É POSSÍVEL PREDIZER OS FATORES DE RISCO EM PACIENTES INTERNADOS POR COVID—19 ATRAVÉS DA RELAÇÃO NEUTRÓFILO-LINFÓCITO? - MVL Stela; MF Barros (Hematology, Transfusion and Cell Therapy)
Introdução: A Doença por Coronavírus 2019 (COVID-19) é uma síndrome respiratória causada pelo vírus SARS-CoV-2. O Ministério da Saúde classifica um paciente como suspeito com sintomas gripais ou síndrome respiratória aguda grave. Laboratorialmente, pacientes podem apresentar hiperinflamação, biomarcadores de infecção e altos níveis de citocinas inflamatórias. O hemograma pode mostrar leucocitose, linfopenia, neutrofilia e trombocitopenia. A Razão Neutrófilo-Linfócito (RNL), obtida dividindo o valor absoluto de neutrófilos pelo de linfócitos, é usada para avaliação clínica. É essencial correlacionar exames laboratoriais com o quadro clínico de pacientes com COVID-19 para usar a RNL como fator preditivo. Objetivo: Avaliar a RNL e seus possíveis fatores preditivos e de risco em pacientes hospitalizados pela COVID-19, bem como elucidá-los como fator preditivo na resposta hiper inflamatória em casos graves de COVID-19 além de avaliar e relacionar outros fatores de riscos associados com o risco de mortalidade. Metodologia: Estudo de coorte observacional e retrospectivo, de pacientes admitidos em um Hospital Universitário, a partir do período de março de 2020 até março de 2021. Realizou coleta de dados sociodemográficos, clínicos e laboratoriais como o hemograma no primeiro dia, no período médio e final do internamento, posteriormente passando por estatística. Resultados e discussão: Os resultados a partir da análise de 98 pacientes, indicaram maior número de homens infectados, idade média de 58,2 anos e 21,8 dias de média de internamento. Os pacientes tiveram seus dados tercilizados e comparados com RNL (Tercil 1 = 4,56; Tercil 2 = 10,81; Tercil 3 = 21,75). Foi possível concluir que pacientes com maiores resultados de RNL, bem como os presentes nos tercis 3, foram os que apresentarem os resultados mais agravantes. Quanto a presença de comorbidades, foi possível verificar que 21,28% dos pacientes eram obesos, 57,45% apresentavam hipertensão arterial sistêmica (HAS) e 24,74% apresentavam diabetes mellitus e 30,61% foram à óbito por COVID19. A avaliação do modelo incluiu as variáveis sexo, idade, IMC, comorbidades e os grupos classificados pelos tercis de RNL. A regressão logística identificou a idade e os grupos classificados pela RNL como variáveis preditoras significativas. O modelo apresentou um ajuste adequado (Qui-quadrado = 10,80, GL = 8, p = 0,213). O aumento da idade eleva o risco de óbito em 1,0441 vezes (IC95%: 1,01 – 1,08). Pacientes classificados no Tercil 2 e Tercil 3 apresentaram um risco aumentado de óbito de 4,26 vezes (IC95%: 1.14 - 15.97) e 4,92 vezes (IC95%: 1.35 - 17.95), respectivamente, em comparação com o Tercil 1. A área sob a curva ROC mostrou que o modelo consegue prever aproximadamente 74,06% do fator associado ao desfecho. A sensibilidade do modelo foi de 36,67% e a especificidade de 86,96%, indicando que o modelo identifica bem os pacientes que terão alta e, de forma razoável, os que poderão ir a óbito. Conclusão: É possível prever o fator do desfecho, sendo mais eficaz prever alta do que óbito em pacientes com COVID-19. Elevados valores de RNL destacam-se em pacientes mais graves, enfatizando a importância de índices preditores de gravidade. Um prognóstico prévio pode alertar a equipe multiprofissional para cuidados redobrados com certos pacientes.