov-2 com uma maior transmissibilidade seja a responsável por esse rápido recrudescimento da doença no País.
• Estudo recente (link) most rou que essa nova variante fica por muito mais tempo no organismo da pess oa infectada, aumentando o período em que ela é contagiosa. Não há evidências que a carga viral seja maior com essa variante, como suspeitado inicialmente
Mutação pode ter levado a aumento de casos em UK
Novos casos em diferentes regiões do Reino Unido
(novos casos/milhão de hab., MM7 dias)
22
Fonte: Governo do Reino Unido, Kissler et. al (2021), Mar Asset Management 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600
Yorkshire and The Humber South East London East Midlands East of England South West North West West Midlands North East
Novos casos em diferentes regiões do Reino Unido
(novos casos/milhão de hab., MM7 dias)
• No dia 9 de junho, o número de novos casos registrados de Covid -19 no Brasil foi de 87.416.
Testes positivos de Covid-19
(MM7D, por 100k habitantes)
Covid 19 – Panorama Brasil
Covid-19 – principais estatísticas
23
Fonte: Ministério da Saúde, Brasil IO, Mar Asset Management 0 50 100 150 200 250 300 350 400
Centro Oeste Nordeste Norte Sudeste Sul
# mortes # casos Novos Totais Novos Total % de morte
RO 331 13,244 1,770 235,383 43 5,878 2.5% MT 319 12,115 2,293 422,148 51 11,115 2.6% AM 316 9,435 677 391,063 17 13,103 3.4% RJ 302 5,181 6,092 894,459 229 52,094 5.8% DF 294 13,711 714 413,422 24 8,868 2.1% ES 275 12,297 1,780 494,167 29 11,065 2.2% RR 274 17,407 20 105,445 0 1,662 1.6% MS 262 11,060 3,034 307,349 0 7,268 2.4% RS 257 9,947 9,782 1,131,669 136 29,218 2.6% SP 253 7,366 4,192 3,382,448 651 115,960 3.4% GO 252 8,983 7,031 630,474 102 17,685 2.8% PR 241 9,903 5,123 1,132,330 211 27,540 2.4% CE 234 9,076 1,876 828,838 0 21,349 2.6% SE 230 10,751 836 247,141 25 5,295 2.1% SC 220 13,875 6,277 994,125 51 15,798 1.6% AP 206 13,417 173 113,468 8 1,741 1.5% MG 198 7,776 12,716 1,646,104 280 42,000 2.6% PB 198 8,670 1,345 348,353 37 7,957 2.3% AC 192 9,465 64 83,473 0 1,697 2.0% TO 189 11,733 1,315 184,550 0 2,971 1.6% PI 188 8,600 1,784 281,493 43 6,139 2.2% RN 181 7,903 1,145 277,143 0 6,363 2.3% PE 173 5,328 6,487 509,184 81 16,549 3.3% PA 172 6,164 2,042 530,248 50 14,814 2.8% BA 148 7,047 6,733 1,048,084 125 22,064 2.1% AL 147 5,993 785 200,000 21 4,922 2.5% MA 119 4,207 1,330 297,678 35 8,400 2.8% Grand Total 6,172 260,654 87,416 17,130,239 2,249 479,515 2.8% # Casos # Mortes Por 100k de Habitantes
• Núme ro de novos cas os apresentou bastante volatilidade em a bril por conta dos feria dos. Os últ imos dias v iram uma redução da média móvel por conta de registros em atraso.
Número de novos casos no Brasil
(casos/dia, média móvel 7 dias)
Brasil – novos casos estabilizaram na margem
Número de novos casos de Covid-19 por região
(média móvel de 7 dias)
24
Fonte: Ministério da Saúde, Mar Asset Management 0 20 40 60 80 100 120 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 40000 SP RJ S, CO e SE ex-SP e RJ Norte Nordeste MG
• De acordo com com a Central de Informações do Registro Civil, o número de óbitos confirmados mostra desaceleração . • A propagação da doença no Brasil foi diferente entre os estados durante a primeira onda. Inicialmente, o Covid -19 era um
problema concentrado em SP que, até o final de março, respondia por 70% do total de mortes pela doença do País. No mês de abril, essa participação diminuiu para 36%. O surto iniciado em fevereiro teve um grau de sincronismo maior do que as ondas anteriores.
Óbitos por Covid-19 por data efetiva de óbito
1(mortes/dia)
Disseminação variou bastante entre os estados do Brasil
Óbitos por data efetiva de óbito e por UF
(mortes/dia)
25
Fonte: Central de Informações do Registro Civil, Mar Asset Management
1 Os dados di vul gados par a as datas m ai s r ecentes estão i nc om pl etos e,
pr ovavel m ente, aum entar ão um a vez que as m or tes oc or r i das nos úl ti m os di as sejam r egi str adas.
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 RJ SP Norte-Nordeste S, CO e SE ex-SP e RJ MG
• Os dados dos cartórios por data efetiva de óbito sã o suje itos a grandes rev isões. Nos pa rece que a s érie para SP e RJ nã o se alte ra muito para datas ante riores a 10 dias da publicaçã o. S ob essa prem issa , os da dos do cart ório sugerem uma redução dos óbitos por Covid-19 no RJ e em SP.
Óbitos por Covid-19 por data efetiva
de óbito no RJ (mortes/dia)
1Cartórios sugerem redução das mortes no RJ e SP
Óbitos por Covid-19 por data efetiva de
óbito em SP (mortes/dia)
126
Fonte: Central de Informações do Registro Civil, Mar Asset Management
1Dados sombreados estão mais sujeitos a grandes revisões.
0 200 400 600 800 1000 1200 0 50 100 150 200 250 300 350
• Os dados dos cartórios das regiões Norte e Norde ste sã o particularmente instáveis e suje itos a grandes revis ões muito tempo após a data inicial de publicação. Já podemos inferir que os óbitos pararam de diminuir no início de maio nestas regiões.
Óbitos por Covid-19 por data efetiva de óbito nas
regiões N e NE (mortes/dia)
1Estabilização dos óbitos nas regiões Norte e Nordeste
Óbitos por Covid-19 por data efetiva de óbito nas
regiões S, CO e SE- ex SP e RJ (mortes/dia)
127
Fonte: Central de Informações do Registro Civil, Mar Asset Management
1Dados sombreados estão mais sujeitos a grandes revisões.
0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
• Os dados do Ministério da Saúde m ostram redução dos óbitos em abril. A dissem inação ocorreu de ma neira he terogênea e ntre os estados no Bras il. Dividim os os estados em t rês grupos de acordo com a tendência do núme ro de m ortes (verde, amare lo e vermelho) de acordo do e stágio do ciclo de dissem inação eles e stavam. Todos os t rês grupos apresentavam aumento do número de mortes até pouco tempo atrás.
Número de óbitos por Covid-19 em diferentes
grupos de estados do Brasil (média móvel de 7 dias)
Min. da Saúde mostra redução dos óbitos na margem
Número de óbitos por Covid-19 no Brasil
(média móvel de 7 dias)
28
Fonte: Ministério da Saúde, Mar Asset Management Estados TO SP RJ SE RS PE SC RR PB PR RO PA MT RN CE MS PI AP MG MA AM GO ES AL DF BA AC
• Os e stados que estão e m um estág io mais atrasado da disseminação (grupo verme lho) represe ntam 31% do PIB. O grupo amarelo tem o maior peso no PIB por conter SP.
• Dado seu peso muito alto no PIB, a velocidade da reabertura de São Paulo será determinante para a retomada da economia. • Assim como nos EUA, os estados que apresentam uma ma ior
aceleração na margem são aque les que foram me nos afetados nos últimos meses no Brasil. Estima mos que, na m ediana , 54,3% da população do grupo verde já tenha sido infectada pe lo Sa rs-Cov-2. Nossa estimativa para o grupo vermelho é de 61,2%.
Peso no PIB e % da população infectada nos estados do Brasil por grupo
Grupo vermelho representa 31% do PIB do Brasil
29
Fonte: Ministério da Saúde, IBGE, Mar Asset Management
Taxa de incidência por estado (% da população)
61.2 44.8 54.3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 MS GO MT SC MG DF PR SE TO RN RS BA PI SP RR ES RO MA RJ PB AL AM AC PE CE AP PA
Estado % no PIB Rt mortes Tx Incidência Estado % no PIB Rt mortes Tx Incidência Estado % no PIB Rt mortes Tx Incidência
Mato Grosso do Sul 1.5 1.0 61.2 Rio Grande do Norte 1.0 1.4 40.7 Rio de Janeiro 10.4 0.7 54.3
Goiás 3.0 0.9 63.6 Rio Grande do Sul 6.6 0.9 42.8 Paraíba 1.0 1.0 42.0
Mato Grosso 2.0 1.1 89.9 Bahia 4.2 0.9 33.5 Alagoas 0.8 1.0 39.5
Santa Catarina 4.3 1.0 45.8 Piauí 0.7 0.8 44.8 Amazonas 1.4 1.0 124.3
Minas Gerais 9.0 0.8 37.8 São Paulo 32.9 0.9 49.5 Acre 0.2 1.4 72.9
Distrito Federal 3.8 1.0 79.9 Roraima 0.2 0.5 121.3 Pernambuco 2.8 1.1 40.1
Paraná 6.5 0.8 48.4 Espírito Santo 1.8 0.9 58.0 Ceará 0.2 0.7 53.0
Sergipe 0.6 0.8 61.8 Rondônia 0.7 0.8 106.0 Amapá 0.0 0.8 87.4
Tocantins 0.5 0.9 53.0 Maranhão 1.4 0.9 33.6 Pará 2.4 0.8 57.9
Total/mediana 31.2 0.9 61.2 Total/mediana 49.4 0.9 44.8 Total/mediana 19.4 1.0 54.3
• O índice Google de mobilidade social dim inuiu bastante em ma rço de pois de ter atingido pico em dezembro. Essa re dução foi explicada pelo recrudescimento da doença, que levou aos governos de vários estados a adotarem medidas de distanciamento social. • Com a melhora da pandemia na margem e a diminuição das restrições de mobilidade, já é possível vermos um forte aumento da
mobilidade recentemente em todas as regiões do país.
Índice de mobilidade social do Google – Geral
(% em relação ao normal, MM 7 dias)
Mobilidade têm forte aumento no final de abril
Índice Google - Categoria Retail and Recreation
(% em relação ao normal, MM 7 dias)
30
Fonte: Google, Mar Asset Management -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40
Centro Oeste Norte Nordeste Sudeste Sul Brazil
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30
• O pico de mortes no Brasil foi menor do que o visto nos EUA, mas já é superior ao pico visto nos países da Europa e na China.
Óbitos por Covid no Brasil vs. pico de óbitos em
outros países (mortes/dia, média móvel 7 dias)
Pico de mortes no Brasil foi menor do que nos EUA
Óbitos por Covid no Brasil vs. pico em diferentes
regiões (mortes/dia, média móvel 7 dias)
31
Fonte: John Hopkins, Covid Tracking Project, Ministério da Saúde, Mar Asset Management
Nova York California Lombardia SP RJ N e NE S, CO e SE ex-SP e RJ MIchigan MG 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 M ar -2 0 M ar -2 0 Ap r-2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Ja n-2 1 Feb-21 Feb -2 1 M ar -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 M ay -2 1 Jun -2 1 França Itália Alemanha China EUA Brasil 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 M ar -2 0 M ar -2 0 Ap r-2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 N ov -2 0 D e c-2 0 D e c-2 0 Ja n-2 1 Ja n-2 1 Feb -2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 Ap r-21 M ay -2 1 M ay -2 1 Jun -2 1
• No início de junho, o governo de São Paulo adotou um plano para reabertura da economia. O grau de restrição de funcionamento da economia é determinado pela velocidade/nível de propagação da doença, medidos por aumento dos novos casos, hospitalizações e capacidade hospitalar disponível em diferentes regiões.
32
Fonte: Governo de São Paulo, Mar Asset Management
Critérios
São Paulo terá reabertura bastante paulatina
Plano São Paulo
O estado está dividido em 17 Departamentos Regionais de Saúde, que
estão categorizados segundo uma escala de cinco níveis de abertura
econômica.
Cada região poderá reabrir determinados setores de acordo com a fase
em que se encontra. As regras são: média da taxa de ocupação de leitos
de UTI exclusivas para pacientes com Covid-19, número de novas
internações no mesmo período e o número de óbitos.
A requalificação de fase para mais restritiva será feita semanalmente,
caso a região tenha piora nos índices. Para que haja uma promoção a
uma fase com menos restrições e mais aberturas, serão necessárias
duas semanas. Para passar à fase verde, são necessárias 4 semanas.
O Plano SP dá autonomia para que prefeitos diminuam ou aumentem as
restrições de acordo com os limites estabelecidos pelo Estado, desde
que embasados em definições técnicas e científicas.
• O critério mais problemático, por enquanto, é o relativo ao crescimento das hospitalizações. A piora na dinâmica das hospital izações aponta para, pelo menos, a prorrogação das medidas restritivas nas próximas semanas.
33
Fonte: Governo de São Paulo, Mar Asset Management
Declínio de óbitos e hospitalizações impulsionaram reabertura
Critérios para liberação da economia e atual situação
de cada região
Fase de transição para a reabertura – 09 de junho
(última atualização)
Ocupação Leitos Covid
Leitos COVID /
100 mil hab Casos Internações óbitos
Grande São Paulo 79.4 33.1 215.4 67.5 12.5
Araçatuba 74.2 22.6 531.0 76.6 18.8 Araraquara 87.6 25.8 562.2 88.2 21.4 Baixada Santista 70.5 34.6 228.9 73.6 11.7 Barretos 94.5 28.9 539.7 107.3 24.2 Bauru 89.0 23.1 463.0 88.9 15.3 Campinas 80.4 28.0 367.4 79.6 12.2 Franca 90.8 24.6 559.6 78.1 19.7 Marília 95.6 24.5 760.9 104.8 30.1 Piracicaba 88.1 30.2 407.7 104.4 19.1 Presidente Prudente 93.1 22.3 516.3 122.8 18.7 Registro 92.6 19.4 377.0 67.1 20.1 Ribeirão Preto 94.2 31.0 455.7 86.6 20.7
São João da Boa Vista 91.4 20.0 382.7 93.7 21.1
São José do Rio Preto 87.5 39.8 797.2 127.2 25.8
Sorocaba 89.6 21.1 530.5 78.3 18.2
Taubaté 82.1 28.3 418.3 86.8 20.0
Estado de São Paulo 82.1 30.1 477.3 90.1 19.4
Dados de 09/jun
• No dia 9 de junho, haviam 25. 010 pacientes s uspe itos e confirma dos com C ovid-19 internados e m UTI e enfermarias dos hospita is públicos e privados no estado de SP. Na cidade de SP, o fluxo das novas internações vêm apresentando uma leve redução.
Número de pessoas internadas no estado de SP
Hospitalizações no estado de SP mostram aumento
Número de novas internações na cidade de SP
(MM7D)
34
Fonte: Secretarias de Saúde do Estado e Município de São Paulo, Mar Asset Management
0 4,000 8,000 12,000 16,000 20,000 24,000 28,000 32,000 UTI Enfermaria MM7D 0 200 400 600 800 1,000 1,200
• O núme ro de pessoas internadas por conta da Covid-19 no estado do Rio de Jane iro re cuou entre m aio e agosto, após a a ce leraçã o no final do ano, em janeiro observamos outra redução. Neste momento, observamos uma estabilização nas novas internações .
Número de pessoas internadas diariamente no
estado do Rio de Janeiro
Internações no Rio de Janeiro mostram estabilidade
Número de pessoas em lista de espera diariamente no
estado do Rio de Janeiro
35
Fonte: Secretaria de Saúde do Rio de Janeiro, Mar Asset Management 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
UTI Adulto Enfermaria Adulto MM7D
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
• Internações na capital de Minas Gerais e no Espírito Santo mostram estabilização após algumas semanas de recuo
Número de pessoas internadas em Belo Horizonte
MG e ES mostram estabilidade das internações
Número de pessoas internadas no Espírito Santo
36
Fonte: Secretaria municipal de Belo Horizonte e estadual do Espírito Santo, Mar Asset Management
200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 0 2 -M ay 04 -J ul 2 9 -Ag o 0 7 -S ep 1 8 -S ep 2 7 -S ep 1 2 -O ct 27 -O ct 05 -N o v 18 -N o v 27 -N o v 0 6 -D ez 1 5 -D ez 2 4 -D ez 0 2 -Ja n 1 1 -Ja n 2 0 -Ja n 2 9 -Ja n 0 7 -F eb 1 6 -F eb 2 5 -F eb 06 -M ar 1 5-M ar 2 6-M ar 0 4 -Abr 1 4 -Abr 2 4 -Abr 0 4 -M ai 1 3 -M ai 2 5 -M ai 0 3-Jun
UTI Enfermaria Total 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 UTI Enfermaria MM7D
• Número de pessoas internadas na UTI mostram desaceleração em Santa Catarina. No Paraná e Rio Grande do Sul, as internações apresentam redução no número de pessoas internadas .
Internações em UTI no estado de
Santa Catarina
Internações voltam a aumentar na região Sul do País
37
Fonte: Secretarias de Saúde Estaduais, Mar Asset Management
Internações em UTI no estado do
Paraná
Internações em UTI no
Rio Grande do Sul
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-20 Sep -2 0 Oct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1 UTI MM7D 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n -2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Enfermaria UTI MM7D 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 m ai -2 0 jun -2 0 jul -2 0 ago -2 0 se t-2 0 ou t-20 no v-2 0 de z-2 0 ja n-2 1 fev-2 1 m ar -2 1 abr -2 1 m ai -2 1 Confirmados Suspeitos MM7D
• O número de pessoas internadas começaram a apresentar estabilidade na margem, com exceção do Mato Grosso do Sul que mostra ainda um leve aumento. Ne sta onda, todos os e stados apresentaram um s incronis mo no cres cimento, cas o e ste nã o obse rvado em outras ondas.
Internações em UTI no estado de
Goiás
Recrudescimento das internações varia na região CO
38
Fonte: Secretarias de Saúde Estaduais, Mar Asset Management
Internações em UTI no Distrito
Federal
Internações em UTI no
Mato Grosso do Sul
0 40 80 120 160 200 240 280 320 360 400 440 480 520 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-20 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov-2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1 UTI MM7D 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 Jul -2 0 Au g-20 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Ju n -2 1 UTI MM7D 0 100 200 300 400 500 600 2 8-Ago 0 8-Se p 2 2-Se p 0 6-O ct 2 5-O ct 0 5 -N o v 1 9 -N o v 3 0 -N o v 14 -D ez 25 -D ez 0 5 -J an 1 8 -J an 2 9 -J an 09 -F eb 2 3-Fe b 0 6-M ar 1 7-M ar 3 0-M ar 1 0-Abr 2 1-Abr 0 4 -M ai 16 -M ai 3 0 -M ai Ocupados MM7D
• De forma geral, a região apresenta estabilidade das hospitalizações. Não obstante, a velocidade varia bastante entre seus estados. Bahia e Piauí já não mostram aumento na margem.
Internações no estado de
Pernambuco
Surto também mostra indícios de estabilidade no NE 1
39
Fonte: Secretarias de Saúde Estaduais, Mar Asset Management
Internações em UTI no estado da
Bahia
0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 M ay -2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-20 Au g-20 Sep -2 0 O ct -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-20 D ec-20 Ja n-2 1 Feb -2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1 Total MM7DInternações no estado do
Piauí
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 abr -2 0 m ai -2 0 jun -2 0 jul -2 0 ago -2 0 se t-2 0 ou t-20 no v-20 de z-2 0 ja n-2 1 fe v-2 1 m ar -2 1 abr -2 1 m ai -2 1 jun -2 1 Enfermaria UTI MM7D 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 ago -2 0 ago -2 0 se t-2 0 ou t-2 0 ou t-2 0 no v-2 0 de z-2 0 de z-2 0 ja n-2 1 ja n-2 1 fev -2 1 m ar -2 1 m ar -2 1 abr -2 1 m ai -2 1 m ai -2 1 UTI MM7D• Maranhão, Alagoas e Rio Grande do Norte apresentaram aumento das hospitalizações na última semana. Rio Grande do Norte houve a intensa redução no final de abril/21, devido a não divulgação sobre os le itos privados , ape nas dos públicos. Mas, no dia 26 de abril retornaram a divulgação destes dados.
Internações no estado do
Maranhão
Alguns estados do NE mostram aumento das internações
40
Fonte: Secretarias de Saúde Estaduais, Mar Asset Management
Internações no estado de
Alagoas
0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1 Enfermaria UTI MM7D 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-20 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n -2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-21 M ay -2 1 Jun -2 1 Enfermaria UTI MM7DInternações no estado do
Rio Grande do Norte
0 200 400 600 800 1000 1200 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D e c-2 0 Ja n-21 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Enfermaria UTI MM7D
• Amazonas, que foi um dos estados mais atingidos na primeira onda, mostra estabilidade nas internações. Outros estados da região também mostram perda de força do surto.
Internações diárias no estado do
Amazonas
Internações estáveis na Região Norte
41
Fonte: Secretarias de Saúde Estaduais, Mar Asset Management
Internações diárias em UTI no
estado do Acre
Internações no estado de Tocantins
0 50 100 150 200 250 m ar -2 0 abr -2 0 m ai -2 0 jun -2 0 jul -2 0 ago -2 0 se t-20 ou t-2 0 no v-20 de z-20 ja n-2 1 fev-2 1 m ar -2 1 abr -2 1 m ai -2 1 Internações MM7D 0 100 200 300 400 500 600 700 jun -2 0 jul -2 0 ago -2 0 ago -2 0 se t-2 0 ou t-2 0 ou t-2 0 no v-2 0 de z-20 de z-20 ja n-2 1 ja n-2 1 fev-2 1 m ar -2 1 m ar -2 1 abr -2 1 m ai -2 1 m ai -2 1 UTI Clinicos MM7D 0 50 100 150 200 250 300 m ai -2 0 jun -2 0 jun -2 0 jul -2 0 ago -2 0 ago -2 0 se t-20 ou t-2 0 ou t-2 0 no v-2 0 de z-20 de z-20 ja n-21 fev-2 1 fev-2 1 m ar -2 1 Clínico UTI MM7D
• As internações em Rondônia e no Amapá parecem ter estabilizado. Em Roraima, as internações já estão abaixo do pico há algumas semanas.
Internações em UTI no estado de
Rondônia
Internações estabilizaram em Rondônia e Amapá
42
Fonte: Secretarias de Saúde Estaduais, Mar Asset Management
Internações no estado do
Amapá
Internações no estado de
Roraima
0 100 200 300 400 500 600 700 800 m ai -2 0 jun -2 0 jul -2 0 ago -2 0 se t-20 ou t-20 no v-20 de z-2 0 ja n-2 1 fev-21 m ar -2 1 abr -2 1 m ai -2 1 jun -2 1 Enfermaria UTI MM7D 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 m ar -2 0 abr-2 0 m ai -2 0 jun -2 0 jul -2 0 ago -2 0 se t-2 0 ou t-2 0 no v-2 0 de z-2 0 ja n-2 1 fev-2 1 m ar -2 1 abr-2 1 m ai -2 1 Total MM7D 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450• Os índices de rigor do governo da Univ. de Oxford mostram endurecimento das medidas oficiais com intuito de reduzir a propagação do vírus. O índice de mobilidade social do Google começam a apresentar crescimento disseminado em grande parte da região.
Aumento da mobilidade nos países da UE
Índice de rigor de resposta do governo ao
Covid-19 da Uni. de Oxford (0=min, 100=max)
43
Fonte: OxCGRT, Google, Mar Asset Management
Índice de mobilidade social
(% em relação ao normal)
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Jan -2 0 Feb-2 0 M ar -2 0 A pr -2 0 Ma y-2 0 Jun-2 0 Jul -2 0 A ug-20 Sep-2 0 O ct-2 0 N o v-2 0 D ec -2 0 Jan -2 1 Feb-2 1 M ar -2 1 A pr -2 1 May -2 1 Austria Denmark Germany France Spain Italy Switzerland Norway United Kingdom -85 -75 -65 -55 -45 -35 -25 -15 -5 5 Austria Denmark Germany France Spain Italy Switzerland Norway United Kingdom• No dia 9 de junho, foram registrados 2.198 novos casos de Covid-19 na Itália. Na Espanha, foram registrados 4.427 novos casos. A Espanha após mostrar um leve aumento, começou a apresentar redução nas últimas semanas.
Novos casos na Itália próximos dos níveis mais baixos
Novos casos na Itália
(milhares casos/dia, média móvel de 7 dias)
44
Fonte: John Hopkins, Ministérios da Saúde da Itália e da Espanha, Mar Asset Management
Novos casos na Espanha
(milhares casos/dia, média móvel de 7 dias)
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Novos Casos MM7D 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Novos Casos MM7D
• Números de novos casos na França e Alemanha mostra redução, enquanto no Reino Unido mostra um leve aumento.
Novos casos na França
(milhares casos/dia)
Reino Unido volta a aumentar novos casos na margem
45
Fonte: John Hopkins, John Hopkins University, Mar Asset Management
Novos casos na Alemanha
(milhares casos/dia)
Novos casos no Reino Unido
(milhares casos/dia)
0 10 20 30 40 50 60 Feb -2 0 M ar -2 0 Ap r-20 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-21 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-21 M ay -2 1 Jun -2 1 0 20 40 60 80 100 120 140 Feb -2 0 M ar -2 0 Ap r-20 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-20 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-20 Ja n-21 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-21 M ay -2 1 Jun -2 1 Novos Casos MM7D 0 10 20 30 40 50 60 70 80 M ar -2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Ju l-2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-20 Ja n-21 Ja n-21 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 M ay -2 1 Jun -2 1• Os países da Escandinávia também apresentaram aumento dos novos casos no atual surto, mas já começam a apresentar declínio. A Suécia, que não tinha implementado medidas de restriçã o s ocia l durante o primeiro surto, de cidiu por limitar o funcioname nto de alguns serviços para conter o atual.
Novos casos na Suécia
(milhares casos/dia)
Suécia é o país escandinavo com mais casos de Covid-19
46
Fonte: John Hopkins, Mar Asset Management
Novos casos na Noruega
(milhares casos/dia)
Novos casos na Finlândia
(milhares casos/dia)
0 5 10 15 20 25 30 35 M ar -2 0 Ap r-20 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-20 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-21 M ay -2 1 Jun -2 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 M ar -2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-20 Sep -2 0 O ct -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 M ar -2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Ju l-2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1• Levando em consideraçã o as dife renças demográficas entre os países e a taxa de le talidade , por fa ixa e tária, pode mos s imular qual é a verdadeira Taxa de Fatalidade por Infecção em cada país / região / cidade.
• Podemos então e stimar a verdadeira taxa de incidência para cada região. Por exemplo, estimamos que 57% da população paulistana já tenha sido infectada em algum momento.
Simulação para total de casos de Covid-19
(% da população infectada)
Parte relevante da população de NYC está imunizada
Simulação para tx. de mortalidade
47
Fonte: Prefeituras de SP e RJ; Governo de NYC, França, Espanha, Alemanha, China e Itália; Mar Asset Management
*Óbi tos confi r m ados e suspei tos
1.4% 1.2% 1.1% 1.1% 1.1% 1.0% 1.0% 0.9% 0.9% 0.8% 0.8% 0.7% 0.6% 0.6% 0.5% 0.5% 0.5% 0.4% Japan Italy Germany Sweden France Spain United Kingdom Norway United States Russian Federation Korea, Rep. Israel Argentina China Brazil World Mexico India 81% 73% 68% 57% 46% 28% 28% 23% 19% 17% 17% 10% 6% 0% Cidade do México Rio de Janeiro* Buenos Aires São Paulo* NYC* Lombardia Los Angeles Madrid Paris Estocolmo Londres Bavaria Wuhan Seoul
• A Argentina conseguiu conter um surto de casos de Covid-19 incialmente, mas acabou mostrando um forte aumento a partir de junho e depois em janeiro. Já o México, após uma forte onda, mostra declínio.
Novos casos na Argentina
(milhares casos/dia)
Disseminação em outros países de Latam continua alta 1
48
Fonte: John Hopkins, Mar Asset Management
Novos casos outros América do Sul
1(milhares casos/dia)
Novos casos no México
(milhares casos/dia)
1 Chile, Colombia, Peru, Equador e Bolívia
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 M ar -2 0 Ap r-20 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-20 Sep -2 0 Oc t-2 0 N ov -2 0 D ec-20 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-21 M ay -2 1 Jun -2 1 Novos Casos Brasil MM7D 0 5 10 15 20 25 30 M ar -2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 M ar -2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Sep-20 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1
• A América do Sul vive a sua pior onda de Covid-19, muito provavelmente, por conta da variante P.1. Após uma breve interrupção, os novos casos voltaram a aumentar de maneira significativa na Região.
Novos casos e óbitos no Uruguai
(milhares casos/dia)
Disseminação em outros países de Latam continua alta 2
49
Fonte: John Hopkins, Mar Asset Management
Novos casos e óbitos na Colômbia
(milhares casos/dia)
Novos casos e óbitos no Chile
(milhares casos/dia)
0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07New Deaths (rhs) New Cases (thousands, lhs)
0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6
New Deaths (rhs) New Cases (thousands, lhs)
0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3
• Rússia e Índia também apresentaram, inicialmente, uma curva de novos casos menos inclinada do que a de países europeus, mas não foram capazes de conter um surto da Covid-19. A Índia bateu o recorde de novos casos em abril.
Novos casos na Rússia
(milhares casos/dia)
Índia já controla novo surto de Covid-19
50
Fonte: John Hopkins, Mar Asset Management
Novos casos na Índia
(milhares casos/dia)
Novos casos no Irã
(milhares casos/dia)
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 M ar -2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Ju l-2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1 Novos Casos MM7D Brasil 0 5 10 15 20 25 30 M ar -2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-20 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1 0 5 10 15 20 25 30 Feb -2 0 M ar -2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-21 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1• Países do leste da Ásia foram relativamente pouco afetados pela Covid-19 em comparação a outras regiões. Japão conseguiu controlar um início de s urto no verão do hemisfério norte. A China viu o núm ero de casos aum entar no final de julho, mas obteve sucesso em conter uma maior propagação.
Novos casos na China
(milhares casos/dia)
Países do sudeste asiático não foram muito afetados
51
Fonte: John Hopkins, Mar Asset Management
Novos casos no Japão
(milhares casos/dia)
Novos casos na Coréia do Sul
(milhares casos/dia)
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Feb -2 0 M ar -2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-2 0 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-2 0 Ja n-2 1 Feb-21 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 Feb-20 M ar -2 0 Ap r-2 0 M ay -2 0 Jun -2 0 Jul -2 0 Au g-20 Sep -2 0 O ct -2 0 N ov -2 0 D ec-20 Ja n-2 1 Feb -2 1 M ar -2 1 Ap r-2 1 M ay -2 1 Jun -2 1• Países com população mais tenderão a apresentar taxa de mortalidade maior. Levando -se em consideração (i) a mortalidade encontrada no Diamond Princess para população acima de 65 anos, ( ii) mortalidade vista na Coréia do Sul para o restante da população, e (iii) a proporção da população com mais de 65 anos, é possível simular qual seria a taxa de mortalidade natural em diversos países. Por exemplo, no Japão, a taxa seria de 1,4%, enquanto no Brasil, seria de 0,5%.
Proporção da população acima de 65 anos
Taxa de mortalidade é diferente entre diversos países
Simulação taxa de mortalidade por País
52
Fonte: OECD, Mar Asset Management
1.4% 1.2% 1.1% 1.1% 1.1% 1.0% 1.0% 0.9% 0.9% 0.8% 0.8% 0.7% 0.6% 0.6% 0.5% 0.5% 0.5% 0.4% Japan Italy Germany Sweden France Spain United Kingdom Norway United States Russian Federation Korea, Rep. Israel Argentina China Brazil World Mexico India 0 5 10 15 20 25 30 Japan Italy Germany Sweden France Spain United Kingdom Norway United States Russian Federation Korea, Rep. Israel Argentina China Brazil World Mexico India
• A taxa de mortalidade varia também dentro do Brasil. Utilizando dados da pirâmide etária, calculamos a taxa de mortalidade pa ra cada estado do Brasil. Roraima é o estado cuja taxa de mortalidade que teria a menor mortalidade da doença, quando utilizamos apenas o padrão demográfico. Rio Grande do Sul é o estado com população mais idosa do Brasil.
Taxa de mortalidade varia também por estado
Simulação taxa de mortalidade por País (% dos infectados)
53
Fonte: OECD, Mar Asset Management 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 RS RJ MG SP PR SC ES PB RN BA CE PE MS PI GO AL SE DF TO MT MA RO PA AC AM AP RR
Relação com Investidores:
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