Compreendendo os impulsionadores da infecção do local cirúrgico: investigando e modelando os dados de vigilância Swissnoso (WATUSSI)

A infecção do sítio cirúrgico (ISC) é a infecção associada à assistência à saúde mais comum, de natureza multifatorial e um dano evitável típico. Muitos sistemas de saúde exigem que os hospitais determinem as taxas de infecção correspondentes como um indicador de qualidade e muitas vezes estipulam a divulgação pública desses dados. Várias agências, entre elas a Organização Mundial da Saúde (OMS) e os Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) dos EUA, emitiram diretrizes de prevenção baseadas em evidências. Apesar dos esforços na implementação das melhores práticas, as ISC continuam a ser uma complicação relevante dos procedimentos cirúrgicos modernos e geram enormes custos para o sistema de saúde. Além disso, as diretrizes de prevenção reconhecem que as evidências que respaldam suas recomendações são baixas a moderadas na maioria dos casos, o que se deve em parte à complexidade da patogênese da ISC.

Swissnoso, o grupo suíço de especialistas em prevenção de infecções e epidemiologia hospitalar, supervisiona a coleta nacional de dados sobre procedimentos selecionados e a SSI associada. Desde o início desta vigilância dedicada em 2009, mais de 300.000 procedimentos foram incluídos e os pacientes correspondentes foram acompanhados para verificar SSIs. Embora concebido principalmente como um sistema de vigilância nacional e depois usado para relatórios públicos a partir de 2014, o Swissnoso é uma fonte de dados primária para melhor compreensão da epidemiologia da ISC.

Aqui, os investigadores buscam aumentar a qualidade das evidências por trás das futuras diretrizes de prevenção. Para o efeito, os investigadores passarão de uma análise dos fatores de risco para ISC (da qual uma parte substancial ocorre após a alta do paciente do hospital, dificultando a vigilância) para a recolha de dados adicionais (para melhor caracterizar alguns determinantes de ISC e o seu reconhecimento) e, finalmente, a um modelo matemático (que simulará a probabilidade de desenvolver ISC para que os investigadores possam testar o que pode modular este risco).