Método para el control de perfiles epidemiológicos de las Infecciones Asociadas a la Atención Sanitaria y la resistencia antimicrobiana

Autores/as

  • Francisco Xavier Poveda Paredes Universidad Regional Autónoma de Los Andes. UNIANDES
  • Carlos Gustavo López Barrionuevo Universidad Regional Autónoma de Los Andes. UNIANDES
  • Enrique Alexander Elizalde Enríquez Universidad Regional Autónoma de Los Andes. UNIANDES

Palabras clave:

Perfil epidemiológico, Infecciones oportunistas, método, perfiles epidemiológico

Resumen

Las Infecciones Asociadas a la Atención en Salud (IASS) es un problema de salud pública a nivel mundial. Son adquiridas por los pacientes en los procesos de atención médica, por lo que las infecciones intrahospitalarias ameritan la administración de antimicrobianos para su manejo atribuyendo un mayor porcentaje de generar resistencia antimicrobiana (RAM), aumento de los gastos económicos, mayor estadía hospitalaria, repercusión psicológica en los pacientes e incrementa las tasas de morbimortalidad. Uno de los mecanismos para frenar a este problema son las estrategias de bioseguridad como; higiene de manos, protocolos de asepsia y antisepsia correctamente realizados, los equipos reutilizables se deben encontrar esterilizados, aislamiento de pacientes diagnosticados precozmente. La presente investigación propone el desarrollo de un método para el control de perfiles epidemiológico de las Infecciones Asociadas a la Atención Sanitaria y la Resistencia Antimicrobiana. Se identifica que los reportes epidemiológicos en Ecuador sobre las IASS son escasos, por lo que se debe aumentar el esfuerzo por tener mayor vigilancia epidemiológica para tener gacetas actualizadas acerca de la incidencia de IASS, de tal forma se brinde mayor importancia a este problema de salud pública para el manejo óptimo de los pacientes y el cumplimiento de los protocolos para evitar infecciones.

 

 

Publicado

2022-06-28

Número

Sección

Articulos

Cómo citar

Método para el control de perfiles epidemiológicos de las Infecciones Asociadas a la Atención Sanitaria y la resistencia antimicrobiana. (2022). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 21, 49-58. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/201