Uge 51 - 2015

Sygehuserhvervet urinvejsinfektion

Urinvejsinfektioner erhvervet på sygehuse vil fremover blive overvåget ved hjælp af Hospital-Acquired Infections DataBAse (HAIBA), EPI-NYT 9/15. HAIBA blev lanceret i foråret 2015 med visning af sygehuserhvervede Clostridium difficile-infektioner, EPI-NYT 10/15 og bakteriæmier, EPI-NYT 11/15. HAIBA henter automatisk patientadministrative data fra Landspatientregistret samt resultater af urindyrkninger fra den danske mikrobiologidatabase (MiBa). Ved at koble disse data kan man estimere antal og incidens af sygehuserhvervede urinvejsinfektioner. Senere vil der desuden indgå data vedrørende antimikrobiel behandling fra de regionale medicinmoduler.

Baggrund

Urinvejsinfektion (UVI) er en af de hyppigste sygehuserhvervede infektioner, og udgør ifølge prævalensundersøgelser mellem en fjerdedel og en tredjedel af alle infektioner erhvervet under indlæggelse. Risikofaktorer for UVI omfatter anvendelse af urinvejskateter (især langvarigt brug), langvarigt sengeleje, sedering, urinretention og inkontinens. Kvinder og ældre patienter har øget risiko. Disponerende er endvidere fremmedlegemer og sygdomme i urinvejene, almen svækkelse og en række systemsygdomme. Sygehuserhvervet UVI kan føre til øget sygelighed og dødelighed, da infektionen kan progrediere til fx nyrebækken-betændelse og bakteriæmi. Sygehuserhvervet UVI medfører ofte forlænget indlæggelsestid og højere omkostninger til behandling. Overvågning af sygehuserhvervet UVI er nødvendig, bl.a. for at kunne følge effekten af anbefalede indsatser mod UVI (nationale infektionshygiejniske retningslinjer)

Case-definition og klassifikation

For at identificere patienter med en sygehuserhvervet UVI er der udarbejdet en case-definition, der identificerer UVI-episoder og klassificerer dem som erhvervet på sygehus:

• En laboratoriediagnosticeret UVI: én eller flere urinvejsprøver taget på samme tidspunkt, som er positive for maksimum to mikroorganismer, og hvoraf mindst én af mikroorganismerne viser vækst af mindst 104 kolonier/ml urin.
• En sygehuserhvervet UVI: laboratoriediagnosticeret UVI hvor prøven blev taget mellem 48 timer efter indlæggelse og 48 timer efter udskrivelse.
• HAIBA medtager kun nye episoder, der defineres som en sygehuserhvervet UVI med prøvedato mere end 14 døgn efter den seneste positive prøve. Dette er uafhængigt af, hvilke mikroorganismer der påvises.

Incidensen beregnes som antal urinvejsinfektion-episoder per 10.000 risikodøgn. Risikodøgn beregnes som antal døgn fra 48 timer efter indlæggelse indtil 48 timer efter udskrivelse, eller indtil der opstår en urinvejsinfektion. Kun første urinvejsinfektion-episode per indlæggelsesforløb er inkluderet i incidensberegningen. Når en patient bliver genindlagt i et nyt forløb, kan der opstå en ny UVI-episode, såfremt kriterierne ovenfor er opfyldte.

Grunden til, at kun den første episode per indlæggelsesforløb medtages, er, at risikoen for at få flere UVI under indlæggelsen ikke er den samme efter patientens første infektion. Dette kan skyldes flere forhold, fx antibiotikabehandling for den første UVI, eller at patienten er mere udsat for infektioner.

Grunden til, at der er angivet maksimalt to mikroorganismer i case-definitionen er, at fund af flere tyder på en forurening.

Data fra HAIBA præsenteres på eSundhed, hvor også case-definitioner og datagrundlag er yderligere beskrevet.

Sammenligning af HAIBA med andre datakilder

Før HAIBA blev hyppigheden af sygehuserhvervet UVI fulgt gennem prævalensundersøgelser. Sammenlignet med data fra prævalensundersøgelser i Region Hovedstaden og Region Sjælland fra efteråret 2012 og foråret 2013, havde HAIBA en sensitivitet på 73 % og en specificitet på 95 %. HAIBA fandt desuden en del flere tilfælde, som ikke blev fundet i prævalensundersøgelserne, primært fordi prøveresultater ikke var kendt på det tidspunkt, hvor prævalensundersøgelserne blev udført. Andre grunde til at man via HAIBA fandt yderligere tilfælde, var, at fund af bakteriuri blev vurderet som irrelevant af klinikerne, fx fordi urinprøven var taget via et urinkateter, eller patienten ikke havde symptomer.

Data fra HAIBA er også blevet valideret i forhold til incidensdata fra Task Force i Region Hovedstaden, data fra HAIR-projektet på Sygehus Lillebælt og data fra den Klinisk Mikrobiologiske Afdeling i Aalborg. Samlet set er konklusionen på disse valideringer, at HAIBA er mere specifik end de fleste regionale opgørelser, samt at der er forskellige måder at opgøre antallet af sygehuserhvervet UVI (forskelle i de grundlæggende case-definitioner).

Eksempler på disse forskelle er hvorvidt:

• der kun tælles én infektion per patient per indlæggelsesforløb (HAIBA medtager kun første infektion)
• urin indsamlet fra kolbe, bækken eller pose godtages som acceptabelt prøvemateriale (HAIBA godtager ikke dette, men accepterer kateter-urin eller uspecificeret ”urin”)
• oplysninger om antimikrobiel behandling indgår i algoritmen (HAIBA anvender endnu ikke disse, da de endnu ikke er national tilgængelige).

Diskrepanserne er med andre ord forventede og kan forklares ved kendte forskelle i definitioner og antagelser. Overordnet set kan det konkluderes, at HAIBA er mere specifik end de fleste regionale opgørelser.

Resultater

HAIBA identificerede i perioden januar 2010 - 14. december 2015 i alt 81.443 tilfælde af sygehuserhvervet UVI på danske sygehuse (både offentlige og private), tabel 1.

Figur 1 og 2 viser antal og incidens for sygehuserhvervet UVI på danske sygehuse. For perioden 2010 til 2014 var antallet stabilt omkring godt 1.100 tilfælde pr. måned, hvorimod der var tendens til en let stigning i incidensen. Det skal bemærkes, at det højere antal og incidens i begyndelse af 2010 og faldet i slutningen af 2015 ikke er reelt, men kan forklares ud fra start af beregninger og forsinkelser i den sidste del af data.

Kommentar

I modsætning til prævalensundersøgelserne er HAIBA baseret på daglig automatisk datafangst, og der kræves ikke aktiv indberetning af data, idet resultaterne genereres ud fra opdaterede data i MiBa, de patientadministrative systemer og fremover også de regionale medicinmoduler.

Forekomsten af sygehuserhvervet UVI bliver opgjort som antal tilfælde og som incidens per uge, måned og år. Det er derfor muligt lokalt at beregne baselines og følge tendenser i udviklingen af sygehuserhvervet UVI for hvert sygehus og afdeling. Generelt ses en mindre stigning i incidensen, som kan forklares med et fald i antal risikodøgn, blandt andet som følge af kortere indlæggelsestider.

Antal og incidens varierer mellem regioner, sygehuse og afdelinger som følge af fx forskelle i praksis for indsamling af urinprøver, antibiotikabehandling og sammensætning af patientpopulationen. Nogle patientgrupper har særlig høj risiko for UVI. En afdeling med tradition for at diagnosticere UVI’er ved urinstiks vil alt andet lige rapportere en lavere incidens end en afdeling, der konsekvent anvender urindyrkning. Ligeledes vil en afdeling, der flittigt udfører kontroldyrkninger, detektere flere infektioner. Denne sidste fejlkilde vurderes dog mindre betydningsfuld, idet HAIBA kun medtager én infektion per patient per behandlingsforløb.

En særlig faldgrube er prøver baseret på kateterurin. På grund af datagrundlaget kan HAIBA aktuelt ikke adskille urinprøver, der er indsamlet korrekt (fx midstråleurin) fra prøver indsamlet via fx kateter. En korrekt og ensartet, national anvendelse af rekvisitionskoder (MDS-koder) ved indsendelse af prøven til mikrobiologisk diagnostik vil kunne løse dette. Dermed vil data fx kunne stratificeres på prøvemateriale og muligvis på sigt også på risikopatienter.

En systematisk anvendelse af information om antibiotikabehandling fra regionernes medicinmoduler vil være en anden måde at styrke HAIBA på. Ved at anvende denne viden i kombination med dyrkningsfund vil algoritmen kunne raffineres. Det er hensigten at forbedre HAIBA ad disse veje. Så længe disse metodemæssige problemer ikke er løst, er det vigtigt at være opmærksom på, at opgørelser fra HAIBA kan bruges som en indikator til at vurdere tendens inden for en afdeling eller et sygehus, men ikke til at bestemme eller sammenligne sygdomsbyrde mellem sygehuse og afdelinger eller til benchmarking.

For at HAIBA kan blive et succesfuldt værktøj, er det vigtigt, at resultaterne bliver brugt aktivt. Som tidligere nævnt, EPI-NYT 9/15, kan HAIBA ikke give forklaringer på, hvorfor forekomsten er, som den er, eller hvorfor der ses ændrede tendenser. Men forhåbentlig kan formidling af data gennem HAIBA åbne diskussioner om mulige forklaringer og stimulere til undersøgelser med det formål at forstå resultaterne og igangsætte nye initiativer med henblik på at styrke forebyggelsen af infektioner på sygehuse.
(S. Gubbels, L. Espenhain, O. Condell, J. Nielsen, K. Mølbak, M. Voldstedlund, Afdeling for Infektionsepidemiologi, B. Kristensen, Central Enhed for Infektionshygiejne, K. S. Nielsen, Sundhedsdatastyrelsen, J. Anhøj, Diagnostisk Center Rigshospitalet, S.C. Rasmussen, Klinisk Mikrobiologisk Afdeling, Hvidovre Hospital, H.C. Schønheyder, Klinisk Mikrobiologisk Afdeling, Klinik Diagnostik, Aalborg Universitetshospital, J.K. Møller, J. Redder Klinisk Mikrobiologisk Afdeling, Sygehus Lillebælt, Vejle Sygehus, B. Lundgren, Diagnostisk Center, Rigshospitalet, J. Utzon, Center for Sundhed, Enhed for Kvalitet & Patientsikkerhed, Region Hovedstaden, J. Engberg, Klinisk Mikrobiologisk Afdeling, Slagelse Sygehus, P.D. Cramon, Region Sjælland, S. Ellermann-Eriksen, Klinisk Mikrobiologisk Afdeling, Aarhus Universitetshospital, E. Lyngsø, Koncern Kvalitet, Regionshuset Viborg, Region Midtjylland, A. Holm, Klinisk Mikrobiologisk Afdeling, Odense Universitetshospital, J. Kjær-Rasmussen, Sundhedsplanlægning, Patientdialog og Kvalitet, Region Nordjylland)

Glædelig jul og godt nytår

Med mindre særlige forhold gør sig gældende udkommer EPI-NYT først i uge 1, 2016. Afdeling for Infektionsepidemiologi ønsker alle læsere en glædelig jul og et godt nytår.
(Afdeling for Infektionsepidemiologi)

Læs tidligere numre af EPI-NYT

16. december 2015