Antonella Agodi

Rimini, 10 maggio 2016

Dipartimento di Scienze Mediche, Chirurgiche e Tecnologie avanzate «GF Ingrassia»

Università degli Studi di Catania

Il progetto di Sorveglianza attiva Prospettica delle Infezioni Nosocomiali

nelle Unità di Terapia Intensiva,SPIN-UTI del GISIO

Il Progetto SPIN-UTI del GISIO-SItI ha realizzato una rete italiana di sorveglianza delle ICA

nelle UTI adottando il protocollo europeo HELICS, poi aggiornato con il protocollo ECDC

(patient-based surveillance), inteso per un confronto avanzato dei tassi di infezione

stratificati per rischio fra le UTI (benchmarking), quale misura della qualità dell’assistenza in

termini di controllo delle infezioni

Italian Study Group of Hospital Hygiene

Ongoing surveillance, L1

Ongoing surveillance, L2

Pilot data received in 2007

Pilot data received 2004-2006

No data

SPIN-UTI2006-2007

Participation to EU surveillance of ICU-acquired infections, status in 2007

Supporto alle attività di integrazione dei sistemi di sorveglianza delle infezioni correlate all'assistenza e di sorveglianza della tubercolosi (CCM 2010)

SPIN-UTI dal 2009

Sorveglianza delle infezioni correlate all'assistenza (CCM 2012)

Integrare in un archivio nazionale i dati epidemiologici sulla sorveglianza delle infezioni in terapiaintensiva rilevati dai diversi network già esistenti (SPIN-UTI, GiViTI, sistemi regionali)

Progetto SPIN-UTI dal 2006 al 2015Principali caratteristiche dei pazienti e del ricovero

Caratteristiche SPIN-UTI 2006-2007

SPIN-UTI 2008-2009

SPIN-UTI 2010-2011

SPIN-UTI 2012-2013

SPIN-UTI 2014-2015

N. pazienti 3053 2163 2478 3009 2400Età media (anni) 63,7 66,0 67,1 65,9 65,6Rapporto M:F 1,61 1,69 1,48 1,50 1,74Durata media del ricovero nella UTI (giorni)

11,6 10,5 10,0 10,3 10,7

Totale giorni di degenza nella UTI (giorni) (range)

35498(3 - 201 giorni)

22683(3 - 138 giorni)

24724(3-184 giorni)

31072(3-169 giorni)

25789 (3-165 giorni)

38,137,9

40,8 40,8

41,9

36,0

38,0

40,0

42,0

44,0

2006-07 2008-09 2010-11 2012-13 2014-15

SAPS II score (media)

ANOVAp= 0,006

13103 pazienti - 79 UTI - 55 Ospedali

Principali caratteristiche dei pazienti

Trauma

Assistenza coronarica

Immunodeficienza

Trattamento antibiotico

Ricovero in urgenza (chirurgico)

Provenienza dal domicilio

4,2%

28,9%

3,7%

59,9%

42,2%

32,9%

4,0%

11,8%

3,8%

64,6%

35,8%

26,3%

3,9%

13,9%

3,5%

62,8%

32,0%

21,9%

3,5%

16,7%

4,9%

58,0%

43,2%

28,3%

3,9%

19,1%

7,6%

64,6%

48,2%

31,6%

2014-15

2012-13

2010-11

2008-09

2006-07

Chi-quadrato linear by linear association: p<0,001

*

*

*

*

Indicatori di infezione: benchmarking

Caratteristiche* p value Exp(B)95% I.C.per EXP(B)

Inferiore Superiore

UTI Mista (vs altro tipo di UTI) 0,003 2,546 1,365 4,749

SAPS ≥ mediana (vs < mediana) 0,000 2,120 1,605 2,799

Immunodeficienza (Si vs No) 0,972 1,008 ,662 1,533

Trattamento antibiotico entro le 48 ore che precedono o seguono il ricovero (Si vs No) 0,195 0,807 ,584 1,116

Trattamento non chirurgico per malattia coronarica acuta (Si vs No) 0,342 1,251 ,788 1,986

Intervento chirurgico prima del ricovero (Si vs No)0,000 1,700 1,279 2,261

Ricovero chirurgico in urgenza (vs ricovero medico o chirurgico in elezione) 0,000 1,733 1,301 2,310

* Le variabili risultate all’analisi bivariata significativamente associate al rischio di ICA sono state inserite in un modello di regressione logistica

Analisi del rischio di ICA: SPIN-UTI 2014-15

0,0%

10,0%

20,0%

30,0%

40,0%

50,0%

60,0%

PN BSI CRI IVU

2006-07 53,3% 23,6% 6,5% 16,6%

2008-09 47,3% 22,5% 7,9% 22,3%

2010-11 51,7% 25,7% 7,1% 15,6%

2012-13 55,5% 22,3% 6,9% 15,4%

2014-15 54,2% 19,5% 12,6% 13,6%

pe

r 1

00

infe

zio

ni

Siti di infezione

52,4%

22,7%

8,2%

16,7%

Tassi di infezione specifici per sito

15,6

12,9

17,3

19,2

20,8

4,0 4,3

5,7

4,74,7

1,6 1,7 1,8 2,1

4,3

4,2 4,5

3,7 4,13,4

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

2006-07 2008-09 2010-11 2012-13 2014-15

PN per 1000 giorni di intubazione

BSI per 1000 giorni di degenza

CRI per 1000 giorni di CVC

IVU per 1000 giorni di CV

Tasso di PN associate ad intubazione (IAP)

Rate ratio 2008-2015: 1,61 (IC95% 1,35-1,94)

Tasso di CRIRate ratio 2006-2015: 2,61

(IC95% 1,74-3,89)

10,1

3,0

3,9

3,3

Dati 2012

0,55

0,640,62

0,580,55

0,58

0,820,85

0,70

0,71

0,58

0,82

0,90

0,73

0,86

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

0,90

1,00

2006-07 2008-09 2010-11 2012-13 2014-15

Intubazione

CVC

CV

67,572,2 74,3 69

67,5

71

77,4 77,5

67,2 64,1

76,9

87

83,1

81,1

74

60

65

70

75

80

85

90

95

100

2006-07 2008-09 2010-11 2012-13 2014-15

Pazienti intubati

Pazienti con CVC

Pazienti con CV

Rapporto di utilizzazionedelle procedure invasive

(N di giorni di esposizione/ N di giorni di

degenza)

Percentuale di pazientiesposti alle procedure

invasive

0,56

0,74

Dati 2012

Proporzione prevenibile di IAP

Utilizzando il 10° percentile, la proporzione prevenibile di IAP è risultata pari a0.85 (CI95%: 0.80-0.89) e utilizzando il 25° percentile 0.67 (CI95%: 0.62-0.73)

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

tass

o d

i IA

P (

pe

r 1

00

0 g

g in

tub

azio

ne)

10° perc. = 3,18

25° perc. = 6,8

UTI

Tassi di IAP delle UTI di riferimento

Proporzione prevenibile di IAP: numero di casi osservati meno numero di casi attesi

diviso il numero di casi osservati

VAP 52%

SPIN-UTI 2012-13

2005 - 2008

Proporzione prevenibile di IAP: G-computation analysis

G-computation analysis: generalizzazione della standardizzazione che può essereutilizzata per “aggiustare” per confondenti che variano con il tempo e che sonoinfluenzati dall’esposizione precedente, ad esempio dall’esposizione del giornoprecedente a quello dell’osservazione

• Dal dataset pazienti «osservati» è stato generato un nuovodataset day-by-day, tenendo conto, per ogni paziente, delleosservazioni riferite al giorno precedente

1. dataset day-by-day

• Regressioni logistiche tenendo conto delle caratteristiche deipazienti e delle UTI

• Simulazione Monte Carlo per validare il modello

2. Costruzione di un modello“predicted” per la probabilità diacquisire una IAP

• sulla base del numero di IAP «predette» dal modello, sonostate selezionate le UTI di riferimento, cioè quelle con iltasso di incidenza di IAP al di sotto del 10° percentile delladistribuzione di tali tassi. Pertanto le UTI sono stateclassificate in BEST UTI e OTHER UTI

3. Selezione delle UTI diriferimento dal modello“predicted”

• N IAP prevenibili: IAP Predicted – IAP Expected

• Proporzione prevenibile: N IAP prevenibili / IAP Predicted5. Calcolo IAP prevenibili e PP

• Simulazioni Monte Carlo: applicando i parametri delle BEST UTI alle OTHER UTI è stato stimato il numero atteso di IAP

4. Costruzione del modello “Expected”

BEST UTI (n=2) OTHER UTI (n=15) N. IAP

prevenibili

Proporzione prevenibile

(±SD)

Observed Mean

Predicted

Observed Mean

Predicted

Mean

Expected

N. di

IAP

3 4,55 225 181,9 95,2 86,7 0,44 (±0,06)

La proporzione prevenibile di IAP è risultata pari al 44%

Controllo delle IAP

Il contenuto del bundle varia tra le diverselinee guida e poiché il numero degli elementidi un bundle deve essere limitato ed alcunestrategie di prevenzione sono tuttoracontroverse non vi è ad oggi un bundleuniversalmente accettato

1) nessuna modifica del circuitoventilatorio se nonspecificamente indicato

2) rigorosa igiene delle mani conalcol, soprattutto prima di gestirele vie aeree

3) sedazione durante il giorno eprotocollo di svezzamento dalventilatore

4) igiene orale con clorexidina5) controllo della pressione della

cuffia almeno ogni 24 ore

SPIN-UTI 2012-2013

Il progetto è stato realizzato nell’ambito del Programma CCM – Ministero della SaluteMinistero della

salute Centro Nazionale per la Prevenzione

ed il Controllo delle Malattie

E’ stato compilato un questionarioper ciascun paziente intubatoincluso nella sorveglianza

Compliance al bundle: numero dicasi in cui viene osservatal’aderenza ad una specifica misurasul totale dei pazienti intubati nellostesso periodo di tempo

768 pazienti intubati, ricoverati in 15 UTI

OBIETTIVO: valutare la compliance alle cinque componenti del bundle europeodurante la degenza nella UTI

PROGETTO SPIN-UTI 2012-2013Indagine sulle pratiche di controllo del rischio di polmonite

associata all'assistenza in Terapia Intensiva

Compliance al bundle europeo

Compliance alle cinque componenti: 20%

92,2%

80,6%

43,6%

70,4%

87,5%Controllo della pressione della cuffia

Igiene orale

Protocollo di controllo della sedazione

Igiene delle mani

Nessuna modifica del circuito ventilatorio

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

30,0%

35,0%

40,0%

45,0%

1 2 3 4 5

0,4%

10,4%

24,9%

43,1%

21,1%

Numero di componenti del bundle

Per migliorare il controllo delle infezioni è necessaria:• un’elevata compliance alle cinque componenti del bundle europeo per la

prevenzione delle IAP• un monitoraggio continuo e/o sistematico della compliance al bundle,

utilizzando strumenti dedicati• un’attività per la formazione del personale

66.7

25.0

22.0 13.9 7.4

1 2 3 4 5

Incidenza di pazienti con IAP (per 100 pazienti)

Numero di componenti del bundle

Linear regression trend: p<0.001

r=-0.882; p=0.048

Incidenza di pazienti con IAP: 15,9 per 100 pazienti intubati

Proporzione prevenibile e compliance al bundle

Utilizzando il modello descritto in precedenza è stata valutata la proporzione di IAPprevenibile tenendo conto della percentuale di compliance a tutte e cinque lecomponenti del bundle Europeo per singolo paziente

La proporzione prevenibile di IAP è risultata pari al 40%

BEST UTI (n=1) OTHER UTI (n=9) N. di IAP

prevenibili

Proporzione prevenibile

(±SD)

Observed Mean

Predicted

Observed Mean

Predicted

Mean

Expected

N. di

IAP4 4,5 107 91 50,9 40,10 0,40 (±0,08)

• Dal dataset dopo simulazione viene selezionata la UTI conla percentuale maggiore di pazienti con compliance a tuttee cinque le componenti del bundle

Selezione UTI di riferimento

Sono stati identificati cinque topics principali e otto indicatori per la prevenzione delleICA e per le pratiche di Antimicrobial Stewardship da includere nel protocollo HAI-NetICU:

1) Igiene delle mani: consumo di soluzione alcolica nelle UTI2) Staff delle UTI: rapporto infermieri/pazienti3) Antimicrobial stewardship: revisione sistematica, dopo 24-72 ore, della prescrizione diantimicrobici4) Prevenzione delle polmoniti associate ad intubazione (IAP): posizione del paziente,pressione della cuffia, decontaminazione orale (% di compliance)5) Prevenzione delle infezioni del torrente ematico associate a catetere venoso centrale(CLABSI): gestione del CVC (20-30 osservazioni)

HAI-Net ICU working group

Mortalità in UTI

Mortalità in UTI (%)

2006-2007

2008-2009

2010-2011

2012-2013

2014-2015

Tutti 17,7 18,3 18,2 17,9 18,8

Infetti 34,8 44,1 44,7 31,9 37,7

Non infetti 15,5 14,9 14,0 15,7 15,4

RR (IC95%) 2,476 (2,028-3,023)

3,526 (2,811-4,423)

3,623 (2,995-4,383)

2,031 (1,719-2,400)

2,449(2,071-2,896)

Outcome del paziente con infezione (SPIN-UTI 2014-15)• Vivo: 60,8%Nei casi in cui il paziente con infezione è deceduto: • Morto ma senza associazione con l’infezione: 47,8%• Morto con possibile associazione con l’infezione: 40,0%• Morto con associazione certa con l’infezione: 12,2% 52,2%

2006-07 2008-09 2010-11 2012-13 2014-15

Pseudomonas aeruginosa 19,0% 16,9% 14,2% 13,9% 16,7%

Acinetobacter baumannii 7,6% 14,2% 16,9% 15,1% 18,2%

Klebsiella pneumoniae 5,2% 9,6% 8,5% 14,9% 14,7%

Candida albicans 6,2% 6,1% 4,5% 4,4% 5,5%

Staphylococcus epidermidis 6,8% 3,8% 6,1% 4,3% 5,0%

Escherichia coli 6,4% 5,9% 10,6% 7,0% 5,4%

Staphylococcus aureus 9,4% 5,5% 5,4% 8,0% 6,0%

0,0%

2,0%

4,0%

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

14,0%

16,0%

18,0%

20,0%p

er 1

00

mic

rorg

anis

mi

K. pneumoniaeLinear regressionp= 0,02

Microrganismi associati ad ICA

41,90

70,70 60,50

79,3074,70

9,40

17,50

38,80

50,00

59,60

78,40

79,70

95,9097,90 99,30

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

120,00

2006-07 2008-09 2010-11 2012-13 2014-15

p<0,001

p<0,001

Tassi di resistenza

68,8%

6,1%

A. baumannii resistenti ai carbapenemi

K. pneumoniae resistenti ai carbapenemi

K. pneumoniae resistenti alle C3G46,5%

Dati 2012

Nessuna correlazione tra il consumo di carbapenemi e di cefalosporine di terza generazione e i tassi di resistenza di A. baumannii e K. pneumoniae

Altri fattori, tra i quali il consumo di antibiotici in ambito comunitario, gliinterventi di stewardship antibiotica e di controllo delle infezioni implementatinelle UTI e il verificarsi di eventi epidemici da microrganismi multi-resistenti,dovrebbero essere considerati per spiegare questo fenomeno complesso

J Hosp Infect. 2014; 86(4): 260-6

Only 28% of the total variation in antibiotic resistance among countries is attributable tovariation in antibiotic usage. … when the control of corruption indicator is included as anadditional variable, 63% of the total variation in antibiotic resistance is now explained by theregression. … poor governance and corruption contributes to levels of antibiotic resistanceand correlate better than antibiotic usage volumes with resistance rates. … addressingcorruption and improving governance will lead to a reduction in antibiotic resistance.