O ex-ministro da Saúde, Marcelo Queiroga, manifestou-se em uma correspondência científica publicada na revista The Lancet Regional Health – Americas, onde contesta as conclusões de um estudo relacionado à expectativa de vida no Brasil durante a pandemia de Covid-19. O texto, coassinado pelos médicos Raphael Câmara e Francisco Cardoso, argumenta que o artigo original atribui ao governo federal uma relação causal que não é fundamentada pelo método científico adotado.

A correspondência foi uma resposta ao estudo intitulado "Burden of disease and life expectancy decomposition in Brazil and its federated units, 1990–2023", que analisou dados do Global Burden of Disease (GBD) e associou a diminuição da expectativa de vida durante a pandemia ao chamado "negacionismo científico" e à falta de coordenação nacional por parte do governo. Queiroga enfatiza que o debate deve ser mantido no campo metodológico, afastando-se da política.

Na comunicação, Queiroga afirma: "A questão não é política, mas científica. Estudos ecológicos são extremamente úteis para descrever padrões populacionais e gerar hipóteses. Contudo, não permitem estabelecer relações de causalidade entre decisões governamentais e desfechos em saúde sem modelagem causal apropriada, definição objetiva da exposição e controle adequado dos fatores de confusão."

Os autores da correspondência ressaltam que o estudo fornece uma análise descritiva significativa acerca da carga de doenças no Brasil, mas ultrapassa os limites inferenciais ao atribuir diretamente os resultados da pandemia à atuação do governo de Jair Bolsonaro. Além disso, criticam a falta de uma definição operacional para o termo "negacionismo científico" e a ausência de ferramentas metodológicas adequadas no artigo.

Os médicos também levantam preocupações sobre a repercussão da pesquisa na mídia. A correspondência destaca que reportagens que surgiram após a divulgação do estudo apresentaram interpretações que, na visão dos autores, são meras hipóteses e não conclusões científicas. Eles afirmam: "Quando interpretações políticas extrapolam aquilo que os dados permitem afirmar, compromete-se não apenas a qualidade do debate público, mas também a credibilidade da própria ciência."

Ao concluir a correspondência, os autores reafirmam um dos princípios fundamentais da epidemiologia, que é que a associação estatística não implica causalidade. Eles argumentam que estudos científicos devem respeitar os limites metodológicos de seus desenhos, especialmente quando os resultados são utilizados para fundamentar interpretações sobre políticas públicas e decisões governamentais durante a pandemia.