Modelo epidemiológico discreto para a transmissão de Acinetobacter baumannii em UTIs brasileiras
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Data
2014-02-19
Autores
Jamielniak, Josemeri Aparecida [UNESP]
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Nosocomial infections are detectable infections that generally occur 48 hours after patient admission. Acinetobacter baumannii is a bacteria related to nosocomial infections, which is the fourth Gram-negative bacteria frequently in brazilian ICUs. The absence of control strategies increases the permanence of patients and the cost of treatment, therefore intervention and control measures have become extremely important. Mathematical models approach for epidemiology has been growing and can be used to support decisions. Thus, in this work we proposed a compartimental mathematical model in discrete time to describe A. baumannii transmission in a brazilian ICU with parameters from the literature. We considered that contamination occured because of either the environment (e.g. invasive methods, surgical techniques) or contact between patient and health care workers that play the role of disease vectors. We chose a discrete mathematical model since surveillance cultures are collected per day. In deterministic version we analysed stability and sensitivity of equilibrium points to model parameters in two situations in which probability of isolation for colonized patients was varyied, supposing the hospital accomplishes a active search to identify colonized patients by using oropharynx swab and oropharynx swab plus axillae swab, without active search, supposing a more colonized environment. In stochastic version, we used Discrete Time Markov Chains to simulate and assess the effectiveness of some control measures like colonization by the environment and contact and isolation probabilities. We verified the great importance of the hygienization of hospital environment and the identification of patient colonization
Infecções hospitalares são infecções clinicamente detectáveis que geralmente aparecem até 48 horas após a admissão do paciente. Uma das bactérias causadoras de infecção em ambiente hospitalar é a Acinetobacter baumannii, que é a quarta bactéria Gram-Negativa mais frequente em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs) brasileiras. A ausência de estratégias de controle prolonga a estadia dos pacientes e aumenta o custo do tratamento, tornando medidas de intervenção e o controle extremamente importante. A aplicação de modelos matemáticos à epidemiologiaé uma área de pesquisa em crescente desenvolvimento e pode ser usada para auxiliar nas tomadas de decisões. Sendo assim, neste trabalho foi proposto um modelo matemático compartimental em tempo discreto para descrever a transmissão de A. baumannii em uma UTI brasileira, onde os parâmetros foram estimados da literatura. Considerou-se que a contaminação ocorreu através do ambiente (dispositivos invasivos, técnicas cirúrgicas ou móveis) ou pelo contato entre paciente e equipe de trabalho, deste modo a equipe de trabalho atua como vetor da doença. Optou-se pela modelagem em tempo discreto devido ao fato de que as coletas das culturas de vigilância são feitas em intervalos de dias. Na versão determinística, analisou-se a estabilidade e a sensibilidade do ponto de equilíbrio aos parâmetros do modelo em três cenários, onde variou-se a probabilidade de isolamento de pacientes colonizados, supondo que o hospital realiza busca ativa por pacientes colonizados através de swab de orofaringe, swab de orofaringe + swab de axila e sem a realização de busca ativa, supondo o ambiente com maior colonização. Na versão estocástica, utilizou-se cadeia de Markov em tempo discreto (CMTD) para simular e avaliar a efetividade de algumas medidas de controle, como a higienização do ambiente, a precaução no contato e o isolamento de pacientes positivos à bactérias. Observou-se ...
Infecções hospitalares são infecções clinicamente detectáveis que geralmente aparecem até 48 horas após a admissão do paciente. Uma das bactérias causadoras de infecção em ambiente hospitalar é a Acinetobacter baumannii, que é a quarta bactéria Gram-Negativa mais frequente em Unidades de Terapia Intensiva (UTIs) brasileiras. A ausência de estratégias de controle prolonga a estadia dos pacientes e aumenta o custo do tratamento, tornando medidas de intervenção e o controle extremamente importante. A aplicação de modelos matemáticos à epidemiologiaé uma área de pesquisa em crescente desenvolvimento e pode ser usada para auxiliar nas tomadas de decisões. Sendo assim, neste trabalho foi proposto um modelo matemático compartimental em tempo discreto para descrever a transmissão de A. baumannii em uma UTI brasileira, onde os parâmetros foram estimados da literatura. Considerou-se que a contaminação ocorreu através do ambiente (dispositivos invasivos, técnicas cirúrgicas ou móveis) ou pelo contato entre paciente e equipe de trabalho, deste modo a equipe de trabalho atua como vetor da doença. Optou-se pela modelagem em tempo discreto devido ao fato de que as coletas das culturas de vigilância são feitas em intervalos de dias. Na versão determinística, analisou-se a estabilidade e a sensibilidade do ponto de equilíbrio aos parâmetros do modelo em três cenários, onde variou-se a probabilidade de isolamento de pacientes colonizados, supondo que o hospital realiza busca ativa por pacientes colonizados através de swab de orofaringe, swab de orofaringe + swab de axila e sem a realização de busca ativa, supondo o ambiente com maior colonização. Na versão estocástica, utilizou-se cadeia de Markov em tempo discreto (CMTD) para simular e avaliar a efetividade de algumas medidas de controle, como a higienização do ambiente, a precaução no contato e o isolamento de pacientes positivos à bactérias. Observou-se ...
Descrição
Palavras-chave
Infeccão hospitalar, Acinetobacter, Epidemiologia, Análise estocástica, Analise de sensibilidade, Markov, Processos de, Epidemiology
Como citar
JAMIELNIAK, Josemeri Aparecida. Modelo epidemiológico discreto para a transmissão de Acinetobacter baumannii em UTIs brasileiras. 2014. 67 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Instituto de Biociências de Botucatu, 2014.