Es wurde untersucht, ob 14 strukturelle Faktoren des Krankenhauses bzw. der Abteilung sowie Methoden der Erfassung von in Deutschland am KISS teilnehmenden operativen Abteilungen einen Einfluss auf die postoperative Wundinfektionsrate einzelner 10 spezifizierter Operationsarten (= Indikatoroperationen) haben. Die Studie wurde als multizentrische prospektive Kohortenstudie von Januar 1997 bis Dezember 2000 durchgeführt. Nach einem speziellen Auswahlverfahren wurden die Daten von 73 Krankenhäusern, 101 Abteilungen, 10 Indikatoroperationen und 68.650 Operationen einbezogen. Um postoperative Wundinfektionen nach den 10 verschiedenen gynäkologischen, orthopädischen und allgemeinchirurgischen Operationsarten zu identifizieren, wurden ausschließlich die CDC-Definitionen und um daraus stratifizierte Wundinfektionsraten zu berechnen, wurde der NNIS-Risikoindex angewendet. Die stratifizierten Wundinfektionsraten wurden in standardisierte Wundinfektionsraten (STWIR) umgewandelt. Mithilfe eines Fragebogens wurden vier strukturelle Faktoren der Studienkrankenhäuser (Art und Größe des Krankenhauses, Anzahl operativer Abteilungen, Anzahl operativer Abteilungen unter Surveillance) und 10 strukturelle Faktoren der Studienabteilungen bzw. Faktoren der Surveillancemethode in der Abteilung untersucht (Anzahl Operationsarten unter Surveillance, Verfügbarkeit von EDV, verantwortliche Person für Wundinfektionserfassung, Vorgehensweise und Häufigkeit der Wundinfektionserfassung, Abstimmung mit behandelnden Ärzten vor Festlegung Wundinfektion, Zeitaufwand für Surveillance pro Woche bzw. pro Operation, Verwendung von Leitlinien zur Prävention, Zielpersonen und Häufigkeit des Feedbacks der Wundinfektionsraten, durchschnittliche Anzahl Eingriffe einer Operationsart). Mittels Korrelation nach Spearman und multipler logistischer Regression wurden die STWIR in zweigeteilter Form mit diesen möglichen Einflussfaktoren korreliert. Von insgesamt 14 strukturellen und methodischen Faktoren der KISSKrankenhäuser und -Abteilungen ließen sich vier als statistisch signifikante unabhängige Einflussfaktoren (Signifikanzniveau p>0,05) für jeweils nur eine Operationsart identifizieren: 1\. Bei Appendektomien war das Risiko für hohe Wundinfektionsraten signifikant um das 1,8-fache erhöht, wenn die Anzahl operativer Abteilungen von einer bis vier auf fünf bis acht zunahm (Odds Ratio (OR): 1,77). 2\. Bei Hysterektomien bestand eine statistisch signifikante 0,09-fache bzw. rund 10% -ige (geringe) Chance für hohe Wundinfektionsraten, wenn Hygienefachkräfte die Erfassung vornahmen (OR: 0,091). 3\. Bei Hüftendoprothesen war die Erfassungsmethode Teilnahme an Verbandsvisiten mit einer annähernd signifikanten, rund 0,4 fachen (bzw. 40-prozentigen) Chance für hohe Wundinfektionsraten verbunden (OR: 0,355). 4\. Wurde bei Hüftendoprothesen die Surveillancezeit um eine Minute pro Eingriff erhöht, ergab sich eine rund 0,9-fache Chance für hohe Wundinfektionsraten (OR: 0,917). Der Ansatz in dieser Studie, zur gleichen Zeit den Einfluss von 14 strukturellen und methodischen Faktoren auf das Wundinfektionsrisiko von insgesamt 10 Indikatoroperationen getrennt zu untersuchen, ist komplex und erschwert die Interpretation.
It was investigated whether 14 structural factors of hospitals or departments as well as methods of recording in Germany at KISS participating surgical departments have an influence on surgical site infection (SSI)-rates in 10 types of specified surgery. The study was performed as a prospective multicenter cohort study between January 1997 and December 2000. After a selection procedure the data of 73 hospitals, 101 departments, 10 types of surgery and 68.650 operations were included. To identify the SSI following 10 types of gynecological/orthopedic/general surgery exclusive the definitions of CDC and to calculate stratified infection rates the NNIS risk index were applied. The stratified rates were converted in standardized infection rates (STWIR). Using a questionnaire four structural factors of participating hospitals (type/size of hospital, number of operative departments/operative departments under surveillance) and ten structural factors of departments and factors of the surveillance methods in the departements were determined (number of surgery under surveillance, availability of electronic data processing, responsible person for surveillance, procedure/frequency of wound infection recordings, agreement with physicians before determining SSI, expenditure of time for surveillance per week/per surgery, application guidelines to prevent SSI, target subjects/frequency of infection rate feedback, mean number of surgery per month). By spearman correlation and multiple logistic regression the binary STWIR were correlated with the determined factors. Four of 14 structural and methodological factors of KISS hospitals and departments could be identified as statistically significant independent factors (significance level p<0.05) for each one type of surgery: 1\. In appendectomies the risk for high SSI-rate was significantly increased by 1.8- fold when the number of surgical departments of one to four increased from five to eight (odds ratio (OR): 1.77). 2\. In hysterectomies was a statistically significant 0.09-fold and approximately 10% chance for high SSI- rates when health professionals carried out the acquisition (OR: 0.091). 3\. In hip prostheses the detection method “participating on wound dressing visits” was associated with a nearly significant, approximately 0.4 times (or 40 percent) chance for high SSI-rates (OR: 0.36). 4\. Was in the hip prostheses Surveillance time increased by one minute for each operation, there was an approximately 0.9-fold risk for high SSI-rates (OR: 0.92). The approach in this study to examine the influence of 14 structural and methodological factors on the risk of SSI in 10 types of surgery at the same time is complex and difficult to interpret.