Alguns comentários sobre o DC do RS: objetivo do modelo é evitar que os hospitais esgotem sua capacidade de receber doentes. Isso é insuficiente para evitar mortes e por isso observamos a progressão da óbitos no RS nos últimos meses. Uma intro, depois vamos aos exemplos. 1/
1o. ponto que precisa ficar claro e é A premissa falha do modelo: O leito livre não é garantia de sobrevivência. Hospitais sem sobrecarga, maior chance de sobrevivência à covid, conforme bem demonstrado em um estudo americano em 955 hospitais. 2/
Não sou matemático nem estatístico, mas alguns itens são bastante intuitivos ao analisar o que está na metodologia do modelo. Vejamos: 50% da pontuação do modelo depende da capacidade hospitalar, e metade desta vem da variação em relação à semana anterior. 3/
Então, por ex: se na região X há 50 leitos livres e na semana seguinte há os mesmos 50 por que não houve um volume expressivo de pacientes covid, a pontuação é de bandeira amarela pois a variação foi 0.
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Porém, se na região Y os hospitais estão lotados e há somente 1 leito livre de CTI, e na semana seguinte (com os óbitos, altas e novas internações por covid) segue somente 1 leito livre de CTI, você consegue entender que a situação é completamente diferente?
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Pois bem, neste quesito, a pontuação será de bandeira🟨para esta região também, pois não houve diminuição de leitos livres. Não importa se o hospital estava vazio e continuou vaziou, ou se estava só com uma vaga e continuou com a mesma vaga, a pontuação será a mesma igual.
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Se na mesma região seguem ⬆️as internações mas vc ⬆️ o número de leitos disponíveis (não conta se antes havia 10 profissionais para 20 leitos e agora são 10 para 30, por ex.), vc vai mantendo ou até ⬇️ a relação entre leitos disponíveis em relação às internações por covid. 7/
São modificações muitos simples q afetam a nota da região, mas não reflete o que de fato acontece em termos de progressão da epidemia e de óbitos. Uma🏴dificilmente seguirá 🏴na outra semana, pois ou não haverá mais como variar, ou na região ou macroregião vc ⬆️o n de leitos. 8/
Porém, a despeito de aumentar os leitos, o modelo não apresenta o mesmo desempenho se está com hospitais em sobrecarga, pois, em um sistema finito, à medida que você se aproxima do limite, as variações necessariamente serão menores. 9/
Variação pequena = baixa pontuação e baixa pontuação muda a cor da bandeira, mesmo que a situação continue crítica. É necessário aprimorar este modelo, que pode ter sido útil em determinado momento, mas não está mais adequado para reduzir os danos decorrentes da pandemia. /10
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Como acabar com a pandemia? Pergunte ao @GovernodoRS , que criou uma fórmula absurda que é capaz de sair da “bandeira preta” para a “laranja”em 2 semanas. E o melhor, com mais pacientes com covid confirmado em UTI na região Sul hoje (48) do que há 2 semanas (44). 1/3
Também maior ocupação de UTI com pacientes com covid hoje (977) do que há 2 semanas (899). E mais, óbitos em ascensão! Média móvel 56 há 14 dias e 65 hoje! 2/3
O modelo é fracassado. É inacreditável que com tudo que aprendemos nesses últimos meses as decisões dependam de um formulismo arbitrário e sem sentido.
Imagino o q passa na cabeça das pessoas! Assim fica bem difícil. Então, como tenho dito, muito ajuda quem não atrapalha! 3/3
Vacina Pfizer, agora c uma calculadora👉 43.538 participantes, sendo que 38.955 (89.5%) receberam a segunda dose. Desfecho primário: ocorrência de covid 7 dias após a segunda dose. 94 eventos. Incidência cumulativa de 0,21%. Deve-se ter aproximadamente 21.769 em cada grupo. 1/
Foi anunciado q dos 94 eventos mais de 90% eram do grupo placebo. calculo q algo como 85 participantes do placebo desenvolveram covid (incidência de 0,39% IC95% 0,31-0,48) e 9 (incidência 0,04% IC95% 0,02-0,07 no grupo vacina). A razão de incidências (0,04/0,39) = 0,10. 2/
Tendo uma razão de incidências (ou risco relativo) de 0,10, pode-se dizer que em 28 dias a incidência de covid na vacina foi 90% menor que no placebo. O que é muito bom!!! Mas, o 90% de efetividade pode parecer que 90% dos indivíduos vacinados estarão imunes à covid. 3/
1/ Segue minha avaliação sobre o estudo da #nitazoxanida publicado (ainda sem revisão por pares) hoje.
Estudo com vieses e limitações importantes e algumas inconsistências nos resultados.
Acompanhe👇. medrxiv.org/content/10.110…
2/ Ensaio clínico randomizado (1:1), multicêntrico (5), duplo-cego controlado por placebo em pacientes com covid-19 leve com objetivo de avaliar efeito do tratamento com nitazoxanida na resolução dos sintomas em 5 dias (desfecho primário de questionável relevância clínica).
3/ Primeiro problema sério: desfecho primário registrado no ClinicalTrials.gov NCT04552483 e no material suplementar é outro: TEMPO de febre, tosse e fadiga em 8 dias; ou seja, inconsistência na informação e aparente modificação não registrada do desfecho primário
DESISTIMOS de controlar a covid por INCAPACIDADE. Insuficiência de recursos cognitivos e altruísticos, que nos permitissem olhar um palmo além dos nossos interesses mais imediatistas. Um atestado de incompetência dos escolarizados do Brasil. 1/
A batalha foi difícil frente a um desgoverno central, mas um a um foram tombamdo governadores e prefeitos, que impuseram mais ou menos resistência à pandemia. 2/
Nota triste para parcela (acredito que significativa) da classe médica. Contribuiu muito na guerra da contra-informação. Desnudou-se a formação precária de maneira avassaladora. 3/