Author | Prado, Marcelo Freitas | |
Author | Antunes, Bianca Brandão de Paula | |
Author | Bastos, Leonardo Dos Santos Lourenço | |
Author | Peres, Igor Tona | |
Author | Silva, Amanda de Araújo Batista da | |
Author | Dantas, Leila Figueiredo | |
Author | Baião, Fernanda Araújo | |
Author | Maçaira, Paula | |
Author | Hamacher, Silvio | |
Author | Bozza, Fernando A. | |
Access date | 2020-12-11T12:49:15Z | |
Available date | 2020-12-11T12:49:15Z | |
Document date | 2020 | |
Citation | PRADO, Marcelo Freitas et al. Analysis of COVID-19 under-reporting in Brazil. Revista Brasileira de Terapia Intensiva, v. 32, n. 2, p. 224-228, 2020. | pt_BR |
ISSN | 0103-507X | pt_BR |
URI | https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/44802 | |
Abstract in Portuguese | Objetivo:
Estimar as taxas de notificação de casos de doença pelo coronavírus 2019 (COVID-19) para o Brasil em geral e em todos os estados.
Métodos:
Estimamos o número real de casos de COVID-19 utilizando o número de óbitos notificados no Brasil e em cada estado e a proporção entre casos e letalidade, conforme a Organização Mundial da Saúde. A proporção entre casos e letalidade prevista para o Brasil foi também ajustada segundo a pirâmide de idade populacional. Assim, a taxa de notificações pode ser definida como o número de casos confirmados (informados pelo Ministério da Saúde) dividido pelo número de casos previstos (estimado a partir do número de óbitos).
Resultados:
A taxa de notificação de COVID-19 no Brasil foi estimada em 9,2% (IC95%: 8,8% - 9,5%), sendo que, em todos os estados, as taxas encontradas foram inferiores a 30%. São Paulo e Rio de Janeiro, os estados mais populosos do país, mostraram baixas taxas de notificação (8,9% e 7,2%, respectivamente). A taxa de notificação mais alta ocorreu em Roraima (31,7%) e a mais baixa na Paraíba (3,4%).
Conclusão:
Os resultados indicam que a notificação de casos confirmados no Brasil é muito abaixo da encontrada em outros países que avaliamos. Assim, os responsáveis pela tomada de decisões, inclusive os governos, não têm conhecimento da real dimensão da pandemia, o que pode prejudicar a determinação das medidas de controle. | pt_BR |
Language | eng | pt_BR |
Publisher | Scielo | pt_BR |
Rights | open access | pt_BR |
Subject in Portuguese | COVID-19 | pt_BR |
Subject in Portuguese | Infecções por coronavirus | pt_BR |
Subject in Portuguese | Relatórios de dados de saúde | pt_BR |
Subject in Portuguese | Pandemias/estatísticas e dados numéricos | pt_BR |
Subject in Portuguese | Mortalidade | pt_BR |
Subject in Portuguese | Brasil | pt_BR |
Title | Analysis of COVID-19 under-reporting in Brazil | pt_BR |
Alternative title | Análise da subnotificação de COVID-19 no Brasil | pt_BR |
Type | Article | pt_BR |
DOI | 10.5935/0103-507x.20200030 | |
Abstract | Objective:
To estimate the reporting rates of coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases for Brazil as a whole and states.
Methods:
We estimated the actual number of COVID-19 cases using the reported number of deaths in Brazil and each state, and the expected case-fatality ratio from the World Health Organization. Brazil’s expected case-fatality ratio was also adjusted by the population’s age pyramid. Therefore, the notification rate can be defined as the number of confirmed cases (notified by the Ministry of Health) divided by the number of expected cases (estimated from the number of deaths).
Results:
The reporting rate for COVID-19 in Brazil was estimated at 9.2% (95%CI 8.8% - 9.5%), with all the states presenting rates below 30%. São Paulo and Rio de Janeiro, the most populated states in Brazil, showed small reporting rates (8.9% and 7.2%, respectively). The highest reporting rate occurred in Roraima (31.7%) and the lowest in Paraiba (3.4%).
Conclusion:
The results indicated that the reporting of confirmed cases in Brazil is much lower as compared to other countries we analyzed. Therefore, decision-makers, including the government, fail to know the actual dimension of the pandemic, which may interfere with the determination of control measures. | pt_BR |
Affilliation | BizCapital. Marketing e Análise. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. | pt_BR |
Affilliation | Pontifícia Universidade Católica. Departamento de Engenharia Industrial. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. | pt_BR |
Affilliation | Pontifícia Universidade Católica. Departamento de Engenharia Industrial. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. | pt_BR |
Affilliation | Pontifícia Universidade Católica. Departamento de Engenharia Industrial. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. | pt_BR |
Affilliation | Pontifícia Universidade Católica. Departamento de Engenharia Industrial. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. | pt_BR |
Affilliation | Pontifícia Universidade Católica. Departamento de Engenharia Industrial. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. | pt_BR |
Affilliation | Pontifícia Universidade Católica. Departamento de Engenharia Industrial. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. | pt_BR |
Affilliation | Pontifícia Universidade Católica. Departamento de Engenharia Industrial. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. | pt_BR |
Affilliation | Pontifícia Universidade Católica. Departamento de Engenharia Industrial. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. | pt_BR |
Affilliation | Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Nacional de Infectologia Evandro Chagas. Rio de Janeiro, RJ, Brasil. | pt_BR |
Subject | COVID-19 | pt_BR |
Subject | Coronavirus infections | pt_BR |
Subject | Reporting of healthcare data | pt_BR |
Subject | Pandemics/statistics & numerical data | pt_BR |
Subject | Mortality | pt_BR |
Subject | Brazil | pt_BR |
xmlui.metadata.dc.subject.ods | 03 Saúde e Bem-Estar | |