使用优化统计过程控制图早期识别和应对手术部位感染增加：早期 2RIS 研究 (Early 2RIS)

与传统的监测和反馈相比，这项质量改进研究的目的是使用优化的统计过程控制 (SPC) 方法和手术部位感染 (SSI) 率反馈来衡量监测的有效性。

主要目标是确定与随机接受传统监测方法反馈的医院集群相比，随机接受优化 SPC 监测方法反馈的医院集群是否总体上具有较低的 SSI 率。 次要目标是 1) 估计和比较使用优化的 SPC 方法和传统监视方法识别的信号数量； 2) 估计和比较调查使用优化的 SPC 方法和传统监视方法生成的信号所需的时间和精力； 3) 估计使用优化的 SPC 方法和传统监测方法识别的假阳性信号的数量和比例。

Early 2RIS 研究将是一项使用阶梯楔形设计的前瞻性、多中心集群随机对照试验。 从 2017 年 3 月到 2020 年 2 月，三年内将在 29 家 DICON 医院进行质量改进研究的主动部分。 随机分配到干预组的集群将收到关于通过优化的 SPC 方法确定的 SSI 增加率的反馈。 这种干预有望通过关闭 SSI 结果的反馈回路来降低随后的 SSI 发生率。

参与研究的医院都将成为 DICON 的成员，DICON 是一个由北卡罗来纳州、南卡罗来纳州、佐治亚州、佛罗里达州和弗吉尼亚州的 43 家社区医院组成的网络，为社区医院提供感染预防专家的咨询服务、数据分析和基准测试以及教育材料由杜克大学的教员设计。 这项研究被认为是常规质量改进措施的一部分，也是 DICON 与社区医院之间先前达成的协议的一部分。 DUHS IRB 确定豁免研究的批准协议中详细概述了数据流和通信。 简而言之，现有临床数据根据 DICON 规范从参与医院的电子病历中提取到离散文件中。 然后，去标识化过程将直接的患者标识符移除到有限的数据集中。

大部分数据收集将通过研究医院已经开发和使用的方法进行。 简而言之，每家医院定期向 DICON 手术监测数据库提交有限的数据集，包括以下变量：医院、手术类型、患者标识符、手术日期、年龄、性别、外科医生标识符、开始/停止时间、ASA 评分、伤口类别、风险指数、SSI（是/否）、感染日期、SSI 类型、诊断位置和生物体。 没有可识别的患者或外科医生数据被传输到 DICON 外科数据库。 数据定义和数据收集方法在整个 DICON 医院中都是标准化的。 在信号裁决之后，将在 REDCap 数据库中收集额外的数据以记录行动和理由。