To support the global restart of elective surgery, data from an international prospective cohort study of 8492 patients (69 countries) was analysed using artificial intelligence (machine learning techniques) to develop a predictive score for mortality in surgical patients with SARS-CoV-2. We found that patient rather than operation factors were the best predictors and used these to create the COVIDsurg Mortality Score (https://covidsurgrisk.app). Our data demonstrates that it is safe to restart a wide range of surgical services for selected patients.

Objetivo: analisar o perfil sociodemográfico e clínico de indivíduos com Diabetes Mellitus em Teresina, Piauí. Método: estudo observacional e retrospectivo, realizado a partir de dados secundários do Sistema HiperDia, de 2003 a 2012, extraídos em maio de 2020. Os dados foram analisados por meio de estatística descritiva. Resultados: foram analisados 1.486 casos novos de Diabetes Mellitus, com maior frequência do tipo 2, em mulheres, entre 40 e 59 anos. Predominou indivíduos com o tipo 1 que não fumava, nem era sedentário e nem apresentava sobrepeso. Quanto ao tipo 2, a maioria era sedentária, não fumante e não estava com sobrepeso. Entre as complicações, a doença renal foi mais prevalente, no tipo 1, e o Acidente Vascular Cerebral, no tipo 2. Conclusão: o conhecimento da situação epidemiológica do Diabetes Mellitus aponta a necessidade do desenvolvimento de ações para prevenção de fatores de risco evitáveis e de complicações.

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