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Einleitung: Ein Ausbruch ist definiert als ein gehäuftes Auftreten von nosokomialen Infektionserregern zwischen denen ein epidemiologischer Zusammenhang besteht. Das frühzeitige Entdecken von Ausbrüchen ist Voraussetzung um zeitnah Interventionen durchzuführen und so die Reichweite des Ausbruchs zu beschränken. Es existieren verschiedene statistische Methoden um Ausbrüche auf der Basis von mikrobiologischen Nachweisen zu detektieren. Das Ziel der Analyse/Untersuchung war, 3 verschiedene Methoden anzuwenden um Ausbrüche zu entdecken und diese zu vergleichen.

Methode: Es wurde die mikrobiologische Datenbank eines Universitätsklinikums ausgewertet. Hierbei wurden die Häufigkeiten von 6 verschiedenen Infektionserregern im zeitlichen Verlauf untersucht. Angewendet wurden 3 verschiedene statistische Algorithmen um Erregerhäufungen zu detektieren. Die entdeckten Ausbrüche wurden außerdem anhand 3 bekannter Ausbrüche validiert.

Methode 1: Zum einen wurden Konfidenzintervalle aus historischen Daten berechnet. Die Wahl des Konfidenzintervalls wurde nach täglichem Mittelwert der Erreger getroffen. Für häufig vorkommende Erreger ein Normalverteilungsintervall, für seltenere Erreger eine Poissonkonfindenzintervall, wobei eine möglicher overdispersion beachtet wurde und für sehr seltene Erreger ein score-prediction Intervall [1].

Methode 2: Als zweite Methode wurde die Methode der kumulierten Summen (CUSUMs) umgesetzt, eine Methode aus der statistischen Prozesskontrolle. Auch hier wurden wieder 2 Methoden umgesetzt, zum einen eine für häufige Erreger (setzt Normalverteilung voraus) und eine für seltenere Erreger (es wird eine negative Binomialverteilung unterstellt) [2]

Methode 3: Zuletzt wurde der Farrington-Algorithmus implementiert. Dabei wird ein Regressionsmodell angepasst, dass adjustiert ist für overdispersion, Saison und einen zeitlichen Trend [3].

Ergebnisse: Die bekannten 3 Ausbrüche wurden von allen Algorithmen gefunden.

Der erste bekannte Ausbruch mit Vancomycin-resisten Enterokokken wurde von Methode 1 (Konfidenzintervall) zum selben Zeitpunkt gefunden, wie mit konventionellen Methoden. Mit der Methodex ( CUSUMs) wurde der Ausbruch zeitiger entdeckt.

Der zweite bekannte Ausbruch mit multiresistentem Acinobacter baumanii begann am 10.14.2014 und wurde von allen drei Methoden zur selben Zeit entdeckt.

Der dritte bekannte Ausbruch mit Carbapenem-resistenten Klebsiellie pneumoniae begann am 02.10.2013. Alle drei Methoden entdeckten diesen Ausbruch bereits im April, zu einem Zeitpunkt zu dem dieser Ausbruch auf Station/im KRH noch nicht bekannt war.

Diskussion: Alle bekannten Ausbrüche wurden zeitnah oder vor dem tatsächlichen Bekanntwerden auf der Station (zeitiger als von den Ärzten bemerkt) von den Algorithmen entdeckt. Zukünftig soll die Auswahl des Algorithmus automatisch getroffen werden und zwar so, dass Fehlalarme minimiert werden und trotzdem alle Ausbrüche entdeckt werden.