Com o objetivo de identificar indivíduos que ainda apresentariam risco elevado de desenvolver um quadro grave de Covid-19 mesmo após a vacina, pesquisadores criaram um algoritmo com base em dados de pacientes do Reino Unido. 

Em quase dois anos de pandemia, a comunidade científica já conseguiu identificar alguns fatores, como idade e a presença de comorbidades, que influenciam a probabilidade de uma pessoa com Covid-19 ser hospitalizada ou falecer pela doença. 

Com base nesses conhecimentos, pesquisadores do Reino Unido criaram uma ferramenta de avaliação chamada QCovid antes das vacinas começarem a ser aplicadas. Felizmente, as campanhas de imunização ao redor do mundo foram capazes de reduzir drasticamente os casos graves da doença.

No entanto, apesar dos imunizantes serem essenciais para controlar a pandemia, nenhuma vacina é 100% eficaz. Isso significa que alguns indivíduos ainda correm o risco de apresentar sintomas mais agressivos, principalmente no caso de pacientes prescritos com imunossupressores ou que estão realizando um tratamento de quimioterapia. 

Isso motivou a equipe de cientistas a trabalhar em uma continuação do projeto e desenvolver algoritmos capazes de avaliar o risco de quadros graves de Covid-19 em pacientes que já foram vacinados. A ideia é que o modelo ajude a priorizar os indivíduos que necessitam de uma dose extra do imunizante.

Cruzamento de dados

A partir do QCovid, os pesquisadores desenvolveram mais dois modelos: o QCovid2, que examina pacientes com alto risco e que não foram vacinados, e o QCovid3, para indivíduos em risco que já receberam suas doses. 

As ferramentas foram criadas a partir de um banco de dados que reúne informações pessoais, clínicas e relacionadas a medicamentos de 12 milhões de pessoas no Reino Unido. Esses dados foram combinados com a base de dados da imunização nacional contra Covid-19.

Assim, foi possível cruzar o status de vacinação de um indivíduo com as informações sobre hospitalizações disponíveis no banco de dados Hospital Episode Statistics. Outras bases também foram incluídas no estudo, como aquelas referentes à mortalidade, infecções por Covid-19, tratamentos contra câncer, radioterapia, entre outros. 

Pacientes com síndrome de down correm risco maior

O estudo reuniu dados de quase 7 milhões de pacientes vacinados, com uma média de 52 anos de idade, sendo 47,8% mulheres. Entre esses indivíduos, foram contabilizadas 2.031 mortes associadas à Covid-19 e 1.929 hospitalizações.

Dentre os pacientes internados, a pesquisa identificou 81 mortes, sendo que 71 das internações ocorreram 14 dias ou mais após a segunda dose ser administrada.

A partir do algoritmo QCovid3, os autores do estudo calcularam que a probabilidade de morte por Covid-19 foi maior entre pacientes com síndrome de down e que haviam recebido um transplante de rim

O modelo foi capaz de explicar 74,1% da variação em mortes relacionadas à Covid-19 após duas doses da vacina e 71,3% após uma única dose. No caso das hospitalizações, o algoritmo não se mostrou tão eficaz, identificando o risco em apenas 65,7% dos casos. 

De acordo com os pesquisadores, a expectativa é que o algoritmo continue a ser atualizado para incluir informações relacionadas aos grupos mais jovens, à medida que a vacinação chega a crianças e adolescentes. 

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