O documento apresenta uma estratégia digital para identificar casos de pós-COVID em prontuários eletrônicos do SUS, baseada em uma revisão sistemática da literatura. Discute a definição de pós-COVID pela OMS e os desafios de medir sua carga assistencial no sistema de saúde. A pesquisa apresenta uma busca automatizada com inteligência artificial para identificar sintomas e condições associados à COVID-19 em registros médicos.

1. Estratégia digital para a identificação de casos
Pós-Covid, em prontuários eletrônicos de
pacientes do SUS, baseados em uma revisão
sistemática da literatura.
Prof. Dr. Eduardo B Coelho
FMRP-USP

2. Definição OMS (2021)
● Presença ou persistência de sintomas que impactam as atividades diárias após 3
meses da infecção aguda pelos SARS-Cov-2;
● Duração mínima de 2 meses;
● Condições não explicadas por um diagnóstico alternativo;
Problemas:
● 1) Janela de captura de dados da plataforma Internacional de pós-covid
● 2) Pacientes internados geralmente apresentam comorbidades – Agravo dos sintomas?
● 3) Adultos e crianças
● 4) Como separar o impacto da internação (stress, eventos adversos, iatrogenias, etc
dos danos da covid)?

4. Consenso do grupo de estudos
● Para o sistema de saúde, o importante é medir a carga assistencial ocasionado
pela covid-19
● Pacientes que procuram a atenção de saúde tem condições que impactam as
atividades diárias (premissa)
● Número de agravos de saúde associados à covid é muito extenso: Priorizar
sinais e sintomas
● Como identificar de forma automatizada casos de pós-covid?

5. ● Pergunta para a revisão sistemática:
● “Qual estratégia digital baseada em IA foi utilizada para identificar casos de CL? “

6. PICO
P= Idade > 18 anos
I= Uso de IA
C= NA
0= Covid longo
Número Termo de Busca
1 Post-acute covid-19 syndrome [MeSH
Terms]
2 long covid [Text Word]
3 Post-covid condit* [all fields]
4 long Haul covid [all fields]
5 OR/1-4
6 medical records"[MeSH Terms]
7 Electronic Data Processing [Mesh Terms]
8 Artificial intelligence [all fields]
9 OR/6-8
10 AND/5+9
Estratégia de Busca

7. Figura 1. Fluxograma dos trabalhos selecionados (PRISMA, 2020)
Records identified from Pubmed
and Embase (n=560)
Other (n=2)
Records removed before
screening:
Duplicate records removed
(n =39)
Records removed for other
reasons (n = 0)
Records screened
(n =523)
Records excluded
(n =412)
Reports assessed for eligibility
(n = 111)
Reports excluded:
Prospective studies (n =11)
Letter/abstracts (n =12)
Questionary forms (n=29)
Preprint (n=7)
Specific group (n=7)
Other (n=20)
Total (n=85)
Studies included in review
(n =25)
Identification of studies via databases and registers
Identification
Screening
Included

8. ● Desenho estudo : +95% Coorte Retrospectiva
● Fonte de dados: 23 estudos: PEP; 1 Misto (literatura + PEP) e 1 Fatura
● Métodos de Mineração e busca: Códigos (CID-10 e SNOMEDCT), apenas 2
estudos com PLN
● Definição janela de pós-covid:
Resultados

9. Pré -3M a -1a
D0
(Infecção
covid)
PC
+28d a +1 ano
Janela covid longo

10. COVID-19 CASE
(D0)
SYMPTOMATIC CASES WITH
FOLLOW UP
SYMPTOMATIC
CASES
WITHOUT
PREVIOUS
SYMPTOMS (1
YEAR)
DID
SYMPTOMS
GET WORSE?
LONG COVID
Síntese lógica

11. Estudos Retrospectivos
● Atenção básica: UFAL/SM Florianópolis/GHC/HCPA
● Atenção especializada média/alta complexidade (Ebserh; HCPA)
Uso SHC

14. CL na atenção especializada de média e alta complexidade?

15. Obrigado!
Eduardo B. Coelho
ebcoelho@fmrp.usp.br