MORTALIDADE POR SÍNDROME RESPIRATÓRIA AGUDA GRAVE DURANTE A PANDEMIA DE COVID-19: INFLUÊNCIA DO CONSTRUTO TEÓRICO E ESCOLHA DO MODELO MULTIVARIADO NA VALIDADE DOS ACHADOS
Introdução: Estudos de preditores de mortalidade em Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) têm inferido associações ora a partir de desfechos dicotômicos, ora a partir de modelos tempo-evento. Embora pareçam semelhantes, tais associações têm diferentes significados. Objetivo: Identificar preditore...
| Main Authors: | , , , , , , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Elsevier
2022-09-01
|
| Series: | Brazilian Journal of Infectious Diseases |
| Online Access: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1413867022000964 |
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|---|---|
| author | Karen Ingrid Tasca Michelle Venancio Hong Camila Gonçalves Alves Heloiza T.F.C. Silva João P.M. Pereira Victor H.A.P. Castro Diana Fernandes Mezzomo Jéssica C.T.N. Sousa Rejane M.T. Grotto Carlos M.C.B. Fortaleza |
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| author_sort | Karen Ingrid Tasca |
| collection | DOAJ |
| description | Introdução: Estudos de preditores de mortalidade em Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) têm inferido associações ora a partir de desfechos dicotômicos, ora a partir de modelos tempo-evento. Embora pareçam semelhantes, tais associações têm diferentes significados. Objetivo: Identificar preditores de óbito em SRAG e Covid-19, comparando modelos multivariados de desfechos dicotômicos e tempo-evento. Método: A partir de banco de dados de pacientes internados por SRAG (SIVEP-Gripe) residentes em Botucatu/SP (mar/2020 a mar/2022), utilizamos modelos multivariados de Poisson com desfecho binomial e modelos de riscos proporcionais (tempo-evento) de Cox para identificar fatores associados ao óbito. Resumidamente, dados demográficos, comorbidades, necessidades assistenciais e vacinas foram incluídos em um modelo único (single-step). Análises foram feitas para casos de SRAG como um todo e para os confirmados para Covid-19 isoladamente. Resultados: Foram incluídos 3995 sujeitos, dos quais 1338 testaram positivo para SARS-CoV-2. Foram identificados 866 óbitos, sendo 42,8% deles por Covid-19. No total de casos de SRAG, foram preditores de mortalidade: maior idade, presença de doenças neurológicas, imunossupressão, obesidade e necessidade de suporte ventilatório invasivo, tanto utilizando o modelo de Poisson quanto o de Cox. Entretanto, o teste de Poisson revelou também que eram preditores de mortalidade a necessidade de UTI (RR: 1,624; 1,331-1,981) e o diagnóstico de Covid-19 (RR: 1,245; 1,058-1,465), sendo que o sexo feminino teve um efeito protetor contra a morte (RR: 0,851; 0,727-0,996). Em subanálise para Covid-19, foram preditores, utilizando ambos os modelos: maior idade, presença de doenças neurológicas, necessidade de UTI e de suporte ventilatório invasivo. Entretanto, apenas o modelo de Cox demonstrou que o maior número de doses de vacinas foi um fator protetor de mortalidade (HR: 0,855; 0,739-0,989). Conclusão: Os achados de modelos preditores dicotômicos e tempo-evento podem diferir, e seu significado depende dos pressupostos epidemiológicos e da questão de pesquisa. |
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| publishDate | 2022-09-01 |
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| spelling | doaj.art-9133ccb241314428a02821677b2676522022-12-22T03:47:11ZengElsevierBrazilian Journal of Infectious Diseases1413-86702022-09-0126102409MORTALIDADE POR SÍNDROME RESPIRATÓRIA AGUDA GRAVE DURANTE A PANDEMIA DE COVID-19: INFLUÊNCIA DO CONSTRUTO TEÓRICO E ESCOLHA DO MODELO MULTIVARIADO NA VALIDADE DOS ACHADOSKaren Ingrid Tasca0Michelle Venancio Hong1Camila Gonçalves Alves2Heloiza T.F.C. Silva3João P.M. Pereira4Victor H.A.P. Castro5Diana Fernandes Mezzomo6Jéssica C.T.N. Sousa7Rejane M.T. Grotto8Carlos M.C.B. Fortaleza9Universidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Botucatu, SP, BrasilIntrodução: Estudos de preditores de mortalidade em Síndrome Respiratória Aguda Grave (SRAG) têm inferido associações ora a partir de desfechos dicotômicos, ora a partir de modelos tempo-evento. Embora pareçam semelhantes, tais associações têm diferentes significados. Objetivo: Identificar preditores de óbito em SRAG e Covid-19, comparando modelos multivariados de desfechos dicotômicos e tempo-evento. Método: A partir de banco de dados de pacientes internados por SRAG (SIVEP-Gripe) residentes em Botucatu/SP (mar/2020 a mar/2022), utilizamos modelos multivariados de Poisson com desfecho binomial e modelos de riscos proporcionais (tempo-evento) de Cox para identificar fatores associados ao óbito. Resumidamente, dados demográficos, comorbidades, necessidades assistenciais e vacinas foram incluídos em um modelo único (single-step). Análises foram feitas para casos de SRAG como um todo e para os confirmados para Covid-19 isoladamente. Resultados: Foram incluídos 3995 sujeitos, dos quais 1338 testaram positivo para SARS-CoV-2. Foram identificados 866 óbitos, sendo 42,8% deles por Covid-19. No total de casos de SRAG, foram preditores de mortalidade: maior idade, presença de doenças neurológicas, imunossupressão, obesidade e necessidade de suporte ventilatório invasivo, tanto utilizando o modelo de Poisson quanto o de Cox. Entretanto, o teste de Poisson revelou também que eram preditores de mortalidade a necessidade de UTI (RR: 1,624; 1,331-1,981) e o diagnóstico de Covid-19 (RR: 1,245; 1,058-1,465), sendo que o sexo feminino teve um efeito protetor contra a morte (RR: 0,851; 0,727-0,996). Em subanálise para Covid-19, foram preditores, utilizando ambos os modelos: maior idade, presença de doenças neurológicas, necessidade de UTI e de suporte ventilatório invasivo. Entretanto, apenas o modelo de Cox demonstrou que o maior número de doses de vacinas foi um fator protetor de mortalidade (HR: 0,855; 0,739-0,989). Conclusão: Os achados de modelos preditores dicotômicos e tempo-evento podem diferir, e seu significado depende dos pressupostos epidemiológicos e da questão de pesquisa.http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1413867022000964 |
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