Healthcare-associated infections in the constituents of Ural and Siberian Federal Districts: results of monitoring their identification and registration in 2022 and in long-term dynamics

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Rationale. Monitoring of HAI (health care-associated infections) detection and registration of is one of the key components in the information subsystem of epidemiological surveillance for these infections. Despite a well-established HAI recording system in the Russian Federation as a whole, the constituents of the Ural and Siberian Federal Districts have different approaches to detection of these infections, which is confirmed by the final rating scores of their detection and registration.

Objective. We studied HAI detection and registration in the constituents of the Ural and Siberian Federal Districts for ranking and rating their systems of epidemiological HAI surveillance.

Materials and methods: The data of federal statistical monitoring forms No. 2 "Information on infectious and parasitic diseases" and No. 23-17 "Information on outbreaks of infectious diseases as well as from additional enquiry materials "Information on medical manipulations and cohorts treated" in 2018–2022 submitted by the Rospotrebnadzor offices of the respective Russian Federation constituents compared with the long-term and Russia’s nationwide averages. The quality of HAI registration in the healthcare institutions of the Ural and Siberian Federal Districts was rated using grouping by intensive incidence indicators, and the most significant groups of infections and risk cohorts were selected for analysis.

Results: The results of the HAI detection and registration by the most significant groups of infections and risk cohorts among the patients and healthcare workers were analyzed. The data on the group and outbreak HAI morbidity in the healthcare institutions are presented. The quality of HAI detection and registration in the constituents of the Ural and Siberian Federal Districts was rated, and the subjects were ranked with regard to the activity of their epidemiological surveillance system.

Conclusion: Active detection and registration of HAI cases over several years is typical for the healthcare institutions of Sverdlovsk and Chelyabinsk Oblasts as well as Yamalo-Nenets Autonomous District. Consistently low rating scores of the studied parameters are typical for the healthcare institutions of the Republics of Tyva, Altai and Krasnoyarsk Krai.

About the authors

Svetlana S. Smirnova

Federal Scientific Research Institute of Viral Infections “Virome”; Ural State Medical University

Email: smirnova_ss69@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9749-4611
SPIN-code: 3127-4296
https://www.facebook.com/profile.php?id=100006558874957

MD, Cand. Sci. (Med.), Associate Professor

Russian Federation, 23 Letnyaya street, 620030 Yekaterinburg; 3, st. Repina, 620028 Ekaterinburg

Ivan A. Egorov

Federal Scientific Research Institute of Viral Infections “Virome”

Email: egorov_ia@niivirom.ru
ORCID iD: 0000-0002-7153-2827
SPIN-code: 6465-0182

Junior Research Associate

Russian Federation, 23 Letnyaya street, 620030 Yekaterinburg

Yulia S. Stagilskaya

Federal Scientific Research Institute of Viral Infections “Virome”

Email: stagilskaya_ys@niivirom.ru
ORCID iD: 0009-0000-9261-5624
SPIN-code: 2923-4892

врач-эпидемиолог

Russian Federation, 23 Letnyaya street, 620030 Yekaterinburg

Nikolai N. Zhuikov

Federal Scientific Research Institute of Viral Infections “Virome”

Author for correspondence.
Email: zhuykov_nn@niivirom.ru
ORCID iD: 0000-0002-7018-7582
SPIN-code: 2218-5795
Russian Federation, 23 Letnyaya street, 620030 Yekaterinburg

References

  1. Popova AY, Ezhlova EB, Igonina EP, Melnikova AA, Frolova NV. Supervision over compliance with sanitary-epidemiological legislation in the provision of healthcare in order to ensure its quality and safety. Vestnik Roszdravnadzora. 2016;(1):74–80. (In Russ).
  2. Smirnova SS, Egorov IA, Golubkova AA. Purulent-septic infections in puerperas. Part 1. Рrevalence, risk factors, epidemiological surveillance (literature review). Journal of microbiology, epidemiology and immunobiology. 2022;99(1):109–125. (In Russ). doi: 10.36233/0372-9311-226
  3. Saleem Z, Godman B, Hassali MA, et al. Point prevalence surveys of health-care-associated infections: a systematic review. Pathog Glob Health. 2019;113(4):191–205. doi: 10.1080/20477724.2019.1632070
  4. Cassini A, Plachouras D, Eckmanns T, et al. Burden of Six Healthcare-Associated Infections on European Population Health: Estimating Incidence-Based Disability-Adjusted Life Years through a Population Prevalence-Based Modelling Study. PLoS Med. 2016;13(10):e1002150. doi: 10.1371/journal.pmed.1002150
  5. Schreiber PW, Sax H, Wolfensberger A, Clack L, Kuster SP; Swissnoso. The preventable proportion of healthcare-associated infections 2005–2016: Systematic review and meta-analysis. Infect Control Hosp Epidemiol. 2018;39(11):1277–1295. doi: 10.1017/ice.2018.183
  6. Costa AL, Privitera GP, Tulli G, Toccafondi G. Infection Prevention and Control. In: Textbook of Patient Safety and Clinical Risk Management. Cham: Springer; 2020. P:99–116.
  7. Huang HP, Chen B, Wang HY, He M. The efficacy of daily chlorhexidine bathing for preventing healthcare-associated infections in adult intensive care units. Korean J Intern Med. 2016;31(6): 1159–1170. doi: 10.3904/kjim.2015.240
  8. Smirnova SS, Vyatkina LG, Egorov IA, Zhuykov NN. Analiz vyyavleniya i registratsii infektsii, svyazannykh s okazaniem meditsinskoi pomoshchi v Ural’skom i Sibirskom federal’nykh okrugakh v 2020 godu: informatsionnyi byulleten. Yekaterinburg: YUNIKA, 2021. (In Russ).
  9. Platonova TA, Golubkova AA, Tutelyan AV, Smirnova SS. The incidence of COVID-19 medical workers. The issues of biosafety and occupational risk factors. Epidemiology and vaccinal prevention. 2021;20(2):4–11. (In Russ). doi: 10.31631/2073-3046-2021-20-2-4-11
  10. Smallwood N, Harrex W, Rees M, Willis K, Bennett CM. COVID-19 infection and the broader impacts of the pandemic on healthcare workers. Respirology. 2022;27(6):411–426. doi: 10.1111/resp.14208
  11. Smirnova SS, Egorov IA, Zhuikov NN, et al. Risks of becoming infected with SARS-COV-2 for medical personnel in a large industrial city during the pandemic: comparative assessment. Health Risk Analysis. 2022;(2):139–150. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Structure of healthcare-associated infections detection sites for patients of healthcare institutions in the constituents of Ural and Siberian Federal Districts, in 2022.

Download (688KB)
3. Fig. 2. Incidence of nosocomial COVID-19 in patients of healthcare institutions in the constituents of Ural and Siberian Federal Districts, in 2022.

Download (815KB)
4. Fig. 3. Incidence of COVID-19 among the healthcare personnel in the constituents of the Ural and Siberian Federal Districts.

Download (822KB)
5. Fig. 4. Structure of localized forms of neonatal purulent-septic infections in healthcare institutions of the Russian Federation, Ural and Siberian Federal Districts, in 2022.

Download (773KB)

Copyright (c) 2023 Eco-vector


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».