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Cadernos de Saúde Pública

ISSN 1678-4464

38 nº.11

Rio de Janeiro, Novembro 2022


ARTIGO

Vulnerabilidade social, sobrevida e letalidade hospitalar pela COVID-19 em pacientes com 50 anos ou mais: coorte retrospectiva de casos no Brasil em 2020 e 2021

Ivan Lira dos Santos, Ivan Ricardo Zimmermann, Maria Rita Donalísio, Mariana Reis Santimaria, Mauro Niskier Sanchez, Jonas Lotufo Brant de Carvalho, Flávia Silva Arbex Borim

http://dx.doi.org/10.1590/0102-311XPT261921


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RESUMO
O desfecho da infecção pelo SARS-CoV-2 não se associa apenas à idade e a comorbidades, mas também agrava-se por vulnerabilidade social. Este estudo tem como objetivo analisar, segundo vulnerabilidade social, a sobrevida e a letalidade hospitalar por COVID-19 para os primeiros 100 dias entre sintomas até o óbito em indivíduos de 50 anos ou mais hospitalizados no Brasil. Trata-se de uma coorte retrospectiva das Semanas Epidemiológicas 11, de 2020, a 33, de 2021. O Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica da Gripe (SIVEP-Gripe) forneceu dados clínico-epidemiológicos. O Índice Socioeconômico do Contexto Geográfico para Estudos em Saúde (GeoSES) mensurou vulnerabilidade social. Para sobrevida, utilizou-se a curva de Kaplan-Meier e o modelo ajustado de riscos proporcionais de Cox, com hazard ratio (HR) e intervalos de 95% de confiança (IC95%). Dentre os 410.504 casos, a letalidade geral foi de 42,2%, sendo 51,4% os indivíduos mais vulneráveis. Por faixa etária, registra-se a presença de maior letalidade para os piores status socioeconômicos em todas as categorias; para 50-59 anos, registra-se o dobro. O modelo ajustado de Cox mostrou aumento de 32% de risco para óbito (HR = 1,32; IC95%: 1,24-1,42). Ademais, homens, idosos, pretos ou indígenas, com múltiplas comorbidades e submetidos à ventilação invasiva apresentam maior risco de óbito após hospitalização. É necessário que medidas políticas intersetoriais sejam direcionadas para mitigar os efeitos da pandemia de COVID-19 agravados pela vulnerabilidade social.

COVID-19; Vulnerabilidade Social; Mortalidade; Modelos de Riscos Proporcionais de Cox


 

Introdução

Durante os anos de 2020 e 2021, o Brasil ocupava o segundo lugar em número de mortes e o terceiro em número de infectados no mundo 1, com mais de 21 milhões de casos confirmados e mais de 600 mil mortes confirmadas por COVID-19 2. Esse cenário se agravou com a segunda onda da COVID-19, a partir de dezembro de 2020, quando houve aumento dos casos graves, maior necessidade de internações e maior demanda por ventilação invasiva 3.

Múltiplos fatores se associaram e impactaram essa situação: a circulação de variantes virais do SARS-CoV-2, particularmente a gamma, portadora de mutações associadas ao aumento de transmissibilidade 4; a fragilidade da vigilância e rastreamento de casos; as dificuldades de implementação de medidas não farmacológicas de controle da transmissão; as informações contraditórias sobre prevenção e controle da epidemia; o atraso na vacinação 5; e a notória desigualdade social no país, principalmente em saúde 6,7.

Em geral, o curso de vida dos brasileiros desenvolve-se com ampla exposição a condições de vida e trabalho desfavoráveis, que resultam em piores indicadores de saúde para idosos pobres e/ou com baixa escolaridade 8,9. Há um processo de envelhecimento populacional acelerado e associado a mortes prematuras, com altas prevalências de doenças crônicas e incapacidade 10,11.

Para o território nacional, registram-se variações regionais na incidência e mortalidade por COVID-19, justificadas para além de variáveis biológicas, como adensamento domiciliar em condições precárias de moradia, desigualdade de renda e de acesso a cuidados em saúde 12. Os desfechos clínicos desfavoráveis da COVID-19 são associados à presença de doenças crônicas, aos grupos etários de idosos 13, ao acesso precário aos serviços de saúde e à vacinação 14, agravados por um contexto de pobreza e desigualdade social 15,16. Assim, torna-se fundamental analisar a vulnerabilidade social e sua repercussão em pacientes com 50 anos ou mais hospitalizados por COVID-19 no Brasil.

Este estudo tem como objetivo analisar a sobrevida e a letalidade hospitalar por COVID-19 para os primeiros 100 dias entre sintomas até o óbito, segundo níveis de vulnerabilidade social em indivíduos de 50 anos ou mais no Brasil.

Métodos

Desenho do estudo e contexto

Este estudo de coorte retrospectiva avalia fatores associados ao óbito e tempo de evolução clínica da COVID-19 em indivíduos de 50 anos ou mais hospitalizados, de acordo o Índice Socioeconômico do Contexto Geográfico para Estudos em Saúde (GeoSES) durante os anos 2020 e 2021 no Brasil.

População do estudo

Foram incluídos 410.504 pacientes hospitalizados com COVID-19 do Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica da Gripe (SIVEP-Gripe) 17; com 50 anos ou mais; cujo tempo entre início dos primeiros sintomas e alta hospitalar fora de até 100 dias; notificados das Semanas Epidemiológicas (SE) 11, de 2020, até 33, de 2021. Adotou-se o corte etário (50 anos ou mais) devido à presença de comorbidades e ao maior risco de agravamento desses indivíduos 8,13,14.

Os critérios diagnósticos para a confirmação da etiologia COVID-19 do caso de síndrome respiratória aguda grave (SRAG) foram laboratorial, clínico-epidemiológico ou radiológico, conforme sistematiza o SIVEP-Gripe no campo 76, “Critério de Encerramento”. O campo 65, “Classificação Final do SIVEP-Gripe”, possibilitou a seleção de casos positivos para COVID-19. Registros sem preenchimento de município de residência e desfecho foram descartados.

Variáveis

A variável dependente é o óbito (sim; não), criada a partir do campo 77, “Evolução do Caso do SIVEP-Gripe”. São covariáveis sociodemográficas: sexo (masculino; feminino); faixa etária (50-59; 60-69; 70-79 e 80 ou mais anos); raça/cor (brancos; pretos; pardos; amarelos; indígenas); e estado de residência. São variáveis clínicas: tipo de comorbidade; multimorbidades (0; 1; 2; 3 ou mais comorbidades); internação em unidade de terapia intensiva (UTI) (sim; não); vacinação (com ao menos uma dose: sim; não); ventilação invasiva (sim; não); tempo entre o início dos primeiros sintomas e hospitalização; tempo entre o início dos primeiros sintomas e alta (óbito: sim; não). É covariável geoestatística o indicador GeoSES dividido em faixas [A: (0,5 a 1,0); B: (0,0 a 0,5); C: (-0,5 a 0,0); D: (-1,0 a -0,5)]; sendo A o melhor status socioeconômico e D o pior. Ademais, o coeficiente de letalidade foi estimado para todos os casos e segundo variáveis de interesse.

Fontes de dados

Para dados clínico-epidemiológicos utilizou-se o banco de dados SIVEP-Gripe 17, sistema de informação utilizado por profissionais de saúde para a notificação de casos de SRAG.

Para vulnerabilidade social utilizou-se o banco de dados GeoSES, um indicador composto que varia de -1,00, pior status socioeconômico, até +1,00, melhor status socioeconômico. GeoSES advém de análise de componentes principais de sete grandes dimensões (educação, pobreza, riqueza, renda, segregação, mobilidade e privação de recursos e serviços), cada dimensão elaborada com variáveis derivadas do Censo Demográfico de 2010 do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), totalizando 46 variáveis para a composição do índice 18. Optou-se pelo índice GeoSES elaborado em 2020 na ausência de dados de censo demográfico recente. O indicador GeoSES já foi validado em âmbito municipal para COVID-19 no Município de São Paulo 19 e intermunicipal para causas de óbito evitáveis 18. Desse banco, foram utilizados o código do município de residência IBGE e a vulnerabilidade social 1.

O banco de dados final foi elaborado via linkage entre SIVEP-Gripe (17 e GeoSES, por meio da chave código do município de residência IBGE, comum em ambas as fontes 2.

Medidas adotadas para evitar vieses

Com o propósito de abarcar não só o quadro agudo de COVID-19, mas também suas complicações derivadas da longa permanência hospitalar, considerou-se o período de 100 dias entre primeiros sintomas e óbito. É oportuno mencionar que o corte descarta possíveis erros de preenchimento e outliers distantes do percentil 90 do banco de dados bruto. Também optou-se por modelo de sobrevida ajustado para todas as variáveis de interesse para melhor ponderar o efeito da vulnerabilidade social.

Métodos estatísticos

Para a descrição das variáveis de estudo segundo desfechos clínicos, utilizaram-se as medianas, intervalo interquartil (IQR), frequências absolutas e relativas de cada classe Tabela 1. A comparação das proporções das variáveis categóricas foi realizada por meio do teste qui-quadrado e para variáveis contínuas foi utilizado o teste Kruskal-Wallis, adotando-se nível de 5% de significância (p < 0,05). Para a visualização espacial, construiu-se um mapa de vulnerabilidade social segundo municípios com faixas de GeoSES Figura 1 utilizando-se o software QGIS (https://qgis.org/en/site/) com as malhas territoriais disponibilizadas pelo IBGE 3.

 

 

Tab.: 1
Tabela 1 Casos de COVID-19 em pacientes de 50 anos ou mais hospitalizados, com até 100 dias entre tempo de sintomas até alta, Brasil, 2020-2021.

 

 

 

Figura 1 Mapa de vulnerabilidade social para municípios brasileiros segundo Índice Socioeconômico do Contexto Geográfico para Estudos em Saúde (GeoSES). Brasil, 2020-2021.

 

Para descrever coeficiente de letalidade hospitalar, segundo vulnerabilidade social e faixa etária, realizou-se o cálculo desse coeficiente para décadas (50-59; 60-69; 70-79; 80 anos ou mais), e dentro dessas categorias, estratificou-se em faixas de vulnerabilidade social GeoSES Figura 2.

 

 

Figura 2 Letalidade hospitalar por faixa etária e vulnerabilidade social (Índice Socioeconômico do Contexto Geográfico para Estudos em Saúde - GeoSES) de pacientes hospitalizados por COVID-19, com 50 anos ou mais, com até 100 dias entre tempo de sintomas até alta. Brasil, 2020-2021.

 

O modelo final de riscos proporcionais de Cox Tabela 2 foi ajustado após análise bruta para examinar fatores associados à sobrevida hospitalar. Considerou-se falha como óbitos e o risco foi expresso em hazard ratio (HR) com intervalos de 95% de confiança (IC95%). O modelo bruto incluindo somente a variável GeoSES foi plotado como curva de Kaplan-Meier para ilustrar a influência dessa variável para sobrevida hospitalar Figura 3. No modelo múltiplo final Tabela 2, foram testadas as variáveis preditoras que apresentaram valor de p < 0,20 na análise bruta. Após procedimento backwards, foram consideradas significativas as associações com p < 0,05. Adicionalmente, foram analisados os tempos de sobrevida entre os primeiros sintomas e o desfecho registrado.

 

 

Tab.: 2
Tabela 2 Modelo de riscos proporcionais de Cox para desfecho óbito em casos de COVID-19 em pacientes de 50 anos ou mais hospitalizados, com até 100 dias entre tempo de sintomas até alta. Brasil, 2020-2021.

 

 

 

Figura 3 Curvas de sobrevida (Kaplan-Meier) de pacientes hospitalizados por COVID-19 com 50 anos ou mais, com até 100 dias entre tempo de sintomas até alta, segundo vulnerabilidade social (Índice Socioeconômico do Contexto Geográfico para Estudos em Saúde - GeoSES). Brasil, 2020-2021.

 

Não foram incluídas na análise de sobrevida as variáveis UTI e vacinação (uma dose ou mais). Para UTI ocorreu colinearidade com a variável ventilação invasiva, e optou-se por estudar ventilação invasiva devido à realização do procedimento ocorrer no paciente grave, independentemente do espaço físico hospitalar, ou seja, pode ser realizado tanto em UTI, quanto em enfermarias e prontos-socorros. No mais, o critério para admissão em UTI pode variar entre hospitais públicos e privados e segundo a situação de escassez de leitos. A vacinação não entrou no modelo de sobrevida em razão da limitação intrínseca do banco de dados. No início da pandemia, não havia vacinação e, quando disponível, deu-se de forma não homogênea, priorizada entre faixas etárias de maior risco. Ademais, não há como mensurar com precisão a soroconversão da vacina no paciente idoso no SIVEP-Gripe. Vale lembrar que apenas 14,8% da população estudada possuía registro de vacinação no banco de dados SIVEP-Gripe, além da heterogeneidade de vacinas aplicadas.

As análises estatísticas foram realizadas no software RStudio (https://rstudio.com/), utilizando os pacotes de análise: tidyverse20 para limpeza de dados; survminer21 para modelo de Cox, tableone22 para tabela descritiva, teste de qui-quadrado e t; e ggplot223 para visualização gráfica dos dados.

Aspectos éticos

A pesquisa utiliza informações de domínio público, com dados individualizados previamente desidentificados do SIVEP-Gripe do Departamento de Informática do SUS (DATASUS) 17.

Resultados

Foram estudados 410.504 casos, entre os quais havia 173.368 óbitos e letalidade hospitalar de 42,2% Tabela 1.

Houve predomínio de homens (55%), com mediana de idade (IQR) de 68 (59-77) anos, brancos (41,5%), embora 20,3% dos dados constem como ignorados nesse campo. Para o tempo entre o início dos primeiros sintomas até a hospitalização, temos mediana (IQR) de 6 (3-10) dias e dos primeiros sintomas até alta temos 23 (15-38) dias. No que diz respeito à vulnerabilidade social, 51% dos indivíduos possuíam GeoSES B (0,00 até 0,50) para município de residência, ou seja, o segundo estrato mais alto de boa condição socioeconômica Tabela 1.

Observou-se maior letalidade hospitalar para os grupos populacionais de homens (43,8%); idosos com 80 anos ou mais (61,3%); indígenas (50%); residentes no GeoSES D (51,4%); e de três comorbidades ou mais (54,4%). Dentre as comorbidades, nefropatas (61,2%) e neuropatas (59,8%) destacam-se com maiores letalidades Tabela 3. Letalidade hospitalar segundo comorbidade específica e Unidade da Federação foram disponibilizadas em Material Suplementar Tabelas 3 e 4.

 

 

Tab.: 3
Tabela 3 Letalidade hospitalar COVID-19 segundo comorbidades em pacientes de 50 anos ou mais com até 100 dias entre tempo de sintomas e alta. Brasil, 2020-2021.

 

 

 

Tab.: 4
Tabela 4 Letalidade hospitalar COVID-19 segundo Unidade da Federação em pacientes de 50 anos ou mais com até 100 dias entre tempo de sintomas e alta. Brasil, 2020-2021.

 

Pacientes graves apresentaram elevada letalidade: os internados em UTI (63,5%) e os submetidos à ventilação invasiva (82,6%) Tabela 1. Quanto ao tempo entre início dos primeiros sintomas e desfecho, existe diferença de um a dois dias a menos em pacientes que vieram a óbito comparados aos sobreviventes. Já na busca do hospital a partir dos sintomas, existe diferença de dois dias a menos em pacientes com desfecho óbito comparados aos sobreviventes. Houve menor letalidade no grupo de ao menos uma dose de vacina (36,2%), embora somente 14,5% possuíssem campo registrado. Todas as variáveis de interesse obtiveram p < 0,001.

Para letalidade hospitalar dos vulneráveis sociais segundo faixa etária, registra-se a presença de maior letalidade para o pior status socioeconômico em todos os grupos etários. A maior diferença de letalidade observada entre GeoSES A e D foi nos indivíduos de 50-59 anos. Nesse grupo obtivemos o dobro da letalidade no estrato D, com 33,8% (IC95%: 32,8-33,4), quando comparado com estrato A, com 15,8% (IC95%: 13,4-18,5) Figura 2.

Para sobrevida hospitalar, a curva de Kaplan-Meier considerando somente o GeoSES ilustra associação expressiva da letalidade no estrato D em relação aos demais (logrank p < 0,001). Quando comparados os estratos A e D, a diferença encontrada foi de 11 dias a menos no ponto de 50% de sobrevida Figura 3.

O modelo ajustado de Cox também identificou um risco elevado de óbito conforme o status socioeconômico, sendo maior o risco quanto pior o status, GeoSES C (HR = 1,13; IC95%: 1,06-1,21) e D (HR = 1,32; IC95%: 1,24-1,42) comparados ao estrato A. O estrato B não apresentou diferença significativa em relação ao A Tabela 2. Também foi possível identificar um risco maior em homens quando comparados às mulheres (HR = 1,10; IC95%: 1,09-1,11); risco progressivamente maior nos mais idosos (HR = 2,59; IC95%: 2,55-2,64) em comparação aos indivíduos na faixa de 50-59 anos. No que diz respeito à raça/cor, destacam-se os indígenas (HR = 1,34; IC95%: 1,23-1,46) e pretos (HR = 1,08; IC95%: 1,05-1,10) com maior risco do que os brancos e amarelos. Para comorbidades, o risco é progressivamente maior em portadores de três ou mais doenças (HR = 1,38; IC95%: 1,36-1,40), quando comparados com aqueles sem comorbidades. Os submetidos à ventilação invasiva também indicaram importante risco de óbito (HR = 2,36; IC95%: 2,33-2,39), comparados aos não submetidos.

Discussão

Foi observada forte associação de vulnerabilidade social com risco de óbito entre os casos de COVID-19 em adultos com 50 anos ou mais hospitalizados no Brasil. Encontramos risco 32% maior em vulneráveis sociais. A diferença de letalidade entre vulneráveis (GeoSES D) e não vulneráveis (GeoSES A) revela expressivo intervalo na faixa de 50 a 69 anos, embora também seja significativa nos indivíduos de 70 anos ou mais. Tais resultados sugerem dificuldades de acesso, menor oportunidade de assistência hospitalar e piores condições de vida. O maior risco de óbito deu-se principalmente no GeoSES D, localizado principalmente no Norte e Nordeste do país Figura 1, regiões nas quais houve acometimento tardio e intenso da COVID-19 24,25.

Antes da pandemia, a vulnerabilidade social já esteve associada a redução de 2,1 anos na expectativa de vida entre as idades de 40 e 85 anos em metanálise conduzida somente em países europeus e ainda inédita na América Latina 26, cujos índices de concentração de renda são significativamente maiores comparados aos europeus 27. Com a pandemia em andamento, as desigualdades socioeconômicas existentes no Brasil afetaram o curso da doença com reflexo negativo nas taxas de mortalidade para estados e municípios com alta vulnerabilidade social. Essas regiões obtiveram importante influência de indicadores sociais frente às demais covariáveis demográficas e fatores de risco 28,29, caso semelhante aos achados deste estudo. Soma-se ao exposto, a diminuição da expectativa de vida no país com impacto na longevidade dos brasileiros, especialmente em estados com ganhos recentes na expectativa de vida, sobretudo das regiões Norte e Nordeste 30.

Outros estudos também reportam elevada letalidade em homens, portadores de comorbidades e nas faixas etárias de 50 anos ou mais (maior à medida que a idade aumenta), segundo coortes hospitalares brasileiras durante a primeira onda da pandemia de COVID-19 13,31. Nossos dados são semelhantes aos do início da COVID-19, segundo relatório do Centro Chinês de Controle e Prevenção de Doenças, no qual foram descritas maiores taxas de mortalidade nos grupos de indivíduos com 70 a 80 anos ou mais 32. Em consonância, tal levantamento também apontou portadores de comorbidades como população de risco 32, assim como em estudo de coorte hospitalar brasileiro 31.

No mais, nossos dados apontam maior risco de pior desfecho para indivíduos que se declararam pretos ou indígenas. Afirmamos que essa população tradicional obteve o maior risco de óbito frente aos demais grupos demográficos. Cupertino et al. (33 chamam atenção para alta mortalidade em indígenas com COVID-19 no Brasil, e alta letalidade também foi registrada em estudo de coorte hospitalar brasileiro 31. Já para população preta, piores desfechos também foram descritos em estudo ecológico com idosos brasileiros, no qual houve correlação de mortalidade em estados com maior porcentagem de população preta e parda 24. Outros autores também descrevem risco para pretos e pardos, como porte de comorbidades, maior risco de hospitalização, óbito e menor condição de isolamento por vulnerabilidade social 34,35,36.

Os achados deste estudo sugerem associação entre desigualdade social com elevada letalidade e pior sobrevida hospitalar. Esses grupos acumulam outros fatores de risco e barreiras de acesso a serviços de saúde que incrementam o risco para um pior desfecho da infecção por SARS-CoV-2 34,37,38,39.

Soma-se ao exposto a condução inadequada da pandemia pelo Governo Federal, violando seu papel de gestor central das medidas de contenção e prevenção da doença 40. Houve divulgação de informações incorretas e contraditórias acerca da COVID-19, atraso na aquisição de vacinas, falhas na distribuição de insumos e assistência aos doentes 5,41. Tais ações e omissões constituíram necropolítica 42, com exposição ao contágio dos mais vulneráveis 43 e subestimação da crise 44. No mais, os ataques sistemáticos à ciência brasileira 45 e a retirada de capital de fomento à pesquisa 46 também foram decisivos para a condução da pandemia.

O estudo possui o mérito de mensurar o risco de óbito para o macro determinante social em saúde compreendido por vulnerabilidade social em população adulta com 50 anos ou mais no Brasil durante a crise sanitária causada pelo coronavírus SARS-CoV-2. Trabalhamos com banco de dados público e códigos de análise abertos, prezando pela transparência e reprodutibilidade. Além disso, o SIVEP-Gripe é um banco oficial, utilizado pela vigilância epidemiológica para monitorização de SRAG, possui abrangência nacional e representa dados da base populacional brasileira.

Entre as limitações do estudo, apontamos que pacientes vulneráveis podem ter morrido sem ao menos uma internação e registro durante os períodos de sobrecarga do sistema hospitalar brasileiro e, dessa forma, não foram contemplados na análise. Embora o campo raça/cor seja de preenchimento obrigatório mediante autodeclaração no SIVEP-Gripe, ele apresentou importante subnotificação, com 20,3% dos registros ignorados, o que pode ter afetado a precisão da mensuração do risco de óbito de pretos e principalmente pardos em nosso estudo. Tendo em vista a ausência do censo de 2020, a utilização de indicadores oriundos do censo de 2010 pode não refletir as condições de vida atuais. Entretanto, esse indicador foi validado em âmbito municipal para COVID-19 19 e intermunicipal para casas de óbito evitáveis 18. Ao final, ressalta-se que este estudo retrata a totalidade dos casos COVID-19 notificados em um país continental estratificado com a granularidade municipal, que impossibilita trabalhar com desigualdades intramunicipais frequentes e importantes para a gestão local.

Os contextos social, econômico e ambiental determinam as condições de vida das populações e potencializam a interação entre as doenças coexistentes e a COVID-19, principalmente nos contextos de pobreza, exclusão social, estigmatização, violência estrutural e problemas ambientais 39. É necessário que medidas intersetoriais sejam direcionadas para mitigar os efeitos da pandemia de COVID-19 agravados pela vulnerabilidade social, buscando soluções de caráter político, orientadas coletivamente para a transformação social e diminuição das desigualdades, a partir da estratégia da promoção de saúde com ênfase em seus determinantes sociais.

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