Estima-se até final de junho um número acumulado entre 1.915 – 2.584 pacientes internados em UTI, que aumentará para entre 8.586 – 9.327 até o final de julho

Em sua terceira nota técnica, o Grupo de Modelagem da Expansão da Covid-19 em Goiás da Universidade Federal de Goiás (UFG), apresenta os cenários alternativos de projeções temporais de demanda por leitos. Nesta atualização, foram considerados os dados notificados até o dia 22 de maio de 2020.

A demanda diária por leitos hospitalares convencionais (clínicos) até o dia 31 de julho de 2020, já considerando os tempos de hospitalização, é apresentada na figura abaixo.

No melhor cenário (azul), a demanda diária por leitos clínicos em Goiás será entre 280 – 372 leitos-dia no final de junho, e entre 235 – 288 no final de julho.

No cenário intermediário (verde), espera-se em Goiás uma demanda diária de leitos clínicos entre 1.726 – 2.164 leitos-dia no final de junho, e entre 3.534 – 3.778 no final de julho.

No pior cenário (vermelho), a demanda diária de leitos clínicos em Goiás será entre 2.609 – 3.317 leitos-dia no final de junho, e 4.415 – 5.144 no final julho.

Leitos de UTIs

A demanda diária por leitos de UTI até o dia 31 de julho de 2020, já considerando os tempos de hospitalização, é apresentada na figura abaixo.

Sob o cenário azul espera-se em Goiás uma demanda diária por leitos de UTI entre 67 – 89 leitos-dia no final de junho, e entre 53 – 75 leitos-dia no final de julho.

Sob o cenário verde espera-se em Goiás uma demanda diária por leitos de UTI entre 344 – 450 leitos-dia no final de junho, aumentando para entre 817– 881 leitos-dia no final de julho.

Sob o cenário vermelho espera-se em Goiás uma demanda diária por leitos de UTI entre 519 – 675 leitos-dia no final de junho, aumentando para entre 1.119 – 1.257 leitos-dia no final de julho.

Projeções temporais de número acumulado de pacientes hospitalizados por Covid-19 (Leitos clínicos)

Sob o cenário azul estima-se até final de junho um número acumulado entre 2.183 – 2.963 pacientes internados em leito hospitalar, que aumentará para entre 3.365 – 4.418 até o final de julho.

Sob o cenário verde estima-se até final de junho um número acumulado entre 5.884 – 7.777 pacientes internados em leito hospitalar, que aumentará para entre 21.047 – 23.803 até o final de julho.

Sob o cenário vermelho estima-se até final de junho um número acumulado entre 7.919 – 10.561 pacientes internados em leito hospitalar, que aumentará para entre 31.842 – 34.019 até o final de julho.

Projeções temporais de número acumulado de pacientes hospitalizados por Covid-19 (UTIs)

Sob o cenário azul estima-se até final de junho um número acumulado entre 604 – 818 pacientes internados em UTI, que aumentará para entre 956 – 1.257 até o final de julho.

Sob o cenário verde estima-se até final de junho um número acumulado entre 1.466 – 1.961 pacientes internados em UTI, que aumentará para entre 5.579 – 6.439 até o final de julho.

Sob o cenário vermelho estima-se até final de junho um número acumulado entre 1.915 – 2.584 pacientes internados em UTI, que aumentará para entre 8.586 – 9.327 até o final de julho.

Estimativas da demanda diária por leitos clínicos e de UTI para pacientes com COVID-19 projetadas para 31 de julho de 2020, sob diferentes cenários:

Estimativas do número acumulado de pacientes hospitalizados em leitos clínicos, pacientes em UTI e óbitos por COVID-19, acumulados entre o início da simulação (13 de fevereiro) e fim da projeção (31 de julho de 2020):

Considerações

Para as projeções observou-se que entre os dias 21 de abril e 22 de maio, entre os 246 municípios goianos: 242 (98,37%) apresentaram média de isolamento social abaixo de 50% e 95 (38,61%) apresentaram tendência de redução no isolamento social.

Vale ressaltar que as estimativas tornam-se imprecisas em longo prazo, e, portanto, os números de eventos  gerados nesta perspectiva temporal devem ser considerados com cautela e interpretados principalmente comparando-se a magnitude de eventos nos cenários alternativos. No entanto, as estimativas e projeções geradas têm sido úteis no apoio à tomada de decisão e têm sido corroboradas com os dados epidemiológicos locais disponíveis e monitorados continuamente.