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1.
Rio de Janeiro; s.n; 2010. viii,68 p. graf, tab.
Thesis in Portuguese | LILACS | ID: lil-587461

ABSTRACT

Introdução: Acinetobacter baumannii emergiu nos últimos trinta anos como umpatógeno relevante para ocorrência de infecções graves em pacientes gravemente comprometidos pela doença de base. Altas taxas de morbi-mortalidade são associadas às cepas resistentes de A. baumannii, as quais podem manter comportamento epidêmicocausando surtos extensos simultaneamente em diversas instituições de saúde. Historicamente A. baumannii tem habilidade para persistir em ambientes secos e úmidos, o que torna o controle de disseminação de difícil execução Tanto a higienizaçãodas mãos quanto a limpeza rigorosa do ambiente são estratégias fundamentais a serem adotadas para essa finalidade. Objetivo: identificar através de simulações do modelo a relação entre o tempo de contaminação do ambiente e o risco de disseminação de Acinetobacter baumannii resistente e a relação entre inadequação da higienização das mãos pelos profissionais de saúde e o risco de disseminação de Acinetobacter baumannii resistente. Materiais e Métodos: um modelo matemático determinístico foi elaborado para avaliar a dinâmica de transmissão de A. baumannii dentro de uma unidade de terapia intensiva hipotética. O comportamento das variáveis de interesse foi simulado ao longo do tempo para diferentes valores dos parâmetros inadequação da higienização das mãos e descontaminação do ambiente. As prevalências dosindivíduos suscetíveis, colonizados e infectados foram avaliadas. O software utilizado foi o XPP/WinPP. Resultados: após várias simulações do modelo onde as duas variáveis de interesse foram simultaneamente avaliadas, o modelo prediz que melhores resultados na prevalência de indivíduos colonizados e infectados (baixa prevalência de colonizados e infectados em comparação com o modelo original =0,4 e =0,1]), são encontrados quando profissionais de saúde aderem mais à prática de higienização das mãos (=0,1) associada à rápida descontaminação do ambiente (>0,1)...


Introduction: Acinetobacter baumannii has emerged over the last thirty years as an important pathogen for the occurrence of serious infections in patients severely compromised by underlying disease. High rates of morbidity and mortality are associated with resistant strains of A.baumannii, which can maintain epidemic behaviorcausing large outbreaks in various health institutions simultaneously. Historically, A. baumannii is able to survive under dry and humid environments, which makes difficult to control its spread. Both hand washing and rigorous environmental cleaningare key strategies to be adopted for this purpose. Objective: To identify throughsimulations model the environment contamination time which contributes to further spread of resistant Acinetobacter baumannii and hand hygiene adherence rate of healthprofessionals that predicts the best spread control of resistant Acinetobacterbaumannii. Materials and methods: A deterministic mathematical model wasdeveloped to assess the dynamic transmission of A. baumannii in a hypothetical critical care unit. The behavior of variable of interest was simulated over time for differentparameters values inadequate handwashing and decontamination of the environment. The prevalence of susceptible, colonized and infected individuals, was evaluated. It was utilized the software XPP/WinPP. Results: After several model simulations where the two variables of interest were simultaneously evaluated, the model predicts that better results in the prevalence of colonized and infected individuals (low prevalence ofcolonized and infected individuals compared to the original model [ =0,4 and =0,1]), are found when health professionals have higher adherence to hand hygiene practice ( =0,1) associated with the rapid decontamination of the environment( >0,1)...


Subject(s)
Humans , Infection Control/methods , Hygiene , Intensive Care Units , Cross Infection/epidemiology , Acinetobacter Infections/epidemiology , Acinetobacter Infections/transmission , Hand Disinfection , Mathematical Computing , Drug Resistance, Microbial
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