RESUMO
INTRODUCCIÓN: Los modelos de simulación para COVID-19 requieren una serie de parámetros epidemiológicos que varían en base a cuestiones propias de cada región y al momento de la pandemia que se esté atravesando. OBJETIVO: Esta revisión rápida presenta los parámetros epidemiológicos esenciales potencialmente utilizables en Argentina. MÉTODOS: Se realizó una búsqueda en las principales bases de datos y en buscadores de artículos en estado de preimpresión (preprints) de parámetros relacionados con la propagación del virus y evolución de la enfermedad, y el uso del sistema de salud. Para revisar los artículos seleccionados se utilizó una herramienta de evaluación de calidad apropiada al diseño del estudio. RESULTADOS: De las variables relacionadas con la propagación y evolución; el período de incubación es de 5,8 días (intervalos de confianza [IC95%]: 4,83-6,85), el período de infecciosidad es de 6,25 días (IC95%: 5,09-7,51), el número básico de reproducción es de 3,32 (IC95%: 3,24-3,39), y la tasa de fatalidad en pacientes infectados fue de 0,64% (IC95%: 0,5-0,78). De las variables relacionadas con el uso del sistema de salud, el tiempo de internación hospitalaria es de 5 días (rango intercuartílico [RIC]: 3-9), el tiempo de internación en una unidad de cuidados intensivos (UCI) es de 7 días (RIC: 4-11), el porcentaje de pacientes internados que requieren de UCI es de 26% (IC95%: 20-33) y, de estos, el porcentaje que requieren de ventilación mecánica es de 69% (IC95%: 61-75). DISCUSIÒN: Estudios recientes y datos de acceso públicos a nivel nacional muestran valores distintos a los relevados de la bibliografía internacional. La información recolectada en este trabajo puede contribuir a informar futuros modelamientos y tableros de control para predecir la dinámica de la epidemia en Argentina.
Assuntos
Fatores Epidemiológicos , Modelos Estatísticos , Infecções por CoronavirusRESUMO
Introducción: Los sujetos con Artritis Reumatoidea (AR) tienen un elevado riesgo de caídas respecto a la población sana. El Timed Up and Go test (TUG) es utilizado para predecir el riesgo de caídas pero no ha sido validado en sujetos con AR. Objetivos: El objetivo primario fue establecer la validez predictiva y la validez concurrente a velocidad habitual y máxima segura en sujetos con diagnóstico de AR. El objetivo secundario fue establecer si el TUG tiene mayor valor predictivo evaluado a velocidad habitual o a velocidad máxima segura. Sujetos y método Los sujetos fueron ingresados mediante muestreo no probabilístico consecutivo. Para la validez concurrente se correlacionó el TUG con la Berg Balance Scale (BBS) y el Test de Marcha de 10 metros (TM10m). La validez predictiva fue calculada utilizando curva de características operativas para el receptor y el área bajo la curva. Resultados: Se evaluaron 115 participantes para la validez concurrente y 98 para la predictiva. Las correlaciones entre el TUG a velocidad habitual y el TUG a velocidad máxima segura con la BBS y el TM10m resultaron fuertes (rango de -0,65 a -0,78). La capacidad predictiva del TUG resultó baja tanto a velocidad habitual como a velocidad máxima segura. Conclusión: El TUG en sus dos versiones presentó una fuerte validez concurrente al ser comparado con la BBS y el TM10m. El TUG presentó una baja validez predictiva tanto a velocidad habitual como a velocidad máxima segura para predecir el riesgo de caídas en sujetos con AR.
Background: Subjects with Rheumatoid Arthritis (RA) have a high risk of falling. The Timed Up and Go test (TUG) is used to predict the risk of falls but it has not been validated in subjects with RA. Purpose: The primary objective was to establish the predictive validity and the concurrent validity of TUG at the preferred walking speed or fastest speed possible as a predictor of falls in subjects with RA. The secondary objective was to establish if the TUG has a higher predictive value evaluated at the preferred walking speed or fastest speed possible. Subjects and method: The subjects were admitted by consecutive non-probabilistic sampling. To establish the concurrent validity, the TUG was correlated with the Berg Balance Scale (BBS) and the 10-meter Walk Test (TM10m). Predictive validity was calculated using the operating characteristics curve for the receiver and the area under the curve. Results: 115 participants were evaluated for concurrent validity and 98 for predictive validity. The correlations between the usual speed TUG and fastest speed TUG with the BBS and the TM10m were strong (range from -0.65 to -0.78). The predictive capacity of the TUG was low at both normal speed and maximum safe speed. Conclusion: The TUG in its both versions presented a strong concurrent validity compared to the BBS and the TM10m.The TUG presented a low predictive validity both at normal speed and at maximum safe speed to predict the risk of falls in subjects with RA.