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Effects of a predictive preventive model for prevention of Clostridium difficile infection in patients in intensive care units - 31/03/16

Doi : 10.1016/j.ajic.2015.11.010 
Alba Cruz-Betancourt, MSN, RN, CCNS a, * , Christopher D. Cooper, MD b, Kathleen Sposato, MSN, RN, CIC, CPHQ b, Hermanda Milton, MSN/Ed, RN-IP b, Patricia Louzon, PharmD, BCPS c, Julie Pepe, PhD d, Ramy Girgis, PharmD, BCPS c, Seema V. Patel, PharmD, BCPS c, Dina Ibrahim, PharmD, BCPS c, Sandra Van Horn, MSN, RN, AGPCNP-C, CCRN a, Vincent Hsu, MD, MPH b
a Vascular-Thoracic Intensive Care Unit, Florida Hospital, Orlando, FL 
b Infection Prevention Department, Florida Hospital, Orlando, FL 
c Department of Pharmacy, Florida Hospital, Orlando, FL 
d Office of Research Administration, Florida Hospital, Orlando, FL 

*Address correspondence to Alba Cruz-Betancourt, MSN, RN, CCNS, 313 Magical Way, Kissimmee, FL 34744.(A. Cruz-Betancourt).313 Magical WayKissimmeeFL34744

Highlights

A predictive tool identifies patients at risk for Clostridium difficile infection (CDI).
Preventive measures reduce risk of hospital acquired (HA)-CDI.
An interdisciplinary bundle approach is described as a strategy for CDI prevention.
Use of a predictive tool and preventative bundle reduces HA-CDI infection.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Background

Health care-acquired Clostridium difficile infection (HACDI) is associated with adverse outcomes at both the organization and patient level. Factors that increase risk for development of HACDI have been identified. Objectives of this study were to develop a predictive screening tool to identify patients at risk for HACDI and implement a bundle of mitigation interventions.

Methods

A predictive screening tool was developed based on risk factors identified in the literature and validated by retrospective analysis of all HACDI cases occurring in critically ill patients during 2013. The tool was used to screen all patients admitted to an intensive care unit. Evidence-based interventions (bundle) were implemented for patients identified as being at high risk for HACDI. Effectiveness of the model was measured by reduction of HACDI rate during the intervention period compared with the preintervention period.

Results

During the 12-month intervention period 217 high-risk patients were identified as infected with Clostridium difficile. Sixty-two of these met exclusion criteria, resulting in a study population of 157 patients. During the preintervention phase, 10 cases of HACDI occurred (overall incidence rate, 14.7). During the 12-month study period, 2 cases of HACDI were identified (incidence rate, 3.12). The reduction was statistically significant.

Conclusion

A strategy for identifying patients at increased risk and implementation of multidisciplinary risk-mitigation strategies is effective in reducing incidence of HACDI.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Key Words : CDI, screening tool, HA-CDI, multidisciplinary


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 Conflicts of Interest: None to report.


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Vol 44 - N° 4

P. 421-424 - avril 2016 Retour au numéro
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