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Introdução: As infecções relacionadas à assistência à saúde (IrAS) são eventos graves que aumentam os custos hospitalares e a mortalidade. Apesar dos esforços de controle, a variabilidade nos resultados persiste, desse modo, busca-se entender melhor essas infecções, focando na análise da incidência de pneumonias associadas à ventilação mecânica (PAVM) e no perfil dos pacientes. É esperado que essas análises ajudem a melhorar as estratégias de prevenção e controle dessas infecções. Objetivo: Este estudo visa identificar os fatores que influenciam as infecções relacionadas à assistência à saúde, especialmente as pneumonias associadas à ventilação mecânica. Pretende desenvolver modelos para avaliar o risco individual de infecções, direcionar medidas preventivas e correlacionar o uso de dispositivos invasivos e antimicrobianos com os desfechos de saúde, estabelecendo níveis de endemicidade local e diretrizes para controle. Método: Dados foram coletados em UTIs do Hospital Universitário São Francisco, abrangendo pacientes adultos. As informações individuais incluem idade, comorbidades e sinais vitais, enquanto dados populacionais seguirão a metodologia NHSN. O consumo de antimicrobianos foi registrado, e casos de infecções foram definidos conforme critérios da ANVISA. Análises multivariadas, incluindo regressão de Poisson, foram realizadas para identificar fatores associados às infecções, estabelecendo limiares de endemicidade para orientar medidas preventivas. Todas as análises foram realizadas no programa R Studio versão 2021.09.1-372. Resultados: Incluir dados sobre o perfil dos pacientes atendidos na unidade, juntamente com métricas de uso de dispositivos, deve melhorar significativamente a capacidade preditiva das regressões aplicadas aos desfechos (IrAS e colonização/infecção por MDRs). Estudos anteriores sugerem que modelos preditivos que consideram o perfil da população atendida em determinado período apresentam desempenho satisfatório, com R2 superior a 0,75 em modelos lineares e ajuste estatisticamente adequado em modelos não lineares. Conclusão: Em suma, os resultados não indicam uma relação significativa entre o perfil dos pacientes atendidos e a incidência de pneumonias associadas à ventilação mecânica. Isso pode ser atribuído à grande variabilidade nos serviços de saúde e nos perfis dos pacientes, assim como à complexidade dos critérios diagnósticos e dos múltiplos fatores de risco envolvidos.

Introdução: Infecções hospitalares são desafios cruciais para a saúde pública, afetando gravidade, mortalidade e custos. A crescente resistência bacteriana, especialmente entre as bactérias produtoras de betalactamases de espectro estendido (ESBL), é preocupante. O uso excessivo de cefalosporinas de terceira geração está ligado à resistência. Compreender essa relação é crucial para orientar estratégias de controle de infecções e uso prudente de antibióticos. Objetivo: Investigar a relação entre o perfil de pacientes atendidos mensalmente em um ambiente hospitalar, o consumo de cefalosporinas de terceira geração e a densidade de incidência ESBL. Método: Foi aplicado um modelo de regressão de Poisson para examinar a relação entre a incidência mensal de ESBL e fatores preditivos, como a gravidade dos pacientes (representada pela densidade cumulativa do escore de gravidade simplificado SAPS3 calculado na admissão daquele mês) e o consumo de ceftriaxona no mês anterior. Foi utilizado o software estatístico R Studio versão 2021.09.1-372. Número de aprovação do Comitê de Ética: 70650823.4.0000.5514. Resultados: Acerca da estimativa de gravidade dos pacientes atendidos expressa pela densidade cumulativa de escore de SAPS por paciente-dia naquele mês o coeficiente estimado foi 8.988 x ?10?^(-3) (erro padrão = 0.042668), não apresentando significância estatística no modelo (p = 0.8332). Sobre o consumo de ceftriaxona, em doses diárias padrão por paciente-dia, no mês anterior o coeficiente estimado foi 1.0218 x ?10?^(-2) (erro padrão = 0.004775), atingindo significância estatística (p = 0.0324). Conclusão: Pode-se concluir que o modelo proposto sugere que o consumo de ceftriaxona, em doses diárias padrão por paciente-dia, no mês anterior tem uma influência significativa na incidência de bactérias produtoras de ESBL no mês subsequente, isso se mantém independente do perfil de gravidade dos pacientes atendidos no período.

Introdução: O Sistema de Pontuação Acute Physiology Score 3 (SPAPS3) atua como ferramenta para avaliar risco de óbito em pacientes hospitalizados. A partir da interconexão entre diferentes desfechos clínicos, é possível ampliar o uso do SAPS3, usando-o como instrumento preditivo do risco de Infecções Relacionadas à Assistência à Saúde (IrAS) em pacientes admitidos em Unidade de Terapia Intensiva (UTI) de Hospital Universitário regional. Objetivo: Análise do SPAPS3 para prever o risco de desenvolvimento de IrAS em pacientes na UTI. Contribuir para o avanço do conhecimento científico ao propor insights que possam influenciar práticas clínicas e protocolos de gestão de riscos. Método: Dados coletados de forma retrospectiva, de 2020 a 2023. Realizada regressão multivariada de Poisson, sendo a ocorrência de IrAS o desfecho, tendo como preditores as variáveis: idade, data de admissão hospitalar, tempo prévio e de permanência na UTI, parâmetros vitais. Foram considerados fatores confundidores como desfechos de óbito, alta ou transferência hospitalar, institucionalização pré-UTI, origem (eletiva ou emergência), uso de drogas vasoativas pré-UTI, comorbidades, infecção de vias aéreas superiores, uso de antibióticos. Resultados: As medianas do SAPS3 para os grupos com e sem IrAS foram diferentes: IrAS+ = 58 (IQR 45-74), IrAS- = 39 (IQR 30-53). Comparando as médias obteve-se IrAS- = 45,76 e IrAS+ = 58,12. A diferença entre estas foi de 12,36 (IC95 9.25 a 15,46), valor p < 0,001. Mesmo após ajustes para tipo de admissão e origem do paciente, observou-se que SAPS3 maior que 54 associa-se com Odds Ratio (OR) para IrAS de 4,06 (IC95% 2,86 a 5,77). Para otimização de sensibilidade e especificidade, tem-se melhor ponto de corte (cutoff) de 54. Cutoff duplo com ponto de corte inferior < 40 e superior > 58. Análise da curva ROC com índice de área sob a curva (AUC) de 0,718. Conclusão: Destaca-se associação significativa entre pontuações do SPAPS3 e desenvolvimento de IrAS. A identificação de ponto de corte ótimo de 54 ressalta a utilidade clínica deste sistema na previsão do risco de IrAS. No entanto, estratégias de cutoff duplo não alcançaram taxas de acerto superiores a 80%. A análise da curva ROC demonstrou capacidade discriminatória moderadamente boa. Esses achados contribuem para compreensão abrangente da interconexão entre a predição de desfechos clínicos adversos e a gestão da segurança do paciente, promovendo abordagem integrada e preventiva na assistência médica.

Introdução: As Infecções Relacionadas à Assistência à Saúde (IRAS) são um desafio constante nas Unidades de Terapia Intensiva (UTIs) de hospitais universitários. A complexidade desses ambientes e a vulnerabilidade dos pacientes aumentam o risco de infecções, prolongando internações e elevando o risco de desfechos adversos. Compreender esses riscos é essencial para implementar estratégias eficazes de prevenção. Objetivo: Este estudo tem como objetivo investigar preditores para IRAS em pacientes internados em UTIs do Hospital Universitário São Francisco, em Bragança Paulista, São Paulo. Método: Entre janeiro de 2020 e dezembro de 2023 foram colhidos de forma retrospectiva dados demográficos, clínicos e laboratoriais para cálculo escore SAPS3 (Simplified Acute Physiology Score 3), além de informações sobre a orgigem do paciente na admissão, incluindo uso de drogas vasoativas (DVA), tempo de permanência no hospital antes da internação na UTI, origem do paciente e tipo de admissão (clínica, cirúrigca de urgência ou cirúrgica eletiva). Foi realizada, então, regressão logística binomial para investigar a associação entre as variáveis e a ocorrência de IRAS. Resultados: Foram incluídos 4526 pacientes na análise final. Os resultados mostraram que a idade foi um preditor significativo (p < 0,001), com pacientes acima de 65 anos apresentando um m Odds Ratio (OR) de 1,36 (IC95% 1,09 – 1,80) para a ocorrência de IRAS. A origem do paciente também foi significativa (p < 0,001), com pacientes vindos da emergência apresentando um risco mais alto de IRAS (OR 2,06). Pacientes clínicos tiveram maior risco de IRAS em comparação com pacientes cirúrgicos eletivos, com um OR de 6,62. Conclusão: Os dados sugerem que estratégias de prevenção devem focar em fatores como idade e origem do paciente para reduzir a incidência de IRAS em UTIs. O investimento contínuo em vigilância epidemiológica e protocolos de prevenção é essencial para garantir a segurança dos pacientes em ambientes hospitalares críticos. O modelo preditivo que incluiu a origem dos pacientes e o escore SAPS3 mostrou boa precisão, com um AIC de 295,97 e uma acurácia de 86,97%. Essas estratégias são essenciais para a segurança dos pacientes em UTIs e a redução das IRAS.