Identificação de casos de Pós-Covid em Florianópolis-SC: resultados da cooperação entre Epidemiologia e Matemática

1. Identificação de casos de Pós-Covid
em Florianópolis-SC: resultados da
cooperação entre Epidemiologia e
Matemática

2. Introdução:
• Florianópolis identificou mais de 247 mil casos de Covid-19 entre
março de 2020 e maio de 2023, todos notificados no sistema de
prontuário eletrônico;
• Sem captação sistematizada de informações sobre casos de Pós-
Covid;
• Sistema de saúde municipal ordenado pela APS e complementado
com Policlínicas, CAPS e UPAS;
• Ausência de um serviço específico para atendimento dos casos de
Pós-Covid.
• Todos os serviços municipais utilizam o mesmo prontuário eletrônico.

3. Objetivo
• Identificar os casos de Pós-COVID em pacientes ambulatoriais por
meio de extração de dados estruturados e não estruturados (texto
livre) de prontuário eletrônico.

4. Métodos:
• Definição operacional dos casos de Pós-Covid
Ausência do achado de
interesse
Presença do achado de
interesse
Fase Aguda
D0
Data do Início
dos sintomas
Até 30 dias após De 30 a 180 dias após
1 ano a 2 semanas antes
• População em estudo: pessoas residentes de Florianópolis, com idade
maior ou igual a 18 anos, com diagnóstico confirmado de Covid-19 entre
março de 2020 e 05 de maio de 2023.

5. Métodos:
• Priorização dos achados clínicos de interesse (Shah AD, et al. 2023)
Prioridade 1 Prioridade 2 Prioridade 3
Arritmia Diarreia Edema
Tontura Perda de olfato/paladar Dor abdominal
Perda de memória Tosse Constipação
Confusão mental Catarro Náuseas/vômito
Dificuldade de concentração Dor de garganta Perda de peso
Insônia Dor articular
Parestesia
Febre
Cefaleia
Dor no peito

6. Métodos:
• Treinamento do modelo para identificação dos achados clínicos:

7. Resultados:
• 13.223 pessoas com Pós-Covid
• Entre os 18.594 casos de reinfecção (diagnóstico laboratorial de Covid-19 em período
igual ou maior que 90 dias), foram identificados 1.369 (7,4%) casos de pós-COVID.

8. Resultados:
Foi possível treinar o
modelo de forma
adequada para
identificação de 12
achados clínicos.

9. Resultados:
• Probabilidade da
frequência nos períodos
antes da COVID e no
pós-COVID de pelo
menos um dos achados
clínicos de interesse, por
sexo e idade (IC - 95%
pelo método de
Hoeffding)

10. Resultados:
• Probabilidade da
frequência nos períodos
antes da COVID e no
pós-COVID de cefaléia,
por sexo e idade (IC -
95% pelo método de
Hoeffding)
Cefaleia

11. Resultados:
• Probabilidade da
frequência nos períodos
antes da COVID e no
pós-COVID de febre, por
sexo e idade (IC - 95%
pelo método de
Hoeffding)
Febre

12. Resultados:
• Probabilidade da
frequência nos períodos
antes da COVID e no
pós-COVID de Dispneia,
por sexo e idade (IC -
95% pelo método de
Hoeffding)
Dispneia

13. Resultados:
• Probabilidade da
frequência nos períodos
antes da COVID e no
pós-COVID de Mialgia,
por sexo e idade (IC -
95% pelo método de
Hoeffding)
Mialgia

14. Limitações:
• Apenas 12 achados clínicos avaliados;
• Sem possibilidade de descartar outras causas para o aparecimento dos
achados após a infecção aguda;
• Qualidade dos prontuários impacta na capacidade de captação das
informações;
• Menos consultas nas populações mais jovens;
• Impossibilidade de avaliar pessoas que seguiram acompanhamento no
sistema privado ou ambulatórios hospitalares.

15. Conclusões:
• Para cefaleia, mialgia, dispneia e febre, a probabilidade de frequência
no período pós-covid foi maior que no pré-covid;
• Os casos de pós-covid foram mais frequentes na população acima de
30 anos e entre as mulheres;
• A interface desenvolvida permite acrescentar mais sinais e sintomas,
oportunizando ajuste dos modelos e identificação de mais casos
impactados pelo pós-covid;
• O modelo pode ser aprimorado e os resultados complementados com o
estudo prospectivo já iniciado e que deve ser concluído até maio de
2024.

16. Agradecimentos:
Prof. Dr. Krerley Oliveira
Prof. Dr. Guilherme Tegoni Goedert
Juliano Genari de Araújo
Me. Daniel Csillag
Dra. Claunara S. Mendonça
Dr. Eduardo B. Coelho
Dr. Fernando Anschau

17. Ana Cristina Vidor
vidoranacris@gmail.com
48 988081988