Um Programa de Administração de Diagnóstico Multicêntrico para Melhorar a Utilização da Cultura Respiratória em Crianças Críticas (BrighT STAR)

O Bright STAR Collaborative, ou Testing STewardship to reduce Antibiotic Resistance Collaborative, é um programa multicêntrico prospectivo de melhoria da qualidade (QI) com o objetivo de implementar intervenções de gestão diagnóstica para reduzir o uso de culturas bacterianas como uma estratégia para reduzir o uso excessivo de antibióticos. Os investigadores usarão os dados coletados pelos sites participantes para determinar se a implementação confiável de diretrizes de prática clínica para avaliação de pacientes pode diminuir o uso de antibióticos em unidades de terapia intensiva pediátrica. Os investigadores realizarão um estudo quase experimental para comparar os dados dos resultados nos períodos pré e pós.

Maiores ou iguais a 10 instituições participarão deste colaborativo. As instituições participantes desenvolverão e implementarão uma ferramenta de tomada de decisão clínica baseada em evidências como parte de seu programa de melhoria da qualidade (QI) em sua unidade de terapia intensiva pediátrica (PICU).

Objetivo Específico 1: Avaliar se os programas de melhoria da qualidade elaborados localmente com foco na gestão diagnóstica de culturas respiratórias levam a uma redução nas culturas respiratórias e no uso de antibióticos.

Objetivo Específico 2: Determinar se essas iniciativas de melhoria da qualidade estão associadas a consequências não intencionais de danos ao paciente, como mortalidade, duração da internação, reinternações, infecções associadas ao ventilador, sepse e choque séptico.

Variáveis: taxas de cultura respiratória total, resultados de cultura, tempo de internação na UTI, taxas de mortalidade, reinternação hospitalar e na UTI, causa da morte, infecção associada à ventilação mecânica/taxa de condição associada à ventilação mecânica, sepse, choque séptico.

Análise: A abordagem analítica equivale a estimar e comparar a incidência de cultura respiratória durante os períodos "basal/pré-implementação" e "pós-implementação", usando um modelo linear generalizado misto (GLMM) assumindo uma distribuição de Poisson para o número mensal de respirações culturas com o número mensal de dias de ventilação como compensação. Análises semelhantes serão realizadas para desfechos secundários.