O acompanhamento da evolução dos casos de infectados confirmados I(t) pela COVID-19 tem estimulado a proposta de vários modelos fenomenológicos e dinâmicos para estimar os efeitos da difusão do vírus a longo prazo. Em um estágio inicial da contaminação, a evolução dos números de infectados respeita uma lei exponencial: I(t)= I 0 e αt , em que I 0 e α são parâmetros fixos para cada país e t é o tempo em dias. Em diversos países, várias medidas de contenção e mitigação da pandemia estão sendo

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... das com o intuito de retardar a velocidade do crescimento exponencial de infectados, sendo o isolamento social e práticas de higiene as mais difundidas. Existem vários modelos dinâmicos que permitem fazer estimativas do comportamento do número de pessoas susceptíveis ao vírus (S), expostas ao vírus (E), infectadas (I) e recuperadas(R) em função do tempo, sendo os modelos SIR, SEIR os mais utilizados. Entretanto, a complexidade dos processos dinâmicos descritos por estes modelos é extremamente desafiadora, necessitando de soluções numéricas e parametrização, sendo na maioria dos casos intratáveis. Este cenário projeta as formulações de escalamentos fenomenológicos como ferramentas frutíferas e complementares para a compreensão e previsão desses eventos. O escalamento dos dados em um diagrama logarítmico lineariza o crescimento exponencial, otimizando a previsão dos parâmetros responsáveis pela evolução de eventos dinâmicos: um exemplo clássico de escalamento é utilizado em cinética química, o diagrama de Arrhenius. Entretanto, para uma ampla faixa de análise em processos cinéticos, há um desvio da linearidade no diagrama logarítmico, violando a lei de crescimento exponencial 2 . Por meio da parceria entre a Divisão de Modelagem de Transformações Físicas e Químicas da Universidade Estadual Goiás (Brasil) e o grupo de pesquisa do professor Vincenzo Aquilanti da Università di Perugia (Itália), modernos estudos sobre a cinética de processos físicos e químicos têm permitido o desenvolvimento de aparatos físico-matemáticos capazes de avaliar e quantificar a fenomenologia de eventos que desviam do comportamento exponencial 3 . Considerando que a evolução temporal dos números de infectados pela COVID-19 e a formação de produtos em reações químicas estão contidas na mesma classe de universalidade, nossa formulação passa a ser apropriada para elucidar a lei de crescimento dos infectados, e consequentemente fornecer o grau de efetividade das estratégias de controle em cada país. Os dados dos números de infectados confirmados pela no Brasil foram comparados com a evolução do contágio na Itália, Alemanha, Coreia do Sul, Figura 1. Diagrama logarítmico do número de infectados confirmados em função do tempo no Brasil, Itália, Alemanha, Coreia do Sul, China (província de Hubei) e Estados Unidos. Os dias de contágios foram escalados para facilitar a comparação: o primeiro dia de contágio (t 0 ) para cada país é considerado como o dia em que a tendência de crescimento passa a ter estabilidade. A reta pontilhada enfatiza o comportamento exponencial no Brasil para o estágio inicial de contágio. Uma vez que os dados apresentados foram catalogados até o dia 29/03/2020, a possibilidade de subnotificação pode levar a mudanças no comportamento dos dados com consequente reinterpretação.