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Análises de classes latentes dos sintomas relacionados à Covid-19 no Brasil

Resultados da PNAD-Covid19

Bibliographic Data

ID5222815
AuthorsRafael Da Silveira Moreira (0000-0003-0079-2901, Fundação Oswaldo Cruz, Brazil; Universidade Federal de Pernambuco, Brazil, corresponding author)
Year2021
Volume37
Issue1
Pagese00238420-e00238420
Publication date2021-01-01
Peer ReviewedYes
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueCadernos de Saude Publica (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 0102-311X • E-ISSN: 1678-4464
PublisherFapUNIFESP (SciELO) (PUBLISHER)
DOI10.1590/0102-311x00238420
PMID33566990
OpenAlexW3127697330
SCIELO_PIDS0102-311X2021000105015
LanguagePT
Citations received3
References cited21

A ausência de testagens em massa para o diagnóstico da COVID-19 gera a necessidade de conhecer a dimensão da doença por meio da sua sintomatologia clínica. O objetivo foi investigar o perfil de sintomas relacionados à COVID-19 e aspectos relacionados. Foi analisada a amostra de participantes da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD-COVID19) realizada em maio de 2020. Foi realizada análise de classes latentes (ACL) com covariáveis sociodemográficas sobre 11 sintomas relatados por 346.181 indivíduos. Foram utilizados testes de Rao-Scott e análise de resíduos padronizados para mensurar a associação com o padrão de utilização dos serviços de saúde. Análise espacial de varredura foi realizada para identificar as áreas de risco para os casos de COVID-19. A ACL mostrou seis classes de sintomatologia, segundo o padrão de respostas dos indivíduos analisados: (1) todos os sintomas; (2) prevalência alta dos sintomas; (3) predominância de febre; (4) predominância de tosse/dor de garganta; (5) leves sintomas com predominância de dor de cabeça e (6) ausência de sintomas. Pessoas do sexo feminino, cor parda, provenientes das regiões Norte e Nordeste e em todas as três faixas etárias mais velhas apresentaram maior associação com a classe com todos os sintomas (classe 1). A maioria da procura por serviços também foi realizada por esse grupo de indivíduos, porém com distintos perfis de uso. A análise espacial mostrou sobreposição dessa classe com áreas de maior risco de casos de COVID-19. Os achados sustentam a importância da investigação dos sintomas, servindo para a identificação epidemiológica de possíveis casos em um cenário com baixa taxa de testagem populacional

Association (psychology) · Disease · Health services · Latent class model · Population · Sample (material) · Test (biology) · COVID-19 Clinical Research Studies · Dermatological and COVID-19 studies · Education during COVID-19 pandemic · Epidemiology

  • Fadiga por Compaixão e Satisfação por Compaixão em profissionais de saúde de unidades de terapia intensiva (UTIs) no contexto pandêmico

    Open Access•Márcia Luíza Pit Dal Magro, Thais Aparecida Vasconcelos Rodrigues et al.•Semina Ciências Sociais e Humanas•2023

  • Epidemiologia e a categoria das raças

    Open Access•Rafael Da Silveira Moreira•Cadernos de Saude Publica•2021

  • Carta às Editoras sobre o artigo de Moreira

    Open Access•Joelson Souza, Jhulia Nelly Dos Santos et al.•Cadernos de Saude Publica•2021

  • Managing Covid-19 in Low- and Middle-Income Countries

    Joost Hopman, Benedetta Allegranzi et al.•JAMA•2020

  • A spatial scan statistic

    Martin Kulldorff•Communications in Statistics -…•1997

  • The epidemiology and pathogenesis of coronavirus disease (Covid-19) outbreak

    Open Access•Hussin A Rothan, Siddappa N Byrareddy•Journal of Autoimmunity•2020

  • Clinical course and outcomes of critically ill patients with Sars-CoV-2 pneumonia in Wuhan, China

    Open Access•Xiaobo Yang, Yu Yuan et al.•The Lancet Respiratory Medicine•2020

  • On Chi-Squared Tests for Multiway Contingency Tables with Cell Proportions Estimated from Survey Data

    J N K Rao, A J Scott•The Annals of Statistics•1984

  • Transmission of 2019-nCoV Infection from an Asymptomatic Contact in Germany

    Camilla Rothe, Mirjam Schunk et al.•New England Journal of Medicine•2020

  • Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia

    Open Access•Qun Li, Xuhua Guan et al.•New England Journal of Medicine•2020

  • Deciding on the Number of Classes in Latent Class Analysis and Growth Mixture Modeling

    Karen Nylund‐gibson, Karen L Nylund et al.•Structural Equation Modeling: A…•2007

  • A Novel Coronavirus from Patients with Pneumonia in China, 2019

    Na Zhu, 양승민 양승민 et al.•New England Journal of Medicine•2020

  • Covid-19

    Open Access•Rafael Da Silveira Moreira•Cadernos de Saude Publica•2020

  • Atenção primária à saúde em tempos de Covid-19

    Open Access•Maria Guadalupe Medina, Lígia Giovanella et al.•Cadernos de Saude Publica•2020

  • A pandemia de Covid-19

    Open Access•Nísia Trindade Lima, Paulo Marchiori Bu et al.•Cadernos de Saude Publica•2020

  • Desafios e oportunidades para telessaúde em tempos da pandemia pela Covid-19

    Open Access•Rosângela Caetano, Angélica Baptista Silva et al.•Cadernos de Saude Publica•2020

Unique citing works3
Citations per year0,6
Citation span2021 - 2023 (3)
Citation velocityhistorical
Highly citedNo
Citation typesNeutral: 3
Ethnos_APP • Open Source Project • MIT License • Frontend v2.0.0 • Privacy and Cookies • API Documentation: api.ethnos.app/docs • API Source Code: GitHub • DOI: 10.5281/zenodo.17049435 • Frontend Source Code: GitHub • DOI: 10.5281/zenodo.17050053 • cruz.rio.br • Expectantes Misericordiae