ABSTRACT
Resumen Introducción: Staphylococcus aureus es una frecuente causa de bacteriemias y el incremento en las tasas de resistencia dificulta su tratamiento inicial. La incidencia de bacteriemias por S. aureus resistente a meticilina (SAMR) ha aumentado, principalmente en las infecciones adquiridas en el medio hospitalario. Este estudio pretende caracterizar clínicamente a los pacientes con bacteriemia por S. aureus detectados en un hospital de Medellín y definir su perfil de resistencia microbiana. Métodos: cohorte retrospectiva en un hospital de tercer nivel. Se incluyeron pacientes >16 años con aislamiento para Staphylococcus aureus en sangre periférica. Se registró información relacionada con el episodio, el sitio de adquisición, la clasificación microbiológica y las características clínicas. Resultados: de 775 reportes de hemocultivos positivos para S. aureus, finalmente se ingresaron 698 pacientes al estudio. La mediana de edad fue de 58 años (RIQ=42-69), 383 eran hombres (54.9%). En 354 pacientes (50.7%) la bacteriemia era de origen nosocomial y el 26.2% (n=183) eran SAMR. En 123 (17.6%) bacteriemias adquiridas en la comunidad, la frecuencia de SAMR fue 33.3% (n=41). El antecedente más frecuente fue tener un catéter vascular en 321 pacientes (46%). Se inició terapia empírica en 67.2% de los casos (n=469). Respecto a la gravedad, la mediana del puntaje SOFA fue de 4 (RIQ=1-5), APACHE II de 15 (RIQ=10-19) y la mortalidad fue del 24.9% (n=174). Conclusiones: a pesar de que la mayoría de bacteriemias son de origen nosocomial, el reporte más frecuente fue SAMS tanto en el grupo nosocomial como en el de la comunidad. Sin embargo, la mortalidad en el grupo de bacteriemia nosocomial fue inferior comparada con la de la comunidad. (Acta Med Colomb 2018; 43: 200-206).
Abstract Introduction: Staphylococcus aureus is a frequent cause of bacteremia and the increase in resistance rates makes initial treatment difficult. The incidence of bacteraemia due to methicillin-resistant S. aureus (MRSA) has increased, mainly in infections acquired in the hospital environment. This study aims to clinically characterize patients with S. aureus bacteremia detected in a Medellín hospital and to define their microbial resistance profile. Methods: retrospective cohort in a tertiary hospital. Patients >16 years with isolation for Staphylococcus aureus in peripheral blood were included. Information related to the episode, the acquisition site, the microbiological classification and the clinical characteristics were recorded. Results: Of 775 reports of blood cultures positive for S. aureus, 698 patients were finally admitted to the study. The median age was 58 years (RIQ = 42-69), 383 were men (54.9%). In 354 patients (50.7%) the bacteremia was of nosocomial origin and 26.2% (n = 183) were MRSA. In 123 (17.6%) bacteremia acquired in the community, the frequency of MRSA was 33.3% (n = 41). The most frequent antecedent was to have a vascular catheter in 321 patients (46%). Empirical therapy was initiated in 67.2% of the cases (n = 469). Regarding severity, the SOFA score median was 4 (RIQ = 1-5), APACHE II of 15 (RIQ = 10-19) and mortality was 24.9% (n = 174). Conclusions: although the majority of bacteremia are of nosocomial origin, the most frequent report was MSSA in both the nosocomial and community groups. Despite this, mortality in the nosocomial bacteremia group was lower compared with that of the community. (Acta Med Colomb 2018; 43: 200-206).
Subject(s)
Humans , Male , Middle Aged , Staphylococcus aureus , Drug Prescriptions , Mortality , BacteremiaABSTRACT
RESUMEN En la investigación cuasi-experimental es de uso común el análisis de series de tiempo interrumpidas, el cual mide el efecto que tiene una intervención a partir de un punto de tiempo específico. Dicho análisis, que integra datos longitudinales y permite detallar las tendencias antes y después de la intervención, es considerado como una herramienta importante para entender los patrones de cambio después de cualquier evento de interés, es aplicable en distintas disciplinas y tiene un gran potencial para extraer conclusiones en investigaciones con períodos prolongados de seguimiento que requieren la evaluación objetiva de las intervenciones.
SUMMARY In quasi-experimental research, it is commonly used the interrupted time series analysis, which measures the effect of an intervention from a specific time point. This technique integrates longitudinal data and allows to discover detailed trends before and after such intervention. It is considered an important tool to understand the patterns of change after any event, it is applicable in different disciplines and have a great potential to draw conclusions in research with long follow-up periods that require objective evaluation of interventions.
RESUMO Na pesquisa quasi-experimental, é comumente usado análises de séries de tempo interrompida, que mede o efeito de uma intervenção de um ponto de tempo específico. Esta técnica integra dados longitudinais permitem detalhar tendências do antes e após do procedimento. É considerada uma ferramenta importante para a compreensão de padrões de mudança depois de qualquer evento de interesse aplicável em diferentes disciplinas e tem um grande potencial para tirar conclusões sobre a pesquisa com períodos de seguimento longos que exigem avaliação objetiva das intervenções.
Subject(s)
Humans , Time Series StudiesABSTRACT
El análisis de series de tiempo es una técnica que involucra el estudio de individuos o grupos observados en momentos sucesivos en el tiempo. Este tipo de análisis permite estudiar la relación potencialmente causal entre diferentes variables que cambian en el tiempo y que se relacionan entre sí. Es la técnica más importante para hacer inferencias acerca del futuro, predicción, con base en lo que ha ocurrido en el pasado y se aplica en diferentes disciplinas del conocimiento. Se exponen los diferentes componentes, la técnica de análisis y algunos ejemplos específicos en el área de la salud.
Analysis of time series is a technique that implicates the study of individuals or groups observed in successive moments in time. This type of analysis allows the study of potential causal relationships between different variables that change over time and relate to each other. It is the most important technique to make inferences about the future, predicting, on the basis or what has happened in the past and it is applied in different disciplines of knowledge. Here we discuss different components of time series, theanalysis technique and specific examples in health research.
A análise de séries de tempo é uma técnica que envolve o estudo de indivíduos ou grupos observados em momentos sucessivos no tempo. Este tipo de análise permite estudar a relação potencialmente causal entre diferentes variáveis que mudam no tempo que se relacionam entre si. É a técnica mais importante para fazer inferências sobre o futuro, predição, com base no que há acontecido no passado e se aplica em diferentes disciplinas do conhecimento. Se expõe os diferentes componentes, a técnica de análise e alguns exemplos específicos na área da saúde.