Marc Chagall’ın Figüratif Eserleri

Estudos mostram que entre 32% e 94% das ISC se manifestam após o paciente ter abandonado o hospital, sendo que a maior parte delas é diagnosticada e tratada completamente em regime ambulatorial (BARNES et al., 2006; FERRAZ et al., 1995; MARTINS et al., 2008; NOY; CREEDY, 2002; PETROSILLO et al., 2008; REID et al., 2002; SANDS et al., 1996; WEISS et al., 1999; YOKOE et al., 2001). Assim, a restrição da vigilância epidemiológica ao período de internação do paciente subestima consideravelmente a verdadeira taxa de ISC. Em razão disto, a vigilância extra-hospitalar constitui ferramenta fundamental que possibilita a construção de taxas de ISC mais precisas. Atualmente, os CDC recomendam, mas não exigem, que a vigilância epidemiológica das ISC seja complementada com algum tipo de estratégia de detecção pós-alta hospitalar (NHSN, 2009). No Brasil, entretanto, a maioria dos hospitais interrompe a vigilância das ISC no momento em que o paciente abandona o hospital (MARTINS et al., 2008; OLIVEIRA et al., 2002). A vigilância das ISC após a alta hospitalar não é compulsória na Inglaterra, Alemanha e Holanda (COELLO et al., 2001), e inquérito conduzido em 2004 no Reino Unido indicou que 29% dos hospitais pesquisados realizavam algum tipo de vigilância pós-alta hospitalar, a maior parte deles em especialidades cirúrgicas específicas, usando métodos variados de vigilância (PETHERICK et al., 2006). Na Holanda, grandes esforços estão sendo conduzidos pelo sistema PREZIES na tentativa de padronizar os métodos de vigilância pós-alta hospitalar das ISC. Em 2003, cerca de 70% dos hospitais da rede PREZIES utilizavam algum tipo de vigilância ativa pós-alta hospitalar (MANNIËN et al., 2006). De acordo com Gastmeier (2006), a heterogeneidade na metodologia e, principalmente, na intensidade da vigilância pós-alta hospitalar nos países da rede europeia HELICS dificultam muito comparações pertinentes das taxas de ISC.

O atrito12 _{da vigilância extra-hospitalar é problema inerente a qualquer} método de vigilância, pois o acompanhamento efetivo depende de características não só do método escolhido e do procedimento realizado, como também de fatores externos ao método (e.g., condição sócio-econômica e nível de educação dos pacientes, disponibilidade de transporte, mobilidade populacional etc.) (KENT et al., 2001). A proporção global de contato telefônico efetivo com o paciente observada neste estudo foi de 54,8%, enquanto em diversos estudos variou de 38% a 93% (KOLUK; JOFFE, 1997; MANIAN; MEYER, 1993; TAYLOR et al., 2003).

O atrito da vigilância extra-hospitalar impõe enormes desafios tanto na interpretação do ajuste de modelos de risco existentes quanto na criação de modelos novos. Muito embora o sistema NNIS tenha enfatizado que, para que a comparação das taxas de ISC entre instituições ou cirurgiões seja válida, é necessário conhecer se foi usada vigilância extra-hospitalar e se o método usado foi o mesmo (GAYNES et al., 2001; MANGRAM et al., 1999), os próprios relatórios do sistema NNIS e do sistema NHSN não fornecem informação a respeito dos métodos de vigilância extra-hospitalar usados pelos hospitais, nem da proporção de pacientes alcançados por essa vigilância (EDWARDS et al., 2009; NNIS, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004). O índice NNIS assume que os pacientes sem ISC detectada durante a permanência hospitalar, e que não são alcançados pela vigilância extra-hospitalar, não desenvolveram de fato a infecção. Nenhum ajuste é incorporado no índice para controlar os efeitos da vigilância extra-hospitalar incompleta. Em franco contraste com esta visão, é amplamente aceito que comparações de taxas de ISC entre hospitais ou entre países só deveriam ser feitas quando é possível considerar a informação sobre a intensidade e a qualidade da vigilância extra-hospitalar (GASTMEIER, 2006; MANNIËN et al., 2006; THIBON et al., 2002).

O problema causado pelo acompanhamento pós-alta hospitalar incompleto nos modelos de risco de ISC tem sido escassamente abordado na literatura. Em coorte de 3075 pacientes cirúrgicos, dos quais 58,8% não receberam acompanhamento pós-alta hospitalar, Thibon et al. (2002) observaram diferença absoluta de 0,9% no risco de ISC mensurado quando comparada a taxa de ataque (2,2%) com a incidência de infecção calculada pelo método de sobrevida de Kaplan-Meier (3,1%), que incorporou a

12 _{Aqui, atrito se refere à interrupção do acompanhamento do paciente antes de completado o período de}

informação dos pacientes censurados13 _{ao longo do acompanhamento de 30 dias pós-} operatórios. Outros autores têm utilizado uma variável indicadora de vigilância pós-alta hospitalar para derivar estimativas mais precisas em modelos logísticos de risco de ISC, de forma análoga à utilizada neste estudo (ASTAGNEAU et al., 2009; BISCIONE et al., 2007a, 2007b, 2009; GEUBBELS et al., 2006a, 2006b; REILLY et al., 2006; RIOUX et al., 2006). Na França, Rioux et al. (2006) avaliaram a incidência de ISC em pacientes cirúrgicos usando modelos de regressão logística ajustados pela duração do acompanhamento pós-operatório (i.e., menor ou maior que 15 dias), observando que o acompanhamento maior que 15 dias esteve associado com chance 1,8 vezes (IC 95% = 1,4-2,2) maior de ter uma ISC detectada. Em dados da rede holandesa PREZIES, Geubbels et al. (2006b) descreveram modelos de risco de ISC para diferentes procedimentos, incorporando uma variável indicadora de vigilância pós-alta hospitalar e de vigilância pós-alta hospitalar por métodos não recomendados. Entretanto, existe apenas uma avaliação formal na literatura sobre o impacto desta estratégia no desempenho dos modelos de predição (BISCIONE et al., 2009).

A incorporação de uma variável indicadora de vigilância extra-hospitalar nos modelos de risco permite estimar o risco adicional aproximado de ter uma ISC detectada nos pacientes alcançados pela vigilância extra-hospitalar em relação aos pacientes não alcançados, controlando simultaneamente por outras variáveis presentes no modelo. Este risco está representado, nos modelos logísticos, pela magnitude do coeficiente de regressão ajustado da variável indicadora. Em diversos estudos, a chance de um paciente ter ISC detectada foi entre 1,3 e 5,6 vezes maior quando foi realizada vigilância extra-hospitalar (BISCIONE et al., 2007a, 2007b, 2009; GEUBBELS et al., 2006a; REILLY et al., 2006; RIOUX et al., 2006). O indicador de vigilância extra-hospitalar busca amenizar o efeito do acompanhamento extra-hospitalar incompleto nas taxas de ISC. Assim, protege os hospitais que realizam vigilância extra-hospitalar intensiva de comparações injustas com hospitais que realizam vigilância extra-hospitalar inconsistente (que terão, consequentemente, menor risco mensurado de ISC).

A incorporação do indicador de vigilância extra-hospitalar, entretanto, levanta questionamentos sobre o mecanismo que leva à perda do acompanhamento, pois assume que o seguimento extra-hospitalar efetivo teria, nos pacientes não contatados, o mesmo efeito que nos pacientes efetivamente contatados, após o controle

13 _{Em análise de sobrevivência, entende-se por censura a perda de acompanhamento do paciente antes de}

por outras variáveis significativas no modelo (BISCIONE et al., 2009). Já foi mencionado que os hospitais deste estudo não realizam qualquer seleção de pacientes candidatos a receber o acompanhamento pós-alta hospitalar. Contudo, isto não elimina a possibilidade de que pacientes não alcançados pela vigilância extra-hospitalar sejam sistematicamente diferentes dos pacientes efetivamente alcançados, configurando um viés de seleção (KENT et al., 2001; POULSEN; MEYER, 1996). Quando estas diferenças se dão na distribuição de variáveis não observadas que afetam o risco de ISC, o mecanismo da perda de dados é dito não aleatório (missing not-at-random, em inglês) (LITTLE, 1992). Nessa situação, a incorporação do indicador de vigilância extra-hospitalar (ou qualquer outro recurso baseado nos dados observados) não conseguirá contornar o viés. Infelizmente, na presença de dados ausentes, os dados observados não podem ser usados para distinguir se o mecanismo de perda de informações é aleatório ou não aleatório. Apenas os próprios dados ausentes, que são naturalmente desconhecidos, podem fazer esta distinção (KENWARD; CARPENTER, 2007). Assim, o uso deste indicador descansa em pressupostos não verificáveis nos dados. Contudo, como mencionado na seção 6.4 (p. 181), nada disto invalida o uso deste indicador em modelos de predição, após a constatação de que seu uso de fato melhora o poder de predição do índice NNIS.

Esta mesma preocupação é aplicável também aos demais estudos que usaram o indicador de vigilância extra-hospitalar (ASTAGNEAU et al., 2009; BISCIONE et al., 2007a, 2007b; GEUBBELS et al., 2006a, 2006b; KIVI et al., 2008; RIOUX et al., 2006) e ao estudo de Thibon et al. (2002), pois um pressuposto básico da análise de sobrevivência é que a probabilidade de censura do acompanhamento é independente do desfecho. Note- se, também, que quando a informação sobre a vigilância pós-alta hospitalar é manuseada como no índice NNIS (i.e., considerando como não infectados os pacientes não contatados), além de subestimar-se o risco de ISC e de prejudicar aos hospitais que realizam vigilância extra-hospitalar intensiva, o mecanismo de perda do seguimento também é assumido como aleatório (BISCIONE et al., 2009).