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Vol. 17. Núm. 1.
Páginas 23-28 (enero - marzo 2017)
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Vol. 17. Núm. 1.
Páginas 23-28 (enero - marzo 2017)
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Predicción del riesgo aplicado como herramienta para disminuir infección por Acinetobacter baumanii en una UCI polivalente en la ciudad de Honda
Risk prediction applied as a tool to reduce Acinetobacter baumannii infection in an Intensive Care Unit
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Javier Mauricio Giraldo Sancheza,
Autor para correspondencia
javiergs315uci@hotmail.com

Autor para correspondencia.
, Olivia Lozanob, Ricardo Giraldoc, Javier Pachecod, Jaime Rodrigueze, Expedito Badillof, Edwin Beltráng, Elder Barrancog
a Medicina Interna, Cuidado Crítico, jefe UCI honda MIT, miembro de número de AMCI, Tolima, Colombia
b Líder de gestión clínica excelente y segura, UCI honda MIT, Tolima, Colombia
c Medicina Interna, Epidemiología, UCI honda MIT, Tolima, Colombia
d Cirugía General, Cuidado Crítico, UCI honda MIT, Tolima, Colombia
e Medicina Interna, Neumología, UCI honda MIT, Tolima, Colombia
f Cirugía Cardiovascular, Cuidado Crítico, UCI honda MIT, Tolima, Colombia
g Médico asistente, UCI honda MIT, Tolima, Colombia
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Tabla 1. Concentración mínima inhibitoria de antibióticos para los aislamientos de Acinetobacter baumanii
Tabla 2. Características generales de los pacientes
Tabla 3. Análisis de OR
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Resumen
Antecedentes

Las pérdidas en las barreras de seguridad resultan ser la causa principal de la colonización de los pacientes hospitalizados en el interior de las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI), generando incremento exponencial de las infecciones nosocomiales por Acinetobacter baumanii (A. baumanii).

Objetivo

Evidenciar la efectividad de un grupo específico de colaboradores asistenciales encargados de la atención de un grupo seleccionado de pacientes en riesgo de desarrollar una infección por A. baumanii.

Materiales y métodos

Estudio observacional de cohorte trasversal en una UCI con 19 camas. La muestra fue probabilística, tuvo un nivel de confianza del 95% en Epidat 3.1, donde se tomaron 103 pacientes; los criterios de inclusión que se tuvieron en cuenta son: estancia en UCI mayor de 7 días, ventilación mecánica mayor a 7 días, uso previo de antibióticos, TISS mayor de 15, niveles de albúmina menores de 2,5, niveles séricos de BNP mayor de 2.000 y APACHE mayor de 25. Criterios de exclusión: menores de 18 años y que no cumplieran con las anteriores características. Pacientes con diagnóstico de infección: se evaluó si recibió tratamiento antibiótico. Se realizó un análisis descriptivo en las variables cualitativas frecuencias relativas.

Periodo

Abril a junio del 2013, determinación de muestra probabilística, y junio del 2013 a octubre del 2014, seguimiento a pacientes en riesgo.

Resultados

Reducción del 82% en los aislamientos de A. baumanii en el periodo evaluado.

Conclusiones

La predicción del riesgo aplicada en el interior de la UCI impacta favorablemente en objetivos duros de morbimortalidad.

Palabras clave:
Predicción
Acinetobacter baumannii
Infección
Grupo TISS
Seguridad de paciente
Abstract
Background

Loss of safety barriers are the main cause of the colonisation of hospitalised patients in intensive care units, generating an exponential increase in nosocomial infections due to acinetobacter baumannii.

Aim

To demonstrate the effectiveness of a specific group of health staff responsible for the care of a selected group of patients at risk of developing an acinetobacter baumannii infection.

Materials and methods

An observational cross-sectional, cohort study in an ICU with 19 beds. The sample was probabilistic and included 103 patients, with a confidence of 95% level using Epidat 3.1. The inclusion criteria used were: stay in the ICU of longer than seven days, greater than 7 days on mechanical ventilation, prior use of antibiotics, greater than 15 on TISS (Therapeutic Intervention Scoring System), levels of albumin less than 2.5, BNP serum levels greater than 2000, and an APACHE score of greater than 25. The exclusion criteria were: less 18 years, and not fulfilling the previous requirements. Patients with a diagnosis of infection were assessed if they received antibiotic treatment. A descriptive analysis was performed on the relative frequencies of the qualitative variables.

Period

April to June of 2013 determination of probabilistic sample and follow-up of patients at risk from June 2013 to October 2014.

Results

There was an 82% reduction in the isolates of acinetobacter baumannii in the period evaluated.

Conclusions

Risk prediction applied to the intensive care unit had a favourable impact on the morbidity and mortality variables.

Keywords:
Prediction
Acinetobacter baumannii
Infection
TISS group
Patient safety

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