OBJETIVO: Monitorizar a tendência de ocorrência e identificar surtos de infecções hospitalares utilizando diagramas de controles. MÉTODOS: No período de janeiro de 1998 a dezembro de 2000, a ocorrência de infecções hospitalares foi avaliada em uma coorte de 460 pacientes, internados em uma Unidade de Terapia Intensiva Pediátrica de um hospital universitário, segundo os conceitos e critérios da metodologia do sistema "National Nosocomial Infection Surveillance", do "Centers for Disease Control" (EUA). Os gráficos foram construídos de acordo com a distribuição probabilística de Poisson. Quatro linhas horizontais foram plotadas. A linha central foi representada pela incidência média das infecções hospitalares no período estudado e as linhas de alerta superior e de controle superior foram calculadas a partir de dois e três desvios-padrão acima da incidência média das infecções hospitalares, respectivamente. Os surtos de infecção hospitalar foram identificados quando sua incidência mensal permaneceu acima da linha do limite de controle superior. RESULTADOS: A incidência média de infecções hospitalares por mil pacientes dia foi de 20. Um surto de infecção do trato urinário foi identificado em julho de 2000, cuja taxa de infecção foi de 63 por mil pacientes dia, ultrapassando a linha de controle superior, configurando um período epidêmico. CONCLUSÕES: A utilização dos diagramas de controle do nível endêmico, tanto por avaliação global e sítio específica, possibilitou identificar e distinguir das variações naturais nas taxas de ocorrência de infecções hospitalares aquelas de causas incomuns, como os surtos ou epidemias, dispensando o uso de cálculos e testes de hipóteses.

OBJECTIVE: To monitor occurrence trends and identify clusters of nosocomial infection (NI) using statistical process control (SPC) charts. METHODS: Between January 1998 and December 2000 nosocomial infection occurrence was evaluated in a cohort of 460 patients admitted to the Pediatric Intensive Care Unit of a university hospital, according to the concepts and criteria proposed by the National Nosocomial Infection Surveillance System of the Centers for Disease Control, in the United States. Graphs were plotted using Poisson statistical distribution, including four horizontal lines: center line (CL), upper warning limit (UWL) and upper control limit (UCL). The CL was the arithmetic mean NI rate calculated for the studied period; UWL and UCL were drawn at 2 and 3 standard deviations above average NI rates, respectively. Clusters were identified when NI rates remained above UCL. RESULTS: Mean NI incidence was 20 per 1,000 patient days. One urinary tract infection cluster was identified in July 2000, with an infection rate of 63 per 1,000 patient days, exceeding UCL and characterizing a period of epidemic. CONCLUSIONS: The use of SPC charts for controlling endemic levels of NI, through both global and site-specific evaluation, allowed for the identification of uncommon variations in NI rates, such as outbreaks and epidemics, and for their distinction from the natural variations observed in NI occurrence rates, without the need for calculations and hypothesis testing.

OBJETIVO: Monitorizar a tendência de ocorrência e identificar surtos de infecções hospitalares utilizando diagramas de controles. MÉTODOS: No período de janeiro de 1998 a dezembro de 2000, a ocorrência de infecções hospitalares foi avaliada em uma coorte de 460 pacientes, internados em uma Unidade de Terapia Intensiva Pediátrica de um hospital universitário, segundo os conceitos e critérios da metodologia do sistema "National Nosocomial Infection Surveillance", do "Centers for Disease Control" (EUA). Os gráficos foram construídos de acordo com a distribuição probabilística de Poisson. Quatro linhas horizontais foram plotadas. A linha central foi representada pela incidência média das infecções hospitalares no período estudado e as linhas de alerta superior e de controle superior foram calculadas a partir de dois e três desvios-padrão acima da incidência média das infecções hospitalares, respectivamente. Os surtos de infecção hospitalar foram identificados quando sua incidência mensal permaneceu acima da linha do limite de controle superior. RESULTADOS: A incidência média de infecções hospitalares por mil pacientes dia foi de 20. Um surto de infecção do trato urinário foi identificado em julho de 2000, cuja taxa de infecção foi de 63 por mil pacientes dia, ultrapassando a linha de controle superior, configurando um período epidêmico. CONCLUSÕES: A utilização dos diagramas de controle do nível endêmico, tanto por avaliação global e sítio específica, possibilitou identificar e distinguir das variações naturais nas taxas de ocorrência de infecções hospitalares aquelas de causas incomuns, como os surtos ou epidemias, dispensando o uso de cálculos e testes de hipóteses.

OBJECTIVE: To monitor occurrence trends and identify clusters of nosocomial infection (NI) using statistical process control (SPC) charts. METHODS: Between January 1998 and December 2000 nosocomial infection occurrence was evaluated in a cohort of 460 patients admitted to the Pediatric Intensive Care Unit of a university hospital, according to the concepts and criteria proposed by the National Nosocomial Infection Surveillance System of the Centers for Disease Control, in the United States. Graphs were plotted using Poisson statistical distribution, including four horizontal lines: center line (CL), upper warning limit (UWL) and upper control limit (UCL). The CL was the arithmetic mean NI rate calculated for the studied period; UWL and UCL were drawn at 2 and 3 standard deviations above average NI rates, respectively. Clusters were identified when NI rates remained above UCL. RESULTS: Mean NI incidence was 20 per 1,000 patient days. One urinary tract infection cluster was identified in July 2000, with an infection rate of 63 per 1,000 patient days, exceeding UCL and characterizing a period of epidemic. CONCLUSIONS: The use of SPC charts for controlling endemic levels of NI, through both global and site-specific evaluation, allowed for the identification of uncommon variations in NI rates, such as outbreaks and epidemics, and for their distinction from the natural variations observed in NI occurrence rates, without the need for calculations and hypothesis testing.