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http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/23216
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Fatores de risco para Covid-19 grave em crianças: aplicação de uma abordagem do método 'Síntese de Evidências para Construção de Gráficos Acíclicos Direcionados' (ESC-DAGs) |
Título(s) alternativo(s): | Risk factors for severe Covid-19 in children: application of an approach based on 'evidence synthesis for Directed Acyclic Graph Construction (ESC-DAGs)' |
Autor: | Silva, Janiciene de Souza ![]() |
Primeiro orientador: | Braga, José Ueleres |
Primeiro membro da banca: | Camacho, Luiz Antonio Bastos |
Segundo membro da banca: | Rodrigues , Nadia Cristina P |
Terceiro membro da banca: | Natividade , Marcio |
Resumo: | A pandemia de COVID-19, causada pelo SARS-CoV-2, desencadeou uma crise de saúde pública global sem precedentes impactando gravemente a saúde de toda população. As crianças apresentaram padrões clínicos específicos que ainda são pouco compreendidos, especialmente em relação aos fatores de risco que influenciam a gravidade da doença. A identificação e compreensão desses fatores são essenciais para aprimorar a gestão clínica e as estratégias de saúde pública, garantindo um cuidado mais eficaz e uma resposta mais ágil às formas graves de COVID-19. Este estudo tem como objetivo investigar os fatores de risco associados à Síndrome Inflamatória Multissistêmica Pediátrica (MISC), à gravidade da COVID-19 e à morte em crianças, utilizando uma abordagem baseada na 'Síntese de Evidências para Construção de Gráficos Acíclicos Direcionados' (ESC-DAGs). A metodologia foi dividida em duas partes. A primeira parte envolveu a aplicação do ESC-DAG para identificar e mapear os fatores de risco para MISC, gravidade e morte por COVID-19 em crianças, a partir de uma revisão bibliográfica nas bases de dados MEDLINE, EMBASE, LILACS, Web of Science e EBSCO. O processo foi realizado através das etapas de mapeamento, tradução, integrações e a construção final de um DAG integrado. A segunda parte consistiu em um estudo transversal retrospectivo com 201 crianças internadas em um hospital da região metropolitana II do estado do Rio de Janeiro, entre março de 2020 e abril de 2023, com diagnóstico laboratorial de SARS-CoV-2. Na primeira parte do estudo, foram selecionados 32 estudos, que identificaram 1.092 exposições relacionadas aos desfechos de MISC, gravidade e mortalidade. Após a integração das exposições em cinco categorias principais (socioeconômica, clínica, comorbidades, marcadores laboratoriais e tratamento), foram mantidas 62 exposições para MISC, 75 para gravidade e 102 para mortalidade. Na segunda parte, a análise estatística das crianças internadas revelou que a maioria eram lactentes < 1 ano (45%), de raça/cor parda (57%) e residentes de Niterói (56%). Febre (74%) e sinais respiratórios (75%) foram os sintomas mais comuns. Além disso, 49% das crianças necessitaram de suporte de oxigênio, 20% foram admitidas em UTI, 7% precisaram de ventilação mecânica, 4% evoluíram para MISC e 3% faleceram. A regressão logística mostrou que obesidade e idade foram significativamente associadas ao desenvolvimento de MISC, mas não foram encontradas associações significativas para os desfechos de gravidade ou morte. A conclusão deste estudo aponta que o ESC-DAG é uma ferramenta valiosa para mapear e compreender as complexas relações causais. Contudo, a construção desses modelos exige rigor e um conhecimento aprofundado das variáveis envolvidas, de modo a garantir que os resultados possam ser utilizados para embasar políticas de saúde pública e intervenções mais eficazes. |
Abstract: | The COVID-19 pandemic, caused by SARS-CoV-2, triggered an unprecedented global public health crisis, severely impacting the population's health. Children exhibited specific clinical patterns that are still poorly understood, particularly regarding the risk factors influencing disease severity. Identifying and understanding these factors is crucial to improving clinical management and public health strategies, ensuring more effective care and a quicker response to severe forms of COVID-19. This study aims to investigate the risk factors associated with Pediatric Multisystem Inflammatory Syndrome (MIS-C), COVID-19 severity, and mortality in children using an approach based on 'Evidence Synthesis for Directed Acyclic Graph Construction' (ESC-DAGs). The methodology was divided into two parts. The first part involved the application of ESC-DAG to identify and map risk factors for MIS-C, severity, and death from COVID-19 in children, based on a literature review from the databases MEDLINE, EMBASE, LILACS, Web of Science, and EBSCO. The process was conducted through mapping, translation, integrations, and the final construction of an integrated DAG. The second part consisted of a retrospective cross-sectional study involving 201 children hospitalized in a hospital in the metropolitan region II of Rio de Janeiro state, between March 2020 and April 2023, with a laboritory diagnosis for SARS-CoV-2. In the first part of the study, 32 studies were selected, identifying 1,092 exposures related to MIS-C, severity, and mortality outcomes. After integrating the exposures into five main categories (socioeconomic, clinical, comorbidities, laboratory markers, and treatment), 62 exposures for MIS-C, 75 for severity, and 102 for mortality were retained. In the second part, statistical analysis of the hospitalized children revealed that most were infants under 1 year old (45%), of mixed-race/skin color (57%), and residents of Niterói (56%). Fever (74%) and respiratory symptoms (75%) were the most common symptoms. Additionally, 49% of the children required oxygen support, 20% were admitted to the ICU, 7% required mechanical ventilation, 4% developed MIS-C, and 3% died. Logistic regression showed that obesity and age were significantly associated with the development of MIS-C, but no significant associations were found for the severity or mortality outcomes. The conclusion of this study highlights that ESC-DAG is a valuable tool for mapping and understanding complex causal relationships. However, constructing these models requires rigor and an in-depth knowledge of the variables involved to ensure that the results can be used to support public health policies and more effective interventions. |
Palavras-chave: | COVID-19 Síndrome Respiratória Aguda Grave Bloqueadores Neuromusculares Criança Síndromes Periódicas Associadas à Criopirina Fatores de Risco Mortalidade COVID-19 em Crianças MISC Gravidade ESC-DAG Saúde Pública COVID-19 in Children Risk Factors MIS-C Severity Mortality ESC-DAG Public Health |
Área(s) do CNPq: | CIENCIAS DA SAUDE::SAUDE COLETIVA |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade do Estado do Rio de Janeiro |
Sigla da instituição: | UERJ |
Departamento: | Centro Biomédico::Instituto de Medicina Social Hesio Cordeiro |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva |
Citação: | SILVA, Janiciene de Souza. Fatores de risco para Covid-19 grave em crianças: aplicação de uma abordagem do método 'Síntese de Evidências para Construção de Gráficos Acíclicos Direcionados' (ESC-DAGs). 2024. 92 f. Dissertação (Mestrado em Saúde Coletiva) - Instituto de Medicina Social Hesio Cordeiro, Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2024. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/23216 |
Data de defesa: | 1-Out-2024 |
Aparece nas coleções: | Mestrado em Saúde Coletiva |
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