Emprego de Redes Complexas para Modelar e Analisar a disseminação de Microrganismos da Familia Enterobacteriaceae em Pacientes Mantidos em Unidades de Terapia Intensiva

Autores

  • Christiane Marie Schweitzer
  • Lívia Buzati Meca
  • Fábio Bombarda
  • Aleciana Vasconcelos Ortega
  • Elerson Gaetti Jardim Júnior

Resumo

O desenvolvimento e uso de diferentes metodologias na interferência do processo de crescimento e disseminação de infecções sérias e sistêmicas, em pacientes institucionalizados e mantidos em unidades de tratamento intensivo, é de grande importância para diversas áreas da saúde, principalmente para saúde pública. Neste estudo foram analisados dados clínicos e microbiológicos de pacientes hospitalizados em unidades de terapia intensiva. A interação entre pacientes e cuidadores foi modelada e analisada através de modelos de sistemas dinâmicos e modelos de redes complexas. Através desta análise foi possível identificar valores limiares do processo da disseminação de microrganismos da Família Enterobacteriaceae

Palavras Chave: Disseminação; Infecção; Modelagem e Redes Complexas.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

Monteiro LHA. Sistemas dinâmicos, São Paulo: Livraria da Física; 2002.p 504.

Bak P. How Nature Works. The Science of self-organized criticality. Nies Bohr Institute. Copenhagen, Denmark. Oxford Melbourne Tokyo, Oxford Univesity Press. 1997.

Macau EEN. Sistemas Complexos e Complexidade. In: In: I Congresso Temático de Dinâmica, Controle e Aplicações. 1.ed. São José do Rio Preto: UNESP; 2002.p.29-49.

Yang HM. Epidemiologia matemática: estudo dos efeitos da vacinação em doenças de transmissão direta. Campinas: Unicamp; 2001.

Amaku M, Coutinho FAB, Azevedo RS, Burattini MN, Lopez LF, Massad E. Vaccination against rubella: analysis of the temporal evolution of the age-dependent force of infection and the effects of different contact patterns. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 2003; 67(5 Pt 1):.

Newman M. The structure and function of complex networks. Siam Rev. 2003; 45(2): 167-256.

Boccalettia S. Latora V, Moreno Y, Chavez M, Hawng D-U Complex networks: structure and dynamics. Physics Rep. 2006; 424: 175-308.

Watts DJ. Six degrees: the science of a connected age. Norton & Company. 2003.

Barabasi AL. Linked: how everything is connected to everything else and what it means for business, Science and Everyday Life. Plume. 2003.

Kephart JO, White SR. Directed-graph epidemiological models of computer viruses. IEEE Comp Soc Sympos Res Security Privacy. 1991; 343–59.

Small M, Shi P, Tse CK. Plausible models for propagation of the sars virus. IEICE Trans Fundam Electron Commun Comput Sci. 2004; 87-A(9): 2379–86.

Meyers LA, Newman MEJ, Martin M, Schrag S. Applying network theory to epidemics: control measures for outbreaks of mycoplasma pneumoniae. Emerg Infect Dis. 2001; 9(2): 204–10.

Ancel LW, Newman MEJ, Martin M, Schrag S. Applying network theory to epidemics: control measures for Mycoplasma pneumoniae Outbreaks. Emerg Infect Dis J. 2003; 9: 2.

Correia ASC. Saúde bucal de pacientes com desordens neurológicas e nutrição enteral - análise microbiológica por cultura e PCR da secreção salivar, orofaríngea, de mucosa oral, do biofilme supra e subgengival, análise bioquímica da saliva e protocolo de prevenção. Tese de Doutorado. Faculdade de Odontologia de Araçatuba, SP, 2012.

Downloads

Publicado

2014-03-06

Como Citar

Schweitzer, C. M., Meca, L. B., Bombarda, F., Ortega, A. V., & Gaetti Jardim Júnior, E. (2014). Emprego de Redes Complexas para Modelar e Analisar a disseminação de Microrganismos da Familia Enterobacteriaceae em Pacientes Mantidos em Unidades de Terapia Intensiva. ARCHIVES OF HEALTH INVESTIGATION, 3(1). Recuperado de https://archhealthinvestigation.com.br/ArcHI/article/view/636

Edição

Seção

Artigos