Notícia

Estudo avalia fatores associados ao tromboembolismo venoso em pacientes com COVID-19

Fonte

UFMG | Universidade Federal de Minas Gerais

Data

sexta-feira, 30 setembro 2022 10:55

Áreas

Biomedicina. Cardiologia. Doenças Infecciosas. Hematologia. Medicina Intensiva. Saúde Pública.

O tromboembolismo venoso (TEV), que é a formação de coágulos na corrente sanguínea, está associado ao risco aumentado de morte na infecção pelo novo coronavírus. Antecipar a probabilidade de ocorrer esse quadro favorece o monitoramento pela equipe de saúde, bem como as tomadas de decisão para ações de prevenção.

Um grupo de pesquisadores da Faculdade de Medicina da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) analisou dados de pacientes adultos internados com COVID-19 para compreender quais fatores de risco clínicos e laboratoriais influenciam a ocorrência dos eventos tromboembólicos. Os resultados foram publicados na revista científica Internal and Emergency Medicine.

De acordo com o mestrando Warley Silveira, responsável pela análise (que é objeto de pesquisa da sua dissertação), é elevada a incidência de tromboembolismo venoso em pacientes com COVID-19, mas ainda pairam muitas incertezas sobre os fatores de risco determinantes para a ocorrência dessa complicação.

Encontrando padrões

Warley Silveira, que é médico do Hospital das Clínicas da UFMG (HC-UFMG/Ebserh), avaliou os dados de pacientes adultos internados em 16 hospitais que integram o Registro Hospitalar Multicêntrico Nacional de Pacientes com Doença Causada pelo Sars-Cov-2. Foi confirmado tromboembolismo venoso em 274 pacientes (ou 6,7%) dos 4.120 incluídos no estudo. “O intuito foi identificar pacientes com maior risco de TEV o mais precocemente possível”, comentou o autor.

Além de avaliar a taxa de TEV sintomático, confirmado por imagem, e os potenciais preditores de ocorrência, a pesquisa analisou o impacto do prognóstico sobre os índices de mortalidade, necessidade de ventilação mecânica invasiva e terapia de substituição renal.

Warley ressaltou que um dos principais diferenciais desse estudo foi a combinação da estatística tradicional com métodos de aprendizado por máquina. “Diferentemente de outras pesquisas sobre o tema, nossa análise estatística foi realizada também por machine learning, um método de aprendizado automatizado que consegue reconhecer padrões. Com esses métodos complementares, foi possível obter uma identificação mais ampla dos preditores de risco”, acrescentou.

Entre os preditores identificados pela regressão logística, seis foram confirmados pela análise baseada em aprendizado automatizado: elevação de D-dímero, temperatura axilar, proteína C reativa (PCR), neutrófilos e lactato. Por outro lado, uma maior razão entre a saturação periférica e fração inspirada de oxigênio foi apontada como fator de proteção.

“Tanto a mortalidade quanto a necessidade de ventilação mecânica invasiva e de terapia de substituição renal, bem como a taxa de sangramento, foram maiores em pacientes com tromboembolismo venoso”, informou Warley Silveira. Segundo ele, os resultados podem ser usados na orientação da prática clínica e na geração de hipóteses para novos estudos.

A pesquisa também pode servir como orientação em caso de suspeita de tromboembolismo. De acordo com Warley, trata-se de um diagnóstico desafiador, já que há grande sobreposição de sintomas entre a pneumonia viral e a embolia pulmonar. “Por isso, é fundamental um baixo limiar de suspeição. A presença de algum desses preditores pode auxiliar, justamente, a reduzir esse limiar”, concluiu o pesquisador.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Federal de Minas Gerais.

Fonte: Centro de Comunicação Social da Faculdade de Medicina da UFMG. Imagem: scientificanimations.com via Wikimedia Commons.

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