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

背景

脊椎の手術部位感染症（SSI）は病的で、費用のかかる合併症である。疾患負担および SSI リスクを軽減する介入の影響を適切に記述するためには、正確なサーベイランスシステムが必要とされる。残念ながら、SSI の症例定義にばらつきがあること、完全な標準的症例定義が存在しないこと、およびデータソースが不均一であることにより、SSI サーベイランスを実施するための統一的なアプローチは存在していない。

目的

脊椎手術後の SSI を捕捉する 4 つの独立したデータソースの正確度を評価すること、ならびに測定誤差で補正した SSI 発生率を推定すること。

方法

ベイズ潜在クラスモデルにより、各データソースについて、SSI の特定および測定誤差で補正した SSI 発生率の推定を行ううえでの感度／特異度の評価を行った。用いた 4 つのデータソースは、退院要約データベース（DAD）、全国外科品質改善プログラム（NSQIP）データベース、カナダ感染予防管理（IPAC）データベース、および 脊椎有害事象重症度 データベースであった。

結果

2017 年に患者計 904 例が脊椎手術を受けた。最も感度の高かったデータソースは DAD（0.799、95％信用区間［CrI］0.597 ～ 0.943）、最も感度の低かったのは NSQIP（0.497、95％CrI 0.308 ～ 0.694）であった。最も特異度の高かったデータソースは IPAC（0.997、95％CrI 0.993 ～ 1.000）、最も得度の低かったのは DAD（0.969、95％CrI 0.956 ～ 0.981）であった。測定誤差で補正した SSI 発生率は 0.030（95％CrI 0.019 ～ 0.045）であった。DAD を用いた粗発生率は過剰に推定しており、他の 3 つのデータソースは過小に推定していた。

結論

脊椎手術集団における SSI サーベイランスは、測定誤差を考慮すれば、いくつかのデータソースを用いて実施可能である。

サマリー原文（英語）はこちら

監訳者コメント：

カナダの医療機関で行われた独立した 4 つのデータソースを用いた脊椎手術集団における SSI サーベイランスの評価の研究である。異なった症例定義のサーベイランスの結果は直接比較することはできないが、各データソースに固有の測定誤差を考慮すれば、比較が可能となるとしている。なお、日本では JANIS や JHAIS などのいくつかの SSI サーベイランスがあるが、いずれも CDC/NHSN マニュアルに準拠しており、定義に大きな違いはない。

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S.L. Davey^*, B.J. Lee, T. Robbins, H. Randeva, C.D. Thake
^*Coventry University, UK

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