DDS
Pedro
2025-05-07
Justificación del análisis ITS (Interrupted Time Series)
Para evaluar el posible impacto del programa DDS sobre la incidencia de bacterias multirresistentes (BMR) en UCI, se ha utilizado un modelo de series temporales interrumpidas (ITS) con distribución quasi-Poisson. Esta metodología permite estimar si hubo un cambio significativo en la tendencia o en el nivel de la tasa de BMR tras la implementación del programa (abril 2024).
El análisis ITS es particularmente útil en contextos reales de intervención clínica porque:
- No requiere aleatorización, siendo adecuado para estudios observacionales con intervención definida en el tiempo.
- Controla la tendencia previa (secular) para distinguir efectos propios de la intervención de variaciones ya existentes.
- Permite analizar efectos inmediatos (cambio de nivel) y efectos a largo plazo (cambio de pendiente) tras la intervención.
En nuestro caso, el objetivo era detectar cambios en la tasa de adquisición de BMR por 1000 días-paciente a lo largo del tiempo y valorar si dichos cambios pueden atribuirse, al menos en parte, al despliegue del programa DDS.
La combinación de este modelo ITS con un análisis logístico ajustado a nivel paciente permite abordar el fenómeno desde una perspectiva poblacional (tasa) y individual (odds), aumentando la robustez de las conclusiones.
| Término | Descripción | Rate Ratio | IC 95 % | p-valor |
|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | Odds basal (referencia) | 0.007 | 0.005 – 0.010 | 0.000 |
| time | NA | 0.980 | 0.925 – 1.038 | 0.492 |
| post | Cambio inmediato tras DDS | 0.837 | 0.493 – 1.423 | 0.511 |
| time_post | Cambio de pendiente DDS | 0.990 | 0.922 – 1.063 | 0.783 |
| Note: | ||||
| RR < 1 indica reducción de la tasa; RR > 1 indica aumento. |
Interpretación de los resultados
La tabla de Rate Ratios (RR) del modelo ITS con distribución quasi-Poisson muestra la evolución mensual de la tasa de pacientes con BMR durante la estancia en UCI, ajustada por días-paciente. El coeficiente ‘post’ refleja el cambio inmediato tras la implantación del DDS, mientras que ‘time_post’ estima el cambio en la pendiente posterior. En este análisis:
- No se observaron diferencias estadísticamente significativas tras la intervención (p > 0.05).
- El valor de RR para ‘post’ es 0.837, lo que sugiere una posible reducción relativa del 16.3% en la tasa de eventos, aunque no significativa.
En el modelo logístico ajustado (OR), que controla por edad, sexo, gravedad (APACHE-II), comorbilidad (Charlson), factores de riesgo de BMR y tipo de paciente:
- Tampoco se observa un efecto significativo de la intervención ni un cambio en la pendiente post-intervención.
- Ninguna de las covariables mostró una asociación significativa con la probabilidad de adquirir un BMR durante la estancia, aunque sí se observan tendencias sugerentes en algunas.
Estos resultados deben interpretarse con cautela debido al tamaño muestral y a la baja incidencia del evento, que limitan la potencia estadística. No obstante, ofrecen una línea base robusta para futuras comparaciones.
| Término | Descripción | Odds Ratio | IC 95 % | p-valor |
|---|---|---|---|---|
| (Intercept) | Odds basal (referencia) | 0.036 | 0.007 – 0.194 | 0.000 |
| post | Cambio inmediato tras DDS | 0.953 | 0.416 – 2.184 | 0.909 |
| time_post | Cambio de pendiente DDS | 1.000 | 1.000 – 1.000 | 0.287 |
| edad | Edad (años) | 1.002 | 0.985 – 1.020 | 0.807 |
| sexoMUJER | Sexo: mujer vs hombre | 0.830 | 0.486 – 1.417 | 0.495 |
| hasta_ing_en_uci | Días hasta ingreso en UCI | 0.993 | 0.973 – 1.014 | 0.531 |
| apache_ii_ingreso_uci | Gravedad APACHE-II | 1.025 | 0.986 – 1.064 | 0.211 |
| categoria_de_pacienteMÉDICO | Categoría: Médico (ref.) | 1.320 | 0.451 – 3.866 | 0.612 |
| categoria_de_pacienteQUEMADO | Categoría: Quemado | 0.000 | 0.000 – 0.000 | 0.000 |
| categoria_de_pacienteQUIRÚRGICO PROGRAMADO | NA | 0.562 | 0.056 – 5.646 | 0.624 |
| categoria_de_pacienteQUIRÚRGICO URGENTE | NA | 5.913 | 1.422 – 24.578 | 0.014 |
| categoria_de_pacienteTRAUMATOLÓGICO | Categoría: Traumatológico | 2.074 | 0.605 – 7.102 | 0.246 |
| no_factores_riesgo_bmr | Nº factores riesgo BMR | 1.186 | 0.926 – 1.519 | 0.177 |
| puntuacion_charlson | Índice de Charlson | 1.024 | 0.903 – 1.161 | 0.710 |
| Note: | ||||
| OR < 1 indica menor probabilidad de adquirir BMR; OR > 1 mayor probabilidad. |
Interpretación del modelo logístico ajustado
Este modelo analiza la probabilidad de adquirir un BMR durante la estancia en UCI tras la implementación del programa DDS, ajustando por múltiples posibles factores de confusión clínicos y demográficos. Los principales hallazgos son:
- Intervención (DDS):
- El coeficiente ‘post’ (OR = 0.953; IC95%: 0.416–2.184; p = 0.909) sugiere que no hubo un cambio significativo inmediato en la probabilidad de adquirir un BMR tras la implantación del DDS.
- El coeficiente ‘time_post’ (OR ≈ 1.000) tampoco muestra evidencia de un cambio progresivo a lo largo del tiempo tras la intervención.
- Variables clínicas y demográficas:
- Edad, sexo, días hasta el ingreso, gravedad (APACHE-II), factores de riesgo de BMR y comorbilidad (Charlson) no se asociaron significativamente con la probabilidad de adquirir BMR.
- El sexo femenino mostró una OR de 0.83, sin significación estadística (p = 0.495), sugiriendo una tendencia no significativa hacia menor riesgo.
- Tipo de paciente:
- Los pacientes quirúrgicos urgentes presentaron una asociación significativa con mayor probabilidad de BMR (OR = 5.91; IC95%: 1.42–24.58; p = 0.014), lo que sugiere que este subgrupo podría beneficiarse de intervenciones específicas.
- Las categorías ‘quemado’ y ‘quirúrgico programado’ deben interpretarse con precaución por los extremos en los valores estimados (OR = 0 o NA), posiblemente reflejo de tamaños muestrales muy bajos o ausencia de eventos.
Conclusión:
No se observa un efecto claro del DDS en la reducción del riesgo ajustado de BMR en UCI. La única variable significativamente asociada fue ser paciente quirúrgico urgente. Se recomienda un análisis más detallado en este subgrupo y considerar limitaciones por bajo número de eventos.
### Interpretación del modelo ITS quasi-Poisson
El gráfico representa la evolución mensual de la tasa de adquisición de BMR en UCI (por cada 1000 días-paciente), antes y después de la implantación del programa DDS (línea roja).
- La línea azul muestra la tasa observada mes a mes.
- La línea verde representa los valores predichos por el modelo ITS ajustado.
- La línea roja discontinua marca el punto de intervención (abril 2024).
Resultados clave del modelo:
- Tasa basal: 0.7 por 1000 días-paciente en el primer mes (OR ≈ 0.007).
- Tendencia preintervención (time): ligera reducción no significativa (RR = 0.980; p = 0.492).
- Cambio inmediato tras DDS (post): descenso no significativo en la tasa (RR = 0.837; IC95%: 0.493–1.423; p = 0.511).
- Cambio de pendiente tras DDS (time_post): sin efecto apreciable (RR = 0.990; IC95%: 0.922–1.063; p = 0.783).
Conclusión: No se evidencian cambios estadísticamente significativos en la tendencia ni en el nivel inmediato de la tasa de BMR tras la implementación del DDS, aunque se aprecia una tendencia decreciente mantenida que podría tener interés clínico. La elevada variabilidad mensual en la tasa observada sugiere cautela en la interpretación y podría reflejar el bajo número de eventos mensuales o factores no medidos.