Nosocomial infection surveillance and control: current situation in Spanish hospitals

J. Sanchez-Paya^*, C. Bischofberger, M. Lizan, J. Lozano, E. Munoz Platon, J. Navarro, J. Pazg, J.A. Vicente
^*Hospital General Universitario de Alicante, Spain
Journal of Hospital Infection (2009) 72, 50-56
2006年のスペインの病院における医療関連感染サーベイランスと制御プログラム、利用されている人的・物的資源を調査した。2005年全国病院目録に登録されているすべての病院に、医療関連感染サーベイランスと制御のための構成、組織、資源に関する質問票を送付した。合計237病院（29.8％）から回答を得たが、これは登録された病床数では55.9％に相当する。約92％の病院がサーベイランスと制御のプログラムを有していたが、29.9％の病院ではその期間は5年未満であった。感染制御看護師数が250床あたり1名を満たす病院は17.4％のみ、感染制御医師数が500床あたり1名を満たす病院は36.2％のみであった。サーベイランスと制御を担当するこれらの看護師・医師の主要な業務はサーベイランスであり、実施率が高い手法は微生物学的検査結果のレビュー、アウトブレイク調査、有病率調査、特定の手技および集中治療領域における発生率調査であった。多施設研究への協力にはばらつきがみられた。スペイン院内感染有病率調査EPINEは医療施設の80.5％で毎年実施されている。重症患者感染発生率研究ENVIN-UCIは24.8％、欧州外科手術感染発生率研究HELICSは22.7％で実施されている。標準的なサーベイランスシステムおよび制御システムを確立するために、専門家の人的資源を改善することを優先すべきである。
サマリー 原文（英語）はこちら
監訳者コメント：
より実効的な感染予防管理プログラムのためには、人的および物的な資源を確保するための予算が必要であり、安全はタダでないということを共通認識とする必要がある。

Temporal and structural patterns of extended-spectrum cephalosporin-resistant Klebsiella pneumoniae incidence in Swiss hospitals

L. Renggli*, M. Gasser, C. Plüss-Suard, S. Harbarth, A. Kronenberg
*University of Bern, Switzerland

Journal of Hospital Infection (2022) 120, 36-42

Automated surveillance in French ICUs: is it feasible? Results from a survey in French ICUs participating in a surveillance network

A. Lepape*, A. Machut, S. Gerbier-Colomban, E. Kuczewski, J-P. Rasigade, J-F. Timsit, P. Vanhems, F. Wallet, A. Savey, A. Friggeri, on behalf of the REA-REZO Group
*Hospices Civils de Lyon, France

Journal of Hospital Infection (2021) 115, 1-4

Nosocomial COVID-19: experience from a large acute NHS Trust in South-West London
J. Taylor^*, J. Rangaiah, S. Narasimhan, J. Clark, Z. Alexander, R. Manuel, S. Balasegaram
^*Public Health England, UK
Journal of Hospital Infection (2020) 106, 621-625

In-vitro antibacterial and anti-encrustation performance of silver-polytetrafluoroethylene nanocomposite coated urinary catheters

Spatio-temporal stochastic modelling of Clostridium difficile