RESUMO
Introducción: el síndrome respiratorio agudo grave se convirtió en una pandemia, y ocasionó elevada morbilidad y mortalidad a nivel mundial, al no contarse con un tratamiento eficaz ni el reconocimiento oportuno de los individuos de peor pronóstico. Objetivo: evaluar la capacidad de pronosticar el riesgo de morir en los pacientes con la COVID-19, mediante un modelo basado en factores pronósticos. Métodos: se realizó un estudio de analítico de cohorte en pacientes con la COVID-19 atendidos en los servicios del hospital "Covid-19" del hospital provincial general "Carlos Manuel de Céspedes" del municipio Bayamo, provincia de Granma, desde el 1ero de enero 2020 hasta el 31 de diciembre de 2022. Resultados: el modelo de regresión logística binaria ajustado por el método introducir, demostró que los factores sobresalientes fueron padecer de cáncer (OR= 8,21; IC 95% = 1,58-11,35; p= 0,023) seguido de proteína C reactiva (OR= 7,91; IC 95% = 4,46-9,87; p= 0,000) y la hipertensión arterial (OR= 7,15; IC 95 %= 4,41-11,42; p= 0,000). La prueba de Hosmer y Lemeshow con valor de p= 0,582 con indicador de buena calibración del modelo. El área bajo la curva COR fue de 0,894 (intervalo de confianza: 0,846-0,942; p=0,000) demostrando la validez del modelo. Conclusiones: se demuestra el lugar que ocupan el antecedente de cáncer y de hipertensión arterial como comorbilidad relacionada con el riesgo de morir por la COVID-19, así como los reactantes de inflamación, donde sobresalen la proteína C reactiva, la deshidrogenasa láctica y la eritrosedimentación. Se obtiene un modelo con capacidad discriminativa adecuada.
Introduction: severe acute respiratory syndrome became a pandemic, and caused high morbidity and mortality worldwide, since there was no effective treatment or timely recognition of individuals with the worst prognosis. Objective: to assess the ability to predict the risk of dying in patients with COVID-19, using a model based on prognostic factors. Methodos: a cohort analytical study was carried out in patients with covid-19 treated in the services of the "COVID-19" hospital of the "Carlos Manuel de Céspedes" provincial general hospital of the Bayamo municipality, Granma province, since january 1, 2020 until december 31, 2022. Results: the binary logistic regression model adjusted by the introduce method showed that the outstanding factors were, in order of importance, suffering from cancer (OR= 8.21; 95 % CI= 1.58-11.35; p= 0.023) followed by protein C reactive (OR= 7.91; 95 % CI= 4.46-9.87; p= 0.000) and arterial hypertension (OR= 7.15; 95 % CI= 4.41-11.42; p= 0.000). The Hosmer and Lemeshow test with a value of p= 0.582 with an indicator of good calibration of the model. The area under the ROC curve was 0.894 (confidence interval: 0.846-0.942; p=0.000), demonstrating the validity of the model. Conclusions: the place of a history of cancer and high blood pressure as comorbidity related to the risk of dying from COVID-19is demonstrated, as well as inflammation reactants, where C-reactive protein, lactic dehydrogenase and erythrocyte sedimentation rate stand out. A model with adequate discriminative capacity is obtained.
Introdução: a síndrome respiratória aguda grave tornou-se uma pandemia, causando alta morbidade e mortalidade em todo o mundo, pois não houve tratamento efetivo ou reconhecimento oportuno de indivíduos com pior prognóstico. Objetivo: avaliar a capacidade de prever o risco de morte em pacientes com COVID-19, utilizando um modelo baseado em fatores prognósticos. Métodos: foi realizado um estudo de coorte analítico em pacientes com COVID-19 tratados nos serviços do hospital geral provincial "Covid-19" do hospital geral provincial "Carlos Manuel de Céspedes" no município de Bayamo, província de Granma, de 1º de janeiro de 2020 a 31 de dezembro de 2022. Resultados: o modelo de regressão logística binária ajustado pelo método introduce mostrou que os fatores de destaque foram ter câncer (OR= 8,21; IC 95% = 1,58-11,35; p= 0,023), seguida da proteína C reativa (OR= 7,91; IC 95% = 4,46-9,87; p= 0,000) e hipertensão arterial (OR= 7,15; IC 95%= 4,41-11,42; p= 0,000). O teste de Hosmer e Lemeshow com valor de p = 0,582 com indicador de boa calibração do modelo. A área sob a curva COR foi de 0,894 (intervalo de confiança: 0,846-0,942; p=0,000), demonstrando a validade do modelo. Conclusões: demonstra-se o lugar ocupado pela história de câncer e hipertensão como comorbidade relacionada ao risco de morrer por COVID-19, bem como os reagentes da inflamação, onde se destacam a proteína C-reativa, a desidrogenase lática e a hemossedimentação. Obtém-se um modelo com adequada capacidade discriminativa.
RESUMO
RESUMEN Introducción: el cáncer de pulmón tiene elevada incidencia a nivel mundial. En cuanto a mortalidad, es la primera localización en ambos sexos, con una tasa de 58,0 por 100 000 y 32,5 por 100 000 en el año 2017 en hombre y mujeres respectivamente. Objetivos: identificar los factores relacionados con la supervivencia de los pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas. Métodos: se realizó un estudio analítico y observacional de cohorte en pacientes atendidos con el diagnóstico de cáncer de pulmón de células no pequeñas en el servicio de Oncología de del hospital general universitario "Carlos Manuel de Céspedes" de Bayamo, Granma, en el período comprendido desde el 1º de enero del 2014 al 31 de diciembre de 2019. Resultados: el factor más relevante y de carácter independiente fue clasificar en estadio IV al incrementar el riesgo de morir a 1,304 veces (IC: 1,011-2,025; p: 0,000) seguido del estadio IIIB (HR: 1,070; IC: 1,004-2,113; p: 0,000). El modelo de regresión de Cox tiene una capacidad discriminativa adecuada para predecir los pacientes que fallecerán de los que no en pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas (área: 0,727; IC: 0,516-0,737; p: 0,025). Conclusiones: el estadio del cáncer de pulmón de células no pequeñas tuvo una relación inversamente proporcional con la sobrevida de los pacientes; la edad avanzada incrementó el riesgo de morir. El modelo de regresión proporcional de Cox tuvo una capacidad discriminativa adecuada para precisar la menor supervivencia de los pacientes con el mencionado diagnóstico.
ABSTRACT Introduction: lung cancer has a high incidence worldwide. In terms of mortality, it is the first location in both sexes, with a rate of 58.0 per 100,000 and 32.5 per 100,000 in 2017 in men and women respectively. Objectives: to identify factors related to the survival of patients with non-small cell lung cancer. Methods: an analytical and observational cohort study was conducted in patients treated with the diagnosis of non-small cell lung cancer in the Oncology service of the "Carlos Manuel de Céspedes" general university hospital in Bayamo, Granma, in the period from January 1, 2014 to December 31, 2019. Results: the most relevant and independent factor was to classify in stage IV by increasing the risk of dying to 1,304 times (CI: 1.011-2.025; p: 0.000) followed by stage IIIB (HR: 1.070; CI: 1.004-2.113; p: 0.000). The Cox regression model has an adequate discriminative capacity to predict patients who will die from those who will not in patients with non-small cell lung cancer (area: 0.727; CI: 0.516-0.737; p: 0.025). Conclusions: the stage of non-small cell lung cancer had an inversely proportional relationship with the survival of patients; older age increased the risk of dying. The Cox proportional regression model had an adequate discriminative capacity to specify the shortest survival of patients with the aforementioned diagnosis.
RESUMO Introdução: o câncer de pulmãot em alta incidência em todo o mundo. Em termos de mortalidade, é a primeira localização em ambos os sexos, comum ataxa de 58,0 por 100.000 e 32,5 por 100.000 em 2017 em homens e mulheres, respectivamente. Objetivos: identificar fatores relacionados à sobrevivência de pacientes com câncer de pulmão de células não pequenas. Métodos: estudo de coorte analítica e observacional foi realizado em pacientes tratados com o diagnóstico de câncer de pulmão de células não pequenas no serviço de Oncologia do Hospital Universitário Geral Carlos Manuel de Céspedes, em Bayamo, Granma, no período de 1º de janeiro de 2014 a 31 de dezembro de 2019. Resultados: o fator mais relevante e independente foi classificar na fase IV o aumento do risco de morrer para 1.304 vezes (IC: 1.011-2.025; p: 0,000) seguido da etapa IIIB (HR: 1.070; CI: 1.004-2.113; p: 0,000). O modelo de regressão de Cox tem uma capacidade discriminatória adequada para prever pacientes que morrerão daqueles que não morrerão em pacientes com câncer de pulmão de células não pequenas (área: 0,727; CI: 0.516-0.737; p: 0,025). Conclusões: o estágio do câncer de pulmão de células não pequenas teve uma relação inversamente proporcional com a sobrevivência dos pacientes; a idade mais velha aumentou o risco de morrer. O modelo de regressão proporcional de Cox apresentou capacidade discriminatória adequada para especificar a menor sobrevida dos pacientes com o diagnóstico acima mencionado.
RESUMO
RESUMEN Introducción: la enfermedad renal crónica y la hipertensión arterial constituyen un problema de salud pública. La cardiopatía hipertensiva está dentro del espectro de complicaciones por estas dos entidades nosológicas. Objetivo: identificar la influencia de los diferentes factores de riesgo para el desarrollo de la cardiopatía hipertensiva en pacientes con diagnóstico de enfermedad renal crónica. Métodos: se realizó un estudio de casos y testigos, en pacientes que ingresaron en los servicios de Medicina Interna y de Nefrología, así como consulta externa de HTA del Hospital General Provincial "Carlos Manuel de Céspedes" de Bayamo en el periodo comprendido desde el 1ro de enero de 2019 al 31 de marzo de 2021. Resultados: el modelo de regresión logística binaria ajustado por el método paso a paso hacia atrás, puso de manifiesto que con solo 11 variables era suficiente para un ajuste adecuado del modelo y capacidad discriminativa adecuada (área bajo la curva: 0,945). Los factores sobresalientes fueron en orden de importancia el no control de la HTA, el tiempo de evolución y la proteína C reactiva. Conclusiones: se obtiene un modelo para predecir el desarrollo de la cardiopatía hipertensiva en pacientes con enfermedad renal crónica, con capacidad discriminativa adecuada a partir de factores de riesgo.
ABSTRACT Introduction: chronic kidney disease and arterial hypertension constitute a public health problem. Hypertensive heart disease is within the spectrum of complications due to these two nosological entities. Objective: to identify the influence of the different risk factors for the development of hypertensive heart disease in patients diagnosed with chronic kidney disease. Methods: a case-control study was carried out in patients who were admitted to the Internal Medicine and Nephrology services, as well as HTA outpatients of the "Carlos Manuel de Céspedes" Provincial General Hospital of Bayamo in the period from the 1st from January 2019 to March 31, 2021. Results: the binary logistic regression model adjusted by the backward stepwise method showed that only 11 variables were sufficient for an adequate fit of the model and adequate discriminative capacity (area under the curve: 0.945). The outstanding factors were, in order of importance, the non-control of hypertension, the time of evolution and the C-reactive protein. Conclusions: a model is obtained to predict the development of hypertensive heart disease in patients with chronic kidney disease, with adequate discriminative capacity based on risk factors.
RESUMO Introdução: a doença renal crônica e a hipertensão arterial constituem um problema de saúde pública. A cardiopatia hipertensiva está dentro do espectro de complicações decorrentes dessas duas entidades nosológicas. Objetivo: identificar a influência dos diferentes fatores de risco para o desenvolvimento de cardiopatia hipertensiva em pacientes diagnosticados com doença renal crônica. Métodos: foi realizado um estudo caso-controlo em doentes que deram entrada nos serviços de Medicina Interna e Nefrologia, bem como em ambulatórios de ATS do Hospital Geral Provincial "Carlos Manuel de Céspedes" de Bayamo no período de 1 de Janeiro de 2019 até 31 de março de 2021. Resultados: o modelo de regressão logística binária ajustado pelo método backward stepwise mostrou que apenas 11 variáveis foram suficientes para um ajuste adequado do modelo e capacidade discriminativa adequada (área sob a curva: 0,945). Os fatores de destaque foram, em ordem de importância, o não controle da hipertensão, o tempo de evolução e a proteína C reativa. Conclusões: obtém-se um modelo para predizer o desenvolvimento de cardiopatia hipertensiva em pacientes com doença renal crônica, com capacidade discriminativa adequada com base em fatores de risco.