艰难梭菌感染监测定义的思考:一项单中心回顾性队列研究

健康   2024-04-11 08:33   江苏  

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团队介绍:江苏省中医院感控循证团队


江苏省中医院感染管理办公室现有专职人员10人,背景专业包括临床、护理、公卫等。


将报道医院感染暴发处理相关资讯与案例,欢迎关注。

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检索:孙承青         

编译:孙承青  戴正香


监测定义是流行病学的基石,有助于了解疾病趋势,比较地区分布,为减少疾病流行提供参考。艰难梭菌感染(Clostridium difficile infection,CDI)的发生率可用于医疗机构的绩效考核。

欧洲地区自 2013 年开始对 CDI 开展监测以评估其变化趋势并作标化分析。根据监测需求,CDI 被分为医疗保健相关性 CDI(HA-CDI)、社区获得性 CDI(CA-CDI)和不确定三种类型。

HA-CDI 定义为:(1)入院 48 h 及以后发生的 CDI。(2)住院患者出院后 4 周内发生的 CDI。

CA-CDI 定义为:(1)在社区发生且过去 12 周内无住院史。(2)入院 48 h 内发生的 CDI,且过去 12 周内无住院史。

不确定 CDI 指 CDI 发生在患者出院后的 4 周~12 周。

现有研究发现,HA-CDI 和 CA-CDI 菌株之间的特征日趋相似,但其原因尚不清楚。

本文研究者推测,日益增加的日间诊疗活动可能导致患者暴露于医疗环境,但该类患者未在医疗机构过夜停留,而是在家中出现 CDI 症状,如被定义为 CA-CDI,则导致 CA-CDI 的发生率被高估,并被排除在感染预防和抗菌药物管理干预之列。

而 CDI 的中位潜伏期在 1~20 天之间,HA-CDI 定义中的 48 h 时限不能真实反应 CDI 潜伏期,这可能导致 HA-CDI 率被高估。

本研究旨在爱尔兰一家三级医院调查根据 CDI 起源改变 CDI 监测定义是否会对感染预防和控制(Infection Prevention and Control,IPC)和抗菌管理措施产生潜在影响。现就文章概要介绍如下:

研究设计:



2012 年 1 月 1 日 ~2021 年 12 月 31 日期间开展的一项回顾性队列研究,根据欧洲疾病预防控制中心(ECDC)的病例定义,纳入爱尔兰一家有 800 张床位的大型三级医疗机构(都柏林博蒙特医院)的新发(首次发作)CDI。

数据收集:



实验室 CD 结果阳性的患者信息被前瞻性地捕获在 CDI 数据库,内容包括患者人口学信息(年龄、性别、住院时间),患者出现症状时的位置,CDI 病例类型和来源,出院时的结局等。CDI 数据库由 2 名专业人员每月进行质量控制。

研究内容:



新发 CA-CDI 住院患者与非住院患者的人口学特征差异比较。

医疗环境暴露 CDI(HE-CDI)患者的就诊数据和纳入标准。根据患者过去 12 周就诊记录,将患者就诊情况分为 6 类:综合门诊、急诊科(未住院)、肿瘤科日间病房、血液科日间病房、血液透析或放射科预约。凡有肿瘤科、血液科、日间或血液透析就诊的患者,均被重新定义为 HE-CDI。急诊科就诊但未住院的患者,只有在 CDI 前 12 周内就诊 2 次以上时,才被纳入 HE-CDI。不确定 CDI 患者也被重新分类为 HE-CDI。

确定 HA-CDI 发病时间的敏感性和特异性分析。为研究区分 CA-CDI 和 HA-CDI 的时间截点,定义 HA-CDI 时,考虑从入院到发病所需时间为 1~10 天,以更真实地反映 CDI 潜伏期。本文审查了两个可能的截断值:①平衡敏感性和特异性(平衡截断值);②平衡敏感性与阳性预测值(最优截断值)。以最优截断值与平衡截断值之间的中点,四舍五入到最近的整数,作为新的时间截点,重新定义 HA-CDI。

根据修改后的定义比较病例分布。应用新的 HE 标准联合改变判定 CA 和 HA 的时间截点,重新定义现有数据库中的 CDI,并将得到的 CA-CDI、HA-CDI 和 HE-CDI 的分布与原有的 CA-CDI、HA-CDI 和 RD-CDI 的分布进行比较。

研究结果:



研究共计纳入 1047 例新发 CDI 患者,其中 801 例(77%)为 HA-CDI,205 例(20%)为 CA-CDI,41 例(4%)为 RD-CDI。研究对象基本特征见表 1。

▼表 1. 新发 CA-CDI 总体特征(住院和未住院)(n = 205)


在 205 例 CA-CDI 患者中,75 例(37%)在 CDI 前 12  周未过夜住院(表 2)。该 75 例患者的总就诊天数为 348 天,其中血液透析患者人数占日间患者总数的 5%,就诊天数占日间患者总就诊天数的 41%。血液科患者人数占 7%,但就诊天数占总就诊天数的 21%,每例患者的中位就诊天数为 12 天。

43 例患者曾就诊于日间病房、血液科、肿瘤科或血液透析病房。另有 2 例患者在 CDI 发病前的 12 周内有 2 次或以上急诊或放射科就诊记录,符合 HE 标准。

总体而言,75 例 CA-CDI 患者中 60%(n = 45)符合 HE 标准。当应用 HE 标准时,45/205(22%)的 CA-CDI 患者被重新定义为 HE-CDI,最终 CA-CDI 占比 15%,HE-CDI 占比 8%,HA-CDI 占比 77%(表 3)。

▼表 2. CDI 诊断前 12 周日间就诊 CA-CDI 患者分布(n = 75)

▼表 3. 使用初始和修订的监测定义下的 CDI 分布(n = 1047)

下图总结了改变区分 CA-CDI 和 HA-CDI 的时间截点的敏感性和特异性分析。敏感性和特异性相似的 HA-CDI 的平衡截断值为入院后  4.5 天。敏感性和阳性预测值相似的 HA-CDI 的最佳截断值为  3 天。

最终选择入院  4 日作为新的时间截点,因其代表了两个截断时值中间最接近的整数值。当使用  4 天为截断值时,46/801(6%)的 HA-CDI 患者被重新分类为 CA-CDI,导致 CA-CDI 占比 24%,HE-CDI 占比 4%,HA-CDI 占比 72%(表 3)。


▲图. 医疗相关 CDI 的截断值在 1 到 10 天之间的敏感性、特异性和阳性预测值

最后,作者将 HE-CDI 和 4 天截断时间应用于原始数据集,45 名 CA-CDI 患者被重新分类为 HE-CDI,46 名 HA-CDI 患者被重新分类为 CA-CDI。最终分布为 CA-CDI 占比 20%,HE-CDI 占比 8% 和 HA-CDI 占比 72%(表 3)。修订后的 CA 队列的特征与原始 CA 队列相似。

研究仍有一定的局限性,研究为一项单中心研究,无其他医疗机构的诊疗信息。但其优势在于数据的稳健性,研究由一个多学科团队进行前瞻性的标准化 CDI 病例分类和验证,每月进行数据库质量维护,并由同一实验室对所有阳性样本进行检测。

研究结论:



本研究发现,改变应用于患者队列的 CDI 监测定义参数并没有严重扭曲 CDI 分布,而是促使 CDI 的分类更能反映病原特征和患者的暴露风险。

CDI 监测定义提供了一个标准化的框架,被广泛用于保护患者,为政策提供信息。目前的 CDI 预防主要侧重于对住院患者的干预,对于进行日间诊疗活动的患者无法特异性识别,从而导致错失了预防感染和抗菌药物管理的机会。

鉴于 48 h 潜伏期可能无法真实反映 CDI 的流行病学特征,研究者认为应当讨论和评估当前 CDI 监测定义的变化。借此,人们可以更好地了解欧洲及其他地区的 CDI 流行病学特征,制定相应的防护措施,保护高危人群。

文献来源:

Skally M, Bennett K, Humphreys H, Fitzpatrick F. Rethinking Clostridioides difficile infection (CDI) surveillance definitions based on changing healthcare utilisation and a more realistic incubation period: reviewing data from a tertiary-referral hospital, Ireland, 2012 to 2021. Euro Surveill. 2024;29(6):2300335. doi:10.2807/1560-7917.ES.2024.29.6.2300335

题图:https://dccdn.de/www.doccheck.com/data/ns/6u/fr/59/vp/9s/1-38815_lg.jpg

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