Verständnis der Treiber von Infektionen an chirurgischen Stellen: Untersuchung und Modellierung der Swissnoso-Überwachungsdaten (WATUSSI)

Surgical Site Infection (SSI) ist die häufigste nosokomiale Infektion, multifaktorieller Natur und ein typischer vermeidbarer Schaden. Viele Gesundheitssysteme verlangen von Krankenhäusern die Ermittlung der entsprechenden Infektionsraten als Qualitätsindikator und schreiben häufig eine öffentliche Berichterstattung dieser Daten vor. Mehrere Behörden, darunter die Weltgesundheitsorganisation (WHO) und die U.S. Centers for Disease Control and Prevention (CDC), haben evidenzbasierte Präventionsrichtlinien herausgegeben. Trotz Best-Practice-Bemühungen sind SSI nach wie vor eine relevante Komplikation moderner chirurgischer Eingriffe und verursachen enorme Kosten für das Gesundheitssystem. Darüber hinaus erkennen Präventionsrichtlinien an, dass die Evidenz zur Untermauerung ihrer Empfehlungen in den meisten Fällen gering bis moderat ist, was teilweise auf die Komplexität der SSI-Pathogenese zurückzuführen ist.

Swissnoso, die Schweizerische Expertengruppe für Infektionsprävention und Spitalsepidemiologie, betreut die landesweite Erhebung von Daten zu ausgewählten Eingriffen und den dazugehörigen SSI. Seit Beginn dieser speziellen Überwachung im Jahr 2009 wurden mehr als 300'000 Eingriffe eingeschlossen und die entsprechenden Patienten zur Feststellung von SSIs nachbeobachtet. Obwohl Swissnoso in erster Linie als nationales Überwachungssystem konzipiert und ab 2014 für die öffentliche Berichterstattung verwendet wurde, ist es eine erstklassige Datenquelle für ein besseres Verständnis der Epidemiologie von SSI.

Hier versuchen die Ermittler, die Qualität der Evidenz hinter zukünftigen Präventionsleitlinien zu erhöhen. Zu diesem Zweck werden die Forscher von einer Risikofaktoranalyse für SSI (von der ein wesentlicher Teil nach der Entlassung des Patienten aus dem Krankenhaus auftritt, was die Überwachung erschwert) zur Sammlung zusätzlicher Daten übergehen (um bestimmte Determinanten von SSI besser zu charakterisieren und ihre Anerkennung) und schließlich zu einem mathematischen Modell (das die Wahrscheinlichkeit der Entwicklung von SSI simuliert, damit die Ermittler testen können, was dieses Risiko modulieren könnte).