Enfeksiyon kontrol önlemlerine ilişkin klinik karar destek sistemlerinin hazırlanması ve etkililiğin değerlendirilmesi

Amaç: Hastane enfeksiyon yayılma hızları, sağlıktaki en önemli kalite göstergelerinden biri olarak kabul edilmektedir. Enfeksiyon kontrol komitesi tarafından yürütülen çalışmalarda, laboratuvar, enfeksiyon kontrol ekibi ve hekim arasındaki iletişim çok önemlidir. Hastane enfeksiyonlarını önleme çalışmalarında, hastane bilişim ve iletişim teknolojilerinin kullanımı çok yenidir. Biz bu çalışmada; Yozgat şehir hastanesinde, bilgi yönetim sistemine entegre ettiğimiz, enfeksiyon kontrol önlemlerini içeren klinik karar destek sistemlerinin (KDS) hazırlanma süreci ve etkinliğini sunmayı amaçladık. Gereç ve Yöntem: Hastane bilgi yönetim sistemi (HBYS) yazılımına, belirlediğimiz tetikleyici faktörler kodlanarak, her bir tetikleyiciye özel uyarılar hazırladık. Daha önceden tarafımızca tanımlanarak, yazılım sistemine kodladığımız bir tetikleyici faktör devreye girdiğinde, HBYS sistemi üzerinden hasta ile ilişkili işlem yapan tüm sağlık çalışanlarına (kendi hekimi, konsültasyonda değerlendiren hekimi, hemşiresi, hastayı gören diyetisyen ve fizyoterapist gibi yardımcı sağlık personeli) belirlediğimiz uyarılar görünmektedir. Bulgular: Hastanemizde, enfeksiyon kontrol önlemlerine yönelik hazırladığımız KDS’ler kullanıma girdikten sonraki dönem ve kullanılmadan önceki dönem karşılaştırıldığında, herhangi bir kültüründe izolasyon uygulamayı gerektirecek bir mikroorganizma üreyen hastaya ulaşma süremiz ve izolasyona başlama süremiz belirgin olarak azalmıştır. Sonuç: Hazırladığımız KDS tasarımımızın, dünya çapında, sağlık politikalarının üst sıralarında yer alan hastane enfeksiyonlarını önleme çabalarına, olumlu bir katkı sağlayacağı düşüncesindeyiz. Bu alanda, farklı çalışmalar ve uygulamaların geliştirilmesi, günümüz hastane teknolojilerinin sağladığı imkânlar sayesinde, her alanda karar destek sistemlerinin, hasta ve çalışan güvenliğini arttıracak şekilde planlanarak yaygınlaştırılması gerekmektedir.

Preparation of clinical decision support systems related to ınfection control measures and evaluation of effectiveness

Aim: Spreading rate of hospital infections is one of the most important quality indicators of health. In studies conducted by the infection control committee, communication between the laboratory, the infection control team, and the physician is significant. In studies of preventing hospital infections, the use of hospital information and communication technologies is recent.  In this study, we aimed to provide the process and effectiveness of clinical decision support systems (DSS) in infection control measures integrated into the information management system in Yozgat City Hospital. Material and Method: In the hospital information management system (HIMS) software, we prepared special warnings for each trigger by coding the triggering factors. When a trigger factor that we encode into the software system is activated, all healthcare workers who are involved with the patient through the HIMS (patient’s doctor, consultant physician, nurse, and allied health personnel such as a dietician and physiotherapist) saw the warning signs. Results: When we compared the period before and after the use of DSSs for infection control preventions in our hospital, our time to reach the patient whose culture produces microorganism that requires isolation  and the time to begin isolation has decreased considerably.Conclusion: We believe that our DSS design will provide a positive contribution to efforts to prevent hospital infections that are prioritized in health policies around the world. In this area, decision support systems in order to increase patient and employee safety should be planned and disseminated through the development of different studies and applications with the facilities provided by today's hospital technologies.

___

  • 1- Yataklı Tedavi Kurumları Enfeksiyon Kontrol Yönetmeliğinde Değişiklik Yapılmasına Dair Yönetmelik. Resmi Gazete: 25 Haziran 2011-27975
  • 2- Bates DW, Cohen M, Leape LL, et al. Reducing the frequency of errors in medicine using information technology. J Am Med Inform Assoc. 2001;8:299–308.
  • 3- Teich JM, Wrinn MM. Clinical decision support systems come of age. MD Comput. 2000;17(1):43–6
  • 4- Ji-In Woo BS , Jung-Gi Yang BS, Young-Ho Lee PhD, Un-Gu Kang, PhD. Healthcare Decision Support System for Administration of Chronic Diseases. Healthc Inform Res. 2014 July;20(3):173-182.
  • 5- Marc-Oliver Wright MT,Ari Robicsek. Clinical decision support systems and infection prevention: To know is not enough. American Journal of Infection Control 43 (2015) 554-8
  • 6- Cresswell K, Majeed A, Bates DW, Sheikh A. Computerised decision support systems for healthcare professionals: an interpretive review. Inform Prim Care 2012;20:115-28.
  • 7- Evans RS, Wallace CJ, Lloyd JF, Taylor CW, Abouzelof RH, Sumner S, et al. Rapid identification of hospitalized patients at high risk for MRSA carriage. J Am Med Inform Assoc 2008;15:506-12