Vascularização na cirrose hepática: estudo imunoistoquímico baseado em necropsias

RACIONAL: O processo patológico mais discutido na gênese da cirrose hepática é a fibrose progressiva, porém alterações na vasculatura do órgão têm sido apontadas como elementos fundamentais na fisiopatologia da doença e de suas complicações, como hipertensão portal, insuficiência hepática e carcinoma hepatocelular. OBJETIVO: Avaliar a densidade microvascular em 35 casos de necropsias de pacientes com cirrose hepática mediante pesquisa imunoistoquímica do marcador endotelial CD34 a fim de comparar os informes obtidos mediante semi-quantificação com aqueles registrados por método quantitativo morfométrico, além de relacionar as alterações vasculares encontradas com os principais agentes causais, padrões de lesão e complicações clínicas da doença. MÉTODOS: Foram estudados 35 casos de cirrose obtidos retrospectivamente de necropsias realizadas no SVOC/USP no período de março de 2002 a junho de 2003. Os casos foram reagrupados segundo padrão anatomopatológico em esteatohepatite e hepatite crônica. A microvasculatura foi avaliada através da reação imunoistoquímica com anticorpo anti-endotelio clone CD34, QBend. RESULTADOS: Observou-se associação significativa entre a abordagem semi-quantitativa e a quantificação morfométrica da densidade de vasos no parênquima, o mesmo não ocorrendo no septo. Não foram detectadas associações específicas entre a neovascularização e os tipos de complicação da hepatopatia aqui estudados. O principal achado foi que a neoformação vascular no parênquima é significantemente maior nas cirroses associadas a hepatites crônicas do que nas esteatohepatites. CONCLUSÃO: Todos esses achados requerem necessários estudos clínicos para avaliar a hipótese de que o estudo do rearranjo da microcirculação hepática, através de marcadores como o CD34, pode ser fator prognóstico em pacientes cirróticos

Predicting the outcome for COVID-19 patients by applying time series classification to electronic health records

Abstract Background COVID-19 caused more than 622 thousand deaths in Brazil. The infection can be asymptomatic and cause mild symptoms, but it also can evolve into a severe disease and lead to death. It is difficult to predict which patients will develop severe disease. There are, in the literature, machine learning models capable of assisting diagnose and predicting outcomes for several diseases, but usually these models require laboratory tests and/or imaging. Methods We conducted a observational cohort study that evaluated vital signs and measurements from patients who were admitted to Hospital das Clínicas (São Paulo, Brazil) between March 2020 and October 2021 due to COVID-19. The data was then represented as univariate and multivariate time series, that were used to train and test machine learning models capable of predicting a patient’s outcome. Results Time series-based machine learning models are capable of predicting a COVID-19 patient’s outcome with up to 96% general accuracy and 81% accuracy considering only the first hospitalization day. The models can reach up to 99% sensitivity (discharge prediction) and up to 91% specificity (death prediction). Conclusions Results indicate that time series-based machine learning models combined with easily obtainable data can predict COVID-19 outcomes and support clinical decisions. With further research, these models can potentially help doctors diagnose other diseases