Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil , Vinicius Lins Costa Melo
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Os participantes foram internados em unidades não críticas para tratamento, entre janeiro e abril de 2021 e entre setembro de 2021 e fevereiro de 2022 e recrutados sequencialmente de 2 unidades de internação em Niterói/RJ. Foram incluídos adultos, com resultado de RT-PCR positivo, histórico de exposição ou achados de imagem clínica ou radiológica compatíveis com COVID-19. O desfecho foi definido como transferência para terapia intensiva ou óbito. Preditores como dados demográficos, clínicos, comorbidades, testes laboratoriais e de imagem foram coletados à internação. Um modelo de regressão “Random forest” (dentre modelos alternativos) foi desenvolvido e validado para estimar o risco de progressão. Resultados: A prevalência geral do desfecho foi de 41,8% em 301 participantes. A maioria dos pacientes estudados não foi imunizada contra a COVID-19. As comorbidades mais prevalentes foram hipertensão arterial sistêmica e diabetes mellitus. Após o desenvolvimento do modelo e validação cruzada, foram mantidos os seguintes oito preditores: D-dímero, Uréia, Índice de comorbidade de Charlson, oximetria de pulso, frequência respiratória, desidrogenase láctica, RDW e escore radiológico RALE. O intercepto e a inclinação corrigidas pelo viés foram de -0,0004 e 1,079, respectivamente, e o erro médio de previsão foi de 0,028. A área sob curva ROC foi de 0,795 e a variância explicada foi de 0,289. Conclusão: O modelo prognóstico foi considerado bom o suficiente para ser recomendado para uso clínico em pacientes internados. Foi desenvolvido uma calculadora que permite o usuário fazer previsões (QR code). 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摘要
导言COVID-19 已不再是全球紧急卫生事件,但它仍然是全球范围内的一个健康问题,COVID-19 医院护理的挑战依然存在。COVID-19发展为危重症的预测工具可帮助COVID-19住院病人做出决策,如保留危重症风险较高的住院病人。研究对象于 2021 年 1 月至 4 月以及 2021 年 9 月至 2022 年 2 月期间入住非重症监护病房,从新泽西州尼泰罗伊市的两家住院部依次招募。RT-PCR结果呈阳性、有接触史或临床或放射影像学检查结果与COVID-19相符的成人均被纳入其中。结果定义为转入重症监护或死亡。入院时收集了人口统计学数据、临床数据、合并症、实验室和影像学检查等预测因素。开发并验证了 "随机森林 "回归模型(可供选择的模型之一),以估计病情恶化的风险。结果显示在 301 名参与者中,该结果的总发生率为 41.8%。所研究的大多数患者未接种 COVID-19 疫苗。最常见的合并症是系统性动脉高血压和糖尿病。在建立模型并进行交叉验证后,保留了以下 8 个预测因子:D-二聚体、尿素、Charlson 合并症指数、脉搏血氧饱和度、呼吸频率、乳酸脱氢酶、RDW 和 RALE 放射学评分。偏差校正后的截距和斜率分别为-0.0004和1.079,平均预测误差为0.028。ROC 曲线下面积为 0.795,解释方差为 0.289。结论:该预后模型效果良好,可推荐用于住院患者的临床治疗。我们开发了一个计算器,允许用户进行预测(二维码)。KeywordsCOVID-19, Prognosis, Terminal condition.KeywordsCOVID-19, Prognosis, Terminal condition, Mortality, Prediction models.Conflicts of interestThe authors report that there are no conflicts of interest.Ethics and fundingThe registration and approval of the Ethics Committee of INI-Fiocruz can be accessed at https://plataformabrasil.saude.gov.br/login.jsf with CAAE number 39520820.7.0000.5262。本项目没有专项资金。
ACCREDIT: VALIDATION OF A CLINICAL SCORE FOR PROGRESSION OF COVID-19 WHILE HOSPITALIZED
Introdução
A COVID-19 já não é uma emergência de saúde global, mas continua a ser uma questão de saúde presente em todo o mundo, e o desafio dos cuidados hospitalares da COVID-19 permanece. Instrumentos prognósticos para a progressão da COVID-19 para estado crítico podem auxiliar na tomada de decisões para pacientes hospitalizados com COVID-19, como manter hospitalizados os pacientes com maior risco de se tornarem críticos.
Objetivo
Desenvolver e validar um instrumento para prever a progressão de condição crítica em pacientes hospitalizados com COVID-19 em uma população durante o curso da pandemia.
Metodologia
Estudo observacional com seguimento. Os participantes foram internados em unidades não críticas para tratamento, entre janeiro e abril de 2021 e entre setembro de 2021 e fevereiro de 2022 e recrutados sequencialmente de 2 unidades de internação em Niterói/RJ. Foram incluídos adultos, com resultado de RT-PCR positivo, histórico de exposição ou achados de imagem clínica ou radiológica compatíveis com COVID-19. O desfecho foi definido como transferência para terapia intensiva ou óbito. Preditores como dados demográficos, clínicos, comorbidades, testes laboratoriais e de imagem foram coletados à internação. Um modelo de regressão “Random forest” (dentre modelos alternativos) foi desenvolvido e validado para estimar o risco de progressão. Resultados: A prevalência geral do desfecho foi de 41,8% em 301 participantes. A maioria dos pacientes estudados não foi imunizada contra a COVID-19. As comorbidades mais prevalentes foram hipertensão arterial sistêmica e diabetes mellitus. Após o desenvolvimento do modelo e validação cruzada, foram mantidos os seguintes oito preditores: D-dímero, Uréia, Índice de comorbidade de Charlson, oximetria de pulso, frequência respiratória, desidrogenase láctica, RDW e escore radiológico RALE. O intercepto e a inclinação corrigidas pelo viés foram de -0,0004 e 1,079, respectivamente, e o erro médio de previsão foi de 0,028. A área sob curva ROC foi de 0,795 e a variância explicada foi de 0,289. Conclusão: O modelo prognóstico foi considerado bom o suficiente para ser recomendado para uso clínico em pacientes internados. Foi desenvolvido uma calculadora que permite o usuário fazer previsões (QR code). O benefício clínico e o desempenho em diferentes cenários ainda não são conhecidos.
Palavras chaves
COVID-19, Prognóstico, Estado Terminal.
Palavras-chave
COVID-19, Prognóstico, Estado Terminal, Mortalidade, Modelos de previsão.
Conflitos de interesse
Os autores informam que não há conflito de interesses.
Ética e financiamentos
O registro e aprovação do Comitê de Ética do INI-Fiocruz pode ser acessado em https://plataformabrasil.saude.gov.br/login.jsf com número CAAE 39520820.7.0000.5262. Não houve financiamento específico para este projeto.
期刊介绍:
The Brazilian Journal of Infectious Diseases is the official publication of the Brazilian Society of Infectious Diseases (SBI). It aims to publish relevant articles in the broadest sense on all aspects of microbiology, infectious diseases and immune response to infectious agents.
The BJID is a bimonthly publication and one of the most influential journals in its field in Brazil and Latin America with a high impact factor, since its inception it has garnered a growing share of the publishing market.