Sistema de Mapeo Epidemiológico para la mejora en la detección de reservorios potenciales de Infecciones Asociadas a la Atención en Salud, Unidad de Cuidados Intensivos del Hospital Materno Infantil, La Paz – Bolivia 2022-2023

Introducción: Las infecciones asociadas a la atención en salud (IAAS) constituyen un riesgo en la atención en salud, sobre todo en los servicios de terapia intensiva, por lo que la búsqueda de sus reservorios es de gran importancia para el control.

Objetivo: Mejorar la detección de reservorios potenciales de infecciones asociadas a la atención en salud (IAAS) a través de un sistema de mapeo epidemiológico en el Hospital de Especialidades Materno Infantil.

Material y métodos: Se realizó un análisis inferencial multivariado para identificar que elementos se asocian con el incremento de riesgo de IAAS en el servicio de Terapia Intensiva HODEMI, mediante mapeo epidemiológico y aplicación de las herramientas FLIR®, LIDAR® y luminómetría.

Resultados: En el análisis multivariado, los incrementos de CO2 y temperatura son los principales predictores de reservorios potenciales de infecciones. El servicio con mayor probabilidad de sufrir IAAS fue neonatología y el análisis grupal de herramientas mostró una mayor significancia que el grupal en búsqueda de reservorios.

Conclusiones: Las herramientas del sistema de mapeo epidemiológico mostraron resultados grupales de gran importancia en la vigilancia activa y control de IAAS.

Palabras Clave: IAAS, Mapeo epidemiológico, FLIR®, LIDAR®

Introduction: Healthcare-associated infections (HAI) are a constant risk in healthcare, especially in intensive care services, so the search for their reservoirs is of great importance for their control.

Objective: To analyze the variables associated with the increased probability of developing potential reservoirs of healthcare-associated infections (HAI).

Material and methods: A multivariate inferential analysis was carried out to identify the elements associated with the increased risk of HAI in the HODEMI Intensive Care Unit, by means of epidemiological mapping and application of FLIR®, LIDAR® and luminometer tools.

Results: In the multivariate analysis, CO2 and temperature increases are the main predictors of potential reservoirs of infections. The service most likely to suffer from HAIs is the neonatology service, compared to adult therapy. The type of structure is not associated with increased HCAI risk.

Conclusions: Periodic measurement of CO2 and temperature is an appropriate strategy to monitor and prevent HAIs. The reasons why the neonatology department has a higher HCAI risk should be investigated.

Keywords: HAI, epidemiological mapping, FLIR®, LIDAR®