Emprego de redes complexas para modelar e analisar a disseminação de microrganismos da familia enterobacteriaceae em pacientes mantidos em unidades de terapia intensiva
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Data
2014
Autores
Schweitzer, Christiane Marie [UNESP]
Meca, Lívia Buzati [UNESP]
Bombarda, Fábio [UNESP]
Ortega, Aleciana Vasconcelos [UNESP]
Gaetti-Jardim Júnior, Elerson [UNESP]
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Resumo
Nowadays the studies of different methodologies to interfere in the growing and spread of serious infections and systemic status in institutionalized patients those kept on intensive therapy units are relevant to understanding these complex systems and bring benefits to several health areas, particularly public health. In this study, it was analyzed the clinical and microbiological data from patients hospitalized in intensive therapy units. The interaction between patients and caregivers was modeled and analyzed using dynamic system model and complex network theory, identifying outbreaks values of microorganisms of Enterobacteriaceae Family.
El desarrollo y la utilización de diferentes metodologías de interferencia en el crecimiento y la propagación de las infecciones graves y sistemáticas en institucionalizado y se mantienen en pacientes de la unidad de cuidados intensivos, el proceso es de gran importancia para muchas áreas de la salud, especialmente para la salud pública. En este estudio, se analizaron los datos clínicos y microbiológicos de los pacientes hospitalizados en unidades de cuidados intensivos. La interacción entre los pacientes y los cuidadores fue modelada y analizada usando modelos de sistemas dinámicos y modelos de redes complejas. A través de este análisis, fue posible identificar los valores de umbral del proceso de la evolución de la familia Enterobacteriaceae.
O desenvolvimento e uso de diferentes metodologias na interferência do processo de crescimento e disseminação de infecções sérias e sistêmicas, em pacientes institucionalizados e mantidos em unidades de tratamento intensivo, é de grande importância para diversas áreas da saúde, principalmente para saúde pública. Neste estudo foram analisados dados clínicos e microbiológicos de pacientes hospitalizados em unidades de terapia intensiva. A interação entre pacientes e cuidadores foi modelada e analisada através de modelos de sistemas dinâmicos e modelos de redes complexas. Através desta análise foi possível identificar valores limiares do processo da disseminação de microrganismos da Família Enterobacteriaceae.
El desarrollo y la utilización de diferentes metodologías de interferencia en el crecimiento y la propagación de las infecciones graves y sistemáticas en institucionalizado y se mantienen en pacientes de la unidad de cuidados intensivos, el proceso es de gran importancia para muchas áreas de la salud, especialmente para la salud pública. En este estudio, se analizaron los datos clínicos y microbiológicos de los pacientes hospitalizados en unidades de cuidados intensivos. La interacción entre los pacientes y los cuidadores fue modelada y analizada usando modelos de sistemas dinámicos y modelos de redes complejas. A través de este análisis, fue posible identificar los valores de umbral del proceso de la evolución de la familia Enterobacteriaceae.
O desenvolvimento e uso de diferentes metodologias na interferência do processo de crescimento e disseminação de infecções sérias e sistêmicas, em pacientes institucionalizados e mantidos em unidades de tratamento intensivo, é de grande importância para diversas áreas da saúde, principalmente para saúde pública. Neste estudo foram analisados dados clínicos e microbiológicos de pacientes hospitalizados em unidades de terapia intensiva. A interação entre pacientes e cuidadores foi modelada e analisada através de modelos de sistemas dinâmicos e modelos de redes complexas. Através desta análise foi possível identificar valores limiares do processo da disseminação de microrganismos da Família Enterobacteriaceae.
Descrição
Palavras-chave
Dissemination, Infections, Modeling and complex networks, Diseminación, Infección, Modelo y redes complejas, Disseminação, Infecção, Modelagem e redes complexas
Como citar
Archives of Health Investigation, v. 3, n. 1, p. 15-26, 2014.