Hanne Eriksen, seniorrådgiver Nasjonalt folkehelseinstitutt

Presentasjon om: "Hanne Eriksen, seniorrådgiver Nasjonalt folkehelseinstitutt"— Utskrift av presentasjonen:

1 Hanne Eriksen, seniorrådgiver Nasjonalt folkehelseinstitutt
NOIS Hanne Eriksen, seniorrådgiver Nasjonalt folkehelseinstitutt

2 Utvikling av NOIS Handlingsplan for å forebygge sykehusinfeksjoner Nasjonal mal (2004) Nasjonal database Pilotfase NOIS- forskrift Implementering på sykehus I forhold til impelmenteringen av NOIS ble det gjennomført en Pilotperiode 1. februar til 1. april 2004 14 sykehus deltok 9 fullførte. 5 falt fra pga problemer med dataløsninger. Vil komme tilbake til dette senere Mal ferdig 2004 Distribuert til alle sykehus Prøveperiode 1. september til 31. desember 2004 Alle sykehus invitert til å delta Mottat data fra Helse Vest. Har sendt ut purrebrev om å få data fra flere sykehus.

3 Hva skal jeg prate om? Utfordringer i implementering av NOIS
Undervisningspoeng

4 Utfordringer Manglende motivasjon Manglende ressurser Dataløsning
gjenbruk av data Kvalitetssikrede data Bruk av data

5 1. Tiltak ift manglende motivasjon
Dialog for å kartlegge grunner Ledelse, leger, smittevernpersoner, it-ansvarlig Tiltak Undervisning Bruke eksisterende rutiner Forskrift

6 Poenger i undervisning
Postoperative sårinfeksjoner Utgjør ca 30% av sykehusinfeksjoner Forårsaker 57% av ekstra liggedøgn Er årsak til 42% av ekstrakostnader Medfører dødsfall 20-30% kan forebygges Komplikasjonsbehandling fortrenger primærbehandling Økt antibiokabruk trigger resistensutvikling Vi vet at postoperative sårinfeksjoner utgjør ca 30% av sykehusinfeksjoner, At de forårsaker 57% av ekstra liggedøgn i sykehus (Haley 85 SSI gj.snitt 7 ekstra døgn Er årsak til 42% av ekstrakostnader og at denne infeksjonstypen medfører dødsfall (16-19% av dødsfall under sykehusopphold, Harbarth 2003) Utfra litteratur vet vi også at 20-30% (Harbarth 2003)Av disse infeksjonene kan forebygges

7 Postoperative sårinfeksjoner- forekomst og forebyggingspotensiale

8 Nøkkelbegrep ift motivasjon
Overvåkingssystemer er: Kostnadseffektivt Gjenbruk av data forsterker dette! Kvalitetssikring og dokumentasjon Fleksibelt Enkelt Utgangspunkt for forskning med standardiserte metoder Gjør det lettere å målrette og evaluere infeksjonsforebyggende tiltak Er grunnlag for kunnskapsbaserte tiltak Kan avdekke svikt i rutiner og utbrudd

9 2. Manglende ressurser… Innføring av systemet tar tid
It-løsninger koster penger Drift av systemet er omfattende sikre at data er fullstendig oppfølging av pasienter etter utskrivelse kvaltietssikring bruka av data Alle har mer enn nok å gjøre

10 Tiltak Møte med impliserte parter og ledelsen
kartlegge og prioritere oppgaver fordele ansvar ansette sekretær? Formidle ressursbehov til eiere

11 3. Dataløsning Hva skal dataløsningen hjelpe oss med?
Hjelpe oss til å gjennomføre datainnsamlingen Bidra i arbeidet med å kvalitetssikre datainnsamlingen Effektivisere arbeidet (spare arbeidskraft) Produsere rapporter som gir god oversikt lokalt Riktig oversendelse-format

12 Dataløsninger Frittstående program – basert på papirdokumentasjon
Integrert on-line løsning med stor grad av gjenbruk av data Ulike mellomløsninger

13 Hvilken begrensninger gjelder?
Datagrunnlaget for den enkelte pasient kan betraktes som journaldata ved det enkelte foretak Avpersonifiserte data som lagres krever konsesjon Anonyme uttrekk krever ikke konsesjon

14 Tips for datainnsamling
Knyttes til eksisterende rutiner der disse finnes Bestilling/registrering av kirurgisk inngrep Medisinsk koding ved utskrivning Evt. etterkontroll Data som allerede finnes et sted i et annet system skal ikke registreres på ny

15 Effektiv løsning for det enkelte foretak
Infeksjonsregistreringssystem Operasjon søker i pasientadm. og operasjonsplanlegningssystem evt. tilleggregistrering f.eks mikrobiologisystem Utskriving kodeark fra lege Oppfølging tilskrives/ringes dag 25-30 liste over inneliggende stopp oppfølging av døde purrerutiner reinnleggelse reoperasjon

16 Dataløsninger Helse Midt: Foretakets egen it-avdeling
Helse Vest: WebPort Helse Øst: WebPort eller DIPS Ullevål: Canon (?) Sh. Østfold: WebPort Helse Sør: (?) Rikshospitalet: Addcom Innovation Sh. Sørlandet: WebPort Helse Nord: ?

17 4. God bruk krever kvalitetsdata
Felles forståelse av definisjoner ASA-klassifikasjon Renhetsgrad Postoperative sårinfeksjoner Rutiner som sikrer Endelig operasjonsprogram benyttes Alle infeksjoner inkluderes God oppfølging “Rent datasett” Bruk av data

18 Operasjon Sikre seg at alle inngrep av den operasjonstypen som skal registreres, er inkludert Hvem registrerer (kontorpersonell, anestesipersonell, kirurg)? (Hvem passer på at det blir registrert?) Mest hensiktsmessig tidspunkt og sted Sjekke mot endelig operasjonsprogram Hvordan skal registreringen foregå? (papir, direkte i elektronisk registreringsprogram) Forts.: hvem passer på at evt papir ligger i journal/anestesijournal etc.

19 Utskrivelse Sikre kvantiteten og kvaliteten
Hvem registrerer (kontorpersonell, utskrivende lege)? (Hvem legger skjemaer klart og passer på at det blir registrert?) Mest hensiktsmessig tidspunkt og sted (ved epikrisediktering?) Hvordan skal registreringen foregå? (papir, direkte i elektronisk registreringsprogram) Hvordan kvalitetssikre registreringen av infeksjoner? ( Klinisk undersøkelse, Labsvar etc) opplæring, felles kriterier Forts.: hvem passer på at evt papir ligger i journal/anestesijournal etc.

20 Oppfølging etter operasjon
Sikre kvantiteten og kvaliteten Hvem registrerer (kontorpersonell, hygienesykepleier, lege)? Telefon, skjema i posten, poliklinisk kontroll Hvordan skal registreringen foregå? (papir, direkte i elektronisk registreringsprogram) Hvordan kvalitetssikre registreringen av infeksjoner? ( Klinisk undersøkelse? Må alle ta bakterieprøve? Labsvar etc) opplæring, felles kriterier Ad skjema i posten: Leveres med pasienten ved utskrivelse? Ettersendes etter 3 uker? Purrerutiner Ad telefon: Hvem ringes opp? Alle som ikke har svart? Alle som har svart infeksjon? Ad poliklinisk kontroll: Innkalle de som evt har svart infeksjon? Registrering av dyp infeksjon krever legeundersøkelse: egen lege? Poliklinisk på sykehuset?

21 Datakvalitet En person ansvarlig for datainnsamling
”Skjema” fylt ut for alle inngrep? Er data fullstendige? Alle fulgt opp 30 dager/ ett år? Oppfølgingsprosent Lokalisere manglende data Kvalitetssikring Oversendelseformat En person ansvarlig for datainnsamling

22 Tolking av resultater 1. Gå gjennom egne tall og vurder
insidensen høy ift tilsvarende, tidligere målinger? insidensen høy ift landsgjennomsnittet? 2. Hvis høyere insidens utbrudd? generell stigende insidens? forandring i risikopoeng for gjennomførte operasjoner? forandring i operasjonsteknikk eller andre forhold som kan påvirke infeksjonsutvikling?

23 5. Bruk av data Iverksett nødvendige tiltak
trenger mer informasjon (inkludere nye variabler i overvåkingen)? undervisning? utbruddsoppklaring?

24 Hvordan bruke data Verktøy for det enkelte sykehus
dokumentere kvalitet av behandling verktøy for kvalitetsforbedring utgangspunkt for forskning argumentere for ressurser til smittevern Sentrale helsemyndigheter oversikt over forekomst av postoperative infeksjoner en av mange faktorer for fritt sykehusvalg

25 Undervisningspoeng

26 Diagnostiske kriterier i overvåkingen
Purulent sekresjon Isolering av patogen mikroorganisme i prøve tatt med aseptisk teknikk Kirurgisk åpning av sår Spontan ruptur av sår Feber Lokalisert hevelse, rødme og varme Diagnose av lege Undersøkelser som viser abscess Diskuter patogen mikroorganisme

27 Andre kliniske diagnostiske kriterier
Forsinket tilheling Misfarging Granulasjonsvev som blør lett ”Sårlommer” Lukt Disse kriteriene inngår ikke i definisjonene brukt i overvåkingen

28 Eksempler på infeksjon i organ eller hurom
Keisersnitt: endometritt infeksjoner i ovarier eller lille bekkenet Hofte ledd-eller bursaosteomylitt Abdominal intraabdominal

29 Spørsmål for diskusjon
1. Er rødhet og smerte rundt operasjonssåret tilstrekkelig for å si at det er en overflatisk sårinfeksjon? 2. Hvis en sårinfeksjon først er overflatisk og så blir dyp. Skal dette registreres som en overflatisk-, dyp- eller både overflatisk- og dyp postoperative sårinfeksjon?

30 Svar 1. Bare hvis kirurgen i tillegg har åpnet såret (med mindre dyrking av innhold er negativt) 2. Hvis sårinfeksjonen var overflatisk ved utskrivelse og utviklet seg til dyp etter utskrivelse, registreres begge typene (overflatisk ved utskrivelse og dyp ved 30 dager). Hvis begge infeksjonstypene ble utviklet for eksempel mens pasienten var innlagt, registreres kun den alvorligste typen (dyp).

31 3. Er en absess i sting en postoperativ sårinfeksjon?

32 Svar 3. Nei

33 Spørsmål å diskutere 4. Kan en bruke penselprøve til å diagnostisere postoperativ sårinfeksjon? 5. Hvilken infeksjonsdato skal en bruke: Dato for første kliniske tegn eller dato for mikrobiologisk prøvetaging? 6. Hvis en prøve tatt med aseptisk teknikk er negativ, men legen stiller diagnosen sårinfeksjon. Skal dette registreres som en postoperativ sårinfeksjon?

34 Svar 4. Nei, generelt må væske eller vev tatt ved aseptisk teknikk analyseres. Penselprøve regnes ikke som god nok, men kan brukes som en del av beslutningsgrunnlaget i en legediagnose 5. Bruk den dato som først framkom 6. Ja, siden legediagnose regnes som tilstrekkelig alene for diagnostisering.

35 Spørsmål å diskutere 7. Hva gjør og skriver en hvis data som kreves nasjonalt mangler (for eksempel ASA klassifikasjon, operasjonsdato) 8. Hva skal pasienten krysse ja på for at det skal regnes som en overflatisk sårinfeksjon? 9. En pasient blir reinnlagt med lungebetennelse, men har også en sårinfeksjon. Han blir satt på antibiotika. Skal det registreres at dette en reinnleggelse og/eller at han fikk antibiotikabehandling?

36 Svar 7. Med unntak av operasjonsdato, NOMESCO-kode, og noen flere variabler (se vedlegg 4 i malen) godtas ukjente verdier. 8. ”Ja” på at det var puss fra såret, må pasienten ha krysset av, for at det skal regnes som en overflatisk sårinfeksjon. 9. Hvis en lege mener antibiotikabehandling eller reinnleggelse er forbundet med infeksjonen registreres det.

37 Oppsummert Standardisert overvåkingsmetode er viktig for å få valide og sammenlignbare data Dyktige og engasjerte lokale aktører er essensielt for at overvåkingen skal fungere

38 Hvordan lykkes? Suksessfaktorer Forankret i ledelsen
Nøkkelpersoner som tar ansvar og kan samarbeide Jevnlig tilbakemelding til operatører, fokus på resultater fra avdelingsledelsen Data tilgjengelig lokalt, ”avdelingens eget produkt” i tillegg til at data går sentralt til FHI God dataløsning enkelt, raskt for bruker sikre god datakvalitet fleksibelt

39 Standardrapporter på nett
Den enkelte kirurg Kan finne oversikt over alle sine inngrep med forekomst av infeksjoner Kan klikke på operasjonstypen og finne hver enkelt pasient som inngår Alle Tilgang til generelle rapporter uten identifikasjon av operatør eller enkeltpasienter Avdelingoverlegen Tilgang til detaljerte rapporter på alle nivåer

40 KODESPESIFIKKE INFEKSJONSRATER
Operasjonskoder Totalt antall pasienter Antall evaluerte ved utskriving Sårinfeksjoner før utskriving Antall evaluerte ved 30 dager Sårinfeksjoner innen 30 dager n % JA (bukvegg, …) 459 301 25 8.3 57 8 14.0 JE (appendiks) 482 403 15 3.7 384 34 8.9 JF (tarm) 312 226 24 10.6 152 36 23.7 JG (rectum) 132 119 16 13.4 85 22 25.9 JK (galleveier) 196 7 5.9 165 6 3.6 JW-JM-JL-JJ-JH-JD-JC-JB 455 287 29 10.1 14 2 14.3 Alle operasjonkoder 2036 1455 116 8.0 857 108 12.6

41 Sårinfeksjoner før utskriving Sårinfeksjoner innen 30 dager
ALVORLIGHETSGRAD Antall evaluerte ved utskriving Sårinfeksjoner før utskriving Overflatisk Dyp Underliggende n % Alle operasjonskoder 1455 80 5.5 17 1.2 19 1.3 Antall evaluerte ved 30 dager Sårinfeksjoner innen 30 dager Overflatisk Dyp Underliggende n % Alle operasjonskoder 857 70 8.2 21 2.5 17 2.0

42 DEMOGRAFISKE OPPLYSNINGER
Totalt antall pasienter Antall evaluerte ved utskriving Sårinfeksjoner før utskriving Antall evaluerte ved 30 dager Sårinfeksjoner innen 30 dager n % Kjønn Kvinne 1006 731 60 8.2 465 57 12.3 Mann 1030 724 56 7.7 392 51 13.0 Alder (år) < 50 1066 755 36 4.8 482 48 10.0 ≥ 50 970 700 80 11.4 375 16.0

43 RISIKO-OPPLYSNINGER Totalt antall pasienter
Antall evaluerte ved utskriving Sårinfeksjoner før utskriving Antall evaluerte ved 30 dager Sårinfeksjoner innen 30 dager n % Risikogruppe (ASA) Frisk 750 556 26 4.7 417 36 8.6 Moderat 825 627 55 8.8 305 45 14.8 Alvorlig 346 223 30 13.5 109 23 21.1 Livstruende 59 28 4 14.3 17 23.5 Operasjonslengde < P75 (122 min) 1523 1067 5.2 654 54 8.3 ≥ P75 513 388 61 15.7 203 26.6 Renhet Rene sår 1536 1095 89 8.1 616 87 14.1 Rene kontaminerte 401 307 24 7.8 161 19 11.8 Kontaminerte 82 42 2 4.8 64 1 1.6 På grunn av missing data kan totoalsummen være forskjellig fra 2036

44 OPERASJONSOPPLSYNINGER
Totalt antall pasienter Antall evaluerte ved utskriving Sårinfeksjoner før utskriving Antall evaluerte ved 30 dager Sårinfeksjoner innen 30 dager n % Type inngrep Elektiv 912 682 55 8.1 341 41 12.0 Akutt 1124 773 61 7.9 516 67 13.0 Tidspunkt for operasjon Formiddag 822 604 48 294 13.9 Ettermiddag 590 404 40 9.9 252 34 13.5 Kveld 314 202 16 145 13 9.0 Natt 310 245 12 4.9 166 20 Sykehusopphold (dager) < 15 1686 1284 60 4.7 761 77 10.1 ≥ 15 336 170 32.4 94 31 33.0 På grunn av missing data kan totoalsummen være forskjellig fra 2036