Logo PUC-Rio Logo Maxwell
ETDs @PUC-Rio
Estatística
Título: USO DE ANÁLISE DE DADOS PARA REDUZIR O IMPACTO DAS BACTÉRIAS MULTIRRESISTENTES
Autor: BIANCA BRANDAO DE PAULA ANTUNES
Colaborador(es): SILVIO HAMACHER - Orientador
FERNANDO AUGUSTO BOZZA - Coorientador
Catalogação: 11/NOV/2024 Língua(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
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.
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
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.
Descrição: Arquivo:   
NA ÍNTEGRA PDF