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Identificação de casos de Pós-Covid
em Florianópolis-SC: resultados da
cooperação entre Epidemiologia e
Matemática
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.
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.
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.
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
Métodos:
• Treinamento do modelo para identificação dos achados clínicos:
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.
Resultados:
Foi possível treinar o
modelo de forma
adequada para
identificação de 12
achados clínicos.
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)
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
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
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
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
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.
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.
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
Ana Cristina Vidor
vidoranacris@gmail.com
48 988081988

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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