http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/50010
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TaisMileneSantosDePaiva_TESE.pdf | 1,99 MB | Adobe PDF | View/Open |
Title: | Fatores de risco associados ao óbito em pacientes adultos hospitalizados com síndrome respiratória aguda grave por covid-19 no hospital universitário de Brasília |
Authors: | Oliveira, Taís Milene Santos de Paiva |
metadata.dc.contributor.email: | tais.millene@hotmail.com |
Orientador(es):: | Hecht, Mariana Machado |
Coorientador(es):: | Noronha, Elza Ferreira Hagström- Bex, Luciana |
Assunto:: | covid-19 Síndrome Respiratória Aguda Grave |
Issue Date: | 19-Aug-2024 |
Data de defesa:: | 30-Oct-2023 |
Citation: | OLIVEIRA, Taís Milene Santos de Paiva. Fatores de risco associados ao óbito em pacientes adultos hospitalizados com síndrome respiratória aguda grave por covid-19 no hospital universitário de Brasília. 2023. 118 f., il. Tese (Doutorado em Ciências Médicas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
Abstract: | As características de propagação da COVID-19 contribuíram para a ascensão em longa escala da pandemia gerando sobrecarga aos sistemas de saúde a nível mundial. Diferentes respostas e estratégias foram adotadas, dependendo da capacidade de cada sistema de saúde, para reestruturar e absorver uma demanda crescente por insumos, recursos humanos, recursos operacionais e clínicos além de leitos de cuidados críticos. O objetivo do presente estudo foi avaliar as características epidemiológicas e clínicas de pacientes hospitalizados com COVID- 19 no Hospital Universitário de Brasília(HUB), de maneira a identificar os preditores clínicos e laboratoriais relacionados ao desfecho óbito. O estudo faz parte de uma coorte clínica retrospectiva, utilizando dados das fichas de registro individuais dos casos de síndrome respiratória aguda grave (SRAG) hospitalizados no HUB entre maior de 2020 a dezembro de 2021. As funções de sobrevivência foram calculadas utilizando o método de Kaplan-Meier. Para avaliar os fatores associados ao óbito foram calculadas as razões de risco (hazard ratio- HR) seguindo o modelo de riscos proporcionais de Cox. Foi avaliado ainda o tempo de permanência hospitalar até o desfecho. Após ajustes do banco de dados, foram instituídos 404 prontuários para compor a análise descritiva geral. Destes, 60% eram do sexo masculino, a idade média foi de 60 anos (60,89 ± 16,98), com mínima de 19 emáxima de 98 anos. O tempo médio de internação foi de 19 dias (19,08 ± 34,14), commínima de 24 horas e máxima de 375 dias. Do ajuste do modelo de regressão de Cox múltiplo, as variáveis pronação, idade, doença renal crônica, leucócitos, creatinina e potássio apresentaram uma associação significativa (p< 0,05) com o tempo até a ocorrência do desfecho óbito e, portanto, foram considerados fatores de risco para oóbito em pacientes com COVID-19 hospitalizados no HUB. De acordo com os dados obtidos pelo estimador de Kappler-Meier, a probabilidade de sobrevivência estimada foi de 92,62 % de sobreviver a 5 dias de internação (IC 95 %; 81,87 – 97,11), de 84,03% de sobreviver a 10 dias de internação (IC 95 %; 75,53 – 89,78) e de 49,85% de sobreviver a 30 dias de internação (IC 95%; 37,12 – 58,25). Os resultados alcançados reforçam a importância de identificar caraterísticas clínicas e sociodemográficas que possam impactar no prognóstico dos pacientes com síndrome do desconforto respiratório agudo (SDRA) por COVID-19, além de fornecer informações capazes de auxiliar na tomada de decisões de profissionais e gestores de saúde. |
Abstract: | The characteristics of COVID-19 transmission have contributed negatively to the long-term escalation of the pandemic, overloading the healthcare systems worldwide.Different responses and strategies were adopted depending on the capacity of eachhealthcare system to restructure and accommodate the increasing demand for supplies, human resources, operational and clinical resources, as well as critical care beds. The objective of this study was to assess the epidemiological and clinical characteristics of COVID-19 hospitalized patients at the University Hospital of Brasília (HUB) to identify clinical and laboratory predictors related to the outcome of death. The study is part of a retrospective clinical cohort, utilizing data from individual records of severe acute respiratory syndrome (SARS) cases hospitalized at HUB from May 2020 toDecember 2021. Survival functions were calculated using the Kaplan-Meier method.To evaluate factors associated with death, hazard ratios (HR) were calculated following the Cox proportional hazards model. Hospitalization duration until the outcome was also assessed. After database adjustments, 404 medical records were included in the overall descriptive analysis. Among these, 60% were male, with an average age of 60 years (60.89 ± 16.98), ranging from 19 to 98 years. The average length of hospital stay was 19 days (19.08 ± 34.14), with a minimum of 24 hours and a maximum of 375 days. From the multiple Cox regression model adjustment, the variables pronation,age, chronic kidney disease, leukocytes, creatinine, and potassium showed a significantassociation (p < 0.05) with the time until the occurrence of the outcome of death, and thus, they were considered risk factors for death in COVID-19 hospitalized patients at HUB. According to data obtained by the Kaplan- Meier estimator, the estimatedsurvival probability was 92.62% for surviving the first 5 days of hospitalization (95% CI; 81.87 – 97.11), 84.03% for surviving the first 10 days of hospitalization (95% CI; 75.53 – 89.78), and 49.85% for surviving 30 days of hospitalization (95% CI; 37.12 –58.25). The results underscore the importance of identifying clinical and sociodemographic characteristics that may impact the prognosis of patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS) due to COVID-19. Additionally, it provides information that can assist healthcare professionals and managers in making decisions. |
metadata.dc.description.unidade: | Faculdade de Medicina (FMD) |
Description: | Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Medicina, Programa de Pós-Graduação em Ciências Médicas, 2023. |
metadata.dc.description.ppg: | Programa de Pós-Graduação em Ciências Médicas |
Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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