Identification of risk factors and development of a predictive model for bloodstream infection in intensive care unit COVID-19 patients

D. Strelkova*, S. Rachina, L. Fedina, A. Vlasenko, M. Tetevina, D. Drogashevskaya, M. Chesnokova, V. Kuleshov, E. Burmistrova, I. Sychev, N. Ananicheva
*I. M. Sechenov First Moscow State Medical University, Russian Federation

Journal of Hospital Infection (2023) 139, 150-157

目的

集中治療室（ICU）の COVID-19 患者における院内血流感染症（BSI）のリスク因子を同定すること、ならびに BSI に関する予測モデルを開発すること。

患者と方法

後向き症例対照研究に、ICU の COVID-19 患者から BSI 群 236 例および対照群 234 例を組み入れた。人口統計学および検査データ、併存疾患、薬剤使用、侵襲的手技、ならびに同定された病原体を、ICU に直接入室した患者と ICU に転室した患者について別々に記録した。Fine & Gray の多変量競合リスクモデルを用いて、ICU に転室した患者における予測モデルを構築した。

結果

リスク因子は、ICU に直接入室した患者では過去の入院時におけるインターロイキン阻害薬（ハザード比［HR］6.1、95％信頼区間［CI］2.0 ～ 18.5）およびデキサメタゾン（HR 3.0、95％CI 1.3 ～ 7.1）の使用、糸球体濾過量（GFR） ＜ 60 mL/分/1.73 m²（HR 4.0、95％CI 2.1 ～ 7.6）および血糖値 ＞ 9 mmol/L（HR 2.5、95％CI 1.4 ～ 4.6）、また ICU に転室した患者では過去の入院時におけるデキサメタゾン使用（HR 4.5、95％CI 1.8 ～ 11）、ICU 転室以前のデキサメタゾン総用量（HR 1.2、95％CI 1.06 ～ 1.37）、糖尿病（HR 1.4、95％CI 1.1 ～ 1.9）、転室時のアラニントランスアミナーゼ（ALT） ≧ 35.5 U/L（HR 1.5、95％CI 1.1 ～ 2.1）、ICU 転室時における高流量酸素療法または非侵襲的人工換気と比べて低流量酸素療法の使用（HR 2.7、95％CI 5.6 ～ 11.1）であった。ICU 滞在中の様々な時点における予測モデルの感度は 63 ～ 73％、特異度は 71 ～ 83％であった。

結論

本研究の結果は、医師が BSI 発症のリスクが高い患者を検出する助けとなる可能性がある。

サマリー原文（英語）はこちら

監訳者コメント：

ロシアからの報告。デルタ株、オミクロン株などのさまざまなサブタイプの流行下でのCOVID-19 で ICU に入院した患者の BSI の危険因子を同定している。BSI は ICU のCOVID-19 患者によく見られる合併症であり、転帰の悪化に関連しており、リスクの高い患者を予測することは重要である。それにしても分離株は A. baumannii と K. pneumoniae が最も一般的で、A. baumannii はすべて多剤耐性、K. pneumoniae の 80％はカルバペネム耐性との記載があり、日本との違いに驚いた。

Impact of infection prevention and control practices, including personal protective equipment, on the prevalence of hospital-acquired infections in acute care hospitals during: a systematic review and meta-analysis

J.K. Teus*, L. Mithen, H. Green, A. Hutton, R. Fernandez
*St George Hospital, Australia

Journal of Hospital Infection (2024) 147, 32-39

Octenidine exposure was not associated with reduced octenidine susceptibility of meticillin-resistant Staphylococcus aureus in an extended-care facility in Singapore

Y.W. Tang*, P.Y. Hon, J. Tanc, B.F. Poh, B. Ang, A. Chow
*Tan Tock Seng Hospital, Singapore


Journal of Hospital Infection (2024) 149, 104-107

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

Microbiome-scale analysis of aerosol facemask contamination during nebulization therapy in hospital

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*The University of Tennessee, USA

Journal of Hospital Infection (2023) 134, 80-88

Risk of microbial transmission by reusing gloves after alcohol-based hand hygiene

M.K. Lee*, N. Kim, H.J. Jo, J.H. Bang, S-W. Park, E. Lee
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Journal of Hospital Infection (2023) 135, 171-178