为可操作的基准测试绘制抗微生物耐药性和医疗保健相关感染指标:在数据驱动时代的跨网络概述

科学领域:

• 公共卫生 公共卫生
• 传染病流行病学 传染病流行病学
• 医疗保健服务研究 医疗服务研究

背景情况:

• 抗菌素耐药性 (AMR) 和与医疗保健相关的感染 (HAI) 对医院质量和患者安全构成重大威胁.
• 使用指标进行有效监测对于预防至关重要,但目前监测网络和指标的格局复杂,缺乏清晰度.
• 案例定义的变化和数据的复杂性阻碍了直接比较和有效的基准分析.

研究的目的:

• 为各个网络层面的AMR和HAI监测中使用的各种指标提供全面的概述.
• 确定当前监测实践中的挑战,包括案例定义和数据采集的变化.
• 探索新兴技术的潜力,如健康数据仓库和人工智能,以改进医疗监测指标.

主要方法:

• 对AMR和HAI现有的监测网络和指标进行全面审查.
• 分析与案例定义变化和数据标准化相关的挑战.
• 探索健康数据仓库和人工智能在指标开发中的作用.

主要成果:

• 在AMR和HAI监测中使用了各种各样的指标,导致了混乱和经常令人困惑的景观.
• 网络间不一致的案例定义使监控数据的直接比较变得复杂.
• 标准化感染率虽然有助于调整混因素,但在数据采集方面面临挑战.
• 基准测试提供了洞察力,但需要针对性干预的全面反.

结论:

• 目前用于监测AMR和HAI的系统是分散的,需要对指标有更清晰的理解和标准化.
• 健康数据仓库和人工智能为开发更精细,更有效的监测指标提供了有希望的途径.
• 未来的努力应集中在标准化定义和利用先进的数据分析,以提高医疗保健的质量和安全.