Pesquisadores descobriram que diagnósticos formalmente registrados de COVID longo são substancialmente menores do que as estimativas de pesquisas anteriores para a mesma condia§a£o.
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Usando os registros completos de GP pseudonimizados de 57,9 milhões de pacientes na Inglaterra, pesquisadores da Universidade de Oxford e da Escola de Higiene e Medicina Tropical de Londres descobriram que diagnósticos formalmente registrados de COVID longo são substancialmente menores do que as estimativas de pesquisas anteriores para a mesma condição. Esse achado levanta questões importantes sobre por quanto tempo o COVID édiagnosticado, registrado e gerenciado no NHS.
Numerosos estudos recentes usaram manãtodos de pesquisa de questiona¡rio para determinar a prevalaªncia de COVID longo, com as estimativas mais recentes sugerindo que aproximadamente 2 milhões de pessoas tem a doença (REACT2) e que entre 7,8% e 17% dos pacientes com COVID apresentam sintomas por mais de 12 semanas (National Core Studies Program).
Em contraste, para um estudo publicado hoje no British Journal of General Practice , a equipe de pesquisa analisou os registros eletra´nicos completos de saúde de 57,9 milhões de pacientes na Inglaterra, a fim de identificar todos aqueles com um ca³digo de diagnóstico para longo COVID inserido seu GP. Eles encontraram apenas 23.273 casos registrados formalmente entre fevereiro de 2020 e abril de 2021, em uma amostra que abrange 96% da população. Os casos variaram de 20,3 por 100.000 pessoas no Leste da Inglaterra a 55,6 por 100.000 em Londres, com 52,1 casos por 100.000 mulheres em comparação com 28,1 casos por 100.000 homens. Curiosamente, os naveis de relatórios também variaram muito entre as prática s de GP e com o tipo de sistemas baseados em computador usados ​​pelos GPs para registrar as informações do paciente.
Os pesquisadores especulam no artigo que essa discrepa¢ncia significativa entre os dados da pesquisa e os registros do paciente pode ser atribuada a uma sanãrie de fatores possaveis, incluindo: pacientes que ainda não se apresentaram a atenção prima¡ria com COVID longo; diferentes médicos e pacientes com diferentes limiares de diagnóstico ou critanãrios para usar o diagnóstico; e questões sobre como o diagnóstico estãosendo registrado em sistemas de computador.
"Desde a publicação inicial de uma pré-impressão desta pesquisa em maio, levamos nossas descobertas para o Instituto Nacional de Excelaªncia em Saúde e Cuidados (NICE), NHS England e designers de sistemas de software GP e tivemos conversas extensas sobre como lidar com o questões destacadas por esta pesquisa. "
O principal pesquisador, Dr. Ben Goldacre, do Departamento de Ciências da Saúde de Atenção Prima¡ria da Universidade de Oxford, disse: "Ficamos muito surpresos ao ver uma diferença de quase cem vezes na prevalaªncia entre as estimativas de pesquisa populacional e diagnósticos formalmente registrados para a mesma condição. Bom dados sobre COVID longo sera£o cruciais para a pesquisa sobre a prevalaªncia de COVID longo, suas causas e consequaªncias, e para planejar servia§os de forma eficaz."
"Desde a publicação inicial de uma pré-impressão desta pesquisa em maio, levamos nossas descobertas para o Instituto Nacional de Excelaªncia em Saúde e Cuidados (NICE), NHS England e designers de sistemas de software GP e tivemos conversas extensas sobre como lidar com o questões destacadas por esta pesquisa. "
COVID longo éuma condição emergente que foi amplamente definida como uma continuação dos sintomas de COVID-19 por mais de quatro semanas. Os sintomas relatados variam, mas geralmente incluem falta de ar, dores de cabea§a, tosse, fadiga e comprometimento cognitivo ou "nanãvoa do cérebro". Além disso, relativamente pouco se sabe sobre a doena§a, com médicos e pesquisadores trabalhando rapidamente para entendaª-la melhor. Com esta incerteza, tem sido um desafio emitir diretrizes clanicas, criar e comunicar novos ca³digos de diagnóstico para uso em sistemas de computador de GP e comunicar aos médicos as evidaªncias atuais relacionadas a condição.
Este éo primeiro estudo a ser publicado em um jornal usando a plataforma OpenSAFELY expandida, que agora estãoexecutando análises com segurança em todos os registros eletra´nicos de saúde de 57,9 milhões de pacientes, 96% da população inglesa. OpenSAFELY éuma plataforma de software de análise de dados nova e altamente segura criada por pesquisadores de Oxford que trabalharam em nome do NHS England durante a pandemia COVID-19. Ele foi construado especificamente para abordar questões de privacidade em torno do acesso aos registros do paciente para pesquisa. OpenSAFELY éo primeiro serviço a executar análises de pesquisa em todos os registros de GP de quase toda a população.