23/11/2022 - 13:10 - 14:40
CC5.18 - ANÁLISES EPIDEMIOLÓGICAS E EFEITOS DA COVID-19 NO BRASIL |
41343 - MODELO FUZZY PARA APOIO À VIGILÂNCIA EPIDEMIOLÓGICA DA COVID-19 EM PACIENTES HOSPITALIZADOS COM SÍNDROME RESPIRATÓRIA AGUDA GRAVE (SRAG)
ERIKA FONSECA CAMARGO MARSICO - IESC/UFRJ E HUCFF/UFRJ, ANTONIO JOSÉ LEAL COSTA - IESC/UFRJ, MARIA STELLA DE CASTRO LOBO - IESC/UFRJ, CLAUDIO HENRIQUE DOS SANTOS GRECCO - IEN/UFRJ, FABIO LUIZ PERES KRYKHTINE - ESCOLA POLITÉCNICA/UFRJ, LUIZ EDUARDO NETTO SÁ FORTES - COPPE/UFRJ
Apresentação/Introdução
A acurácia do sistema de vigilância depende da capacidade diagnóstica dos serviços de saúde, destacando a importância dos testes laboratoriais. A possibilidade de resultados falso-negativos do teste molecular de referência para o diagnóstico da COVID-19 traz a necessidade de avaliação de outros elementos diagnósticos durante a investigação epidemiológica para classificação do caso suspeito.
Objetivos
Desenvolver e avaliar o desempenho de um modelo de predição diagnóstica baseado na teoria dos conjuntos fuzzy para apoio à vigilância epidemiológica da COVID-19 em pacientes hospitalizados num hospital universitário do município do Rio de Janeiro.
Metodologia
Foi desenvolvido um modelo, a partir do método fuzzy de inferência do tipo Mamdani, utilizando o software Matlab®, para apoiar a tomada de decisão na classificação diagnóstica de casos hospitalizados de SRAG com teste molecular negativo para COVID-19. A base de conhecimento do modelo foi construída a partir da experiência de três médicos infectologistas de um hospital universitário do Rio de Janeiro, durante o primeiro ano da pandemia. O desempenho do modelo foi avaliado por meio de estimativa de sensibilidade a partir de 150 casos de SRAG internados na mesma instituição, em 2020, com confirmação laboratorial para COVID-19 por teste molecular.
Resultados
As variáveis de entrada do modelo foram: valor da saturação de oxigênio, período do teste, presença de dispneia, história de contato com suspeito/confirmado, período da piora clínica, presença de manifestações tromboembólicas e achados tomográficos. A variável de saída foi a possibilidade de classificação do caso como SRAG por COVID-19. O desempenho do modelo foi avaliado a partir de uma amostra aleatória equivalente a 38% (150) dos casos de SRAG internados no hospital, em 2020, com detecção molecular do vírus. O modelo apresentou sensibilidade de 95% (IC95%:0,91–0,98), considerando os pontos de corte definidos para tomada de decisão na classificação do caso após investigação epidemiológica.
Conclusões/Considerações
Os resultados obtidos pelo modelo linguístico fuzzy desenvolvido representam um possível suporte para a tomada de decisão e aperfeiçoamento dos critérios utilizados pela vigilância epidemiológica para a classificação do caso de SRAG hospitalizado suspeito de COVID-19 dentro de um contexto clínico de incerteza e imprecisão diagnóstica, considerando a possibilidade de resultados falso-negativos do teste molecular de referência.
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