Results of a national system-wide quality improvement initiative for the implementation of evidence-based infection prevention practices in Brazilian hospitals
M.M. de Miranda Costa^*, H.T. Santana, P.J. Saturno Hernandez, A.A. Carvalho, Z.A. da Silva Gama
^*Brazilian Health Regulatory Agency, Brazil
Journal of Hospital Infection (2020) 105, 24-34

背景
病院では質改善の手法は医療関連感染（HCAI）に対処するために推奨されている。しかし内部のイニシアチブは広く研究されている一方で、外部の全体にわたる観点からの質改善の手法の適用と効果に関するエビデンスはほとんどない。
目的
ブラジルにおける規制介入による HCAI の予防推進を目的とした全国規模の質改善イニシアチブの効果を分析すること。
方法
ブラジル国家衛生監督庁は病院 1,869 施設を対象に、事前事後の準実験デザインで設計および評価した質改善の循環的な手法を実行した。HCAI の予防に関連するエビデンスベースの質の指標 11 個と複合的な評価基準 1 個を集め、共有し、評価した。そして、改善を目的とした介入は参加型の多面的な規制措置に基づいた。介入後、絶対的および相対的な改善を推定した。
結果
全体で、ベースラインの評価では病院 563 施設（30.1％の回答）、計 86,837 床が参加し、2 回目には病院 681 施設（36.4％の回答）、計 101,231 床が参加した。国のすべての地域において、特にベースライン時に参加した病院群で、複合的な評価基準（P ＝ 0.001）と同様に 11 個の判断基準のうち 10 個が改善した（P ＜ 0.05）。中でも「手指衛生のインフラ」は 100％に達し（ベースライン時 97.9％、P ＝ 0.001）、「手指衛生の手順」は 96.9％（ベースライン時 92.9％、P ＝ 0.001）、「手指衛生のモニタリング」は70％（ベースライン時 60.7％、P ＜ 0.001）、そして「抗菌薬の処方手順の存在」は 80.7％（ベースライン時 73.2％、P ＜ 0.001）であった。介入後、参加病院の HCAI 率は低下した（P ＜ 0.05）。
結論
この質改善の循環的な手法は、患者安全のための全体の介入を先導するのに有用であった。外部の規制は、内部の HCAI 予防の全国的な促進において実行可能であり効果的であった。
サマリー原文（英語）はこちら
監訳者コメント：
ブラジルにおける HCAI 予防のための国家的な取り組みとその効果に関する報告である。11 の項目について経時的に介入・評価を行い、改善したことを報告している。指標を決めて経時的に介入・評価する手法は病院単位の ICT にも参考になるのではないだろうか。

Accuracy of hospital-based surveillance systems for surgical site infection after adult spine surgery: a Bayesian latent class analysis

O. Lasry*, T. Ailon, R. Charest-Morin, N. Dea, M. Dvorak, C. Fisher, A. Gara, B. Kwon, E. Lloyd-Smith, S. Paquette, T. Wong, J. Street
*University of British Columbia, Canada

Journal of Hospital Infection (2021) 117, 117-123

Nosocomial outbreak of monoclonal VIM carbapenemase-producing Enterobacter cloacae complex in an intensive care unit during the COVID-19 pandemic: an integrated approach

C.Mullié*, D. Lemonnier, C.C. Adjidé, J. Maizel, G. Mismacque, A. Cappe, T. Carles, M. Pierson-Marchandise, Y. Zerbib

*CHU Amiens Picardie, France

Journal of Hospital Infection (2022) 120, 48-56

Construct validation of machine learning for accurately predicting the risk of postoperative surgical site infection following spine surgery

Q. Zhang*, G. Chen , Q. Zhu, Z. Liu, Y. Li, R. Li, T. Zhao, X. Liu, Y. Zhu, Z. Zhang, H. Li
*Taizhou People’s Hospital, Nanjing Medical University, People’s Republic of China

Journal of Hospital Infection (2024) 146, 232-241

Attributable mortality of carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae infections in a prospective matched cohort study in Italy, 2012–2013

Investigating steam penetration using thermometric methods in dental handpieces with narrow internal lumens during sterilizing processes with non-vacuum or vacuum processes