Resumo Objetivo: Analisar a associação entre multimorbidade e uso de serviços de saúde em uma população diagnosticada com covid-19, no Sul do Brasil. Métodos: Estudo transversal, utilizando-se dados de um estudo longitudinal realizado na cidade de Rio Grande, estado do Rio Grande do Sul, Brasil, em 2021, com todos os indivíduos adultos diagnosticados com covid-19; análises descritivas foram realizadas e apresentadas como proporções com intervalos de confiança de 95% (IC95%); a regressão de Poisson foi realizada e relatada como razão de prevalências (RP), para avaliar a associação entre multimorbidade e utilização de serviços de saúde. Resultados: Dos 2.919 participantes, 40,4% apresentavam multimorbidade (≥ 2 doenças); os resultados ajustados mostraram que indivíduos com multimorbidade (3 ou mais doenças) apresentaram maior probabilidade de utilização da maioria dos serviços avaliados (RP = 3,21; IC95% 1,40;7,37) em unidades de pronto-socorro. Conclusão: A multimorbidade esteve associada à utilização de diferentes tipos de serviços de saúde.

Abstract Objective: To assess association between multimorbidity and use of health services in a population diagnosed with COVID-19, in southern Brazil. Methods: This was a cross-sectional study with data from a longitudinal study carried out in the city of Rio Grande, Rio Grande do Sul, Brazil, in 2021 with all adult individuals diagnosed with COVID-19; descriptive analyses were performed and presented as proportions with 95% confidence intervals (95%CI); Poisson regression was performed and reported as prevalence ratios (PR) in order to assess association between multimorbidity (3 or more diseases) and healthcare service use. Results: In total, 2,919 participants were included, of which 40.4% had multimorbidity (≥ 2 diseases); the adjusted results showed that individuals with multimorbidity were more likely to use most of the services assessed, PR = 3.21 (95%CI 1.40;7.37), for Emergency Rooms. Conclusion: Multimorbidity was associated with using different types of health services.

Resumen Objetivo: Analizar la asociación entre multimorbilidad y uso de servicios de salud en una población diagnosticada con COVID-19, en el Sur de Brasil. Métodos: Estudio transversal con datos de un estudio longitudinal realizado en la ciudad de Río Grande, Rio Grande do Sul, Brasil, en el año 2021, con todos los individuos adultos diagnosticados con COVID-19; se realizaron análisis descriptivos y se presentaron como proporciones con intervalos de confianza del 95% (IC95%); se realizó una regresión de Poisson y se informó como razón de prevalencia (PR). Resultados: En total se incluyeron 2.919 participantes, de los cuales el 40,4% presentaba multimorbilidad (≥ 2 doenças); los resultados ajustados mostraron que los individuos con multimorbilidad tenían mayor probabilidad de utilizar la mayoría de los servicios evaluados, RP = 3,21 (IC95% 1,40;7,37) para unidades Primeros auxilios. Conclusión: La multimorbilidad se asoció con el uso de diferentes tipos de servicios de salud.

RESUMO Objetivo: Descrever os resultados iniciais da linha de base de um estudo de base populacional, bem como um protocolo para avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, com o objetivo de predizer a demanda de serviços de urgência e emergência em uma amostra representativa de adultos da zona urbana de Pelotas, no Sul do Brasil. Métodos: O estudo intitula-se “Emergency department use and Artificial Intelligence in PELOTAS (RS) (EAI PELOTAS)” (https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/). Entre setembro e dezembro de 2021, foi realizada uma linha de base com os participantes. Está previsto um acompanhamento após 12 meses para avaliar a utilização de serviços de urgência e emergência no último ano. Em seguida, serão testados algoritmos de machine learning para predizer a utilização de serviços de urgência e emergência no período de um ano. Resultados: No total, 5.722 participantes responderam à pesquisa, a maioria do sexo feminino (66,8%), com idade média de 50,3 anos. O número médio de pessoas no domicílio foi de 2,6. A maioria da amostra tem cor da pele branca e ensino fundamental incompleto ou menos. Cerca de 30% da amostra estava com obesidade, 14% com diabetes e 39% eram hipertensos. Conclusão: O presente trabalho apresentou um protocolo descrevendo as etapas que foram e serão tomadas para a produção de um modelo capaz de prever a demanda por serviços de urgência e emergência em um ano entre moradores de Pelotas, no estado do Rio Grande do Sul.

RESUMO Objetivo: To describe the initial baseline results of a population-based study, as well as a protocol in order to evaluate the performance of different machine learning algorithms with the objective of predicting the demand for urgent and emergency services in a representative sample of adults from the urban area of Pelotas, Southern Brazil. Methods: The study is entitled “Emergency department use and Artificial Intelligence in PELOTAS (RS) (EAI PELOTAS)” (https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/). Between September and December 2021, a baseline was carried out with participants. A follow-up was planned to be conducted after 12 months in order to assess the use of urgent and emergency services in the last year. Afterwards, machine learning algorithms will be tested to predict the use of urgent and emergency services over one year. Results: In total, 5,722 participants answered the survey, mostly females (66.8%), with an average age of 50.3 years. The mean number of household people was 2.6. Most of the sample has white skin color and incomplete elementary school or less. Around 30% of the sample has obesity, 14% diabetes, and 39% hypertension. Conclusion: The present paper presented a protocol describing the steps that were and will be taken to produce a model capable of predicting the demand for urgent and emergency services in one year among residents of Pelotas, in Rio Grande do Sul state.

Resumen: La mayoría de los supervivientes de la COVID-19 relató síntomas persistentes tras la infección, también conocida como COVID largo. Brasil fue un epicentro de la pandemia de COVID-19, así, se espera una alta carga de COVID largo. El objetivo de este estudio fue identificar la prevalencia y los factores asociados con la COVID largo en adultos en el Sur de Brasil. Se analizaron datos de la cohorte PAMPA. Los participantes rellenaron un cuestionario en línea autoadministrado en junio de 2022. Solo se incluyeron los participantes que dieron positivo para COVID-19. La COVID largo fue definida como cualquier síntoma que persistió durante al menos tres meses tras la infección del SARS-CoV-2. Se utilizaron los modelos de regresión de Poisson con varianza robusta para identificar factores asociados con el COVID largo; se relataron los resultados como razón de prevalencia (RP) y sus respectivos intervalos de 95% confianza de 95% (IC95%). En total, se analizaron 1.001 participantes (el 77,4% mujeres, edad media [DP] = 38,3 [11,9] años). La prevalencia del COVID largo fue del 77,4% (IC95%: 74,7; 79,9). La probabilidad del COVID largo fue más alta en participantes no vacunados (RP = 1,23, IC95%: 1,06; 1,42), personas con condiciones crónicas (RP = 1,13, IC95%: 1,04; 1,24) y pacientes hospitalizados debido a la infección por COVID-19 (RP = 1,24, IC95%: 1,16; 1,32) en comparación con sus contrapartes. La prevalencia fue más alta en mujeres (RP = 1,21, IC95%: 1,09; 1,33) que en hombres. La actividad física se asoció con la probabilidad reducida de fatiga, complicaciones neurológicas, tos y dolor de cabeza como síntomas persistentes tras la infección por COVID-19. Tres de cada cuatro adultos en el Sur de Brasil han tenido COVID largo. Se deben priorizar las políticas públicas destinadas a reducir la carga del COVID largo, sobre todo en los grupos de mayor riesgo para esta condición.

Abstract: Most COVID-19 survivors have reported experiencing persistent symptoms after the infection - these types of cases are known as long COVID. Since Brazil was an epicenter of the COVID-19 pandemic, a high burden of long COVID is expected. This study aimed to identify the prevalence and factors associated with long COVID in adults in Southern Brazil, analyzing data from the PAMPA cohort. Participants filled out a self-reported online questionnaire in June 2022. This study only included subjects who tested positive for COVID-19. Long COVID was defined by any symptoms that persisted for at least three months after the SARS-CoV-2 infection. Poisson’s regression models with robust variance were used to identify factors associated with long COVID; and results were reported as prevalence ratios (PR) and respective 95% confidence intervals (95%CI). A total of 1,001 participants (77.4% women, mean age [SD] = 38.3 [11.9] years) were analyzed. The prevalence of long COVID among these patients was 77.4% (95%CI: 74.7; 79.9). The likelihood of long COVID was higher in unvaccinated participants (PR = 1.23, 95%CI: 1.06; 1.42), in those with chronic conditions (PR = 1.13, 95%CI: 1.04; 1.24), and in those who were hospitalized due to the COVID-19 infection (PR = 1.24, 95%CI: 1.16; 1.32). This prevalence was also higher in women (PR = 1.21, 95%CI: 1.09; 1.33) than in men. Physical activity was associated with a reduced likelihood of fatigue, neurological complications, coughing, and headaches as persistent symptoms after a COVID-19 infection. It was found that three out of four adults in Southern Brazil experienced long COVID. Public policies aiming to reduce the burden of long COVID must be prioritized, especially in groups that are at higher risk of developing this harmful condition.

Resumo: A maior parte dos sobreviventes da COVID-19 relatou sintomas persistentes após a infecção, também conhecida como COVID longa. O Brasil foi um epicentro da pandemia de COVID-19, logo, espera-se uma alta carga de COVID longa. Este estudo teve como objetivo identificar a prevalência e os fatores associados à COVID longa em adultos no Sul do Brasil. Foram analisados dados da coorte PAMPA. Os participantes preencheram um questionário online autoaplicável em junho de 2022. Foram incluídos apenas os participantes que testaram positivo para COVID-19. A COVID longa foi definida como qualquer sintoma que persistiu por pelo menos três meses após a infecção do SARS-CoV-2. Os modelos de regressão de Poisson com variância robusta foram usados para identificar fatores associados à COVID longa; os resultados foram relatados como razão de prevalência (RP) e seus respectivos intervalos de 95% de confiança (IC95%). Ao todo, 1.001 participantes (77,4% mulheres, idade média [DP] = 38,3 [11,9] anos) foram analisados. A prevalência da COVID longa foi de 77,4% (IC95%: 74,7; 79,9). A probabilidade da COVID longa foi maior em participantes não vacinados (RP = 1,23, IC95%: 1,06; 1,42), pessoas com condições crônicas (RP = 1,13, IC95%: 1,04; 1,24), e pacientes hospitalizados devido à infecção por COVID-19 (RP = 1,24, IC95%: 1,16; 1,32) em comparação com as contrapartes. A prevalência foi maior em mulheres (RP = 1,21, IC95%: 1,09; 1,33) do que em homens. A atividade física foi associada à probabilidade reduzida de fadiga, complicações neurológicas, tosse e dor de cabeça como sintomas persistentes após a infecção por COVID-19. Três em cada quatro adultos no Sul do Brasil tiveram COVID longa. Políticas públicas que visem reduzir a carga da covid longa devem ser priorizadas, especialmente nos grupos de maior risco desta condição.

RESUMO Objetivo: To describe the initial baseline results of a population-based study, as well as a protocol in order to evaluate the performance of different machine learning algorithms with the objective of predicting the demand for urgent and emergency services in a representative sample of adults from the urban area of Pelotas, Southern Brazil. Methods: The study is entitled “Emergency department use and Artificial Intelligence in PELOTAS (RS) (EAI PELOTAS)” (https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/). Between September and December 2021, a baseline was carried out with participants. A follow-up was planned to be conducted after 12 months in order to assess the use of urgent and emergency services in the last year. Afterwards, machine learning algorithms will be tested to predict the use of urgent and emergency services over one year. Results: In total, 5,722 participants answered the survey, mostly females (66.8%), with an average age of 50.3 years. The mean number of household people was 2.6. Most of the sample has white skin color and incomplete elementary school or less. Around 30% of the sample has obesity, 14% diabetes, and 39% hypertension. Conclusion: The present paper presented a protocol describing the steps that were and will be taken to produce a model capable of predicting the demand for urgent and emergency services in one year among residents of Pelotas, in Rio Grande do Sul state.

RESUMO Objetivo: Descrever os resultados iniciais da linha de base de um estudo de base populacional, bem como um protocolo para avaliar o desempenho de diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, com o objetivo de predizer a demanda de serviços de urgência e emergência em uma amostra representativa de adultos da zona urbana de Pelotas, no Sul do Brasil. Métodos: O estudo intitula-se “Emergency department use and Artificial Intelligence in PELOTAS (RS) (EAI PELOTAS)” (https://wp.ufpel.edu.br/eaipelotas/). Entre setembro e dezembro de 2021, foi realizada uma linha de base com os participantes. Está previsto um acompanhamento após 12 meses para avaliar a utilização de serviços de urgência e emergência no último ano. Em seguida, serão testados algoritmos de machine learning para predizer a utilização de serviços de urgência e emergência no período de um ano. Resultados: No total, 5.722 participantes responderam à pesquisa, a maioria do sexo feminino (66,8%), com idade média de 50,3 anos. O número médio de pessoas no domicílio foi de 2,6. A maioria da amostra tem cor da pele branca e ensino fundamental incompleto ou menos. Cerca de 30% da amostra estava com obesidade, 14% com diabetes e 39% eram hipertensos. Conclusão: O presente trabalho apresentou um protocolo descrevendo as etapas que foram e serão tomadas para a produção de um modelo capaz de prever a demanda por serviços de urgência e emergência em um ano entre moradores de Pelotas, no estado do Rio Grande do Sul.

ABSTRACT. Population-level studies investigating the incidence of memory complaints during the COVID-19 pandemic are scarce. Objective: This study aimed to examine the incidence of memory complaints over 15 months during the COVID-19 pandemic in adults from Southern Brazil. Methods: Data from the PAMPA (Prospective Study about Mental and Physical Health in Adults) cohort, a longitudinal study with adults residing in Southern Brazil, were analyzed. An online-based, self-administered questionnaire was used to assess self-rated memory. Participants rated their memories as excellent, very good, good, fair, or poor. Incident memory complaints were defined as worse memory perception from baseline to follow-up. Cox proportional hazard models were used to identify factors associated with the increased risk of memory complaints. Results: During follow-up, a cumulative incidence of 57.6% for memory complaints was observed. Female sex (hazard ratio [HR] 1.49; 95% confidence intervals [CI] 1.16–1.94), lack of access to prescribed medicine (HR: 1.54; 95%CI 1.06–2.23), and worsened anxiety symptoms (HR: 1.81; 95%CI 1.49–2.21) were associated with an increased risk of memory complaints. Regular practice of physical activity was associated with a reduced risk of memory complaints (HR: 0.65; 95%CI 0.57–0.74). Conclusion: Since the COVID-19 pandemic, 6 in 10 adults in Southern Brazil have developed memory complaints. Factors including sex and lack of medications increased the risk of incident memory complaints. Physical activity reduced the risk of incident memory complaints during the COVID-19 pandemic.

RESUMO. Estudos em nível populacional que investiguem a incidência de queixa na memória durante a pandemia de COVID-19 são escassos. Objetivo: Nosso objetivo foi examinar a incidência de queixa na memória, ao longo de 15 meses durante a pandemia de COVID-19, em adultos do Sul do Brasil. Métodos: Foram analisados dados da coorte Estudo Prospectivo sobre Saúde Mental e Física em Adultos (PAMPA), um estudo longitudinal com adultos residentes no Sul do Brasil. Um questionário autoadministrado online foi usado para avaliar a memória autorreferida. Os participantes classificaram sua memória como excelente, muito boa, boa, regular ou ruim. A queixa na memória incidente foi definida como pior percepção de memória desde a linha de base até o acompanhamento. Modelos de risco proporcional de Cox foram usados para identificar fatores associados ao aumento do risco de queixa na memória incidente. Resultados: Durante o seguimento, observou-se incidência cumulativa de 57,6% para queixa na memória. Sexo feminino (hazard ratio — HR 1,49; intervalo de confiança — IC 95% 1,16–1,94), falta de acesso ao medicamento prescrito (HR: 1,54; IC95% 1,06–2,23) e sintomas de ansiedade (HR: 1,81; IC95% 1,49–2,21) foram associados a risco aumentado de queixa na memória incidente. A prática regular de atividade física foi vista como fator protetor (HR: 0,65; IC95% 0,57–0,74). Conclusões: Desde a pandemia de COVID-19, seis em cada dez adultos no Sul do Brasil desenvolveram queixa na memória. Fatores como sexo e falta de medicamentos aumentaram o risco de queixa na memória incidente. A atividade física reduziu o risco de queixa na memória incidente durante a pandemia de COVID-19.

Abstract: Most COVID-19 survivors have reported experiencing persistent symptoms after the infection - these types of cases are known as long COVID. Since Brazil was an epicenter of the COVID-19 pandemic, a high burden of long COVID is expected. This study aimed to identify the prevalence and factors associated with long COVID in adults in Southern Brazil, analyzing data from the PAMPA cohort. Participants filled out a self-reported online questionnaire in June 2022. This study only included subjects who tested positive for COVID-19. Long COVID was defined by any symptoms that persisted for at least three months after the SARS-CoV-2 infection. Poisson’s regression models with robust variance were used to identify factors associated with long COVID; and results were reported as prevalence ratios (PR) and respective 95% confidence intervals (95%CI). A total of 1,001 participants (77.4% women, mean age [SD] = 38.3 [11.9] years) were analyzed. The prevalence of long COVID among these patients was 77.4% (95%CI: 74.7; 79.9). The likelihood of long COVID was higher in unvaccinated participants (PR = 1.23, 95%CI: 1.06; 1.42), in those with chronic conditions (PR = 1.13, 95%CI: 1.04; 1.24), and in those who were hospitalized due to the COVID-19 infection (PR = 1.24, 95%CI: 1.16; 1.32). This prevalence was also higher in women (PR = 1.21, 95%CI: 1.09; 1.33) than in men. Physical activity was associated with a reduced likelihood of fatigue, neurological complications, coughing, and headaches as persistent symptoms after a COVID-19 infection. It was found that three out of four adults in Southern Brazil experienced long COVID. Public policies aiming to reduce the burden of long COVID must be prioritized, especially in groups that are at higher risk of developing this harmful condition.

Resumen: La mayoría de los supervivientes de la COVID-19 relató síntomas persistentes tras la infección, también conocida como COVID largo. Brasil fue un epicentro de la pandemia de COVID-19, así, se espera una alta carga de COVID largo. El objetivo de este estudio fue identificar la prevalencia y los factores asociados con la COVID largo en adultos en el Sur de Brasil. Se analizaron datos de la cohorte PAMPA. Los participantes rellenaron un cuestionario en línea autoadministrado en junio de 2022. Solo se incluyeron los participantes que dieron positivo para COVID-19. La COVID largo fue definida como cualquier síntoma que persistió durante al menos tres meses tras la infección del SARS-CoV-2. Se utilizaron los modelos de regresión de Poisson con varianza robusta para identificar factores asociados con el COVID largo; se relataron los resultados como razón de prevalencia (RP) y sus respectivos intervalos de 95% confianza de 95% (IC95%). En total, se analizaron 1.001 participantes (el 77,4% mujeres, edad media [DP] = 38,3 [11,9] años). La prevalencia del COVID largo fue del 77,4% (IC95%: 74,7; 79,9). La probabilidad del COVID largo fue más alta en participantes no vacunados (RP = 1,23, IC95%: 1,06; 1,42), personas con condiciones crónicas (RP = 1,13, IC95%: 1,04; 1,24) y pacientes hospitalizados debido a la infección por COVID-19 (RP = 1,24, IC95%: 1,16; 1,32) en comparación con sus contrapartes. La prevalencia fue más alta en mujeres (RP = 1,21, IC95%: 1,09; 1,33) que en hombres. La actividad física se asoció con la probabilidad reducida de fatiga, complicaciones neurológicas, tos y dolor de cabeza como síntomas persistentes tras la infección por COVID-19. Tres de cada cuatro adultos en el Sur de Brasil han tenido COVID largo. Se deben priorizar las políticas públicas destinadas a reducir la carga del COVID largo, sobre todo en los grupos de mayor riesgo para esta condición.

Resumo: A maior parte dos sobreviventes da COVID-19 relatou sintomas persistentes após a infecção, também conhecida como COVID longa. O Brasil foi um epicentro da pandemia de COVID-19, logo, espera-se uma alta carga de COVID longa. Este estudo teve como objetivo identificar a prevalência e os fatores associados à COVID longa em adultos no Sul do Brasil. Foram analisados dados da coorte PAMPA. Os participantes preencheram um questionário online autoaplicável em junho de 2022. Foram incluídos apenas os participantes que testaram positivo para COVID-19. A COVID longa foi definida como qualquer sintoma que persistiu por pelo menos três meses após a infecção do SARS-CoV-2. Os modelos de regressão de Poisson com variância robusta foram usados para identificar fatores associados à COVID longa; os resultados foram relatados como razão de prevalência (RP) e seus respectivos intervalos de 95% de confiança (IC95%). Ao todo, 1.001 participantes (77,4% mulheres, idade média [DP] = 38,3 [11,9] anos) foram analisados. A prevalência da COVID longa foi de 77,4% (IC95%: 74,7; 79,9). A probabilidade da COVID longa foi maior em participantes não vacinados (RP = 1,23, IC95%: 1,06; 1,42), pessoas com condições crônicas (RP = 1,13, IC95%: 1,04; 1,24), e pacientes hospitalizados devido à infecção por COVID-19 (RP = 1,24, IC95%: 1,16; 1,32) em comparação com as contrapartes. A prevalência foi maior em mulheres (RP = 1,21, IC95%: 1,09; 1,33) do que em homens. A atividade física foi associada à probabilidade reduzida de fadiga, complicações neurológicas, tosse e dor de cabeça como sintomas persistentes após a infecção por COVID-19. Três em cada quatro adultos no Sul do Brasil tiveram COVID longa. Políticas públicas que visem reduzir a carga da covid longa devem ser priorizadas, especialmente nos grupos de maior risco desta condição.

ABSTRACT BACKGROUND: Due to the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, access to healthcare services may have become difficult, which may have led to an increase in chronic diseases and multimorbidity. OBJECTIVES: To assess the incidence of multimorbidity and its associated factors among adults living in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. DESIGN AND SETTING: Cohort study conducted in Rio Grande do Sul, Brazil. METHODS: We included data from the two waves of the Prospective Study About Mental and Physical Health (PAMPA). Data were collected via online questionnaires between June and July 2020 (wave 1) and between December 2020 and January 2021 (wave 2). Multimorbidity was defined as the presence of two or more diagnosed medical conditions. RESULTS: In total, 516 individuals were included, among whom 27.1% (95% confidence interval, CI: 23.5-31.1) developed multimorbidity from wave 1 to 2. In adjusted regression models, female sex (hazard ratio, HR: 1.97; 95% CI: 1.19-3.24), middle-aged adults (31-59 years) (HR: 1.78; 95% CI: 1.18-2.70) and older adults (60 or over) (HR: 2.41; 95% CI: 1.25-4.61) showed higher risk of multimorbidity. Back pain (19.4%), high cholesterol (13.3%) and depression (12.2%) were the medical conditions with the highest proportions reported by the participants during wave 2. CONCLUSION: The incidence of multimorbidity during a six-month period during the COVID-19 pandemic was 27.1% in the state of Rio Grande do Sul, Brazil.

ABSTRACT OBJECTIVES To estimate prevalence and factors associated with major depressive episode (MDE), emphasizing occupational aspects, in workers of a public teaching hospital that is a reference for Covid-19 treatment. METHODS A cross-sectional study was carried out between October and December 2020, after the first peak of the pandemic, interviewing 1,155 workers. The prevalence of MDE was estimated using the Patient Health Questionnaire (PHQ-9) algorithm. Multivariate hierarchical analysis was conducted using Poisson regression to assess associated factors. RESULTS MDE prevalence was 15.3% (95%CI: 13.3–17.5) and was higher among young, white and female workers, those with a family history of depression, resident professionals, nursing professionals, workers who were exposed to three or more situations of moral dilemma, and those who had to put off a physiological need until later. Having a risk factor for Covid-19, being a smoker and being physically inactive were also positively associated with MDE. CONCLUSIONS The study points to the considerable prevalence of MDE among tertiary health care workers; reviewing work processes is essential to reduce occupational stress and minimize the effects of the pandemic on mental health, preventing those problems from becoming chronic.

ABSTRACT OBJECTIVES To estimate prevalence and factors associated with major depressive episode (MDE), emphasizing occupational aspects, in workers of a public teaching hospital that is a reference for Covid-19 treatment. METHODS A cross-sectional study was carried out between October and December 2020, after the first peak of the pandemic, interviewing 1,155 workers. The prevalence of MDE was estimated using the Patient Health Questionnaire (PHQ-9) algorithm. Multivariate hierarchical analysis was conducted using Poisson regression to assess associated factors. RESULTS MDE prevalence was 15.3% (95%CI: 13.3–17.5) and was higher among young, white and female workers, those with a family history of depression, resident professionals, nursing professionals, workers who were exposed to three or more situations of moral dilemma, and those who had to put off a physiological need until later. Having a risk factor for Covid-19, being a smoker and being physically inactive were also positively associated with MDE. CONCLUSIONS The study points to the considerable prevalence of MDE among tertiary health care workers; reviewing work processes is essential to reduce occupational stress and minimize the effects of the pandemic on mental health, preventing those problems from becoming chronic.

RESUMO Objetivo: Este estudo teve como objetivo analisar a existência de associação entre o número de complicações clínicas por COVID-19 autorreferidas e as características biopsicossociais de pessoas acometidas em um município brasileiro. Métodos: Tratou-se de um estudo transversal (primeira visita de seguimento), aninhado em uma coorte com 217 casos confirmados de COVID-19, entrevistados de janeiro a outubro de 2021, durante visitas domiciliares, em um município ao sul de Minas Gerais, Brasil. Foi utilizado um questionário estruturado com o recurso KoboToolbox. Características sociodemográficas, clínicas (comorbidades), qualidade de vida, estresse pós-traumático, ansiedade, depressão e apoio social compuseram o elenco de variáveis independentes. A variável dependente foi expressa pelo número de complicações clínicas autorreferidas decorrentes da COVID-19. Para as análises, utilizou-se técnica de regressão linear multivariada. Resultados: Os participantes referiram múltiplas complicações clínicas por COVID-19. Em 94,6% dos casos houve “quatro ou mais” complicações relatadas. Ter hipertensão arterial prévia esteve associado a maior número de complicações pós-infecção pelo SARS-CoV-2, enquanto ter um cuidador e apresentar estresse pós-traumático se associaram a menor número de complicações por COVID-19. Conclusão: Depreende-se que o caráter multissistêmico das multicomplicações por COVID-19 e que as associações identificadas reforçam a necessidade de uma abordagem integral às pessoas acometidas, bem como de estudos que acompanhem os efeitos da doença sobre as demandas dos sistemas de saúde, a fim de melhor compreendê-los e melhor enfrentá-los.

ABSTRACT Objective: This study aimed to analyze the existence of an association between the biopsychosocial profile of people affected and the number of self-reported clinical complications from COVID-19 in a Brazilian city. Methods: This is a cross-sectional (baseline) study, nested in a cohort study, carried out with 217 confirmed cases of COVID-19, interviewed from January to October 2021, during home visits, in a city in the south of Minas Gerais, Brazil. A structured questionnaire with the KoboToolbox resource was used. The independent variables were sociodemographic and clinical profile (comorbidities), quality of life, post-traumatic stress, anxiety, depression, and social support. The dependent variable was the number of self-reported clinical complications from COVID-19. The multivariate linear regression technique was adopted for the analyses. Results: The participants reported multiple clinical complications from COVID-19. There were “four or more” complications in 94.6% of the cases. Having a history of high blood pressure was associated with more complications post-SARS-CoV-2 infection, whereas having a caregiver and presenting with post-traumatic stress were associated with fewer COVID-19 complications. Conclusion: The multisystemic nature of the complications caused by COVID-19 and the associations identified emphasizes the need for an integrated approach to patients and for studies that monitor the effects of the disease on the demands placed on health systems, aiming to better understand and address them.

ABSTRACT Objective: This study aimed to analyze the existence of an association between the biopsychosocial profile of people affected and the number of self-reported clinical complications from COVID-19 in a Brazilian city. Methods: This is a cross-sectional (baseline) study, nested in a cohort study, carried out with 217 confirmed cases of COVID-19, interviewed from January to October 2021, during home visits, in a city in the south of Minas Gerais, Brazil. A structured questionnaire with the KoboToolbox resource was used. The independent variables were sociodemographic and clinical profile (comorbidities), quality of life, post-traumatic stress, anxiety, depression, and social support. The dependent variable was the number of self-reported clinical complications from COVID-19. The multivariate linear regression technique was adopted for the analyses. Results: The participants reported multiple clinical complications from COVID-19. There were “four or more” complications in 94.6% of the cases. Having a history of high blood pressure was associated with more complications post-SARS-CoV-2 infection, whereas having a caregiver and presenting with post-traumatic stress were associated with fewer COVID-19 complications. Conclusion: The multisystemic nature of the complications caused by COVID-19 and the associations identified emphasizes the need for an integrated approach to patients and for studies that monitor the effects of the disease on the demands placed on health systems, aiming to better understand and address them.

RESUMO Objetivo: Este estudo teve como objetivo analisar a existência de associação entre o número de complicações clínicas por COVID-19 autorreferidas e as características biopsicossociais de pessoas acometidas em um município brasileiro. Métodos: Tratou-se de um estudo transversal (primeira visita de seguimento), aninhado em uma coorte com 217 casos confirmados de COVID-19, entrevistados de janeiro a outubro de 2021, durante visitas domiciliares, em um município ao sul de Minas Gerais, Brasil. Foi utilizado um questionário estruturado com o recurso KoboToolbox. Características sociodemográficas, clínicas (comorbidades), qualidade de vida, estresse pós-traumático, ansiedade, depressão e apoio social compuseram o elenco de variáveis independentes. A variável dependente foi expressa pelo número de complicações clínicas autorreferidas decorrentes da COVID-19. Para as análises, utilizou-se técnica de regressão linear multivariada. Resultados: Os participantes referiram múltiplas complicações clínicas por COVID-19. Em 94,6% dos casos houve “quatro ou mais” complicações relatadas. Ter hipertensão arterial prévia esteve associado a maior número de complicações pós-infecção pelo SARS-CoV-2, enquanto ter um cuidador e apresentar estresse pós-traumático se associaram a menor número de complicações por COVID-19. Conclusão: Depreende-se que o caráter multissistêmico das multicomplicações por COVID-19 e que as associações identificadas reforçam a necessidade de uma abordagem integral às pessoas acometidas, bem como de estudos que acompanhem os efeitos da doença sobre as demandas dos sistemas de saúde, a fim de melhor compreendê-los e melhor enfrentá-los.

Objective The objectives of this study were: 1) to estimate the prevalence of multimorbidity in 2013 and 2019 in adults aged 20 to 59 years; 2) assess inequalities in the prevalence of multimorbidity in 2013 and 2019 according to educational level. Methods We used data from two cross-sectional surveys from the Brazilian National Health Survey (PNS) in 2013 and 2019. Multimorbidity was assessed from 14 lifetime self-reported morbidities (except back problems) and defined using the cutoff point of ≥ 2 diseases. The prevalence of multimorbidity and individual morbidities were described according to sex, age, skin color, and education. For education, crude, and relative inequalities in prevalence of multimorbidity were calculated using the Slope Index of Inequality (SII) and the Concentration Index (CIX), respectively. Results The prevalence of multimorbidity increased from 18.7% (95%: CI 18.0-19.3) in 2013 to 22.3% (95%: CI 21.7-22.9) in 2019, being higher among women and adults between 30-59 years. Asthma/bronchitis, depression, and back problems were the conditions that increased the most in the study period. Absolute and relative inequalities by education status were observed in the study period, with worse multimorbidity profiles among the less educated. Conclusion The prevalence of multimorbidity increased between 2013 and 2019. Inequalities in the prevalence of multimorbidity were observed according to educational level.

Objetivos Os objetivos do presente estudo foram: 1) estimar a prevalência de multimorbidade nos anos de 2013 e 2019 em adultos de 18 a 59 anos; 2) avaliar as desigualdades na prevalência de multimorbidade em 2013 e 2019 de acordo com escolaridade. Métodos Foram utilizados dados de dois inquéritos transversais da Pesquisa Nacional de Saúde (PNS) de 2013 e 2019. A multimorbidade foi avaliada a partir de 14 morbidades autorreferidas a partir de diagnóstico médico na vida (exceto problema na coluna) e definida usando o ponto de corte de ≥ 2 doenças. As prevalências de multimorbidade e morbidades individuais foram descritas de acordo com sexo, idade, cor da pele e escolaridade. Desigualdades brutas e relativas nas prevalências conforme escolaridade foram calculadas utilizando o Slope Index of Inequality (SII) e o Concentration Index (CIX), respectivamente. Resultados A prevalência de multimorbidade aumentou de 18,7% (IC 95%: 18,0-19,3) em 2013 para 22,3% (IC 95%: 21,7-22,9) em 2019, sendo maior entre mulheres e adultos entre 30-59 anos em ambos os períodos. Asma/bronquite, depressão e problemas na coluna foram as condições que mais aumentaram no período. Desigualdades absolutas e relativas foram observadas, com prevalências superiores entre os menos escolarizados e sem diferença entre os anos. Conclusões A prevalência de multimorbidade aumentou no período entre 2013 e 2019. Desigualdades na prevalência de multimorbidade foram observadas de acordo com escolaridade.

RESUMO: Objetivo: Os serviços de emergência são fundamentais na organização da rede de atenção à saúde. Não obstante, apresentam diferentes dificuldades para seu funcionamento. Entre essas, destaca-se a superlotação dos serviços, a qual, em boa medida, é explicada pelo uso inadequado do serviço e reutilização frequente por parte de usuários. Apesar do conhecimento dessa situação, as informações sobre a temática são escassas no Brasil, ainda mais as relacionadas ao acompanhamento longitudinal dos usuários. Assim, este projeto objetiva avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de machine learning para estimar o uso inapropriado e a reutilização dos serviços de emergência e a mortalidade. Métodos: Para isso, será realizado um estudo no município de Pelotas, Rio Grande do Sul, com um pouco mais de cinco mil usuários do pronto socorro municipal. Resultados: Caso o estudo seja bem-sucedido, será disponibilizado um algoritmo com potencial para ser usado na prática clínica para auxiliar profissionais de saúde na tomada de decisão no contexto hospitalar. Diferentes estratégias de difusão dos conhecimentos serão utilizadas para aumentar a capacidade do estudo de produzir inovações para a organização do sistema e serviços de saúde. Conclusão: Um modelo preditivo de alto desempenho pode auxiliar na tomada de decisão nos serviços de emergência, melhorando a qualidade do atendimento.

ABSTRACT: Objective: Emergency services are essential to the organization of the health care system. Nevertheless, they face different operational difficulties, including overcrowded services, largely explained by their inappropriate use and the repeated visits from users. Although a known situation, information on the theme is scarce in Brazil, particularly regarding longitudinal user monitoring. Thus, this project aims to evaluate the predictive performance of different machine learning algorithms to estimate the inappropriate and repeated use of emergency services and mortality. Methods: To that end, a study will be conducted in the municipality of Pelotas, Rio Grande do Sul, with around five thousand users of the municipal emergency department. Results: If the study is successful, we will provide an algorithm that could be used in clinical practice to assist health professionals in decision-making within hospitals. Different knowledge dissemination strategies will be used to increase the capacity of the study to produce innovations for the organization of the health system and services. Conclusion: A high performance predictive model may be able to help decisionmaking in the emergency services, improving quality of care.

RESUMO: Objetivo: Os serviços de emergência são fundamentais na organização da rede de atenção à saúde. Não obstante, apresentam diferentes dificuldades para seu funcionamento. Entre essas, destaca-se a superlotação dos serviços, a qual, em boa medida, é explicada pelo uso inadequado do serviço e reutilização frequente por parte de usuários. Apesar do conhecimento dessa situação, as informações sobre a temática são escassas no Brasil, ainda mais as relacionadas ao acompanhamento longitudinal dos usuários. Assim, este projeto objetiva avaliar a performance preditiva de diferentes algoritmos de machine learning para estimar o uso inapropriado e a reutilização dos serviços de emergência e a mortalidade. Métodos: Para isso, será realizado um estudo no município de Pelotas, Rio Grande do Sul, com um pouco mais de cinco mil usuários do pronto socorro municipal. Resultados: Caso o estudo seja bem-sucedido, será disponibilizado um algoritmo com potencial para ser usado na prática clínica para auxiliar profissionais de saúde na tomada de decisão no contexto hospitalar. Diferentes estratégias de difusão dos conhecimentos serão utilizadas para aumentar a capacidade do estudo de produzir inovações para a organização do sistema e serviços de saúde. Conclusão: Um modelo preditivo de alto desempenho pode auxiliar na tomada de decisão nos serviços de emergência, melhorando a qualidade do atendimento.

ABSTRACT: Objective: Emergency services are essential to the organization of the health care system. Nevertheless, they face different operational difficulties, including overcrowded services, largely explained by their inappropriate use and the repeated visits from users. Although a known situation, information on the theme is scarce in Brazil, particularly regarding longitudinal user monitoring. Thus, this project aims to evaluate the predictive performance of different machine learning algorithms to estimate the inappropriate and repeated use of emergency services and mortality. Methods: To that end, a study will be conducted in the municipality of Pelotas, Rio Grande do Sul, with around five thousand users of the municipal emergency department. Results: If the study is successful, we will provide an algorithm that could be used in clinical practice to assist health professionals in decision-making within hospitals. Different knowledge dissemination strategies will be used to increase the capacity of the study to produce innovations for the organization of the health system and services. Conclusion: A high performance predictive model may be able to help decisionmaking in the emergency services, improving quality of care.

RESUMO: Objetivos: Os objetivos do presente estudo foram: 1) estimar a prevalência de multimorbidade nos anos de 2013 e 2019 em adultos de 18 a 59 anos; 2) avaliar as desigualdades na prevalência de multimorbidade em 2013 e 2019, de acordo com a escolaridade. Métodos: Foram utilizados dados de dois inquéritos transversais da Pesquisa Nacional de Saúde de 2013 e 2019. A multimorbidade foi avaliada a partir de 14 morbidades autorreferidas a partir de diagnóstico médico na vida (exceto problema na coluna) e definida usando-se o ponto de corte de ≥ 2 doenças. As prevalências de multimorbidade e morbidades individuais foram descritas de acordo com sexo, idade, cor da pele e escolaridade. Desigualdades brutas e relativas nas prevalências conforme a escolaridade foram calculadas utilizando-se o Slope Index of Inequality e o Concentration Index, respectivamente. Resultados: A prevalência de multimorbidade aumentou de 18,7% (IC95% 18,0–19,3), em 2013, para 22,3% (IC95% 21,7–22,9), em 2019, sendo maior entre mulheres e adultos entre 30 e 59 anos em ambos os períodos. Asma/bronquite, depressão e problemas na coluna foram as condições que mais aumentaram no período. Desigualdades absolutas e relativas foram observadas, com prevalências superiores entre os menos escolarizados e sem diferença entre os anos. Conclusões: A prevalência de multimorbidade aumentou no período de 2013 a 2019. Desigualdades na prevalência de multimorbidade foram observadas de acordo com a escolaridade.

ABSTRACT: Objective: The aims of this study were: 1) to estimate the prevalence of multimorbidity in 2013 and 2019 in adults aged 20–59 years; 2) to assess inequalities in the prevalence of multimorbidity in 2013 and 2019 according to educational level. Methods: Data from two cross-sectional surveys from the Brazilian National Health Survey in 2013 and 2019 were used. Multimorbidity was assessed from 14 lifetime self-reported morbidities (except back problems) and defined using the cutoff point of ≥2 diseases. The prevalence of multimorbidity and individual morbidities were described according to gender, age, skin color, and education. For education, crude, and relative inequalities in prevalence of multimorbidity were calculated using the Slope Index of Inequality and the Concentration Index, respectively. Results: The prevalence of multimorbidity increased from 18.7% (95%CI 18.0–19.3) in 2013 to 22.3% (95%CI 21.7–22.9) in 2019, being higher among women and adults between 30–59 years in both periods. Asthma/bronchitis, depression, and back problems were the conditions that increased the most in the study period. Absolute and relative inequalities by education status were observed in the study period, with worse multimorbidity profiles among the less educated. Conclusion: The prevalence of multimorbidity increased between 2013 and 2019. Inequalities in the prevalence of multimorbidity were observed according to educational level.