Infeksjonskontroll.no

Metode

Metodene for datainnsamling, analyse, og rapportering og for vedlikehold av systemet må være enkle. Definisjonene må være enkle å forstå og bruke.

Dokumentansvarlig:

Smittevernlege Egil Lingaas

Generelt om metoder for infeksjonsovervåking

For at et system for infeksjonsovervåking skal fungere optimalt må det tilfredsstille en rekke krav:

Enkelhet

Metodene for datainnsamling, analyse, og rapportering og for vedlikehold av systemet må være enkle. Definisjonene må være enkle å forstå og bruke.

Fleksibilitet

Systemet må være i stand til å kunne håndtere nye problemer, ny teknologi og nye kasusdefinisjoenr. Fleksibilitet og enkelthet henger ofte sammen. Systemet må også kunne integreres med og kommunisere med andre systemer.

Høy datakvalitet

Datakvaliteten må være høy. De innsamlede data må være både komplette og valide. Dette forutsetter at personellet som er ansvarlig for datainnsamlingen har nødvendig opplæring. Feil ved innlegging av data kan unngås ved direkte import av data fra andre databaser i sykehuset, for eksempel pasientadministrative data og laboratoriedata. Dette er også tidsbesparende. Bruk av elektroniske kontroller og varsling av feil ved innregistrering av data forebygger også feil.

Akseptabel arbeidsmengde

Systemet må ikke være for arbeidskrevende og må kunne tilpasses varierende ressurser. Hvis kravene til datainnsamling blir for omfattende, vil det kunne medføre ufullstendige data og lav validitet. 

Høy sensitivitet og spesifisitet

Systemet må være i stand til å fange opp en høy andel av infeksjonene (sensitivitet) og ha en lav hyppighet av falske positive (spesifisitet). Dette gir data med høy intern validitet og minimerer bias på grunn av feilklassifisering. Validering av systemer for overvåking av sykehusinfeksjoner for å måle sensitivitet og spesifisitet er dessverre arbeidskrevende og gjennomføres sjelden.

Kort responstid

Det er av spesiell betydning at databehandling og rapportering av resultater skjer så raskt som mulig og at systemet til enhver tid kan være oppdatert. Dette er viktig for "compliance".

Høy ekstern validitet

Resultatene bør kunne generaliseres til lignende populasjoner.

Høy reliabilitet

Systemet må være i stand til å samle, håndtere og analysere overvåkningsdata på en konsistent måte uten feil.