INTRODUÇÃO: SARS-CoV-2 é o vírus responsável por causar a doença COVID-19, a qual ocasiona grande impacto nos sistemas de saúde ao redor do mundo. Pacientes com quadros graves da doença possuem um pior prognóstico. Desse modo, é crucial identificar os pacientes potencialmente graves logo na admissão hospitalar, para que recebam o melhor tratamento de forma rápida e eficaz. A literatura sugere que a Relação Neutrófilo/Linfócito (RNL), um biomarcador de inflamação, possa ser um preditor de gravidade e mortalidade na COVID-19. – OBJETIVOS: Nesse estudo, investigamos se RNL podem predizer necessidade de ventilação mecânica e óbito na COVID-19. – MATERIAIS E MÉTODO: Dessa forma, foi realizado um estudo de coorte retrospectivo com 955 pacientes infectados pelo SARS-Cov-2 no período de 13 de março de 2020 a 30 de julho de 2021. A variável RNL, obtifa a partir do hemograma de admissão do paciente foi correlacionada com os desfechos óbito e necessidade de ventilação mecânica na evolução. Para a análise univariada e multivariada da associação de Neutrófilos/Linfócitos com os desfechos de necessidade de IOT e óbito, foram ajustados modelos de Regressão Logística e usado o teste de Wald para avaliar a significância das variáveis. A medida de associação estimada foi a odds ratio para a qual foram apresentados os intervalos de confiança de 95%. Valores de p<0,05 indicaram significância estatística. Os dados foram analisados com o programa computacional IBM SPSS Statistics v.28.0. Armonk, NY: IBM Corp. – RESULTADOS: Como resultado, foi visto que valores maiores da RNL corresponderam a maior necessidade de ventilação mecânica e maior probabilidade de óbito. Para cada unidade a mais de RNL, houve um aumento de 6% de chance de necessitar de ventilação mecânica e aumento de 4% na probabilidade de óbito. – CONSIDERAÇÕES FINAIS: Por fim, o estudo enfatiza que a RNL, por ser um exame altamente disponível e de baixo custo, deve ser incorporado na prática clínica da COVID-19 como preditor de gravidade. Entretanto, salienta que ainda faltam estudos para se definir um valor de corte para a RNL, que diferencie os prognósticos com os melhores valores de sensibilidade e especificidade.
