Modelagem do tempo de internação até a morte de pacientes com covid-19 no sistema público de saúde do Distrito Federal via modelo de regressão Log-Normal e Burr-XII

Abstract

O vírus da covid-19 transformou o Brasil e o mundo com sua velocidade de transmissão e gravidade de casos. Medidas de contenção do vírus, intervenções medicamentosas e até vacinas, que foram disponibilizadas em larga escala no Brasil em um certo período após o primeiro contato do vírus no país, mostraram-se eficazes. Entretanto, mesmo com estas medidas, muitos brasileiros vieram a ser infectados, havendo alta procura de auxílio hospitalar e consequentemente lotação dos mesmos e diversos óbitos pela doença. Dessa forma, o presente estudo tem como objetivo identificar fatores que influenciaram o tempo de hospitalização até a morte de indivíduos que adentraram o sistema público de saúde com causa principal de covid-19, no Distrito Federal de 2020 a 2023, por meio da técnica de análise de sobrevivência. Para isso, fez-se o estudo de distribuições de probabilidade, sobretudo com riscos unimodais devido ao comportamento visto no dados, para definir a distribuição que melhor se adeque à variável tempo. Além disso, considerou-se variáveis explicativas relacionadas aos atributos dos pacientes de forma a serem propostos modelos de regressão provenientes da distribuição selecionada. Os modelos finais, ajustados por meio das distribuições Log-Normal e Burr-XII, obtiveram as variáveis significativas “Idade” do paciente, “Sexo” do paciente, “Período” de internação, “Valor Total” gasto e interação entre as duas últimas. Esses resultados mostram que quanto mais velho for o paciente, menor é sua probabilidade de sobrevivência, assim como homens possuem probabilidade de sobrevivência inferior às mulheres no cenário de hospitalização por covid-19. Ademais, o coeficiente da interação entre o ”Período” e o logaritmo do ”Valor Total” é positivo, indicando que quanto maior o gasto com o paciente no período de 2022 e 2023, maior a probabilidade de sobreviver do que pacientes nos anos de 2020 e 2021. Uma vez ajustados os modelos, que tiveram seus parâmetros estimados pelo método de máxima verossimilhança, verificou-se o ajuste dos modelos por meio dos resíduos de Cox-Snell.