ape Acta Paulista de Enfermagem Acta Paul Enferm 0103-2100 1982-0194 Escola Paulista de Enfermagem, Universidade Federal de São Paulo Resumen Objetivo: Describir la incidencia de infecciones relacionadas con la atención de salud en la primera y segunda ola de la pandemia de COVID-19 y analizar la relación con los indicadores gerenciales en una Unidad de Cuidados Intensivos. Métodos: Estudio documental retrospectivo, realizado durante las fases epidemiológicas de la pandemia de COVID-19, utilizando la base de datos de los pacientes internados en la Unidad de Cuidados Intensivos de un hospital privado en São Paulo. Los criterios de inclusión fueron: pacientes internados durante el período de marzo de 2020 a agosto de 2021, edad superior a 18 años, diagnóstico de COVID-19 y presentación de infecciones asociadas a la atención. Se realizó un análisis descriptivo para las variables demográficas y clínicas, y pruebas de ji cuadrado de Pearson y exacto de Fisher para las asociaciones. Los análisis consideraron un nivel de significación del 5 %. Resultados: Se destacó la neumonía asociada a la ventilación mecánica como la topografía más predominante de las infecciones. También se observó un aumento considerable de los índices de infecciones y el uso de dispositivos invasivos de la primera a la segunda ola, y una correlación positiva de las infecciones con los indicadores de ocupación de camas/día y pacientes/día. Conclusión: Las infecciones y el uso de dispositivos invasivos aumentaron de la primera a la segunda ola de COVID-19, con un aumento de la incidencia de eventos adversos asociados a la atención durante los períodos observados. El aumento de la cantidad de camas, internaciones y ocupación también mostró un impacto positivo en el aumento de las infecciones en la unidad. Introdução A pandemia da COVID-19 causada pelo severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) teve um considerável impacto nos cuidados de saúde em todo o mundo. Após rápida disseminação, e devido à gravidade da doença, ela afetou milhões de pessoas levando à sobrecarga das instituições hospitalares, principalmente as unidades de terapia intensiva (UTIs).(1) Em processos mais complexos, a situação dos pacientes com COVID-19 exigiu tomadas de decisão rápidas devido à necessidade de estabelecer medidas de segurança e avaliar os riscos de exposição e infecção tanto da equipe de profissionais como de outros pacientes.(2, 3) Assim como ocorreu em vários países, os casos de COVID-19 no Brasil foram se elevando a partir do primeiro caso diagnosticado na cidade de São Paulo. De acordo com os dados de notificação do Ministério da Saúde, o avanço na quantidade de óbitos ocorreu em ondas: a primeira, da 9ª à 45ª semanas epidemiológicas de 2020 e a segunda, mais longa e mais letal, da 46a semana de 2020 à 51a semana de 2021.(4) Os pacientes acometidos pela doença necessitavam de monitoramento rigoroso e elevados níveis de cuidados. Estes incluíram cuidados ventilatórios tais como oxigênio nasal de alto fluxo, ventilação mecânica não invasiva, intubação e ventilação mecânica invasiva; além disso, uso cateteres venosos centrais para administrar medicamentos e dispositivos vesicais para monitorar o débito urinário, elevando assim o risco de infecção relacionada à assistência à saúde (IRAS).(2, 5, 6) Em pacientes gravemente enfermos, as IRAS são relativamente comuns representando eventos adversos à segurança do cuidado; sua ocorrência aumenta a morbimortalidade e os custos da assistência. Estudos apontaram um custo estimado ao sistema de saúde global de 8,3-11,5 bilhões de dólares por ano.(7) Outros estudos mostraram que no período pandêmico o aumento de IRAS estava relacionado aos fatores de risco de pacientes, tais como idade e comorbidades, uso de dispositivos, ventilação mecânica e agentes imunossupressores além do adoecimento dos profissionais.(1, 2, 8, 9) A compreensão da incidência de IRAS em UTIs durante a pandemia é fundamental para avaliar o impacto da COVID-19 nas práticas de controle de infecções e nos processos de melhoria. Além disso, o impacto desafia os gestores a instaurar estratégias seguras para situações que afetam o sistema de saúde. Porém, tais estudos são escassos e ainda não há estudos sobre a evolução temporal através das ondas epidemiológicas ocorridas no Brasil.(10) Isto motivou as seguintes questões de pesquisa: qual é a ocorrência de IRAS nas ondas epidemiológicas da pandemia de COVID-19 e qual é a relação dessas infecções com os indicadores da UTI? Portanto, os objetivos deste estudo foram descrever a ocorrência de IRAS nas primeira e segunda ondas da pandemia de COVID-19 e analisar sua correlação com os indicadores gerenciais em uma UTI. Métodos Este estudo documental retrospectivo, descritivo e exploratório foi realizado durante a primeira e segunda ondas da COVID-19 usando a base de dados das unidades de cuidado crítico de um hospital localizado na região central da cidade de São Paulo. O hospital é de iniciativa privada de alta complexidade, com perfil de atendimento de adultos com acometimentos clínicos e cirúrgicos. Para o delineamento metodológico da pesquisa, foi usada a sistematização proposta na ferramenta Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE). Esta UTI tinha capacidade para atender 44 leitos. Porém, durante as ações de enfrentamento da pandemia de COVID-19, ela aumentou sua capacidade para 89 leitos, totalizando sete UTIs destinadas só a pacientes com COVID-19. Nesta análise, foi usado o recorte temporal das internações ocorridas entre março de 2020 e julho de 2021 (considerado como a primeira onda de casos de infecção de março de 2020 a novembro de 2020) e de dezembro de 2020 a agosto de 2021 para a segunda onda. A amostra selecionada foi não-probabilística, sendo composta pelas informações de atendimento de todos pacientes internados na unidade durante o período de análise. Os critérios de inclusão foram os critérios de infecção definidos pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA): idade ≥18 anos; diagnóstico ou teste com a reação da transcriptase reversa seguida pela reação em cadeia da polimera-se (RT-PCR) para COVID-19 e presença de IRAS; infecção primária de corrente sanguínea relacionada a cateter venoso central (IPCS-CVC); pneumonia associada à ventilação mecânica (PAV) e infecção de trato urinário relacionada à sonda vesical de demora (ITU-SVD, totalizando 107 pacientes. Foi criado um banco de dados (planilha Microsoft Excel®) para extrair os dados hospitalares das seguintes fontes: plataformas (a) Epimed Solutions® de gestão de informações clínicas e epidemiológicas hospitalares e (b) Business Intelligence Tableau Software®. Todos dados extraídos através do software de inteligência de dados foram mantidos em anonimato, e os pacientes foram identificados somente por números sequenciais de atendimento. O pesquisador não teve acesso aos prontuários dos pacientes, a qualquer histórico de saúde ou a dado pessoal que pudesse identificá-los. Foi realizada análise descritiva (média, desvio-padrão, mediana e frequências absolutas e relativas) para as variáveis demográficas e clínicas. O pressuposto de normalidade não foi atendido ao avaliar variáveis numéricas usando o teste de Shapiro-Wilk. Para as associações, foram realizados os testes de qui-quadrado de Pearson e exato de Fisher. Para variáveis numéricas, foram usados o teste não-paramétrico de Kruskall-Wallis e a correlação de Spearman, considerando os coeficientes <0,30 (fraca magnitude), 0,30-0,49 (moderada magnitude) e ≥0,50 (forte magnitude). As análises foram realizadas no software R (v. 4.0.4). Todas análises consideraram o nível de significância de 5%. O projeto foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa do hospital, Certificado de Apresentação de Apreciação Ética: nº 51449121.8.0000.0070, Parecer: nº 4.977.607. Foi concedida isenção do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE) devido ao caráter observacional e epidemiológico da pesquisa. Resultados Os resultados do estudo revelaram uma imagem complexa e multifacetada de IRAS em uma UTI durante a primeira e segunda ondas da pandemia de COVID-19. Foram identificados 107 pacientes com ocorrência de IRAS durante a primeira ou segunda ondas de COVID-19. Embora os resultados demográficos não apresentem diferenças estatísticas significantes, foi observada predominância de pacientes com IRAS no sexo masculino na primeira e segunda ondas, menor média de idade e maior tempo médio de permanência na UTI na segunda onda. Predominaram admissões na UTI das unidades de internação na segunda onda (p>0,005) (Tabela 1). Tabela 1 Distribuição das variáveis demográficas e clínicas de pacientes com infecção relacionada à assistência à saúde na UTI na primeira e segunda ondas de COVID-19 Variáveis n 1a onda 2a onda p-value Sexo (107) Feminino 33 9(27,3) 24(72,7) 0,374 (v=0,11) Masculino 74 13(17,6) 61(82,4) Idades (107) n 22 85 0,082 Média 70,5 63,7 Mediana 71 66 DP 14,0 15,1 Motivo da saída hospitalar (107) Alta 42 9(21,4) 33(78,6) 1,000 Óbito 63 13(20,6) 50(79,4) Transferência Hospitalar 2 0(0) 2(100) Desfecho da UTI (107) Alta para unidade de internação 56 11(19,6) 4 (80,4) 0,882 Óbito 49 11(22,5) 38(77,6) Transferência hospitalar 2 0(0) 2(100) Tempo de permanência na UTI (107) n 22 85 0,963 Média 34,5 38,2 Mediana 31,5 31 DP 18,6 33,8 Unidade de admissão (107) Centro cirúrgico 1 1(100) 0(0) 0,012 Pronto atendimento 20 7(35,0) 13(65) Transferência Hospitalar 8 2(25) 6(75,0) Unidade de internação 77 11(14,3) 66(85,7) UTI 1 1(100) 0(0) SAPS 3 n 22 85 0,250 Média 53 52,4 Mediana 53,5 49 DP 5,7 10,2 SOFA n 22 85 0,239 Média 3,6 3,1 Mediana 3 2 DP 2,6 2,8 DP - desvio padrão; SAPS - Simplified Acute Physiology Score; SOFA - Sequential Sepsis-related Organ Failure Assessment; UTI - Unidade de Terapia Intensiva Foram comparados a ocorrência de IRAS, o uso de dispositivos e a densidade de incidência de IRAS na primeira e segunda ondas de COVID. Os resultados apontam um aumento significativo no uso de dispositivos invasivos (ventiladores mecânicos, cateteres centrais e sondas vesicais de demora) e aumento na ocorrência de IRAS da primeira para segunda onda (p<0,05) (Tabela 2). Tabela 2 Comparação entre ocorrência de infecção relacionada à assistência à saúde e uso de dispositivos invasivos na primeira e segunda ondas da COVID-19 Variáveis 1a onda 2a onda p-value PAV n 11 42 0,017 (0,27) Média 1,2 4,7 Mediana 1 4 DP 0,9 3,8 VM-dia Média 227,4 579,9 <0,001 (0,62) Mediana 270 529 DP 101,3 184,3 Incidência de PAV/1000 VM-dia Média 6,8 7,9 0,859 Mediana 9,8 7,2 DP 5,3 5,5 IPCS-CVC n 8 28 0,001 (0,54) Média 0,9 3,1 Mediana 1 3 DP 0,6 1,6 CVC-dia Média 339,9 663 0,002 (0,52) Mediana 360 606 DP 144,1 203,5 Incidência de IPCS-CVC /1000 CVC-dia Média 2,9 4,5 0,092 Mediana 2,8 4,1 DP 2,1 1,4 ITU-SVD n 2 10 0,014 (0,29) Média 0,2 1,1 Mediana 0 1 DP 0,4 0,8 SVD-dia Média 310,8 717,7 0,002 (0,52) Mediana 293 681 DP 140 233,3 ITU-SVD/1000 SVD-dia Média 0,6 1,7 0,089 Mediana 0 2 DP 1,3 1,2 CVC - cateter venoso central; DP - desvio padrão; IPCS-CVC - infecção primária da corrente sanguínea relacionada ao cateter venoso central; ITU-SVD - infecção do trato urinário relacionada à sonda vesical de demora; PAV - pneumonia associada à ventilação mecânica; SVD - sonda vesical de demora; VM - ventilação mecânica Por meio dos testes de correlação, buscamos também avaliar possíveis associações positivas ou negativas entre ocorrência de IRAS, uso de dispositivos invasivos, densidade de incidência de infecção e indicadores gerenciais da UTI (tais como turnover, absenteísmo, paciente/dia, leito/dia, ocupação e headcount). Os resultados apontaram correlações positivas moderada e forte entre os indicadores paciente/dia, leito/dia e ocupação e moderada correlação negativa com absenteísmo (Tabela 3). Tabela 3 Correlação entre infecções relacionadas com assistência à saúde, uso de dispositivos invasivos e indicadores gerenciais na pandemia de COVID-19 Correlação IC 2,5% IC 97% p-value Força da correlação Turnover UTI PAV −0,1356 −0,5666 0,3536 0,5915 Sem Correlação VM-dia 0,0116 −0,4577 0,4759 0,9634 Sem Correlação Incidência de PAV/1000 VM-dia −0,2023 −0,6114 0,2922 0,4208 Sem Correlação IPCS-CVC −0,0996 −0,5413 0,3851 0,6940 Sem Correlação CVC-dia 0,1265 −0,3618 0,5603 0,6170 Sem Correlação Incidência de IPCS-CVC /1000 CVC-dia −0,1933 −0,6055 0,3007 0,4422 Sem Correlação ITU-SVD −0,0077 −0,4729 0,4608 0,9758 Sem Correlação SVD-dia 0,0493 −0,4274 0,5045 0,8460 Sem Correlação Incidência de ITU-SVD /1000 SVD-dia −0,0915 −0,5355 0,3922 0,7181 Sem Correlação Absenteísmo PAV −0,3839 −0,7215 0,1011 0,1157 Sem Correlação VM-dia −0,5726 −0,8202 −0,1443 0,0130 Sem Correlação Incidência de PAV/1000 VM-dia −0,1103 −0,5489 0,3759 0,6631 Sem Correlação IPCS-CVC −0,5259 −0,7971 −0,0783 0,0250 Correlação Negativa Moderada CVC-dia −0,4517 −0,7586 0,0193 0,0599 Sem Correlação Incidência de IPCS-CVC /1000 CVC-dia −0,4867 −0,7770 −0,0257 0,0405 Correlação Negativa Moderada ITU-SVD −0,5803 −0,8240 −0,1556 0,0116 Correlação Negativa Moderada SVD-dia −0,4911 −0,7793 −0,0315 0,0385 Correlação Negativa Moderada Incidência de ITU-SVD/1000 SVD-dia −0,4308 −0,7474 0,0451 0,0743 Sem Correlação Paciente-dia PAV 0,7097 0,3632 0,8838 0,0010 Correlação Positiva Forte VM-dia 0,8924 0,7295 0,9595 0,0000 Correlação Positiva Forte Incidência de PAV/1000 VM-dia 0,1693 −0,3231 0,5896 0,5018 Sem Correlação IPCS-CVC 0,8640 0,6656 0,9483 0,0000 Correlação Positiva Forte CVC-dia 0,8330 0,5991 0,9359 0,0000 Correlação Positiva Forte Incidência de IPCS-CVC/1000 CVC-dia 0,5641 0,1320 0,8161 0,0147 Correlação Positiva Moderada ITU-SVD 0,5504 0,1124 0,8093 0,0179 Correlação Positiva Moderada SVD-dia 0,8543 0,6445 0,9445 0,0000 Correlação Positiva Forte Incidência de ITU-SVD/1000 SVD-dia 0,3199 −0,1728 0,6845 0,1956 Sem Correlação Leito-dia PAV 0,6067 0,1951 0,8366 0,0076 Correlação Positiva Moderada VM-dia 0,7833 0,4988 0,9154 0,0001 Correlação Positiva Forte Incidência de PAV/1000 VM-dia 0,0754 −0,4058 0,5238 0,7663 Sem Correlação IPCS-CVC 0,7474 0,4309 0,9002 0,0004 Correlação Positiva Forte CVC-dia 0,7663 0,4662 0,9082 0,0002 Correlação Positiva Forte Incidência de IPCS-CVC /1000 CVC-dia 0,4334 -0,0420 0,7488 0,0724 Correlação Positiva Moderada ITU-SVD 0,4729 0,0078 0,7698 0,0475 Correlação Positiva Moderada SVD-dia 0,7537 0,4426 0,9029 0,0003 Correlação Positiva Forte Incidência de ITU-SVD/1000 SVD-dia 0,3639 −0,1240 0,7101 0,1376 Sem Correlação Ocupação PAV 0,5438 0,1031 0,8060 0,0197 Correlação Positiva Moderada VM-dia 0,6568 0,2740 0,8600 0,0031 Correlação Positiva Moderada Incidência de PAV/1000 VM-dia 0,2593 −0,2362 0,6477 0,2988 Sem Correlação IPCS-CVC 0,6492 0,2616 0,8565 0,0036 Correlação Positiva Moderada CVC-dia 0,5442 0,1036 0,8062 0,0196 Correlação Positiva Moderada Incidência de IPCS-CVC/1000 CVC-dia 0,5486 0,1099 0,8084 0,0184 Correlação Positiva Moderada ITU-SVD 0,4550 −0,0151 0,7604 0,0578 Sem Correlação SVD-dia 0,6087 0,1982 0,8376 0,0073 Correlação Positiva Moderada Incidência de ITU-SVD/1000 SVD-dia 0,1658 -0,3263 0,5872 0,5109 Sem Correlação Headcount UTI PAV 0,6227 0,2197 0,8442 0,0058 Sem Correlação VM-dia 0,8282 0,5891 0,9339 0,0000 Sem Correlação Incidência de PAV/1000 VM-dia 0,0718 −0,4087 0,5212 0,7770 Sem Correlação IPCS-CVC 0,7611 0,4564 0,9060 0,0002 Sem Correlação CVC-dia 0,7718 0,4766 0,9106 0,0002 Sem Correlação Incidência de IPCS-CVC /1000 CVC-dia 0,4972 0,0395 0,7824 0,0358 Sem Correlação ITU-SVD 0,5661 0,1348 0,8170 0,0143 Sem Correlação SVD-dia 0,7958 0,5234 0,9206 0,0001 Sem Correlação Incidência de ITU-SVD/1000 SVD-dia 0,4298 −0,0464 0,7468 0,0751 Sem Correlação CVC - cateter venoso central; IPCS-CVC - infecção primária da corrente sanguínea relacionada ao cateter venoso central; ITU-SVD - infecção de trato urinário relacionada à sonda vesical de demora; PAV - pneumonia associada à ventilação mecânica; SVD - sonda vesical de demora; UTI - Unidade de Terapia Intensiva; VM - ventilação mecânica Discussão Nas UTIs, as IRAS representaram um importante desafio às organizações, com uma elevada propagação das infecções por COVID, necessidade constante de adequação de processos e desconhecimento da doença. Algumas vezes, os protocolos de segurança se tornaram frágeis para prevenir infecção no-socomial bem como o risco de infecção relacionada ao cuidado.(11) No presente estudo, foi evidenciado um significativo aumento no uso de dispositivos invasivos da primeira para segunda onda, especialmente em cateter venoso central (CVC)∕dia e ventilação mecânica (VM)/dia. Destacamos que ocorreu um aumento vertiginoso nos números de casos e óbitos no Brasil decorrentes da COVID-19 da primeira para segunda onda. O número de novos casos notificados apresentou um crescimento de 161% entre as ondas. Na primeira onda, foram notificados 7.677 óbitos por semana; na segunda onda, que foi mais longa e letal, foi observado o triplo do número de óbitos (21.141 mortes em uma semana). Nesse contexto, o Brasil vivenciou a falta de insumos essenciais para manter a assistência aos pacientes além da sobrecarga nos sistemas de saúde.(4, 12) A escassez de recursos e o aumento na gravidade dos pacientes também causaram aumento nas taxas de IRAS (IPCS-CVC, PAV e ITU-SVD) tanto no Brasil como em outros países no mundo. Os potenciais fatores que contribuíram para aumentar o risco de IRAS associadas a dispositivos durante a pandemia (incluindo a segunda onda) foram o maior tempo de internação, o aumento de comorbidades, a maior gravidade dos pacientes e períodos mais longos usando dispositivos invasivos.(2, 13, 14, 15, 16, 17) Em um estudo publicado pelo Centers for Disease Control and Prevention (CDC), que buscou identificar o impacto da pandemia da COVID-19 na incidência de IRAS nos hospitais dos EUA, as taxas de uso de todos dispositivos [sonda vesical de demora (SVD), CVC e VM] aumentaram significativamente durante a pandemia.(18) Nossos resultados mostraram forte correlação positiva entre uso de VM e ocorrência de PAV, bem como em relação ao uso de CVC e ocorrência de IPCS-CVC. Assim, a prevalência de PAV foi significativamente maior da primeira para segunda onda (passando de 11 para 42 casos), seguido de um significativo aumento nos casos de IPCS-CVC (com prevalência de 8 para 28 infecções da primeira para segunda onda). Um estudo para avaliar as características clínicas da IRAS em pacientes graves e críticos com COVID-19 na Itália mostrou que a ocorrência de PAV também foi maior em relação aos casos de IPCS-CVC.(19) Diferentemente, um estudo ecológico realizado em 21 diferentes hospitais brasileiros comparou pacientes adultos internados em UTI no período da segunda onda com aquele no período anterior à pandemia, encontrando maior prevalência de IPCS-CVC, sem diferença entre as incidências de PAV nos dois períodos.(10) Em pacientes com COVID-19, o aumento no risco de PAV pode estar relacionado a vários fatores incluindo: uso menos rigoroso de estratégias para prevenir infecção padronizadas durante a COVID-19, deficiência imunológica de pacientes associada à doença e terapia, doença prolongada, duração da ventilação mecânica, uso prolongado de sedação, necessidade de ventilação mais frequente, posição prona e maior risco de infarto pulmonar com superinfecção associada.(20) Além disso, alguns estudos observaram um risco aumentado nas condições associadas à ventilação mecânica em pacientes gravemente acometidos pela COVID-19.(19) Segundo a publicação do CDC, o prolongado tempo de internação do paciente, as comorbidades adicionais, os níveis mais elevados de gravidade, e maior duração no uso de dispositivos invasivos podem ter contribuído para um aumento geral no risco de infecção associada aos dispositivos durante a pandemia em 2020 (período da segunda onda).(18) Um dado relevante foi o fato que na segunda onda as admissões em UTI geralmente ocorrerem em pacientes das unidades de internação. Possivelmente, eles não apresentavam sinais clínicos justificando internação em UTI quando chegaram ao hospital. Assim, podemos inferir que a deterioração clínica desses pacientes foi mais frequente na segunda onda quando comparada à primeira. Um estudo realizado em um departamento de emergência na índia usou a escala National Early Warning Score 2 para avaliar a deterioração clínica na segunda onda de COVID. Seus dados indicaram que 25,0% dos pacientes necessitaram de monitoramento contínuo e 12,7% deles evoluíram com piora na condição clínica até 24 h após admissão. (21) Um outro estudo foi realizado em uma unidade de pronto atendimento em São Paulo onde a deterioração de pacientes na admissão de emergência foi avaliada pela Modified Early Warning Score, evidenciando maior ocorrência de deterioração clínica nas primeiras 24 h em pacientes com COVID-19.(22) Com o avanço na propagação das infecções por COVID no Brasil, foi confirmada a necessidade de aumentar muito o número de leitos de UTI em todo território.(23) O hospital destacado no presente estudo precisou dobrar o número de leitos para melhor atender os pacientes que necessitavam de suporte intensivo. Quando avaliamos a correlação entre a ocupação da UTI e a quantidade de leitos-dia com a ocorrência de IRAS durante as ondas de COVID-19, foi destacada uma correlação positiva moderada a forte desses indicadores com IPCS-CVC, PAV e ITU-SVD. Os estudos explorando a ocorrência de IRAS durante a pandemia são muito limitados, principalmente quando avaliamos a correlação entre eventos com métricas clínicas ou gerenciais. Uma revisão sistemática (2012) destacou que há evidências de que a ocupação hospitalar elevada aumenta a ocorrência de IRAS, principalmente em ocupações acima de 80%.(24) O presente estudo concorda com outra investigação realizada em um hospital na Califórnia. Lá, foi destacada associação positiva entre ocupação de pacientes com COVID-19 e incidência de infecções com aumento nas infecções de corrente sanguínea (ICS) por Staphyloccocus aureus resistente à Meticilina.(25) Esperamos que esta pesquisa possa contribuir para a elaboração de políticas públicas e organizacionais, promovendo não só a segurança dos pacientes mas também considerando o perfil dos pacientes com COVID-19 e suas especificidades clínicas, ampliando o conhecimento sobre os impactos na segurança dos pacientes durante a pandemia e buscando melhorar o enfrentamento de futuras situações de calamidade pública. Como limitação de estudo, destacamos a característica unicêntrica da pesquisa que impede a generalização para outros perfis de pacientes e unidades de cuidados críticos. Conclusão Os achados permitiram identificar o aumento das infecções e uso de dispositivos invasivos da primeira para a segunda ondas da COVID-19 e correlação positiva no aumento de infecções e leitos de UTI, internações e ocupação. O manejo de pacientes críticos com risco aumentado para infecções deve seguir as medidas padronizadas e ideias para prevenir e controlar as infecções relacionadas à assistência à saúde. A prevalência dessas infecções pode ser um evento adverso relevante mesmo em instituições com processos de qualidade e práticas de controle de infecção consolidadas. A incidência de infecções relacionadas à assistência à saúde pode ser minimizada otimizando o uso de dispositivos tais como ventiladores mecânicos, sonda vesicais de demora e cateteres venosos e gestão de recursos físicos e humanos alicerçado na qualidade e segurança do paciente. Agradecimentos Agradecemos ao Hospital Alemão Oswaldo Cruz ao suporte tecnológicos e epidemiológico oferecido durante o processo de coleta de dados. Referências 1 1 Rouzé A, Martin-Loeches I, Povoa P, Makris D, Artigas, Bouchereau M, et al. Relationship between SARS-CoV-2 infection and the incidence of ventilator-associated lower respiratory tract infections: a European multicenter cohort study. Intensive Care Med. 2021;47(2):188–98. Erratum in: Intensive Care Med. 2022 Apr;48(4):514–5. Rouzé A Martin-Loeches I Povoa P Makris D Artigas, Bouchereau M Relationship between SARS-CoV-2 infection and the incidence of ventilator-associated lower respiratory tract infections: a European multicenter cohort study. Intensive Care Med 2021 47 2 188 198 Erratum in: Intensive Care Med. 2022 Apr;48(4):514–5. 2 2 Fakih MG, Bufalino A, Sturm L, Huang RH, Ottenbacher A, Saake K, et al. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, central-line-associated bloodstream infection (CLABSI), and catheter-associated urinary tract infection (CAUTI): The urgent need to refocus on hardwiring prevention efforts. Infect Control Hosp Epidemiol. 2022; 43(1):26–31. Fakih MG Bufalino A Sturm L Huang RH Ottenbacher A Saake K Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, central-line-associated bloodstream infection (CLABSI), and catheter-associated urinary tract infection (CAUTI): The urgent need to refocus on hardwiring prevention efforts. Infect Control Hosp Epidemiol 2022 43 1 26 31 3 3 Coelho MM, Cavalcante VM, Cabral RL, Oliveira RM, Nogueira PS, Silva FA, et al. Contexto de trabalho e manifestações clínicas da COVID-19 em profissionais de saúde. Acta Paul Enferm. 2022;35: eAPE0163345 Coelho MM Cavalcante VM Cabral RL Oliveira RM Nogueira PS Silva FA Contexto de trabalho e manifestações clínicas da COVID-19 em profissionais de saúde. Acta Paul Enferm 2022 35 eAPE0163345 4 4 Moura EC, Cortez-Escalante J, Cavalcante FV, Barreto IC, Sanchez MN, Santos LM. Covid-19: evolução temporal e imunização nas três ondas epidemiológicas, Brasil, 2020-2022. Rev Saude Publica. 2022; 56:105. Moura EC Cortez-Escalante J Cavalcante FV Barreto IC Sanchez MN Santos LM. Covid-19: evolução temporal e imunização nas três ondas epidemiológicas, Brasil, 2020-2022. Rev Saude Publica 2022 56 105 105 5 5 Docherty AB, Harrison EM, Green CA, Hardwick HE, Pius R, Norman L, et al. (2020) Features of 20 133 UK patients in hospital with covid-19 using the ISARIC WHO Clinical Characterisation Protocol: prospective observational cohort study. BMJ. 2020; 369:m1985. Docherty AB Harrison EM Green CA Hardwick HE Pius R Norman L (2020) Features of 20 133 UK patients in hospital with covid-19 using the ISARIC WHO Clinical Characterisation Protocol: prospective observational cohort study. BMJ 2020 369 m1985 m1985 6 6 Azevedo CC, Almeida LF, Fonseca CT, Paula VG, Pereira SE, Henrique DM. Uso do cateter vesical de demora em uma unidade de terapia intensiva: estudo transversal. Rev Enferm UERJ. 2021;29(1): e57284. Azevedo CC Almeida LF Fonseca CT Paula VG Pereira SE Henrique DM. Uso do cateter vesical de demora em uma unidade de terapia intensiva: estudo transversal. Rev Enferm UERJ 2021 29 1 e57284 7 7 Peters A, Schmid MN, Parneix P, Lebowitz D, de Kraker M, Sauser J, et al. Impact of environmental hygiene interventions on healthcare-associated infections and patient colonization: a systematic review. Antimicrob Resist Infect Control. 2022;11(1):38. Peters A Schmid MN Parneix P Lebowitz D de Kraker M Sauser J Impact of environmental hygiene interventions on healthcare-associated infections and patient colonization: a systematic review. Antimicrob Resist Infect Control 2022 11 1 38 38 8 8 Cormier H, Brangier A, Lefeuvre C, Asfar M, Annweiler C, Legeay C. Lessons learnt from a nosocomial COVID-19 outbreak in a geriatric acute care ward with a high attack rate. Maturitas. 2021;149:34–6. Cormier H Brangier A Lefeuvre C Asfar M Annweiler C Legeay C. Lessons learnt from a nosocomial COVID-19 outbreak in a geriatric acute care ward with a high attack rate. Maturitas 2021 149 34 36 9 9 Cunha QB, Freitas EO, Pai DD, Santos JL, Lourenção LG, Silva RM, et al. Factors associated with the SARS-CoV-2 infection among health professionals from university hospitals. Rev Lat Am Enfermagem. 2023; 31:e3917. Cunha QB Freitas EO Pai DD Santos JL Lourenção LG Silva RM Factors associated with the SARS-CoV-2 infection among health professionals from university hospitals. Rev Lat Am Enfermagem 2023 31 e3917 10 10 Porto AP, Borges IC, Buss L, Machado A, Bassetti BR, Cocentino B, et al. Healthcare-associated infections on the intensive care unit in 21 Brazilian hospitals during the early months of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic: An ecological study. Infect Control Hosp Epidemiol. 2023;44(2):284–90. Porto AP Borges IC Buss L Machado A Bassetti BR Cocentino B Healthcare-associated infections on the intensive care unit in 21 Brazilian hospitals during the early months of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic: An ecological study. Infect Control Hosp Epidemiol 2023 44 2 284 290 11 11 Begum H, Neto AS, Alliegro P, Broadley T, Trapani T, Campbell LT, et al. People in intensive care with COVID-19: demographic and clinical features during the first, second, and third pandemic waves in Australia. Med J Aust. 2022; 217(7):352–60. Begum H Neto AS Alliegro P Broadley T Trapani T Campbell LT People in intensive care with COVID-19: demographic and clinical features during the first, second, and third pandemic waves in Australia. Med J Aust 2022 217 7 352 360 12 12 Silva FP, Correia KC, Araujo RM, Oliveira EC, Oliveira RC, Pereira RB, et al. Incident notification and patient safety in times of a pandemic. Acta Paul Enferm. 2023;36:eAPE00952. Silva FP Correia KC Araujo RM Oliveira EC Oliveira RC Pereira RB Incident notification and patient safety in times of a pandemic. Acta Paul Enferm 2023 36 eAPE00952 13 13 Fram DS, Ferreira DB, Matias LD, Coelho WE, Escudero DV, Antonelli TS, et al. Perfil epidemiológico das IRAS notificadas em um hospital universitário durante a pandemia da COVID-19. Braz J Infect Dis. 2021;25:101063. Fram DS Ferreira DB Matias LD Coelho WE Escudero DV Antonelli TS Perfil epidemiológico das IRAS notificadas em um hospital universitário durante a pandemia da COVID-19. Braz J Infect Dis 2021 25 101063 101063 14 14 Hyte M, Clark C, Pandey R, Redden D, Roderick M, Brock K. How COVID-19 impacted CAUTI and CLABSI rates in Alabama. Am J Infect Control. 2023: S0196-6553(23)00381-4. Hyte M Clark C Pandey R Redden D Roderick M Brock K. How COVID-19 impacted CAUTI and CLABSI rates in Alabama. Am J Infect Control 2023 S0196-6553 23 00381 00384 15 15 Baker MA, Sands KE, Huang SS, Kleinman K, Septimus EJ, Varma N et al. The Impact of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) on Healthcare-Associated Infections. Clin Infect Dis. 2022 ;74(10):1748-54. Baker MA Sands KE Huang SS Kleinman K Septimus EJ Varma N The Impact of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) on Healthcare-Associated Infections. Clin Infect Dis 2022 74 10 1748 1754 16 16 LeRose J, Sandhu A, Polistico J, Ellsworth J, Cranis M, Jabbo L, et al. The impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) response on central-line-associated bloodstream infections and blood culture contamination rates at a tertiary-care center in the Greater Detroit area. Infect Control Hosp Epidemiol. 2021;42(8):997-1000. LeRose J Sandhu A Polistico J Ellsworth J Cranis M Jabbo L The impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) response on central-line-associated bloodstream infections and blood culture contamination rates at a tertiary-care center in the Greater Detroit area. Infect Control Hosp Epidemiol 2021 42 8 997 1000 17 17 Shukla BS, Warde PR, Knott E, Arenas S, Pronty D, Ramirez R, et al. Bloodstream Infection Risk, Incidence, and Deaths for Hospitalized Patients during Coronavirus Disease Pandemic. Emerg Infect Dis. 2021;27(10):2588-94. . Shukla BS Warde PR Knott E Arenas S Pronty D Ramirez R Bloodstream Infection Risk, Incidence, and Deaths for Hospitalized Patients during Coronavirus Disease Pandemic. Emerg Infect Dis 2021 27 10 2588 2594 18 18 Weiner-Lastinger LM, Pattabiraman V, Konnor RY, Patel PR, Wong E, Xu SY, et al. The impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on healthcare-associated infections in 2020: A summary of data reported to the National Healthcare Safety Network. 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Ventilator-associated pneumonia in the era of COVID-19 pandemic: How common and what is the impact? Crit Care. 2021 25 1 153 153 21 21 Khuraijam S, Gangurde A, Shetty V. Utility of National Early Warning Score 2 to risk-stratify coronavirus disease of 2019 patients in the emergency department: A retrospective cohort study. Int J Crit Illn Inj Sci. 2022;12(3):133-137. Khuraijam S Gangurde A Shetty V. Utility of National Early Warning Score 2 to risk-stratify coronavirus disease of 2019 patients in the emergency department: A retrospective cohort study. Int J Crit Illn Inj Sci 2022 12 3 133 137 22 22 Neiman AE, Campanharo CR, Lopes MC, Piacezzi LH, Batista RE. COVID-19: Association of risk classification with the Modified Early Warning Score and hospital outcomes. Rev Lat Am Enfermagem. 2023; 31 e3977. Neiman AE Campanharo CR Lopes MC Piacezzi LH Batista RE. COVID-19: Association of risk classification with the Modified Early Warning Score and hospital outcomes. Rev Lat Am Enfermagem 2023 31 e3977 23 23 Freitas CM, Barcellos C, Villela DA, Portela MC, Guimarães LC, Xavier DR, et al. Covid-19 Fiocruz Observatory - an analysis of the evolution of the pandemic from February 2020 to April 2022. Ciênc. Saúde Coletiva. 2023; 28(1): 2845-5. Freitas CM Barcellos C Villela DA Portela MC Guimarães LC Xavier DR Covid-19 Fiocruz Observatory - an analysis of the evolution of the pandemic from February 2020 to April 2022. Ciênc. Saúde Coletiva 2023 28 1 2845 2845 24 24 Kaier K, Mutters NT, Frank U. Bed occupancy rates and hospital-acquired infections--should beds be kept empty? Clin Microbiol Infect. 2012;18(10):941-5. Kaier K Mutters NT Frank U. Bed occupancy rates and hospital-acquired infections--should beds be kept empty? Clin Microbiol Infect. 2012 18 10 941 945 25 25 Parriott AM, Kazerouni NN, Epson EE. Association of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic with the incidence of healthcare-associated infections in California hospitals. Infect Control Hosp Epidemiol. 2023;44(9):1429-36. Parriott AM Kazerouni NN Epson EE. Association of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic with the incidence of healthcare-associated infections in California hospitals. Infect Control Hosp Epidemiol 2023 44 9 1429 1436 10.37689/acta-ape/2025AO0003152i Original Article Healthcare-associated infections in the Intensive Care Unit during the COVID-19 pandemic 0000-0003-2060-2204 Zimmermann Guilherme dos Santos 1 contributed to the study design, data analysis and interpretation, writing of the article, critical review of the relevant intellectual content, and approval of the final version to be published 0009-0005-0375-3635 Freitas Aline Alcantara de 2 contributed to the study design, data analysis and interpretation, writing of the article, critical review of the relevant intellectual content, and approval of the final version to be published 0000-0001-9285-3139 Abraão Lígia Maria 3 4 contributed to the study design, data analysis and interpretation, writing of the article, critical review of the relevant intellectual content, and approval of the final version to be published 0000-0002-7196-0266 Bohomol Elena 1 contributed to the study design, data analysis and interpretation, writing of the article, critical review of the relevant intellectual content, and approval of the final version to be published 1 Escola Paulista de Enfermagem, Universidade Federal de São Paulo, São Paulo, SP, Brazil 2 Hospital Sírio Libanês, São Paulo, SP, Brazil 3 Hospital Samaritano Higienópolis, São Paulo, SP, Brazil 4 Escola de Enfermagem da Universidade de São Paulo, São Paulo, SP, Brazil Corresponding author: Guilherme dos Santos Zimmermann, E-mail: guizimmer@gmail.com Associate Editor Juliana de Lima Lopes, (https://orcid.org/0000-0001-6915-6781), Escola Paulista de Enfermagem, Universidade Federal de São Paulo, São Paulo, SP, Brasil Conflicts of interest: none to declare. eAPE0003152i Abstract Objective: To describe the occurrence of healthcare-associated infections in the first and second waves of the COVID-19 pandemic and analyze their correlations with management indicators in an intensive care unit. Methods: Retrospective documentary study conducted during the epidemiological waves of the COVID-19 pandemic using the database of patients admitted to the intensive care unit of a private hospital in São Paulo. Inclusion criteria comprised patients admitted between March 2020 and August 2021, aged over 18 years, diagnosed with COVID-19, and presenting healthcare-associated infections. Descriptive analysis was performed for demographic and clinical variables, and Pearson’s chi-square and Fisher’s exact tests were used for associations. A significance level of 5% was considered in the analyzes. Results: Ventilator-associated pneumonia is highlighted as the most prevalent topography among infections. A considerable increase in infection rates and use of invasive devices were also observed from the first to the second wave, as well as a positive correlation between infections and bed/day and patient/day occupancy indicators. Conclusion: Infections and the use of invasive devices increased from the first to the second wave of COVID-19, as well as the occurrence of adverse events related to care between the periods. The increase in the number of beds, hospitalizations and occupancy also showed a positive impact on the increase in infections in the unit. Keywords Patient safety Cross infections Coronavirus infections Pandemics Intensive care medicine unit Introduction The COVID-19 pandemic caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has had a considerable impact on healthcare worldwide. After rapid spread and given the severity of the disease, the pandemic affected millions of people, leading to an overload in hospital institutions, especially intensive care units (ICUs).(1) In more complex processes, the situation of patients with COVID-19 required rapid decision-making due to the need to establish safety measures and assess the risks of exposure and infection for both the professional team and other patients.(2, 3) As occurred in several countries, COVID-19 cases in Brazil have increased since the first case diagnosed in the city of São Paulo. According to notification data from the Ministry of Health, the increase in the number of deaths occurred in waves: the first, from the 9th to the 45th epidemiological weeks of 2020 and the second, longer and more lethal, from the 46th week of 2020 to the 51st week of 2021.(4) Patients affected by the disease required strict monitoring and high levels of care. These included ventilatory care such as high-flow nasal oxygen, noninvasive mechanical ventilation, intubation and invasive mechanical ventilation; in addition, the use of central venous catheters to administer medications and bladder devices to monitor urinary output, thus increasing the risk of healthcare-associated infection (HAI).(2, 5, 6) Healthcare-associated infections are relatively common in critically ill patients, representing adverse events to the safety of care; their occurrence increases morbidity and mortality and the costs of care. Studies have shown an estimated cost to the global health system of US$8.3-11.5 billion per year.(7) Other studies have shown that the increase in HAIs during the pandemic was related to patient risk factors, such as age and comorbidities, use of devices, mechanical ventilation and immunosuppressive agents, in addition to the illness of professionals.(1, 2, 8, 9) Understanding the incidence of HAIs in ICUs during the pandemic is essential to assess the impact of COVID-19 on infection control practices and improvement processes. In addition, the impact challenges managers to implement safe strategies for situations that affect the health system. However, such studies are scarce and there are still no studies on the temporal evolution through the epidemiological waves that occurred in Brazil.(10) This motivated the following research questions: what is the occurrence of HAIs in the epidemiological waves of the COVID-19 pandemic and what is the relationship of these infections with ICU indicators? Therefore, the objectives of this study were to describe the occurrence of HAIs in the first and second waves of the COVID-19 pandemic and analyze their correlation with management indicators in an ICU. Methods This retrospective, descriptive, exploratory documentary study was conducted during the first and second waves of COVID-19 using the database of critical care units of a private, high complexity hospital located in the central region of the city of São Paulo, in which care for adults with clinical and surgical conditions is provided. The systematization proposed in the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) tool was used in the methodological design of the study. This ICU had the capacity to serve 44 beds. However, during the actions to combat the COVID-19 pandemic, its capacity was increased to 89 beds, totaling seven ICUs dedicated exclusively to patients with COVID-19. The time frame of hospitalizations that occurred between March 2020 and July 2021 (considered the first wave of infection cases from March 2020 to November 2020) and from December 2020 to August 2021 for the second wave were used in this analysis. The selected sample was non-probabilistic, consisting of information on the care of all patients admitted to the unit during the analysis period. The inclusion criteria were the infection criteria defined by the National Health Surveillance Agency (ANVISA): age ≥18 years; diagnosis or test with the reverse transcriptase reaction followed by the polymerase chain reaction (RT-PCR) for COVID-19 and presence of HAIs; a central line-associated bloodstream infection (CLABSI); ventilator-associated pneumonia (VAP) and catheter associated urinary tract infection (CAUTI), totaling 107 patients. A database (Microsoft Excel® spreadsheet) was created to extract hospital data from the following sources: (a) Epimed Solutions® platforms for managing hospital clinical and epidemiological information and (b) Business Intelligence Tableau Software®. All data extracted through the data intelligence software were kept anonymous, and patients were identified only by sequential numbers of care service. The researcher did not have access to patients’ medical records, any health history or personal data that could identify them. A descriptive analysis (mean, standard deviation, median and absolute and relative frequencies) was performed for demographic and clinical variables. The assumption of normality was not met when evaluating numerical variables using the Shapiro-Wilk test. Pearson’s chi-square and Fisher’s exact tests were performed for associations. The nonparametric Kruskall-Wallis test and Spearman correlation were used for numerical variables, considering coefficients <0.30 (weak magnitude), 0.30-0.49 (moderate magnitude) and ≥0.50 (strong magnitude). The analyzes were performed using R software (v. 4.0.4). A significance level of 5% was considered in all analyzes. The project was approved by the hospital’s Research Ethics Committee, Certificate of Presentation of Ethical Appreciation: no. 51449121.8.0000.0070, Opinion: no. 4.977.607. Exemption from the Informed Consent form was granted given the observational and epidemiological nature of the study. Results The results of the study revealed a complex and multifaceted picture of HAIs in an ICU during the first and second waves of the COVID-19 pandemic. A total of 107 patients with HAIs were identified during the first or second waves of COVID-19. Although the demographic results did not show statistically significant differences, a predominance of male HAI patients was observed in the first and second waves, as well as a lower mean age and a longer mean length of stay in the ICU in the second wave. Admissions to the ICU from inpatient units predominated in the second wave (p>0.005) (Table 1). Table 1 Distribution of demographic and clinical variables of patients with healthcare-associated infection in the ICU in the first and second waves of COVID-19 Variables n 1st wave 2nd wave p-value Sex (107) Female 33 9(27.3) 24(72.7) 0.374 (v=0.11) Male 74 13(17.6) 61(82.4) Age (107) N 22 85 0.082 Mean 70.5 63.7 Median 71 66 SD 14.0 15.1 Reason for discharge (107) Discharge 42 9(21.4) 33(78.6) 1.000 Death 63 13(20.6) 50(79.4) Hospital transfer 2 0(0) 2(100) ICU outcome (107) Discharge to inpatient unit 56 11(19.6) 4 (80.4) 0.882 Death 49 11(22.5) 38(77.6) Hospital transfer 2 0(0) 2(100) Length of stay in ICU (107) N 22 85 0.963 Mean 34.5 38.2 Median 31.5 31 SD 18.6 33.8 Unit of admission (107) Surgical room 1 1(100) 0(0) 0.012 Emergency room 20 7(35.0) 13(65) Hospital transfer 8 2(25) 6(75.0) Inpatient unit 77 11(14.3) 66(85.7) ICU 1 1(100) 0(0) SAPS 3 N 22 85 0.250 Mean 53 52.4 Median 53.5 49 SD 5.7 10.2 SOFA N 22 85 0.239 Mean 3.6 3.1 Median 3 2 SD 2.6 2.8 SD - standard deviation; SAPS - Simplified Acute Physiology Score; SOFA - Sequential Sepsis-related Organ Failure Assessment; ICU - Intensive Care Unit The occurrence of HAIs, the use of devices and the incidence density of HAIs in the first and second waves of COVID were compared. The results indicate a significant increase in the use of invasive devices (mechanical ventilators, central catheters and indwelling urinary catheters) and an increase in the occurrence of HAIs from the first to the second wave (p<0.05) (Table 2). Table 2 Comparison between the occurrence of healthcare-associated infection and the use of invasive devices in the first and second waves of COVID-19 Variables 1st wave 2nd wave p-value VAP N 11 42 0.017 (0.27) Mean 1.2 4.7 Median 1 4 SD 0.9 3.8 MV-day Mean 227.4 579.9 <0.001 (0.62) Median 270 529 SD 101.3 184.3 Incidence of VAP/1000 MV-day Mean 6.8 7.9 0.859 Median 9.8 7.2 SD 5.3 5.5 CLABSI N 8 28 0.001 (0.54) Mean 0.9 3.1 Median 1 3 SD 0.6 1.6 CVC-day Mean 339.9 663 0.002 (0.52) Median 360 606 SD 144.1 203.5 Incidence of CLABSI/1000 CVC-day Mean 2.9 4.5 0.092 Median 2.8 4.1 SD 2.1 1.4 CAUTI N 2 10 0,014 (0,29) Mean 0,2 1,1 Median 0 1 SD 0,4 0,8 IUC-day Mean 310,8 717,7 0,002 (0,52) Median 293 681 SD 140 233,3 CAUTI/1000 IUC-day Mean 0,6 1,7 0,089 Median 0 2 SD 1,3 1,2 CVC - central venous catheter; SD - standard deviation; CLABSI - central line-associated bloodstream infection; CAUTI catheter-associated urinary tract infection; VAP - ventilator-associated pneumonia; IUC - indwelling urinary catheter; MV - mechanical ventilation Through correlation tests, we also sought to assess possible positive or negative associations between the occurrence of HAIs, use of invasive devices, infection incidence density and ICU management indicators (such as turnover, absenteeism, patient/day, bed/day, occupancy and headcount). The results showed moderate and strong positive correlations between the patient/day, bed/day and occupancy indicators and a moderate negative correlation with absenteeism (Table 3). Table 3 Correlation between healthcare-associated infections, use of invasive devices and management indicators in the COVID-19 pandemic Correlation 2.5% CI 97% CI p-value Strength of correlation ICU turnover VAP −0.1356 −0.5666 0.3536 0.5915 No correlation MV-day 0.0116 −0.4577 0.4759 0.9634 No correlation Incidence of PAV/1000 MV-day −0.2023 −0.6114 0.2922 0.4208 No correlation CLABSI −0.0996 −0.5413 0.3851 0.6940 No correlation CVC-day 0.1265 −0.3618 0.5603 0.6170 No correlation Incidence of CLABSI /1000 CVC-day −0.1933 −0.6055 0.3007 0.4422 No correlation CAUTI −0.0077 −0.4729 0.4608 0.9758 No correlation IUC-day 0.0493 −0.4274 0.5045 0.8460 No correlation Incidence of CAUTI /1000 IUC-day −0.0915 −0.5355 0.3922 0.7181 No correlation Absenteeism VAP −0.3839 −0.7215 0.1011 0.1157 No correlation MV-day −0.5726 −0.8202 −0.1443 0.0130 No correlation Incidence of VAP/1000 MV-day −0.1103 −0.5489 0.3759 0.6631 No correlation CLABSI −0.5259 −0.7971 −0.0783 0.0250 Moderate Negative Correlation CVC-day −0.4517 −0.7586 0.0193 0.0599 No correlation Incidence of CLABSI /1000 CVC-day −0.4867 −0.7770 −0.0257 0.0405 Moderate Negative Correlation CAUTI −0.5803 −0.8240 −0.1556 0.0116 Moderate Negative Correlation IUC-day −0.4911 −0.7793 −0.0315 0.0385 Moderate Negative Correlation Incidence of CAUTI /1000 IUC-day −0.4308 −0.7474 0.0451 0.0743 No correlation Patient-day VAP 0.7097 0.3632 0.8838 0.0010 Strong Positive Correlation MV-day 0.8924 0.7295 0.9595 0.0000 Strong Positive Correlation Incidence of VAP/1000 MV-day 0.1693 −0.3231 0.5896 0.5018 No correlation CLABSI 0.8640 0.6656 0.9483 0.0000 Strong Positive Correlation CVC-day 0.8330 0.5991 0.9359 0.0000 Strong Positive Correlation Incidence of CLABSI /1000 CVC-day 0.5641 0.1320 0.8161 0.0147 Moderate Positive Correlation CAUTI 0.5504 0.1124 0.8093 0.0179 Moderate Positive Correlation IUC-day 0.8543 0.6445 0.9445 0.0000 Strong Positive Correlation Incidence of CAUTI /1000 IUC-day 0.3199 −0.1728 0.6845 0.1956 No correlation Bed-day VAP 0.6067 0.1951 0.8366 0.0076 Moderate Positive Correlation MV-day 0.7833 0.4988 0.9154 0.0001 Strong Positive Correlation Incidence of VAP/1000 MV-day 0.0754 −0.4058 0.5238 0.7663 No correlation CLABSI 0.7474 0.4309 0.9002 0.0004 Strong Positive Correlation CVC-day 0.7663 0.4662 0.9082 0.0002 Strong Positive Correlation Incidence of CLABSI /1000 CVC-day 0.4334 −0.0420 0.7488 0.0724 Moderate Positive Correlation CAUTI 0.4729 0.0078 0.7698 0.0475 Moderate Positive Correlation IUC-day 0.7537 0.4426 0.9029 0.0003 Strong Positive Correlation Incidence of CAUTI /1000 IUC-day 0.3639 −0.1240 0.7101 0.1376 No correlation Occupation VAP 0.5438 0.1031 0.8060 0.0197 Moderate Positive Correlation MV-day 0.6568 0.2740 0.8600 0.0031 Moderate Positive Correlation Incidence of VAP/1000 MV-day 0.2593 −0.2362 0.6477 0.2988 No correlation CLABSI 0.6492 0.2616 0.8565 0.0036 Moderate Positive Correlation CVC-day 0.5442 0.1036 0.8062 0.0196 Moderate Positive Correlation Incidence of CLABSI /1000 CVC-day 0.5486 0.1099 0.8084 0.0184 Moderate Positive Correlation CAUTI 0.4550 −0.0151 0.7604 0.0578 No correlation IUC-day 0.6087 0.1982 0.8376 0.0073 Moderate Positive Correlation Incidence of CAUTI /1000 IUC-day 0.1658 −0.3263 0.5872 0.5109 No correlation ICU Headcount VAP 0.6227 0.2197 0.8442 0.0058 No correlation MV-day 0.8282 0.5891 0.9339 0.0000 No correlation Incidence of VAP/1000 MV-day 0.0718 −0.4087 0.5212 0.7770 No correlation CLABSI 0.7611 0.4564 0.9060 0.0002 No correlation CVC-day 0.7718 0.4766 0.9106 0.0002 No correlation Incidence of CLABSI /1000 CVC-day 0.4972 0.0395 0.7824 0.0358 No correlation CAUTI 0.5661 0.1348 0.8170 0.0143 No correlation IUC-day 0.7958 0.5234 0.9206 0.0001 No correlation Incidence of CAUTI /1000 IUC-day 0.4298 −0.0464 0.7468 0.0751 No correlation CVC - central venous catheter; CLABSI - central line-associated bloodstream infection; CAUTI catheter-associated urinary tract infection; VAP - ventilator-associated pneumonia; IUC - indwelling urinary catheter; ICU - Intensive Care Unit; MV - mechanical ventilation Discussion Healthcare-associated infections in ICUs represented a major challenge to organizations, with a high spread of COVID infections, a constant need to adapt processes, and lack of knowledge about the disease. Safety protocols sometimes became weak to prevent nosocomial infection, in addition to the risk of care-related infection.(11) In the present study, a significant increase in the use of invasive devices was evidenced from the first to the second wave, especially in central venous catheter (CVC)/day and mechanical ventilation (MV)/day. We highlight the steep increase in the number of cases and deaths in Brazil due to COVID-19 from the first to the second wave. The number of new cases reported increased by 161% between waves. In the first wave, 7,677 deaths were reported per week; in the second wave, which was longer and more lethal, three times the number of deaths was observed (21,141 deaths in one week). In this context, Brazil experienced a lack of essential supplies to maintain patient care, in addition to the overload on health systems.(4, 12) The scarcity of resources and the increase in the severity of patients’ conditions also caused an increase in the rates of HAIs (CLABSI, VAP and CAUTI) both in Brazil and in other countries around the world. Potential factors that contributed to an increased risk of HAIs associated with devices during the pandemic (including the second wave) were longer hospital stays, increased comorbidities, greater severity of patients, and longer periods of use of invasive devices.(2, 13, 14, 15, 16, 17) In a study published by the Centers for Disease Control and Prevention (CDC), which sought to identify the impact of the COVID-19 pandemic on the incidence of HAIs in US hospitals, the use rates of all devices [indwelling urinary catheter (IUC), CVC, and MV] increased significantly during the pandemic.(18) Our results showed a strong positive correlation between the use of MV and the occurrence of VAP, as well as in relation to the use of CVC and the occurrence of CLABSI. Thus, the prevalence of VAP was significantly higher from the first to the second wave (increasing from 11 to 42 cases), followed by a significant increase in cases of CLABSI (with a prevalence of eight to 28 infections from the first to the second wave). A study to evaluate the clinical characteristics of HAIs in severe and critically ill patients with COVID-19 in Italy showed that the occurrence of VAP was also higher in relation to cases of CLABSI.(19) In contrast, an ecological study carried out in 21 different Brazilian hospitals compared adult patients admitted to the ICU during the second wave with those in the period before the pandemic, finding a higher prevalence of CLABSI, with no difference between the incidence of VAP in the two periods.(10) In patients with COVID-19, the increased risk of VAP may be related to several factors, including: less rigorous use of standardized infection prevention strategies during COVID-19, patient immunodeficiency associated with the disease and therapy, prolonged illness, duration of mechanical ventilation, prolonged use of sedation, need for more frequent ventilation, prone positioning, and increased risk of pulmonary infarction with associated superinfection.(20) In addition, some studies have observed an increased risk in conditions associated with mechanical ventilation in patients severely affected by COVID-19.(19) According to the CDC publication, the prolonged length of patient hospitalization, additional comorbidities, higher levels of severity, and longer duration of use of invasive devices may have contributed to an overall increase in the risk of device-associated infection during the pandemic in 2020 (second wave period).(18) A relevant finding was the fact that in the second wave, ICU admissions generally occurred in patients from inpatient units. They probably did not present clinical signs justifying ICU admission upon arrival at the hospital. Thus, we can infer that the clinical deterioration of these patients was more frequent in the second wave compared to the first. A study conducted in an emergency department in India used the National Early Warning Score 2 scale to assess clinical deterioration in the second wave of COVID. Their data indicated that 25.0% of patients required continuous monitoring and 12.7% of them developed worsening of their clinical condition up to 24 h after admission.(21) In another study conducted in an emergency care unit in São Paulo, the deterioration of patients upon emergency admission was assessed by the Modified Early Warning Score, showing a higher occurrence of clinical deterioration in the first 24 h in patients with COVID-19.(22) With the advance in the spread of COVID infections in Brazil, the need to greatly increase the number of ICU beds throughout the country was confirmed.(23) The hospital addressed in this study needed to double the number of beds to better serve patients requiring intensive care support. When we assessed the correlation between ICU occupancy and the number of beds/day with the occurrence of HAIs during the COVID-19 waves, a moderate to strong positive correlation of these indicators with CLABSI, VAP, and CAUTI was highlighted. Studies exploring the occurrence of HAIs during the pandemic are very limited, especially when we assess the correlation between events and clinical or management metrics. A systematic review (2012) highlighted the evidence that high hospital occupancy increases the occurrence of HAIs, especially at occupancies above 80%.(24) The present study agrees with another investigation carried out in a hospital in California. A positive association between the occupancy of patients with COVID-19 and the incidence of infections with an increase in bloodstream infections by Methicillin-resistant Staphyloccocus aureus was highlighted.(25) We hope this study can contribute to the development of public and organizational policies, promoting not only patient safety but also considering the profile of patients with COVID-19 and their clinical specificities, expanding knowledge about the impacts on patient safety during the pandemic and seeking to improve the response to future public calamity situations. As a limitation of the study, we highlight its single-center characteristic that prevents generalization to other patient profiles and critical care units. Conclusion The findings allowed us to identify the increase in infections and use of invasive devices from the first to the second wave of COVID-19 and a positive correlation in the increase in infections and ICU beds, hospitalizations and occupancy. The management of critically ill patients at high risk for infections should follow standardized measures and ideas to prevent and control HAIs. The prevalence of these infections can be a relevant adverse event even in institutions with consolidated quality processes and infection control practices. The incidence of HAIs can be minimized by optimizing the use of devices such as MV, IUC and CVC, and by managing physical and human resources based on quality and patient safety. Acknowledgements We would like to thank Hospital Alemão Oswaldo Cruz for the technological and epidemiological support provided during the data collection process.