Um estudo recentemente publicado na revista Science of The Total Environment, com repercussão internacional, indica que trabalhadores das estações de tratamento de esgoto que não utilizam equipamentos de proteção individual e populações em regiões sem saneamento básico podem ter risco alto de contaminação por covid-19. Isso ocorreria por meio de aerossóis ou partículas do esgoto que são carregadas pelo ar. A investigação foi realizada em uma parceria entre o pesquisador da UFPR, Ramiro Gonçalves Etchepare, do Departamento de Hidráulica e Saneamento, profissionais do Departamento de Água e Esgoto (DMAE) de Porto Alegre (RS) e cientistas da Universidade Feevale e da Universidade do Texas, nos Estados Unidos.
A pesquisa está relacionada à avaliação de riscos em sistemas ambientais, área do conhecimento que busca prever e antecipar problemas relacionados à saúde humana e ao meio-ambiente. Neste caso, o problema era o novo coronavírus e sua possível rota de transmissão fecal-oral, que vem sendo alvo de debates na comunidade acadêmica.
“A ideia surgiu a partir das primeiras pesquisas que levantavam a possibilidade de uma nova rota de transmissão. Essa possível infectividade tanto nas fezes quanto nos esgotos nos levou a estudar o tema”, contextualiza Etchepare. O estudo utiliza dados sobre modelos de contaminação por SARS-Cov-1, estruturalmente similar ao vírus da covid-19.
Segundo o professor, a ausência de protocolos analíticos bem definidos para estudar o problema de infectividade do vírus em matrizes ambientais faz com que seja ainda mais necessário trabalhar com a avaliação dos riscos. Este foi o primeiro artigo científico no mundo a ser publicado com a temática. “Utilizamos, para isso, uma abordagem conservadora, que significa basicamente ser protetiva à saúde humana”.
A pesquisa produz um modelo que investiga possibilidades para antecipar problemas graves, capazes de causar riscos à saúde humana. Embora se refira especificamente a trabalhadores de estações de tratamento de esgoto, seus dados podem ser transpostos para regiões em que não existe saneamento, áreas de esgoto a céu aberto e com precariedades. “Utilizamos como base dados relativos a duas estações de tratamento de esgotos, com três cenários possíveis para cada uma”, explica o professor.
Os cenários, identificados como “moderado”, “agressivo” e “extremo”, foram simulados a partir dos dados epidemiológicos de abril das cidades de Porto Alegre, Madrid e Nova York, respectivamente. Estes dados foram cruzados com informações de duas estações de tratamento – São João Navegantes e Serraria, ambas em Porto Alegre – para prever os riscos de contaminação entre os trabalhadores.
“Os resultados demonstraram que a probabilidade de infecção, nos cenários agressivo e extremos, são até 23 vezes superiores aos riscos considerados toleráveis – de acordo com valores derivados da Organização Mundial da Saúde – caso medidas de proteção individual e/ou coletiva não sejam adotadas“, pontua o pesquisador.
No cálculo, a ferramenta indica possibilidade de que 2,6 pessoas a cada mil e 1,3 pessoas a cada cem sejam infectadas nestes locais. O estudo faz a previsão com base em dados sobre a carga viral presente nas fezes, que já havia sido tratada em pesquisas anteriores, e nas especificidades de uma estação de tratamento. O resultado forneceria uma previsão da quantidade de vírus que pode chegar às estações, em contato com os trabalhadores, em diferentes estágios da pandemia. Quanto mais dias o trabalhador estiver exposto, maior a possibilidade de contágio, inclusive nos cenários moderados.
Risco microbiano
“Avaliação Quantitativa de Risco Microbiológico “ é o nome da ferramenta utilizada para avaliar o risco de infecção. Nesta pesquisa, ela foi projetada para estimar riscos associados à contaminação por coronavírus em uma rota de transmissão fecal-oral associada às estações de tratamento, caso não sejam utilizados equipamentos de proteção individual (EPIs) e coletiva (EPC).
A ferramenta trabalha com identificação do perigo, avaliação da exposição, avaliação dos efeitos e modelagem da probabilidade de infecção. No caso dessa investigação, o perigo foi capturado a partir do retrato epidemiológico de cidades em situações diferentes na pandemia, e a exposição foi calculada pensando-se em trabalhadores das estações – os que atuam na limpeza manual de equipamentos utilizados no pré-tratamento de esgoto e estão mais expostos à contaminação.
Segundo os cálculos oferecidos pela ferramenta, em um cenário associado à risco agressivo e extremo, a probabilidade de um trabalhador se infectar está acima do recomendado no artigo como um valor referência de risco tolerável, calculado com base em metodologia definida pela Organização Mundial da Saúde. “Estes trabalhadores podem estar expostos ao esgoto, por meio de aerossóis ou partículas/gotículas carregadas pelo ar, em atividades inerentes aos processos de tratamento utilizados, se não fizerem uso de Equipamentos de Proteção Individual”, afirma o professor.
A importância de um modelo capaz de prever os riscos, segundo Etchepare, vem principalmente das incertezas ocasionadas pela falta de evidências científicas certeiras sobre a possibilidade de transmissão fecal-oral. Toda essa imprevisibilidade demonstra a importância de modelos que sirvam para antecipar situações de riscos à saúde humana. “Esta ferramenta também é importante para os planos de resposta a emergências de empresas de saneamento. Como estamos nos antecipando a algo que pode vir a acontecer, é importante que haja um plano de contenção”, afirma.
Outra questão que a pesquisa tangencia é o risco ao qual estão sujeitas comunidades que moram em regiões sem saneamento ou com esgoto a céu aberto. “Estes achados científicos evidenciam a problemática de exposição ao esgoto em países como o Brasil, onde aproximadamente 50% da população, ou seja, mais de 100 milhões de pessoas, não possuem coleta de esgoto, e muitas vezes podem estar expostas ao esgoto a céu aberto, principalmente em comunidades e regiões com falta de infraestrutura sanitária”, resume.
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Foto de destaque: Imagem de Luiz Gonzaga DE SOUZA por Pixabay
