Hospital cost of Clostridium difficile infection including the contribution of recurrences in French acute-care hospitals

A. Le Monnier^*, A. Duburcq, J.-R. Zahar, S. Corvec, T. Guillard, V. Cattoir, P.-L. Woerther, V. Fihman, V. Lalande, H. Jacquier, A. Mizrahi, E. Farfour, P. Morand, G. Marcadé, S. Coulomb, E. Torreton, F. Fagnani, F. Barbut on behalf of the GMC study Groupy
^*GH Paris Saint-Joseph, France
Journal of Hospital Infection (2015) 91, 117-122
背景
クロストリジウム・ディフィシル（Clostridium difficile）感染症（CDI）の医療費への影響は、それに伴う入院患者のケアの超過費用のために甚大なものとなる。しかし、再発の影響に焦点を当てた研究はこれまでほとんどない。
目的
本研究の目的は、フランスの急性期病院の CDI による病院費用、および再発に起因する費用の割合を推計することである。
方法
12 の大規模急性期病院のサンプルに基づき、2011 年に後向き研究を実施した。CDI の費用を病院の視点と公的保険の視点の両方から推計した。CDI による追加費用の推計にあたっては、それぞれの入院ごとに、全国 DRG（diagnosis-related group；診断群）データベースから抽出した、DRG、年齢、および性別をマッチさせた CDI がない対照との比較を行った。CDI が主診断である場合は入院の総費用を使用した。
結果
微生物学的に確認された CDI 症例 1,067 例を特定し、重複のない 906 例が合計 979 件の入院をしていた。これらの入院のうち 118 件（12％）は再発例であることが確認され（複数回の再発もあり）、その 51.7％は初発エピソードと同一の入院で発生していた。それら（初発 ＋ 再発）の平均入院期間は 63.8 日、初発エピソードのみの場合は 25.1 日であった。CDI による入院 1 件あたりの平均超過費用推計値は 9,575 ユーロ（中央値 7,514 ユーロ）であった。公立急性期病院における全国レベルでの CDI による超過費用は 1 億 6310 万ユーロと推計され、このうち 12.5％は再発に起因するものであった。
結論
フランスでは CDI による経済的負担は甚大であり、医療制度に直接的な影響を及ぼしている。
サマリー原文（英語）はこちら
監訳者コメント：
近年、CDI は EU 諸国では強毒株 BI/NAP/01 が主流であり、フランスでも発生率は患者 10,000 人あたり 2.2（2009 年）から 3.6（2012 年）と増加している。CDI 発生にかかわる費用は在院日数の増加、再入院、検査コスト、治療にかかる費用として考えられる。今回は、CDI の発生とその再発による超過費用が莫大であることが証明され、感染予防対策と再発予防の重要性を再確認することとなった。

The need for systematic quality controls in implementing N95 reprocessing and sterilization

N. Goyal*, D. Goldrich, W. Hazard, W. Stewart, C. Ulinfun, J. Soulier, G. Fink, T. Urich, R. Bascom, on behalf of the N95 Taskforce
*The Pennsylvania State University, USA

Journal of Hospital Infection (2023) 133, 38-45

Practice testing of generic quality indicators for responsible antibiotic use in nine hospitals in the Dutch－Belgian border area

A.A. Monnier*, V. D’Onofrio, I. Willemsen, M.F.Q. Kluytmans-van den Bergh, J.A.J.W. Kluytmans, A. Schuermans, I. Leroux-Roels, I.C. Gyssens, on behalf of the i-4-1 Health Study Group
*Hasselt University, Belgium

Journal of Hospital Infection (2022) 129, 153-161

A workflow for the detection of antibiotic residues, measurement of water chemistry and preservation of hospital sink drain samples for metagenomic sequencing

G. Rodger*, K. Chau, P. Aranega-Bou, A. Roohi, G. Moore, K.L. Hopkins, S. Hopkins, A.S. Walker, N. Stoesser
*University of Oxford, UK

Journal of Hospital Infection (2024)144,128-136

Comparison of an algorithm, and coding data, with traditional surveillance to identify surgical site infections in Australia: a retrospective multi-centred cohort study

P.L. Russo*, A.C. Cheng, M. Asghari-Jafarabadi, T. Bucknall
*Monash University, Clayton, Australia

Journal of Hospital Infection (2024) 148, 112-118

Clinically explainable machine learning models for early identification of patients at risk of hospital acquired urinary tract infection

R.S. Jakobsen*, T.D. Nielsen, P. Leutscher, K. Koch
*North Denmark Regional Hospital, Denmark

Journal of Hospital Infection (2024) 154, 112-121