Características y resultados de la COVID-19 grave en pacientes hospitalizados con enfermedad cardiovascular en la Amazonía brasileña: una cohorte retrospectiva

Tipo de investigación y cuestiones éticas

Un estudio de cohorte retrospectivo longitudinal basado en datos de la vigilancia epidemiológica de los síndromes respiratorios agudos y graves en Brasil está disponible públicamente en el sitio web (https://opendatasus.saude.gov.br/).

De conformidad con la Resolución N° 510 del 7 de abril de 2016, bajo la Ley N° 2016, se destaca el Artículo II, que especifica la realización de búsquedas utilizando información disponible públicamente. 12527 del 18 de noviembre de 2011; III—búsquedas utilizando información de dominio público y V—búsquedas en bases de datos sin posibilidad de identificación personal. No deben ser registrados ni evaluados por el sistema de Comités de Ética e Investigación (CEP/CONEP)^20,21. Por lo tanto, no se recomienda que este tipo de investigación se someta a revisión ética y se puede realizar libremente, ya que los datos disponibles públicamente no incluyen información como el nombre, el número de teléfono y la dirección del participante.

Este estudio siguió las Pautas para informar estudios observacionales en epidemiología (STROBE).²².

Todos los datos utilizados en este estudio se obtuvieron de fuentes disponibles públicamente y, por lo tanto, no se enviaron al comité de ética de la investigación para su aprobación. Todos los métodos que utilizamos para analizar nuestros datos se han llevado a cabo de acuerdo con las pautas y regulaciones pertinentes.

Donde él estudió

La encuesta se realizó con referencia a casos notificados y residentes en el estado de Pará, norte de Brasil, este de la Amazonía (Figura 1). 1). Pará es la segunda provincia más grande del país por extensión territorial con una superficie de 1.245.870.798 km.² y una población estimada de 8.690.745 en 2020 con un Índice de Desarrollo Humano (IDH) de 0,646. El estado tiene seis Mesorregiones que consisten en 22 Microrregiones en un total de 144 municipios, con Belem como su capital.²³. El área de Pará abarca la selva tropical más grande del mundo, la Amazonía. El terreno es bajo y plano; El 58% de la superficie se encuentra por debajo de los 200 m. Las altitudes superiores a 500 m se encuentran en las siguientes montañas: Serra dos Carajás, Serra do Cachimbo y Serra do Acari²⁴.

Los casos fueron seleccionados en base a las fechas de notificación del 1 de marzo de 2020 al 31 de diciembre de 2020, con investigaciones epidemiológicas y resultados de cada caso completados.

Selección de participantes

La base de datos se refiere a la plataforma de vigilancia epidemiológica de influenza que monitorea los síndromes respiratorios agudos y severos (SIVEP-GRIPE) y está disponible en la plataforma OpenDataSUS del Ministerio de Salud de Brasil.

El tiempo cero de la cohorte se definió por la fecha de hospitalización, y el tiempo delta (∆T) corresponde al tiempo desde la fecha de hospitalización hasta el desenlace (cura o muerte) para los casos con confirmación diagnóstica de SARS por COVID-19. Por Reacción en Cadena de la Polimerasa en Tiempo Real (RT-PCR). Era hora de seguir hasta la conclusión.

El SARS se define para personas con síndrome de influenza (FS) que presentan: disnea/dificultad respiratoria O presión persistente en el pecho O saturación de O2 inferior al 95 % a temperatura ambiente O coloración azulada de los labios o la cara. (FS: Una persona con una enfermedad respiratoria aguda caracterizada por al menos dos (2) de los siguientes signos y síntomas: fiebre (incluso si es marcada), escalofríos, dolor de garganta, dolor de cabeza, tos, secreción nasal, alteración del sentido del olfato y del gusto ) . Para la notificación en SIVEP-GRIPE se deben considerar los casos de SARS hospitalizados o las muertes por SARS independientemente de la hospitalización.²⁶.

Las enfermedades cardiovasculares se definen de acuerdo con las directrices de vigilancia epidemiológica brasileña COVID-19, que indican las siguientes enfermedades: Miocardiopatías de diversas etiologías (insuficiencia cardíaca, miocardopatía isquémica, etc.) Hipertensión arterial; Enfermedad cerebrovascular²⁷.

Se descargó la información correspondiente al año 2020, informada del 1 de enero al 31 de diciembre de 2020. Los detalles de selección hasta la población final se describen en la siguiente tabla (Figura 1). 2).

Esquema de selección de participantes.

Para los criterios de elegibilidad, residentes del estado de Pará con campo 36 del formulario de encuesta llenado con casos de COVID-19 confirmados por el criterio RT-PCR y enfermedad cardiovascular crónica con 1 (sí) o 2 (no), el resultado fue seleccionado, el campo 74 fue llenado. Se excluyeron los casos que no cumplieron con los criterios de elegibilidad.²⁶.

Recopilación de datos

Los datos se presentaron en formato Excel con variables referentes al Formulario 25 de Notificación de Síndrome Respiratorio Agudo y Severo. Los datos incluyeron variables demográficas, epidemiológicas y de resultado del estudio, pero faltaban las siguientes variables en la base de datos desarrollada para este estudio: Persona, nombre, teléfono , calle, número de casa, barrio , dirección postal (código postal) y registro telefónico.

Los datos se descargaron el 2 de agosto de 2021 y se seleccionaron los participantes, luego de lo cual se extrajeron las variables: género (ítem 8), edad (ítem 10), lugar de residencia (ítem 19), signos y síntomas (ítem 35). ), tiene factores de riesgo/comorbilidades (ítem 36), recibió vacuna antigripal (ítem 37), fecha de ingreso (ítem 43) ingreso en UCI (ítem 47), utilizó soporte ventilatorio (ítem 50) Resultado RT-PCR/otro Método en Biología Molecular (artículo 64) clasificación final (artículo 72) evolución (artículo 74) y fecha de liberación o muerte (artículo 75).

El estudio está sujeto a sesgo de datos debido al uso de datos secundarios de vigilancia epidemiológica, la posibilidad de errores de diagnóstico y registro y/o la imposibilidad de controlar posibles variables de confusión. Sin embargo, se supone que los datos presentes son de tipo no diferencial. El formulario tiene una variable con ECV crónica para indicar SÍ o NO, por lo que no indica qué ECV tiene un individuo.

Optamos por no incluir los casos de 2021 porque los datos aún se estaban procesando en el sistema o aún estaban bajo investigación epidemiológica. Los datos de vigilancia epidemiológica en Brasil suelen ser válidos después del período de procesamiento de datos, que generalmente representa 12 meses después de la notificación.

Análisis de los datos

El resultado primario del estudio fue evaluar las características de COVID-19 en 3212 (34,83 ​​%) pacientes hospitalizados con ECV y comparar las características clínicas, de comorbilidad y de resultado con 6011 (65,17 %) no portadores.

En este estudio, se utilizó la tasa de enfermedad cardiovascular en la población general (número de portadores de ECV/todas las hospitalizaciones × 100) para estimar la incidencia de enfermedad cardiovascular. Asimismo, la mortalidad total (número de muertes/todos los casos × 100) se realizó solo en pacientes con ECV (muertes con ECV/con ECV × 100) y sin ECV (muertes sin ECV/casos sin ECV × 100). así como por grupo de edad para medir la mortalidad en cada grupo y observar diferencias. Se aplicó una prueba de bondad de ajuste chi-cuadrado para determinar si la mortalidad de los grupos era estadísticamente significativa. Los resultados se presentan en tablas.

El análisis estadístico se realizó utilizando el Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales 20 (SPSS—).https://www.ibm.com/analytics/spss-statistics-software). Análisis bivariado a partir de pruebas estadísticas Chi-cuadrado para prueba de independencia (tabla 2X2) y prueba exacta de Fisher (L × C Tabla de Contingencia 2 × 2) en valores < 5. La razón de posibilidades para las variables significativas fue (< 0,05). También se realiza analizando el global y la mortalidad, asociando variables significativas entre pacientes con ECV y no portadores. Los resultados se presentan en tablas.

Se realizó una regresión logística binaria con la mortalidad como variable dependiente para pacientes sin ECV y otro modelo para pacientes con ECV. En un modelo de regresión univariante con edad, sexo, signos y síntomas, comorbilidades y resultado como covariables independientes. Se realizó un modelo de regresión multivariante con covariables significativas < 0,05 en el modelo univariante, el modelo multivariante se ajustó mediante 2 log de verosimilitud - R2 Nagelkerke - Pruebas de Hosmer y lemeshow.

Realizamos la curva ROC (Receiver Operating Characteristic Curve) en los dos modelos multivariantes ajustados. La curva ROC mide la capacidad predictiva del modelo propuesto a través de predicciones de sensibilidad y especificidad relativas al modelo logístico. Esta técnica sirve para visualizar, organizar y clasificar un modelo en función del rendimiento previsto. En cuanto a la interpretación de la curva ROC, se cree que cuanto mayor sea el área bajo la curva, mayor será la precisión del método, en este caso el cálculo de la puntuación y la probabilidad de muerte. Un modelo de ajuste es aquel que está cerca del 100 % del área de la parcela; Las curvas que ocupan el 50 % o menos del área del gráfico indican que la precisión del modelo no es mayor que el azar.²⁸.

El análisis de supervivencia se realizó mediante el método de Kaplan-Meier utilizando los resultados de supervivencia (éxito) y muerte (fracaso), teniendo en cuenta la fecha de inicio de la hospitalización, fecha de muerte y fecha de alta, siendo la variable dependiente portador de ECV. .

El nivel de significación alfa se fijó en 0,05 para todas las pruebas.

Pautas metodológicas

Este estudio siguió los lineamientos de las Directrices Fuertes para Reportar Estudios Observacionales en Epidemiología (STROBE). Además de adherirse a las políticas editoriales y de publicación de las revistas de Nature Research https://www.nature.com/srep/journal-policies/editorial-policies.