Objective: To analyze the association between the characteristics of follow-up in health services and adherence to antihypertensive medication in patients with cardiovascular disease. Method: Analytical study carried out with 270 patients suffering from hypertension and hospitalized due to cardiovascular complications. Data collection occurred between November 2015 and April 2016, involving sociodemographic variables, presence of self-reported diabetes, accessibility and use of health services, blood pressure levels and medication adherence (analyzed through the Morisky–Green Test). Results: The rate of adherence to antihypertensive therapy was 63.0%. Enrollment in the Hiperdia program had no statistical significance to medication adherence. People who attended at least between 4 and 6 nursing consultations throughout the data collection period (p = 0.02) had better adherence. Conclusion: The study’s findings provide support for the reorientation of health services and their public policies towards improving adherence to antihypertensive therapeutics.

Resumo A distribuição geográfica da COVID-19 por meio de recursos de Sistemas de Informação Geográfica é pouco explorada. O objetivo foi analisar a distribuição de casos da COVID-19 e de leitos de terapia intensiva exclusivos para a doença no estado do Ceará, Brasil. Estudo ecológico, com distribuição geográfica do coeficiente de detecção de casos da doença em 184 municípios. Construíram-se mapas dos valores brutos e estimados (método bayesiano global e local), com cálculo do índice de Moran e utilização do “BoxMap” e “MoranMap” Os leitos foram distribuídos por meio de pontos geolocalizados. Estudaram-se 3.000 casos e 459 leitos. As maiores taxas encontram-se na capital Fortaleza, região metropolitana (RM) e ao sul dessa região. Há autocorrelação espacial positiva na taxa bayesiana local (I = 0,66). A distribuição dos leitos de terapia intensiva sobreposta ao “BoxMap” evidenciou aglomerados com padrão Alto-Alto apresentando número de leitos (capital, RM, porção noroeste); porém, há o mesmo padrão (extremo leste) e em áreas de transição com insuficiência de leito. O “MoranMap” evidenciou “clusters” estatisticamente significativos no estado. A interiorização da COVID-19 no Ceará demanda medidas de contingência voltadas à distribuição dos leitos de terapia intensiva específicos para casos de COVID19 para atender à demanda.

Objetivo: frente à divulgação do guia COVID-19 - Operational Planning Guidelines to Support Country Preparedness and Response, pela Organização Mundial da Saúde, esta comunicação buscou comparar o conteúdo do Plano de Contingência Nacional às orientações da Organização Mundial da Saúde.Desenvolvimento: Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-Cov2), causador da COVID-19, apresenta transmissão comunitária sustentada no Brasil desde março de 2020. O país lançou seu Plano de Contingência Nacional para Infecção Humana pelo novo Coronavírus COVID-19, em fevereiro de 2020, no intuito de orientar a resposta nacional de combate à doença.Conclusão: o documento brasileiro atende parcialmente às recomendações do guia internacional e concentra suas principais lacunas nos pilares sobre pontos de entrada, prevenção e controle da infecção por SARS-CoV-2 COVID-19 em equipamentos de saúde e espaços comunitários, manejo de casos suspeitos e confirmados e suporte operacional e logístico.

ResumoA distribuição geográfica da COVID-19 por meio de recursos de Sistemas de Informação Geográfica é pouco explorada. O objetivo foi analisar a distribuição de casos da COVID-19 e de leitos de terapia intensiva exclusivos para a doença no estado do Ceará, Brasil. Estudo ecológico, com distribuição geográfica do coeficiente de detecção de casos da doença em 184 municípios. Construíram-se mapas dos valores brutos e estimados (método bayesiano global e local), com cálculo do índice de Moran e utilização do BoxMap e MoranMap. Os leitos foram distribuídos por meio de pontos geolocalizados. Estudaram-se 3.000 casos e 459 leitos. As maiores taxas encontram-se na capital Fortaleza, região metropolitana (RM) e ao sul dessa região. Há autocorrelação espacial positiva na taxa bayesiana local (I=0,66). A distribuição dos leitos de terapia intensiva sobreposta ao BoxMap evidenciou aglomerados com padrão Alto-Alto apresentando número de leitos (capital, RM, porção noroeste); porém, há o mesmo padrão (extremo leste) e em áreas de transição com insuficiência de leito. O MoranMap evidenciou clusters estatisticamente significativos no estado. A interiorização da COVID-19 no Ceará demanda medidas de contingência voltadas à distribuição dos leitos de terapia intensiva específicos para casos de COVID19 para atender à demanda.

Resumo Objetivo Analisar as notificações de síndrome gripal segundo o intervalo de tempo decorrido entre início dos sintomas e realização do exame para COVID-19. Métodos Estudo transversal, utilizando registros de casos de síndrome gripal contendo resultados de testes diagnósticos da COVID-19 nas capitais brasileiras e no Distrito Federal, no sistema e-SUS Notifica, entre 1º/março/2020 e 18/agosto/2020. Comparou-se o intervalo de tempo entre início dos sintomas e realização do exame (teste ANOVA), classificando-o segundo a adequação/oportunidade do exame. Resultados Entre 1.942.514 notificações, o tempo médio entre início dos sintomas e execução dos testes foi de 10,2 dias (±17,1). Entre testados, predominou o sexo feminino (55,1%), idade de 20-39 anos (43,8%) e região Sudeste (43,0%). O teste ELISA IgM foi realizado em tempo adequado para 58,8%; e o teste rápido-antígeno, em tempo inadequado para 68,0%. Conclusão Observou-se inadequação entre início dos sintomas e realização dos testes para COVID-19 nas regiões brasileiras.

Este trabalho está licensiado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0InternationalLicense.Fonte:https://preprints.scielo.org/index.php/scielo/preprint/view/21. Acesso em: 22 maio2020. REFERÊNCIA ALBUQUERQUE, Nila; PEDROSA, Nathália. Evolução de casos confirmados de COVID-19 em cinco países com transmissão comunitária da doença.

Objetivo: Analisar as notificações de síndrome gripal segundo o intervalo de tempo decorrido entre início dos sintomas e realização do exame para COVID-19. Métodos: Estudo transversal, utilizando registros de casos de síndrome gripal contendo resultados de testes diagnósticos da COVID-19 nas capitais brasileiras e no Distrito Federal, no sistema e-SUS Notifica, entre 1o/março/2020 e 18/agosto/2020. Comparou-se o intervalo de tempo entre início dos sintomas e realização do exame (teste ANOVA), classificando-o segundo a adequação/oportunidade do exame. Resultados: Entre 1.942.514 notificações, o tempo médio entre início dos sintomas e execução dos testes foi de 10,2 dias (±17,1). Entre testados, predominou o sexo feminino (55,1%), idade de 20-39 anos (43,8%) e região Sudeste (43,0%). O teste ELISA IgM foi realizado em tempo adequado para 58,8%; e o teste rápido-antígeno, em tempo inadequado para 68,0%. Conclusão: Observou-se inadequação entre início dos sintomas e realização dos testes para COVID-19 nas regiões brasileiras.

Aims and objectives To analyse, hierarchically, factors associated with hospital readmissions for acute coronary syndrome. Background Hospital readmissions have risen, especially in patients with multiple comorbidities, which are most often chronic. The leading causes of hospital readmission include acute coronary syndrome, which is costly and often preventable. Determining clinical and nonclinical variables that increase the chances of readmission is important to assess and evaluate patients hospitalised for coronary heart diseases. Design A case–control study whose dependent variable was hospital readmission for acute coronary syndrome. Methods The study included 277 inpatients, of whom 132 were in their first hospitalisation and 145 had already been hospitalised for acute coronary syndrome. The independent variables for this hierarchical model were sociodemographic conditions, life habits, access to health services and physical health measures. Data were obtained by interviews, anthropometric measurements and patient records. Logistic regression analysis was performed using the stepwise technique, with Microsoft Excel and R version 3.2.3. The research was reported via strengthening the reporting of observational studies in epidemiology (STROBE). Results In the final hierarchical logistic model, the following risk factors were associated with readmission for acute coronary syndrome: inadequate drug therapy adherence, stress, history of smoking for 30 years or more, and the lack of use of primary healthcare services. Conclusions Clinical and nonclinical variables are related to hospital readmission for acute coronary syndrome and can increase the chance of readmission by up to six times. Relevance to clinical practice The predictive model can be used to avoid readmission for acute coronary syndrome, and it represents an advance in the prediction of the occurrence of the outcome. This implies the need for a reorientation of the network for postdischarge care in the first hospitalisation for acute coronary syndrome.