ANÁLISE ESPACIAL E EPIDEMIOLOGICA DOS CASOS DA COVID-19 DE UM HOSPITAL DE ENSINO

Abstract

RESUMO: A pandemia causada pelo SARS-CoV-2 revelou a importância da saúde global. Visto a morbidade e mortalidade causada pela COVID-19, se torna importante o conhecimento da dimensão dessa infecção, para conhecer o perfil de saúde e as áreas de risco em que a população se encontra, para auxiliar na formulação de medidas de saúde pública e asseguração de gestão apropriada. Este trabalho destina-se a analisar o perfil epidemiológico e a distribuição espacial dos casos de COVID-19 em um hospital de ensino, e especificamente, traçar o perfil sociodemográfico e epidemiológico dos casos, identificar os principais fatores associados aos óbitos por COVID-19, elaborar um mapa de distribuição espacial dos casos e mapear a ocorrência desses casos. Para tal, realizou-se uma pesquisa epidemiológica, utilizando-se o estudo retrospectivo no Hospital de Ensino do município de Teresina – PI. Realizou-se um levantamento de dados no período de março de 2020 a agosto de 2022, a amostragem foi do tipo censitária onde incluiu-se todos os pacientes adultos, de ambos os sexos, que residiam na zona urbana do município, confirmados por RT-PCR, internados no hospital no respectivo hospital e que foram notificados pelo Setor de Vigilância em Saúde e Segurança do Paciente durante o período do estudo. Foram excluídos os casos duplicados, fichas com rasuras e aqueles que estiveram fora do período delimitado da pesquisa, assim como, os casos registrados fora da zona urbana do município. Os dados foram submetidos a processo de digitação, utilizando-se planilhas do aplicativo Microsoft Excel, sendo posteriormente exportados e analisados no software R, versão 4.2.2. Dentre os testes estatísticos utilizados na pesquisa têm-se: o teste de Shapiro-Wilk, o teste de Bartlett, o teste qui-quadrado para tendência, o teste qui-quadrado de Pearson, o modelo de regressão logística e odds ratio. A caracterização da amostra em relação aos fatores sociodemográficos, clínicos, resultados dos testes da COVID-19 e comorbidades foram descritas por meio de frequências absolutas e percentuais e apresentados por meio de tabelas e a para mapear a distribuição espacial dos casos foi construído um mapa de Kernel. Os resultados da análise sociodemográfica apontaram maior prevalência de indivíduos do sexo masculino (56,6%), com idade entre 60 a 69 anos (21,6%), com ensino fundamental incompleto (25,5%) e a maioria se autodeclarando pardos (92,1%). Na análise das variáveis de saúde, houve primazia de indivíduos internados em UTI (55,5%), notificados como Síndrome Respiratória Aguda Grave (82,7%), em uso de ventilação mecânica (47,7%) e com tempo de internação de até 10 dias (40,5%), tendo a maioria alta hospitalar (49,4%) e outra grande parte, óbito pela doença (46,8). No que diz respeito às comorbidades, houve maior prevalência da hipertensão arterial (54,4%). Quanto à distribuição espacial houve predomínio na zona Sul do município (58,24%). Observou-se associação e significância estatística entre o número de óbitos relacionado a idade, ficar internado na UTI e fazer uso de ventilação mecânica. Pode-se concluir que os idosos (54,9%), foram mais a óbito; os pacientes que ficaram internados na UTI (75,3%) morreram mais do que aqueles que ficaram na enfermaria (11,2%). Ademais, os pacientes que fizeram uso de ventilação mecânica (87,1%) morreram mais em comparação a aqueles que não usaram (16,9%). Assim, esse estudo trouxe valiosa contribuição ao meio acadêmico e assistencial, trazendo a importância do desenvolvimento clínico-epidemiológico dos perfis de saúde. Com isso, espera-se que este estudo contribua para o planejamento da distribuição de recursos de saúde, levando em conta as áreas de maior vulnerabilidade. ABSTRACT: The pandemic caused by SARS-CoV-2 has underscored the importance of global health. Given the morbidity and mortality caused by COVID-19, understanding the scope of this infection becomes crucial to grasp the health profile and identify areas of population vulnerability, aiding in the formulation of public health measures and ensuring appropriate management. This study aims to analyze the epidemiological profile and spatial distribution of COVID-19 cases in a teaching hospital. Specifically, it seeks to delineate the sociodemographic and epidemiological profile of cases, identify key factors associated with COVID-19 deaths, develop a spatial distribution map of cases, and map the occurrence of these cases. To achieve this, an epidemiological research was conducted using a retrospective study at the Teaching Hospital in the municipality of Teresina – PI. Data collection spanned from March 2020 to August 2022, employing a census sampling method including all adult patients of both sexes residing in the urban area of the municipality, confirmed by RT-PCR, hospitalized at the respective hospital, and notified by the Health Surveillance and Patient Safety Sector during the study period. Duplicate cases, forms with erasures, and those falling outside the delimited research period, as well as cases recorded outside the urban area of the municipality, were excluded. Data were entered using Microsoft Excel spreadsheets, then exported and analyzed using R software, version 4.2.2. Statistical tests utilized in the research included the Shapiro-Wilk test, Bartlett's test, chi-square test for trend, Pearson's chi-square test, logistic regression model, and odds

ratio. Sample characterization regarding sociodemographic factors, clinical variables, COVID- 19 test results, and comorbidities were described using absolute and percentage frequencies and

presented through tables. To map the spatial distribution of cases, a Kernel map was constructed. Sociodemographic analysis revealed a higher prevalence of male individuals (56.6%), aged 60 to 69 years (21.6%), with incomplete elementary education (25.5%), and mostly self-identified as brown (92.1%). Health variable analysis showed a predominance of individuals admitted to the ICU (55.5%), notified as Severe Acute Respiratory Syndrome cases (82.7%), on mechanical ventilation (47.7%), with a hospitalization duration of up to 10 days (40.5%), with most being discharged from the hospital (49.4%) and a significant portion succumbing to the disease (46.8%). Regarding comorbidities, hypertension had the highest prevalence (54.4%). Spatially, the South zone of the municipality predominated (58.24%). Statistical significance was observed between the number of deaths and age, ICU admission, and mechanical ventilation use. It can be concluded that the elderly (54.9%) were more prone to death; patients admitted to the ICU (75.3%) died more than those in the ward (11.2%). Moreover, patients on mechanical ventilation (87.1%) had a higher mortality rate compared to those who did not use it (16.9%). Thus, this study provides valuable contributions to the academic and healthcare realms, emphasizing the importance of clinical-epidemiological development of health profiles. It is hoped that this study will aid in planning the distribution of health resources, taking into account areas of greater vulnerability.