Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
dc.contributor.advisor | Monteiro, Pedro Sadi | - |
dc.contributor.author | Rios, Iêda Monalisa da Silva | - |
dc.date.accessioned | 2025-04-28T16:58:44Z | - |
dc.date.available | 2025-04-28T16:58:44Z | - |
dc.date.issued | 2025-04-28 | - |
dc.date.submitted | 2024-07-10 | - |
dc.identifier.citation | RIOS, Iêda Monalisa da Silva. Estudo de coorte multicêntrico para predição de morbimortalidade da covid-19. 2024. 64 f., il. Dissertação (Mestrado em Enfermagem) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://repositorio.unb.br/handle/10482/52111 | - |
dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Ciências da Saúde, Departamento de Enfermagem, Programa de Pós-Graduação em Enfermagem, 2024. | pt_BR |
dc.description.abstract | Introdução: A Doença da Coronavírus (COVID-19) é uma doença infecciosa causada
pelo vírus coronavírus 2 da síndrome respiratória aguda grave ( SARS-CoV-2 ). As
pessoas com comorbidades, como Hipertensão Arterial, Diabetes, Doenças respiratórias
crônicas e câncer parecem mais suscetíveis às complicações. Mais comumente a forma
grave é caracterizada por uma síndrome de insuficiência respiratória grave cujo padrão
ouro para determinar o diagnóstico é a Tomografia Computadorizada de Tórax. Aspectos
clínicos e laboratoriais têm apresentado resultados estatisticamente significantes como
preditores de morbiletalidade à infecção por COVID-19. O presente projeto visa
identificar preditores prognósticos da infecção por COVID-19 que possam ser utilizados
de maneira simples em serviços de saúde de baixa densidade tecnológica. O estudo teve
como objetivo determinar o valor de variáveis clínicas e laboratoriais como preditores de
morbimortalidade intra-hospitalar, nos anos de 2020 e 2021. Método: Trata-se de um
estudo coorte prospectivo e concorrente multicêntrico, desenvolvido pela Universidade
de Brasília(UnB), envolvendo oito hospitais públicos de ensino do Brasil. Foram
acompanhados todos os pacientes da faixa etária acima de 18 anos, que assinaram o
Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), internados nos hospitais com
síndrome respiratória aguda e suspeita de COVID-19, totalizando 537 pacientes. Na
análise dos dados, a estatística descritiva foi realizada por meio de medidas de tendência
central e dispersão paramétricas (média e desvio padrão) e não-paramétricas (mediana e
percentis), de acordo com o teste de normalidade realizado (Shapiro Wilk e Normal Test
Scipy-D’Agostino e Pearson). As variáveis categóricas foram avaliadas por meio do Teste
de Qui-quadrado, e as variáveis numéricas por meio de Regressão Linear, considerando
os fatores confundidores. Resultados: Dos 537 pacientes elegíveis para o estudo, 421
tiveram o diagnóstico de COVID-19 confirmado. Desses 135 (32,07%) tiveram um
desfecho considerado grave. Os resultados demonstram que as variáveis que possuem
um risco relativo sugestivo para gravidade são os níveis de escolaridade inferior ao ensino
médio, ser viúvo ter uma moradia própria ou cedida, ser do gênero feminino, renda familiar maior ou igual a 1 e menor que 2 salários-mínimos e maior ou igual a 10 salários
mínimos, ser da etnia parda ou amarela, dispneia dispneia 3+/4+ e dispneia 4+/4+ ,
pacientes com estado geral moderadamente comprometido e gravemente comprometido,
idade e alterações no exames laboratoriais de hemoglobina, hematócrito, ureia,
creatinina, glicose, proteína C reativa, frequência respiratória, saturação de oxigênio.
Conclusão: O presente estudo identificou diversas variáveis demográficas, clínicas e
laboratoriais coletadas nas primeiras 72 horas de internação por sintomas respiratórios,
como preditores de evolução intra-hospitalar grave de pacientes com COVID-19. Essas
variáveis podem ser utilizadas como referência para triar os pacientes que possivelmente
podem ter uma evolução desfavorável e que necessitarão de maior infraestrutura
hospitalar, impactando na gestão da disponibilidade da infraestrutura hospitalar, na
logística de transporte de pacientes e consequentemente nos indicadores epidemiológicos
da região vinculados à infecção COVID-19. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Estudo de coorte multicêntrico para predição de morbimortalidade da covid-19 | pt_BR |
dc.title.alternative | Multicenter Cohort Study to predict morbidity and mortality from covid-19 | pt_BR |
dc.title.alternative | Estudio de cohorte multicéntrico para predecir morbilidad y mortalidad por covid-19 | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.subject.keyword | Síndrome Respiratória Aguda Grave | pt_BR |
dc.subject.keyword | Covid-19 | pt_BR |
dc.subject.keyword | Morbimortalidade | pt_BR |
dc.subject.keyword | Tomografia computadorizada | pt_BR |
dc.subject.keyword | Estudos de coorte | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
dc.description.abstract1 | Introduction: Coronavirus Disease (COVID-19) is an infectious disease caused by the
severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus. People with
comorbidities such as high blood pressure, diabetes, chronic respiratory diseases and
cancer seem more susceptible to complications. Most commonly, the severe form is
characterized by a syndrome of severe respiratory failure whose gold standard for
determining the diagnosis is Chest Computed Tomography. Clinical and laboratory
aspects have presented statistically significant results as predictors of morbidity and
mortality from COVID-19 infection. The present project aims to identify prognostic
predictors of COVID-19 infection that can be used in a simple way in health services with
low technological density. The study aimed to determine the value of clinical and
laboratory variables as predictors of in-hospital morbidity and mortality, in the years 2020
and 2021. Method: This is a prospective and concurrent multicenter cohort study,
developed by the University of Brasília (UNB), involving eight public teaching hospitals
in Brazil. All patients over the age of 18, who signed the Free and Informed Consent Form
(TCLE), admitted to hospitals with acute respiratory syndrome and suspected COVID19, were monitored, totaling 537 patients. In data analysis, descriptive statistics were
performed using parametric (mean and standard deviation) and non-parametric (median
and percentile) measures of central tendency and dispersion, according to the normality
test performed (Shapiro Wilk and Normal Test Scipy-D'Agostino and Pearson).
Categorical variables were evaluated using the Chi-square test, and numerical variables
using Linear Regression, considering confounding factors. Results: Of the 537 patients
eligible for the study, 421 had a confirmed diagnosis of COVID-19. Of these, 135
(32.07%) had an outcome considered serious. The results demonstrate that the variables
that have a relative risk suggestive of severity are levels of education, being a widower,
having one's own or rented housing, being female, family income greater than or equal to
1 and less than 2 minimum wages and greater or equal to 10 minimum wages, being of
brown or yellow ethnicity, dyspnea dyspnea 3+/4+ and dyspnea 4+/4+, patients with
moderately compromised and severely compromised general condition, age and changes in laboratory tests of hemoglobin, hematocrit, urea, creatinine, glucose, C-reactive
protein, respiratory rate, oxygen saturation. Conclusion: The present study identified
several demographic, clinical and laboratory variables collected in the first 72 hours of
hospitalization for respiratory symptoms, as predictors of severe in-hospital evolution of
people with COVID-19. These variables can be used as a reference to screen patients who
may have an unfavorable outcome and who will require greater hospital infrastructure,
impacting the management of the availability of hospital infrastructure, patient transport
logistics and consequently the region's epidemiological indicators linked to COVID-19
infection. | pt_BR |
dc.description.abstract2 | Introducción: La enfermedad por coronavirus (COVID-19) es una enfermedad
infecciosa causada por el virus del síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2
(SARS-CoV-2). Personas con comorbilidades como hipertensión arterial, diabetes,
enfermedades respiratorias crónicas y cáncer parecen más susceptibles a sufrir
complicaciones. Lo más habitual es que la forma grave se caracterice por un síndrome de
insuficiencia respiratoria grave cuyo estándar de oro para determinar el diagnóstico es la
tomografía computarizada de tórax. Los aspectos clínicos y de laboratorio han presentado
resultados estadísticamente significativos como predictores de morbilidad y mortalidad
por infección por COVID-19. El presente proyecto tiene como objetivo identificar
predictores pronósticos de infección por COVID-19 que puedan ser utilizados de forma
sencilla en servicios de salud con baja densidad tecnológica. El estudio tuvo como
objetivo determinar el valor de variables clínicas y de laboratorio como predictores de
morbimortalidad hospitalaria, en los años 2020 y 2021. Método: Se trata de un estudio
de cohorte multicéntrico, prospectivo y concurrente, desarrollado por la Universidad de
Brasilia (UnB), que involucra ocho hospitales públicos docentes de Brasil. Se realizó
seguimiento a todos los pacientes mayores de 18 años, que firmaron el Formulario de
Consentimiento Libre e Informado (TCLE), ingresados en hospitales con síndrome
respiratorio agudo y sospecha de COVID-19, totalizando 537 pacientes. En el análisis de
los datos se realizó estadística descriptiva mediante medidas paramétricas (media y
desviación estándar) y no paramétricas (mediana y percentil) de tendencia central y
dispersión, según la prueba de normalidad realizada (Shapiro Wilk y Normal Test ScipyD'Agostino y Pearson). Las variables categóricas fueron evaluadas mediante la prueba de
Chi-cuadrado y las variables numéricas mediante Regresión Lineal, considerando
factores de confusión. Resultados: De los 537 pacientes elegibles para el estudio, 421
tenían diagnóstico confirmado de COVID-19. De ellos, 135 (32,07%) tuvieron un
desenlace considerado grave. Los resultados demuestran que las variables que tienen un
riesgo relativo sugestivo de severidad son niveles de educación, ser viudo, tener vivienda propia o alquilada, ser mujer, ingresos familiares mayores o iguales a 1 y menores a 2
salarios mínimos y mayores o igual a 10 salarios mínimos, ser de etnia parda o amarilla,
disnea 3+/4+ y disnea 4+/4+, pacientes con estado general moderadamente comprometido
y severamente comprometido, edad y cambios en los exámenes de laboratorio de
hemoglobina, hematocrito, urea. , creatinina, glucosa, proteína C reactiva, frecuencia
respiratoria, saturación de oxígeno. Conclusión: El presente estudio identificó diversas
variables demográficas, clínicas y de laboratorio recolectadas en las primeras 72 horas de
hospitalización por síntomas respiratorios, como predictores de evolución hospitalaria
grave de personas con COVID-19. Estas variables pueden usarse como referencia para
detectar pacientes que puedan tener un pronóstico desfavorable y que requerirán de mayor
infraestructura hospitalaria, impactando la gestión de la disponibilidad de infraestructura
hospitalaria, la logística de transporte de pacientes y consecuentemente los indicadores
epidemiológicos de la región vinculados a la infección por COVID-19. | pt_BR |
dc.description.unidade | Faculdade de Ciências da Saúde (FS) | pt_BR |
dc.description.unidade | Departamento de Enfermagem (FS ENF) | pt_BR |
dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Enfermagem | pt_BR |
Collection(s) : | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
|