A Covid longa é caracterizada pela persistência dos sintomas do coronavírus por mais de um mês, e que ainda necessita uma caracterização clínica definitiva. Sua apresentação variada em diferentes populações e sistemas de saúde representa desafios significativos para a compreensão de suas manifestações e implicações clínicas.

Em um estudo, publicado no periódico da Nature “Cell Death and Disease”, um grupo de pesquisadores utilizou a técnica de mineração de texto para extrair dados não estruturados de uma pesquisa sobre Covid longa conduzida em um hospital universitário em São Paulo. O objetivo do trabalho é contribuir para uma compreensão mais profunda dessa condição crônica e suas implicações para os sistemas de saúde global.

O trabalho tem autoria da pesquisadora Pilar Tavares Veras Florentino, do Centro de Integração de Dados e Conhecimentos para Saúde (Cidacs) da Fiocruz Bahia, e foi coordenado pelos pesquisadores Manoel Barral-Netto, da Fiocruz Bahia, e Soraya S. Smaili, da Universidade Federal de São Paulo (USP).

Os pesquisadores analisaram os Registros Eletrônicos de Saúde (EHR) e desenvolveram um modelo que pode ser aplicado em outros hospitais. O método de agrupamento de texto fonético (PTC) permite a exploração de dados não estruturados de EHR para unificar diferentes formas escritas de termos semelhantes em uma única representação fonêmica.

Saiba mais sobre a pesquisa na matéria publicada pela Fiocruz-Bahia: https://www.bahia.fiocruz.br/pesquisadores-desenvolvem-tecnica-de-mineracao-de-texto-para-analise-da-covid-longa/ 

O artigo está disponível em: https://www.nature.com/articles/s41419-024-07043-4

Autores: Pilar Tavares Veras Florentino, Vinícius de Oliveira Araújo, Henrique Zatti, Caio Vinícius Luis, Célia Regina Santos Cavalcanti, Matheus Henrique Citibaldi de Oliveira, Anderson Henrique França Figueredo Leão, Juracy Bertoldo Júnior, George G. Caique Barbosa, Ernesto Ravera, Alberto Cebukin, Renata Bernardes David, Danilo Batista Vieira de Melo, Contos Mota Machado, Nancy CJ Bellei, Viviane Boaventura, Manoel Barral-Netto e Soraya S. Smaili.