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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[ABSTRACT  Introduction: health care Associated Infections (IACS) are a public health problem worldwide.  Objective: to identify the risk factors for the appearance of this disease.  Method: an analytical study of cases and controls was carried out in patients treated in the Pediatric Intensive Care Unit (ICU) of Bayamo, who acquired an infection during their admission, in the period 2018-2019.  Results: in the univariate analysis, parenteral feeding and the use of a bladder catheter did not constitute a risk factor for the onset of the disease, while in the multivariate analysis it was shown that the most important factor independently was the use of a central venous catheter (adjusted OR 19.44 95% CI 6.83-55.29), followed by the presence of malnutrition (adjusted OR 10.41 95% CI 3.27- 33.14) and artificial mechanical ventilation (adjusted OR10.41 IC 3.32-34.14).  Conclusions: with the values &#8203;&#8203;of the binary logistic regression model for the infection factors, the risk of becoming ill can be estimated.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="pt"><p><![CDATA[RESUMO  Introdução: as Infecções Associadas à Saúde (SIGC) são um problema de saúde pública em todo o mundo.  Objetivo: identificar os fatores de risco para o aparecimento desta doença.  Método: foi realizado um estudo analítico de casos e controles em pacientes atendidos na Unidade de Terapia Intensiva Pediátrica (UTI) de Bayamo, que adquiriram uma infecção durante a internação, no período 2018-2019.  Resultados: na análise univariada, a alimentação parenteral e o uso de cateter de bexiga não constituíram fator de risco para o aparecimento da doença, enquanto na análise multivariada foi demonstrado que o fator mais importante de forma independente foi o uso de cateter venoso central (OR ajustado 19,44 IC95% 6,83-55,29), seguido pela presença de desnutrição (OR ajustado 10,41 IC95% 3,27-33,14) e ventilação mecânica artificial (OR10,41 IC ajustado 3,32-34,14).  Conclusões: com os valores do modelo de regressão logística binária para os fatores de infecção, pode-se estimar o risco de adoecer.]]></p></abstract>
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