Método estatístico para detecção de surtos de bactérias multirresistentes em pacientes da Unidade de Terapia Intensiva de adultos do Hospital Universitário de Brasília/DF

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rodrigues, Isabela Pereira
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio.unb.br/handle/10482/11928
Resumo: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Medicina, Núcleo de Medicina Tropical, 2012.
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spelling Método estatístico para detecção de surtos de bactérias multirresistentes em pacientes da Unidade de Terapia Intensiva de adultos do Hospital Universitário de Brasília/DFInfecção hospitalarUnidade de tratamento intensivoMicroorganismos - efeito dos antibióticosBactériasDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Medicina, Núcleo de Medicina Tropical, 2012.Introdução: O aumento da incidência de microorganismos multirresistentes representa um grande desafio aos hospitais. A adoção de medidas de prevenção é preconizada para evitar a disseminação destes germes, principalmente nas áreas críticas, devido à presença de pacientes mais susceptíveis. A utilização de gráficos de controle Cumulative Sum Chart (CUSUM), em português: Gráfico de Somas Acumuladas, com intuito de monitorar em “tempo real” as infecções/colonizações por bactérias multirresistentes (BMR), é uma ferramenta estatística estratégica para o planejamento e vigilância, na identificação precoce de surtos. Objetivos: O objetivo foi avaliar a eficácia do gráfico de controle do tipo CUSUM, como instrumento de identificação de surtos bacterianos multirresistentes em Unidades de Terapia Intensiva de Adultos (UTI), e caracterizar a frequência e o tempo de ocorrências dos principais agentes. Método: Trata-se de um estudo retrospectivo da frequência de BMR na UTI de Adultos, do Hospital Universitário de Brasília (HUB), no período de janeiro de 2001 a dezembro de 2011. Foram incluídos todos os resultados positivos de culturas, infecção e colonização, para BMR. Os dados foram tratados estatisticamente para quantificar os dias entre resultados positivos (DERP). Os gráficos CUSUM foram construídos para cada agente etiológico mais frequente. As situações de alerta (ponto em que a curva muda de declividade) e de alarme (ponto registrado fora dos limites de controle) aparecem sinalizadas nos gráficos. Resultados: Dos 453 isolados de BMR, as principais bactérias identificadas foram: Staphylococcus aureus resistente à meticilina (MRSA), Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa, Klebsiella pneumoniae, Staphylococcus epidermidis e Enterobacter sp. Esse grupo é formado pelos agentes mais frequentes, representando 91,39% de todos os resultados positivos para BMR no período estudado. Os percentuais desses agentes são similares aos encontrados na literatura, variando apenas a predominância entre eles. As análises dos gráficos CUSUM, para cada BMR estudada, permitiram determinar o instante estimado da alteração do processo (ponto em que a curva muda de declividade), assinalado com flechas pretas nos gráficos, que geralmente antecede uma mudança de estado do processo. Os gráficos do MRSA e Klebsiella pneumoniae apresentaram, num certo período, um número indesejável de ocorrências, com intervalos demasiadamente curtos. Conclusão: O estudo evidenciou que o gráfico CUSUM é capaz de identificar precocemente o descontrole do processo em “tempo real”. Além disso, a análise individual dos gráficos, por BMR, facilita a adoção de medidas de prevenção específicas. O estudo mostrou que a inclusão de estratégias de retroalimentação associada ao controle estatístico, pode originar melhorias no desempenho do processo e maior agilidade na vigilância, uma vez ampliado para todos os agentes multirresistentes. ________________________________________________________________________________ ABSTRACTIntroduction: The increased incidence of multidrug-resistant bacteria is a major challenge to hospitals. The adoption of preventive measures is recommended to prevent the spread of germs, especially in critical areas, like ICUs, due to the presence of patients at risk. The use of Cumulative Sum Chart - CUSUM control charts, in order to monitor at real time infection/colonization by multiresistant bacteria, is a strategic statistical tool for planning, monitoring, and early detecting of outbreaks. Objectives: The objective of this research is to evaluate the effectiveness of the CUSUM control chart as a tool for identifying outbreaks of multidrug-resistant bacteria in Intensive Care Unit for adults (ICU), and to characterize the frequency and time between occurrences of the main agents. Method: This is a retrospective study of the frequency of multidrug-resistant bacteria (MRB) in Adult ICU of the HUB, from January 2001 to December 2011. All positive cultures - infection and colonization – of multidrug-resistant bacteria were included. The data set was statistically analyzed in order to quantify the days between positive results (DBPR). The CUSUM charts were constructed for each most frequent etiologic agent. Alert conditions (points where the curve slope changes) and alarm sign (point plotted outside the control limits) were pointed out in the charts. Results: Among the 453 isolates of MRB, the main bacterias identified were: Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA), Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa, Klebsiella pneumoniae, Staphylococcus epidermidis and Enterobacter sp. This group is formed by the most frequently agents, becoming together 91.39% of all positive results for MRB during the studied period. The percentages of these agents are similar to those found in the literature, varying only the predominance among them. The analysis of CUSUM charts for each MRB studied, allowed to determine the estimated moment when process changes (where the curve slope changes), marked with black arrows on the graphs. This early sign usually precedes a change in the state of the process. The graphics of MRSA and Klebsiella pneumoniae showed, in a certain period, a number of undesirable occurrences, with too short intervals. Conclusion: This study showed that the CUSUM chart is able to identify earlier, a lack in the control state, at real-time. Furthermore, the analysis of individual graphs for MRB, facilitates the adoption of specific measures to prevent future outbreaks. The study showed that the inclusion of feedback strategies associated with statistical control, can lead to improvement in the process performance and will give greater flexibility in surveillance, when expanded to all multi-resistant agents.Faculdade de Medicina (FM)Programa de Pós-Graduação em Medicina TropicalSilveira, Celeste Aída NogueiraTurnes, OsirisRodrigues, Isabela Pereira2013-01-21T12:14:15Z2013-01-21T12:14:15Z2013-01-212012-06-13info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfRODRIGUES, Isabela Pereira. Método estatístico para detecção de surtos de bactérias multirresistentes em pacientes da Unidade de Terapia Intensiva de adultos do Hospital Universitário de Brasília/DF. 2012. 90 f., il. Dissertação (Mestrado em Medicina Tropical)—Universidade de Brasília, Brasília, 2012.http://repositorio.unb.br/handle/10482/11928info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-03-14T14:45:23Zoai:repositorio.unb.br:10482/11928Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-03-14T14:45:23Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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