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# 健康科学# 疫学

新しい研究が介護施設での感染を追跡することを目的にしてるよ。

研究は、介護施設での感染監視と予防の改善を目指している。

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介護施設での感染追跡介護施設での感染追跡を目指している。新しい研究は感染症を監視して予防すること
目次

インフルエンザやCOVID-19みたいな感染症は、既に弱ってる入居者が多い介護施設で深刻な健康問題を引き起こすことがあるんだ。こういう病気が広がると、介護施設を訪問者から閉めるっていう一般的な対応が、家族や友達から孤立させることで入居者にとって逆効果になる可能性がある。この状況に対処するためには、介護施設で感染がどれくらい起こっているのか、そしてそれがどのように施設によって異なるのかを把握することが大事なんだ。でも、今のところこの情報を効果的に集めるシステムはないんだ。

過去の努力

COVID-19パンデミックの間、研究者たちと政府が協力してVIVALDIという研究を行った。このプロジェクトは、介護施設内の入居者とスタッフのCOVID-19感染を監視してた。VIVALDIから得られた教訓は、インフルエンザや胃腸ウイルスみたいな一般的な感染症が入居者に与える影響を減らす新しい取り組みのためのしっかりした基盤を提供するんだ。目標は、イングランドで500から1,500の介護施設のネットワークを作ることなんだ。

データ収集アプローチ

新しい研究では、参加する介護施設の入居者からNHS番号みたいな限られたデータを集める予定なんだ。この情報は、既にNHSに安全に保管されているデータセットとリンクされる。重要なのは、個々の入居者を特定しないようにし、プライバシーを損なわずに感染防止の方法を見つけることに焦点を当てるためにデータが匿名化されること。UCLの研究チームは、データが安全に保存されるようにするよ。

この方法が有効で、入居者がデータを共有することに同意すれば、介護施設での感染の継続的な追跡につながるかもしれない。

協力と監視

この研究の設計には、介護提供者、介護経験のあるスタッフ、政策立案者、入居者、その家族、学者など、さまざまな人の意見が含まれている。この協力は研究自体の間も続いて、親族や入居者、介護スタッフが研究とその結果を監視することになる。

イングランドには約380,000人の人が介護施設に住んでいて、その多くは85歳以上で認知症を抱えているんだ。パンデミックは、これらの入居者が感染から深刻な健康問題に弱いことを浮き彫りにした。また、治療に抵抗性のある様々な感染症が広がって、介護施設の閉鎖や不必要な病院訪問を引き起こす可能性がある。これらの感染症の多くは、効果的な対策や新しい研究で予防できるかもしれない。

データ収集の課題

感染の影響を減らす努力は、何度も課題に直面してきた。これには、しっかりした研究やデータシステムの欠如、断片的な介護サービス、ヘルスケアと社会サービスの調整の難しさが含まれる。研究の焦点はしばしば病院に向けられ、介護施設の入居者の具体的なニーズを理解するギャップが残っていたんだ。

パンデミックの前から、介護施設からのより良いデータが必要だと認識されていたが、介護の質と結果を評価するための取り組みがあった。国立健康研究所が資金を提供した研究がこのギャップに対処しようとしたが、進展は遅かった。パンデミックによる緊急性は新たな取り組みを生み出し、VIVALDI研究などが介護施設の入居者とスタッフに関する重要なデータを集めた。

データインフラの重要性

介護施設における感染に関する将来の研究が効果的であるためには、入居者の感染の程度と結果を定量化することが重要なんだ。介護施設ではこのデータを手動で集めることはできないから、最善の方法はNHSや公衆衛生システムを通じて集められた情報にアクセスすることなんだ。でも、これらのデータセットで個人を特定するのは難しいことがわかっている。

VIVALDI研究では、COVID-19のテストを利用して介護施設の入居者の信頼できる名簿を作成したが、定期的なテストが停止した今、この方法はもはや実行可能ではない。一部の研究では住所照合を使って入居者を特定しようとしたが、介護施設の高い入居者の入れ替わりを考慮すると、このアプローチには限界がある。

新しい研究の目標

現在の研究は、イギリスの健康安全庁と提携して、介護施設内の感染と抗菌薬抵抗性のバイ菌を測定し、研究用のデータベースを作成することを目指している。目標は、イングランドの15,000から30,000の入居者のデータを含めることだ。これは、Digital Social Care Records(DSCR)を使用する参加介護施設からのデータを他のデータセットとリンクさせて、感染と健康結果をよりよく理解するために行われる。

介護施設は感染の影響を減らすことに強い関心を示していて、この研究の必要性を確認している。この研究は包摂的で、すべての入居者が参加するチャンスがあることで、結果が介護施設の全ての人に関連するものになるようにする。

研究デザインの概要

この研究は、イングランドで高齢者向けの看護または住宅介護を提供している登録済みの介護施設を対象とする。データ収集にオプトアウトしない入居者が含まれる。主に高齢者のための介護施設の若い入居者も対象になる。

主な目的は、高齢者の間で感染と抗菌薬抵抗性のバイ菌に関する研究を支持する介護施設のネットワークを設立することなんだ。二次的な目標には、利害関係者との効果的な関与、必要な数の介護施設のリクルート、およびデータ共有の安全なプロセスの確立が含まれる。

データ収集プロセス

データ収集を管理しやすくするために、電子記録を使用する介護施設だけがこの研究に含まれる。データはDSCRを使用して抽出され、介護スタッフによって手動で集められるわけではない。これにより、記録が正確で最新のまま保たれる。

DSCRからの毎日のデータフィードが、データ共有をオプトアウトした入居者を除いて、入居者に関する最新の情報を提供する。介護施設がますます電子システムに移行するにつれて、研究を行うことが容易になるだろう。

安全性とプライバシーの確保

入居者を保護するために、研究チームはデータプライバシーとセキュリティのための厳格な措置を実施する。個人を特定できる情報は削除され、データはデータ保護に訓練を受けた承認された研究者だけがアクセスできるようになる。

入居者は、介護スタッフと話すか、書面でリクエストを提出することで、データ共有をオプトアウトする方法がいくつかある。これにより、個人のプライバシーや好みが尊重されることになる。

監視と利害関係者の関与

プロジェクト運営委員会が研究を監視し、入居者とその家族を代表するグループが、研究全体を通じて彼らの意見が考慮されるようにサポートする。こうした協力的なアプローチは、介護施設と研究者の信頼を築くことを目指している。

データアクセス委員会が研究データベースの使用を管理し、データを使って研究を行いたいという提案をレビューする。

相談グループには、介護セクターの代表、入居者、擁護団体が含まれ、研究プロセスで全ての声が聞かれるようにする。

データ分析と将来の研究

この研究は、介護施設における感染に関する将来の研究のためのしっかりした基盤を作ることを目指している。結果は介護施設の多様性から全ての介護施設を代表するものではないかもしれないが、確立されたネットワークは貴重な洞察を提供できる。

研究が進行するにつれて、発見は感染を減らし、ケアを改善するためのより良い実践を知らせるのに役立つ。データベースを使ってプロジェクトを行う研究者は、進める前に特定の分析計画を策定することが求められる。

発表の結果

研究の結果は、さまざまなチャネルを通じて介護コミュニティや一般の人々と共有される。これには、学術論文、会議でのプレゼンテーション、入居者やその家族がアクセスできる簡単な報告書が含まれる。

優先事項は、結果をわかりやすい形で共有して、影響を受ける人々に意味のある情報を提供することになる。

結論

この研究はパンデミック中に学んだ教訓を基にしていて、介護施設における効果的なデータと研究フレームワークの緊急の必要性に対処している。強力なデータ収集の実践を確立することで、感染や抗菌薬抵抗性のバイ菌についての理解を深め、最終的には介護施設の入居者に利益をもたらすことを目指している。もし成功すれば、このアプローチは高齢者が直面する他の健康問題に関するさらなる研究に拡大することができるかもしれない。

オリジナルソース

タイトル: Protocol for VIVALDI Social Care: Pilot Study to reduce Infections, Outbreaks and Antimicrobial Resistance in Care Homes for Older Adults

概要: Care home residents are vulnerable to severe outcomes from infections such as COVID-19 and influenza. However, measures to control outbreaks, such as care home closures to visitors and new admissions, have a detrimental impact on their quality of life. Many infections and outbreaks could be prevented but the first step is to measure them reliably. This is challenging in care homes due to the lack of data and research infrastructure. During the pandemic, the VIVALDI study measured COVID-19 infections in residents and staff by partnering with care providers and using routinely collected data. This study aims to establish sentinel surveillance and a research database to enable observational and future interventional studies in care homes. The project has been co-produced with care providers, staff, residents, relatives, and researchers. The study (October 2023 to March 2025) will explore the feasibility of establishing a network of 500-1500 care homes for older adults in England that is underpinned by a linked data platform. No data will be collected from staff. The cohort will be created by regularly extracting resident identifiers from Digital Social Care Records (DSCR), followed by pseudonymisation and linkage to routinely collected datasets. Following extensive consultation, we decided not to seek informed consent from residents for data collection, but they can opt out of the study. Our goal is to be inclusive, and it is challenging to give every resident the opportunity to opt in due to cognitive impairment and the requirement for consultees. The project, and all requests to use the data will be overseen by relatives, residents, staff, and care providers. The study has been provisionally approved by the Health Research Authority Confidentiality Advisory Group and the South-West Frenchay Research Ethics Committee. It is funded by the UK Health Security Agency.

著者: Maria Krutikov, Z. Fry, B. Azmi, C. Lezard, K. Thorn, G. Patefield, G. Childe, J. Hudson, O. Stirrup, A. Jhass, N. Turner, J. Cassell, P. Flowers, A. Hayward, A. Copas, M. Green, L. Shallcross

最終更新: 2023-11-20 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.20.23298504

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.20.23298504.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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