介绍
艰难梭菌感染给医疗机构带来了负担，每年导致多达 30 万例医疗相关感染 (HAI)。 参考 Guh、Mu 和 Winston1 先前的研究已确定医院内患者之间的传播；然而，基于全基因组测序的研究在准确识别传播事件方面对传统流行病学方法提出了挑战。在基于人群的研究中，通过识别遗传相关的分离株，然后描述流行病学联系来确定艰难梭菌的推定来源，近一半的患者感染没有明显的来源。 参考艾尔、库勒和威尔逊2 设施之间可以发生传输 参考 Brown、McGeer 和 Schwartz3 ,参考 Awali、Kandipalli 和 Pervaiz4 在社区环境中， 参考 Durovic、Widmer 和 Tschudin-Sutter5 这可能会导致 HAI 的错误归因。在设施层面上，基因组方法已经证明，流行病学方法推定的传播常常是错误的，并且高估了医院内传播的可能性。 参考文献 García-Fernández、Frentrup 和 Steglich6 –参考 Meijer、Harel 和 Ben-Ami8 因此，诊断地点可能与采集发生地点相关性不充分。

此外，潜伏期存在不确定性，潜伏期可能比使用 HAI 监测方法假设的要长。 参考文献 Czepiel、Dróżdż 和 Pituch9 ,参考文献 Freedberg、Salmasian、Cohen、Abrams 和 Larson10 使用抗生素会增加艰难梭菌感染的风险。 参考约翰逊和格尔丁11、参考 McCusker、Harris、Perencevich 和 Roghmann12 如果存在，这种“触发因素”可能会在感染前几天发生。 参考 Hensgens、Goorhuis、Dekkers 和 Kuijper13、参考 Brown、Fisman、Moineddin 和 Daneman14 医院使用国家医疗保健安全网络 (NHSN) 指南来定义艰难梭菌HAI。在住院第 3 天或之后收集的艰难梭菌样本被视为 HAI，而第 1 天和第 2 天收集的样本则在入院时存在。15该定义可能无法准确反映引起症状感染发生的生物体或抗生素的获得触发点。

与其他 HAI 不同，艰难梭菌事件为零或接近零的目标被视为无法实现。16目前的预防措施（例如接触预防措施和洗手）是必要的，但可能不足以防止这种传播。 参考杜伯克17 抗菌药物管理也被用来减少患者在设施内住院期间与医疗保健相关的艰难梭菌。 参考文献 Wenzler、Mulugeta 和 Danziger18 针对 HAI艰难梭菌的综合努力使艰难梭菌减少了 82.3%。 参考 Barker、Alagoz 和 Safdar19 将传播或抗生素暴露不会导致艰难梭菌HAI 的医疗保健场所作为目标，可能是 HAI 减少不完全的原因。更准确地识别哪些护理地点与传播或抗生素暴露相关可能会改善艰难梭菌的预防工作。

改善艰难梭菌传播事件和抗生素触发因素的归因将允许更高效和有效地利用资源来预防与艰难梭菌相关的危害。对社区中所有分离株的基因组分析将提供此信息，但目前大多数设施都无法提供昂贵的资源。在低成本高通量基因组分析广泛应用之前，一种廉价且易于使用的艰难梭菌归因方法可能是有效的。我们设计了一种新颖的艰难梭菌归因措施，可以指导艰难梭菌削减力度更加准确。这项质量改进计划研究的目的是描述估计医疗保健相关艰难梭菌结肠炎因果源位置的新指标，并作为该指标效用的初步评估，将新指标归因于的归因与美国现行的监控标准。

方法
学习环境
设施 A 和设施 B 是位于宾夕法尼亚州匹兹堡的 UPMC 医疗系统的急症护理医院。A设施是专门从事实体器官移植的一级区域资源创伤中心，拥有695张床位，其中134张重症监护室（ICU）床位。B设施是一家肿瘤专科三级医院，拥有520张床位，其中66张ICU床位。

该项目经过了正式的伦理审查，并被 UPMC 质量改进审查委员会批准为质量改进研究。方法和结果按照加强流行病学观察研究报告 (STROBE) 声明（补充材料1）进行报告。

研究机构已制定了针对艰难梭菌的电子健康记录决策支持的订购指南：仅当患者在 24 小时内出现 ≥3 次不成形大便（且非泻药、管饲、肠道准备或灌肠所致）时，才建议进行检测，并且以下情况之一：过去 60 天内接触过抗生素、发烧​​ >38°C、腹部压痛/痉挛/腹胀、大便不成形 24 小时内白细胞计数 >10,000 个白细胞/mm 3 、近期化疗/免疫抑制、或艰难梭菌感染史。实验室拒绝不符合容器形状的粪便。

艰难梭菌检测呈阳性的患者（无论结果是否代表定植或感染）均需采取接触预防措施（长袍和手套）。使用肥皂和水进行手部卫生。使用次氯酸盐产品进行环境清洁。这些预防措施适用于首次入院期间，无论症状是否缓解，并且可以在长时间入院期间停止，或在随后入院时根据具体情况重新采取。

UPMC 设施使用两步测试方法执行艰难梭菌测试。 参考 McDonald、Gerding 和 Johnson20 首先，进行酶免疫分析 (EIA)，检测谷氨酸脱氢酶 (GDH) 和艰难梭菌毒素。如果结果不一致（检测到 GDH，未检测到毒素），则进行聚合酶链式反应 (PCR) 来检测产生毒素的基因。PCR 阴性等同于阴性结果，阳性结果提示临床相关性以确定艰难梭菌定植与感染。对于 NHSN 报告目的，检测到一致的 GDH 和检测到毒素的结果，以及检测到不一致的 GDH 和未检测到毒素的结果且 PCR 呈阳性，均被解释为阳性。艰难梭菌HAI 是使用 NHSN 指南定义的。15名患者检测结果呈阳性 在住院第 1 天或第 2 天收集的样本中的艰难梭菌被标记为入院时存在，而在住院第 2 天后收集的样本则报告为 HAI。归因单位定义为样本采集前一天患者最早所在的位置。15在规划预防干预措施时，这种“传统”归因通常被解释为感染源位置。

数据来源和结果
传统归因指标是使用 NHSN 定义的艰难梭菌HAI 和 2019 年 7 月至 2021 年 12 月期间的病房位置生成的。每个病房的每月 HAI 计数除以该月设施中的病例总数（框1）。该指标代表每个单位对该设施当月艰难梭菌HAI 病例的责任。

新的归因指标是使用 2019 年 7 月至 2021 年 12 月获得的所有 NHSN 报告的阳性艰难梭菌测试生成的，包括 NHSN 定义的入院时存在的感染和 HAI。15 进行图表审查以确定每名检测呈阳性的患者在阳性样本采集前 14 天和当天的位置。地点来自医院电子健康记录和感染预防监测软件，除了住院病房外，还包括入院前门诊护理和熟练护理机构的护理。在这15天的每一天内，一天中的多个地点被平均分配给各个地点。例如，同一天从家中到急诊室就诊的患者将有 0.5 天归属于家庭，0.5 天归属于急诊科。地点被分为非设施归属类别（社区、其他组织急症护理设施、组织内急症护理设施、和非急性护理）和设施属性（ICU 和非 ICU 病房类型）。每个位置或位置类别的每月归因天数除以索引测试设施的总归因天数（案例数乘以 15 天）以创建归因指标（框1）。

数据可视化
为每种归因方法创建了热图，以可视化单位月归因百分比。热图是指导感染预防干预措施（作为质量改进工作的一部分）的主要工具。热图绘制了单位与月份的关系图，每个单元格的颜色强度对应于该月设施内该单位的责任比例（图 1）。

统计方法
为了评估传统方法和新颖方法之间的一致性，计算了每个数据点的相关系数，代表每个单位每月的传统归因百分比和新颖归因百分比。这些分析按设施分层，仅限于 NHSN 定义的地点。由于该分析的目的并不是证明新的归因测量是“正确的”，只是为了观察它对艰难梭菌疾病的归因有多大的改变，因此我们假设相关系数既不会很强也不会很弱，因此进行了没有显着性的统计检验。 参考穆卡卡21 作为一项敏感性分析，归因指标是使用按季度而不是按月汇总的归因天数重新计算的。

我们还计算了每个单位的艰难梭菌归因百分比（NHSN 定义的归因减去新颖的归因测量）的每月差异。这些被可视化以描述归因百分比差异的分布。我们假设，由于新的归因指标会将艰难梭菌归因“重新分配”到非 NHSN 定义的位置（包括入院前的护理地点），因此与传统指标相比，使用新指标的单位将始终具有较低的归因。

结果
在 30 个月的研究期间，有 727 例 NHSN 裁定的艰难梭菌HAI，其中 450 例 (61.9%) 发生在设施 A，277 例 (38.1%) 发生在设施 B（表 1）。有 409 例艰难梭菌诊断为非 HAI（204 例 [49.9%] 设施 A，205 例 [50.1%] 设施 B）；因此，共有 1136 例艰难梭菌诊断被归因于 HAI 和非 HAI，用于计算新归因。

该新指标总共归因于 17034.1 天的艰难梭菌风险，其中 9,791.4 天归因于院前来源，7,242.7 天归因于设施 A 和设施 B 位置（表 2）。

设施 A 有 35 个 NHSN 定义的病房（27 个非 ICU、8 个 ICU），经过 30 个月的随访，产生了 1050 个单位月归因百分比数据点（810 个非 ICU、240 个 ICU）。在设施 B 中，21 个病房（16 个非 ICU、5 个 ICU）产生了 630 个数据点（480 个非 ICU、150 个 ICU）（图 2）。非 ICU 病房的相关系数为 0.79（95% CI，0.76-0.82）和 0.74（95% CI，0.70-0.78），ICU 病房的相关系数为 0.70（95% CI，0.63-0.76）和 0.69（95% CI） CI，0.60-0.77）分别在设施 A 和 B 处。

敏感性分析按季度而不是按月汇总归因百分比度量。观察到的设施 A 的单位季度归因百分比数据点数量为 350 个（270 个非 ICU，80 个 ICU），设施 B 为 210 个（160 个非 ICU，50 个 ICU）（图 3  ）。非 ICU 病房的相关系数为 0.85（95% CI，0.82-0.88）和 0.81（95% CI，0.77-0.84），ICU 病房的相关系数为 0.73（95% CI，0.60-0.82）和 0.69（95% CI） CI. 0.51–0.81）分别在设施 A 和 B 处。

对于所有四个分层（ICU/非 ICU、设施 A/B），每月百分比归因的差异分布显示，使用 NHSN 测量的归因高于新归因指标：38% (3/8) 的 ICU 单位和 15%设施 A 中 % (4/27) 的非 ICU 病房，以及设施 B 中 20% (1/5) 的 ICU 病房和 25% (4/16) 的非 ICU 病房的中位数差异 >0（图 4 ). 其余单位的中位数差异为 0；没有单位的中位数差异<0。

在设施 A 和 B 的事后分析中，排除两个指标的零归因观测值，设施 A 的 60.2% 的观测值和设施 B 的 53.3% 的观测值在新颖指标和传统指标中均 >0。在其余的观测值中，根据新指标，分别有 0.3% 和 1.7% 的观察结果为零归因，而根据传统指标，则有 >0 归因。根据传统指标，设施 A 中 39.5% 的观察结果和设施 B 中 45.0% 的观察结果具有零归因，而使用新指标则具有 >0 归因。

讨论
在这项质量改进研究中，对两个急症护理机构中 727 例 HAI 和 409 例非 HAI艰难梭菌感染的来源进行了设计和初步评估，我们发现两种方法之间的相关性有所不同，并且归因转移到了非 HAI 来源。急性护理环境，包括按设施和单位时间分层。通过证明与传统指标的差异，这种新颖的指标有可能更准确地归因艰难梭菌疾病的可预防风险，包括获得和抗生素暴露。后续研究需要验证归因的准确性，如果得到验证，新的指标有可能减少艰难梭菌的负担通过更有效地引导资源来预防疾病的传播和发展，从而预防疾病。

非设施归因、艰难梭菌入院前来源在使用这种新颖工具时很常见。我们对 15 天窗口的估计表明，在设施 A 和 B 中，分别有 54.2% 和 61.9% 的归因天数位于指数测试设施之外。增加这个时间跨度的价值在于考虑对艰难梭菌感染起作用的其他因素。艰难梭菌感染的责任从研究设施转移到长期护理设施等地点或社区（例如患者的住所）。这些来源的分布在权威的全基因组测序数据证明的研究中大致可比。其中一项研究发现 45% 的艰难梭菌病例在基因上彼此不同， 参考艾尔、库勒和威尔逊2 ，而另一个则发现 81%。 参考文献 García-Fernández、Frentrup 和 Steglich6 在其中一个研究设施中，完成了艰难梭菌样本的全基因组测序。只有 15% 的 HAI 样本被确定为与遗传相关。 参考文献 Sundermann、Chen 和 Kumar7 尽管全基因组测序将提供更结论性的归因，但它需要对社区中的所有艰难梭菌分离株进行测序，并且仍然需要在病例之间建立流行病学联系。经过验证，在全基因组测序广泛应用之前，归因指标可能会很有用。

NSHN 定义的归因倾向于人们采取预防措施，例如手部卫生、使用个人防护装备和清洁，作为阻止艰难梭菌传播的主要干预措施。模型发现入院时清洁和筛查艰难梭菌可以更有效地预防传播， 参考 Barker、Alagoz 和 Safdar19 但手部卫生和个人防护装备的遵守率仍然很低。 参考伊拉斯谟、达哈和布鲁格22、参考 Ngam、Hundt、Carayon 和 Safdar23 该指标可以让感染预防专家更有效地将干预措施集中在设施内，甚至可能在急症护理设施外。抗生素管理是一个重要因素，在使用该指标后可以重新关注。在我们的事后分析中，在设施 A 和 B 中，分别有 39.5% 和 45.0% 使用传统指标的归因为零，使用新颖指标的归因大于 0。通常情况下，这些单位不会对这些感染负责。最受审查以增加或调整工作方向的单位类型是非 ICU 单位；重新调整艰难梭菌减少努力对由此确定的单位的 HAI 率的“现实世界”影响将是对该算法的实质性验证测试。

我们的局限性之一是 15 天的归因持续时间，用于估计最有可能的获得（传播）和/或抗生素暴露期间，从而导致艰难梭菌临床疾病，从而导致检测。鉴于之前的潜伏期报告和之前的抗生素使用情况，这一估计是合理的近似值 参考文献 Freedberg、Salmasian、Cohen、Abrams 和 Larson10 ,参考 Hensgens、Goorhuis、Dekkers 和 Kuijper13、参考 Brown、Fisman、Moineddin 和 Daneman14、参考 Meltzer、Smollan 和 Huppert24 –参考库里、赫克和奥哈根26 ，但并不是对每个患者的精确估计。该研究仅涉及两个数量相对较少的医疗中心。该指标需要在其他设施、更大规模的研究中进行额外验证，并使用遗传相关性测试。

在这项研究中，我们描述了一种新颖的艰难梭菌归因指标，该指标使用诊断前 14 天和样本采集当天，对最有可能存在传播风险和导致艰难梭菌感染的抗生素暴露的护理地点提供可能更精确的估计。艰难梭菌病。如果得到验证，这可能被证明是一种经济有效的方法，可以在医疗保健和社区环境中最有效地部署艰难梭菌减少干预措施。