DESENVOLVIMENTO DE MODELOS PARA AVALIAR O RISCO RELATIVO INSTANTÂNEO EM PACIENTES DE COVID-19 EM ESTÁGIOS INICIAIS E TARDIOS PARA USO COMO UM SISTEMA DE ESCORE

Authors

  • Silvio Alencar Cândido-Sobrinho Universidade Federal do Ceará - UFC
  • Beatriz Ximenes Braz Jackson Memorial Hospital, University of Miami
  • Juvêncio Santos Nobre Universidade Federal do Ceará - UFC
  • Danilo de Menezes Daloso Universidade Federal do Ceará - UFC

DOI:

https://doi.org/10.15536/revistathema.24.2025.4002

Keywords:

COVID-19, Score, Cox Proportional Hazards, Machine Learning

Abstract

COVID-19, recognized as an outbreak in January 2020 and declared a pandemic shortly after, remains a clinical concern. This study developed a predictive model to classify patients by Relative Risk, which can be employed as a scoring system. It is a retrospective cohort study using data from patients admitted to the National Institute for Infectious Diseases "Lazzaro Spallanzani" (Italy) between January 29 and March 28, 2020. Cox Proportional Hazards models were created for patient admission (n = 218) and for the late stage of the disease (n = 385). The models were validated through Machine Learning and tested for violations of Cox assumptions and statistical power. Coefficients were extracted, and equations were derived to calculate the Relative Risk. For Early Stage Relative Risk (ERR), the following variables were used: Age Hazard Ratio (HR): 1.05 [95% CI: 1.02 - 1.08], RDW-SD (HR): 1.08 [95% CI, 1.02 - 1.14], Lymphopenia (HR): 3.23 [95% CI, 1.32 - 7.95], and Obesity (HR): 2.88 [95% CI, 1.08 - 7.69]. For Late Stage Relative Risk (LRR), the variables were: LDH (HR): 7.41 [95% CI, 3.00 - 18.28] and RDW-CV (HR): 5.74 [95% CI, 2.28 - 14.45]. This study provides models and equations that can be implemented as a scoring system to assist in decision-making by calculating the instantaneous Relative Risk (RR).

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Author Biographies

Silvio Alencar Cândido-Sobrinho, Universidade Federal do Ceará - UFC

Graduação em Ciências Biológicas (2016.1) pela Universidade Estadual do Ceará, Mestrado em Bioquímica pela Universidade Federal do Ceará (2020.1) e atualmente em Doutoramento em Ciências Médicas pela Universidade Federal do Ceará. Estagiou na Companhia de Água e Esgoto do Ceará (CAGECE) com foco em Hidrobiologia, no Centre of Expertise Water Technology em Leeuwarden (Waterapplicatiecentrum, Holanda) em R&D em tecnologias hídricas. Foi contemplado com bolsa do Programa Ciência sem Fronteiras (Holanda) nos anos de 2013/2014 estudando o curso de Certificate Specialist intitulado Sustainable Water Technology, no Mestrado em Bioquímica e Doutorado em Ciências Médicas pela Universidade Federal do Ceará. Foi membro bienal do Programa de Educação Tutorial do Curso de Ciências Biológicas (UECE). https://orcid.org/0000-0002-6055-5791  http://lattes.cnpq.br/1245397610888677

Beatriz Ximenes Braz, Jackson Memorial Hospital, University of Miami

Possui graduação em Medicina pela Universidade Federal do Ceará (2018). Pós-graduanda em Medicina de Saúde da Família pela Escola de Saúde Pública do Ceará. Mestranda no Programa de Pós-Graduação em Ciências Médicas pela Universidade Federal do Ceará .  https://orcid.org/0000-0002-2241-5800  http://lattes.cnpq.br/7442313976777182

Juvêncio Santos Nobre, Universidade Federal do Ceará - UFC

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Ceará (2002- Magna Cum Laude), mestrado em Estatística pelo IME-USP (2004) , com a dissertação intitulada: "Métodos de diagnóstico para modelos lineares mistos" sob orientação do Prof. PhD Julio da Motta Singer, doutorado em Estatística pelo IME-USP (2007), com a tese intitulada: Testes para componentes de variância utilizando estatísticas U, sob orientação do Prof. Julio da Motta Singer. Atualmente é professor Titular (desde agosto de 2023) do Departamento de Estatística e Matemática Aplicada da Universidade Federal do Ceará - DEMA/UFC. É docente colaborador no programa de pós-graduação em Engenharia de Teleinformática (Nível 6 CAPES) e membro permanente do mestrado acadêmico em Modelagem e Métodos Quantitativos (MMQ), ambos da Universidade Federal do Ceará. Também é docente credenciado (mestrado e doutorado) junto a Pós-Graduação em Estatística do IMECC-UNICAMP (Nível 6 CAPES). https://orcid.org/0000-0002-7321-3221  http://lattes.cnpq.br/4610025058115796

Danilo de Menezes Daloso, Universidade Federal do Ceará - UFC

Graduado em Ciências Biológicas pela Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul - UEMS (2006). Durante a graduação desenvolveu trabalhos nas áreas de recuperação de áreas degradadas, ecofisiologia da germinação de sementes e respostas morfofisiológicas de plantas nativas ao estresse por luz ultravioleta ou alagamento. No mestrado, desenvolveu sua tese investigando as repostas do mutante gun4 de Arabidopsis thaliana ao estresse luminoso. Desenvolveu Doutorado em Fisiologia Vegetal pela Universidade Federal de Viçosa-UFV (Conceito CAPES 7), com período sanduíche no Max Planck Institute of Molecular Plant Physiology - MPIMP, Potsdam/Golm-Alemanha, atuando nos seguintes temas: Fisiologia molecular de plantas, metabolismo de células guarda, perfil e fluxo metabólico via GC-TOF-MS. Realizou estágio de pós-doutoramento na UFV e no MPIMP investigando o metabolismo de células guarda bem como o papel de tiorredoxinas mitocondriais no controle da atividade de enzimas do ciclo TCA.  https://orcid.org/0000-0003-1842-420X  http://lattes.cnpq.br/0306680503261422

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Published

2025-10-23

How to Cite

CÂNDIDO-SOBRINHO, S. A.; XIMENES BRAZ, B.; SANTOS NOBRE, J.; DALOSO, D. de M. DESENVOLVIMENTO DE MODELOS PARA AVALIAR O RISCO RELATIVO INSTANTÂNEO EM PACIENTES DE COVID-19 EM ESTÁGIOS INICIAIS E TARDIOS PARA USO COMO UM SISTEMA DE ESCORE. Revista Thema, Pelotas, v. 24, n. 2, p. 1–17, 2025. DOI: 10.15536/revistathema.24.2025.4002. Disponível em: https://periodicos.ifsul.edu.br/index.php/thema/article/view/4002. Acesso em: 25 oct. 2025.

Issue

Vol. 24 No. 2 (2025)

Section

Ciências da Saúde

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