Første resultater fra NOIS-1

Transkript

1 Første resultater fra NOIS-1 Den første overvåkingsperioden i det nye nasjonale overvåkingssystemet, Norsk overvåkingssystem for infeksjoner i sykehustjenesten (NOIS), ble gjennomført i Pasienter som gjennomgikk keisersnitt, appendektomi, kolecystektomi, aortokoronar bypass eller fikk innsatt protese i hofteledd ved landets sykehus ble inkludert i NOIS-1. Det var 30 sykehus som benyttet muligheten til å delta i NOIS-1; de øvrige fikk innvilget fritak fra plikten til å delta grunnet manglende datateknisk verktøy, samtidig som de viste til konkrete planer om å installere dette. Formålet med NOIS er å drive en fortløpende og systematisk innsamling, analyse, tolkning og rapportering av opplysninger om forekomst av infeksjoner i sykehus. Dette vil gi et grunnlag for å forebygge sykehusinfeksjoner, og danne et datamateriale for forskning om utbredelse av og årsak til infeksjoner og effekt av smitteverntiltak. Vi presenterer her insidensandeler av infeksjoner etter ulike inngrep, det vil si den prosentvise andelen av pasientene som fikk en infeksjon etter inngrepet. Data om risikovariabler vil bli lagt ut senere. Dette er første gang dette omfattende overvåkingssystemet gjennomføres og kvalitetssikringsarbeidet har avdekket, og avdekker fortsatt, noen feilregistreringer. Vi tar derfor forbehold om at tallene som nå presenteres, kan bli litt justert senere. Metode Metoden som er brukt i datainnsamlingen, er utførlig beskrevet i overvåkingsmalen. Kort fortalt blir alle pasienter som gjennomgår visse operasjoner, fulgt i 30 dager etter operasjonen. En rekke faktorer (risikovariabler) knyttet til pasientene og inngrepene blir registert, for eksempel alder, kjønn, operasjonsvarighet mv. Alle infeksjoner med tilknytning til inngrepet blir notert. Dermed kan man regne ut andelen som får en infeksjon (insidensandelen) samt sammenlikne risikovariabler for de som fikk og de som ikke fikk en infeksjon. På bakgrunn av registeringen av visse risikovariabler, gis hver pasient en risikoindeks. Risikoindeksen er utarbeidet fra USA (NNIS) og er brukt for å stratifisere pasienter i henhold til utvalgte faktorer som antas å øke risikoen for postoperativ sårinfeksjon. Risikostratisfisering medvirker til forbedring i sammenlikningsgrunnlaget av insidens mellom ulike sykehus. Faktorer som det gis risikopoeng for er: pasientens sykelighet (vurdert i form av ASA-klassifikasjon), lengre operasjonstid og at operasjonsstedet allerede før operasjonsstart er mulig kontaminert. I tillegg gis minuspoeng for endoskopiske inngrep. Resultat Data ble levert fra 30 sykehus. Over 88 % av pasientene ble fulgt opp i mer enn 25 dager etter inngrepet. Noen foretak overvåket flere typer operative inngrep, mens andre leverte data fra kun ett av inngrepene som inngår i overvåkingssystemet. Det var to sykehus som overvåket infeksjoner etter innsetting av aortokoronar bypass, 11 overvåket appendektomi, 20 keisersnitt, 20 innsetting av protese i hofteledd og i 9 sykehus registrerte de infeksjonshyppighet etter kolecystektomi. Totalt er 2449 operasjoner og 146 infeksjoner inkludert i databasen. Insidensandel fordelt på de ulike inngrepene varierer fra 3,8% til 8,4% (Tabell 1). Insidensandelen for de infeksjoner som oppstod før pasienten var utskrevet fra sykehuset er beskrevet i Tabell 2. Totalt ble 116 (79%) av infeksjonene diagnostisert etter at pasienten var utskrevet fra sykehuset. Andelene av infeksjoner som ble oppdaget etter utskrivelse varierte med de ulike inngrepstypene. Alle

2 infeksjonene etter aortokoronar bypass og kolecystektomi oppstod etter at pasienten var utskrevet fra sykehus. Av de 146 infeksjonene var 112 overflatiske (73 diagnostisert av lege), 20 dype og 14 omfattet organ eller hulrom (Tabell 3). Insidensandelen økte proporsjonalt med antall risikopoeng (Figur 1). Det var 34 pasienter med to risikopoeng. Ingen pasienter hadde tre risikopoeng. Pasientene med postoperative sårinfeksjoner hadde høyere gjennomsnittlig liggetid på sykehuset, enn de som ikke utviklet en infeksjon (Tabell 4). Diskusjon Dette er første gang data presenteres fra NOIS. Undersøkelsen viser at insidensandelen for de ulike inngrepene varierer fra 3,8% til 8,4%. De fleste (79%) av infeksjonene ble diagnostisert etter utskrivelse. For enkelte av inngrepene ble alle infeksjonene oppdaget etter utskrivelse. Dette understreker viktigheten av å følge opp pasientene også etter at de er utskrevet fra sykehuset. Overvåkingsmalen har ikke vært tydelig nok på hvordan man skal rapportere siste oppfølgingsdato. Dette medfører at vi ikke kan si med sikkerhet hvor mange pasienter som er fullstendig fulgt opp i 30 dager. Men det at minst 88 % av pasientene ble fulgt opp mer enn 25 dager, er en høyere oppfølgingsprosent enn det som er vanlig ved denne type overvåking. Overvåkingen kan bidra til å dokumentere kvaliteten av den kirurgiske tjenesten. I tillegg er det demonstrert at overvåking i seg selv er et infeksjonsforebyggende tiltak (1). Dataene må imidlertid brukes aktivt i det enkelte sykehuset for at man skal kunne oppnå forbedringer. Vi oppfordrer det enkelte sykehus å vurdere sitt insidensestimat opp mot landsestimatet. Ansatte ved sykehuset bør kritisk gjennomgå sine resultater og vurdere om det er forhold som bør undersøkes nærmere eller om det er behov for å iverksette nye smitteverntiltak. I en slik vurdering er det viktig å ta presisjonen av estimatene i betraktning. Den statistiske styrken i denne sammenlikningen avhenger av antallet pasienter på sykehuset og i landet totalt, andelen pasienter med infeksjon og ønsket presisjon i sammenlikningen (konfidensintervall). Dette betyr at insidensandeler som tilsynelatende er ganske ulike, alle kan være innenfor en statistisk feilmargin. Generelt kan resultatene, for eksempel kunnskap om infeksjonsrisikoen etter keisersnitt, brukes når en gir råd og avveier fordeler og ulemper ved keisersnitt. Metoden som brukes i NOIS for inneliggende pasienter, tilsvarer den brukt i det Europeiske overvåkingsnettverket, IPSE. IPSE krever ikke at pasienter følges opp etter at de er skrevet ut fra sykehuset. Dette medfører at land som Norge, hvor en slik oppfølging gjennomføres, kan forvente en høyere insidensandel enn land som ikke følger opp pasienter etter utskrivelse. Når en kun ser på de infeksjoner som oppstår før pasienten utskrives, har Norge tilsvarende insidensandel som andre rapporteringsland (2). Forhold som gjennomsnittlig postoperativ liggetid, kodeverk (mange land i nettverket bruker ICD-9-CM og ikke NOMESCO-koder) varierer litt mellom de ulike landene og gjør at sammenlikning må skje med forsiktighet. De fleste (77%) infeksjonene var overflatiske. Av de 112 overflatiske var kun 39 diagnostisert av pasienten selv. Mange kirurgmiljøer fokuserer hovedsaklig på de alvorligste infeksjonene (dype infeksjoner og infeksjoner i organ/hulrom) da disse medfører de største kostnader og komplikasjoner for pasienten. Det er likevel viktig også å inkludere overflatiske infeksjoner i overvåkingen, da også denne type infeksjoner innebærer en ekstra belastning for pasientene og kan øke kostnadene i form av økt antibiotikabruk, reoperasjon, reinnleggelse i sykehus og sykemelding av pasienter.

3 Figur 2 beskriver insidensandelen fordelt på ulike risikopoeng. For at sammenlikning på bakgrunn av stratifiseringen skal ha mening må risikopoengene være gitt korrekt. Vi arbeider for ytterligere å bedre kvaliteten og kommer derfor tilbake med mer detaljerte resultater i forhold til risikovariablene senere. Postoperative infeksjoner medfører en ekstra lidelse for pasienter, for eksempel i form av lengre liggetid i sykehuset etter operasjonen. Ekstra liggedøgn er en ekstra belastning for pasienter og medføre også økte samfunnskostnader. I Handlingsplan for forebygging av sykehusinfeksjoner (3) anslås det at sykehusinfeksjoner koster samfunnet over en milliard kroner årlig. Det er beskrevet at postoperative sårinfeksjoner er den sykehusinfeksjonstype som forårsaker de største kostnadene. Oppsummering Dette er første gang resultater fra det nye overvåkingssystemet NOIS presenteres. De første resultatene viser at våre insidensandeler tilsvarer de meldt fra andre europeiske land. Halvparten av sykehusene leverte data, og de som fikk innvilget fritak har vist til konkrete planer som gjør at de kan levere data fra NOIS-2. Overvåking og aktiv bruk av dataene lokalt i sykehusene er godt dokumenterte smitteverntiltak mot sykehusinfeksjoner. Tabell 1. Total insidensandel etter 30 dagers oppfølging fordelt på operative inngrep, NOIS 1 infeksjoner inngrep Insidensandel 95% konfidensintervall Appendektomi ,4 % 4,9%-11,9% Aortokoronar bypass ,0 % 2,4%-9,5% Hofteprotese ,9 % 2,7%-5,1% Keisersnitt ,5 % 5,8%-9,3% Kolecystektomi ,7 % 2,9%-10,5% Totalt ,0 % 5,0%-6,9% Tabell 2. Insidensandel innen utskrivelse, fordelt på operative inngrep, NOIS 1 Operasjon Insidensandel (antall infeksjoner innen utskrivelse/antall opererte) 95% konfidensintervall Andel av infeksjonene som ble oppdaget innen utskrivelse Appendektomi (JEA) Aortokoronar bypass (FNA) Proteser i hofteledd 4,6% 2,6% - 8,1% 55% (11/238) * 0 1,4% (14/1003) 0,8%-2,3% 36%

4 (NFB og NFC) Keisersnitt 0,6% 0,2%-1,3% 8% (MCA 10) (5/876) Kolecystektomi (JKA 20 og 21) * 0 *= alle infeksjoner oppstod etter utskrivelse fra sykehuset Tabell 3. Type infeksjon etter type inngrep Organ/hulrom Dyp Overflatisk, lege* Overflatisk, pasient* inngrep Appendektomi Artokoronar bypass Hofteprotese Keisersnitt Kolecystektomi Totalt antall infeksjoner * Ved overflatiske postoperative infeksjoner skiller en mellom om infeksjon er diagnostisert av lege eller pasient Figur 1. Insidensrater fordelt på risikopoeng for ulike inngrep, NOIS-1 45,0 % 40,0 % 35,0 % 30,0 % 25,0 % 20,0 % 15,0 % 10,0 % 5,0 % 0,0 % Appendektomi Artokoronar bypass Hofteprotese Keisersnitt Kolecystektomi

5 9= ukjent risikopoeng Tabell 4. Gjennomsnitt antall liggedøgn i sykehus etter operasjonen, fordelt på ulike inngrep, NOIS-1 Inngrep Gjennomsnitt dager i institusjonen etter operasjon Ingen infeksjon Infeksjon mens innlagt Infeksjon i løpet av oppfølgingsperioden Keisersnitt 4,9 6,8 4,9 Aortokoronar bypass 6,5-18,4 (FNA) Appendektomi 3,0 5,6 4,2 Kolecystektomi 1,7-4,5 Hofteprotese 9,0 14,5 10,5 Reference List 1. Haley RW, Culver DH, White JW et al. The efficacy of infection surveillance and control programs in preventing nosocomial infections in US hospitals. Am J Epidemiol 1985; 121: HELICS/ IPSE. HELICS SSI Statistical Report - Surgical Site Infections Handlingsplan for å forebygge sykehusinfeksjoner I Helsedepartementet, 2004.