Título: | USO DE ANÁLISE DE DADOS PARA REDUZIR O IMPACTO DAS BACTÉRIAS MULTIRRESISTENTES | ||||||||||||
Autor: |
BIANCA BRANDAO DE PAULA ANTUNES |
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Colaborador(es): |
SILVIO HAMACHER - Orientador FERNANDO AUGUSTO BOZZA - Coorientador |
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Catalogação: | 11/NOV/2024 | Língua(s): | INGLÊS - ESTADOS UNIDOS |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=68595&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=68595&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.68595 | ||||||||||||
Resumo: | |||||||||||||
A Organização Mundial da Saúde declarou que a resistência aos antibióticos é uma
das 10 principais ameaças globais à saúde pública. Entre os fatores que causam a
disseminação de bactérias multirresistentes está o uso excessivo de antibióticos em
hospitais. Esta tese baseia-se na premissa de que é necessário usar dados históricos
para melhorar a prescrição de antibióticos e, assim, reduzir o impacto da resistência
em ambientes hospitalares. Seus objetivos específicos incluem a análise de dados
para fornecer informações que possam apoiar a prescrição de antibióticos, evitando
assim que as taxas de resistência permaneçam elevadas após a pandemia de
COVID-19 e prevenindo futuras quebras de protocolo semelhantes.. A tese também
investiga as diferenças de desfechos entre a apresentação de bactérias resistentes e
não resistentes em infecções adquiridas na comunidade. Para alcançar esses
objetivos, os métodos incluem ferramentas de análise de dados, como estatísticas
descritivas e inferenciais, Regressão Logística, Mineração de Processos e
Mineração de Texto. Os dados incluem informações sobre pacientes internados em
Unidades de Terapia Intensiva em hospitais de uma rede privada localizados no Rio
de Janeiro, Brasil. A tese é composta por três artigos e descreve ainda uma
plataforma desenvolvida para apoiar a prescrição de antibióticos em hospitais. Os
resultados da tese revelaram um aumento significativo no consumo de antibióticos
durante a pandemia, especialmente durante o segundo e terceiro meses da doença
no Brasil. Esse aumento, aliado à alta variabilidade nos tratamentos de pacientes
com COVID-19, demonstra que a incerteza em relação à doença levou ao não
cumprimento dos protocolos previamente estabelecidos. O meropenem, um
antibiótico da classe dos carbapenêmicos, teve o maior número ajustado de doses
prescritas para pacientes com COVID-19 nos hospitais analisados. O aumento na
prescrição de carbapenêmicos provavelmente explica o aumento observado na
resistência a esse antibiótico durante o surto de COVID-19. No período pós-surto,
a taxa de resistência aos carbapenêmicos diminuiu, seguindo a queda no consumo
desses antibióticos após os primeiros meses da pandemia. No entanto, mesmo com
a diminuição, os níveis de resistência pós-surto permaneceram mais altos do que
antes da pandemia. Além disso, observou-se que a pandemia alterou outro hábito
dos médicos nos hospitais pois o número de exames por paciente aumentou durante
a pandemia e, mesmo após o surto da doença, continuou mais alto do que antes da
doença. A tese também demonstrou como ferramentas de Mineração de Texto
podem ser utilizadas na etapa de tratamento dos dados, possibilitando a inclusão de
mais informações nas análises. Constatou-se ainda que, embora um terço dos
pacientes admitidos em unidades de terapia intensiva apresentassem bactérias
resistentes, não houve evidência de que isso implicasse em maiores chances de
mortalidade hospitalar ou sepse em comparação com pacientes com infecções
comunitárias por bactérias não resistentes.
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