Análise dos fatores de risco associados a mortalidade de pacientes com comorbidades hospitalizados com Covid 19 no alto sertão da Paraiba

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nascimento, Silvana Gomes da Silva
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPB
Texto Completo: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/26081
Resumo: A atual pandemia do Covid-19 se configurou um problema internacional de saúde pública, tendo em vista as consequências geradas por sua existência no que tange o aumento das taxas de morbidade, mortalidade, colapso nos serviços de saúde, desemprego, instabilidade econômica entre outros fatores. Diante desse cenário nos deparamos com um desafio a ser enfrentado, o de identificar e estabelecer cuidados aos pacientes com comorbidades que são infectados pelo Covid-19 e que na maioria das vezes desenvolvem complicações e evoluem para o óbito. Sendo assim, o presente estudo tem como objetivo de identificar e avaliar o impacto dos fatores de risco e as comorbidades associadas a mortalidade de pacientes hospitalizados com Covid-19 no Alto Sertão Paraibano. Trata-se de um estudo exploratório, descritivo e analítico. A pesquisa foi composta por dados secundários extraídos da base de dados do Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica através do OpenDataSUS dos municípios em estudo, no período de março de 2020 a agosto de 2021. O banco de dados, conta com 83 variáveis, no entanto, foram excluídos da amostra as variáveis que não interessavam ao estudo. Na análise dos dados foram utilizadas técnicas de estatística descritiva, objetivando descrever e sumarizar as informações, a fim de ter uma visão ampliada da variação desses valores e ter embasamento para explicar a evolução dos casos de pacientes hospitalizados com Covid-19 e suas interpretações, bem como o comportamento das principais variáveis da pesquisa através de tabelas, gráficos e medidas estatísticas relevantes. Todas as variáveis propostas foram analisadas por meio do método de regressão logística, a partir da modelagem com tentativas estimativas de diversas alternativas de variáveis preditoras buscando explicar melhor o desfecho do paciente. A análise aqui exposta trará um panorama da Pandemia e os fatores determinantes neste processo. Os resultados mostraram a caracterização dos pacientes hospitalizados no período em estudo no Hospital Regional de Cajazeiras no Alto sertão paraibano, mediante a modelagem do estudo, identificamos que a única variável que se mostrou significativa ao nível α = 0,05 para os dados disponíveis para o ano de 2020 e 2021 foi a variável idade, o modelo estimado também apontou que quanto maior a idade do paciente há maiores chances de o paciente ir a óbito, no que se refere ao desfecho. É importante também destacar que estudos desta natureza podem auxiliar e subsidiar profissionais de saúde responsáveis por gerenciar Instituições de saúde que necessitam de informações confiáveis que orientem ao planejamento das políticas públicas de saúde e intervenções necessárias, frente a quadros como o da pandemia da Covid-19.
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A pesquisa foi composta por dados secundários extraídos da base de dados do Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica através do OpenDataSUS dos municípios em estudo, no período de março de 2020 a agosto de 2021. O banco de dados, conta com 83 variáveis, no entanto, foram excluídos da amostra as variáveis que não interessavam ao estudo. Na análise dos dados foram utilizadas técnicas de estatística descritiva, objetivando descrever e sumarizar as informações, a fim de ter uma visão ampliada da variação desses valores e ter embasamento para explicar a evolução dos casos de pacientes hospitalizados com Covid-19 e suas interpretações, bem como o comportamento das principais variáveis da pesquisa através de tabelas, gráficos e medidas estatísticas relevantes. Todas as variáveis propostas foram analisadas por meio do método de regressão logística, a partir da modelagem com tentativas estimativas de diversas alternativas de variáveis preditoras buscando explicar melhor o desfecho do paciente. A análise aqui exposta trará um panorama da Pandemia e os fatores determinantes neste processo. Os resultados mostraram a caracterização dos pacientes hospitalizados no período em estudo no Hospital Regional de Cajazeiras no Alto sertão paraibano, mediante a modelagem do estudo, identificamos que a única variável que se mostrou significativa ao nível α = 0,05 para os dados disponíveis para o ano de 2020 e 2021 foi a variável idade, o modelo estimado também apontou que quanto maior a idade do paciente há maiores chances de o paciente ir a óbito, no que se refere ao desfecho. É importante também destacar que estudos desta natureza podem auxiliar e subsidiar profissionais de saúde responsáveis por gerenciar Instituições de saúde que necessitam de informações confiáveis que orientem ao planejamento das políticas públicas de saúde e intervenções necessárias, frente a quadros como o da pandemia da Covid-19.The current COVID-19 pandemic is an international public health problem, given the conse-quences generated by its existence in terms of increased rates of morbidity, mortality, collapse in health services, unemployment, economic instability, among other factors. Faced with this scenario, we are faced with a challenge to be faced, identifying and establishing care for patients with comorbidities who are infected by Covid 19 and who most often develop complications and progress to death. Therefore, the present study aims to identify and evaluate the impact of risk factors and comorbidities associated with mortality of patients hospitalized with Covid 19 in Alto Sertão Paraibano. This is an exploratory, descriptive and analytical study. The research consisted of secondary data extracted from the Epidemiological Surveillance Information Sys-tem database through OpenDataSUS of the municipalities under study, from March 2020 to August 2021. database, has 83 variables and variables that were not of interest to the study were excluded from the sample. In the analysis of the data, descriptive statistics techniques were used, aiming to describe and summarize the information, in order to have a broader view of the variation of these values and to have a basis to explain the evolution of the cases of hospitalized patients with Covid 19 and their interpretations, as well as the behavior of the main variables of the research through tables, graphs and relevant statistical measures. All the proposed varia-bles were analyzed using the logistic regression method, based on modeling with attempted estimates of several alternatives of predictor variables, seeking to better explain the patient's outcome. The analysis presented here will provide an overview of the Pandemic and the deter-mining factors in this process. The results showed the characterization of patients hospitalized in the period under study at the Regional Hospital of Cajazeiras in the Alto Sertão of Paraíba, through the modeling of the study, we identified that the only variable that was significant at the level α = 0.05 for the data available for the year 2020 and 2021 was the age variable, the estimated model also pointed out that the greater the patient's age, the greater the chances of the patient dying, with regard to the outcome. It is also important to highlight that studies of this nature can help and support health professionals responsible for managing health institutions that need reliable information to guide the planning of public health policies and necessary interventions, in the face of situations such as the Covid-19 pandemic.Submitted by Fernando Augusto Alves Vieira (fernandovieira@biblioteca.ufpb.br) on 2023-01-24T11:01:48Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) SilvanaGomesDaSilvaNascimento_Dissert.pdf: 1066982 bytes, checksum: d23e7645806a3c9704cce855fe82ae67 (MD5)Approved for entry into archive by Biblioteca Digital de Teses e Dissertações BDTD (bdtd@biblioteca.ufpb.br) on 2023-01-31T15:50:34Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) SilvanaGomesDaSilvaNascimento_Dissert.pdf: 1066982 bytes, checksum: d23e7645806a3c9704cce855fe82ae67 (MD5)Made available in DSpace on 2023-01-31T15:50:34Z (GMT). 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