医院自动化医疗保健相关感染监测的现状与潜力:来自24个欧洲国家2022至2023年的数据

Current state and potential of hospitals for automated healthcare-associated infection surveillance: data from 24 European countries, 2022 to 2023

作者信息Ferenc Darius Rüther, Mariana Guedes, Elisabeth Presterl, Carl Suetens, Diamantis Plachouras, Maaike Sm van Mourik, Stephanie van Rooden, ECDC PPS study group on automated surveillance of HAIs, Collaborators, Seven Johannes Sam Aghdassi, Lucie Bareková, Zrinka Bošnjak, Mireia Cantero, Elina Dobreva, Ólafur Guðlaugsson, Irena Klavs, Katrien Latour, Slavka Litvová, Stephen Murchan, Alexandre Mzabi, Dulce Pascoalinho, Radica Raičević, Elizabeth Anne Scicluna
PMID42141872
发布时间2026-05
DOI10.2807/1560-7917.ES.2026.31.19.2500736

实验完整度

本研究为基于ECDC PPS数据的横断面分析,使用调查问卷收集自动化监测程度和数字存储数据信息,并进行了描述性和分层统计分析。

重点核对

医院地理区域(东部、北部、南部、西部) 医院类型(初级、二级、三级、专科) 医院规模(≤250张床位与>250张床位) 医院所有权(公立、私立营利性、私立非营利性) HCai自动化监测程度(完全人工、自动化分母、半自动化、全自动化)

摘要

背景:尽管电子健康记录越来越多地用于医疗保健相关感染(HAIs)的自动化监测(AS),但实施仍是一个挑战。为了在欧洲制定更有针对性的实施举措,需要了解AS的当前状态和实施AS系统的潜力。目的:基于2022-2023年欧洲疾病预防控制中心(ECDC)点患病率调查(PPS),评估AS的采用和可行性。方法:2022-2023年ECDC PPS包括了关于七种HAIs的AS程度和数字数据存储的问题。对回答进行了描述性分析,并按地理区域和医院特征进行分层。分类变量按原样分析,并转换为有序尺度。结果:总体而言,来自24个欧洲国家的992家医院参与了调查。在所有七种HAIs中,完全人工监测是最常见的方法(从医疗保健相关肺炎(HAP)的38.8%到艰难梭菌感染(CDI)的45.4%)。相当大比例的医院(19.3%(HAP)至29.8%(CDI))采用了某种形式的自动化(自动化分母5.3%-11.3%;半自动化12.2%-16.9%;全自动化1.8%-2.9%)。许多未采用AS的医院已经以数字形式存储了所需的源数据。总体上,三级医院在自动化和数字数据存储方面高于其他类型的医院。较小的医院(≤250张床位)自动化水平较低,但数字数据存储水平与较大的医院相似。结论:这项研究突出了欧洲医院在AS实施和数字潜力方面的差异性,并强调了制定有针对性的策略以推进AS采用和优化监测的必要性。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
本研究旨在评估欧洲医院实施医疗保健相关感染自动化监测的现状和潜力。
核心机制
文中未明确说明
主要证据
基于2022-2023年ECDC PPS中992家来自24个欧洲国家的医院对AS问题的回答,结果显示完全人工监测是最常见的方法,但相当大比例的医院采用了某种形式的自动化,并且许多医院已经数字存储了关键数据元素。
研究意义
研究结果强调了欧洲医院在AS实施和数字潜力方面的差异性,并强调了制定有针对性的策略以推进AS采用和优化监测的必要性。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
SPSS统计软件版本29.0IBM Corp.--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
医院选择
纳入分析的医院需来自包含AS问题的国家,并对至少一个AS问题作出回答。
阅读提示:Methods: 国家和医院选择
自动化程度分类
自动化程度分类(完全人工、自动化分母、半自动化、全自动化)的定义和判定标准。
阅读提示:Methods: 自动化监测问题;补充材料S1和S2
数据存储评估
关键数据元素(如入院和出院日期、微生物学结果等)的数字化存储和结构化存储情况。
阅读提示:Methods: 自动化监测问题;表3
统计分析
统计分析使用的分组变量(地理区域、医院类型、规模、所有权)和统计方法(卡方检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验)。
阅读提示:Methods: 统计分析