Identificando Fatores de Risco para Mortes por COVID-19
Estudo revela grupos de risco ocultos para mortalidade por COVID-19.
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Índice
Muitos fatores podem aumentar a chance de morrer de COVID-19. Estudos mostraram que ser homem, ser mais velho, ter obesidade, doenças cardíacas, diabetes e outros problemas de saúde podem levar a um risco maior de morte por esse vírus. No entanto, pode haver grupos de pessoas com características específicas que não foram totalmente reconhecidas, o que poderia ajudar a moldar esforços de saúde pública, como vacinação e estratégias de tratamento para prevenir mortes no futuro.
O que é Análise de Classe Latente?
Análise de Classe Latente (ACL) é um método usado para agrupar indivíduos com base em padrões que podem não ser visíveis à primeira vista. Essa técnica ainda não foi muito utilizada para analisar características de pacientes relacionadas à COVID-19. O objetivo do estudo é usar a ACL para identificar diferenças entre aqueles que morreram de COVID-19 e ver se essas diferenças estão ligadas a certas características demográficas.
Coleta de Dados
Os Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) coletaram dados sobre indivíduos que morreram de COVID-19 entrando em contato com vários departamentos de saúde pública em todo o país. De 56 departamentos contatados, 23 forneceram as informações necessárias. Indivíduos que morreram entre 12 de fevereiro e 12 de maio de 2020 e tinham um diagnóstico confirmado de COVID-19 foram incluídos no estudo.
Detalhes foram coletados a partir de registros médicos e certidões de óbito. Informações demográficas importantes incluíram sexo, idade, raça/etnicidade e onde a morte ocorreu (como em casa ou em um hospital). O estudo focou em várias questões de saúde que são conhecidas por estarem ligadas a taxas mais altas de morte. Essas incluíram doenças cardíacas, diabetes, doenças renais, doenças pulmonares, problemas imunológicos, obesidade e doenças hepáticas. Uma pessoa foi considerada como tendo um problema de saúde específico apenas se isso estivesse registrado em seus documentos.
Metodologia
A ACL foi usada para identificar grupos de indivíduos com base em seus problemas de saúde. Diferentes modelos foram testados para encontrar a quantidade certa de grupos. Um modelo com três grupos foi escolhido com base em critérios estatísticos. A análise incluiu 30 repetições do modelo para garantir que os Resultados fossem confiáveis. Cada indivíduo foi colocado no grupo onde tinha a maior chance de pertencimento.
Resultados
Entre 12.340 indivíduos que morreram de COVID-19, 60% eram homens, 75% tinham 65 anos ou mais, e a divisão racial incluía 32% brancos não hispânicos, 24% negros não hispânicos e 21% hispânicos. A maioria das mortes ocorreu na cidade de Nova York (60%), seguida por Nova Jersey (18%) e estado de Washington (8%).
Cerca de dois terços dos indivíduos morreram em um hospital, enquanto outros morreram em lares de idosos, departamentos de emergência, ou o local da morte era desconhecido. Os problemas de saúde mais comuns observados foram doenças cardíacas (58%), diabetes (36%), doenças renais (20%) e doenças pulmonares (18%).
Classes Identificadas
A análise encontrou três grupos de indivíduos:
Classe Diabetes e Cardiovascular: Entre esse grupo (n=3955, 32% dos falecidos), todos tinham diabetes, e 93% tinham doenças cardíacas. Uma parte significativa (38%) também tinha doenças renais.
Classe Cardiovascular sem Diabetes: Esse grupo (n=2387, 19%) tinha 89% com doenças cardíacas, 39% com doenças pulmonares e 37% com problemas neurológicos como convulsões ou demência.
Classe de Baixa Prevalência: Esse maior grupo (n=5998, 49%) tinha muito poucos problemas de saúde registrados. Na verdade, 23% tinham doenças cardíacas, enquanto outras condições estavam presentes em 7% ou menos dos indivíduos.
Descobertas por Idade
Quando analisado por idade, indivíduos com 85 anos ou mais mostraram a maior taxa na classe “baixa prevalência” (57%). A classe “diabetes e cardiovascular” foi mais comum entre indivíduos negros não hispânicos (44%) em comparação com indivíduos brancos não hispânicos (22%). A classe “baixa prevalência” foi vista com mais frequência em brancos não hispânicos (54%) e asiáticos não hispânicos (51%) em comparação com apenas 38% de indivíduos negros não hispânicos.
Cada grupo etário tinha uma classe onde doenças cardíacas eram o problema de saúde mais comum, além de outra classe onde a principal questão de saúde era diferente. Eles também continham a classe “baixa prevalência”.
Discussão
Esse estudo traz à tona como pessoas, principalmente do Nordeste dos EUA, morreram cedo na pandemia de COVID-19, antes que vacinas ou tratamentos antivirais fossem amplamente utilizados. Quase metade dos que morreram poderia ser categorizada em um grupo com poucos problemas de saúde. Isso sugere que alguns indivíduos estão em risco de morrer de COVID-19 sem ter os problemas de saúde comumente reconhecidos, como diabetes ou doenças cardíacas.
A presença de classes com altas taxas de diabetes e doenças cardíacas destaca a importância desses problemas de saúde para aqueles com COVID-19. Mesmo no grupo com menos problemas de saúde, a doença cardíaca ainda era prevalente em 23%. Outros problemas de saúde, como doenças renais e hepáticas, também foram associados a taxas mais altas de morte por COVID-19.
Diferenças raciais e étnicas mostraram que indivíduos negros não hispânicos tinham a menor porcentagem na classe “baixa prevalência”, enquanto indivíduos brancos não hispânicos tinham a maior. Alguns estudos anteriores sugerem que a raça pode influenciar o risco de morte por COVID-19, mas ao controlar outros fatores, isso pode não ser uma causa direta.
Idade avançada é um fator de risco bem conhecido para morte devido à COVID-19. O estudo mostrou que 75% dos falecidos tinham 65 anos ou mais. Apesar disso, alguns indivíduos com poucos problemas de saúde ainda estavam em risco, sugerindo que a idade sozinha poderia colocar alguém em um risco maior de morte por COVID-19.
Limitações do Estudo
Aqui estão as principais limitações desse estudo:
Os dados vêm de uma amostra pequena que representa apenas cerca de 15% do total de mortes por COVID-19 nos EUA até meados de maio de 2020.
Como a maioria dos indivíduos era de Nova York e Nova Jersey, os achados podem não se aplicar a pessoas de outras partes do país.
Pode haver diferenças nos testes para COVID-19 entre os departamentos de saúde, o que pode afetar a forma como os casos foram contados.
A forma como os problemas de saúde foram registrados pode variar, com alguns presentes, mas não diagnosticados.
O estudo analisou apenas oito problemas de saúde, significando que pode haver outras condições significativas não incluídas na análise.
O status socioeconomic não foi medido, o que pode afetar o acesso a cuidados e taxas de morte.
O estudo não fez diferença entre aqueles que morreram de COVID-19 e aqueles que morreram por outras razões, mas tinham COVID-19.
Conclusão
Indivíduos mais velhos, com doenças cardíacas, e aqueles com doenças cardíacas em combinação com diabetes formam grupos específicos que poderiam ser alvos de medidas de prevenção da COVID-19, como promover a vacinação. Por outro lado, indivíduos no grupo “baixa prevalência” não têm os problemas de saúde comuns associados a taxas mais altas de morte, indicando a possível presença de fatores de risco mais sutis.
Mensagens direcionadas a esse grupo poderiam ajudar a destacar a importância da vacinação e tratamento, mesmo que eles não se encaixem na categoria de “alto risco”. Alguns jovens que estão hesitantes em se vacinar podem acreditar que não estão em risco simplesmente porque não têm problemas de saúde conhecidos. Pesquisas futuras poderiam ajudar a identificar fatores adicionais que poderiam afetar a gravidade e as taxas de morte de indivíduos com COVID-19.
Título: Latent Class Analysis of COVID-19 Deaths by Comorbidities, United States, February-May 2020
Resumo: PurposeRisk factors for coronavirus disease 2019 (COVID-19) mortality include older age, cardiovascular disease, diabetes, and other comorbidities. Latent class analysis (LCA) can identify unrecognized morbidity patterns for decedents with COVID-19. MethodsData were collected from 23 U.S. jurisdictions about decedents with COVID-19 early in the COVID-19 pandemic (February 12-May 12, 2020). LCA identified groups of individuals based upon pre-existing comorbidities: cardiovascular, renal, lung, neurologic, and liver disease; obesity; diabetes; and immunocompromised state. Results were stratified by sex, age, race/ethnicity, and location of death. ResultsOf 12,340 decedents, LCA identified three classes, which included classes with prominent cardiovascular disease and diabetes (32%), prominent cardiovascular disease without diabetes (19%), and a "minimal prevalence" class (49%) with a low frequency of comorbidities. Individuals in the "minimal prevalence" class had risk factors in
Autores: David A Siegel, W. A. Bentley, R. Li, C. V. Gould, D. W. McCormick, J. McLaughlin, A. Vyas, C. R. Clark, G. Richardson, A. Krueger, S. Holzbauer, L. Kollmann, D. Thomas, M. Ojo, M. Paladini, K. H. Reilly, M. McLafferty, D. H. Sidelinger, L. Chambers, J. S. Read, M. Saraiya, P. R. Young, J. M. Wortham, E. H. Koumans
Última atualização: 2024-04-17 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.16.24305728
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.16.24305728.full.pdf
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