Comprensione dei driver dell'infezione del sito chirurgico: indagine e modellizzazione dei dati di sorveglianza Swissnoso (WATUSSI)

L'infezione del sito chirurgico (SSI) è l'infezione associata all'assistenza sanitaria più comune, di natura multifattoriale e un tipico danno prevenibile. Molti sistemi sanitari richiedono agli ospedali di determinare i tassi di infezione corrispondenti come indicatore di qualità e spesso richiedono la comunicazione pubblica di questi dati. Diverse agenzie, tra cui l'Organizzazione mondiale della sanità (OMS) e i Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie (CDC), hanno pubblicato linee guida per la prevenzione basate sull'evidenza. Nonostante gli sforzi per implementare le migliori pratiche, le SSI continuano ad essere una complicanza rilevante delle moderne procedure chirurgiche e generano costi enormi per il sistema sanitario. Inoltre, le linee guida sulla prevenzione riconoscono che le prove a sostegno delle loro raccomandazioni sono da basse a moderate nella maggior parte dei casi, il che è in parte dovuto alla complessità della patogenesi delle SSI.

Swissnoso, il gruppo di esperti svizzero per la prevenzione delle infezioni e l'epidemiologia ospedaliera, supervisiona la raccolta nazionale di dati su procedure selezionate e le SSI associate. Dall'inizio di questa sorveglianza dedicata nel 2009, sono state incluse più di 300.000 procedure ei pazienti corrispondenti sono stati seguiti per accertare le SSI. Sebbene concepito principalmente come sistema di sorveglianza nazionale e poi utilizzato per la segnalazione pubblica a partire dal 2014, Swissnoso è una fonte di dati primaria per una migliore comprensione dell'epidemiologia delle SSI.

Qui, gli investigatori cercano di aumentare la qualità delle prove dietro le future linee guida sulla prevenzione. A tal fine, gli investigatori passeranno da un'analisi dei fattori di rischio per SSI (di cui una parte sostanziale si verifica dopo la dimissione del paziente dall'ospedale, rendendo difficile la sorveglianza) alla raccolta di dati aggiuntivi (al fine di caratterizzare meglio alcuni determinanti di SSI e il loro riconoscimento) e, infine, a un modello matematico (che simulerà la probabilità di sviluppare SSI in modo che i ricercatori possano testare cosa può modulare questo rischio).