🏥 SaúdeSegurança do Paciente

Taxa de IRAS — Infecções Relacionadas à Assistência à Saúde

Também conhecido como: Healthcare-Associated Infections · IRAS · Infecção Hospitalar · HAI Rate

Indicador Laggingquantitativooperacional
O que é

Conceito

A Taxa de IRAS mede a incidência de infecções adquiridas pelo paciente durante a internação hospitalar ou em decorrência de procedimentos de saúde. As principais modalidades monitoradas são: Infecção do Trato Urinário Associada a Cateter (ITU-AC), Pneumonia Associada à Ventilação Mecânica (PAV), Infecção de Corrente Sanguínea Associada a Cateter Central (ICS-AC) e Infecção de Sítio Cirúrgico (ISC).

As IRAS representam um dos maiores problemas de segurança do paciente no mundo, aumentando mortalidade, tempo de internação e custos hospitalares. A maioria é prevenível com bundles de cuidados baseados em evidências (higiene de mãos, técnica asséptica, protocolos de inserção e manutenção de cateteres).

No Brasil, a vigilância de IRAS é obrigatória pela ANVISA para hospitais com UTI e a notificação das taxas é pública no portal da ANVISA, permitindo comparação entre instituições.

Como calcular

Fórmula

Taxa de IRAS (por 1.000 pacientes-dia) = (Número de Infecções ÷ Pacientes-dia no período) × 1.000 Para infecções de sítio cirúrgico: Taxa ISC = (ISC ÷ Procedimentos cirúrgicos realizados) × 100
VariávelDescriçãoUnidade
Número de InfecçõesCasos de infecção confirmados pelos critérios do NHSN/CDC adaptados pela ANVISAcasos
Pacientes-diaSoma de pacientes internados a cada dia — denominador de risco para infecções relacionadas ao tempo de internaçãodias

Fontes de dados: Comissão de Controle de Infecção Hospitalar (CCIH), laudos microbiológicos, prontuário eletrônico. Notificação obrigatória ao SINAIS/ANVISA.

Leitura

Como interpretar

Valor alto

Taxa elevada indica falhas em processos de prevenção: higienização das mãos, bundles de cuidados, limpeza de ambiente ou rastreamento inadequado. Aumenta mortalidade, ALOS e custos.

Valor baixo

Taxa baixa ou zero em determinadas modalidades reflete maturidade dos protocolos de prevenção. Taxas muito baixas podem indicar subnotificação — exigem auditoria de critério diagnóstico.

Benchmarks: ICS-AC em UTI: meta <1/1.000 cateter-dia (padrão OMS). PAV: <5/1.000 ventilador-dia. ITU-AC em UTI: <3/1.000 cateter-dia. ISC geral: <2%. Brasil — média nacional ainda acima dos benchmarks internacionais.
Aplicação

Exemplo prático

Uma UTI adulto em Porto Alegre/RS com 20 leitos registrou em março: 620 pacientes-dia. Foram identificados 3 casos de ICS-AC confirmados pelo laboratório.

Taxa ICS-AC = (3 / 620) × 1.000 = 4,8 por mil cateter-dia.

Acima da meta de <1. Auditoria revelou que a troca de curativo do cateter não estava sendo realizada com técnica asséptica padronizada em 35% das observações. Treinamento e checklist reduziram a taxa para 0,8 em 60 dias.

Atenção

Armadilhas comuns

  • Confundir infecção adquirida na comunidade (trazida pelo paciente na admissão) com infecção relacionada à assistência — critérios diagnósticos diferem.
  • Não realizar busca ativa de casos — vigilância passiva subestima sistematicamente a taxa real.
  • Comparar taxas entre UTIs de complexidade muito diferente sem ajuste — UTI de transplante e UTI cirúrgica eletiva não são comparáveis.
  • Subnotificar para melhorar a taxa — compromete a segurança e viola a obrigação legal com a ANVISA.
🇧🇷 No Brasil

Contexto brasileiro

A RDC ANVISA nº 36/2013 regulamenta ações de segurança do paciente nos serviços de saúde brasileiros, incluindo obrigação de CCIH. O SINAIS (Sistema Nacional de Informações de Agravos de Notificação) recebe as taxas de IRAS e as publica no portal da ANVISA, permitindo transparência pública. O Programa de Prevenção e Controle de Infecções do CFM e da SBI são referências técnicas nacionais.

📊 Dashboard

Como visualizar no Power BI

Crie medidas DAX para cada modalidade de IRAS: Taxa ICS-AC = DIVIDE([Casos ICS-AC], [Cateter-dia]) * 1000. Use gráfico de barras por modalidade × meta. Inclua tendência mensal com linha de controle (LSC/LIC estatístico) para distinguir variação aleatória de sinal real.

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