Jarvis.Infecciones hospitalarias_7ed.

6 Sección I • Consideraciones generales sobre las infecciones hospitalarias

con todos sus días de hospitalización al conjunto de días en riesgo de un primer evento, pero aquellos que se infectaron solo contri buirían con los días de hospitalización anteriores a la aparición de la primera infección. Dado que el primer evento es solo un número, la densidad de incidencia tiene las unidades de (1/tiempo). En la práctica de la epidemiología sanitaria, las tasas de IRAS suelen expresarse como el número de primeros episodios por cada 1000 días de hospi talización (lo que suele dar un número de uno o dos dígitos de episodios por cada 1000 días de hospitalización). 53,54 La ventaja de utilizar la densidad de incidencia es que permite corregir en función del tiempo y separar la duración de la exposición del efecto del riesgo diario. Los ejemplos en los que esto resulta en es pecial útil en epidemiología sanitaria son las comparaciones entre hospitalizaciones breves y prolongadas y entre vías intravenosas periféricas (VIP) y catéteres venosos centrales (CVC). 52,53 En cada uno de estos casos, el tiempo de riesgo es mucho mayor para el segundo grupo que para el primero. Una cuestión que surge con la densidad de incidencia es qué hacer con un segundo evento o evento adicional en un individuo (segunda IRAS, es decir, segunda infección del tracto hemático asociada con la asistencia sanitaria, ITHAAS), porque múltiples estudios han demostrado que los eventos posteriores no son in dependientes. La primera orientación es que, para el análisis cuantitativo de las IRAS, sería demasiado simplista y engañoso sumar estos acontecimientos no independientes y ponerlos sobre el denominador. 54 El primer evento y cada uno de los posteriores serían en realidad un factor de riesgo para la siguiente infección, y por eso es mejor restringir el análisis al primer acontecimiento. Existen métodos más complejos para incluir en un estudio el primer evento y los múltiples/sucesivos utilizando diferentes estratos. 54 Por ejemplo, un enfoque consiste en definir la po blación de riesgo de forma diferente para cada acontecimiento: 51 la población de riesgo para el primer evento estaría formada por individuos que no han experimentado la enfermedad an tes; la población de riesgo para el segundo evento o la primera recurrencia se limitaría a aquellos que han experimentado el acontecimiento (infección) una vez y solo una vez, y así sucesi vamente. Un individuo debe contribuir tiempo al denominador de la tasa de incidencia de los primeros eventos solo hasta el momento en que se produce la enfermedad por primera vez. En ese momento, el individuo debe dejar de contribuir tiempo al denominador de esa tasa y debe empezar a contribuir tiempo al denominador de la tasa que mide la segunda incidencia. Cuando se produzca un segundo evento, la persona deberá dejar de contribuir con tiempo a la tasa que mide el segundo evento y empezar a contribuir al denominador de la tasa que mide el tercer evento, y así sucesivamente. La incidencia acumulada es la proporción de todas las per sonas en riesgo que sufren un primer evento. 51-53 En la epide miología tradicional de las enfermedades infecciosas, esto se ha denominado tasa de ataque. 52 En realidad, no se trata de una tasa, sino de una proporción.

una IRAS procede de una fuente puntual, como un fluido conta minado o una ISQ (operación como fuente puntual). 52-54 En el pasado, las IRAS se solían notificar como una incidencia acumulada del número de infecciones por cada 100 altas hospi talarias. Una desventaja de esta agregación y presentación es que no había distinción entre la primera infección separada de las infecciones múltiples en los mismos pacientes (así, 10 infeccio nes por 100 altas podrían ser 10 infecciones de un paciente que está muy complicado, 10 de 10 pacientes diferentes que están sanos, o alguna descripción entre estos extremos, los cuales ilus tran cómo este término resumido podría ser muy diferente en su relevancia clínica y epidemiológica y en los métodos de interven ción que podrían ser necesarios). Otra desventaja es que, dado que un paciente podría contarse varias veces, no se tendría en cuenta la falta de independencia estadística, lo que dificultaría las comparaciones. 52 A diferencia de las medidas de incidencia, que se centran en los eventos, la prevalencia se centra en el estado de la enfer medad. La “prevalencia” se define como la proporción de una población que padece una enfermedad en un momento deter minado. 53 A menudo se utilizan de manera indistinta varios tér minos, como prevalencia puntual, proporción de prevalencia y tasa de prevalencia. La prevalencia depende de la incidencia y la duración de la enfermedad. A medida que aumenta cualquiera de ellas, aumenta la prevalencia. La principal medida útil para la epidemiología sanitaria es la prevalencia puntual obtenida a partir de un estudio transversal 32 (p. ej., una encuesta de preva lencia puntual en un día determinado en una unidad concreta utilizando cultivos para detectar colonizaciones/infecciones por enterococos resistentes a la vancomicina [ERV], Enterobacteriaceae resistentes a los carbapenemes [ERC], Candida auris o SARM). Durante la pandemia de COVID-19, se llevaron a cabo encuestas seriadas de prevalencia puntual de positividad al SARS-CoV-2 en residencias de adultos mayores enteras. Esto identifica la carga de un problema (patógeno o enfermedad) en un momento deter minado para ayudar a definir que existe un problema, orientar investigaciones adicionales y permitir la asignación de recursos. Hay que tener en cuenta que las poblaciones son dinámicas, con individuos que entran y salen; la prevalencia puede variar en fun ción del momento en que se mida. MÉTODOS EPIDEMIOLÓGICOS En general, en la investigación de las IRAS pueden utilizarse téc nicas epidemiológicas descriptivas, analíticas y experimentales. La epidemiología descriptiva es la base de la evaluación de las IRAS y se utiliza tanto para la vigilancia como para la investiga ción de brotes. Una vez definido el problema inicial mediante la epidemiología descriptiva, se realizan estudios adicionales con métodos analíticos o experimentales para obtener más informa ción sobre el problema, confirmar las impresiones iniciales, de mostrar o refutar hipótesis (incluida la identificación de factores de riesgo, posibles asociaciones o fuentes) y evaluar la eficacia de las medidas de prevención y control. La presentación de la epidemiología descriptiva puede incluir informes de casos o series de casos. Un informe de caso es la des cripción clínica de un solo paciente. Una serie de casos se define como un informe de más de un paciente. Estos tipos de estudios/ publicaciones son fáciles de preparar y pueden servir para infor mar a la comunidad de epidemiología sanitaria sobre amenazas emergentes. Además, estos estudios generan hipótesis para estu dios adicionales. La desventaja de este tipo de estudios es que el número de pacientes es limitado y que los hallazgos pueden no ser generalizables a otras poblaciones. Además, no se han rea lizado comparaciones con otros grupos. Los informes de casos suelen publicarse en revistas de menor impacto, a menos que des criban un patógeno realmente novedoso, como en los primeros

La incidencia acumulada se deriva de la densidad de inciden cia y, en términos sencillos, podría considerarse como la suma de todas las densidades de incidencia de los primeros eventos sobre todas las personas-tiempo en riesgo del primer evento. Se trata de una proporción simple y, por lo tanto, no tiene unidades. Para las IRAS globales, el tiempo implícito es el curso de la hospitaliza ción (duración en el centro) hasta el primer evento o el alta sin primer evento. La incidencia acumulada tiene algunas limitacio nes. En primer lugar, debería realizarse un seguimiento de todos los pacientes de riesgo para determinar si presentan el primer evento. Sin embargo, no todos los pacientes tienen la misma du ración de estancia hospitalaria ni permanecen en riesgo durante el mismo tiempo. Además, las IRAS están relacionadas con el tiempo, y comparar las tasas de IRAS entre pacientes con dife rentes duraciones de estancia puede ser engañoso. La incidencia acumulada podría ser en especial útil cuando se considera que Copyright © 2024 Wolters Kluwer, Inc. Unauthorized reproduction of the content is prohibited.