CLUSTERS DE DOENÇAS NO MAPEAMENTO DA COMPLEXIDADE DA COVID LONGA

Apresentação/Introdução A COVID LONGA configura importante desafio de saúde pública, associada a sintomas persistentes, surgimento de novas doenças e uso contínuo de medicamentos. A identificação de agrupamentos de doenças pode direcionar o manejo clínico e políticas de vigilância em saúde, especialmente em países com elevada carga de morbidade por COVID-19, como o Brasil. Objetivos Analisar o agrupamento de doenças relatadas após a COVID-19 em população adulta infectada previamente, identificando padrões de clusters. Metodologia Estudo epidemiológico transversal, conduzido via inquérito telefônico com ≥18 anos, residentes em Ponta Grossa-PR, que tiveram COVID-19 confirmada por RT-PCR entre 2020-2021. Dos 2.082 entrevistados, 1.721 completaram o questionário e compuseram a amostra final. Utilizou-se um questionário estruturado para investigar doenças surgidas após a COVID-19. Aplicaram-se análise de correspondência múltipla e análise hierárquica de clusters (average linkage, distância de emparelhamento simples) com os dados obtidos. O Coeficiente Silhouette foi usado para avaliar a qualidade dos agrupamentos. Resultados As doenças relatadas pelos participantes foram agrupadas em três clusters. O Cluster 1 incluiu doenças do coração ou vasos sanguíneos (8,18%; n=109), condições neurológicas (6,68%; n=89), doenças pulmonares (6,01%; n=80), doenças de pele/cabelo (3,98%; n=53), piora no controle de doenças crônicas (2,78%; n=37), doenças gastrointestinais (1,8%; n=24) e doenças musculares (1,35%; n=18). O Cluster 2 foi composto por transtornos psiquiátricos (10,74%; n=143) e o Cluster 3 por outras condições (11,86%; n=158). Conclusões/Considerações As doenças que emergiram na COVID Longa agruparam-se e vários grupos de doenças, indicando subgrupos clínicos distintos. O reconhecimento dos clusters auxilia no planejamento de cuidados individualizados e organização de redes assistenciais integradas, incluindo especialidades clínicas e atenção primária.