Abstract: Severe acute respiratory infection (SARI) outbreaks occur annually, with seasonal peaks varying among geographic regions. Case notification is important to prepare healthcare networks for patient attendance and hospitalization. Thus, health managers need adequate resource planning tools for SARI seasons. This study aims to predict SARI outbreaks based on models generated with machine learning using SARI hospitalization notification data. In this study, data from the reporting of SARI hospitalization cases in Brazil from 2013 to 2020 were used, excluding SARI cases caused by COVID-19. These data were prepared to feed a neural network configured to generate predictive models for time series. The neural network was implemented with a pipeline tool. Models were generated for the five Brazilian regions and validated for different years of SARI outbreaks. By using neural networks, it was possible to generate predictive models for SARI peaks, volume of cases per season, and for the beginning of the pre-epidemic period, with good weekly incidence correlation (R2 = 0.97; 95%CI: 0.95-0.98, for the 2019 season in the Southeastern Brazil). The predictive models achieved a good prediction of the volume of reported cases of SARI; accordingly, 9,936 cases were observed in 2019 in Southern Brazil, and the prediction made by the models showed a median of 9,405 (95%CI: 9,105-9,738). The identification of the period of occurrence of a SARI outbreak is possible using predictive models generated with neural networks and algorithms that employ time series.

Resumen: Brotes de síndrome respiratorio agudo grave (SRAG) ocurren todos los años, con picos estacionales que varían entre regiones geográficas. La notificación de los casos es importante para preparar las redes de atención a la salud para el cuidado y hospitalización de los pacientes. Por lo tanto, los gestores de salud deben tener herramientas adecuadas de planificación de recursos para las temporadas de SRAG. Este estudio tiene el objetivo de predecir brotes de SRAG con base en modelos generados con aprendizaje automático utilizando datos de hospitalización por SRAG. Se incluyeron datos sobre casos de hospitalización por SRAG en Brasil desde 2013 hasta 2020, salvo los casos causados por la COVID-19. Se prepararon estos datos para alimentar una red neural configurada para generar modelos predictivos para series temporales. Se implementó la red neural con una herramienta de canalización. Se generaron los modelos para las cinco regiones brasileñas y se validaron para diferentes años de brotes de SRAG. Con el uso de redes neurales, se pudo generar modelos predictivos para los picos de SRAG, el volumen de casos por temporada y para el inicio del periodo pre-epidémico, con una buena correlación de incidencia semanal (R2 = 0,97; IC95%: 0,95-0,98, para la temporada de 2019 en la Región Sudeste). Los modelos predictivos tuvieron una buena predicción del volumen de casos notificados de SRAG; así, se observaron 9.936 casos en 2019 en la Región Sur, y la predicción de los modelos mostró una mediana de 9.405 (IC95%: 9.105-9.738). La identificación del periodo de ocurrencia de un brote de SRAG es posible a través de modelos predictivos generados con el uso de redes neurales y algoritmos que aplican series temporales.

Resumo: Surtos de síndrome respiratória aguda grave (SRAG) ocorrem anualmente, com picos sazonais variando entre regiões geográficas. A notificação dos casos é importante para preparar as redes de atenção à saúde para o atendimento e internação dos pacientes. Portanto, os gestores de saúde precisam ter ferramentas adequadas de planejamento de recursos para as temporadas de SRAG. Este estudo tem como objetivo prever surtos de SRAG com base em modelos gerados com aprendizado de máquina usando dados de internação por SRAG. Foram incluídos dados sobre casos de hospitalização por SRAG no Brasil de 2013 a 2020, excluindo os casos causados pela COVID-19. Estes dados foram preparados para alimentar uma rede neural configurada para gerar modelos preditivos para séries temporais. A rede neural foi implementada com uma ferramenta de pipeline. Os modelos foram gerados para as cinco regiões brasileiras e validados para diferentes anos de surtos de SRAG. Com o uso de redes neurais, foi possível gerar modelos preditivos para picos de SRAG, volume de casos por temporada e para o início do período pré-epidêmico, com boa correlação de incidência semanal (R2 = 0,97; IC95%: 0,95-0,98, para a temporada de 2019 na Região Sudeste). Os modelos preditivos obtiveram uma boa previsão do volume de casos notificados de SRAG; dessa forma, foram observados 9.936 casos em 2019 na Região Sul, e a previsão feita pelos modelos mostrou uma mediana de 9.405 (IC95%: 9.105-9.738). A identificação do período de ocorrência de um surto de SRAG é possível por meio de modelos preditivos gerados com o uso de redes neurais e algoritmos que aplicam séries temporais.

Abstract: Severe acute respiratory infection (SARI) outbreaks occur annually, with seasonal peaks varying among geographic regions. Case notification is important to prepare healthcare networks for patient attendance and hospitalization. Thus, health managers need adequate resource planning tools for SARI seasons. This study aims to predict SARI outbreaks based on models generated with machine learning using SARI hospitalization notification data. In this study, data from the reporting of SARI hospitalization cases in Brazil from 2013 to 2020 were used, excluding SARI cases caused by COVID-19. These data were prepared to feed a neural network configured to generate predictive models for time series. The neural network was implemented with a pipeline tool. Models were generated for the five Brazilian regions and validated for different years of SARI outbreaks. By using neural networks, it was possible to generate predictive models for SARI peaks, volume of cases per season, and for the beginning of the pre-epidemic period, with good weekly incidence correlation (R2 = 0.97; 95%CI: 0.95-0.98, for the 2019 season in the Southeastern Brazil). The predictive models achieved a good prediction of the volume of reported cases of SARI; accordingly, 9,936 cases were observed in 2019 in Southern Brazil, and the prediction made by the models showed a median of 9,405 (95%CI: 9,105-9,738). The identification of the period of occurrence of a SARI outbreak is possible using predictive models generated with neural networks and algorithms that employ time series.

Resumen: Brotes de síndrome respiratorio agudo grave (SRAG) ocurren todos los años, con picos estacionales que varían entre regiones geográficas. La notificación de los casos es importante para preparar las redes de atención a la salud para el cuidado y hospitalización de los pacientes. Por lo tanto, los gestores de salud deben tener herramientas adecuadas de planificación de recursos para las temporadas de SRAG. Este estudio tiene el objetivo de predecir brotes de SRAG con base en modelos generados con aprendizaje automático utilizando datos de hospitalización por SRAG. Se incluyeron datos sobre casos de hospitalización por SRAG en Brasil desde 2013 hasta 2020, salvo los casos causados por la COVID-19. Se prepararon estos datos para alimentar una red neural configurada para generar modelos predictivos para series temporales. Se implementó la red neural con una herramienta de canalización. Se generaron los modelos para las cinco regiones brasileñas y se validaron para diferentes años de brotes de SRAG. Con el uso de redes neurales, se pudo generar modelos predictivos para los picos de SRAG, el volumen de casos por temporada y para el inicio del periodo pre-epidémico, con una buena correlación de incidencia semanal (R2 = 0,97; IC95%: 0,95-0,98, para la temporada de 2019 en la Región Sudeste). Los modelos predictivos tuvieron una buena predicción del volumen de casos notificados de SRAG; así, se observaron 9.936 casos en 2019 en la Región Sur, y la predicción de los modelos mostró una mediana de 9.405 (IC95%: 9.105-9.738). La identificación del periodo de ocurrencia de un brote de SRAG es posible a través de modelos predictivos generados con el uso de redes neurales y algoritmos que aplican series temporales.

Resumo: Surtos de síndrome respiratória aguda grave (SRAG) ocorrem anualmente, com picos sazonais variando entre regiões geográficas. A notificação dos casos é importante para preparar as redes de atenção à saúde para o atendimento e internação dos pacientes. Portanto, os gestores de saúde precisam ter ferramentas adequadas de planejamento de recursos para as temporadas de SRAG. Este estudo tem como objetivo prever surtos de SRAG com base em modelos gerados com aprendizado de máquina usando dados de internação por SRAG. Foram incluídos dados sobre casos de hospitalização por SRAG no Brasil de 2013 a 2020, excluindo os casos causados pela COVID-19. Estes dados foram preparados para alimentar uma rede neural configurada para gerar modelos preditivos para séries temporais. A rede neural foi implementada com uma ferramenta de pipeline. Os modelos foram gerados para as cinco regiões brasileiras e validados para diferentes anos de surtos de SRAG. Com o uso de redes neurais, foi possível gerar modelos preditivos para picos de SRAG, volume de casos por temporada e para o início do período pré-epidêmico, com boa correlação de incidência semanal (R2 = 0,97; IC95%: 0,95-0,98, para a temporada de 2019 na Região Sudeste). Os modelos preditivos obtiveram uma boa previsão do volume de casos notificados de SRAG; dessa forma, foram observados 9.936 casos em 2019 na Região Sul, e a previsão feita pelos modelos mostrou uma mediana de 9.405 (IC95%: 9.105-9.738). A identificação do período de ocorrência de um surto de SRAG é possível por meio de modelos preditivos gerados com o uso de redes neurais e algoritmos que aplicam séries temporais.

RESUMO: O flavonoide crisina tem sido apresentado como tendo numerosos e promissores efeitos bioativos, como antioxidante, anticonvulsivante, anti-hipertensivo, anti-inflamatório, antineoplásico, anti-hiperlipidêmico e antidepressivo. No entanto, um dos principais desafios para o avanço dos estudos sobre a bioatividade da crisina é sua baixa biodisponibilidade em humanos. Assim, visando superar essa barreira, diversos estudos têm demonstrado o potencial bioativo de cápsulas contendo crisina. O objetivo desta revisão é apresentar as principais metodologias utilizadas para o encapsulamento da crisina e seus principais efeitos biológicos demonstrados até o momento. Nossa intenção é oferecer caminhos para o avanço das pesquisas na área de encapsulação de flavonoides. Quanto às técnicas de encapsulamento, verificou-se que são diversas, e os agentes encapsulantes mais recorrentes são os polímeros PEG, PLGA e seus derivados, além de outros agentes como PCL, albumina, lipídeos e quitosana. Os efeitos bioativos das cápsulas também são numerosos, sendo os efeitos anticarcinogênicos os mais frequentes, além de outros efeitos como antioxidante, antidiabético, antimicrobiano e neuroprotetor. Em conclusão, verificamos a falta de utilização de técnicas verdes para o encapsulamento de crisina, e a produção de emulsões lipídeo-água e dissolução da crisina em etanol parecem ser alternativas neste aspecto. Além disso, o potencial bioativo destas cápsulas pode ainda ser avaliado em outros modelos experimentais, e deve-se avançar para ensaios clínicos e aplicação em formulações alimentícias. RESUMO antioxidante anticonvulsivante antihipertensivo, antihipertensivo anti hipertensivo, hipertensivo anti-hipertensivo antiinflamatório, antiinflamatório inflamatório, inflamatório anti-inflamatório antineoplásico antihiperlipidêmico hiperlipidêmico antidepressivo entanto humanos Assim barreira momento flavonoides verificouse verificou se diversas PEG derivados PCL albumina quitosana frequentes antidiabético neuroprotetor conclusão lipídeoágua lipídeo água aspecto disso experimentais devese deve alimentícias

ABSTRACT: Chrysin flavonoid has been presented as having numerous and promising bioactive effects, such as antioxidant, anticonvulsant, antihypertensive, anti-inflammatory, antineoplastic, antihyperlipidemic, and antidepressant. However, one of the main challenges for advances in studies on the bioactivity of chrysin is its low bioavailability in humans. Thus, aiming to overcome this barrier, several studies have demonstrated the bioactive potential of capsules containing chrysin. The objective of this review was to present the main methodologies used for the encapsulation of chrysin, and its main biological effects demonstrated so far. Our intention is to offer ways to advancement of research in the area of flavonoid encapsulation. As for the encapsulation techniques, it was found that they are diverse, and the most recurrent encapsulating agents were PEG, PLGA polymers and their derivatives, in addition to other agents, such as PCL, albumin, lipids and chitosan.The bioactive effects of the capsules are also numerous, and anticarcinogenic effects are the most frequent, in addition to other effects such as antioxidant, antidiabetic, antimicrobial and neuroprotective. In conclusion, we verified a lack of use of green techniques for the encapsulation of chrysin, and the production of lipid-water emulsions and the dissolution of chrysin in ethanol seems to be alternatives in this regard. In addition, bioactive potential of these capsules can be evaluated in other experimental models, and should advance to clinical trials and application in food formulations. ABSTRACT antioxidant anticonvulsant antihypertensive antiinflammatory, antiinflammatory anti inflammatory, inflammatory anti-inflammatory antineoplastic antihyperlipidemic antidepressant However humans Thus barrier far diverse PEG derivatives PCL albumin chitosanThe chitosan frequent antidiabetic neuroprotective conclusion lipidwater lipid water regard models formulations

Computer-aided drug planning strategies have contributed to the research and development of new anti-tuberculosis (TB) drugs to avoid resistance and reduce treatment time and the number of drugs used in therapy. The aim of work was to carry out a docking study to identify the possible mechanism of action of the hits LabMol73, 84, 86 and 93 previously tested in the Microplate Assay Blue Alamar (MABA), Low Oxygen Recovery Assay (LORA) assays in sensitive strains from M.tb. H37Rv and resistant to the standard drugs rifampicin and isoniazid, due to the promising inhibitory result against these strains, suggesting a different mechanism of action from existing drugs. The reverse virtual screening was performed on the Pharmmapper platform, which identifies targets by pharmacophoric model. The most promising targets have been validated. The DM was performed in the OpenEye Maestro program for analysis of poses and energy score. Sixteen targets M.tb. H37Rv were identified and only nine demonstrated viability for computational testing. The most promising results were observed in the mycolic acid cyclopropane synthase (PDB:1L1E) and pantothenate synthetase (PDB:1N2B) targets. Since, in the target 1L1E score results obtained were between -6.998 to -7.767 kcal/mol. In the 1N2B target the results were between -6.421 to -7.293 kcal/mol, presenting themselves as the most promising targets due to their similar score scores between the two targets suggesting that the mechanism of action may be the inhibition of one of these targets. These targets proved to be promising for elucidating the mechanism of action of the analyzed nitro heteroaryl chalcones, as they corroborate the assay against resistant strains, demonstrating that standard drugs have activity against other targets and also because mycolic acid and pantothenate are directly linked to virulence and resistance of M.tb. H37Rv.

Computer-aided drug planning strategies have contributed to the research and development of new anti-tuberculosis (TB) drugs to avoid resistance and reduce treatment time and the number of drugs used in therapy. The aim of work was to carry out a docking study to identify the possible mechanism of action of the hits LabMol73, 84, 86 and 93 previously tested in the Microplate Assay Blue Alamar (MABA), Low Oxygen Recovery Assay (LORA) assays in sensitive strains from M.tb. H37Rv and resistant to the standard drugs rifampicin and isoniazid, due to the promising inhibitory result against these strains, suggesting a different mechanism of action from existing drugs. The reverse virtual screening was performed on the Pharmmapper platform, which identifies targets by pharmacophoric model. The most promising targets have been validated. The DM was performed in the OpenEye Maestro program for analysis of poses and energy score. Sixteen targets M.tb. H37Rv were identified and only nine demonstrated viability for computational testing. The most promising results were observed in the mycolic acid cyclopropane synthase (PDB:1L1E) and pantothenate synthetase (PDB:1N2B) targets. Since, in the target 1L1E score results obtained were between -6.998 to -7.767 kcal/mol. In the 1N2B target the results were between -6.421 to -7.293 kcal/mol, presenting themselves as the most promising targets due to their similar score scores between the two targets suggesting that the mechanism of action may be the inhibition of one of these targets. These targets proved to be promising for elucidating the mechanism of action of the analyzed nitro heteroaryl chalcones, as they corroborate the assay against resistant strains, demonstrating that standard drugs have activity against other targets and also because mycolic acid and pantothenate are directly linked to virulence and resistance of M.tb. H37Rv.

ABSTRACT Microbial contamination of the wort during the fermentation process causes significant losses in ethanol production worldwide and creates a dependence of the industry on chemicals and antibiotics to control contamination. Therefore, this study used electron beam (e-beam) to disinfect wort from sugarcane (Saccharum officinarum L.) molasses and investigate the bioethanol fermentation. Four treatments (T0 – T3) were carried out using ionizing doses of radiation through the electron accelerator: 0 (control), 10, 20, and 40 kGy. Total mesophiles, total bacteria, sucrose, glucose, fructose, phenolics, flavonoids, hydroxymethylfurfural (5-HMF), and Furfural were measured. An alcoholic fermentation assay was performed after the irradiation process. The irradiated treatments showed no inversion of sugars and formation of the inhibitory by-products flavonoids, furfural and 5-HMF, except for the phenolic compounds. The lower dose tested (10 kGy) reduced more than 99.9 % of the total mesophiles and more than 99.99 % of the total bacteria in the substrate. In the fermentation, the irradiated worts presented similar (p > 0.05) yields (92, 93, and 94 %) and ethanol productivity levels (0.89, 0.88, and 0.87 g L–1 h–1, for T1, T2, and T3 respectively). However, all treatments presented higher yields and productivity (p < 0.05) when compared to the control (88 % and 0.85 g L–1 h–1), highlighting the possible use of e-beam in wort fermentation at a lower dose (10 kGy). This allows reduction in losses caused by microbial contamination, besides increasing fermentation yield and productivity with lower energy consumption.

The accumulation of antibiotics by plants is a currently concern associated to yield reduction and transference of antibiotic residues along the food web. Maize is a staple food in many parts of the world; it is also considered an important ingredient in animal nutrition. Considering the lack of validated analytical methods for the analysis of ciprofloxacin (CIPRO) and enrofloxacin (ENRO) in the shoot of Zea mays maize, we developed a reliable reversed-phase high-performance liquid chromatography method with fluorescence detection (HPLC-FLD). This method was validated for linearity, matrix effects, precision, accuracy, limits of quantification (LOQ) and detection (LOD), and robustness. The analytical curves were linear with coefficient of determination (R2) of 0.9907 for CIPRO and 0.9962 for ENRO. The LOD values were 16.65 and 6.57 μg kg−1 for CIPRO and ENRO, respectively, whereas LOQ values were 50.44 μg kg−1 (CIPRO) and 19.92 μg kg−1 (ENRO). HPLC-FLD also displayed good precision and accuracy. Therefore, the proposed method can be considered a reliable and useful tool for the analysis of ciprofloxacin and enrofloxacin in the shoot of maize.

Em um contexto de transmissão comunitária e escassez de vacinas, a vacinação contra a COVID-19 deve focar na redução direta da morbidade e da mortalidade causadas pela doença. Portanto, é fundamental a definição de grupos prioritários para a vacinação pelo Programa Nacional de Imunizações (PNI), baseada no risco de hospitalização e óbito pela doença. Para tal, calculamos o sobrerrisco por sexo, faixa etária e comorbidades por meio dos registros de hospitalização e óbito por síndrome respiratória aguda grave com confirmação de COVID-19 (SRAG-COVID) em todo o Brasil nos primeiros seis meses de epidemia. Apresentaram maior sobrerrisco pessoas do sexo masculino (hospitalização = 1,1 e óbito = 1,2), pessoas acima de 45 anos para hospitalização (SRfe variando de 1,1 a 8,5) e pessoas acima de 55 anos para óbitos (SRfe variando de 1,5 a 18,3). Nos grupos de comorbidades, doença renal crônica, diabetes mellitus, doença cardiovascular e pneumopatia crônica conferiram sobrerrisco, enquanto para asma não houve evidência. Ter doença renal crônica ou diabetes mellitus e 60 anos ou mais mostrou-se um fator ainda mais forte, alcançando sobrerrisco de óbito 14 e 10 vezes maior do que na população geral, respectivamente. Para todas as comorbidades, houve um sobrerrisco mais alto em idades maiores, com um gradiente de diminuição em faixas mais altas. Esse padrão se inverteu quando consideramos o sobrerrisco em relação à população geral, tanto para hospitalização quanto para óbito. O presente estudo forneceu evidências a respeito do sobrerrisco de hospitalização e óbito por SRAG-COVID, auxiliando na definição de grupos prioritários para a vacinação contra a COVID-19.

In a context of community transmission and shortage of vaccines, COVID-19 vaccination should focus on directly reducing the morbidity and mortality caused by the disease. It was thus essential to define priority groups for vaccination by the Brazilian National Immunization Program (PNI in Portuguese), based on the risk of hospitalization and death from the disease. We calculated overrisk according to sex, age group, and comorbidities using hospitalization and death records from severe acute respiratory illness with confirmation of COVID-19 (SARI-COVID) in all of Brazil in the first 6 months of the epidemic. Higher overrisk was associated with male sex (hospitalization = 1.1 and death = 1.2), age over 45 years for hospitalization (OvRag ranging from 1.1 to 8.5), and age over 55 year for death (OvRag ranging from 1.5 to 18.3). In the groups with comorbidities, chronic kidney disease, diabetes mellitus, cardiovascular disease, and chronic lung disease were associated with overrisk, while there was no such evidence for asthma. Chronic kidney disease or diabetes and age over 60 showed an even stronger association, reaching overrisk of death 14 and 10 times greater than in the general population, respectively. For all the comorbidities, there was higher overrisk at older ages, with a downward gradient in the oldest age groups. This pattern was reversed when examining overrisk in the general population, for both hospitalization and death. The current study provided evidence of overrisk of hospitalization and death from SARI-COVID, assisting the definition of priority groups for COVID-19 vaccination.

En un contexto de transmisión comunitaria y escasez de vacunas, la vacunación contra la COVID-19 debe enfocarse en la reducción directa de la morbilidad y de la mortalidad causadas por la enfermedad. Por lo tanto, es fundamental la definición de grupos prioritarios para la vacunación por el Programa Nacional de Inmunizaciones (PNI), basada en el riesgo de hospitalización y óbito por la enfermedad. Para tal fin, calculamos el sobrerriesgo por sexo, franja de edad y comorbilidades mediante los registros de hospitalización y óbito por síndrome respiratorio agudo grave con confirmación de COVID-19 (SRAG-COVID) en todo Brasil, durante los primeros seis meses de epidemia. Presentaron mayor sobrerriesgo personas del sexo masculino (hospitalización = 1,1 y óbito = 1,2), personas por encima de 45 años para hospitalización (SRfe variando de 1,1 a 8,5) y personas por encima de 55 años para óbitos (SRfe variando de 1,5 a 18,3). En los grupos de comorbilidades, enfermedad renal crónica, diabetes mellitus, enfermedad cardiovascular y neumopatía crónica ofrecieron sobrerriesgo, mientras que para el asma no hubo evidencia. Sufrir una enfermedad renal crónica o diabetes mellitus y tener 60 años o más mostró un factor todavía más fuerte, alcanzando sobrerriesgo de enfermedad 14 y 10 veces mayor que en la población general, respectivamente. Para todas las comorbilidades, hubo un sobrerriesgo más alto en edades mayores, con un gradiente de disminución en franjas más altas. Este patrón se invirtió cuando consideramos el sobrerriesgo en relación con la población general, tanto para hospitalización como para óbito. El presente estudio proporcionó evidencias respecto al sobrerriesgo de hospitalización y óbito por SRAG-COVID, ayudando en la definición de grupos prioritarios para la vacunación contra la COVID-19.

Resumo O objetivo do estudo foi avaliar o risco de infecção por HIV em homens que fazem sexo com homens (HSH) a partir do desenvolvimento de um índice que considere as redes de parceiros sexuais. As variáveis do índice foram faixa etária, raça/cor, escolaridade, tipo de relacionamento, uso de preservativo em relações receptivas e insertivas, autopercepção da chance de se infectar pelo HIV, história de infecções sexualmente transmissíveis, além dos resultados dos testes rápidos para HIV. Foram utilizados dados de uma pesquisa de rede egocêntricas HSH, com desenho transversal, realizada no Rio de Janeiro entre 2014 e 2015. O voluntário inicial da pesquisa é denominado ego, cada parceiro é alter, e cada par de pessoas em um relacionamento é a díade. Utilizou-se regressão logística múltipla para definição dos coeficientes das equações para elaboração dos índices. O índice variou de 0 a 1, quanto mais próximo de 1, maior o risco de infecção por HIV. A prevalência de HIV dos egos foi de 13,9%. A média do índice dos egos com teste HIV reagente foi 57% maior do que aqueles não reagentes, o mesmo perfil foi observado nos valores dos índices das díades. O índice permitiu incorporar os dados das redes por meio das díades e contribuiu para a identificação de indivíduos com maior chance de aquisição do HIV.

Abstract This study aimed to evaluate the risk of HIV infection in men who have sex with men (MSM) by developing an index that considers sex partner networks. The index variables were age, ethnicity/skin color, schooling, relationship type, condom use in receptive and insertive relationships, self-perception of the possibility of HIV infection, sexually transmitted infections, and rapid HIV testing results. We used data from a cross-sectional MSM egocentric network survey conducted in Rio de Janeiro between 2014 and 2015. The initial research volunteer is called ego, each partner is called alter, and each pair of people in a relationship is called the dyad. Multiple logistic regression was used to define the coefficients of the equations for the elaboration of the indices. The index ranged from 0 to 1; the closer to 1, the higher the risk of HIV infection. HIV prevalence was 13.9% among egos. The mean egos index with an HIV-reactive test was 57% higher than non-reactive, and the same profile was observed in the index values of dyads. The index allowed the incorporation of network data through the dyads and contributed to the identification of individuals with a higher likelihood of acquiring HIV.

Resumo O objetivo do estudo foi avaliar o risco de infecção por HIV em homens que fazem sexo com homens (HSH) a partir do desenvolvimento de um índice que considere as redes de parceiros sexuais. As variáveis do índice foram faixa etária, raça/cor, escolaridade, tipo de relacionamento, uso de preservativo em relações receptivas e insertivas, autopercepção da chance de se infectar pelo HIV, história de infecções sexualmente transmissíveis, além dos resultados dos testes rápidos para HIV. Foram utilizados dados de uma pesquisa de rede egocêntricas HSH, com desenho transversal, realizada no Rio de Janeiro entre 2014 e 2015. O voluntário inicial da pesquisa é denominado ego, cada parceiro é alter, e cada par de pessoas em um relacionamento é a díade. Utilizou-se regressão logística múltipla para definição dos coeficientes das equações para elaboração dos índices. O índice variou de 0 a 1, quanto mais próximo de 1, maior o risco de infecção por HIV. A prevalência de HIV dos egos foi de 13,9%. A média do índice dos egos com teste HIV reagente foi 57% maior do que aqueles não reagentes, o mesmo perfil foi observado nos valores dos índices das díades. O índice permitiu incorporar os dados das redes por meio das díades e contribuiu para a identificação de indivíduos com maior chance de aquisição do HIV.

Abstract This study aimed to evaluate the risk of HIV infection in men who have sex with men (MSM) by developing an index that considers sex partner networks. The index variables were age, ethnicity/skin color, schooling, relationship type, condom use in receptive and insertive relationships, self-perception of the possibility of HIV infection, sexually transmitted infections, and rapid HIV testing results. We used data from a cross-sectional MSM egocentric network survey conducted in Rio de Janeiro between 2014 and 2015. The initial research volunteer is called ego, each partner is called alter, and each pair of people in a relationship is called the dyad. Multiple logistic regression was used to define the coefficients of the equations for the elaboration of the indices. The index ranged from 0 to 1; the closer to 1, the higher the risk of HIV infection. HIV prevalence was 13.9% among egos. The mean egos index with an HIV-reactive test was 57% higher than non-reactive, and the same profile was observed in the index values of dyads. The index allowed the incorporation of network data through the dyads and contributed to the identification of individuals with a higher likelihood of acquiring HIV.

Em um contexto de transmissão comunitária e escassez de vacinas, a vacinação contra a COVID-19 deve focar na redução direta da morbidade e da mortalidade causadas pela doença. Portanto, é fundamental a definição de grupos prioritários para a vacinação pelo Programa Nacional de Imunizações (PNI), baseada no risco de hospitalização e óbito pela doença. Para tal, calculamos o sobrerrisco por sexo, faixa etária e comorbidades por meio dos registros de hospitalização e óbito por síndrome respiratória aguda grave com confirmação de COVID-19 (SRAG-COVID) em todo o Brasil nos primeiros seis meses de epidemia. Apresentaram maior sobrerrisco pessoas do sexo masculino (hospitalização = 1,1 e óbito = 1,2), pessoas acima de 45 anos para hospitalização (SRfe variando de 1,1 a 8,5) e pessoas acima de 55 anos para óbitos (SRfe variando de 1,5 a 18,3). Nos grupos de comorbidades, doença renal crônica, diabetes mellitus, doença cardiovascular e pneumopatia crônica conferiram sobrerrisco, enquanto para asma não houve evidência. Ter doença renal crônica ou diabetes mellitus e 60 anos ou mais mostrou-se um fator ainda mais forte, alcançando sobrerrisco de óbito 14 e 10 vezes maior do que na população geral, respectivamente. Para todas as comorbidades, houve um sobrerrisco mais alto em idades maiores, com um gradiente de diminuição em faixas mais altas. Esse padrão se inverteu quando consideramos o sobrerrisco em relação à população geral, tanto para hospitalização quanto para óbito. O presente estudo forneceu evidências a respeito do sobrerrisco de hospitalização e óbito por SRAG-COVID, auxiliando na definição de grupos prioritários para a vacinação contra a COVID-19.

In a context of community transmission and shortage of vaccines, COVID-19 vaccination should focus on directly reducing the morbidity and mortality caused by the disease. It was thus essential to define priority groups for vaccination by the Brazilian National Immunization Program (PNI in Portuguese), based on the risk of hospitalization and death from the disease. We calculated overrisk according to sex, age group, and comorbidities using hospitalization and death records from severe acute respiratory illness with confirmation of COVID-19 (SARI-COVID) in all of Brazil in the first 6 months of the epidemic. Higher overrisk was associated with male sex (hospitalization = 1.1 and death = 1.2), age over 45 years for hospitalization (OvRag ranging from 1.1 to 8.5), and age over 55 year for death (OvRag ranging from 1.5 to 18.3). In the groups with comorbidities, chronic kidney disease, diabetes mellitus, cardiovascular disease, and chronic lung disease were associated with overrisk, while there was no such evidence for asthma. Chronic kidney disease or diabetes and age over 60 showed an even stronger association, reaching overrisk of death 14 and 10 times greater than in the general population, respectively. For all the comorbidities, there was higher overrisk at older ages, with a downward gradient in the oldest age groups. This pattern was reversed when examining overrisk in the general population, for both hospitalization and death. The current study provided evidence of overrisk of hospitalization and death from SARI-COVID, assisting the definition of priority groups for COVID-19 vaccination.

En un contexto de transmisión comunitaria y escasez de vacunas, la vacunación contra la COVID-19 debe enfocarse en la reducción directa de la morbilidad y de la mortalidad causadas por la enfermedad. Por lo tanto, es fundamental la definición de grupos prioritarios para la vacunación por el Programa Nacional de Inmunizaciones (PNI), basada en el riesgo de hospitalización y óbito por la enfermedad. Para tal fin, calculamos el sobrerriesgo por sexo, franja de edad y comorbilidades mediante los registros de hospitalización y óbito por síndrome respiratorio agudo grave con confirmación de COVID-19 (SRAG-COVID) en todo Brasil, durante los primeros seis meses de epidemia. Presentaron mayor sobrerriesgo personas del sexo masculino (hospitalización = 1,1 y óbito = 1,2), personas por encima de 45 años para hospitalización (SRfe variando de 1,1 a 8,5) y personas por encima de 55 años para óbitos (SRfe variando de 1,5 a 18,3). En los grupos de comorbilidades, enfermedad renal crónica, diabetes mellitus, enfermedad cardiovascular y neumopatía crónica ofrecieron sobrerriesgo, mientras que para el asma no hubo evidencia. Sufrir una enfermedad renal crónica o diabetes mellitus y tener 60 años o más mostró un factor todavía más fuerte, alcanzando sobrerriesgo de enfermedad 14 y 10 veces mayor que en la población general, respectivamente. Para todas las comorbilidades, hubo un sobrerriesgo más alto en edades mayores, con un gradiente de disminución en franjas más altas. Este patrón se invirtió cuando consideramos el sobrerriesgo en relación con la población general, tanto para hospitalización como para óbito. El presente estudio proporcionó evidencias respecto al sobrerriesgo de hospitalización y óbito por SRAG-COVID, ayudando en la definición de grupos prioritarios para la vacunación contra la COVID-19.

O presente estudo tem o objetivo de descrever os pacientes hospitalizados por síndrome respiratória aguda grave (SRAG) em decorrência da COVID-19 (SRAG-COVID), no Brasil, quanto às suas características demográficas e comorbidades até a 21ª Semana Epidemiológica de 2020. Buscou-se comparar essas características com as dos hospitalizados por SRAG em decorrência da influenza em 2019/2020 (SRAG-FLU) e com a população geral brasileira. As frequências relativas das características demográficas, comorbidades e de gestantes/puérperas entre os pacientes hospitalizados por SRAG-COVID e SRAG-FLU foram obtidas por meio do Sistema de Informação de Vigilância Epidemiológica da Gripe (SIVEP-Gripe), e as estimativas para a população geral brasileira foram obtidas por meio de projeções populacionais realizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, dados do Sistema de Informações sobre Nascidos Vivos e de pesquisas de âmbito nacional. Entre os hospitalizados por SRAG-COVID, observou-se uma elevada proporção, em relação ao perfil da população geral brasileira, de indivíduos do sexo masculino, idosos ou com 40 a 59 anos, com comorbidades (diabetes mellitus, doença cardiovascular, doença renal crônica e pneumopatias crônicas) e de gestantes/puérperas. Já entre os hospitalizados por SRAG-FLU, observou-se prevalências superiores às populacionais de indivíduos de 0 a 4 anos de idade ou idosos, de raça ou cor branca, com comorbidades (diabetes mellitus, doença renal crônica, asma e outras pneumopatias crônicas) e de gestantes/puérperas. Esses grupos podem estar evoluindo para casos mais graves da doença, de forma que estudos longitudinais na área são de extrema relevância para investigar esta hipótese e melhor subsidiar políticas públicas de saúde.

The study aims to describe patients hospitalized for severe acute respiratory illness (SARI) due to COVID-19 (SARI-COVID) in Brazil according to demographic characteristics and comorbidities up to the 21st Epidemiological Week of 2020. The study aimed to compare these characteristics with those of patients hospitalized for SARI due to influenza in 2019/2020 (SARI-FLU) and with the Brazilian general population. The proportions of demographic characteristics, comorbidities, and pregnant and postpartum women among patients hospitalized for SARI-COVID and SARI-FLU were obtained from the SIVEP-Gripe database, and the estimates for the Brazilian population were obtained from the population projections performed by Brazilian Institute of Geography and Statistics, Information System on Live Birth data, and nationwide surveys. Compared to the Brazilian population, patients hospitalized for SARI-COVID showed a higher proportion of males, elderly individuals and those aged 40 to 59 years, comorbidities (diabetes mellitus, cardiovascular disease, chronic kidney disease, and chronic lung diseases), and pregnant/postpartum women. Compared to the general population, Brazilians hospitalized for SARI-FLU showed higher prevalence rates of ages 0 to 4 years or over 60 years, white race/color, comorbidities (diabetes, chronic kidney disease, asthma, and other chronic lung diseases), and pregnant/postpartum women. The data suggest that these groups are evolving to more serious forms of the disease, so that longitudinal studies are extremely relevant for investigating this hypothesis and supporting appropriate public health policies.

El objetivo del presente estudio es describir a los pacientes hospitalizados por infección respiratoria aguda grave (IRAG) a consecuencia de la COVID-19 (IRAG-COVID), en Brasil, respecto a sus características demográficas y comorbilidades hasta la 21ª Semana Epidemiológica de 2020. Se buscó comparar estas características con las de los hospitalizados por SRAS, a consecuencia de la influenza en 2019/2020 (IRAG-FLU) y con la población general brasileña. Las frecuencias relativas de las características demográficas, comorbilidades y de embarazadas/puérperas entre los pacientes hospitalizados por IRAG-COVID y IRAG-FLU se obtuvieron mediante el Sistema de Información de la Vigilancia Epidemiológica de la Gripe (SIVEP-Gripe), y las estimaciones para la población general brasileña se consiguieron mediante proyecciones poblacionales realizadas por el Instituto Brasileño de Geografía e Estadística, datos del Sistema de Informaciones sobre Nascidos Vivos y de investigaciones de ámbito nacional. Entre los hospitalizados por IRAG-COVID, se observó una elevada proporción, respecto al perfil de la población general brasileña, de individuos del sexo masculino, ancianos o con 40 a 59 años, con comorbilidades (diabetes mellitus, enfermedad cardiovascular, enfermedad renal crónica y neumopatías crónicas) y de embarazadas/puérperas. Ya entre los hospitalizados por IRAG-FLU, se observaron prevalencias superiores a las poblacionales de individuos de 0 a 4 años de edad o ancianos, de raza o color blanco, con comorbilidades (diabetes mellitus, enfermedad renal crónica, asma y otras neumopatías crónicas) y de embarazadas/puérperas. Estos grupos pueden estar evolucionando hacia casos más graves de la enfermedad, por ello, los estudios longitudinales en esta área son de extrema relevancia para investigar esta hipótesis y apoyar mejor las políticas públicas de salud.