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Thèse de Doctorat
DOI
Document
Auteur
Nom complet
Mírian de Freitas Dal Ben Corradi
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2019
Directeur
Jury
Levin, Anna Sara Shafferman (Président)
Fortaleza, Carlos Magno Castelo Branco
Costa, Silvia Figueiredo
Toscano, Cristiana Maria
Titre en portugais
Desenvolvimento e aplicação de um modelo matemático para a avaliação da eficácia de intervenções preventivas na redução de transmissão de enterobactérias multirresistentes em unidade de terapia intensiva
Mots-clés en portugais
Carbapenêmicos
Enterobacteriaceae
Higiene das mãos
Infecção hospitalar
Isolamento do paciente
Modelos teóricos
Resumé en portugais
Objetivo: Reduzir a transmissão de Enterobactérias resistentes a carbapenêmicos (ERC) em uma unidade de terapia intensiva com intervenções baseadas em simulações por um modelo matemático desenvolvido. Desenho: Ensaio antes e depois com um período basal de 44 semanas e um período de intervenção de 24 semanas. Métodos: O estudo foi conduzido em uma Unidade de Terapia Intensiva Médica (UTI) de um hospital de ensino terciário. Desenvolvemos um modelo de transmissão de ERC em uma UTI e medimos todos os parâmetros necessários para a entrada do modelo. Foram estabelecidas metas de adesão à higienização das mãos e às precauções de contato com base nas simulações e conduziu-se uma intervenção focada em atingir essas métricas como metas, com auditoria semanal da unidade e reuniões com a equipe para dar feedback sobre o desempenho. Resultados: As metas para a adesão à higienização das mãos e às precauções de contato foram alcançadas na terceira semana do período de intervenção. Durante o período basal, o R0 calculado foi de 11, a prevalência mediana de pacientes colonizados por ERC na unidade foi de 33% e ultrapassou 50% por três vezes. No período de intervenção, a prevalência média de pacientes colonizados por ERC passou para 21%, com uma mediana semanal do Rn de 0,42 (intervalo: 0 a 2,1). Conclusões: As simulações ajudaram a estabelecer e atingir metas específicas para controlar as altas taxas de prevalência de ERC e reduzir a transmissão de ERC dentro da unidade. O modelo foi capaz de prever os resultados observados. Este é o primeiro estudo em controle de infecção que mede a maioria das variáveis de um modelo matemático na vida real e o aplica como uma ferramenta de apoio à decisão para a intervenção
Titre en anglais
Development and application of a mathematical model to evaluate the efficacy of interventions to reduce cross transmission of carbapenem resistant enterobacteriaceae in an intensive care unit
Mots-clés en anglais
Carbapenems
Contact precautions
Cross infection
Enterobacteriaceae
Hand hygiene
Models theoretical
Patient isolation
Resumé en anglais
Objective: To reduce the transmission of carbapenem-resistant Enterobacteriaceae (CRE) in an intensive care unit with interventions based on simulations by a mathematical model. Design: Before-after trial with a 44-week baseline period and a 24 week intervention period. Setting: Medical Intensive Care unit (ICU) of a tertiary care teaching hospital. Participants: All patients admitted to the unit. Methods: We developed a model of transmission of CRE in an ICU and measured all necessary parameters for the model input. Goals of compliance with hand hygiene and with isolation precautions were established based on simulations. An intervention focused on achieving these goals was conducted with weekly auditing and feedback. Results: The goals for compliance with hand hygiene and contact precautions were reached on the third week of the intervention period. During baseline period, the calculated R0 was 11, median prevalence of patients colonized by CRE in the unit was 33% and exceeded 50% on three occasions. In the intervention period, median prevalence of colonized CRE patients was 21%, with a median weekly Rn of 0.42 (range: 0 to 2.1). Conclusions: The simulations helped to establish and to achieve specific goals in order to control the high prevalence rates of CRE and reduce CRE transmission within the unit. The model was able to predict the observed outcomes. This is the first study in infection control to measure most variables of a model in real life and to apply the model as a decision support tool for intervention
 
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Date de Publication
2019-06-04
 
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