Socioeconômicos, demográficos e estruturais— quais fatores apresentam maior risco para Covid?
Utilizando IA para verificar quais fatores desses mencionados ajudam a explicar a mortalidade por Covid em diferentes regiões do país
Introdução
Com o aumento da vacinação, foi possível observar uma grande redução na mortalidade do país, com algumas grandes cidades brasileiras chegando a 0 óbitos no dia [1]. Esse indicador é excelente, dando esperanças que a pandemia esteja chegando ao seu fim. Apesar disso, é necessário olhar para todas as mortes que ocorreram e entender as causas delas para que, caso aconteça algo semelhante no futuro, não tenhamos tantas mortes. A partir desse cenário, um grupo de pesquisadores do mundo inteiro desenvolveu uma Inteligência Artificial (IA) para tentar entender quais são os principais fatores relacionados com óbitos de Covid-19 aqui no Brasil. No texto de hoje, vamos explicar a metodologia, os resultados e a conclusão desse brilhante trabalho.
Metodologia
Os dados analisados foram coletados a partir do sistema SIVEP-Gripe (Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica da Gripe), e foram utilizados diversas informações de cada paciente:
- Demográficas (sexo, idade e etnia);
- Comorbidades;
- Fatores Socioeconômicos (educação, estado, IDH do município, tipo da cidade);
- Estrutura do hospital (distância do paciente até o hospital, taxa de ocupação do hospital, público ou privado).
Todos os pacientes analisados foram internados em algum hospital. Ao todo, 231.112 pacientes possuíam todos esses dados, e foram utilizados no treinamento desse modelo, que foi apelidado de XCOVID-BR. Essa IA, então, tenta relacionar essas características do paciente para calcular a probabilidade de morte do mesmo. A figura abaixo resume como o modelo funciona.
Resultado
Após a IA estar pronta, foram analisados quais eram os fatores de maior importância para ela no calculo da probabilidade de morte de cada paciente. A figura abaixo apresenta a importância de cada fator, onde aqueles no topo do gráfico são os mais importantes.
Abaixo, uma figura com taxa de óbitos, em porcentagem, para 4 informações: IDH do município, etnia, região e escolaridade:
Esse resultado indica 4 características:
- Conforme aumenta o IDH do Município, a taxa de óbitos acaba diminuindo; IDH muito alto tem quase a metade de óbitos que médio-baixo.
- A diferença entre a taxa de óbitos entre brancos e indígenas é quase de 10%, o que indica um tratamento bem diferente entre as etnias.
- As regiões Nordeste e Norte possuem uma taxa de óbito de quase 50%, contrastando com o resto do país.
- Pessoas analfabetas possuem, em média, quase que 3 vezes a taxa de óbito que pessoas com ensino superior.
Esses resultados apresentados são extremamente valiosos, visto que eles quantificam a importância de características socioeconômicas que, apesar de parecer óbvio que estão relacionadas, não se sabia o tamanho do impacto.
Conclusão
No texto de hoje, foi possível entender os fatores mais importantes relacionados à probabilidade de óbito para Covid-19. Utilizando-se de uma Inteligência Artificial, foi possível observar que diversas características Socioeconômicas e de Estrutura Hospitalar são mais relevantes que a presença de algumas doenças para predizer mortalidade desse vírus. Algumas informações, como idade, já eram conhecidas como fatores de risco desde o início da pandemia; outras, no entanto, podem ser novas. Isso permite direcionar esforços para que, no futuro, evitemos algo semelhante.
Referências
[2] Baqui, P., Marra, V., Alaa, A.M. et al. Comparing COVID-19 risk factors in Brazil using machine learning: the importance of socioeconomic, demographic and structural factors. Sci Rep 11, 15591 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-95004-8
