Síndrome congênita pelo Zika vírus: uma abordagem multianálises da prematuridade, baixo peso ao nascer e mortalidade no Brasil
Authors:   , Donateli Cíntia Pereira 
Published: June 2023

A propagação do Zika vírus (ZIKV) nos últimos anos acarretou uma situação epidemiológica alarmante, visto a associação da infecção com complicações neonatais e infantis como, microcefalia, síndromes neurológicas e malformações congênitas. O presente estudo se propõe a realizar uma abordagem multianálises da Síndrome Congênita pelo Zika vírus (SCZ) e sua associação com baixo peso ao nascer, prematuridade e mortalidade. Trata-se de abordagem multianálises com dados secundários anonimizados oriundos do Registro de Eventos em Saúde Pública – Microcefalia (RESP- Microcefalia), entre os anos de 2015 a 2021, no Brasil. Foram incluídas técnicas supervisionadas de aprendizado de máquina com algoritmos de classificação conduzidas na linguagem Python (artigo original 1), análises espaciais conduzidas nos programas QGIS e GEODA (artigo original 2) e análises de sobrevivência conduzidas no software R (artigo original 3). O artigo original 1 teve como objetivo o desenvolvimento de um modelo de classificação e predição dos casos de SCZ em crianças brasileiras. Trata-se de um estudo retrospectivo com 14.573 casos suspeitos de SCZ. O modelo preditivo foi desenvolvido usando o algoritmo XGBoost para os casos confirmados de SCZ, descartados e em investigação. Ao final, utilizamos o SHAP para facilitar a compreensão e visualização das interações entre as variáveis incluídas no modelo. O artigo original 2 teve como objetivo verificar a existência de associação espacial utilizando análises espaciais, por meio do Local Indicators of Spatial Association (LISA), da SCZ com os desfechos de baixo peso ao nascer e prematuridade. Trata-se de um estudo retrospectivo ecológico com 1.834 casos confirmados de SCZ. O artigo original 3 teve como objetivo investigar os fatores associados à mortalidade de crianças brasileiras com SCZ. Trata-se de um estudo retrospectivo de base nacional com 1.735 casos confirmados de SCZ. Para avaliar os preditores independentes de mortalidade foram estimados Hazard ratio (HRs) e seus respectivos IC95% pelos modelos de riscos proporcionais de Cox, ajustado pelo tipo e gravidade das alterações congênitas. Todas análises foram realizadas com nível de significância fixado em 5%. O resultado da abordagem multianálises permitiu ampliar e qualificar as informações sobre à SCZ no Brasil, país mais afetado pela epidemia, sobre diferentes perspectivas. Ao utilizar o aprendizado de máquina desenvolvemos um modelo XGBoost com alta capacidade preditiva e capaz de auxiliar a vigilância no processo de investigação, rastreio e gerenciamento dos casos. Nas análises espaciais verificamos a associação local da SCZ e os desfechos de baixo peso ao nascer e a prematuridade, contribuindo na perspectiva da nutrição e das vulnerabilidades regionais, ressaltando o aspecto social da epidemia de microcefalia que atingiu desproporcionalmente a região Nordeste e de sobremaneira em crianças com risco nutricional. Ainda na perspectiva nutricional e de mortalidade, a análise de sobrevivência, avançou na verificação do aumento do risco de morte em crianças com SCZ e com baixo peso ao nascer. Em conclusão, nossos achados reforçam a importância da atitude de vigilância da SCZ, com intervenções em tempo oportuno, que considerem os determinantes sociais do processo saúde-doença do Zika e da Síndrome Congênita pelo Zika vírus, e do cuidado integral desde o pré-natal até os primeiros mil dias de vida. Palavras-chave: Zika vírus. Infecções por arbovírus. Síndrome Congênita de Zika. Análise de sobrevida. Análise espacial. Aprendizado de máquina.