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Vol. 26. Issue S1.
(January 2022)
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Vol. 26. Issue S1.
(January 2022)
PI 045
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MUDANÇAS EM SÉRIES TEMPORAIS DE INCIDÊNCIA E MORTALIDADE POR COVID-19 NO ESTADO DE SÃO PAULO: UMA ANÁLISE DE “JOINPOINT REGRESSION”
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Micheli Pronunciate, Carlos Magno Castelo Branco Fortaleza
Faculdade de Medicina de Botucatu, Botucatu, SP, Brasil
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Introdução/Objetivo

Ao longo da pandemia de COVID-19, observou-se grande flutuação do número de casos e óbitos, causada por fatores tão díspares quanto medidas não farmacêuticas, introdução de variantes e estratégias de vacinação. O objetivo deste estudo foi analisar as grandes mudanças de tendência (joinpoints), utilizando ferramenta de análise de séries temporais complexas.

Métodos

Realizou-se estudo ecológico baseado em notificações de casos e mortes por COVID-19 no Estado de São Paulo entre 25/02/2020 e 30/09/2021. Considerando a população total do Estado, como denominador, esses casos foram submetidos a modelos lineares de “Joinpoint Regression”.

Resultados

A incidência acumulada de COVID-19 foi 9512,2 por 100.000 habitantes, com mortalidade agregada de 326,8 por 100.000 habitantes. Foram identificadas duas mudanças drásticas (joinpoints) de tendência de incidência, com aumento a partir do dia 04/12/2020 (mudança percentual diária [MPD] = 0,28%; p < 0,001) e redução após 01/04/2021 (MPD = -0,16; p < 0,001). Quanto à mortalidade, foram identificados três joinpoints: o primeiro em 01/07/2020 (revertendo uma tendência de aumento de MPD de 0,001% para -0,001%, ambas com p < 0,001); o segundo em 04/12/2020 (com novo aumento, MPD = 0,01%; p < 0,001); o terceiro em 15/04/2021, com nova tendência à redução (MPD = -0,002%; p < 0,001).

Conclusão

Após a emergência da COVID-19, uma redução de casos e óbitos, provavelmente devido às medidas não farmacêuticas, foi observada entre julho e dezembro de 2020. Um novo aumento, coincidente com a introdução da variante de preocupação gama (P1), só foi revertido em abril de 2021, após o avanço da vacinação no Estado.

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The Brazilian Journal of Infectious Diseases

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