ANÁLISE DOS PERFIS DE RESISTÊNCIA A ANTIMICROBIANOS EM PATÓGENOS ISOLADOS DE PACIENTES INTERNADOS EM UM HOSPITAL UNIVERSITÁRIO NO NORTE DO BRASIL
Resistência Antimicrobiana; IRAS; IPAs; Inteligência Articial; Randon Forest.
A resistência antimicrobiana (RAM) é atualmente um dos maiores problemas de saúde pública que afeta principalmente indivíduos hospitalizados, estando associada ao aumento significativo do tempo de hospitalização, dos custos da assistência ao paciente e das taxas de morbimortalidade. Dentre as bactérias mais relevantes associadas a RAM destacam-se a Klebsiella pneumoniae, Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa e Acinetobacter baumanii. O presente estudo objetivou avaliar os perfis de susceptibilidade dos patógenos associados à Infecções Relacionadas à Assistência em Saúde (IRAS) e Infecções Presentes na Admissão (IPAs) em um hospital de média e alta complexidade no período de 2020 a 2022 a partir de dados da Comissão de Controle de Infecção Hospitalar (CCIH). Além de análises epidemiológicas e fenotípicas, foi aplicado a técnica de Randon Forest para predição do perfil de resistência antimicrobiana. Os resultados demonstram que as IRAS corresponderam a cerca de 35% dos microrganismos isolados de pacientes internados, sendo a espécie Klebsiella pneumoniae o microrganismo mais frequente (30,67%), estando associado principalmente a infecções de corrente sanguínea, trato urinário e respiratório, e com resistência significativamente maior ao meropenem e pipe/tazo quando comparado ao grupo IPAs. As IPAs corresponderam à 21%, apresentando a Escherichia coli (24,73%) como o patógeno mais isolado, porém, não foram observadas diferenças significativas quando comparadas ao grupo IRAS. No geral, foi observado que os isolados oriundos de IRAS apresentavam um perfil de resistência mais acentuado do que os isolados de IPAs. Na aplicação de Randon Forest, o modelo 2 avaliado apresentou melhor acurácia, sensibilidade e especificidade para todos os antimicrobianos testados, mostrando-se uma promissora ferramenta de auxílio clínico. O monitoramento da RAM é de suma importância epidemiológica e clínica como instrumento de tomada de decisão e definição de estratégias de contenção da propagação da RAM. Técnicas de inteligência artificial estão cada vez mais integradas ao auxílio de diagnósticos e condutas terapêuticas.