OP ZOEK NAAR DE FUNCTIONELE VEREISTEN VOOR ZIEKENHUISHYGIËNE SOFTWARE

Transcriptie

1 OP ZOEK NAAR DE FUNCTIONELE VEREISTEN VOOR ZIEKENHUISHYGIËNE SOFTWARE RAPPORT VAN EEN DELPHI STUDIE Epidemiologie Juliette Wytsmanstraat Brussel België

2 Epidemiologie september 2008 Brussel, België Intern referentienummer : 034 Depotnummer of ISSN : D/2008/2505/49 Sofie Vaerenberg Afdeling Epidemiologie Juliette Wytsmanstraat 14, 1050 Brussel T F Wetenschappelijk Instituut Volksgezondheid Dit project werd gemaakt in opdracht van en gefinancierd door Vlaams Agentschap Zorg en Gezondheid Wetenschap ten dienste van Volksgezondheid, Voedselveiligheid en Leefmilieu.

3 Dankbetuigingen We danken alle experts voor het invullen van de vragenlijsten. Dank ook aan Bea Jans, Eva Leens, Nicole Boffin en Erik Hendrickx voor hun nuttige opmerkingen bij het opstellen van de vragenlijsten en het kritisch nalezen van het rapport.

4 Wetenschappelijk Instituut Volksgezondheid, Brussel 2008 Dit rapport mag gereproduceerd of verdeeld worden mits bronvermelding en kennisgeving aan het We tenschappelijk Instituut Volksgezondheid en het Vlaams Agentschap Zorg en Gezondheid.

5 Inhoudsopgave Inhoudsopgave... 1 Figuren... 2 Tabellen... 2 Afkortingen Inleiding Doel van de studie Methodologie De Delphi methode Selectie van de deelnemers Het Delphi proces in 3 rondes De eerste ronde De tweede ronde De derde ronde Belang en consensus Resultaten Eerste ronde Tweede en derde ronde Respons rate Belang Consensus Belang en consensus samen Consensus per deel Discussie Belangrijkste bevindingen Automatische waarschuwingen Automatische verzameling van gegevens Zoekfunctie Patiëntenfiche en takenlijst Export van gegevens voor WIV Rapportering Flexibiliteit Kijken naar de toekomst Conclusies Referenties

6 Figuren Figuur 1 Taken van het team voor ziekenhuishygiëne (KB 26/04/2007)... 3 Figuur 2 Verloop van een Delphi studie... 6 Figuur 3 Grootte van de deelnemende ziekenhuizen... 7 Figuur 4 Categorieën van belangrijkheid... 9 Figuur 5 Respons patroon Tabellen Tabel 1 Verdeling van de mediaanscores na de tweede en derde ronde Tabel 2 Consensus na de tweede en derde ronde, onderverdeeld per deel Tabel 3 Indeling van de stellingen naar belang en consensus Tabel 4 Alert Organism Surveillance : stellingen met consensus Tabel 5 Alert Condition Surveillance PWI : stellingen met consensus Tabel 6 Alert Condition Surveillance Andere : stellingen met consensus Tabel 7 Case management : stellingen met consensus Tabel 8 Kruisbesmetting voorkómen : stellingen met consensus Tabel 9 Waakprogramma s ICU : stellingen met consensus Tabel 10 Waakprogramma s SEP : stellingen met consensus Tabel 11 Waakprogramma s MRSA : stellingen met consensus Tabel 12 Waakprogramma s CDIF : stellingen met consensus Tabel 13 Waakprogramma s MRE : stellingen met consensus Tabel 14 Waakprogramma s AB resistentie : stellingen met consensus Tabel 15 Handhygiëne : stellingen met consensus Tabel 16 Varia : stellingen met consensus

7 Afkortingen CDIF EBMO GHZH ICU KB MRE MRSA MTD NNIS PWI ROB RVT SEP SNO T-tijd VAP VKZH WIV Clostridium difficile Epidemiologisch belangrijk micro-organisme Geneesheer ziekenhuishygiënist Intensive care unit Koninklijk Besluit Multi-resistente Enterobacteriaceae Methicilline resistente Staphylococcus aureus Medisch-technische diensten National Nosocomial Infections Surveillance System Postoperatieve wondinfecties Rustoord voor bejaarden Rust- en verzorgingstehuis Septicemieën Surveillance na ontslag 75 ste percentiel van de duur van de ingrepen in de betreffende operatiecategorie, gebaseerd op resultaten van het NNIS Ventilator Associated Pneumonia Verpleegkundig ziekenhuishygiënist Wetenschappelijk Instituut Volksgezondheid 3

8 1 Inleiding De problematiek van de ziekenhuisinfecties is een actueel probleem. Vijf tot zeven procent van de patiënten die voor algemene zorgen in een ziekenhuis belanden, worden het slachtoffer van een ziekenhuisinfectie 1. Het gevolg van een ziekenhuisinfectie is dat patiënten extra behandeld moeten worden en in sommige gevallen kan een infectie zelfs de dood tot gevolg hebben. Bovendien leidt een langer verblijf in het ziekenhuis tot bijkomende kosten zowel voor de patiënt als voor de maatschappij. Het is dan ook in ieders belang om ziekenhuisinfecties zo efficiënt mogelijk te bestrijden. Hiervoor beschikt elk ziekenhuis in de eerste plaats over een team en een comité voor ziekenhuishygiëne. Zij staan in voor de infectiecontrole op ziekenhuisniveau. Daarnaast zijn er de Regionale Platformen en het Federaal Platform Ziekenhuishygiëne. Deze platformen verzekeren de samenwerking en de coördinatie van initiatieven zowel op regionaal als op nationaal niveau en vormen de link tussen het operationele niveau (de ziekenhuizen) en het beleidsniveau (de overheid). Verder zijn er de richtlijnen van onder meer de Hoge Gezondheidsraad, en zijn er de nationale waakprogramma s van het Wetenschappelijk Instituut Volksgezondheid (WIV) zoals dat voor MRSA of Clostridium difficile. Het team voor ziekenhuishygiëne, dat een cruciale rol speelt in het bestrijden van de ziekenhuisinfecties, bestaat uit één of meerdere geneeshe(e)ren-ziekenhuishygiënist (GHZH) en één of meerdere verpleegkundige(n)-ziekenhuishygiënist (VKZH). De taken van dit team werden vastgelegd in het Koninklijk Besluit van 7 november 1988 en herzien in het Koninklijk Besluit van 26 april (Figuur 1). Figuur 1 Taken van het team voor ziekenhuishygiëne (KB 26/04/2007) 4

9 De taken zijn zeer divers. Bovendien nemen bepaalde taken, zoals het registreren van ziekenhuisinfecties, veel tijd in beslag. Daarbij komt nog dat ziekenhuishygiënisten hun infectiecontrole taken dikwijls nog combineren met een andere functie binnen het ziekenhuis 3. Ook uit een studie van het Vlaams Agentschap Zorg en Gezondheid blijkt dat bepaalde dagdagelijkse activiteiten van de ziekenhuishygiënist erg arbeidsintensief zijn. Bovendien verlopen bepaalde taken niet altijd efficiënt 4. Een aangepast informaticasysteem voor ziekenhuishygiënisten zou de efficiëntie van de uitgevoerde taken kunnen verhogen en zo de werkdruk verlagen. Hierdoor kan er meer tijd vrijkomen voor de ziekenhuishygiënist om aanwezig te zijn op de werkvloer, als aanspreekpunt voor ziekenhuishygiëne en voor het observeren en evalueren van hygiënepraktijken. In verscheidene ziekenhuizen zijn er al systemen in gebruik die in meer of mindere mate functionaliteiten van een ziekenhuishygiëne informaticasysteem bezitten. Ook zijn er reeds commerciele softwarepakketten specifiek voor infection control beschikbaar op de (internationale) markt (Bijlage A). Om de bruikbaarheid van deze pakketten in Vlaanderen na te gaan en om te bepalen aan welke vereisten eventuele nieuwe software voor ziekenhuishygiënisten moeten voldoen, moeten we weten welke de specifieke behoeften van de Vlaamse ziekenhuishygiënisten zijn. Daarom voert het WIV in opdracht van het Vlaams Agentschap Zorg en Gezondheid een Delphi-studie uit naar de vereisten voor ziekenhuishygiëne software. 5

10 2 Doel van de studie Het doel van de studie is na te gaan welke functionaliteiten nodig zijn in een softwareprogramma voor ziekenhuishygiënisten en om hierover een consensus te bereiken tussen de ziekenhuishygiënisten onderling. Er wordt in de studie gefocust op wat de mogelijkheden van de software moeten zijn vanuit het oogpunt van de ziekenhuishygiënist. Technische aspecten, beveiligingsaspecten, legaleen dienstverlenende aspecten worden in deze studie buiten beschouwing gelaten. Deze werden reeds eerder onderzocht voor zorggerelateerde software zoals deze voor ziekenhuizen 5, huisartsen, kinesisten en tandartsen 6. 6

11 3 Methodologie 3.1 De Delphi methode In deze studie kozen we ervoor de Delphi methode te gebruiken om de beoogde doelstellingen te bereiken. De Delphi methode is een methode die vaak gebruikt wordt om informatie te bekomen over onderwerpen waarover weinig geweten is, en om concepten en prioriteiten te bepalen 7. Ze kan gebruikt worden om informatie te bekomen en gemakkelijker tot beslissingen te komen over complexe thema s waarin verschillende partijen betrokken zijn. De Delphi methode is een consensusmethode. Meningen van experts worden op een systematische manier samengebracht en men zoekt naar een consensus waar mogelijk 8. De experts worden individueel en anoniem bevraagd, met behulp van vragenlijsten. Het voordeel van deze gestructureerde aanpak is dat er geen individuen zijn die de discussie kunnen domineren, en dat meningen die ingaan tegen de gevestigde opvattingen gemakkelijker aan de oppervlakte komen. Iedere expert kan zijn persoonlijke mening uiten, maar het uiteindelijke resultaat is een afspiegeling van de kennis en meningen van de hele groep. De vragenlijsten worden schriftelijk ingevuld, zodat er geen verplaatsingen moeten gedaan worden door de deelnemers of de onderzoeker. De bevraging wordt uitgevoerd in drie of meer rondes, en na elke ronde worden de resultaten teruggecommuniceerd naar de groep van experts (Figuur 2). De Delphi-studie wordt beëindigd wanneer er voldoende consensus bereikt werd, of wanneer verdere rondes geen extra informatie meer zouden opleveren 9. Figuur 2 Verloop van een Delphi studie 7

12 3.2 Selectie van de deelnemers Voor de samenstelling van het panel van experten werden ziekenhuishygiënisten met een interesse in informatisering gezocht. Eerst werden de Regionale Platformen Ziekenhuishygiëne per mail ingelicht over het verloop van de studie. Zij brachten vervolgens hun leden op de hoogte. Op deze manier kon iedereen zijn interesse tonen voor de studie. Eén persoon meldde zich spontaan voor deelname aan de studie. Vervolgens werden de voorzitters van de regionale platformen uitgenodigd om deel te nemen, en werd hen ook gevraagd of zij nog andere geïnteresseerde personen kenden. Op deze wijze werden 11 experten gevonden. Tenslotte werden door de onderzoeker nog 5 ziekenhuishygiënisten toegevoegd op basis van eerdere contacten. Uiteindelijk werd een lijst van 17 personen bekomen. Elke kandidaat-deelnemer werd vervolgens gecontacteerd door de onderzoeker en na een korte toelichting over het verloop van de studie werd hen gevraagd of ze wilden deelnemen. Alle 17 kandidaten reageerden positief op deze oproep. Onder de deelnemers waren er 9 GHZH en 8 VKZH. Alle Vlaamse provincies en Brussel waren vertegenwoordigd onder de deelnemers. De grootte van de deelnemende ziekenhuizen ging van iets meer dan 200 tot meer dan 1000 bedden (Figuur 3). Er waren vier universitaire ziekenhuizen onder de deelnemers. 3.3 Het Delphi proces in 3 rondes Figuur 3 Grootte van de deelnemende ziekenhuizen De eerste ronde In de eerste ronde werd een provisorische lijst met vereisten voor een informaticasysteem voor ziekenhuishygiënisten naar de deelnemers verstuurd. Er werd voor gekozen een reeds vooraf opgestelde lijst met stellingen te gebruiken als basis. Dit werd gedaan om het werk voor de deelnemers zo beperkt mogelijk te houden, en tijd te besparen. Deze initiële lijst werd gebaseerd op de vereisten die werden gebruikt in de ASEPTIC studie van het NHS 10, aangevuld met vereisten die konden afgeleid worden uit de mogelijkheden van buitenlandse softwarepakketten voor infectiecontrole (Bijlage A). Zo werd een lijst bekomen met 132 stellingen (Bijlage B). Deze stellingen werden gegroepeerd per thema en vervolgens opgedeeld in zeven delen. De inhoud van elk deel wordt hieronder kort toegelicht. 8

13 Alert organism surveillance Stellingen die te maken hebben met de surveillance van epidemiologisch belangrijke micro-organismen. In dit deel horen onder andere de automatische waarschuwingen voor MRSA en Clostridium difficile thuis. Alert condition surveillance Stellingen die te maken hebben met het opsporen van patiënten met een verhoogd risico op ziekenhuisinfecties. Dit deel werd onderverdeeld in een subdeel over postoperatieve wondinfecties (PWI) en een subdeel met overige stellingen in verband met alert condition surveillance (Andere). Case management Stellingen die te maken hebben met het opvolgen van patiënten waarvan geweten is dat ze een zorggerelateerde infectie hebben, of van wie men weet dat ze drager zijn van een epidemiologisch belangrijk micro-organisme. Kruisbesmetting voorkómen Stellingen die te maken hebben met het voorkómen van de overdracht van infecties van de ene patiënt op de andere. In dit deel werden ook alle stellingen met betrekking tot isolatiemaatregelen ondergebracht. Waakprogramma s Stellingen die te maken hebben met het verzamelen, exporteren en doorsturen van gegevens voor de nationale waakprogramma s van het WIV. Dit deel werd onderverdeeld in vijf delen die corresponderen met de overeenkomstige waakprogramma s van het WIV: ICU, SEP, MRSA, CDIF, MRE. Handhygiëne Stellingen die te maken hebben met het toepassen van handhygiëne. Varia Stellingen die niet in een van de andere categorieën konden worden ondergebracht De lijst werd vervolgens voorgelegd aan de deelnemers en er werd hen gevraagd hem aandachtig door te nemen en eventuele bijkomende stellingen te suggereren. Hiertoe werd achter elk deel een blanco pagina toegevoegd waar de deelnemers eigen vereisten konden formuleren. De door de deelnemers aangebrachte stellingen werden verzameld, geanalyseerd, gegroepeerd en toegevoegd aan de oorspronkelijke lijst van stellingen. In totaal bevatte de aangepaste lijst 227 stellingen. Op één na konden alle nieuwe stellingen ondergebracht worden in de bestaande delen. Voor één stelling in verband met surveillance 9

14 van antibioticaresistentie werd een nieuwe onderverdeling onder het deel Waakprogramma s gemaakt, namelijk AB resistentie De tweede ronde In de tweede ronde werd de aangepaste lijst met stellingen (Bijlage C) opgestuurd naar de deelnemers, met de vraag elke stelling een score te geven op een schaal van 0 () tot 9 (). De resultaten werden geanalyseerd met de statistische software Stata ste ste 10. Voor elke stelling werd een boxplot gemaakt die de mediaan, het 25 en 75 percentiel, en de kleinste en grootste niet-uitschieter van de scores van de deelnemers weergaf De derde ronde Het resultaat van de tweede ronde (lijst met stellingen en boxplots) (Bijlage D) werd opgestuurd naar de deelnemers. Er werd hen gevraagd hun persoonlijke scores te vergelijken met die van de groep, aan de hand van de boxplots. Indien zij dit wensten, konden de deelnemers de score die ze eerder gegeven hadden voor elke stelling aanpassen. In de begeleidende brief werd uitgelegd hoe een boxplot geïnterpreteerd moet worden. Er werd ook gezegd dat de bedoeling van de studie is een consensus te bekomen, maar dat ze hun score enkel hoefden te veranderen als ze hun mening werkelijk hadden herzien. Indien de deelnemers extreme scores wensten te behouden, werd hen gevraagd de redenen hiervoor kort toe te lichten. Dit liet de onderzoeker toe de grote spreiding in scores voor bepaalde vragen beter te interpreteren Belang en consensus Belang Het belang van de stellingen werd bepaald door de mediaanscore. Wanneer de mediaanscore 7, 8 of 9 was, werd de stelling beschouwd als. Stellingen met een mediaanscore van 3, 4, 5 of 6 werden beschouwd als belangrijk. Stellingen met een mediaanscore van 0, 1 of 2 werden beschouwd als minder belangrijk (Figuur 4). Figuur 4 Categorieën van belangrijkheid Consensus Consensus wordt gewoonlijk bepaald door het meten van de spreiding van de scores voor elke stelling. Een kleinere spreiding wordt geïnterpreteerd als een grotere consensus

15 Voor Delphi studies bestaat er geen universeel bruikbare maatstaf voor het definiëren van consensus. De gebruikte definitie hangt immers af van het aantal deelnemers, het doel van de studie en de beschikbare gegevens 12. Enkele voorbeelden van consensus definities zijn: 51%, 70% of 80% van de scores van de deelnemers vallen in dezelfde categorie een gemiddelde score groter of gelijk aan zes en geen individuele scores kleiner dan 4 (op een 7-punts Likertschaal) 13 Voor deze studie werd volgende definitie van consensus gebruikt: 85% van de scores van de deelnemers voor een bepaalde stelling bevindt zich in dezelfde categorie. Volgende categorieën werden gebruikt: 0-1-2, , Bijvoorbeeld wanneer 85% van de deelnemers voor een bepaalde stelling een score van 7, 8 of 9 heeft gegeven, wordt er gezegd dat er consensus is voor deze stelling. Gebruik makende van deze definitie, was er in de derde ronde consensus over 55% van de stellingen. Een vierde ronde werd niet aangevat omdat reeds over een groot aantal stellingen consensus bereikt werd, en omdat de respons rate waarschijnlijk niet meer goed zou zijn

16 4 Resultaten 4.1 Eerste ronde Alle deelnemers antwoordden in de eerste ronde (response rate 100%). Na analyse, groepering en samenvoeging van de suggesties van de deelnemers, konden in totaal 95 nieuwe stellingen gedefinieerd worden. Alle stellingen konden ondergebracht worden in de bestaande delen. 4.2 Tweede en derde ronde Respons rate Figuur 5 Respons patroon In de tweede ronde antwoordden 15 van de 17 deelnemers (respons rate = 88%). Hiervan bleven er nog 14 over in de derde ronde (respons rate = 82%)(Figuur 5) Belang In de tweede ronde werden zeer veel stellingen (94%) beoordeeld als (mediaanscore 7). Dit bleef onveranderd na de derde ronde (Tabel 1). Tabel 1 Verdeling van de mediaanscores na de tweede en derde ronde Stellingen na ronde 2 Stellingen na ronde 3 N % N % Belang Zeer belangrijk Belangrijk Minder belangrijk Consensus Zoals eerder vermeld, namen we aan dat er consensus is voor stellingen waarbij ten minste 85% van de scores in eenzelfde categorie vallen. Na de tweede ronde was er consensus over 114 stellingen (50%). Na de derde ronde werd een consensus bekomen voor 124 stellingen (55%) (Tabel 2). Voor de delen Waakprogramma SEP, Waakprogramma MRSA, Waakprogramma MRE en Waakprogramma AB resistentie was er reeds 100% consensus na de tweede ronde. Voor het deel Kruisbesmetting voorkómen werd er na de derde ronde ook 100% 12

17 consensus bereikt. Voor het deel Varia was er het minst consensus over de stellingen (27% na de derde ronde). Tabel 2 Consensus na de tweede en derde ronde, onderverdeeld per deel Aantal stellingen Aantal stellingen met consensus Percentage stellingen met consensus Deel Na ronde 2 Na ronde 3 Na ronde 2 Na ronde 3 Alert Organism Surveillance Alert Condition Surveillance. PWI Alert Condition Surveillance. Andere Case Management Kruisbesmetting voorkómen Waakprogramma's. ICU Waakprogramma's. SEP Waakprogramma's. MRSA Waakprogramma's. CDIF Waakprogramma's. MRE Waakprogramma's. AB resistentie Varia Handhygiëne Totaal Belang en consensus samen Van de 213 stellingen met een mediaan groter of gelijk aan zeven (categorie zeer belangrijk ), is er consensus in 124 gevallen (58%). Over stellingen uit de categorieën belangrijk en minder belangrijk werd geen consensus bekomen (Tabel 3). Tabel 3 Indeling van de stellingen naar belang en consensus Consensus na de derde ronde Percentage Belang Aantal stellingen Aantal stellingen met consensus stellingen met consensus (%) Zeer belangrijk* Belangrijk** Minder belangrijk*** Totaal * mediaan 7 ** 3 mediaan 6 *** mediaan 2 13

18 4.2.5 Consensus per deel Hieronder wordt ieder deel van de vragenlijst apart besproken. De stellingen waarvoor consensus bestond worden voor elk deel weergegeven in een tabel Alert Organism Surveillance In dit deel was er consensus over 24 van de 52 stellingen (Tabel 4). Er is voornamelijk eensgezindheid over stellingen die te maken hebben met de automatische waarschuwingen in geval van de detectie van een epidemiologisch belangrijk micro-organisme zoals MRSA, Clostridium difficile, ESBL+ enterobacteriaceae, TBC en Legionella. De ziekenhuishygiënisten wensen deze waarschuwingen automatisch te ontvangen en willen zelf kunnen bepalen welke informatie juist weergegeven wordt in deze waarschuwingen. Er is evenwel geen eensgezindheid over de wijze waarop deze waarschuwingen weergegeven moeten worden. Verder moeten patiëntengegevens zoveel mogelijk automatisch kunnen worden aangevuld in de patiëntenfiche van de patiënt waarvoor een waarschuwing werd bekomen. Slechts voor enkele gegevens (bron van infectie, dekolonisatiestatus, doorgeven van informatie) is een manuele invoer gewenst. Rapporten en grafieken zijn belangrijk voor het opvolgen van de incidentie en de evolutie van epidemiologisch belangrijke micro-organismen. Tabel 4 Alert Organism Surveillance : stellingen met consensus Vraag Subvraag 1) Er komt automatisch een waarschuwing als in het labo a) CDIF (toxine-producerend) volgend organisme gedetecteerd wordt: b) MRSA 2) De gebruiker heeft de mogelijkheid om zelf nieuwe organismen te definiëren, waarvoor hij waarschuwingen wil ontvangen 3) De gebruiker heeft de mogelijkheid om zelf per organisme in te stellen welke informatie wordt opgenomen in de automatische waarschuwingen (vb. organisme, patiënt, antibiogram, lokalisatie, gekend/nieuw organisme bij deze patiënt) 5) In de waarschuwingen is een link aanwezig naar het labodossier van de patiënt 6) De patiënten waarvoor een waarschuwing werd ontvangen kunnen automatisch en/of manueel toegevoegd worden aan de takenlijst c) ESBL+ enterobacteriaceae (Enterobacter aerogenes, E. coli, Klebsiella pneumoniae) d) TBC (rechtstreeks of via kweek) g) Legionnella 14

19 10) Bijkomende informatie over de patiënt kan automatisch aangevuld worden aan de hand van koppelingen met andere databanken in het ziekenhuis: a) administratieve gegevens van de patiënt (vb. herkomst (vb. ROB, RVT), leeftijd) 10) b) afdeling, kamer, bed 10) c) behandelende arts 10) f) apotheekgegevens (vb. antibiotica) 10) h) huidige afdeling en historiek van de afdelingen waar de patiënt heeft verbleven 10) i) isolatiestatus van de patiënt 10) j) plaatsen waar de patiënt verbleven heeft voor onderzoeken en behandelingen 11) De ziekenhuishygiënist kan manueel informatie toevoegen aan de informatie die reeds bekomen werd via de waarschuwing en via de automatische aanvulling van gegevens k) bron van infectie (vb. nosocomiaal, healthcare associated, community acquired) 11) l) dekolonisatiestatus (dekolonisatie uitgevoerd? ja/nee) 11) m) informatie doorgegeven aan de afdeling? aan wie? 12) Er kan een rapport / grafiek gemaakt worden a) van de incidentie(densiteit) van een bepaalde kiem voor een bepaalde periode (vb. week, maand, trimester);per ziekenhuis en per kenletter 12) b) van de evolutie van de incidentie(densiteit) van een bepaalde kiem; per ziekenhuis, per kenletter en per afdeling 12) c) met een benchmarking van de verschillende afdelingen ten opzichte van elkaar, met percentielen en standaardafwijkingen 13) Er kan ingesteld worden welke noemer gebruikt moet worden voor de berekening van de incidentie en voor het maken van de grafieken (vb. ligdagen, opnames) 14) Er kan een zelfgedefinieerd rapport gemaakt worden (vb. feedbackrapport voor de afdelingen, met de evolutie van de incidentie van een bepaalde kiem) 15

20 Alert Condition Surveillance In dit deel was er consensus over 26 van de 62 stellingen. Voor de onderdelen PWI en andere werden respectievelijk voor 12 en 14 stellingen consensus bereikt (Tabel 5 en Tabel 6). Belangrijke vereisten zijn hier het kunnen opvolgen van operaties op basis van NNIS risk index, wondklasse en duur van de ingreep, Ook hier wordt weer de nadruk gelegd op de flexibiliteit en de automatisering. Laboresultaten moeten automatisch kunnen toegevoegd worden aan de fiche van de patiënt wanneer er een PWI bevestigd werd door het labo. Er is ook aandacht voor surveillance na ontslag. Ook hier werd er veel belang gehecht aan het kunnen genereren van incidentie- en evolutiegrafieken (per operatiecategorie, per chirurg, per heelkundig specialisme en per NNIS risico index). Er wordt ook belang gehecht aan de mogelijkheid de gegevens in verband met PWI s te kunnen exporteren voor de surveillance van het WIV. Voor het opsporen van andere patiënten die een verhoogd risico hebben op een nosocomiale infectie of patiënten die gescreend moeten worden willen de ziekenhuishygiënisten kunnen zoeken op de herkomst van de patiënt (of de patiënt van een andere verzorgingsinstelling komt of ermee in contact is gekomen de laatste 12 maanden), de afdeling, eerdere screening resultaten, isolatiestatus, eerdere besmetting met een epidemiologisch belangrijk microorganisme, dekolonisatiestatus en antibioticagebruik. Voorts moeten de gevonden patiënten kunnen opgeslagen worden in een patiëntenfiche, toegevoegd aan de takenlijst en moeten bijkomende patiëntengegevens automatisch kunnen ingevoerd worden vanuit andere databanken (administratie, labo). Tabel 5 Alert Condition Surveillance PWI : stellingen met consensus Vraag Subvraag 2) De gebruiker kan zelf de operatiecategorieën bepalen die hij wil opvolgen 3) De gebruiker kan operaties opvolgen op basis van a) NNIS risk index 3) De gebruiker kan operaties opvolgen op basis van De gebruiker kan operaties opvolgen op basis van b) wondklasse 3) d) duur van de ingreep (overschrijding van de T-tijd) 5) De gebruiker heeft de mogelijkheid om klinische gegevens van de patiënt in te voeren (na controle van de wonde) 7) De PWI testresultaten en antibiogram kunnen automatisch ingevoerd worden wanneer de PWI bevestigd werd door het labo 9) De gebruiker kan gegevens invoeren voor surveillance van PWI na ontslag (SNO) 10) De gebruiker kan rapporten / grafieken maken van de De gebruiker kan rapporten / grafieken maken van de a) incidentie(densiteit) en evolutie van PWI per operatiecategorie 10) De gebruiker kan rapporten / grafieken maken van de e) incidentie(densiteit) en evolutie van De gebruiker kan rapporten / grafieken maken van de PWI per chirurg 10) i) incidentie(densiteit) en evolutie van PWI per heelkundig specialisme 10) j) incidentie(densiteit) en evolutie van PWI per NNIS risico index 12) Er kan een export gedaan worden voor de PWI surveillance van het WIV 16

21 Tabel 6 Alert Condition Surveillance Andere : stellingen met consensus Vraag Subvraag 1) De gebruiker kan een zoekopdracht uitvoeren naar b) herkomst van de patiënt (vb. RVT, ROB, ander ziekenhuis) 1) f) patiënt is de laatste 12 maanden in contact gekomen met een verzorgingsinstelling (RVT, ROB, ziekenhuis) 1) g) afdeling 1) k) alert organism (vb. CDIF, MRSA) 1) l) screening resultaten 1) m) isolatiestatus van de patiënt 1) n) patiënt ondergaat dekolonisatiebehandeling 1) o) antibioticagebruik van de patiënt 2) De patiënten die gevonden werden via de zoekopdracht kunnen opgeslagen worden in een patiëntenfiche in de ziekenhuishygiëne databank 3) De patiënten die gevonden werden via de zoekopdracht kunnen automatisch toegevoegd worden aan de takenlijst 5) De administratieve gegevens van patiënten die voorkomen in de takenlijst (vb. geboortedatum, opnamedatum) kunnen automatisch worden aangevuld 7) De gebruiker kan zelf instellen welke gegevens hij wil zien op de takenlijst (vb. naam, afdeling) 8) Laboresultaten en antibiogram kunnen automatisch ingevoerd worden vanuit de labodatabank 10) De gebruiker kan een patiënt verwijderen van de takenlijst 17

22 Case Management In het deel Case Management werd consensus bekomen voor 11 van de 18 stellingen (Tabel 7) Ziekenhuishygiënisten zouden graag een overzicht hebben van alle cases die besmet zijn met een bepaalde kiem een bepaalde ingreep, behandeling of onderzoek ondergingen op een bepaalde afdeling liggen Ook wensen ze de evolutie van het aantal cases te kunnen volgen en een gepaste noemer te kunnen instellen. Met betrekking tot de dagelijkse infectiecontrole moeten volgende gegevens kunnen ingevoerd worden: datum en tijd van de controle infectie- en kolonisatiestatus van de patiënt isolatieadvies en advies betreffende bijkomende voorzorgsmaatregelen bron van infectie Bovendien moet het mogelijk zijn om bepaalde e gegevens over de patiënt (zoals bijvoorbeeld allergieën, mupirocine resistentie of chronisch dragerschap) in te geven zodanig dat deze steeds op de voorgrond worden weergegeven. Verder moeten er rapporten en grafieken gemaakt kunnen worden met het aantal cases per periode en per afdeling of personeelslid, en van het risico op een infectie voor een bepaalde afdeling, medisch-technische dienst of arts. 18

23 Tabel 7 Case management : stellingen met consensus Vraag Subvraag 1) Er is een overzicht (en evolutiegegevens) beschikbaar van alle a) besmet zijn met een bepaalde kiem 1) cases die b) een bepaalde ingreep / onderzoek / behandeling ondergingen 1) d) op een bepaalde afdeling liggen 1) e) al deze gegevens kunnen ook weergegeven worden rekening houdend met een gepaste noemer (vb. totaal aantal van een bepaalde ingreep / onderzoek / behandeling) 2) De gebruiker kan informatie invoeren over de dagelijkse a) datum / tijd van de controle 2) infectiecontrole: c) infectie- en kolonisatiestatus 2) e) isolatieadvies / advies betreffende bijkomende voorzorgsmaatregelen aan het personeel 2) h) bron van infectie van de patiënt 3) De gebruiker kan belangrijke informatie over een patiënt ingeven, die steeds duidelijk en op de voorgrond wordt weergegeven (vb. allergie, mupirocine-resistentie, chronische MRSA drager, HIV) 4) Er kan een rapport / grafiek gemaakt worden a) met een overzicht van alle cases per periode (vb. dag, maand, jaar) per afdeling/personeelslid 4) b) van het risico op een (nosocomiale) infectie voor een bepaalde afdeling / MTD / arts Kruisbesmetting voorkómen In dit deel werd consensus bekomen voor alle 15 stellingen in dit deel (Tabel 8). Ter voorkoming van kruisbesmettingen vinden ziekenhuishygiënisten het belangrijk dat er automatisch een waarschuwing komt wanneer er een patiënt met een gekende voorgeschiedenis van een epidemiologisch belangrijk micro-organisme wordt opgenomen. De patiëntenlocaties moeten gekend zijn op elk moment. De overlappingen van patiënten moeten (evt. visueel) nagegaan kunnen worden. Wanneer er een patiënt besmet is met een epidemiologisch belangrijk micro-organisme (EBMO) moet de ziekenhuishygiënist een zoekopdracht kunnen uitvoeren naar alle patiënten die in contact zijn gekomen met de besmette patiënt. Het programma moet ook automatisch kunnen meedelen welke patiënten mogelijk een kruisbesmetting hebben opgelopen. Voor geïsoleerde patiënten moet de begin- en einddatum van de isolatie ingegeven kunnen worden. Wanneer een patiënt met een EBMO verhuist naar een andere afdeling, of wanneer hij een onderzoek ondergaat op een ander dienst, moet er een melding verstuurd kunnen worden naar deze afdeling of dienst. In het geval de patiënt verhuist naar een ander ziekenhuis moet er automatisch een infectiecontrole-transferbrief opgemaakt kunnen worden. Er zou ook een uitbraakdetectiefunctie moeten zijn, gebaseerd op clusters van micro-organismen gedetecteerd in het labo. Het is ook belangrijk dat de ziekenhuishygiënisten de drempelwaarden voor uitbraken zelf kunnen vastleggen, gebaseerd op de situatie in het eigen ziekenhuis. 19