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Covid-19: Estudo da UC aponta doença cardiovascular como comorbilidade de maior risco de mortalidade
Um estudo de investigadores da Faculdade de Medicina de Coimbra sugere que “a doença cardiovascular é a comorbilidade que acarreta maior risco de mortalidade por covid-19, seguida da diabetes”, anunciou a Universidade de Coimbra (UC).
A investigação, conduzida por Francisco Caramelo, Nuno Ferreira e Bárbara Oliveiros, visou determinar o risco de mortalidade por covid-19 ajustado à idade, género e presença de comorbilidades como diabetes, hipertensão, doença cardiovascular, respiratória ou oncológica, doenças muito prevalentes na população portuguesa, explicita a UC, numa nota enviada hoje à agência Lusa.
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O trabalho foi desenvolvido em finais de fevereiro, “imediatamente após ter sido publicado um artigo do CDC [Centro de Controlo de Doenças] chinês que reportava a razão de letalidade dos casos confirmados na China até à data”.
O artigo não apresentava, no entanto, “estimativas do risco de mortalidade na presença de uma ou mais características dos indivíduos, representando uma mais-valia para o artigo do CDC chinês ao quantificar o risco associado”, explicam, citados pela UC, os investigadores.
Para estimar as comorbilidades com maior peso na mortalidade pela doença causada pelo novo coronavírus, a equipa usou ferramentas matemáticas simples.
A abordagem adotada, refere a UC, pode ser utilizada para determinar a probabilidade de morte por covid-19 para um paciente em particular, dada a sua faixa etária, sexo e comorbilidades associadas.
Sendo já conhecido que a taxa de mortalidade atinge mais os homens, os mais idosos, e indivíduos com comorbilidades associadas, o estudo da equipa da Faculdade de Medicina da UC (FMUC) reporta uma maior probabilidade de mortalidade nos homens, aumentada entre 1,60 a 2,13 vezes, com 95% de confiança.
“Encontramos também um aumento do risco de mortalidade associado à idade, principalmente a partir dos 50 anos, sendo este risco, em média, 6,76 vezes maior a partir desta idade, 18,82 vezes maior a partir dos 60 anos, 43,73 vezes maior a partir do 70 anos e 86,87 vezes maior a partir do 80 anos, quando comparado com a classe de referência (até aos 20 anos)”, sublinham os investigadores.
Apesar de neste momento não ser possível ainda aferir estes resultados na população portuguesa, dado que das mortes registadas nenhuma ocorreu abaixo dos 40 anos, segundo os dados da Direção Geral da Saúde, “observa-se que a distribuição da mortalidade por grupo etário, em Portugal, está próxima do que ocorre normalmente em termos de mortalidade na população portuguesa por grupo etário”, segundo informações recolhidas no portal Pordata.
“Outro fator importante é que a presença de qualquer comorbilidade, como diabetes, hipertensão, doença cardiovascular, cancro ou doença respiratória se traduz no aumento do risco de mortalidade, sendo a doença cardiovascular aquela que tem um maior peso, seguida da diabetes”, salientam os investigadores.
Em função dos resultados obtidos, Francisco Caramelo, Nuno Ferreira e Bárbara Oliveiros reforçam os alertas divulgados, destacando que, “embora a letalidade não seja, ainda, elevada em Portugal, estima-se que a percentagem de casos severos a necessitar de ventilação venha a ser muito alta”.
Noutros países, os casos severos atingem “aproximadamente 16% e este valor conhece-se desde meados de janeiro (China); são conhecidas situações onde os profissionais de saúde têm sido obrigados a escolher quem acede ou não a estas unidades”.
Aquela percentagem faz com que “qualquer serviço nacional de saúde fique sobrecarregado se o número de infetados for muito elevado, pelo que é crucial diminuir o número de infeções restringindo para isso o contacto social”, alertam.
Agora, como muitos outros cientistas, e após ter submetido outro trabalho que avalia o efeito das condições meteorológicas na propagação da doença, a equipa da Faculdade de Medicina da UC está focada em determinar “o pico a partir da estimativa do número máximo de casos infetados”.
Para isso, os investigadores recorrem a “métodos de inteligência artificial, mas os modelos são muito dinâmicos no tempo e não tem sido fácil validar o modelo, tal como tem acontecido a outros investigadores”, concluem.
Os investigadores disponibilizam diariamente uma descrição detalhada com diversos indicadores sobre a evolução da doença em Portugal (https://apps.uc.pt/mypage/faculty/bcpaiva/pt/daily_covid19 e em https://covid-pt.blogspot.com/).
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