Use Case RISK PRINCIPE

Aus medizinischer Sicht sind nosokomiale, also die im Krankenhaus erworbenen Infektionen, eine der größten medizinischen Belastungen in Ländern mit hohem Einkommen. In Deutschland stehen diese Infektionen mit schätzungsweise 16.000 Todesfällen pro Jahr in Verbindung. Die Prävention dieser Infektionen ist eines der wichtigsten Themen der Patient:innensicherheit. Neben den negativen Folgen, die eine nosokomiale Infektion für einzelne Patient:innen hat, führen diese Infektionen auch zu höheren Ausgaben im Gesundheitswesen. Oftmals werden die Infektionen durch Antibiotikagabe therapiert, welches wiederum zur antimikrobiellen Resistenz beitragen kann - insbesondere, wenn deren Einsatz wenig zielgerichtet erfolgt.

Zur Eindämmung nosokomialer Infektionen ist daher ein multidisziplinärer Ansatz der Infektionsprävention erforderlich. Surveillance, die genaue Infektionsdokumentation und Überwachung, stellt dabei eine der Schlüsselkomponenten der Prävention in den einzelnen Krankenhäusern dar. Anhand der gewonnenen Informationen können Gesundheitspersonal und politische Entscheidungsträger:innen gefährdete Bereiche ermitteln und gezielt Interventionen einleiten.

Aktuelle Maßnahmen zur Erhebung und Prävention sind jedoch überaus ressourcenintensiv (Zeit, Personal), eher universell als individuell risikoadaptiert und meist nur auf bestimmte Stationen und Patient:innenpopulationen begrenzt. Daher ist es ein Erfordernis, die bestmögliche Kombination zu ermitteln: Verringerung des Infektionsrisikos sowie eine optimale Verteilung der Ressourcen.

RISK PRINCIPE kann die Qualität der Krankenversorgung verbessern, indem es dabei hilft, gezielt Risikobereiche und -patient:innen zu identifizieren, den Zeitaufwand der Surveillance zu reduzieren und die Reaktionsfähigkeit zu erhöhen.

Dies soll am Beispiel der im Krankenhaus auftretenden Bakteriämie (eng. „hospital onset bacteremia“, HOBs) erprobt werden. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen verschiedene Datenquellen evaluiert werden und so ein Risikoprofil erstellt werden, welches dann getestet wird.

Charité – Universitätsmedizin Berlin (CHAR)

Petra Gastmeier
Seven Johannes Sam Aghdassi
Michael Behnke
Fabian Prasser