Medicamentos ineficazes contra covid-19: análise de vendas, tweets e mecanismos de busca - Brito Junior, Irineu de; Saraiva, Flaviane Azevedo; Bruno, Nathan de Campos; Silva, Roberto Fray da; Hino, Celso Mitsuo; Yoshizaki, Hugo Tsugunobu Yoshida (Revista de Saúde Pública, 2024)
OBJETIVO: Investigar a correlação entre as vendas de dois medicamentos sem eficácia comprovada no tratamento de covid-19, ivermectina e cloroquina, e outras variáveis relevantes: pesquisas no Google®, número de tweets relacionados aos medicamentos, casos e óbitos decorrentes da covid-19. MÉTODOS: A metodologia adotada neste estudo se divide em quatro partes: coleta de dados; processamento dos dados; análise exploratória; e análise de correlação. Foi utilizado o método de Spearman para obter as correlações cruzadas entre cada par de variáveis. RESULTADOS: Os resultados mostram similaridade entre os comportamentos das variáveis. Os picos ocorreram em períodos iguais ou próximos. A análise exploratória dos dados apontou que houve falta de cloroquina no período correspondente ao início das divulgações sobre a aplicação desses medicamentos para o tratamento da covid-19. Ambos os medicamentos apresentaram correlação alta e estatisticamente significativa com as demais variáveis analisadas. Também foi observado que algumas delas apresentaram maior correlação com as vendas de medicamentos quando assumiram defasagem temporal de um mês. No caso da cloroquina, isso ocorreu com a variável óbitos. No caso da ivermectina, ocorreu com as variáveis número de tweets, casos e óbitos. CONCLUSÕES: Os resultados observados contribuem para a tomada de decisão durante a gestão de crises por parte de governo, indústrias e comércios. Em momentos de crises, como observado durante a pandemia, as variáveis mostraram que são capazes de auxiliar na previsão de vendas, em especial o Google® e os tweets, que proporcionam uma análise em tempo real da situação. Acompanhar as redes sociais e mecanismos de busca permitiria detecção de uso pela população e melhor previsão de potenciais picos de demanda desses medicamentos.