Euro Surveill：带你看看欧洲医院感染监测的大数据
2018-07-08 孙众 SIFIC感染官微
健康监测数据的持续系统的收集、分析是医院感染防控的关键措施。建立监测网被认为是有效预防医院感染的重要内容，也是追踪医院感染防控措施有效性的重要工具。欧洲疾病预防控制中心（ECDC）在2010年建立了医疗保健相关感染监测网（HAI-Net）。
健康监测数据的持续系统的收集、分析是医院感染防控的关键措施。建立监测网被认为是有效预防医院感染的重要内容，也是追踪医院感染防控措施有效性的重要工具。欧洲疾病预防控制中心（ECDC）在2010年建立了医疗保健相关感染监测网（HAI-Net）。PROHIBIT（Prevention of Hospital Infections by Intervention and Training）调查是第一个泛-欧洲感染预防和控制（IPC）调查，旨在描述欧洲各国实际在采用哪些IPC建议，并为决策者、医院管理者和医护人员提供有关IPC策略和实践差距方面的信息，以进一步改进医院感染预防工作。基于HAI-Net，下面这项研究总结了欧洲24个国家的调查数据，也是PROHIBIT调查首次对欧洲医院进行的广泛分析。
欧洲急症照护医院2011-2012年感染控制和预防的过程和结局指标
—— PROHIBIT研究结果
▼ 导言
调查来自欧洲24个国家的医院关于感染预防控制（IPC）指标的资料，作为PROHIBIT调查的一部分。
▼ 方法
通过问卷调查，由已建立医疗保健相关感染（HCAI）监测的297个医院的主要IPC专职人员提供有关当地监测和反馈的信息。
▼ 结果
大多数医院集中于血流感染（BSI）（n=251）和外科手术部位感染（SSI）（n=254），其中有148所医院开展了SSI出院后监测。作为HCAI监测的一部分，耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）是监测的主要多重耐药菌（MDRO）。79%的医院（n=236）监测了以酒精为主要成分的速干手消毒剂（ABHR）的消耗情况。对本地IPC委员会的反馈信息主要包括有关HCAI（N=259；87%）和多重耐药菌（MDRO）的结局数据（n=245；83%）；多重耐药菌数据的反馈依赖于医院规模（P=0.012）。
▼ 讨论/结论
在欧洲，医院感染监测的目标、方法及反馈的作用各不相同，BSI、SSI和MRSA相比肺炎、尿路感染等指标更受关注，尽管这些指标可能同样重要。为了最大限度地预防和控制欧洲的HCAI和MRDO，应通过针对相关HCAI和MDRO、提供主动监测的方法来进一步改进监测。也应该更详细地探讨反馈的作用，特别是在规模较小的医院。
图1 反馈至IPC委员会的监测数据
（按医疗保健支出、感染控制护士比率、区域和医院规模分层，n=297家医院）
HCAI： 医疗保健相关感染； MDRO： 多重耐药菌； ABHRC： 速干手消毒剂的消耗量； HHC： 手卫生依从性； ABHRC/HHC： 速干手消毒剂消耗量和/或手卫生依从性；
a 低/高医疗保健支出： 定义为占国内生产总值（GDP）的比率≤ /> 2010年欧洲平均值 (9%)； 低医疗保健支出 (n = 127)， 高医疗保健支出 (n = 170).
b 急症照护医院每1000张床位全职感控护士 (内部和外部人员)≤ / > 参与医院的平均数 (3.72人/1，000 床位)； ‘≤ 平均数’ (n = 150)， ‘> 平均数’ (n = 147).
c 根据联合国划分的地理区域；欧洲东部 (n = 82)， 欧洲北部 (n = 70)， 欧洲南部 (n = 81)， 欧洲西部 (n = 64).
d 根据床位数的医院规模； ‘≤ 300床位’ (n = 87)， ‘301–600 床位’ (n= 109)， ‘> 600床位’ (n = 98)； 294医院的数据.
e 采用广义估计方程通过logistic 回归计算P值，以说明各国的集群效应
表1 提供医院感染监测和国家医疗保健支出数据的医院分布情况(n=297)
表2 欧洲急症照护医院过程和结局指标监测
（按医疗保健支出、区域、医院规模和感控护士比率分层，n=297家医院）
采用广义估计方程通过logistic 回归计算P值，以说明各国的集群效应。
a 低/高医疗保健支出定义为占GDP的比率≤ / > 2010年欧洲平均值 (9%) .
b 根据联合国划分的地理区域； 欧洲东部， 欧洲北部， 欧洲南部， 欧洲西部.
c 根据床位数的医院规模； ‘≤ 300床位’， ‘301–600 床位’， ‘> 600床位’； 294医院的数据
d 急症照护医院每1000张床位全职感控护士 (内部和外部人员)≤ / > 参与医院的平均数(3.72人/1，000 床位)；.
e 全院描述的是医院所有单元和病房的监测.
f 联合国划分的不同地区之间的差异 p < 0.05.
g ≤ 300 床位 / 301 – 600 床位/> 600床位之间的差异； p < 0.05.
h 低/高医疗保健支出之间的差异； p < 0.05.
表3 参与医院感染监测的数据收集人员
（按医疗保健支出、区域、医院规模和感控护士比率分层，n=297家医院)
采用广义估计方程通过logistic 回归计算P值，以说明各国的集群效应。
a 低/高医疗保健支出定义为占GDP的比率≤ / > 2010年欧洲平均值 (9%) .
b 根据联合国划分的地理区域； 欧洲东部， 欧洲北部， 欧洲南部， 欧洲西部.
c 根据床位数的医院规模； ‘≤ 300床位’， ‘301–600 床位’， ‘> 600床位’； 294医院的数据
d 急症照护医院每1000张床位全职感控护士 (内部和外部人员)≤ / > 参与医院的平均数(3.72人/1，000 床位)；.
e ≤ 300 床位 / 301 – 600 床位/> 600床位之间的差异； p < 0.05.
f 低/高医疗保健支出之间的差异； p < 0.05.
原始出处：
Hansen S ， Schwab F ， Zingg W et al. Process and outcome indicators for infection control and prevention in European acute carehospitals in 2011 to 2012 - Results of the PROHIBIT study[J]. Euro Surveill. 2018 May；23(21).
作者：孙众
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