Fatores socioeconômicos, demográficos e condições de saúde como preditores de óbitos por COVID-19 em gestantes adultas hospitalizadas no Brasil
Authors:   , Azevedo Francilene Maria 
Published: June 2024

Globalmente, ocorreram mais de 6,9 milhões de mortes pela COVID-19 até março de 2023, uma infecção respiratória com espectro de pacientes assintomáticos até a síndrome respiratória aguda grave (SRAG). A doença causada pelo novo coronavírus (SARS-CoV-2), foi identificada em 2019 e posteriormente declarada como uma pandemia. De acordo com a Organização Mundial da Saúde, as gestantes compõem um grupo com maior risco de evoluir para casos mais graves da doença, sobretudo quando apresentam comorbidades. Ainda, as medidas de isolamento implementadas para mitigação do contágio causaram impacto socioeconômico importante, principalmente para a população mais vulnerável social e economicamente, e acarretou a piora de indicadores de desenvolvimento e de saúde. O presente trabalho objetiva avaliar a inter-relação entre a doença COVID-19 e as condições sociodemográficas e de saúde de gestantes brasileiras. Trata-se de um estudo longitudinal, realizado a partir da análise de dados secundários. O conjunto de dados consiste nas notificações nacionais de Síndrome Respiratória do Ministério da Saúde, disponíveis no Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica da Gripe (SIVEP Gripe). Os dados foram selecionados para integrar a amostra de 16202 casos da doença em gestantes adultas (≥20 anos) hospitalizadas em todo período da pandemia. A variável dependente foi a evolução dos casos de hospitalizações por COVID-19 (cura/óbito) e as independentes: idade, etnia, escolaridade, trimestre gestacional e comorbidades (doença cardiovascular, doença hematológica, síndrome de Down, doença hepática, asma, diabetes mellitus, doença neurológica, pneumopatia crônica, imunodeficiência, doença renal e obesidade). Também foram avaliados indicadores de saúde materno infantil (adequação do pré-natal e mortalidade neonatal) e socioeconômicos (Gini, Indice de Desenvolvimento Humano - IDH) e o Índice de Desigualdades Sociais para Covid-19 (IDS COVID-19) dos municípios de residência das gestantes. A imunização contra COVID-19 foi avaliada conforme número de doses, 1ª e 2ª doses ou dose única e o reforço. As análises foram conduzidas no ambiente de desenvolvimento integrado do R, o RStudio, versão 4.3.2. Uma avaliação descritiva foi realizada para caracterização da amostra. A regressão de Poisson com estimativa do risco relativo foi aplicada para verificação de variáveis associadas ao óbito. A análise de regressão Joinpoint foi utilizada para avaliar a tendencia da letalidade da COVID-19. As técnicas de Machine Learning foram adotadas para construção dos modelos preditivos do desfecho da infecção pelo SARS-CoV-2. Ainda, foi realizada a espacialização do IDHM e do IDS COVID-19 segundo a mortalidade materna pela COVID-19 por município brasileiro. O uso de dados secundários dispensa a submissão ao Comitê de Ética e Pesquisa (CEP), segundo os termos da Lei 12527, de 18 de novembro de 2011. A idade mediana entre as gestantes avaliadas foi de 30 anos (P25- 25; P75- 35). A letalidade foi de 7,62% (n = 1236). O risco para o óbito foi maior para mulheres não vacinadas (RR: 4,29; IC: 2,97 – 6,50), com idade ≥ 35 anos (RR: 1,37; IC: 1,13 - 1,67) e com obesidade (RR: 2,08; IC: 1,66 – 2,58). Os fatores socioeconômicos e de saúde materno-infantil municipais apresentaram associação com o óbito, com exceção do índice GINI. Assim como fatores sociodemográficos individuais, a citar-se a etnia e escolaridade, que estiveram relacionadas ao óbito e à adesão ao imunizante. Por fim, o modelo boosting apresentou melhor desempenho no Machine Learning, com acurácia de 74,6%, sensibilidade de 73,3% e especificidade de 76,0%. Na análise espacial, observou-se maior mortalidade materna por COVID-19 em municípios da região Norte e Nordeste. A idade, escolaridade, obesidade e ausência da imunização foram os principais fatores individuais que elevaram o risco de óbito por COVID-19 entre gestantes brasileiras. Além disso, o menor IDHM, menor prevalência de adequação ao pré-natal e maior mortalidade neonatal apresentaram relação com a ocorrência do óbito, assim como o IDS COVID-19, que representa a desigualdade social em saúde no Brasil. O Machine Learning pode ser uma técnica aplicada na predição do desfecho de hospitalizações por COVID-19 a partir de variáveis individuais e indicadores municipais de saúde e sociodemográficos. Sugere-se que na ocorrência de doenças semelhantes, as gestantes sejam priorizadas no esquema de vacinação, sobretudo, aquelas que apresentarem obesidade, com maior idade e de estratos sociais mais vulneráveis. Palavras-chave: Comorbidade. Gestação. Brasil. SARS-CoV-2. Fatores Socioeconômicos.