Resenha do artigo:
Wynants L, Van Calster B, Collins GS, Riley RD, Heinze G, Schuit E, Bonten MMJ, Dahly DL, Damen JAA, Debray TPA, de Jong VMT, De Vos M, Dhiman P, Haller MC, Harhay MO, Henckaerts L, Heus P, Kammer M, Kreuzberger N, Lohmann A, Luijken K, Ma J, Martin GP, McLernon DJ, Andaur CL, Reitsma JB, Sergeant JC, Shi C, Skoetz N, Smits LJM, Snell KIE, Sperrin M, Spijker R, Steyerberg EW, Takada T, Tzoulaki I, van Kuijk SMJ, van Bussel B, van Royen FS, Verbakel JY, Wallisch C, Wilkinson J, Wolff R, Hooft L, Moons KGM, van Smeden M. Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19 infection: systematic review and critical appraisal. BMJ. 2020 Apr 7;369:m1328. doi: 10.1136/bmj.m1328. Update in: BMJ. 2021 Feb 3;372:n236. Erratum in: BMJ. 2020 Jun 3;369:m2204. PMID: 32265220; PMCID: PMC7222643.
O espectro clínico da COVID-19 é muito amplo, podendo variar de um simples resfriado até uma pneumonia grave. Com base em dados do Chinese Center for Disease Control and Prevention, foi observado que a doença se manifesta de forma leve em cerca de 80% dos casos, grave em 14% e gravíssima em 6% (Wu Z, McGoogan M. Characteristics of and Important Lessons From the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Outbreak in China – Summary of a Report of 72 314 Cases From the Chinese Center for Disease Control and Prevention. JAMA. 2020;323(13):1239-1242). Em pacientes hospitalizados, a proporção de doença gravíssima é maior, e a letalidade observada em estudos chegou a 88,1%, naqueles que necessitaram de ventilação mecânica (Richardson S, Hirsch JS, Narasimha M et al. Presenting Characteristics, Comorbidities, and Outcomes Among 5700 Patients Hospitalized With COVID-19 in the New York City Area. JAMA. 2020;323(20):2052-2059).
Estudos têm avaliado a relação de diferentes características clínicas e biomarcadores com o prognóstico da doença. Um escore prognóstico capaz de predizer pior evolução da doença teria grande relevância clínica. Em revisão sistemática publicada por Wynants L. et al., “Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19: systematic review and critical appraisal”, os autores realizaram busca nas bases PubMed e Embase, além das bases de estudos preprint bioRxiv, medRxiv, and arXiv. Essas bases são uma forma mais rápida da disseminação da evidência e têm sido muito usadas no contexto da COVID-19, mas os estudos ficam disponíveis publicamente sem passar por avaliação pelos pares. A avaliação da elegibilidade dos estudos e a extração dos dados foram realizadas por pesquisadores independentes.
Foram identificados 16 modelos prognósticos para os pacientes com diagnóstico de COVID-19, para predição do risco de mortalidade, progressão para doença grave ou tempo de internação. As variáveis presentes nos escores incluíram idade (7 estudos), achados tomográficos (7 estudos), lactato desidrogenase (4 estudos), sexo (3 estudos), proteína C reativa (3 estudos), comorbidades (hipertensão arterial, diabetes, doença cardiovascular, doença respiratória; 3 estudos) e contagem de linfócitos (3 estudos).
Entretanto, os escores demonstraram importantes limitações. Seu uso pretendido desses não foi claramente descrito, incluindo qual o momento de avaliação das variáveis preditoras, em quem usá-los e o horizonte de predição, por exemplo, mortalidade em quanto tempo. Apesar de vários estudos relatarem modelos com excelente discriminação, quando aplicados a novos pacientes, vários produziam probabilidades de mortalidade muito alta para pacientes de baixo risco e muito baixa para pacientes de alto risco. Outros modelos não descreveram como a calibração foi avaliada. Todos os modelos apresentavam alto risco de viés pela ferramenta PROBAST (prediction model risk of bias assessment tool). Portanto, as previsões desses modelos podem não ser confiáveis quando aplicadas na prática diária. Seu desempenho preditivo quando usados na prática provavelmente é menor do que o relatado. Isso mostra lacuna na literatura.
Buscando preencher esta importante lacuna, um dos objetivos do estudo “Registro hospitalar multicêntrico nacional de pacientes com doença causada pelo SARS-COV-2 (COVID 19)” é derivar e validar escores prognósticos para doença grave e mortalidade em pacientes com COVID-19, a partir de dados clínicos, laboratoriais e exames de imagem. Além disso, objetiva-se determinar o perfil clínico, laboratorial e radiológico de pacientes confirmados com COVID-2019 admitidos em hospitais da rede SUS, privados e filantrópicos no Brasil, estimar incidência de complicações da doença e gerar informações sobre custo real e seus determinantes do manejo de pacientes com COVID-19.
| Elaborado por: |
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| Milena Marcolino |
| Data da Resenha: |
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| 18/07/2020 |
| Eixo Temático: |
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| Doenças Infecciosas e Tropicais |
| Eixo metodológico: |
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| Plataforma Metodológica de Apoio à Avaliação e Monitoramento de Tecnologias em Saúde |
