Resumo: Hantavirose é uma doença emergente e com impacto na saúde pública. Por apresentar sinais e sintomas inespecíficos e facilmente confundidos com outras doenças, seu prognóstico poderia ser melhorado por meio do conhecimento de fatores que pudessem contribuir para seu desfecho. O estudo objetivou identificar os fatores associados ao tempo de sobrevivência em pessoas com hantavirose. Trata-se de um estudo com casos confirmados de hantavirose de janeiro/1992 a junho/2016 do Estado do Paraná, Brasil. Cada caso apresentou dois desfechos competitivos possíveis: óbito ou cura. Para a análise de sobrevivência foi utilizado um modelo de riscos competitivos e as probabilidades dos desfechos estimadas pelo estimador de Aalen-Johansen. A medida de associação foi a razão de riscos (RzRiscos), com respectivos intervalos de 95% de confiança (IC95%). Dos 280 indivíduos com hantavirose, 107 (38,21%) evoluíram para o óbito, 161 (57,5%) para a cura e 12 (4,29%) foram censurados. O modelo final de sobrevivência foi composto por uso de respirador mecânico para o óbito (RzRiscos = 2,86; IC95%: 1,76-4,64; p = 0,00002), sinais hemorrágicos para o óbito (RzRiscos = 2,86; IC95%: 1,69-4,84; p = 0,00009) e para a cura (RzRiscos = 0,66; IC95%: 0,45-0,95; p = 0,03), cefaleia para a cura (RzRiscos = 1,99; IC95%: 1,12-3,54; p = 0,02) e menor de 20 anos para a cura (RzRiscos = 1,73; IC95%: 1,05-2,84; p = 0,03). Sinais hemorrágicos e uso de respirador mecânico são fatores relacionados com a gravidade dos casos e não oportunizam tempo suficiente para reverter o desfecho. No entanto, esses sinais de gravidade corroboram o argumento da importância da suspeição oportuna, permitindo um manejo clínico adequado a fim de reduzir a letalidade.

Abstract: Hantavirus infection is an emerging disease with public health impact. Since the signs and symptoms are nonspecific and easily confused with those of other diseases, the prognosis could be improved by knowledge of the factors potentially contributing to the outcome. The study aimed to identify the factors associated with survival time in persons with hantavirus infection. This was a study of confirmed cases of hantavirus infection from January 1992 to June 2016 in Paraná State, Brazil. Each case presented two possible competitive outcomes: death or cure. Survival analysis used a competitive risks model and outcome probabilities estimated by the Aalen-Johansen estimator. The measure of association was the hazards ratio (HR) with 95% confidence interval (95%CI). Of the 280 individuals with hantavirus infection, 107 (38.21%) evolved to death, 161 (57.5%) to cure, and 12 (4.29%) were censored. The final survival model consisted of the use of mechanical ventilation for death (HR = 2.86; 95%CI: 1.76-4.64; p = 0.00002), hemorrhagic signs for death (HR = 2.86; 95%CI: 1.69-4.84; p = 0.00009) and for cure (HR = 0.66; 95%CI: 0.45-0.95; p = 0.03), headache for cure (HR = 1.99; 95%CI: 1.12-3.54; p = 0.02), and age under 20 years for cure (HR = 1.73; 95%CI: 1.05-2.84; p = 0.03). Hemorrhagic signs and use of mechanical ventilation are factors associated with the severity of cases and do not allow sufficient time to reverse the outcome. However, these signs of severity corroborate the argument of the importance of timely suspicion, allowing adequate clinical management to reduce case-fatality.

Resumen: El hantavirus es una enfermedad emergente y con impacto en la salud pública. Por presentar señales y síntomas inespecíficos, y fácilmente confundidos con otras enfermedades, su pronóstico podría ser mejor gracias al conocimiento de factores que pudiesen contribuir a su resultado. El estudio tuvo como objetivo identificar los factores asociados al tiempo de supervivencia en personas con hantavirus. Se trata de un estudio con casos confirmados de hantavirus de enero/1992 a junio/2016 del estado de Paraná, Brasil. Cada caso presentó dos desenlaces competitivos posibles: óbito o cura. Para el análisis de supervivencia se utilizó un modelo de riesgos competitivos y las probabilidades de los resultados se estimaron mediante el estimador de Aalen-Johansen. La medida de asociación fue la razón de riesgos (RzRiscos), con sus respectivos intervalos de 95% de confianza (IC95%). De los 280 individuos con hantavirus, 107 (38,21%) evolucionaron hacia el óbito, 161 (57,5%) hacia la cura y 12 (4,29%) fueron censurados. El modelo final de supervivencia estuvo compuesto por el uso de respirador mecánico para el óbito (RzRiscos = 2,86; IC95%: 1,76-4,64; p = 0,00002), señales hemorrágicas para el óbito (RzRiscos = 2,86; IC95%: 1,69-4,84; p = 0,00009) y para la cura (RzRiscos = 0,66; IC95%: 0,45-0,95; p = 0,03), cefalea para la cura (RzRiscos = 1,99; IC95%: 1,12-3,54; p = 0,02) y menor de 20 años para la cura (RzRiscos = 1,73; IC95%: 1,05-2,84; p = 0,03). Las señales hemorrágicas y uso de respirador mecánico son factores relacionados con la gravedad de los casos y no destinar tiempo suficiente para revertir el desenlace. No obstante, estas señales de gravedad corroboran el argumento de la importancia de la sospecha oportuna, permitiendo un manejo clínico adecuado, con el fin de reducir la letalidad.

Resumo: Hantavirose é uma doença emergente e com impacto na saúde pública. Por apresentar sinais e sintomas inespecíficos e facilmente confundidos com outras doenças, seu prognóstico poderia ser melhorado por meio do conhecimento de fatores que pudessem contribuir para seu desfecho. O estudo objetivou identificar os fatores associados ao tempo de sobrevivência em pessoas com hantavirose. Trata-se de um estudo com casos confirmados de hantavirose de janeiro/1992 a junho/2016 do Estado do Paraná, Brasil. Cada caso apresentou dois desfechos competitivos possíveis: óbito ou cura. Para a análise de sobrevivência foi utilizado um modelo de riscos competitivos e as probabilidades dos desfechos estimadas pelo estimador de Aalen-Johansen. A medida de associação foi a razão de riscos (RzRiscos), com respectivos intervalos de 95% de confiança (IC95%). Dos 280 indivíduos com hantavirose, 107 (38,21%) evoluíram para o óbito, 161 (57,5%) para a cura e 12 (4,29%) foram censurados. O modelo final de sobrevivência foi composto por uso de respirador mecânico para o óbito (RzRiscos = 2,86; IC95%: 1,76-4,64; p = 0,00002), sinais hemorrágicos para o óbito (RzRiscos = 2,86; IC95%: 1,69-4,84; p = 0,00009) e para a cura (RzRiscos = 0,66; IC95%: 0,45-0,95; p = 0,03), cefaleia para a cura (RzRiscos = 1,99; IC95%: 1,12-3,54; p = 0,02) e menor de 20 anos para a cura (RzRiscos = 1,73; IC95%: 1,05-2,84; p = 0,03). Sinais hemorrágicos e uso de respirador mecânico são fatores relacionados com a gravidade dos casos e não oportunizam tempo suficiente para reverter o desfecho. No entanto, esses sinais de gravidade corroboram o argumento da importância da suspeição oportuna, permitindo um manejo clínico adequado a fim de reduzir a letalidade.

Abstract: Hantavirus infection is an emerging disease with public health impact. Since the signs and symptoms are nonspecific and easily confused with those of other diseases, the prognosis could be improved by knowledge of the factors potentially contributing to the outcome. The study aimed to identify the factors associated with survival time in persons with hantavirus infection. This was a study of confirmed cases of hantavirus infection from January 1992 to June 2016 in Paraná State, Brazil. Each case presented two possible competitive outcomes: death or cure. Survival analysis used a competitive risks model and outcome probabilities estimated by the Aalen-Johansen estimator. The measure of association was the hazards ratio (HR) with 95% confidence interval (95%CI). Of the 280 individuals with hantavirus infection, 107 (38.21%) evolved to death, 161 (57.5%) to cure, and 12 (4.29%) were censored. The final survival model consisted of the use of mechanical ventilation for death (HR = 2.86; 95%CI: 1.76-4.64; p = 0.00002), hemorrhagic signs for death (HR = 2.86; 95%CI: 1.69-4.84; p = 0.00009) and for cure (HR = 0.66; 95%CI: 0.45-0.95; p = 0.03), headache for cure (HR = 1.99; 95%CI: 1.12-3.54; p = 0.02), and age under 20 years for cure (HR = 1.73; 95%CI: 1.05-2.84; p = 0.03). Hemorrhagic signs and use of mechanical ventilation are factors associated with the severity of cases and do not allow sufficient time to reverse the outcome. However, these signs of severity corroborate the argument of the importance of timely suspicion, allowing adequate clinical management to reduce case-fatality.

Resumen: El hantavirus es una enfermedad emergente y con impacto en la salud pública. Por presentar señales y síntomas inespecíficos, y fácilmente confundidos con otras enfermedades, su pronóstico podría ser mejor gracias al conocimiento de factores que pudiesen contribuir a su resultado. El estudio tuvo como objetivo identificar los factores asociados al tiempo de supervivencia en personas con hantavirus. Se trata de un estudio con casos confirmados de hantavirus de enero/1992 a junio/2016 del estado de Paraná, Brasil. Cada caso presentó dos desenlaces competitivos posibles: óbito o cura. Para el análisis de supervivencia se utilizó un modelo de riesgos competitivos y las probabilidades de los resultados se estimaron mediante el estimador de Aalen-Johansen. La medida de asociación fue la razón de riesgos (RzRiscos), con sus respectivos intervalos de 95% de confianza (IC95%). De los 280 individuos con hantavirus, 107 (38,21%) evolucionaron hacia el óbito, 161 (57,5%) hacia la cura y 12 (4,29%) fueron censurados. El modelo final de supervivencia estuvo compuesto por el uso de respirador mecánico para el óbito (RzRiscos = 2,86; IC95%: 1,76-4,64; p = 0,00002), señales hemorrágicas para el óbito (RzRiscos = 2,86; IC95%: 1,69-4,84; p = 0,00009) y para la cura (RzRiscos = 0,66; IC95%: 0,45-0,95; p = 0,03), cefalea para la cura (RzRiscos = 1,99; IC95%: 1,12-3,54; p = 0,02) y menor de 20 años para la cura (RzRiscos = 1,73; IC95%: 1,05-2,84; p = 0,03). Las señales hemorrágicas y uso de respirador mecánico son factores relacionados con la gravedad de los casos y no destinar tiempo suficiente para revertir el desenlace. No obstante, estas señales de gravedad corroboran el argumento de la importancia de la sospecha oportuna, permitiendo un manejo clínico adecuado, con el fin de reducir la letalidad.

A análise de sobrevivência é aplicada quando o tempo até a ocorrência de um evento for o objeto de interesse. Em doenças de plantas, dados dessa natureza são rotineiramente coletados, embora aplicações do método sejam pouco comuns. O objetivo deste trabalho foi utilizar dois estudos de doenças em pós-colheita de pêssegos, considerando-se safras conjuntamente e a existência de efeito aleatório, compartilhado por frutos de uma mesma árvore, para descrever as principais técnicas em análise de sobrevivência. Aplicaram-se a técnica não paramétrica de Kaplan-Meier e a estatística log-rank, além do modelo semiparamétrico de riscos proporcionais, de Cox, para estimar o efeito de cultivares e do número de dias após a floração plena sobre a sobrevivência ao sintoma de podridão parda e sobre o risco instantâneo de expressá-lo, em duas safras consecutivas. A análise conjunta com efeito basal, variando entre safras, e a verificação do efeito de árvore como fator de agrupamento com efeito aleatório, mostraram-se adequadas para interpretar o fenômeno avaliado (doença) e podem ser ferramentas importantes para substituir ou complementar as análises convencionais, respeitando-se as naturezas da variável e do fenômeno.

Survival analysis is applied when the time until the occurrence of an event is of interest. Such data are routinely collected in plant diseases, although applications of the method are uncommon. The objective of this study was to use two studies on post-harvest diseases of peaches, considering two harvests together and the existence of random effect shared by fruits of a same tree, in order to describe the main techniques in survival analysis. The nonparametric Kaplan-Meier method, the log-rank test and the semi-parametric Cox's proportional hazards model were used to estimate the effect of cultivars and the number of days after full bloom on the survival to the brown rot symptom and the instantaneous risk of expressing it in two consecutive harvests. The joint analysis with baseline effect, varying between harvests, and the confirmation of the tree effect as a grouping factor with random effect were appropriate to interpret the phenomenon (disease) evaluated and can be important tools to replace or complement the conventional analysis, respecting the nature of the variable and the phenomenon.

Poucos estudos sobre AIDS que avaliam fatores associados à falha terapêutica consideram sua evolução lenta, com a passagem por múltiplos estados de saúde, consequência do uso de antirretrovirais. Nesse artigo foram estudados fatores associados à progressão entre estados imunes, enfocando adesão, em 722 pacientes HIV+ acompanhados por 3 anos. O desfecho foi a contagem de células CD4 classificada em s1 (CD4 ≥ 500), s2 (350 ≤ CD4 < 500) e s3 (CD4 < 350). As transições entre estados foram modeladas por modelos multiestado. A adesão à terapia antirretroviral e o tempo de doença estão associados diferentemente à mudança do estado imune vivido pelo paciente. Baixa adesão à terapia aumentou o risco de s1→s2 e adesão intermediária aumentou o de s2→s3. Por outro lado, idades elevadas e tempo de doença de 2 a 4 anos se apresentam como fatores de proteção na progressão da AIDS. A modelagem multiestado é uma abordagem poderosa no estudo de doenças crônicas, por estimar os fatores associados a cada etapa da evolução de doenças crônicas, possibilitando a adoção de intervenções mais individualizadas e eficazes.

Few studies on AIDS that evaluate factors associated with treatment failure have considered the slow evolution of the disease and multiple health state transitions following the use of antiretrovirals. In this article we study factors associated with the progression between different stages of the disease, focusing on therapy adherence using a sample of 722 HIV+ patients followed up for 3 years. States were defined using the following classifications of the CD4 cell count: s1 (CD4 ≥ 500); s2 (350 ≤ CD4 < 500); and s3 (CD4 < 350). The transitions between states were modeled using multi-state models. Antiretroviral therapy adherence and disease duration were associated with transitions between immune states during follow-up. Low adherence increased the hazard ratio of a transition between s1 to s2 and intermediate adherence increased the hazard ratio of a transition between s2 to s3. On the other hand, older age and disease duration between two and four years are protective factors for AIDS progression. Multi-state modeling is a powerful approach for studying chronic diseases and estimating factors associated with transitions between each stage of progression, thus enabling the use of more individualized and effective interventions.

Existen pocos estudios sobre el SIDA que evalúan factores asociados al fallo terapéutico, consideran su evolución lenta, con el pasaje por múltiples estados de salud, consecuencia del uso de antirretrovirales. En ese artículo se estudiaron factores asociados a la progresión entre estados inmunes, enfocando adhesión, en 722 pacientes VIH+ acompañados durante 3 años. El desenlace fue el cómputo de células CD4, clasificado en s1 (CD4 ≥ 500), s2 (350 ≤ CD4 < 500) y s3 (CD4 < 350). Las transiciones entre estados se modelaron por modelos multi-estado. La adhesión a la terapia antirretroviral y el tiempo de enfermedad están asociados diferentemente al cambio del estado inmune vivido por el paciente. Baja adhesión a la terapia aumentó el riesgo de s1→s2 y una adhesión intermedia aumentó de un s2→s3. Por otro lado, edades elevadas y tiempo de enfermedad de 2 a 4 años se presentan como factores de protección en la progresión del SIDA. El modelo multi-estado es un enfoque poderoso en el estudio de enfermedades crónicas, por estimar los factores asociados a cada etapa de la evolución de enfermedades crónicas, posibilitando la adopción de intervenciones más individualizadas y eficaces.

Poucos estudos sobre AIDS que avaliam fatores associados à falha terapêutica consideram sua evolução lenta, com a passagem por múltiplos estados de saúde, consequência do uso de antirretrovirais. Nesse artigo foram estudados fatores associados à progressão entre estados imunes, enfocando adesão, em 722 pacientes HIV+ acompanhados por 3 anos. O desfecho foi a contagem de células CD4 classificada em s1 (CD4 ≥ 500), s2 (350 ≤ CD4 < 500) e s3 (CD4 < 350). As transições entre estados foram modeladas por modelos multiestado. A adesão à terapia antirretroviral e o tempo de doença estão associados diferentemente à mudança do estado imune vivido pelo paciente. Baixa adesão à terapia aumentou o risco de s1→s2 e adesão intermediária aumentou o de s2→s3. Por outro lado, idades elevadas e tempo de doença de 2 a 4 anos se apresentam como fatores de proteção na progressão da AIDS. A modelagem multiestado é uma abordagem poderosa no estudo de doenças crônicas, por estimar os fatores associados a cada etapa da evolução de doenças crônicas, possibilitando a adoção de intervenções mais individualizadas e eficazes.

Few studies on AIDS that evaluate factors associated with treatment failure have considered the slow evolution of the disease and multiple health state transitions following the use of antiretrovirals. In this article we study factors associated with the progression between different stages of the disease, focusing on therapy adherence using a sample of 722 HIV+ patients followed up for 3 years. States were defined using the following classifications of the CD4 cell count: s1 (CD4 ≥ 500); s2 (350 ≤ CD4 < 500); and s3 (CD4 < 350). The transitions between states were modeled using multi-state models. Antiretroviral therapy adherence and disease duration were associated with transitions between immune states during follow-up. Low adherence increased the hazard ratio of a transition between s1 to s2 and intermediate adherence increased the hazard ratio of a transition between s2 to s3. On the other hand, older age and disease duration between two and four years are protective factors for AIDS progression. Multi-state modeling is a powerful approach for studying chronic diseases and estimating factors associated with transitions between each stage of progression, thus enabling the use of more individualized and effective interventions.

Existen pocos estudios sobre el SIDA que evalúan factores asociados al fallo terapéutico, consideran su evolución lenta, con el pasaje por múltiples estados de salud, consecuencia del uso de antirretrovirales. En ese artículo se estudiaron factores asociados a la progresión entre estados inmunes, enfocando adhesión, en 722 pacientes VIH+ acompañados durante 3 años. El desenlace fue el cómputo de células CD4, clasificado en s1 (CD4 ≥ 500), s2 (350 ≤ CD4 < 500) y s3 (CD4 < 350). Las transiciones entre estados se modelaron por modelos multi-estado. La adhesión a la terapia antirretroviral y el tiempo de enfermedad están asociados diferentemente al cambio del estado inmune vivido por el paciente. Baja adhesión a la terapia aumentó el riesgo de s1→s2 y una adhesión intermedia aumentó de un s2→s3. Por otro lado, edades elevadas y tiempo de enfermedad de 2 a 4 años se presentan como factores de protección en la progresión del SIDA. El modelo multi-estado es un enfoque poderoso en el estudio de enfermedades crónicas, por estimar los factores asociados a cada etapa de la evolución de enfermedades crónicas, posibilitando la adopción de intervenciones más individualizadas y eficaces.

A presente nota pesquisa demonstra que o uso das informações de receituário ou prescrição médica tem fundamental valor para a compreensão das correlações da dinâmica da resistência bacteriana comunitária. Além disso, a análise dos dados gerada pode ajudar a estabelecer medidas e políticas de saúde pública mais adequadas para o controle e a otimização do consumo de antimicrobianos. Para isso, o artigo usa como base o modelo lógico desenvolvido pelo Projeto EUREQA voltado para aquisição, classificação, interpretação e análise das informações relacionadas à prescrição dos antimicrobianos de uso oral.

This study demonstrates that the use of information from medical prescriptions is essential for understanding the dynamics of community bacterial resistance. The resulting analysis can also influence and help establish more adequate public health policies on the control and optimization of antimicrobial use. The article demonstrates the use of a logical model developed by the EUREQA project for acquisition, classification, interpretation, and analysis of data from prescriptions for oral antimicrobial use.

A presente nota pesquisa demonstra que o uso das informações de receituário ou prescrição médica tem fundamental valor para a compreensão das correlações da dinâmica da resistência bacteriana comunitária. Além disso, a análise dos dados gerada pode ajudar a estabelecer medidas e políticas de saúde pública mais adequadas para o controle e a otimização do consumo de antimicrobianos. Para isso, o artigo usa como base o modelo lógico desenvolvido pelo Projeto EUREQA voltado para aquisição, classificação, interpretação e análise das informações relacionadas à prescrição dos antimicrobianos de uso oral.

This study demonstrates that the use of information from medical prescriptions is essential for understanding the dynamics of community bacterial resistance. The resulting analysis can also influence and help establish more adequate public health policies on the control and optimization of antimicrobial use. The article demonstrates the use of a logical model developed by the EUREQA project for acquisition, classification, interpretation, and analysis of data from prescriptions for oral antimicrobial use.