Implementación del ensayo Xpert MTB/RIF a 30 establecimientos de salud a nivel nacional entre los años 2018-2019
Fecha
2021Autor
Giraldo Chávez, Jorge Amílcar
Asesor(es)
Salas Asencios, RamsésMetadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
La tuberculosis es una enfermedad infecciosa de suma importancia en la salud mundial sobre todo por la aparición de cepas resistentes a fármacos como es el caso de la resistencia a rifampicina e isoniazida, fármacos principales en el tratamiento antituberculoso, que es un gran problema en aumento en el Perú. En la actualidad existen diferentes métodos para el diagnóstico y susceptibilidad, sin embargo, la mayoría tiene un tiempo prolongado de entrega de resultados, poca accesibilidad a los pacientes por ser muy costoso o estar en laboratorios especializados por las exigencias propias de la metodología; en el 2010 un nuevo método molecular fue recomendada por la organización mundial de la salud como una alternativa para el diagnóstico de la tuberculosis y de manera simultánea en la detección de la resistencia a la rifampicina creado por Cepheid, el ensayo Xpert MTB/RIF, es un PCR en tiempo real, de fácil manejo, portabilidad y muy accesible a poblaciones alejadas. En el 2018 el instituto Nacional de Salud conjuntamente con la Dirección de Prevención y Control de la Tuberculosis realizan las coordinaciones para la implementación de este ensayo a 30 establecimientos de salud a nivel nacional que acabó a finales del 2019. La implementación del ensayo Xpert MTB/RIF se realizó de manera satisfactoria obteniendo a finales del primer trimestre del 2020 en 20 (44%) establecimientos se obtuvo una producción mayor al 30% y en 10 (37%) establecimientos una eficiencia mayor al 30%, la gran mayoría tiene una producción y eficiencia entre 10% a 29%. Existen muchas brechas por cerrar como es el caso de transporte de muestras, una mejor socialización de la metodología, mejorar el sistema de cómputo y la implementación en el sistema de reporte en el NetLab y finalmente incluir otras poblaciones en los algoritmos usados en la metodología.