Egy holland vizsgálat szerint a rutinszerűen gyűjtött mikrobiológiai rezisztenciaadatok alapot adhatnak a kórházi kezdetű bacteraemia és fungaemia országos, automatizált követéséhez.
Háttér
A kórházi fertőzések surveillance-a alapvető az infekciókontrollban, a manuális esetazonosítás azonban erőforrás-igényes. A kórházi kezdetű bacteraemia és fungaemia a felvételt követően kialakuló véráramfertőzéseket foglalja össze, ezért automatizált minőségi indikátorként is használható.
Az Eurosurveillance-ban megjelent kutatásban azt vizsgálták, hogy a holland országos, antimikrobiális rezisztenciát monitorozó rendszer laboratóriumi adatai alkalmasak-e erre, és milyen gyakorlati hasznot várható a rendszertől.
Módszerek
A 2018–2023 közötti retrospektív értékelésben elemezték az adatforrás teljességét, négy holland kórházban összevetették az automatikusan azonosított esetek számát az elektronikus kórlapok referenciaadataival, továbbá 12 szakemberrel készítettek interjút.
Kórházi kezdetű esetnek a felvételt követő legalább második napon levett pozitív hemokultúrát tekintették; gyakori kommenzális mikroorganizmusnál két napon belüli második pozitív tenyésztésre is szükség volt.
Eredmények
Az adatbázis 428 360 pozitív hemokultúra-izolátumot tartalmazott, és a holland kórházak mintegy 80%-át lefedte. A szükséges változók többsége teljes volt, a felvétel dátuma azonban csak az izolátumok 64%-ánál, az intenzív osztályokról származók 79%-ánál állt rendelkezésre. Emiatt évente 26–33 kórház, a teljes hatéves időszakban pedig 14 intézmény adatai feleltek meg folyamatosan a surveillance feltételeinek.
A validációban a patogének okozta esetek száma legfeljebb 2,1%-kal tért el a referenciaeljárás eredményétől. A gyakori kommenzálisok esetében viszont két kórházban 84,5–89,5%-os alulazonosítás jelentkezett, mert nem minden pozitív tenyésztésnél végeztek rutinszerű rezisztenciavizsgálatot. A megkérdezett szakértők a helyi trendkövetést, a részletes kivizsgálást indító jelzéseket és az intézményi összehasonlítást tartották a legfontosabb előnynek.
Értelmezés
A meglévő infrastruktúra újrafelhasználása egységes algoritmust és kevés többletmunkát tenne lehetővé. A patogének okozta esetek azonosítása megbízhatónak látszott, a kommenzálisok eredményeit azonban jelentősen befolyásolta a helyi laboratóriumi gyakorlat.
A hiányos felvételi dátumok miatt az akadémiai centrumok felülreprezentáltak voltak, ezért az országos trendek és az intézményi összehasonlítások csak az adatminőség és a betegösszetétel figyelembevételével értelmezhetők. Betegszintű adatkapcsolás hiányában az érzékenységet és a pozitív prediktív értéket nem lehetett meghatározni.
Konklúzió
A holland rezisztencia-surveillance adatai gyakorlati kiindulópontot jelenthetnek a patogének okozta kórházi kezdetű bacteraemia és fungaemia automatizált követéséhez. A legközvetlenebb haszon a helyi trendek felismerése és a célzott infekciókontroll-vizsgálatok ösztönzése lehet, de javítani kell a felvételi dátumok rögzítését és kezelni kell a laboratóriumi gyakorlatból eredő eltéréseket.
Forrás
Brekelmans M, van der Kooi T, Schoffelen AF, et al; ISIS-AR study group. National automated surveillance of hospital onset bacteraemia and fungaemia using data from the national antimicrobial resistance surveillance system: a retrospective exploratory evaluation, the Netherlands, 2018 to 2023. Euro Surveill 2026; 31(28): 2500881.
