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Jornal de Piracicaba

Plataforma no ABC Paulista permite monitoramento remoto de moradores com sintomas de covid-19

Publicado em 14 julho 2020

Por Governo do Estado de São Paulo

Graças a uma parceria entre a Prefeitura de São Caetano do Sul, a USCS (Universidade Municipal de São Caetano do Sul), o IMT-USP (Instituto de Medicina Tropical da Universidade de São Paulo) e a startup MRS (Modular Research System), foi desenvolvida uma plataforma online para organizar o monitoramento remoto de moradores com sintomas de covid-19 por equipes de saúde e a coleta domiciliar de amostras para diagnóstico. A ideia do programa em curso na cidade da Região Metropolitana de São Paulo é evitar deslocamentos desnecessários às UBS (Unidades Básicas de Saúde) ou aos hospitais, bem como detectar precocemente os infectados de modo a evitar a disseminação da covid- 19.

Os primeiros resultados do programa Corona São Caetano, lançado oficialmente em 6 de abril, acabam de ser divulgados na plataforma medRxiv, em artigo ainda sem revisão por pares. O estudo contou com a participação de pesquisadores do CADDE (Centro Brasil-Reino Unido para Descoberta, Diagnóstico, Genômica e Epidemiologia de Arbovírus), que são apoiados pela Fapesp (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo).

“Apresentamos os dados do primeiro mês de funcionamento do serviço, sem contar a primeira semana por ser considerada uma fase-piloto. Dos 2.073 casos suspeitos nesse período, foram testados 1.583 (76,4%) pelo método de RT-PCR (capaz de identificar o material genético do vírus) e 444 (quase 30%) foram positivos. Entre os casos confirmados, apenas 6,7% precisaram ser hospitalizados e 0,7% evoluíram para óbito. Mais de 90% dos moradores com sintomas puderam ser monitorados em casa sem grandes complicações”, contou o médico Fábio Leal, professor da USCS e um dos idealizadores do projeto. TAXAS A taxa de letalidade por covid- 19 apontada no estudo está bem abaixo da média nacional: 4%, segundo os dados do Ministério da Saúde, atualizados no dia 5 de julho. Em Estados mais afetados pela pandemia, como o Rio de Janeiro, o percentual de mortes entre os casos diagnosticados chegou a ultrapassar 10%.

 

Na avaliação de Leal, a diferença se deve ao fato de que, na maioria dos municípios brasileiros, somente têm acesso ao teste de RT-PCR os pacientes que evoluem para a forma grave da doença e precisam ser hospitalizados. “Praticamente todos os dados disponíveis sobre a pandemia no Brasil provêm de pacientes que procuraram serviços de saúde e precisaram ser internados, muitas vezes em UTI (Unidade de Terapia Intensiva). Nossa estratégia é diferente, pois abre um canal para que todas as pessoas sintomáticas possam ter acesso tanto à assistência clínica quanto ao diagnóstico e acompanhamento médico”, afirma o pesquisador. “Dessa forma, conseguimos caracterizar a epidemia dentro da comunidade e não somente no ambiente hospitalar. Por esse motivo acreditamos que as taxas de letalidade e de hospitalização que encontramos estão mais próximas da realidade da covid-19”, acrescenta.

No programa, a triagem inicial dos pacientes é feita por estudantes de Medicina da USCS, com auxílio de um algoritmo de inteligência epidemiológica normalmente usado em pesquisas acadêmicas e adaptado para uso na assistência básica. A coleta domiciliar das amostras para diagnóstico é feita por equipes do PSF (Programa Saúde da Família), também com a colaboração dos estudantes. Pacientes que testam positivo são acompanhados remotamente por 14 dias e orientados a ir ao hospital em caso de agravamento dos sintomas. No período analisado, de modo geral, os sintomas mais relatados foram tosse, fadiga, mialgia (dor no corpo) e dor de cabeça. Febre, perda de olfato (anosmia) e de paladar (ageusia) foram os sintomas mais associados a um diagnóstico positivo. Pacientes com idade avançada e os obesos foram os mais frequentemente hospitalizados.

Uma carga viral mais elevada foi observada mais frequentemente nos pacientes do sexo masculino e nos mais idosos. Febre e atralgia (dor nas articulações) foram os sintomas mais associados a uma carga viral elevada. “Com base nos dados dos moradores atendidos, estamos conseguindo fazer uma boa caracterização clínica tanto dos pacientes com diagnóstico positivo quanto das pessoas que tiveram resultado negativo na comunidade. Esse conhecimento, aliado a algoritmos de inteligência epidemiológica e outras ferramentas tecnológicas, abre a possibilidade de criar, no futuro, uma metodologia que possibilite o diagnóstico clínico da doença em locais sem acesso a testes laboratoriais”, afirma Leal.