NTMM juni 2019, themanummer over ICT in de …...2019/02/27 · Maaike van Mourik, Stephanie van...

27e jaargang | Juni 2019 | Nummer 2

NEDERLANDS TIJDSCHRIFT VOOR

MEDISCHE MICROBIOLOGIE

Thema:ICT in de medische microbiogie

Optimalisatie van screening op carbapenemase-producerende Enterobacteriaceae

Verslag NVAMM-symposium 2019Voortgangstoets: infectiologie

Nederlands Tijdschrift voor Me-dische MicrobiologieHet officiële orgaan van de Nederland-se Vereniging voor Medische Microbio-logie (NVMM) informeert lezers overzowel fundamentele als klinische rele-vante ontwikkelingen binnen het vak-gebied. Ook biedt het plaats voor pro-moties, symposium- en congresversla-gen en cursusaankondigingen.

NVMM-secretariaatPostbus 21020, 8900 JA LeeuwardenTel. (058) 293 94 95Fax (058) 293 92 00E-mail: [email protected]: www.nvmm.nl

Hoofdredac tieDr. Esther Heikens, dr. Bert Mulder

Redac tieDr. Jarne M. van Hattem, Nicolien M.Hanemaaijer, dr. Jaap J. van Helle-mond, Maarten Heuvelmans, Jan A.Kaan, dr. Bob Meek, dr. Janette C.Rahamat-Langendoen, dr. Michiel vanRijn, Gro L. Vlaspolder, dr. René teWitt

Redac tiesecretariaatAlphatekst, Marina KapteynBaronie 542405 XG Alphen aan den Rijntel. 06 [email protected]

Frequentie 4 x per jaar. Alle rechten voorbehou-den. Op deze uitgave is het redactiereglement vantoepassing.Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd,opgeslagen in een geautomatiseerd gegevensbe-stand of openbaar gemaakt, in enige vorm of openige wijze, hetzij elektronisch, mechanisch, doorfotokopieën, opnamen, of enige andere manier,zonder voorafgaande schriftelijke toestemmingvan de redactie. De redactie verklaart dat deze uit-gave op zorgvuldige wijze en naar beste weten issamengesteld; evenwel kan de redactie op geenenkele wijze instaan voor de juistheid of volledig-heid van de informatie. De redactie aanvaardt danook geen enkele aansprakelijkheid voor schade,van welke aard ook, die het gevolg is van bedoel-de informatie. Gebruikers van deze uitgave wordtmet nadruk aangeraden deze informatie nietgeïsoleerd te gebruiken, maar af te gaan op hunprofessionele kennis en ervaring en de te gebrui-ken informatie te controleren.

Matthijs Tersmette, Jan Kaan

Matthijs Tersmette

Steven Thijsen, Roel Streefkerk

Maaike van Mourik, Stephanie van Rooden, Annet Troelstra, Marc Bonten

Wendy Bril, Saara Vainio, Matthijs Tersmette

Matthijs Berends, Sjoerd Euser, Erwin Hassing, Eric Hazenberg, Malou Juurlink, YvonneRoelofs, Martijn van Rooijen, Dennis Souverein, Peter Terporten, Mark Tinga, Anne Voorin 't holt, Ingrid van Weerdenburg, Judith Fonville

Hermen Roelof Andries Streefkerk

Ilse Overdevest, Martijn Nijs, Ingrid Op den Buijs, Laura van Dommelen, Judith Fonville

Alex Wagemakers, Erik Vogelzang, aios Medische Microbiologie, Amsterdam UMC,locatie VUmc

Saskia Kuipers

Jorrit Hofstra, Frans Reubsaet, Daan Notermans, Bettie Voordouw

Danielle Hanssen, Maarten Heuvelmans, Maris Arcilla, Liesbeth Martens, NoortjeCreemers, Rens Zonneveld

73

EditorialDe keten completeren 74

Thema: ICT in de medische microbiologieICT in de medische microbiologie: een perspectief 75

Implementatie van Eenheid van Taal 81

Geautomatiseerde registratie van zorginfecties 84

Van reactief naar proactief: toepassingen van ICT-ondersteuning in de infectiepreventie 91

Epidemioloog, data scientist, data-analist, ... Wat is de rol van een data-expert in hetmedisch-microbiologisch laboratorium?

97

Een elektronisch ondersteund surveillancesysteem voor zorginfecties 108

IngezondenOptimalisatie van screening op carbapenemase-producerende Enterobacteriaceae 110

Toetsvragen - OpgavenOpgaven: Infectiologie 117

IngezondenReview ESCMID-cursus 118

ColumnToxinebepaling van corynebacteriën – wanneer, hoe en waarom? 120

Verslag NVAMM-symposiumMicrobiologie in beeld: Infectieziekten vanuit een breed visueel perspectief 122

Toetsvragen - AntwoordenAntwoorden 125

Promoties en oratiesPromoties 127

Ned Tijdschr Med Microbiol 2019;27:nr2

Inhoud

74

Geachte lezer,

Automatisering en digitalisering zijn, samen met mole-culaire diagnostiek, de belangrijkste aanjagers van detransformatie die de medische microbiologie de afgelo-pen 30 jaar heeft ondergaan. Als gevolg van dezetransformatie is allereerst het diagnostische procesverbeterd en versneld. Daarnaast worden consultennu digitaal vastgelegd en speelt ICT ook een steedsgrotere rol in de infectiepreventie en surveillance, metvoeding van landelijke databases in het RIVM via ge-standaardiseerde koppelingen met verwekkers en ge-voeligheidsgegevens. De verregaande digitaliseringvan deze opeenvolgende schakels biedt onze discipli-ne nieuwe mogelijkheden voor bewaking en optimali-sering van de infectieziektenzorgketen.

In dit themanummer ICT in de medische microbiologievindt u een aantal artikelen bijeengebracht die inzichtgeven in de mogelijkheden die ICT biedt voor ons vak-gebied en onze beroepsuitoefening en de voorwaar-den waaraan moet worden voldaan om optimaal vande meerwaarde van ICT te kunnen profiteren. Aller-eerst geven Steven Thijsen en Roel Streefkerk eenoverzicht van de geschiedenis van de standaardisatiein de Nederlands microbiologie, en wat er inmiddelsdoor stug volhouden is bereikt. Zij laten zien dat wetrots mogen zijn op wat we als klein specialisme op ditgebied voor elkaar hebben gekregen, maar ook welkeuitdagingen nog voor ons liggen. Maaike van Mouriken haar medeauteurs schetsen welke mogelijkhedenautomatisering biedt voor de verbetering van surveil-lance van zorginfecties, en aan welke voorwaardenmoet worden voldaan om deze mogelijkheden te reali-seren. Wendy Bril en coauteurs laten zien hoe door di-gitalisering kan worden voorzien in de informatiebe-hoefte van de deskundige infectiepreventie (DI), enhoe optimale informatievoorziening en procesonder-steuning de output en de

pro-activiteit van de DI kan verbeteren. Matthijs Be-rends en collega’s geven een mooi overzicht van dezeer diverse activiteiten van een nieuwe loot aan onzeprofessionele branche: de data-expert. Met concretevoorbeelden laten zij zien welke mogelijkheden digitali-sering biedt voor data-analyse binnen ons vakgebied,welke expertise daarvoor noodzakelijk is, en hoe dezedata-analyse ons helpt om toegevoegde waarde voorde gezondheidzorg te realiseren. Deze reeks van arti-kelen wordt voorafgegaan door een inleiding waarindeze ontwikkelingen in perspectief worden geplaatst,en nader wordt ingegaan op de mogelijkheden en uit-dagingen voor ons vakgebied als gevolg van de digita-le revolutie. Het thematisch blok wordt afgerond metde samenvatting van het proefschrift van Roel Streef-kerk: Een elektronisch ondersteund bewakingssys-teem voor zorginfecties.

Deze reeks van thematische artikelen worden gevolgddoor een aantal stukken over uiteenlopende onderwer-pen. Het verslag van het jaarlijkse NVAMM-symposiumwordt gevolgd door een technisch stuk over de scree-ning op carbapenemase-producerende Enterobacte-riaceae vanuit het PAMM-Eindhoven. Een bijdragevanuit het RIVM biedt informatie over de toxinebepa-ling van corynebacteriën. Ten slotte doet Saskia Kui-pers verslag van een ESCMID-cursus.

Matthijs Tersmette, gastredacteurJan Kaan, mede namens Esther Heikens en Bert Mul-der


Matthijs Tersmette, Jan Kaan

EDITORIAL

De keten completeren

75

SamenvattingICT speelt een belangrijke rol in het medisch-microbiologisch (MM) laboratorium en de infectieziek-tenzorgketen. Digitalisering heeft de kwaliteit, doelma-tigheid en snelheid van onze dienstverlening aanmer-kelijk verbeterd. Het digitaliseringsproces zal in de toe-komst alleen maar verder versnellen, en biedt grotemogelijkheden voor de optimale uitoefening van deMM-professie. De uitdaging daarbij is gevoel te hou-den voor de menselijke maat, en gebruik te maken vanICT om de infectieziektenzorgketen te versterken. Dedigitale informatie die wordt gebruikt voor beleidsver-betering moet een zo reëel mogelijke afspiegeling vande werkelijkheid zijn. Daarbij moeten data-analyses opevenwichtige wijze worden uitgevoerd, zodat resulta-ten niet eenzijdig worden vertekend door het relatievegemak waarmee data in een analyse kunnen wordenbetrokken en de verkregen resultaten ook werkelijk re-levant zijn voor verbetering van de zorg. Ondersteu-ning van onze professie door artificial intelligence (AI)staat nog in de kinderschoenen maar zal ongetwijfeldbelangrijker worden, in ieder geval in het laboratorium,en op epidemiologisch en diagnostisch gebied. Doorhet relatief eclectische karakter van het werk van dearts-microbioloog - ten opzichte van andere medisch-ondersteunende specialismen - is de definitieve rol enbetekenis van AI voor onze discipline nog moeilijk in teschatten.

SummaryICT plays an important role in the microbiology labora-tory and the infectious disease service line. Digitizationhas considerably improved the quality, efficiency andspeed of our services. The process of digitization willonly speed up in the future, offering great possibilitiesfor improvement of our professional output and impact.These possibilities come with challenges: how do weavoid losing touch with human dimensions? How dowe use ICT to improve the infectious disease serviceline? How do we create a non-distorted digitized

image of reality as a base for reliable data-analysis?How do we prevent health care policies in our field ofactivity being solely information-based, and skeweddue to differences in attainability of relevant data? Arti-ficial intelligence (AI) holds great promise for the nearfuture and already has gained a firm foothold in thefield of diagnostic imaging. In clinical microbiology pos-sibilities for AI in the laboratory, and support in epide-miology and differential diagnosis are evident. Howe-ver, at the moment the future impact of AI on the spec-trum of our professional activities at the patient and po-pulation level is still difficult to ascertain.

InleidingDe digitale revolutie die in de jaren 80 van de vorigeeeuw is begonnen, heeft grote gevolgen voor de maat-schappij en zeker ook voor de gezondheidszorg. Dataworden op steeds grotere schaal vastgelegd en onaf-hankelijk van plaats en tijd toegankelijk gemaakt. Infor-matie kan steeds beter worden geaggregeerd en gea-nalyseerd. Data kunnen worden gepresenteerd in ver-schillende contexten waardoor beter overzicht wordtverkregen. Vakinhoudelijke kennis die vroeger opge-slagen lag in handboeken en bibliotheken is nu meteen paar muisklikken onder handbereik. Daarnaastheeft de digitalisering ook ingrijpende gevolgen voorde wijze en intensiteit van communiceren en voor demanier waarop logistieke en productieprocessen wor-den ingericht en ondersteund.

Digitalisering in de medische microbio-logieIn de medische microbiologie (MM), het


Matthijs Tersmette

THEMA: ICT IN DE MEDISCHE MICROBIOLOGIE

ICT in de medische microbiologie: een perspectief

St. Antoniusziekenhuis, afdeling Medische Microbiologie &Immunologie, Nieuwegein/Utrecht, dr. M. Tersmette, arts-microbioloog ([email protected]).

76

ketenspecialisme bij uitstek, spelen informatie en com-municatie een cruciale rol. Digitalisering heeft dan ookeen grote impact op de wijze waarop ons vak wordt uit-geoefend. Het Laboratorium Informatie ManagementSysteem (LIMS) dat in de jaren 80 van de vorige eeuwzijn intrede deed, registreerde aanvankelijk alleen aan-vraag en uitslag, maar ondersteunt inmiddels ook hetlaboratoriumproces. Onderdelen van het laboratorium-proces worden steeds vaker geautomatiseerd en gero-botiseerd, met bijvoorbeeld digitale beoordeling vankweekplaten. Kwaliteitshandboeken zijn gedigitaliseerden standard operation procedures (SOP’s) kunnen nutijdens de werkzaamheden eenvoudig digitaal wordengeraadpleegd.

Artsen-microbioloog autoriseren vanaf het scherm, metde overige resultaten van onderzoek bij de betreffendepatiënt onder handbereik. Consulten worden digitaalvastgelegd, zijn onderling inzichtelijk voor de vakgroepen kunnen via koppelingen worden getoond in hetEPD. Ook voor de infectiepreventie zijn er wezenlijkeimplicaties: informatie die vroeger alleen kon wordenverkregen met noest turven en het moeizaam handma-tig samenbrengen van afzonderlijke datasets, kan nugeheel geautomatiseerd worden geaggregeerd uitLIMS en EPD, en worden getoond in dashboards enandere informatieve overzichten. Ook in de infectiepre-ventie worden processtappen steeds beter onder-steund door algoritmen. Door de koppeling van LIMS,consultmodule en voorschrijfsystemen ontstaan moge-lijkheden om antibioticumgebruik en het verband metMM-resultaten en consultatie te analyseren en terug tekoppelen aan de aanvrager.

Door lokale, regionale, landelijke en internationale ag-gregatie van data kunnen waardevolle overzichtenworden gegenereerd van overdraagbare infectieziek-ten en antimicrobiële resistentie. De ongekende hoe-veelheid informatie die wordt verkregen uit de sequen-ties van complete genomen van micro-organismen kanalleen worden gehanteerd dankzij krachtige analyse-software.

Gevolgen van digitalisering voor de kwa-liteit van MM dienstverleningDe digitalisering binnen de MM heeft de kwaliteit vanonze dienstverlening op alle onderdelen verbeterd.Door digitale aanvragen kan meer gericht informatieworden verkregen over de precieze specificaties vanhet specimen, de doelstelling van de aanvrager en deklinische context. Monsterverwisselingen en het zoek-raken van materiaal wordt voorkomen door tracking entracing. Koppelingen van analyse-apparaten met hetLIMS versnellen het proces en voorkomen vergissin-gen bij handmatig overschrijven van deelresultaten.Robotisering van de kweekprocedures reduceerthandmatig werk en opent de deur naar verdere verkor-ting van de doorlooptijd door continue monitoring vankweken en gevoeligheidstesten. Door algoritmen kun-nen standaardvervolgacties worden geïnitieerd, zoalshet melden van relevante resultaten aan de afdelingInfectiepreventie of GGD.

Analisten kunnen voor hun keuzes tijdens het MM-onderzoek gemakkelijk de betreffende SOP’s, de ove-rige onderzoeken bij dezelfde patiënt, de eerdere con-sulten van de arts-microbioloog en zo nodig het EPDraadplegen. Dit verbetert de kwaliteit van hun werk,hun gevoel van betrokkenheid en hun alertheid om dearts-microbioloog te attenderen op relevante voorlopi-ge resultaten. Door digitale rapportage kan de aanvra-ger zonder tijdsverlies worden geïnformeerd, en wordthet eenvoudiger om frequenter voorlopige uitslagen tegenereren.

De digitaal vastgelegde consultatie kan intern wordengebruikt bij de opleiding en tijdens overdrachten, watleidt tot kritische reflectie en uniformiteit in het consul-tatieve beleid van de vakgroep. De verkorting van dedoorlooptijd als gevolg van digitalisering en de zicht-baarheid en consistentie van de consulten van de arts-microbioloog versterkt een cultuur waarin het beleid bijpatiënten met infectieziekten wordt bepaald door MM-resultaten en expertise. Deskundigen infectiepreventieworden beter en sneller voorzien van relevante infor-matie, terwijl ze minder tijd kwijt zijn aan het verzame-len van data. Digitalisering biedt nieuwe mogelijkhedenvoor surveillance van nosocomiale infecties.1 Bril et al.beschrijven elders in dit tijdschrift hoe deskundigen in-fectiepreventie door goede digitale


https://www.nvmm.nl/ntmm/artikeloverzicht/juni-2019/thema-ict-in-de-medische-microbiologie-ict-ondersteuning-in-de-infectiepreventie/

77

datapresentatie en procesondersteuning meer proac-tief kunnen opereren, meer effectief uitbraken kunnenvoorkomen, en meer tijd voor hun kerntaken overhou-den, zoals het verbeteren van het hygiënisch werkendoor het onderhouden van contacten met de werkvloeren audits.2

E-learning kan worden ingezet voor nascholing en ver-beterde naleving van protocollaire afspraken door art-sen en verpleegkundigen. Automatisering maakt eenonderbouwd antibiotic stewardbeleid mogelijk. Regio-nale, landelijke en internationale aggregatie van resis-tentiedata leidt tot systematische monitoring van antibi-oticumresistentie en een vroeg zicht op de versprei-ding van multiresistente stammen. Al deze door de di-gitale revolutie mogelijk gemaakte ontwikkelingen dra-gen bij aan betere behandeling en preventie van infec-ties, en leveren ons belangrijke wapens in de slag omhet behoud van de effectiviteit van antibiotische thera-pie.

Gevolgen van de digitalisering voor deMM-organisatieNaast deze vakinhoudelijke ontwikkelingen heeft digi-talisering ook gevolgen voor de bedrijfsvoering en lo-gistiek van de MM-organisatie. Door monitoring vanproductie en het inrichten van kostenplaatsen en -soorten kan de kostenontwikkeling van het laboratori-um nauwlettend worden gevolgd en gebenchmarkt.ICT wordt gebruikt bij voorraadbeheer, inroostering enHR-overzichten voor salariëring, ontwikkeling van per-soneelskosten, nascholing en ziekteverzuim. Automati-sering en robotisering van processen kunnen wordengebruikt om medewerkers efficiënter in te zetten. Doordigitale communicatie lijkt de plaats waar onderzoekwordt uitgevoerd minder relevant te worden. Onderde-len van het laboratoriumproces kunnen worden gemo-nitord om via de plan-do-check-actcyclus de kwaliteitervan te verbeteren. Ook het onderhoud van het kwali-teitssysteem zelf wordt digitaal gemonitord.

Randvoorwaarden voor succesvolle digi-taliseringSuccesvolle digitalisering stelt hoge eisen aan mensen organisatie, nog afgezien van de beschikbaarheidvan hardware, applicaties en technische ondersteu-ning. Het tempo van de werkzaamheden is door de di-gitalisering steeds verder verhoogd. Er kan en moetsteeds meer informatie worden verzameld. Keuzes inhet vastleggen van informatie worden niet alleen opvakinhoudelijke gronden gemaakt, maar ook vanuitdoelstellingen van bestuurders, overheid en verzeke-raars. Bovendien is informatie alleen van betekenis alszij op de juiste wijze is vastgelegd. Dat betekent datvaak relatief hoge scholing noodzakelijk blijkt voor ophet oog eenvoudige invoer van data. Deze ontwikkelin-gen hebben ongetwijfeld bijgedragen aan de veelge-hoorde klachten van overbelasting en demotivatie bijwerkers in de gezondheidszorg, zeker ook omdat hetvoor degene die de gegevens invoert vaak discutabelof onbegrijpelijk is wat voor hem of überhaupt de zinvan het vastleggen van de betreffende informatie is.Omdat zal blijken dat de informatiehonger niet eenvou-dig te stillen is, verdient de vereenvoudiging van invoervan gegevens ook veel aandacht, bijvoorbeeld doorpatiëntparticipatie, invoer via spraak en eenmaligevastlegging aan de bron.

Behalve de hoeveelheid informatie speelt daarbij ooknog een rol dat deze informatie bij voorkeur geparame-triseerd moet worden aangeleverd, om goed te kunnenworden geaggregeerd en geanalyseerd. De wijze vanparametriseren en de gebezigde termen moet daarvoorzijn gestandaardiseerd. De noodzaak van parametrise-ring dwingt om intuïtief begrepen jargon om te bouwentot formele statements en die breed in de discipline ge-accepteerd te krijgen.

In ons vakgebied is daarbij een extra complicatie datdoor verschillende partijen in de infectieziektezorgke-ten (laboratoria, ziekenhuizen, huisartsen, RIVM) in hetkader van hun automatisering de eigen informatie aleerder is geparametriseerd op grond van de eigen(deel)behoefte. Het vereist dan een aanzienlijke in-spanning om partijen met op punten verschillende be-langen en de leveranciers van hun ICT-applicatieszover te krijgen dat zij hun parametrisering alsnog uni-formeren zodat de databases van hun ICT-systemen


78

op het gewenste niveau berichten met elkaar kunnenuitwisselen en ketencommunicatie tot stand komt. Vooreen meer concrete bespreking van deze problematiek,zie verder het artikel van Thijsen elders in dit NTMM-nummer.3 Het is interessant hun verhaal te vergelijkenmet de ontwikkeling van PALGA, het landelijk informa-tiesysteem van de Pathologie dat al in de jaren 70 vande vorige eeuw landelijk werd opgezet, nog voor hetbegin van de lokale automatisering in PA-laboratoria.4

Strategische implicatiesNaast de nieuwe vakinhoudelijke mogelijkheden die di-gitalisering op dit gebied schept voor de medische mi-crobiologie zijn er ook zeker risico’s voor het functione-ren van de infectieziektenzorgketen. Robotisering vande werkvloer lijkt aanzienlijke doelmatigheidswinst tekunnen bieden door het opknippen van het laboratori-umproces in hoog- en laagcomplexe onderdelen. Ditlaatste kan op gespannen voet staan met het gevoelvan eigenaarschap, het werkplezier en de klinische be-trokkenheid van de microbiologisch analist. De groteinvesteringen die robotisering vergt, kunnen leiden totdruk op de laboratoria om te centraliseren, met vergro-ting van de fysieke afstand in de infectiezorgketen totgevolg.

Uiteindelijk zijn alle inspanningen van vastleggen, ag-gregeren en analyseren van data bedoeld om beteke-nisvolle informatie te vergaren als basis voor zinvol be-leid. Niet alle zaken en menselijke interacties in dezorg lenen zich echter even goed voor de boekhoud-taal van ICT. Het is lastig te voorkomen dat er een di-gitale wereld wordt gecreëerd die een incomplete kari-katuur van de weerbarstige werkelijkheid is. Niet alledatasystemen in het ziekenhuis zijn even gemakkelijktoegankelijk. Hun beheerders worden veel bevraagden hebben eigen prioriteiten, nog los van privacy-issues. Analyses op grond van heterogene datasets uitverschillende datasystemen (zoals LIMS/consultmodu-le, EPD/ERP, elektronisch voorschrijfsysteem) zijndaarom niet alleen technisch, maar ook politiek veellastiger te realiseren dan analyses van data enkel uithet eigen LIMS. Beoogde verbetering van beleid doormiddel van data-analyse kan daarom gemakkelijk uit-monden in sturing op doelmatigheid en kosten van hetlaboratoriumproces, in plaats van op maximalisatie vande veel minder gemakkelijk te meten

toegevoegde waarde van de MM-dienstverlening.

Dergelijke analyses op deelniveau leiden vaak tot deconclusie dat de toekomst van MM-laboratoria ligt inconsolidatie en ontschotting, los van de niet onver-deeld gunstige ervaringen daarmee in het buitenland.De toegevoegde waarde van de Nederlandse medi-sche microbiologie beperkt zich echter niet tot de labo-ratoriumdiagnostiek maar is vooral gelegen in het inte-grale pakket van taken die samen bijdragen aan deoptimalisering van de infectieziektenzorgketen. Daar-mee ligt er een belangrijke taak voor artsen-microbioloog om in deze tijd van ‘value-based healthcare’ actief en creatief kwantificeerbare eindpuntenvan onze dienstverlening te definiëren, en om met be-hulp van geïntegreerde gegevens uit LIMS, consultbe-standen, EPD en financiële systemen van het zieken-huis te onderzoeken hoe de infectieketenzorg als ge-heel het best kan worden ingericht, met het laboratori-um als belangrijke functionele schakel van die keten.De steun van data-scientists die we steeds meer bin-nen onze laboratoria zien verschijnen, is daarbij onont-beerlijk (zie ook Berends et al. elders in dit tijdschrift).5

Medische data uit zeer verschillende databronnen zijnsteeds beter toegankelijk en kunnen steeds gemakke-lijker worden gecombineerd en bewerkt. Dit levert zeerwaardevolle informatie op die kan bijdragen aan deverbetering van de zorg, mits de interpretatie van der-gelijke analyses op deskundige wijze geschiedt, infor-matiegenererende partijen gemotiveerd blijven om hunbijdrage te leveren, en de privacy van betrokkenpatiënten wordt gerespecteerd. Het is daarom belang-rijk data-aanleverende partijen volwaardig te betrekkenbij voorgenomen data-analyses, en vooraf goede af-spraken te maken over eigenaarschap, zeggenschapen beheer van de gebruikte datasets.

De verantwoordelijkheid voor infectiepreventie en anti-biotic stewardship in instellingen ligt van oudsher bijhet bestuur en de professionals van de instelling zelf,die daarbij landelijke richtlijnen volgen. De mogelijk-heid om door digitalisering en standaardisering op re-gionaal en nationaal niveau resistentie en verspreidingvan overdraagbare ziekten gedetailleerd en zo goedals real time te analyseren, en de urgentie van hetmondiale resistentieprobleem kunnen leiden tot


https://www.nvmm.nl/ntmm/artikeloverzicht/juni-2019/thema-ict-in-de-medische-microbiologie-eenheid-van-taal/

https://www.nvmm.nl/ntmm/artikeloverzicht/juni-2019/thema-ict-in-de-medische-microbiologie-de-rol-van-de-data-expert/

79

discussies of naast strategische ook operationele be-slissingen op dit gebied niet beter centraal kunnenworden genomen. Het lijkt echter riskant infectieziek-tenbeleid te baseren op geavanceerde data-analysealleen, zonder de lokale context te verdisconterenwaarin dit beleid zal moeten worden uitgevoerd. Alleenals beleid niet enkel zinvol maar ook begrijpelijk en uit-voerbaar is, kan worden verwacht dat gezondheids-werkers (en patiënten!) er zich aan zullen willen com-mitteren. Op grond van zijn expertise en bekendheidmet de plaatselijke verhoudingen heeft de arts-microbioloog alle recht en reden om ook in het digitaletijdperk voor dit deel van de infectieziektenzorgketenzijn verantwoordelijkheid te blijven nemen.

De toekomst: de rol van kunstmatige in-telligentie in de medische microbiologieDe blijvende noodzaak van kostenbeheersing en ver-betering van kwaliteit en doelmatigheid zullen ook inde toekomst aanjagers van een voortgaande digitalerevolutie zijn, nog los van het ogenschijnlijke autonomekarakter van het proces. Tot nu toe wordt digitaliseringin de medische microbiologie ingezet voor communica-tie, robotisering en het optimaal presenteren van datavoor verbetering van het laboratoriumproces, en on-dersteuning van de werkzaamheden van arts-microbioloog en deskundigen infectiepreventie. Daarbijzijn de interpretatie van data en het maken van be-leidskeuzes nog het prerogatief van de humane expert.Wereldwijd werken commerciële partijen hard aan deopbouw van grote gestructureerde medische databa-ses die kunnen worden benaderd met behulp vankunstmatige intelligentie (artificial intelligence, AI).Naar verwachting zullen krachtige AI-tools met zelfle-rend vermogen in de nabije toekomst een rol krijgennaast, of soms zelfs in plaats van de huisarts en speci-alist. Recente voorbeelden hiervan zijn programma’szoals Babylon AI, dat via een interactieve app online-consultatie voor patiënten in de eerste lijn aanbiedt, endaarbij samenwerkt met onder meer de Britse NationalHealth Service.6,7

De toepassing van AI neemt ook een hoge vlucht inmedisch ondersteunende specialismen, met name deradiologie en pathologie.8,9,10 Het menselijk denkenberust op het herkennen van patronen in sensorischverkregen informatie en het

leggen van relaties tussen deze patronen en fenome-nen in de buitenwereld die we willen doorgronden eneventueel beïnvloeden. AI maakt gebruik van dezelfdepatroonherkenning waarbij de computer wordt beperktdoor het feit dat hij geen eigen sensorium heeft, maarvoor zijn beeld van de buitenwereld afhankelijk is van(vooralsnog) door mensen aangeboden bits en bytes.Beeldvorming is relatief gemakkelijk geschikt te makenvoor interpretatie door AI-systemen omdat het hier pa-troonherkenning in eenduidige en homogene datasetsbetreft, zoals een gedigitaliseerde CT-scan of H-E-coupe. Er wordt daarbij onderscheid gemaakt tussenmachine learning (het herkennen van door de mensgedefinieerde fenotypische entiteiten) en deeplearning (zelflerende systemen die interpreteren opgrond van zelf-achterhaalde patronen die niet per seook voor de mens als zodanig herkenbaar zijn).

Een voordeel van AI-systemen is dat ze niet zoals demens kwalitatief en subjectief interpreteren, maarkwantitatief en objectief, en potentieel op basis vaneen veel groter hoeveelheid data. De grootste beper-king van de toepassing van technieken in de klinischesetting is de gedigitaliseerde beschikbaarheid van vol-doende grote collecties van casuïstiek waarbij de infor-matie uit beeldvorming betrouwbaar is gekoppeld aaneen histopathologische/ klinische gouden standaard(bijvoorbeeld van een PET/CT-scan aan de definitievetypering en stadiëring van een kleincellig longcarci-noom). Het meeste onderzoek op dit gebied wordt totnu toe gedaan in het kader van oncologie. Het is ech-ter zeker voorstelbaar dat bijvoorbeeld de matige cor-relatie die nu wordt gevonden tussen de soort afwijkin-gen op X-thorax of CT-thorax en de aard van de ver-wekker van de lagere luchtweginfectie met behulp vanAI sterk kan verbeteren.

Geautomatiseerde patroonherkenning begint ook bin-nen de medische microbiologische laboratoria ingangte vinden. Geautomatiseerde interpretatie van Gram-preparaten van bloedkweken is beschreven,11 evenalsintelligente beeldanalyse van kweekplaten met ge-bruikmaking van algoritmen voor automatische detec-tie, kwantificering en identificatie van bacterie-kolonies.12

Op het gebied van infectiepreventie zal het geautoma-tiseerd detecteren van (dreigende)


80

ziekenhuisverheffingen van bepaalde BRMO op basisvan systematische surveillance van MM-laboratoriumuitslagen snel ingang vinden.13 Ook ditzijn voorbeelden van patroonherkenning in relatiefeenduidige en homogene datasets. Wereldwijd komensteeds meer digitale gegevens publiek beschikbaar,bijvoorbeeld via de sociale media. Een deel van dezegegevens kan worden gebruikt als surrogaatdata omincidentie en verbreiding van overdraagbare infectie-ziekten beter in kaart te brengen. Hier is de uitdagingom heterogene gegevens op de juiste manier te combi-neren, en signaal van ruis te onderscheiden, om vol-doende betrouwbaarheid te verkrijgen.14

Gaat AI ook daadwerkelijk taken van de arts-microbioloog overnemen? Softwarepakketten zoals Gi-deon zijn in staat infectiologische diagnoses te stellenop grond van symptomen, afwijkingen bij lichamelijkonderzoek en geografie, uitgaande van een databasegevuld met tekstboekgegevens en epidemiologischeinformatie van de WHO.15 Deze tool is goed in staatop basis van deze informatie overdraagbare infectie-ziekten te herkennen of een differentiaaldiagnose tesuggereren. Lastiger ligt bij de infecties met verwek-kers die potentieel uit de eigen residente flora afkom-stig zijn, waarvan sprake is in een groot deel van ge-vallen waarbij de arts-microbioloog advies geeft. De in-terpretatie van de betekenis van de uitkomst van (vaakincompleet) diagnostisch onderzoek voor het klinischbeeld van de patiënt is afhankelijk van factoren die percasus sterk wisselen. Daarmee laten dit soort vraag-stukken zich minder eenvoudig geschikt maken voorondersteuning door AI. Dat geldt evenzeer voor hettherapeutisch beleid dat niet alleen wordt bepaald doorde gevoeligheid van de verwekker en de aard van deinfectie maar ook door zaken als de comorbiditeit vande patiënt en het bredere doel (curatief of palliatief)van de klinische behandeling. Nog weer complexer ligthet voor de bijdragen van de arts-microbioloog aanpatiëntoverstijgend beleid: infectiepreventie, public he-alth en antibiotic stewardship. Al met al kan met opgrond van de snelle ontwikkelingen een belangrijke rolvan AI ook in ons specialisme worden verwacht. Opwelke onderdelen en met welke impact dit precies zalzijn, laat zich op dit moment nog lastig voorspellen.

1.

2.

3.

4.5.

6.7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

ReferentiesMourik MSM, Rooden SM van, Troelstra A, Bonten MJM. Ge-automatiseerde registratie van zorginfecties. Ned TijdschrMed Microbiol. 2019;27:85-91.Bril WS, Vainio SJ, Tersmette M. Van reactief naar pro-actief:toepassingen van ICT-ondersteuning in de infectiepreventie.Ned Tijdschr Med Microbiol. 2019;27:92-7.Thijsen SFT, Streefkerk RH. Implementatie van Eenheid vanTaal. Ned Tijdschr Med Microbiol. 2019;27:82-4.https://www.palga.nl/.Berends MS, Euser S, Hazenberg EHLCM et al. Epidemio-loog, data scientist data-analist… Wat is de rol van de data-expert in het medisch microbiologisch laboratorium? Ned Tijd-schr Med Microbiol. 2019;27:98-107.https://www.babylonhealth.com/ai.Iacobucci G. GPs fear patient exodus to Babylon as CCGconfirms cuts to extended hours funding. BMJ.2019;364:I1418.Hosney A, Parmar C, Quackenbush J, Schwartz LH, AertsHJWL. Artificial intelligence in radiology. Nature Reviews Can-cer. 2018;18:500-10.Saurabh JHA, Topol EJ. Adapting to artificial intelligence radio-logist and pathologists as information specialists. JAMA.2016;316:2353-4.Ye JJ. Artificial intelligence for pathologists is not near - it ishere. Arch Pathol Lab Med. 2015;139:929-35.Smith KP, Kang AD Kirby JE. Automated interpretation ofblood culture Gram stains by use of a deep convolutional neu-ral netwerk. J Clin Microbiol. 2018;56:pii:e01521-17.Croxatto A, Marcelpoil R, Orny C, Morel D, Prod’hom G,Greub G. Towards automated detection, semi-quantificationand identification of microbial growth in clinical bacteriology: Aproof of concept. Biomed J. 2017;40:317-28.Tsutsui A, Yahara K, Clark A, et al. Automated detection ofoutbreaks of antimicrobial-resistant bacteria in Japan. J HospInfect. 2018;18:30540-1.Zoie SYW, Zhou J, Zhang Q. Artificial Intelligence for infec-tious disease big data analytics. Infection, Disease and He-alth. 2019;24:44-8.Bottieau E, Moreira J, Clerinx J, Colebunders R, Van GompelA, Van den Ende J. Evaluation of the Gideon expert computerprogram for the diagnosis of imported febrile illnesses. MedDecis Making. 2008;28:435-42.


81

SamenvattingDe implementatie van een semantische standaard isvele decennia een strategisch doel geweest van deNVMM. Door de discussie rondom E-lab is het mogelijkgeweest om een Nederlandse Labcodeset op te leve-ren op basis van LOINC- en SNOMED CT-termen. Ge-holpen door de wens van de overheid om te komen totreal-time surveillance rondom antibioticumresistentie isde implementatie van de Eenheid van Taal (EvT) in-middels een flink eind gevorderd. Momenteel zijn 14 la-boratoria aangesloten, dan wel een heel eind op weg.Ook is het gelukt om een professionele beheerorgani-satie neer te zetten. Inmiddels wordt ook duidelijk dathet pionierswerk van de NVMM zijn weerslag vindt op de implementatie van EvT in de volle breedte van deNederlandse zorg.

SummaryImplementation of a semantic standard has been alongtime strategic goal of the NVMM. The momentumthat was created for E-lab as part of the national elec-tronic patient dossier (EPD) resulted in the develop-ment of a Dutch subset based on the international co-ding systems of SNOMED CT and LOINC (Eenheidvan Taal (EvT)). Driven by the wish of the Dutchgovernment to establish real-time surveillance for anti-biotic resistance, implementation of EvT is currently onits way in 14 Dutch Laboratories. In this serie of eventsa professional management organization was createdand EvT is adopted to play a role in communication inpatient care in a broader sense.

AntibioticumresistentiesurveillanceNa de succesvolle afronding van een pilotproject in2018 leveren zes medisch-microbiologische laboratoria(MML’s) dagelijks hun resistentiedata aan ISIS-AR viagestandaardiseerde koppelingen. Inmiddels hebbenacht volgende MML’s een vliegende start kunnenmaken met hun koppeling. Eenheid van Taal (EvT),een set van

gestandaardiseerde internationale codes voor labora-toriumbepalingen en uitslagen, speelt hier de verbin-dende hoofdrol. In dit artikel belichten we de geschie-denis van dit project en de inspanningen die namensde NVMM zijn gedaan om te komen waar we nu staan.

Semantische StandaardIn 1997 heeft de Standaardisatiecommissie van deNVMM in samenwerking met de Nederlands Vereni-ging voor Immunologie (NVvI) de ‘Semantische Stan-daard Verrichtingen Medische Microbiologie en Medi-sche Immunologie’ opgeleverd.1 De commissie zag alslandelijke voorloper nadrukkelijk het strategische be-lang van uniforme digitale vastlegging van informatievoor de zorg. Deze Semantische Standaard werd vast-gesteld door de ledenvergadering van de NVMM. DeStandaardisatiecommissie van de NVMM kreeg eenvervolg in de Standaardisatiecommissie II, die met deNEN een standaardbericht heeft bewerkt (NEN-nummer 75080), dat in 2004 werd gepubliceerd. Hier-na raakte de standaard langzaam in onbruik door teweinig draagvlak buiten de eigen beroepsgroep, onvol-doende inbouw in (laboratoriuminformatie)systemen enhet niet van de grond krijgen van het beheer.

E-labIn 2008 wordt overleg gestart over de introductie vaneen landelijk elektronisch patiëntendossier (EPD). Eenbelangrijk onderdeel van dat landelijke EPD was hetelektronisch laboratoriumdossier (E-lab). Hiervoorbleek opnieuw een semantisch eenduidige vastleggingvan gegevens noodzakelijk. Gezien de ervaringen metde semantische


Steven Thijsen, Roel Streefkerk


Implementatie van Eenheid van Taal

Diakonessenhuis Utrecht, afdeling Medische Microbiologieen Immunologie, S. Thijsen, arts-microbioloog. RegionaalLaboratorium Medische Microbiologie, R. Streefkerk, arts-microbioloog, Correspondentieadres: S. Thijsen ([email protected]).

82

standaard voor microbiologie en immunologie werd nunaar een veel breder gedragen initiatief gezocht. Naastde artsen-microbioloog kwamen nu ook klinisch chemi-ci, huisartsen, NICTIZ en leveranciers van IT-systemenaan tafel. Als basis van deze nieuw op te leveren semantischeset werden de internationale sets LOINC en SNOMEDCT gebruikt. LOINC (Logical Observation IndentifiersNames and Codes) wordt gebruikt door grote laborato-ria in de Verenigde Staten, Canada en een groeiendaantal Europese landen waaronder Nederland. EenLOINC-code bestaat uit zes velden waarin de volgen-de zaken staan weergegeven: het onderwerp van on-derzoek (kalium, hemoglobine, hepatitis C-antigeen),de eigenschap (concentratie, enzymactiviteit), tijdsas-pecten van afname (tijdstip, tijdspanne), monster of li-chaamsmateriaal (bloed, urine), schaal (kwantitatief,ordinaal, nominaal of vrije tekst) en (indien relevant)methode. SNOMED CT (Systematized Nomenclatureof Medicine-Clinical Terms) is een internationaal co-destelsel voor medische termen dat kan specificerenom wat voor materiaal het gaat, wat de relevanteklachten zijn van de patiënt, welke relevante expositieheeft plaatsgevonden, et cetera. Uiteindelijk heeft dit initiatief geleid tot een Nederland-se Labcodeset vanuit LOINC voor het aanduiden vaneen onderzoek of bepaling, waar nodig aangevuld metcodes uit SNOMED CT voor het coderen van overigeaspecten.2 Hierbij wordt de term Eenheid van Taal(EvT) geïntroduceerd. Ongeveer op het moment vanoplevering van deze subset werd de stekker uit hetlandelijk EPD getrokken en dreigde de landelijke uitrolin het water te vallen.

SKMS-geldenMet behulp van gelden van de Stichting Kwaliteitsgel-den Medisch Specialisten (SKMS) is in 2011 het me-rendeel van de microbiologische aanvragen en uitsla-gen voorzien van de juiste codes uit de genoemdestelsels (SNOMED CT en LOINC), waarmee een se-mantische standaard voor de medische microbiologieis opgeleverd. Om EvT effectief in Nederland te imple-menteren was een goede beheerorganisatie nodigwaar gebruikers hun vragen kunnen stellen en bijvoor-beeld nieuwe codes konden aanvragen. In 2014 is danook een tweede SKMS-project gestart, om te komentot deze beheerorganisatie. Beide projecten werdenmet goed resultaat opgeleverd.

Tegelijkertijd werd in deze fase de EvT met het HL-7-berichtenverkeer vastgelegd bij de NEN via de Neder-landse Technische Afspraak NTA 7508:2012.3 De im-plementatiefase van EvT kwam op het moment dat deoverheid meer aandacht kreeg voor het belang vangoede surveillance.

ABRIn het kader van de landelijke aanpak van antibioticum-resistentie (ABR) startte het RIVM in samenwerkingmet de NVMM in 2015 een nieuw initiatief voor de in-voering van EvT. In de NVMM-najaarsvergadering vandat jaar werd hiervoor het mandaat opgehaald. Dezeinvoering bouwt voort op de hierboven beschreven ini-tiatieven. De directe aanleiding is de wens van deoverheid om te komen tot een intensivering en versnel-ling van de ABR-surveillance met het oog op een bete-re signalering en een bijna real-time surveillance enrespons op zowel regionaal als landelijk niveau. Zespilotlabs gingen aan de slag met de implementatie vande EvT (UMCU, St. Antonius Ziekenhuis, Diakones-senhuis, Saltro, Tergooi en het Regionaal Laboratori-um Medische Microbiologie Dordrecht). In de pilotwerd onderzocht hoe met behulp van EvT berichtenrichting de ISIS-AR-database van het RIVM kunnenworden gestuurd zodat MRSA en CPE/CPPA effectiefkunnen worden gesurveilleerd. Doel hiervan is om (re-gionale) rapportages te genereren voor de surveillancein de zorgnetwerken. Inmiddels is het project een twee-de fase ingegaan en wordt hard gewerkt om in 201910 koploperziekenhuizen te laten aansluiten. In dejaren hierna is het doel om tot een volledige uitrol tekomen.

NICTIZJarenlang heeft in de kelder van Pieter Jan Haas (eenvan de dragende krachten van het project) de servergestaan waar de Nederlandse Labcodeset op draaide.Inmiddels is het technische beheer overgenomen doorNICTIZ. De beschrijving van de Nederlandse Labcode-set is te vinden op de landingspagina Labcodeset vand e Nictiz.4 Hierop is ook de applicatiehandleiding tevinden voor de tool waarin de Labcodeset ter beschik-king wordt gesteld.


83

Realisatie van beheerorganisatieEen van de grote voorwaarden voor een landelijke im-plementatie van EvT was de realisatie van een profes-sionele beheerorganisatie. De ervaring bij het onder-houd van de semantische standaard leerde dat eenbeheerorganisatie niet op vrijblijvendheid mag berus-ten. In de huidige organisatie is het technische beheeren het onderhoud van de server bij NICTIZ onderge-bracht. Het inhoudelijke beheer ligt bij de redactieraadMMB. De redactieraad bestaat uit professionals metexpertise in EvT. De contracten worden geregeld viade NVMM; de financiering komt vooralsnog vanuit hetRIVM. De professionals zijn momenteel Roel Streef-kerk, Bram Lestrade, Steven Thijsen (artsen-microbioloog namens de NVMM) en Martin van derWal en René Visser (applicatiebeheerder van respec-tievelijk het Diakonessenhuis en het RLM).

EvT in de zorgEind 2018 is, na consultatie, een aanvraag gedaan bijhet Informatieberaad Zorg, voor het opnemen van deNederlandse Labcodeset als bouwsteen van de basis-infrastructuur van het duurzaam informatiestelsel in dezorg.5 Daarmee verplichten organisaties in de zorgsec-tor zich tot het toepassen van de standaard in de regi-stratie en uitwisseling van laboratoriuminformatie. DeArchitectuurboard adviseerde het Informatieberaadreeds om de Nederlandse Labcodeset als standaardop te nemen tot de basisinfrastructuur.

Het Informatieberaad Zorg is een bestuurlijke samen-werking tussen deelnemers uit het zorgveld en het mi-nisterie van Volksgezondheid Welzijn en Sport (VWS).Gezamenlijk werken de leden van het Informatieberaadaan een duurzaam informatiestelsel in de zorg. Desecretaris-generaal van het ministerie van VWS treedtop als voorzitter van het Beraad. De directeuren-generaal van VWS en de directeur-generaal van hetRijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu tredenop als portefeuillehouder informatievoorziening in deBestuursraad (als DG VWS). Verder zijn uitgenodigdde bestuurlijke vertegenwoordigers van de koepelor-ganisaties en cliënten- en patiëntenfederaties zoalshet NHG, NVZ, FMS, ACTIZ, KNMP, NFU, LHV, et ce-tera. Naar aanleiding van dit verzoek worden nu ge-sprekken met de NHG gevoerd over het uitfaseren vande NHG-labcodetabel waarmee tot op heden uitslagen

1.

2.

3.

4.5.

vanuit de laboratoriuminformatiesystemen semantischniet eenduidig worden vertaald naar codes in de huis-artsinformatiesystemen. Op termijn is de verwachtingdat de deze laatste maar ook de ziekenhuis-EPD´s deLOINC- en SNOMED CT-coderingen zullen overne-men.

ConclusieImplementatie van een semantische standaard is alvele decennia een strategisch doel geweest van deNVMM. Door de discussie rondom E-lab is het mogelijkgeweest om een Nederlandse subset op basis vanLOINC- en SNOMED CT-termen op te leveren (de Ne-derlandse Labcodeset). Geholpen door de wens vanoverheid om te komen tot real-time surveillance rond-om ABR is de implementatie inmiddels een flink eindgevorderd. Ook is het gelukt om een professionele be-heerorganisatie op te tuigen. Inmiddels wordt duidelijkdat het pionier werk zoals dit is gedaan door de NVMMzijn weerslag vindt in de implementatie van EvT in dezorg. Het adagium “de aanhouder wint” lijkt op zijnplaats!

ReferentiesTersmette M. Automatisering en kwaliteitsverbetering van deInfectieziektenservicelijn. Ned Tijdschr Med Microbiol.2004;1:17-20.Thijsen SFT, Buiting C. Labtaal moet eenduidig zijn. WebsiteMedisch Contact, 30 november 2011. https://www.medisch-contact.nl/nieuws/laatste-nieuws/artikel/labtaal-moet-eenduidig-zijn.htm.Baptist JJM, Buiting-van der Zon CICM, Cornet R, et al. NTA7508:2012. Medische informatica - Berichtenverkeer in dezorg - Functionele basisstructuur voor ondersteunende Spe-cialismen. Delft, 1 oktober 2012.Http://www.labcodeset.nl.Bakkeren D, Streefkerk R, Stegwee R. Nederlandse Labcode-set in Duurzaam Informatiestelsel Zorg, 2018.


84

SamenvattingSurveillance van zorginfecties is een fundamenteel on-derdeel van infectiepreventieprogramma’s. Het toene-mende gebruik van elektronische ziekenhuisinformatie-systemen maakt (semi-)geautomatiseerde surveillancevan zorginfecties mogelijk. Dit gaat gepaard met hoge-re kwaliteit dankzij betere standaardisatie en geredu-ceerde werklast. Er zijn verschillende methoden vangeautomatiseerde surveillance, waarbij de elektroni-sche beschikbaarheid van hoogwaardige klinische ge-gevens en een juiste digitale infrastructuur noodzake-lijk is. Het versterken van kennis over deze methodenen het vaststellen van een gezamenlijke visie op geau-tomatiseerde surveillance is nodig om ziekenhuizen teondersteunen bij het ontwikkelen van kwalitatief hoog-waardige systemen, het doelmatig inzetten van be-schikbare middelen en het borgen van de vergelijk-baarheid van resultaten tussen ziekenhuizen.

SummarySurveillance of healthcare-associated infections is acornerstone of infection prevention programs. The in-creasing adoption of electronic health records facilita-tes the development and implementation of (semi-)au-tomated surveillance systems, hence improvingstandardization and reducing workload. Several me-thods of automated surveillance are available; in allcases high-quality clinical data and adequate data in-frastructure are essential requirements. Expanding ourknowledge and developing a shared agenda of auto-mated surveillance system development is required tosupport hospitals in achieving high-quality surveillancesystems, efficiently employing available resources andensuring comparability of results.

InleidingInfecties die optreden ten gevolge van medische zorg,zogeheten zorginfecties of zorggerelateerde infectiestreden op bij naar schatting 4 procent van patiënten inNederlandse ziekenhuizen. Dit

zijn met name postoperatieve wondinfecties (POWI),lijninfecties, pneumonie- en urineweginfecties. Dezezorginfecties brengen een aanzienlijke ziektelast en bij-behorende kosten met zich mee en worden groten-deels als vermijdbare complicaties beschouwd.1-3 Hal-vering van het aantal vermijdbare zorginfecties is danook een van de doelstellingen uit de landelijke ‘Aanpakantibioticumresistentie’. 4 Systematische surveillancevan het optreden van zorginfecties en het terugkoppe-len van de incidentiecijfers aan zorgverleners en ande-re betrokkenen zijn van bewezen belang voor hetvóórkomen van deze complicatie, en een fundamenteelonderdeel van programma’s om preventiedoelstellin-gen te halen.5 Surveillance biedt inzicht in de inciden-tie van infecties, en daarmee handvatten voor preven-tie en de mogelijkheid om het effect van preventievemaatregelen te kwantificeren.

Conventionele surveillance bestaat uit handmatig re-trospectief statusonderzoek van alle patiënten die inde doelgroep vallen, bijvoorbeeld omdat zij een speci-fieke ingreep hebben ondergaan. Hierbij wordt doordeskundigen infectiepreventie of andere aangewezenprofessionals volgens gestandaardiseerde criteriavastgesteld of de patiënt de betreffende zorginfectieheeft ontwikkeld. Dit proces is arbeidsintensief en fout-gevoelig, zoals blijkt bij nauwkeurig controleren van de


Maaike van Mourik, Stephanie van Rooden, Annet Troelstra, Marc Bonten


Geautomatiseerde registratie van zorginfecties

Universitair Medisch Centrum Utrecht, afdeling Medische Mi-crobiologie en Infectiepreventie, dr. M.S.M. van Mourik, aiosmedische microbiologie, dr. A. Troelstra, arts-microbioloog,prof. dr. M.J.M. Bonten, hoogleraar, arts-microbioloog. Uni-versitair Medisch Centrum Utrecht, Julius Centrum voor Ge-zondheidswetenschappen en Eerstelijns Geneeskunde, dr.S.M. van Rooden, epidemioloog, prof. dr. M.J.M. Bonten,hoogleraar, arts-microbioloog. Correspondentieadres: dr.M.S.M. van Mourik ([email protected]).

85

resultaten.6,7 Dankzij het toenemende gebruik vanelektronische ziekenhuisinformatiesystemen zijnsteeds meer klinische patiëntengegevens elektronischbeschikbaar en wordt het mogelijk (semi-)geautomati-seerde surveillance uit te voeren. Het gebruik van ge-automatiseerde systemen gaat gepaard met hogerekwaliteit door betere standaardisatie en gereduceerdewerklast.8,9

Dit artikel bespreekt de verschillende mogelijkhedenom (semi-)geautomatiseerde surveillance van zorgin-fecties vorm te geven en de daarvoor benodigde data-bronnen en digitale infrastructuur. Daarnaast wordenenkele voorbeelden uit de praktijk besproken, alsmedehindernissen bij het inrichten van effectieve en kwalita-tief hoogwaardige geautomatiseerde surveillance.

Geautomatiseerde surveillanceGeautomatiseerde surveillance van zorginfecties kangeheel of gedeeltelijk geautomatiseerd zijn (figuur1).10,11 In semi-geautomatiseerde surveillance wordengegevens uit elektronische ziekenhuisinformatiesyste-men door een algoritme gebruikt om patiënten te se-lecteren die mogelijk een zorginfectie hebben ontwik-keld (zogeheten ‘hoge kans’). Deze patiënten wordenvervolgens onderworpen aan handmatig statusonder-zoek om tot een definitieve conclusie te komen.Patiënten die zijn geclassificeerd als ‘lage kans’ opeen zorginfectie worden niet verder beoordeeld en ge-categoriseerd als ‘geen zorginfectie’. In volledig geau-tomatiseerde surveillance vindt er geen handmatigebeoordeling plaats, het algoritme stelt de aanwezigheidvan een infectie vast.


Fi guur 1. Semi- en volledig geautomatiseerde surveillance. Patiënten worden geïncludeerd in de surveillance op basis van admini-stratieve of klinische gegevens (bijvoorbeeld opname, type ingreep) (1), en de benodigde informatie wordt uit het elektronisch zieken-huisinformatiesysteem geëxtraheerd (2). Gegevens kunnen afkomstig zijn uit een ‘clinical data warehouse’ (3) of uit losse bronnen (4).Na koppeling en opschonen van de gegevens wordt het algoritme toegepast (5). In semi-geautomatiseerde surveillance wordenpatiënten ingedeeld in een hoge of lage kans op een zorginfectie (6), waarbij patiënten met een hoge kans handmatig statusonder-zoek ondergaan (7). Van patiënten geclassificeerd als een lage kans wordt aangenomen dat zij geen zorginfectie hebben ontwikkeld(8). In volledig geautomatiseerde surveillance wordt door het algoritme bepaald of er sprake is van een zorginfectie (9). Tot slot wordtde noemer, het aantal patiënten of patiëntdagen ‘at risk’ (10), gecombineerd met de teller om tot een incidentie van zorginfecties tekomen (11). Indien er case-mixcorrectie gewenst is worden risicofactoren ook elektronisch geëxtraheerd (12).

ZI = zorginfectie, ICD = International Classification of Disease. Figuur vertaald overgenomen uit Sips et al, 2018.

86

Semi- en volledige geautomatiseerde surveillance heb-ben elk voor- en nadelen (tabel). De handmatige be-oordelingsstap in semi-geautomatiseerde surveillancebetekent dat de werklast niet geheel geëlimineerdwordt, maar die stap maakt wel een genuanceerde in-terpretatie van gegevens mogelijk. Bij volledig geauto-matiseerde surveillance is er geen ruimte voor subjec-tieve interpretatie, wat standaardisatie kan bevorde-ren. Maar om dit te bewerkstelligen moeten definitieszodanig aangepast worden dat deze op gestructureer-de, elektronisch beschikbare gegevens toepasbaarzijn; in de meeste gevallen worden hiertoe klinischecriteria (zoals koorts, roodheid of de aanwezigheid vanandere foci van infectie) uit de definitie verwijderd.12

Dit kan het klinisch draagvlak voor de gevonden infec-ties verminderen, en mogelijk worden daarmee de ver-kregen surveillanceresultaten minder bruikbaar voorhet uitvoeren van kwaliteitsprojecten. De meeste semi-en volledig geautomatiseerde surveillance systemenbeperken zich tot ernstige zorginfecties, zoals diepePOWI en bacteriemie.

De meest-gebruikte algoritmen berusten op het

gebruik van puntenscores, regressiemodellen of be-slisbomen om patiënten in te delen in wel of niet een(hoge kans op een) zorginfectie.13-15 In recente jarenwordt er ook gekeken naar mogelijkheden van ‘machi-ne learning’ of artificiële intelligentie voor volledig ge-automatiseerde surveillance. Deze systemen zijn veel-belovend, maar complexer om te implementeren. Daar-naast moet hun meerwaarde nog onderzocht wordenen is er nog weinig bekend over acceptatie van de re-sultaten van dergelijke surveillancesystemen in de kli-niek.16,17

Databronnen voor geautomatiseerdesurveillanceOngeacht de keuze voor een type geautomatiseerderegistratie is het ontsluiten van de benodigde gege-vens uit het elektronische ziekenhuisinformatiesysteemeen voorwaarde. De meest gebruikte bronnen in huidi-ge algoritmen zijn gegevens die opgeslagen worden ingestructureerde velden: resultaten van microbiologischonderzoek, (her)opnames en (her)operaties, antibioti-cumgebruik en diagnose- of ontslagcodes. In specifie-ke gevallen worden ook radiologische


Tabel 1. Voor- en nadelen van semi- en volledige geautomatiseerde surveillance.

Deze tabel is aangepast overgenomen uit Van Mourik et al, 2018.

Semi- geautomatiseerd Volledig geautomatiseerd

Klinische data Accurate, betrouwbare klinische gegevens Accurate, betrouwbare klinische gegevens

DefinitieGestandaardiseerd

Niet specifiek aangepast aan automatisering

Gestandaardiseerd

Specifiek aangepast aan automatisering

BeoordelingStatusonderzoek nodig

Enige ruimte voor klinische interpretatie

Geen statusonderzoek nodig

Subjectieve interpretatie niet mogelijk

Eisen algoritme Hoge sensitiviteit, hoge negatief voorspellendewaarde Hoge specificiteit, hoge positief voorspellende waarde

EigenschappenKlinische acceptatie

Mogelijkheid tot aanpassing binnen ziekenhuizen

Mogelijk verminderd klinisch draagvlak. Gestandaardi-seerd, afweging sensitiviteit en specificiteit.

87

interventies of klinisch-chemische bepalingen meege-nomen. Naast gegevens die nodig zijn voor de identifi-catie van mogelijke infecties, moeten ook gegevensworden verzameld om patiënten te includeren en omexclusiecriteria toe te passen (bijvoorbeeld het onder-scheid tussen primaire en niet-primaire ingreep). Waarextractie van gegevens niet mogelijk is moet de sur-veillance aan de beschikbaarheid van deze gegevensworden aangepast. Surveillance binnen overkoepelen-de kwaliteitsprogramma’s, waarbij sprake is van ben-chmarking, vergt ook het geautomatiseerd verzamelenvan gegevens over de samenstelling van de patiënten-populatie (case-mix). Door algoritmen zodanig te ont-wikkelen dat deze uitsluitend gebruikmaken van gege-vens die alle ziekenhuizen worden geregistreerd, kande vergelijkbaarheid tussen ziekenhuizen gefaciliteerdworden.

Het routinematige (her)gebruik van gegevens uit zie-kenhuisinformatiesystemen stelt eisen aan de kwaliteiten standaardisatie van de elektronisch verzamelde ge-gevens. Daarnaast moet de validiteit voor gebruik inautomatische surveillance worden beoordeeld; de ge-gevens zijn immers met een ander doel vastgelegd enkunnen hierdoor een andere betekenis hebben.Diagnose- en ontslagcodes, die meestal worden vast-gelegd voor epidemiologische of financiële doeleinden,zijn over het algemeen inferieur aan klinische gege-vens voor het doel van surveillance.18 Daarnaast isborging van de kwaliteit van de ingevoerde gegevensen regulier onderhoud van data-extracties een voor-waarde om deze gegevens in de routinesurveillanceop te nemen. Zo moeten wijzigingen in informatiesyste-men ook doorgevoerd worden in de data-analyses enis periodieke controle van de volledigheid van de ge-gevens cruciaal om de validiteit van de resultaten tegaranderen.

In de literatuur zijn ook surveillancesystemen beschre-ven die putten uit vrije tekstvelden zoals decursusnoti-ties en radiologierapporten.19 De meerwaarde van dit‘tekst-mining’ boven gegevens die beschikbaar zijn ingestructureerde velden is niet uitgebreid onderzocht,maar lijkt voor infectieregistratie beperkt te zijn. Decomplexiteit van dergelijke analyses maakt dat dit nogweinig wordt gebruikt in de dagelijkse praktijk.19

Data-infrastructuur voor geautomati-seerde surveillanceHet uitvoeren van geautomatiseerde registratie vergtdaarnaast een ondersteunde digitale infrastructuur meteen aantal functionaliteiten die handmatige stappen inhet proces van registratie vervangen:

1. Inclusie van patiënten voor wie registratie moet wor-den uitgevoerd (noemer) door middel van automati-sche of bulkselectie, bijvoorbeeld op basis van ope-ratiecodes of de aanwezigheid van centrale lijnen;hierbij dient rekening te worden gehouden met in- enexclusiecriteria.

2. Het creëren van een databank met gegevens uit hetziekenhuisinformatiesysteem en het hierop kunnentoepassen van een algoritme, bijvoorbeeld met eenstatistisch softwarepakket.

3. Een systematiek om op patiëntniveau - zonder indivi-duele dossiers te openen - uitkomsten van het algo-ritme te registreren (volledig geautomatiseerd) of tebeoordelen of handmatig statusonderzoek nodig is(semi-geautomatiseerd).

4. Een systematiek om voor patiënten met een (moge-lijke) zorginfectie aanvullende gegevens te registre-ren, zoals confirmatie van de zorginfecties of risico-factoren.

5. De mogelijkheid om gegevens over geïncludeerdepatiënten en geregistreerde infecties te extraheren(teller/noemer-data) alsmede gewenste gegevensvoor case-mixcorrectie.

Deze digitale infrastructuur kan binnen of buiten hetelektronisch ziekenhuisinformatiesysteem vormgege-ven worden, bijvoorbeeld in specialistische program-ma’s. In beide gevallen is nauwe samenwerking tussenmedisch specialisten, deskundigen infectiepreventieen de beheerders van het elektronische patiëntendos-sier nodig, evenals regelmatig onderhoud en controlevan het geheel van extractie en analyses.


88

Voorbeelden uit te praktijk

Semi-geautomatiseerde surveillanceSemi-geautomatiseerde surveillance van POWI is ineen beperkt aantal ziekenhuizen de routine van sur-veillance geworden. Voor de surveillance van diepePOWI na onder andere heup- en knieprothesiologie,geïnstrumenteerde ingrepen aan de wervelkolom enopenhartoperaties is semi-geautomatiseerde surveil-lance geïmplementeerd in het elektronisch ziekenhuis-informatiesysteem van het UMC Utrecht. Met gevali-deerde algoritmen, gebaseerd op microbiologieresulta-ten, heroperaties, heropnames en antibioticumgebruikwordt onderscheid gemaakt tussen patiënten met eenlage en hoge kans dat zij een POWI hebben ontwik-keld. Voor de surveillance na heup- en knieprothesio-logie wordt hiermee een sensitiviteit van 100 procentten opzichte van handmatige surveillance behaald, eneen werklastreductie van 95 procent.20 Met dezelfdegegevens wordt bij de cardiochirurgie een sensitiviteitgehaald van ongeveer 98 procent voor diepe POWIaan sternum én been, met een werklastreductie van 90procent (ongepubliceerde data). Sinds de ingebruikna-me is de doorlooptijd van surveillance aanzienlijk ver-kort, en het streven is om terugkoppeling aan de clinicivia een digitaal platform mogelijk te maken. Ook uit an-dere centra zijn er voorbeelden van semi-geautomatiseerde surveillance beschreven, zowel inde onderzoeksfase als na implementatie.21,22

Volledig geautomatiseerde surveillanceIn Denemarken vindt geautomatiseerde surveillance oplandelijk niveau plaats binnen het HAIBA-programma.23 Microbiologische resultaten, interven-ties, opnames, diagnose codes en antibioticumgebruikworden met unieke identificatienummers op landelijkniveau aan elkaar gekoppeld en op basis van algorit-mes wordt een specifieke infectie vastgesteld. Hierbijwordt er geen statusonderzoek uitgevoerd en algorit-mes zijn niet aangepast aan het specifieke ziekenhuis.Ter illustratie, het vaststellen van een diepe POWI nahet plaatsen van een heupprothese vindt plaats opbasis van een re-operatie plus ten minste twee positie-ve weefselkweken met hetzelfde micro-organisme. Va-lidatie van deze algoritmes is gedaan ten opzichte vanprevalentiedata (in tegenstelling tot incidentie); het isdaarmee

niet geheel duidelijk hoe de gevonden incidentiecijferszich verhouden tot de incidentie verkregen door hand-matige surveillance.24 Op een openbare website kanper ziekenhuis(afdeling) de incidentie van de betreffen-de infecties worden opgezocht. In hoeverre de rappor-tages binnen ziekenhuizen worden gebruikt voor kwali-teitsverbetering wordt niet beschreven.

In de Verenigde Staten wordt ook gewerkt naar volle-dig automatiseerbare surveillance, met de daarbij ho-rende aanpassingen van definities.12 Temeer omdathier financiële consequenties worden verbonden aande gerapporteerde incidentie van zorginfecties, wordter veel waarde gehecht aan maximale standaardisatie.De volledige automatisering van surveillance heeft mo-gelijk wel negatieve consequenties voor de klinischeacceptatie van de gemeten incidentie en het is geble-ken dat automatisering op zichzelf geen garantie biedtvoor vergelijkbaarheid van data.11

Knelpunten en uitdagingen bij imple-mentatieEr zijn nog wel enkele omstandigheden die de groot-schalige implementatie van geautomatiseerde surveil-lance hinderen. Gegevens uit elektronische zieken-huisinformatiesystemen zijn niet altijd goed toeganke-lijk en vaak niet gestandaardiseerd; veel ziekenhuizenbeschikken niet over een centrale ‘clinical data ware-house’ waar klinische gegevens routinematig opge-vraagd kunnen worden. Informatie moet dan uit meer-dere bronnen bij elkaar gezocht worden, hetgeen data-management en onderhoud bemoeilijkt. Daarnaast isbinnen afdelingen infectiepreventie vaak niet de speci-alistische kennis aanwezig om de gegevens te verkrij-gen en analyseren. Specialistische softwarepakkettenkunnen afdelingen wel ondersteunen. Daarnaast be-moeilijken periodieke wijzigingen in ziekenhuisinforma-tiesystemen de extractie van (historische) gegevens endaarmee de validatie en implementatie van algoritmen.De toenemende aandacht voor (her)gebruik van elek-tronisch opgeslagen gegevens en de wens om regi-stratielast te verminderen zal hopelijk leiden tot verbe-teringen in digitale infrastructuur.25 Hierbij is adequatestandaardisatie, eenheid van taal en goed onderhoudvan de systemen cruciaal om een duurzame omslagnaar geautomatiseerde surveillance mogelijk te maken.


89

Bovendien kunnen mogelijkheden, afhankelijk van deopzet van grootschalige infrastructuur, worden beperktdoor de nieuwe Algemene Verordening Gegevensbe-scherming.

Ten aanzien van de inhoudelijke inrichting van geauto-matiseerde surveillance zijn er nog openstaande vra-gen; er moet een keuze worden gemaakt in de matevan automatisering (semi- of volledig geautomati-seerd), de gebruikte databronnen, het zo nodig aan-passen van definities en de mogelijkheid tot case-mixcorrectie op basis van elektronisch verkregen ge-gevens. Bestaande systemen zijn veelal ontwikkeld ineen enkel ziekenhuis en ze zijn daarmee divers indoelstelling en inhoud. In hoeverre systemen toepas-baar zijn in andere klinieken moet nog onderzocht wor-den.

Om de overstap naar geautomatiseerde surveillance teondersteunen wordt in samenwerking met PREZIESonderzoek gedaan naar de toepasbaarheid en validi-teit van het semi-geautomatiseerde surveillance modelvoor diepe POWI na heup- en knieprothesiologie inverschillende Nederlandse ziekenhuizen. Daarnaastloopt een Europees multicenteronderzoek naar de mo-gelijkheden voor prospectieve ontwikkeling vansurveillance-algoritmen en naar de mogelijkheden vanstandaardisatie tussen ziekenhuizen.

ConclusieGeautomatiseerde surveillance van zorginfecties opbasis van routinematig opgeslagen gegevens in zie-kenhuisinformatiesystemen heeft de potentie om dekwaliteit van infectieregistratie te verbeteren en de re-gistratielast te verminderen. Hiertoe is de elektronischebeschikbaarheid van hoogwaardige klinische gege-vens en de juiste digitale infrastructuur noodzakelijk.Toekomstig onderzoek zal de kennis vergroten over detoepasbaarheid van geautomatiseerde surveillance oplokaal en grootschaliger niveau. Het versterken vankennis over deze methoden en het vaststellen van eengezamenlijke visie op geautomatiseerde surveillance isnodig om ziekenhuizen te ondersteunen bij het ontwik-kelen van kwalitatief hoogwaardige systemen, hetdoelmatig inzetten van beschikbare middelen en hetborgen van de vergelijkbaarheid van resultaten tussenziekenhuizen.

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

ReferentiesCassini A, Plachouras D, Eckmanns T, et al. Burden of SixHealthcare-Associated Infections on European Population He-alth: Estimating Incidence-Based Disability-Adjusted LifeYears through a Population Prevalence-Based ModellingStudy. PLoS Med. 2016;13:e1002150.ECDC. Point prevalence survey of healthcare-associated in-fections and antimicrobial use in European acute care hospi-tals 2011 - 2012. 2013.Lambert ML, Silversmit G, Savey A, et al. Preventable propor-tion of severe infections acquired in intensive care units:case-mix adjusted estimations from patient-based surveillan-ce data. Infect Control Hosp Epidemiol. 2014;35:494-501.Schippers EI, van Rijn RJ, Dijksma AM, Mansveld WJ. Ka-merbrief 'Aanpak Antibioticaresistentie'. 2015.https://www.rijksoverheid.nl/documenten/kamerstuk-ken/2015/06/24/kamerbrief-over-aanpak-antibioticaresistentie.Geubbels EL, Nagelkerke NJ, Mintjes-De Groot AJ,Vandenbroucke-Grauls CM, Grobbee DE, De Boer AS. Redu-ced risk of surgical site infections through surveillance in anetwork. Int J Qual Health Care. 2006;18:127-33.Haut ER, Pronovost PJ. Surveillance bias in outcomes repor-ting. JAMA. 2011;305:2462-3.Schroder C, Behnke M, Gastmeier P, Schwab F, Geffers C.Case vignettes to evaluate the accuracy of identifyinghealthcare-associated infections by surveillance persons. JHosp Infect. 2015;90:322-6.Lin MY, Woeltje KF, Khan YM, et al. Multicenter Evaluation ofComputer Automated versus Traditional Surveillance ofHospital-Acquired Bloodstream Infections. Infect Control HospEpidemiol. 2014;35:1483-90.Russo PL, Shaban RZ, Macbeth D, Carter A, Mitchell BG. Im-pact of electronic healthcare-associated infection surveillancesoftware on infection prevention resources: a systematic re-view of the literature. J Hosp Infect. 2018;99:1-7.Woeltje KF. Moving into the future: electronic surveillance forhealthcare-associated infections. J Hosp Infect. 2013;84:103-5.van Mourik MS, Perencevich E, Gastmeier P, Bonten MJ. De-signing Surveillance of Healthcare-Associated Infections inthe Era of Automation and Reporting Mandates. Clin InfectDis. 2018;66:6.Woeltje KF, Lin MY, Klompas M, Wright MO, Zuccotti G, TrickWE. Data requirements for electronic surveillance ofhealthcare-associated infections. Infect Control Hosp Epide-miol. 2014;35:1083-91.van Mourik MS, Groenwold RH, Berkelbach van der SprenkelJW, van Solinge WW, Troelstra A, Bonten MJ. Automated de-tection of external ventricular and lumbar drain-related menin-gitis using laboratory and microbiology results and medicationdata. PLoS One. 2011;6:e22846.Streefkerk HR, Lede IO, Eriksson JL, et al. Internal and Exter-nal Validation of a Computer-Assisted Surveillance Systemfor Hospital-Acquired Infections in a 754-Bed General Hospitalin the Netherlands. Infect Control Hosp Epidemiol.2016;37:1355-60.De Bruin JS, Seeling W, Schuh C. Data use and effective-ness in electronic surveillance of healthcare associated infec-tions in the 21st century: a systematic review. J Am Med In-form Assoc. 2014;21:942-51.Wiens J, Shenoy ES. Machine Learning for Healthcare: Onthe Verge of a Major Shift in Healthcare Epidemiology. Clin In-fect Dis. 2018;66:149-53.Rajkomar A, Oren E, Chen K, et al. Scalable and accuratedeep learning with electronic health records. Digital Medicine2018;1.


90

18.

19.

20.

21.

van Mourik MS, van Duijn PJ, Moons KG, Bonten MJ, Lee GM.Accuracy of administrative data for surveillance of healthcare-associated infections: a systematic review. BMJ Open.2015;5:e008424.Branch-Elliman W, Strymish J, Kudesia V, Rosen AK, GuptaK. Natural Language Processing for Real-Time Catheter-Associated Urinary Tract Infection Surveillance: Results of aPilot Implementation Trial. Infect Control Hosp Epidemiol.2015:1-7.Sips ME, Bonten MJM, van Mourik MSM. Semiautomated Sur-veillance of Deep Surgical Site Infections After Primary TotalHip or Knee Arthroplasty. Infect Control Hosp Epidemiol.2017;38:732-5.Pindyck T, Gupta K, Strymish J, et al. Validation of an electro-nic tool for flagging surgical site infections based on clinicalpractice patterns for triaging surveillance: Operational suc-cesses and barriers. Am J Infect Control. 2017.

22.

23.

24.

25.

Perdiz LB, Yokoe DS, Furtado GH, Medeiros EA. Impact of anAutomated Surveillance to Detect Surgical-Site Infections inPatients Undergoing Total Hip and Knee Arthroplasty in Brazil.Infect Control Hosp Epidemiol. 2016;37:1-3.Serum Statents Institute. HAIBA. https://miba.ssi.dk/haiba. Ac-cessed 09-01-2019.Gubbels S, Nielsen J, Voldstedlund M, et al. National Automa-ted Surveillance of Hospital-Acquired Bacteremia in DenmarkUsing a Computer Algorithm. Infect Control Hosp Epidemiol.2017;38:559-66.NFU. Registratie aan de bron: visie op documentatie en ge-bruik van zorggegevens 2013 - 2020. 2013.


91

SamenvattingInfectiepreventie in het ziekenhuis heeft als doel hetvoorkomen van zorggerelateerde infecties en het voor-komen van verspreiding van bijzonder resistentemicro-organismen (BRMO). In dit artikel wordt inge-gaan op de informatiebehoefte en automatisering vande werkprocessen van de deskundige infectiepreven-tie (DI) bij het bestrijden van uitbraken en de surveil-lance van BRMO en andere overdraagbare pathogenemicro-organismen.Als eerste is geanalyseerd welke data nodig zijn enhoe deze data digitaal beschikbaar zijn te maken. Ver-volgens is in kaart gebracht welke stappen van de ver-schillende werkprocessen zijn te automatiseren en hoedata gepresenteerd moeten worden. In samenwerkingmet een externe softwareleverancier is een nieuwesoftwareapplicatie ontwikkeld voor ICT-ondersteuningvan de afdeling Infectiepreventie.Vervolgens is de softwareapplicatie geïmplementeerd,waarmee data uit verschillende bronsystemen over-zichtelijk zijn samengebracht en voorheen handmatigeadministratieve werkzaamheden zijn geautomatiseerd.Belangrijke werkprocessen van de DI, zoals het ver-werken van laboratoriumuitslagen en de uitvoering vancontactonderzoeken, zijn grotendeels geautomati-seerd. Door automatisch gegeneerde meldingen is deDI in staat snel te reageren op nieuwe informatie.Naast tijdwinst worden er nog andere voordelen, erva-ren zoals een goede borging van de taken en een ver-beterde overdracht binnen het team van DI’s.

SummaryHospital infection control programs aim at preventinghospital-acquired infections and spreading of highly re-sistant micro-organisms (HRMO) or communicable di-seases. Here we describe our experience in the auto-mation of information

supply and work processes of the Infection ControlPractitioners (ICP) in outbreak management andHRMO surveillance. First, we analysed which datawere needed and how they could be made digitallyavailable. Second, we evaluated the steps in the ICPwork processes in terms of suitability for automation.An external software provider was engaged to build anew ICT application. In this application data from diffe-rent sources are combined and displayed in a practicalfashion. Many of the core tasks of the ICPs, such asprocessing of culture results and contact tracking haveto a large extent been automated. A notification is au-tomatically generated when new relevant results beco-me available, allowing the ICPs to react promptly andtimely. The implementation of this application has re-sulted not only in improved efficiency and time saving,but also in better transfer of information within the ICPteam and secured execution of necessary tasks.

InleidingDe afdeling Infectiepreventie in het ziekenhuis heeftals doel het voorkomen van zorggerelateerde infectiesen het voorkomen van verspreiding van bijzonder re-sistente micro-organismen (BRMO). Goede infectie-preventie is grotendeels afhankelijk van hygiënischwerken door alle zorgverleners. Kerntaken van de des-kundige infectiepreventie (DI) zijn het opstellen en im-plementeren van hygiëneprotocollen, het (bij)scholenvan alle medewerkers en het toetsen op naleving vanhet infectiepreventiebeleid. Een DI gaat naar de


Wendy Bril, Saara Vainio, Matthijs Tersmette


Van reactief naar proactief: toepassingen van ICT-ondersteuning in de infectiepreventie

St Antonius Ziekenhuis Nieuwegein/Utrecht, afdeling Medi-sche Microbiologie en Immunologie, W.S. Bril, deskundigeinfectiepreventie, S.J. Vainio, arts-microbioloog, M. Tersmet-te, arts-microbioloog. Correspondentieadres: W.S. Bril([email protected]).

92

zorgverleners toe om te kijken hoe er gehandeld wordten hoe dit nog verder is te verbeteren. Daardoor is deDI een gesprekspartner voor verschillende disciplinesen zichtbaar voor de gehele organisatie. Bij uitbrakenneemt de DI samen met de arts-microbioloog het initia-tief om de actuele situatie in kaart te brengen en ommet interventies verdere verspreiding te stoppen.Om een adequaat infectiepreventiebeleid op te stellenen de juiste maatregelen te implementeren heeft de DIinzicht nodig in de bronnen en verspreidingsroutes vanmicro-organismen, en een goed overzicht vanpatiënten die een verhoogd risico hebben om besmette raken.

Maatregelen

Registratie van zorginfecties door incidentie- of pre-valentieonderzoek kan aanleiding geven tot het op-starten van verbetertrajecten om het infectiepercen-tage te verlagen. Patiënten die bijvoorbeeld eenoperatie ondergaan, hebben een verhoogd risico ophet ontstaan van een wondinfectie. Door meer in-zicht in de prevalentie van postoperatieve wondin-fecties kunnen interventies worden gedaan om dezecomplicatie te voorkomen.Daarnaast richt het werk van de DI zich op het voor-komen van verspreiding van overdraagbare patho-gene micro-organismen (bijvoorbeeld het norovirus)en het voorkomen van verspreiding van BRMOonder patiënten. Naleving van de basishygiënepro-tocollen zoals handhygiëne-, kleding- en schoon-maakprotocol, wordt aangevuld met extra isolatie-maatregelen om verspreiding van schadelijke micro-organismen te voorkomen. Bij een goed isolatiebe-leid hoort scholing van de zorgverleners in de ver-schillende isolatievormen en het correct gebruik vanhulpmiddelen en gesluisde kamers. Registratie vanpatiënten die (mogelijk) een BRMO bij zich dragen isbelangrijk om verspreiding van BRMO te voorko-men. BRMO-dragers worden gevlagd (gelabeld) inhet elektronisch patiëntendossier (EPD), zodat ookbij heropname direct de juiste isolatie wordt toege-past . Bij binnenkomst in het ziekenhuis wordt meteen vragenlijst het risico op BRMO-dragerschapvastgesteld bij alle patiënten. Om onnodige isolatieste voorkomen wordt het overzicht van (verdachte)BRMO-dragers en hun kweekstatus up-to-date ge-houden.

Wanneer bij een patiënt onverwacht een overdraag-baar pathogeen micro-organisme of een BRMOwordt aangetroffen, worden alle contactpatiënten inkaart gebracht om na te gaan of er overdracht heeftplaatsgevonden. Als er zich onverhoopt een uitbraakvoordoet, voert de DI een bron- en contactonder-zoek uit om besmettingsroutes te onderzoeken enverdere verspreiding te voorkomen. Maatregelen bijeen uitbraak kunnen zich ook richten op het voorko-men van besmettingen van de medewerkers zelf (alser sprake is van bijvoorbeeld MRSA of scabiës).Ook andere zorginstellingen (andere ziekenhuizen,verpleeghuizen, GG&GD) kunnen er betrokken bijzijn.

Met de toenemende antibioticumresistentie en eengroeiende belangstelling voor patiëntveiligheid, is ermeer aandacht voor infectiepreventie in de zorg. Ditleidt tot een uitbreiding van het takenpakket van de DIin een tijd waarin er juist een tekort is aan opgeleideDI’s in Nederland. Naast het opleiden van nieuwe DI’sen het herverdelen van taken (bijvoorbeeld door inzetvan Contactpersonen Infectiepreventie, Infectiepreven-tieverpleegkundigen of -assistenten) kan er een effi-ciëntieslag worden gemaakt door betere ICT-ondersteuning op het werkterrein van de DI. In dit arti-kel wordt ingegaan op de informatiebehoefte en auto-matisering van het werkproces van de DI bij surveillan-ce van (multiresistente) micro-organismen en uitbra-ken. De rol van automatisering bij registratie van zorg-infecties (POWI, lijnsepsis) blijft hier buiten beschou-wing.

Uitgangssituatie (vóór automatisering)Het St. Antonius Ziekenhuis is een topklinisch zieken-huis gespecialiseerd in hart- en vaatziekten, kanker enlongziekten. Het ziekenhuis bestaat uit acht locatiesmet 750 bedden. Er vinden 43.000 opnames per jaarplaats en er werken ruim 5500 medewerkers. Op tweehoofdlocaties vinden de klinische opnames plaats enop beide locaties is een microbiologisch laboratoriumaanwezig. De afdeling Infectiepreventie is een inte-graal onderdeel van de afdeling Medische Microbiolo-gie en Immunologie.Ten tijde van het besluit om eeninfectiepreventiesoftware-applicatie (IP-applicatie) teontwikkelen werden patiëntengegevens geregistreerdin het


93

ziekenhuisinformatiesysteem (ZIS), het elektronischpatiëntendossier (EPD) en andere specifieke deelsys-temen voor onder andere het OK-complex en laborato-ria. Niet alle benodigde patiëntengegevens waren ech-ter voor de DI volledig inzichtelijk omdat niet alle gege-vens digitaal waren vastgelegd en de informatie ver-spreid was over verschillende bronsystemen. De opna-mehistorie van patiënten die verplaatst werden naareen andere kamer was bijvoorbeeld niet volledig be-schikbaar en dat belemmerde de uitvoering van con-tactonderzoeken waarbij kamergenoten van een index-patiënt in kaart moesten worden gebracht. Informatieover BRMO-dragers en isolaties stond in verschillendedatasystemen (ZIS/EPD, LIMS), waardoor het bijhou-den van een overzicht van gevlagde patiënten en actu-ele isolaties een bewerkelijk en handmatig proces wasdat werd uitgevoerd in een aparte database. Omdathet vanuit het LIMS niet mogelijk is om een signaal afte geven wanneer bij een BRMO-drager een negatievecontrolekweek wordt uitgeslagen, werd de kweeksta-tus van BRMO-dragers gemonitord door het herhaal-delijk nakijken van laboratoriumuitslagen.Bij een langdurige VRE-uitbraak (2012-2013) in onsziekenhuis bleek het veel inspanning te kosten om tij-dens het verloop van de uitbraak overzicht te houdenop alle contactpatiënten. Het opzoeken van contactpa-tiënten en het samenvoegen van meerdere ringonder-zoeken werd grotendeels handmatig gedaan. Bij deuitbraak waren duizenden contactpatiënten betrokkendie door extra ingehuurde medewerkers een voor eenwerden gevlagd in het EPD. In een Excellijst werdenhandmatig de uitslagen van controlekweken van allecontactpatiënten bijgehouden en een actueel overzichtontbrak van het percentage contactpatiënten dat nogniet gecontroleerd was. Er was ook weinig informatiebeschikbaar om tijdens de uitbraak besluitvorming teondersteunen, zoals inzicht in het aantal (geplande)heropnames en polibezoeken van de betrokkenpatiënten. Door alle handmatige administratieve werk-zaamheden, bleef er weinig tijd over voor de DI omnaar zorgverleners toe te gaan voor extra scholing enaudits.

ProbleemstellingIn het dagelijks werk van de DI was er sprake van ad-ministratieve rompslomp en onvoldoende zicht op deactuele stand van zaken, met als risico dat een uit-braak niet tijdig werd gesignaleerd en bestreden. Infor-matie stond verspreid in meerdere bronsystemen enbenodigde data waren incompleet. Er werd gewerktmet aparte lijsten en documenten, waardoor eengoede overdracht en het afstemmen van taken binnenhet team werden belemmerd. De veelheid van admini-stratieve werkzaamheden ging ten koste van de tijdvoor andere taken.

DoelstellingVoor de surveillance van overdraagbare pathogenemicro-organismen en BRMO moet de afdeling Infectie-preventie de beschikking hebben over adequate ICT-ondersteuning. Informatie over patiënten met (ver-hoogd risico op) dragerschap, moet snel digitaal be-schikbaar zijn waarbij relevante kweekresultaten auto-matisch worden verwerkt en geregistreerd. Bij eencontactonderzoek zou een lijst van contactpatiënten eneen actueel overzicht van lopende contactonderzoe-ken beschikbaar moeten zijn. Alleen dan kunnen risi-co’s op verspreiding van micro-organismen tijdig wor-den herkend.

AanpakNaar aanleiding van onze ervaringen met de VRE-uitbraak zijn wij een verbetertraject gestart in samen-werking met een externe softwareleverancier (Softme-dex) en is een nieuwe applicatie ontwikkeld (MICORE,www.softmedex.com/micore). Als eerste is in kaart ge-bracht welke gegevens nodig zijn, uit welke bronnendie komen en hoe data zijn uit te wisselen door middelvan (real-time) koppelingen. Hierbij is ook gekekennaar welke aanvullende informatie door de DI zelfwordt toegevoegd en welke gegevens door de afdelingInfectiepreventie worden gedeeld met andere syste-men. Vervolgens zijn verschillende werkprocessen ge-analyseerd om in kaart te brengen welke stappen ge-automatiseerd zijn uit te voeren en welke data automa-tisch zijn te verwerken. Daarnaast is bekeken op welkewijze gegevens het beste zijn te presenteren om dewerkprocessen zo goed mogelijk te ondersteunen.


94

Resultaten

Beschikbaarheid van dataEen nieuwe softwareapplicatie is ontwikkeld met ver-schillende modules om de werkprocessen voor infec-tiepreventie te ondersteunen en met uitwisseling vandata met andere bronsystemen (tabel 1). In de IP-applicatie zijn gegevens uit andere bronnen te combi-neren en ook kan de DI zelf eigen informatie (adviezen,conclusies et cetera) toevoegen. De softwareapplicatieis het nieuwe bronsysteem voor de vlagstatus van(verdachte) BRMO-dragers inclusief hun kweekstatus.De DI beschikt nu over overzichten die automatischworden aangevuld met nieuwe gegevens, zoals eenoverzicht van alle opgenomen patiënten met isolatie-verpleging en een overzicht van alle BRMO-dragers,waarbij gefilterd kan worden op bijvoorbeeld patiëntenmet een bepaald aantal negatieve controlekweken (af-genomen na de laatste positieve bevinding). Door ge-combineerde gegevens en het gebruik van zoekfiltersis eenvoudig te zien of op een bepaalde afdeling ineen gestelde tijdsperiode dragers van een specifiekmicro-organisme waren opgenomen. De functionaliteit‘Bron- & contactonderzoek’ voorziet in een grafischoverzicht van de opnamehistorie van alle positievepatiënten en een automatisch gegenereerde lijst vanalle contactpatiënten met hun laboratoriumuitslagen enhun relatie tot de positieve patiënt(en). Indien een

contactpatiënt positief wordt getest, wordt de lijst vancontactpatiënten uit het vervolgcontactonderzoek(tweede ringonderzoek) automatisch samengevoegdmet de initiële contactpatiëntenlijst.De IP-applicatie bevat een geïntegreerde BusinessIntelligence-module waarmee gedetailleerde analysesen dashboards kunnen worden gemaakt. Zo is eendashboard gemaakt met een meerjarenoverzicht vannieuwe BRMO-dragers en een dashboard om het jaar-lijkse influenzaseizoen te volgen. Een ander dash-board toont per contactonderzoek de status van hetonderzoek met onder andere het percentage gekweek-te contactpatiënten (figuur 1). Naast vakinhoudelijkedata kan uit de applicatie ook managementinformatieworden gehaald over de dienstverlening door de afde-ling Infectiepreventie, bijvoorbeeld over het jaarlijksaantal contactonderzoeken en consulten.

Ondersteuning van werkprocessenIn de IP-applicatie zijn de standaardwerkprocessen zo-veel mogelijk geautomatiseerd. Zo wordt een eersteBRMO-positieve laboratoriumuitslag bij een patiënt au-tomatisch herkend en geregistreerd en leidt dit vervol-gens automatisch tot een vlag in het EPD en de regi-stratie van de bijbehorende isolatievorm. Een relevan-te negatieve laboratoriumuitslag kan leiden tot het au-tomatisch afsluiten van een (preventieve) isolatie. Ookandere informatie, bijvoorbeeld een ontslagbericht ofhet verstrijken van een ingestelde tijdsperiode,


Tabel 1. Data-uitwisseling met andere systemen.

Binnenkomende gegevens Uitgaande gegevens

Patiëntidentificatie (naam, geboortedatum, geslacht) Consult (patiëntspecifiek advies)

Opnamegegevens (afdeling/kamer/bed, verplaatsingen, opname-herkomst, ontslagbestemming)

EPD-label (standaardadvies controlekweken en extra voorzorgs-maatregelen)

Isolatie (type, starten stopdatum) Isolatie (type, starten stopdatum)

Laboratoriumuitslag (MMI, KCL) Brief (contactonderzoek)

Poli-afspraak, operatie

95

is te gebruiken voor het automatisch beëindigen vanisolaties. Wij hebben ingesteld dat bij patiënten met in-fluenza de isolatie automatisch na vier dagen wordtbeëindigd, waardoor onnodige isolatiedagen in hetgriepseizoen zijn te voorkomen. Grote tijdwinst wordtbehaald door de automatisering van het werkprocesop groepsniveau. In een contactonderzoek kan in éénhandeling bij een groep contactpatiënten tegelijkertijdeen label worden aangebracht in het EPD of een infor-matiebrief worden aangemaakt.De IP-applicatie maakt van belangrijke gebeurtenisseneen melding of taak en brengt dit onder de aandachtvan de DI. Het is niet meer nodig om zelf op zoek tegaan naar belangrijke informatie; informatie wordt au-tomatisch in een overzicht gepresenteerd. De DI ont-vangt een melding als bijvoorbeeld een nieuwe patiëntBRMO-positief is getest of als een bepaalde BRMOvaker dan gemiddeld in het ziekenhuis bij patiëntenwordt aangetroffen. Meldingen en taken worden doorde DI geregistreerd als afgehandeld en het is daardoorinzichtelijk voor de andere collega’s welke werkzaam-heden nog gedaan moeten worden.

Gevolgen van de implementatie van deIP-applicatieOp de afdeling Infectiepreventie in het St Antonius Zie-kenhuis is samen met een externe softwareleveranciereen nieuwe IP-applicatie ontwikkeld

waarmee data uit verschillende bronsystemen over-zichtelijk zijn samengebracht en voorheen handmatigeadministratieve werkzaamheden zijn geautomatiseerd.De DI heeft inzage gekregen in automatisch gegene-reerde overzichten met actuele patiëntgegevens enkan patiëntoverstijgende analyses maken om adviezente onderbouwen. Belangrijke werkprocessen van deDI, zoals de uitvoering van contactonderzoeken, zijngrotendeels geautomatiseerd, waardoor er meer tijdoverblijft voor andere kerntaken in het ziekenhuis. Au-tomatisch gegenereerde meldingen in de IP-applicatiezorgen ervoor dat de DI adequater en eerder kan rea-geren op nieuwe situaties en hierdoor bijvoorbeeld on-nodige isolatiedagen kan voorkomen. Automatiseringvan de werkzaamheden leidde tot een meer uniformewerkwijze van de het team van DI’s met een betereborging van de taken, een efficiëntere dienstover-dracht en ook een eenduidige advisering aan de zorg-verleners.In het verbeterproject is gebleken dat automatiseringvan infectiepreventie zeer goed mogelijk is. Belangrijkerandvoorwaarden hierbij zijn de beschikbaarheid vandigitale data, koppelingen met databronnen en eengoede samenwerking met de ICT-afdeling voor het be-heer van de koppelingen. Voor het automatische ver-werken van laboratoriumuitslagen is het essentieel ge-bleken dat het laboratoriuminformatiesysteem rationeelis


Fi guur 1. BI-dashboard contactonderzoek.

96

ingericht en data kan aanleveren in gestructureerdeberichten. Als microbiologische laboratoriumuitslagenworden gerapporteerd in een gestandaardiseerd (HL7)bericht met een eenduidig gebruik van termen enwaarden (Eenheid van Taal), biedt dat mogelijkhedenvoor verfijning bij geautomatiseerde verwerking van deuitslagen. Naast beschikbaarheid van data is een ge-detailleerde kennis van de dagelijkse werkprocessenvan de DI belangrijk. Tijdens het project zijn verschil-lende functionaliteiten van de IP-applicatie getest in dedagelijkse praktijk en deze ervaringen zijn gebruikt bijde verdere ontwikkeling en verfijning van de software-applicatie.

Anderhalf jaar nadat de IP-applicatie in gebruik is ge-nomen, werd in het St Antonius ziekenhuis een nieuwEPD geïmplementeerd. Dit nieuwe EPD verving ver-schillende bronsystemen in het ziekenhuis en boodmeer gestructureerde datakoppelingen met ondermeer een volledige opnamehistorie. Er werd beslotenom de IP-applicatie naast het nieuwe EPD in stand tehouden, omdat die voorziet in specifieke ICT-ondersteuning voor de afdeling Infectiepreventie voorde patiëntoverstijgende werkprocessen en de ver-gaande automatische verwerking van microbiologischelaboratoriumuitslagen (inclusief die van niet-patiëntge-bonden materialen). Naast een patiëntoverstijgendeblik op infectiepreventie binnen het ziekenhuis vraagtde huidige BRMO-problematiek om een regionale aan-pak over zorginstellingen heen. Het maken van afspra-ken over uniformering van termen voor begrippen iseen belangrijke opdracht om de detectie en de bestrij-ding van uitbraken van BRMO het hoofd te bieden.

DankwoordDank aan de heer P. Geytenbeek, Softmedex Soluti-ons bv, voor het kritisch meedenken en de waardevol-le adviezen.


97

SamenvattingIn medisch-microbiologische laboratoria in Nederlandis in toenemende mate een vraag naar inhoudelijkedata-analyse zichtbaar. Als een organisatie datagedre-ven wil kunnen opereren, is het nodig te beschikkenover kwalitatief goede data, een juist ingerichte struc-tuur en een data-expert met vakinhoudelijke kennis.‘Data-expert’ is hier een overkoepelende term voorfuncties als epidemioloog, data scientist en data-analist. In dit artikel bieden wij een handreiking aan la-boratoria en ziekenhuizen die een dergelijke professio-nal willen aantrekken, zodat geen schaap-met-vijf-poten-situatie ontstaat. Complexe analyses zijn pasmogelijk wanneer er een goed personeel fundamentaanwezig is en de organisatie haar data op ordeheeft. Naast deze randvoorwaarden beschrijven we de im-pact van datagedreven medische microbiologie. Ditdoen we door voorbeelden te presenteren waarindata-experts in verschillende medische microbiologielaboratoria in Nederland het mogelijk hebben gemaaktom nieuwe laboratoriumprocessen te evalueren, antibi-oticumresistentie te monitoren, therapiekeuze te onder-steunen, spiegelinformatie terug te koppelen, kwaliteitte waarborgen, en surveillance en infectiepreventiemogelijk te maken. Wanneer de data-expert optimaalwordt benut, als integraal onderdeel van de medischemicrobiologie, kan deze een grote bijdrage leveren aanverbeterde kwaliteit van zorg, lagere kosten en klan-tenbinding.

SummaryThere is a growing need for data analysis in medicalmicrobiological laboratories in the

Netherlands. However, an organisation can only bedata-driven if supported by high-quality data, appropri-ate organisational and IT structures, and of course thepresence of a knowledgeable data expert. ‘Data ex-pert’ is an umbrella term covering the differing workpackages of epidemiologists, data scientists, and dataanalysts. We offer guidance and expectation manage-ment for laboratories that would like to recruit suchprofessionals, to mitigate the risk of listing impossiblejob profiles. After all, complex analyses are only possi-ble with appropriate support and a good data-mindsetin the organisation.Furthermore, this article describes the impact of


Matthijs Berends, Sjoerd Euser, Erwin Hassing, Eric Hazenberg, Malou Juurlink, Yvonne Roelofs, Martijn vanRooijen, Dennis Souverein, Peter Terporten, Mark Tinga, Anne Voor in 't holt, Ingrid van Weerdenburg, Judith

Fonville


Epidemioloog, data scientist, data-analist, ... Wat is de rolvan een data-expert in het medisch-microbiologisch

laboratorium?

Stichting Certe Medische diagnostiek & advies, Groningen,M.S. Berends, medisch data-onderzoeker, E.E.A. Hassing,medisch data-analist; Streeklaboratorium voor de Volksge-zondheid Kennemerland, Haarlem, dr. S.M. Euser, klinischepidemioloog en wetenschapscoöordinator, dr. D. Souve-rein, klinisch epidemioloog; Jeroen Bosch Ziekenhuis, ’s-Hertogenbosch, E.H.L.C.M. Hazenberg, data- en informa-tiemanager; Isala, Zwolle, M. Juurlink, projectcoordinator IPLMMI; Stichting Izore Centrum Infectieziekten Friesland,Leeuwarden, Y.C. Roelofs, informatieanalist; IZ/Soa-polikliniek en streeklaboratorium GGD Amsterdam, Amster-dam, dr. M. van Rooijen, datamanager en onderzoeker(post-doc); Maastricht UMC+, afdeling Medische Microbiolo-gie, Maastricht, P. Terporten, stafadviseur ICT / statistischanalist; Amphia Ziekenhuis, Kenniskern Infectiepreventie,Breda, dr. M.A.G.M. Tinga, reporting specialist; ErasmusMC, afdeling Medische Microbiologie en Infectieziekten, Rot-terdam, dr. A.F. Voor in 't holt, klinisch epidemioloog; Rad-boud UMC, afdeling Medische Microbiologie, Nijmegen, I. vanWeerdenburg, data scientist; Stichting PAMM, Veldhoven,dr. J.M. Fonville, biomedisch informaticus. Correspondentie-adres: dr. J.M. Fonville ([email protected]).

98

data-driven medical microbiology. To this end, a seriesof examples from data experts in medical microbiologylaboratories in the Netherlands is presented. These in-clude the use of data to study new laboratory processflows, to monitor antibiotic resistance, to inform optimaltherapeutic choices, to provide feedback on diagnosticpractices, to guarantee quality, and to support surveil-lance and infection prevention efforts. If the data expertis embraced by the medical microbiology laboratoryand organisation, this professional will prosper andmake substantial contributions to improved quality ofhealthcare, lower costs, and increased customer satis-faction.

Inleiding"Tijdens het antibiotic stewardshipoverleg kwam devraag of we van combinatie A+B als empirische thera-pie over moeten stappen naar A-monotherapie." "Opeen congres hoorde ik laatst dat kweken op gonokok-ken vaak negatief zijn, ik vroeg me af of er een relatieis tussen positiviteit van kweek en Cq-waarde van dePCR?" "Is het mogelijk om de SWAB-richtlijn die opNethMap/ECDC gebaseerd is, te vergelijken met onzedaadwerkelijke regionale epidemiologie en wijken dehuidige behandelrichtlijnen daar sterk van af?" "Kun-nen we het respiratoire seizoen voorspellen zodat weelectieve operaties kunnen uitstellen tijdens de geanti-cipeerde griepgolf?" "Zouden we dragers van bijzonderresistente micro-organismen aan de poort kunnenidentificeren met artificial intelligence?" Zomaar eengreep uit de vragen die bij de data-expert van eenmedisch-microbiologisch laboratorium terechtkomen.Begrijpelijk, omdat in het kader van kwalitatief hoog-waardige, zinnige en zuinige diagnostiek zowel de be-handelaar als de manager van stuurinformatie voorzienwillen worden. Het is aan de data-expert om dergelijkeinformatie te genereren vanuit de data die verkregenzijn.De medische microbiologie is een datarijk vakgebied:uit onze eigen databronnen blijkt dat er in Nederlandper jaar circa 55.000 tot 75.000 testen per 100.000 in-woners verricht worden. Deze data worden vervolgensverrijkt, bijvoorbeeld door het samenvoegen van geme-ten, intrinsiek bekende en afgeleide antibioticumresis-tenties. Veel pijlers in de medische microbiologie steu-nen op geaggregeerde en geanalyseerde laboratori-umgegevens, bijvoorbeeld: infectiepreventie(maatrege-len),1 de implementatie van regionale

zorgnetwerken,2 antimicrobieel stewardship en dia-gnostisch steward-ship.3 Een laboratorium dat inplaats van een 'uitslagenfabriek' een betrouwbare part-ner in de zorgketen is, heeft kennis van zaken, is be-schikbaar voor overleg en duiding, en denkt mee metde wensen van aanvragers op basis van datagestuur-de informatie en expertise. Data-experts zijn hierin on-misbare partners die helpen om deze strategische visieop de rol en essentie van een microbiologisch labora-torium te kunnen realiseren, of dit lab zich nu binnen ofbuiten een ziekenhuis bevindt.De vraag naar expertise om dergelijke analyses uit tekunnen voeren en de resultaten te kunnen interprete-ren neemt sterk toe. We zien steeds meer laboratoriaovergaan tot het werven en inzetten van een toegewij-de data-expert. In dit manuscript illustreren we de in-houd en reikwijdte van deze nieuwe rol met een aantalvoorbeelden. Tevens doen we een handreiking aan la-boratoria die een data-expert willen aantrekken, doorverschillende data-expertfuncties en randvoorwaardente beschrijven.

Randvoorwaarden: data in het laborato-riumComplexe data-analyse is pas mogelijk wanneer aande randvoorwaarden is voldaan, te weten: 1) de be-schikbaarheid van kwalitatief goede data; 2) een data-minded organisatie en structuur; 3) een professionalmet de benodigde vakinhoudelijke kennis. In dit artikelhanteren we de overkoepelende term data-expert(zie Kadertekst 1).

1 . Kwalitatief goede data in het medisch-microbiologisch laboratoriumKwalitatief goede data zijn ten minste gevalideerd engestructureerd in een relationele database (zoals eendatawarehouse). Een applicatiebeheerder is hierbij es-sentieel, omdat deze verantwoordelijk is voor de op-slag en structurering van de gegevens in het laborato-riuminformatiesysteem (LIS). De datamanager zorgtvervolgens dat gegevens in een datawarehouse ofvergelijkbare structuur komen, waarbij datanormalisa-tie is toegepast. Dit laatste houdt in dat er aparte tabel-len zijn met bijvoorbeeld patiënten, aanvragers, ordersen resultaten. Het is verstandig datastewardship,waarbij wordt gestuurd op de integriteit, kwaliteit enconsistentie van data, expliciet als taak bij iemand tebeleggen, bijvoorbeeld een ICT-architect. Gezamenlijkzorgt het team van


99

onder meer applicatiebeheerder, datamanager en ar-chitect ervoor dat data van begin af aan logisch wor-den vastgelegd, door het structureren van organisatie-processen op data en door technisch beheer. Dit ge-beurt in nauwe afstemming met de data-expert, als ge-bruiker van deze data. Pas als aan deze personele eneventuele infrastructurele (servers, software) rand-voorwaarden is voldaan, kan een data-expert optimaalbenut worden (figuur 1). Overigens kan het bredespectrum van alle mogelijke wensen en vraagstukkenvanuit het laboratorium niet door één persoon wordenopgelost: door progressieve inzet van data-analisten,business intelligence (BI) specialisten, en data scien-tists/epidemiologen kan een organisatie haar medisch-inhoudelijke analyses en bedrijfsinformatie naar eensteeds hoger niveau tillen.

2. Dataminded organisatie en structuurDe impact van de data-expert valt en staat met de or-ganisatie waarin deze actief is: een goede inbeddingals integraal onderdeel van het laboratorium is essenti-eel. De data-expert schakelt namelijk met verschillendebetrokken expertises om de data-analyse en imple-mentatie van verkregen inzichten mogelijk te maken.Zo is voor medische vraagstukken een intensieve sa-menwerking met de artsen-microbioloog vereist, enwaar nodig afstemming met de medisch-moleculair mi-crobiologen of deskundigen infectiepreventie. En wan-neer de effecten van nieuwe workflows of veranderin-gen in beleid op het diagnostisch proces worden be-studeerd, wordt ook samengewerkt met afdelingshoof-den of een manager bedrijfsvoering.De data-expert heeft bij voorkeur een


Fi guur 1. Schematisch overzicht van de rollen en randvoorwaarden (bouwstenen) in een datagedreven medisch-microbiologischeorganisatie. De data-expert heeft als integraal onderdeel van het lab een nauwe samenwerking met medische staf, afdelingshoofden,en de afdeling ICT. Paars: medisch-inhoudelijk, blauw: bedrijfsinformatie, grijs: basis.

Ka dertekst 1. Data-experts: what's in a name.

Voor dit artikel definiëren we verschillende data-expert functiena-men, met de bijbehorende vereiste competenties en werkzaamhe-den. Hoewel deze verschillende rollen elkaar kunnen overlappen,kan het hele wensenpakket voor een data-expert van een laboratori-um niet bij één persoon neergelegd worden.Epidemioloog: een expert met vakinhoudelijke kennis over hetvóórkomen en verspreiden van ziekten (klinische epidemiologie) enziekteverwekkers (microbiële epidemiologie). De epidemioloog kanstudies uitvoeren en houdt zich bezig met surveillance, observaties,screening en voorspelling. Denk- en werkniveau: WO/WO+.Data scientist (data-onderzoeker): een expert die naastanalytisch modelleren kansen ziet om verschillende soorten grotecomplexe data te combineren en visualiseren. Een data-storytellermet vakinhoudelijke kennis die overtuigend inzichten kan delen enschakelt op alle niveaus in een organisatie. Denk- en werkniveau:WO/WO+.Data-analist: een expert die de organisatie van basisinformatievoorziet, bijvoorbeeld op het gebied van medische microbiologie enbedrijfsvoering. Deze persoon extraheert informatie uit het dataware-house voor reguliere “tel en turf”-vragen, maakt rapportages en is derechterhand van de business intelligence specialist, data scientisten epidemioloog. Denk- en werkniveau: HBO/HBO+.Bu si ness in tel li gen ce spe ci alist: een expert die de organisa-tie voorziet van (periodieke) stuurinformatie met een focus op be-drijfsvoering, processen en financiële aspecten. In tegenstelling totvoorgaande drie experts hoeft deze persoon minder medisch-vakinhoudelijk begrip te hebben. Denk- en werkniveau: HBO/HBO+.Datamanager: een expert die aan de ICT-kant van de organisatieverantwoordelijk is voor de beschikbaarheid en integriteit van data,zodat deze gebruikt kunnen worden door een van bovenstaandedata-experts. Deze databasebeheerder is thuis in datanormalisatieen -opslag. Denk- en werkniveau: HBO.

100

toegankelijke werkplek en vindt aansluiting door deel-name aan verschillende werkoverleggen en presenta-ties. Een data-expert floreert namelijk wanneer ener-zijds de organisatie actief meedenkt en kansen metdata ziet en aangrijpt (de dataminded organisatie), enanderzijds de data-expert zodanig gepositioneerd isdat hij zelfstandig projecten kan initiëren in samen-spraak met relevante partijen (de organisatiestructuur).Met dit tweerichtingsverkeer kan samen de goudmijnaan data omgezet worden naar zinnige, zuinige zorg.

3. Data-expert met vakinhoudelijke kennisVakinhoudelijk kennis is essentieel voor een data-expert, zowel om te kunnen doorgronden wat de databetekenen, als om goede methodologie toe te kunnenpassen. Zo is het voor analyse van empirische thera-pie nodig om alleen eerste isolaten van een genus-/speciescombinatie per tijdsperiode te includeren alvo-rens statistiek te bedrijven.4 Daarnaast moeten er re-gels voor intrinsieke en afgeleide resistenties wordeningezet en moet er juist omgegaan worden met isolaat-keuze op basis van bijvoorbeeld patiëntmateriaal ofantibiogram. De data-expert is persoonlijk verantwoor-delijk voor de analyses en rapporten die geproduceerdworden, en moet ervoor zorgen dat de bijbehorende in-terpretatie met nodige kanttekeningen door de relevan-te partijen goed wordt begrepen. De data-expert isdaarom bij voorkeur sterk presentatievaardig en klant-gericht. Affiniteit met statistiek en epidemiologie is on-misbaar om onjuiste (over)interpretatie van gegevenste voorkomen. Verkeerde interpretatie kan leiden tot

suboptimale zorg.Naast de data-expert speelt ook de bio-informaticuseen steeds grotere rol in de medische microbiologie.Hoewel deze termen ten onrechte soms door elkaargebruikt worden, bedient deze professional een anderspecialistisch domein binnen de medische microbiolo-gie (zie Kadertekst 2).

Portfolio van de data-expertAls aan de hierboven beschreven randvoorwaarden isvoldaan, kan een data-expert op vele vlakken bijdra-gen aan de medische microbiologie. Ter illustratievolgt een aantal recente voorbeelden uit onze diagnos-tische laboratoria.

1. Evaluatie van de impact van een nieuwe testDe impact van een PCR-screeningsstap voorpatiënten die verdacht worden van dragerschap vanvancomycine-resistente enterokokken (VRE) in eenziekenhuis is onderzocht. Waar voorheen allepatiënten met het label 'VRE-verdacht' in isolatie deuitslagen van vijf opeenvolgende kweken moesten af-wachten,7 kan nu 87 procent van de VRE-negatievepatiënten versneld uit de isolatie komen.8 Het reduce-ren van isolatiedagen is zowel gunstig voor de kwaliteitvan de patiëntenzorg als voor de kosten voor het zie-kenhuis. Het effect van het invoeren van deze work-flow is na 16 maanden geëvalueerd in het Máxima Me-disch Centrum: meer dan 650 patiënten hebben hetnieuwe protocol doorlopen, waarbij ten minste 1700isolatiedagen en bijbehorende kosten9 zijn


Ka dertekst 2. De bio-informaticus.

Een bio-informaticus is een expert in de analyse en interpretatie vandata die gegenereerd zijn in de moleculaire biologie en systeembio-logie. In de medische microbiologie gaat dit vooral om next genera-tion sequencing (NGS) data, die worden gebruikt om stammen tetyperen, onbekende verwekkers te identificeren en resistentiepatro-nen te zoeken. Voor het extraheren, bewerken, analyseren en inter-preteren van genetische sequenties is bio-informatische kennisnoodzakelijk5,6 (zie figuur 2). Omdat de implementatie van bio-informatica in de routinediagnostiek met vele uitdagingen gepaardgaat is er een Special Interest Group met actief forum opgerichtvoor NGS bio-informatici werkzaam in de Nederlandse medischemicrobiologie. Dit artikel richt zich verder specifiek op de data-expert.

Fi guur 2. Voorbeeld van een toolbox van de data-expert (diezich vooral met getallen bezighoudt) en de bio-informaticus (diezich vooral met genetische sequenties bezighoudt). Hoeweldeze professionals qua vaardigheden (zoals programmeren,analytisch denken en nauwgezet werken) op elkaar lijken, is debenodigde vakspecifieke kennis wezenlijk verschillend.

101

bespaard. De data-expert maakt het effect van derge-lijke nieuwe of alternatieve procedures inzichtelijk.

2. Doorlooptijden en automatiseringDe SOA-polikliniek van de GGD Amsterdam kampt allangere tijd met een zorgvraag die de beschikbareoverheidssubsidie overstijgt. Hierdoor kunnen niet allecliënten tijdig van zorg worden voorzien. Door dataslim in te zetten is hier ruimte gecreëerd: waar voor-heen het testresultaat door de analist werd gecontro-leerd, alle uitslagen door de arts-microbioloog werdengeautoriseerd, en in de SOA-polikliniek de uitslagennogmaals werden bekeken door een arts of verpleeg-kundige, is er nu een nieuwe procedure. Hierbij wordtna goedkeuring door de analist een groot deel van denegatieve uitslagen automatisch geautoriseerd. Vervol-gens classificeert een algoritme in het patiëntendossierwelke testuitslagen in aanmerking komen voor een au-tomatische definitieve diagnose. Hierbij moet voldaanzijn aan de eisen dat 1) het systeem zelf berekendheeft welke laboratoriumtesten nodig zijn, 2) er geenhandmatige aanpassingen hebben plaatsgevonden, 3)alle uitslagen negatief zijn, 4) geen hepatitis B- en/ofC-diagnostiek aangevraagd is, en 5) dat er geen op-merkingen in het consult

geplaatst zijn. Bij ongeveer 60 procent van alle consul-ten met een negatieve uitslag wordt de diag-nose nuautomatisch gesteld. Door het wegnemen van de tus-senkomst van arts-microbioloog en SOA-polikliniek isde uitslag sneller bij de cliënt: de doorlooptijd van con-sult tot uitslag is voor negatieve monsters verlaagd van66 naar 45 uur. Daarnaast wordt door het automatischstellen van de diagnose de beschikbare capaciteitbeter ingezet om aan de hoge zorgvraag te voldoendoor het besparen van 1,5 werkbare uren van de ver-pleegkundige, waarin weer drie tot zes cliënten gehol-pen kunnen worden. Ten slotte is voor de 40 procentresterende negatieve diagnoses de medewerker eralert op dat niet aan bovenstaande condities voldaanis, en er dus extra overwegingen moeten worden mee-genomen bij het vaststellen van de diagnose. Dit geeftook een ongeplande kwaliteitsverbetering: afwijkingenvan het protocol worden eerder opgemerkt en hersteld.Dit voorbeeld illustreert helder hoe de data-expert bij-draagt aan waardegedreven zorg.

3. Empirische therapieOp maat verrichte antimicrobiële resistentie-analysedraagt bij aan een optimale empirische antibioticum-therapiekeuze.10,11 Dergelijke


Fi guur 3. Voorbeeld van een interactief dashboard om empirische therapie te evalueren met selectiecriteria voor onder meer mon-stertype, patiëntkarakteristieken (leeftijd en geslacht), aanvragende instelling, afdeling en specialisme. Gemeten, afgeleide en intrin-sieke resistenties worden meegenomen om het gewogen gemiddelde te bepalen: 83,6 procent gevoelig voor antibioticum x.

102

analyses door data-experts in het Jeroen Bosch Zie-kenhuis en het Martini Ziekenhuis Groningen hebbengeleid tot wijzigingen in het lokale empirisch beleid bijsepsis. Op dit moment wordt prospectief het effectgeëvalueerd en daarnaast wordt in Groningen enDrenthe jaarlijks een bloedkweekglossy verstrekt aanalle ziekenhuizen met een overzicht van prevalentie enresistentie van gevonden verwekkers. Interactievedashboards bij veel van onze centra faciliteren het pro-ces door geanalyseerde resistentiedata toegankelijken inzichtelijk te presenteren (figuur 3). De data-experthelpt ook met specifiek empirisch beleid voor een ge-richte doelgroep. Zo heeft retrospectieve data-analyserecentelijk geleid tot een verandering in het empirischbeleid van de maatschap orthopedisch chirurgen vanhet Catharina Ziekenhuis Eindhoven en Máxima Me-disch Centrum bij prothese-infecties van flucloxacillinenaar cefazoline, waardoor de verwachte patiëntenpo-pulatie die baat zou hebben gehad bij de nieuwe thera-piekeuze stijgt van 65 naar 79 procent.12

4. Ontwikkeling van resistentieSinds decennia is bekend dat het belangrijk is om ver-anderingen in antibioticumresistentie te

monitoren.13,14 Voor een goede duiding van dergelijkeresistentiedata is (toegang tot) kennis vanlaboratorium-ontwikkelingen nodig, zodat de effectenvan technische aanpassingen niet worden geïnterpre-teerd als veranderingen in resistentiepatronen.15 In fi-guur 4 worden resistentiedata getoond op zowel lo-kaal, regionaal als nationaal niveau. In overleg met deaanvrager worden afspraken gemaakt over de fre-quentie van dergelijke rapportages, en kunnen real-time de eigen resistentiedata en trendanalyse wordeningezien op dashboards. Hiervoor is een goede af-stemming van definities noodzakelijk. In dit kader ver-welkomt de data-expert ook toenemende standaardise-ring, zoals het gebruik van LOINC- en SNOMED CT-codes in het kader van het project Eenheid van Taal(zie het artikel Eenheid van Taal, elders in dit num-mer).

5. Evaluatie van regionale verschillenDe regionale zorgnetwerken antibioticumresistentie zijnopgericht met het doel te voorkómen dat resistente or-ganismen zich door de zorgketen bewegen of nieuweresistenties ontstaan, en om eventuele verspreiding tebestrijden op regionaal niveau.13 Naast de regionaleaard van zorgketens en patiëntenstromen, kunnen ookde


Fi guur 4. Percentage Haemophilus spp. gevoelig voor amoxicilline van 2013-2018. De correcte interpretatie van data over antibio-ticumresistentie vereist kennis van microbiële epidemiologie en het laboratoriumproces.

https://www.nvmm.nl/ntmm/artikeloverzicht/juni-2019/thema-ict-in-de-medische-microbiologie-eenheid-van-taal/

103

aanwezigheid en de resistentiepatronen van micro-organismen regionaal verschillen. Analyse van lokalelaboratoriumgegevens is daarom onontbeerlijk. Zotoont figuur 5 dat al tussen regio's die slechts 50 kilo-meter van elkaar liggen, grote verschillen waarneem-baar zijn in gevoeligheid voor combinatietherapie bij deempirische behandeling van sepsis. Dit leidde tot the-rapiewijziging in een van de ziekenhuizen. Samenwer-king van de data-experts met artsen-microbioloog enregionaal epidemiologisch consulenten (REC’ers) uitde zorgnetwerken is hierbij van grote toegevoegdewaarde.

6. Spiegelinformatie over aanvraaggedrag en uitkom-sten van diagnostiekHet gehele zorgveld is gebaat bij het rationeel en doel-matig aanvragen van diagnostiek. Tijdens diagnostischtoetsoverleg (DTO) wordt spiegelinformatie, door data-experts in kaart gebracht, gebruikt om verschillen inaanvraaggedrag tussen artsen te reduceren en zinnigeen zuinige zorg te stimuleren.16 Dergelijke terugkoppe-ling leidde in

de regio Kennemerland tot het advies om voor Helico-bacter pylori-diagnostiek vaker de antigeentest opfeces te doen in plaats van serologisch onderzoek. Inhet terugkerende DTO een jaar later was een duidelijkeffect op het aanvraaggedrag te zien waarbij vaker devoorkeur werd gegeven aan de antigeentest. Naastaanvragen kunnen ook uitkomsten van diagnostiekworden teruggekoppeld, en voorzien data-experts hetDTO van antibioticumresistentie gegevens van de be-treffende aanvragers.Ook in de tweede lijn is spiegelinformatie onmisbaar:zo heeft het Jeroen Bosch Ziekenhuis suboptimale dia-gnostiek op een dashboard inzichtelijk gemaakt, waar-onder gebrek aan compliance van bloedkweekafname-protocollen. Door deze gegevens inzichtelijk te makenen terug te koppelen naar afdelingen (zoals IC en Chi-rurgie), kunnen verwachtingen getoetst worden en in-terventies gestart. Overigens concludeerden we on-langs ook dat de hoeveelheid dubbeldiagnostiek,zowel in de eerste als tweede lijn, lager is dan ver-wacht.17


Fi guur 5. Boxplot met gevoeligheid voor combinatietherapieën die empirisch gegeven worden bij sepsis. Hier zijn de antibiogram-men geanalyseerd van alle gramnegatieve bacteriën uit bloed tussen 2010 en 2018, waarbij alleen het eerste isolaat per patiënt perjaar is gerekend (n = 6152).

104

7. Antimicrobieel stewardship en A-teamsAntimicrobieel stewardship, ingesteld om het opgestel-de antibioticumbeleid en voorschrijfgedrag te waarbor-gen, speelt in zowel verpleeghuiszorg als ziekenhuizeneen belangrijke rol.18,19 De A-teams die dit coördine-ren hebben behoefte aan ondersteunende analyses,die samen met de data-expert worden ontwikkeld. HetJeroen Bosch Ziekenhuis maakte inzichtelijk dat in 11procent van de gevallen is gestart met het gebruik vanreservemiddelen zonder overleg met de arts-microbioloog. Dit bleek in 54 procent van de gevallenonterecht. Voor het Catharina Ziekenhuis Eindhoven isge-analyseerd hoe vaak er werd geacteerd op de tele-fonische antimicrobieel stewardshipinterventie: in 46procent van de gevallen werd het antibioticumbeleidbinnen een dag veranderd. Ook het ziekenhuisbredeen afdelingsspecifieke antibioticumgebruik werd inkaart gebracht; deze informatie en verbeterpunten ophet gebied van antimicrobieel stewardship zijn directteruggekoppeld naar de betrokken partijen. Het opvol-gende jaar werd al zichtbaar dat er minder interventiesnodig waren (van 20 naar 15 procent): de leercurve alsgevolg van antimicrobieel stewardship is gestart.

8. Kwaliteit"Naar aanleiding van een bijeenkomst over bezuinigin-gen wil ik graag weten of er op bloedkweken te bespa-ren valt: hoeveel bloedkweken worden per patiënt af-genomen". Deze simpel ogende vraag is niet zo triviaalals het lijkt: want wat is de definitie van een sepsisepi-sode? Zijn dit bloedkweken die binnen een x-aantal(bijvoorbeeld 72) uur zijn afgenomen sinds het eerstemonster? Of de hele serie bloedkweken waarbij eenbloedkweek maximaal 36 uur sinds het voorgaandemonster is afgenomen? En hoe gaan we om metpatiënten bij wie de afnametijd niet is ingevuld? Ge-bruik je dan het ontvangstmoment - en in dat geval,hoe ga je om met openingstijden en weekenden? Eendata-expert moet dergelijke nuances in het vizier heb-ben en is hierbij afhankelijk van (toegang tot) gedegenkennis van de laboratoriumworkflow en de betrouw-baarheid en kwaliteit van data in het LIS en de bijbeho-rende database. De uitkomst van bovenstaande vraagwas opzienbarend: de voornaamste constatering wasnamelijk dat er regelmatig maar één bloedkweek werdafgenomen, terwijl de richtlijn aangeeft dat, bij een in-dicatie voor een bloedkweek, er

afhankelijk van de indicatie ten minste twee moetenworden afgenomen.20 Het percentage enkelvoudigebloedkweken daalde na terugkoppeling door de arts-microbioloog aan de betreffende afdeling van 44 naar8 procent in dezelfde periode het opvolgende jaar.

9. SurveillanceHet turven op notitieblokken en handmatig bijhoudenvan Excelsheets is erg foutgevoelig. Toch worden opveel plekken nog dergelijke strategieën aangewendvoor, onder andere, surveillance en uitbraakdetectie.Met geautomatiseerde overzichten van het vóórkomenvan bijvoorbeeld soa's of BRMO's is er veel sneller enrobuuster een vinger aan de pols te houden en kan ertijdig worden ingegrepen als er mogelijk sprake is vanverspreiding.21,22 Ook bij influenzaproblematiek kangeautomatiseerde surveillance direct inzicht geven inepidemisch verloop, zodat instellingen zich beter kun-nen voorbereiden, onder meer in het kader van opna-mecapaciteit en personeelsplanning. De data-experthelpt verder met surveillanceactiviteiten door gedegenstatistische analyse en interpretatie. Zo werd in het in-fluenzaseizoen 2017/2018 een verhoogd aantal super-bacteriële infecties bij influenzapatiënten vermoed inde kliniek. Door analyse bleek echter dat na correctievoor de epidemiegrootte het relatieve aantal superin-fecties niet verschilde van voorgaande seizoenen.23

10. InfectiepreventieEpidemiologie kan worden beschouwd als een van dedrie pijlers van de medisch-microbiologische zorg(naast de inzet van de arts-microbioloog en infectiepre-ventie). In het Streeklaboratorium Haarlem en hetErasmus MC bijvoorbeeld, ondersteunen de data-experts de afdeling infectiepreventie, onder meer doorde meest relevante surveillancedata te extraheren uithet LIS. Vervolgens worden door epidemiologen trend-analyses uitgevoerd en gerapporteerd, bijvoorbeeldaan de afdeling Infectiepreventie en de raad van be-stuur van het ziekenhuis. Bovendien evalueert dedata-expert bijvoorbeeld verschillende screenings- enisolatiestrategieën voor buitenlandscreening, brengt dekosten en baten van actieve BRMO-screening in kaart,en voert case-controlstudies uit bij uitbraken.24-27

De data-expert van de afdeling Infectiepreventie


105

in het Amphia Ziekenhuis (Breda) werkte samen metde afdeling Business Intelligence en Beheer Elektro-nisch Patiënten Dossier om tot een semi-automatischeregistratie van postoperatieve wondinfecties te komen.Door gevalideerde selectie hoeft nu slechts 6 procentvan de operaties door een medewerker beoordeeld teworden, bovendien met beter beschikbare informatie.Door deze tijdwinst kon de registratie met meer specia-lismen uitgebreid worden. Belegd bij Infectiepreventieof bij het microbiologisch laboratorium, linksom ofrechtsom dragen data-experts bij aan het inrichten enborgen van periodieke

surveillance van ziekenhuisinfecties,28 lijnsepsis,BRMO’s en elke vorm van screening.

ConclusieEr zijn steeds meer data beschikbaar en bruikbaar inde medische microbiologie. Laboratoria in Nederlandzijn zich in toenemende mate bewust van de kansendie deze ontwikkelingen bieden: data-analyses wordeningezet voor optimale zorg, spelen in op wensen vanklanten en maken de meerwaarde van diagnostiek in-zichtelijk. Het werk van de data-expert kan tot zowelverbeterde kwaliteit als lagere kosten leiden.27


Fi guur 6. Grofmazige weergave van de adherentiegebieden van de instellingen waarmee de auteurs geaffilieerd zijn. Deze ‘MM-data’-groep komt regelmatig samen om vakinhoudelijk te kunnen overleggen en ervaringen uit te wisselen, te voorkomen dat het wielonnodig opnieuw wordt uitgevonden, en om technische analyses en definities te uniformeren. Dit zichzelf vormend informeel netwerkvan data-experts in de medische microbiologie verwelkomt huidige of toekomstige data-experts die nog niet zijn aangesloten.

106

Deze bewustwording resulteert in een duidelijke groeiin het aantal medisch-microbiologische laboratoria datinzet op de waarde van data (zie figuur 6). Daarbijwordt de rol van data-expert steeds vaker belegd bijeen daarvoor opgeleide professional. Dit heeft veelvoordelen in vergelijking met de situatie waar bijvoor-beeld LIS-applicatiebeheerders data uitdraaien, niet inde laatste plaats omdat ICT-afdelingen geregeld over-vraagd en onderbemand zijn. Bovenal zijn de analysesen informatie waarin voorzien kan worden breder enmeer geavanceerd; een data-expert maakt (voorspel-lende) modellen, epidemiologische en statistische ana-lyses, en combineert data uit verschillende bronnen.De data-expert werkt nauw samen met de artsen-microbioloog en het management om tot nieuwe inzich-ten en implementatie hiervan te komen. Hiervoor isvakinhoudelijke kennis en sterke modelleerervaringonontbeerlijk. Maar dit is niet voldoende; zo vereisensommige analyses samenwerking met bijvoorbeeld be-heerders van elektronische patiëntendossiers of apo-theeksystemen, een afhankelijkheid die niet altijd mak-kelijk geregeld is (zowel organisatorisch als technisch).Dit wordt verder gecompliceerd door een gebrek aaneen duidelijke visie op het gebied van datakoppelingen -deling in het kader van privacy en wetgeving. Eenconcrete handleiding of richtlijn hiervoor zou helpenom te zorgen dat patiëntenzorg en publieke gezond-heid niet worden geschaad door een begrijpelijke maardisproportionele voorzichtigheid.De inbedding van de data-expert en een schets van deverwachtingen van de taken die deze persoon uitvoertzijn erg belangrijk voor het al dan niet laten slagen vaneen nieuwe rol: maak optimaal gebruik van de beschik-bare expertise, stimuleer ontwikkeling, maar zorg bo-venal dat aan de randvoorwaarden is voldaan. Dedata-expert als professional met een duidelijke rol, diewordt omarmd door het laboratorium, is een integraalonderdeel van de medische microbiologie die eengrote bijdrage kan leveren aan verbeterde kwaliteit, la-gere kosten en klantenbinding.

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

ReferentiesKaye KS, Anderson DJ, Cook E, et al. Guidance for InfectionPrevention and Healthcare Epidemiology Programs: Health-care Epidemiologist Skills and Competencies. Infect ControlHosp Epidemiol. 2015;36:369-80.Tweede Kamer vergaderjaar 2015-2016. Beleidsdoelstellin-gen op het gebied van Volksgezondheid, Welzijn en Sport:Preventief gezondheidsbeleid. 32 620, nr. 176.Dik JWH, Poelman R, Friedrich AW, et al. An integrated ste-wardship model: Antimicrobial, infection prevention and dia-gnostic (AID). Future Microbiol. 2016;11:93-102.Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI). M39-A4Analysis and Presentation of Cumulative Antimicrobial Sus-ceptibility Test Data, 4th Edition., 2014.Carriço JA, Rossi M, Moran-Gilad J, Van Domselaar G, Rami-rez M. A primer on microbial bio-informatics for nonbio-informaticians. Clin Microbiol Infect. 2018;24:342-9.Quainoo S, Coolen JPM, van Hijum SAFT, et al. Whole-genome sequencing of bacterial pathogens: The future of no-socomial outbreak analysis. Clin Microbiol Rev.2017;30:1015-63.Sinnige JC, Willems RJL, Ruijs GJHM, Mascini E, Arends JP,Troelstra A. NVMM Guideline HRMO VRE. 2015.Fonville JM, Van Herk CMC, Das PHAC, Van De BovenkampJHB, Van Dommelen L. A single negative result for van quan-titative PCR on enrichment broth can replace five rectal swabcultures in screening for vancomycin-resistant enterococci. JClin Microbiol. 2017;55:2261-7.Wassenberg MWM, Kluytmans JAJW, Box ATA, et al. Rapidscreening of methicillin-resistant Staphylococcus aureususing PCR and chromogenic agar: A prospective study toevaluate costs and effects. Clin Microbiol Infect.2010;16:1754-61.Berends M, Luz C, Glasner C, Friedrich A, Sinha B. AMR: An-timicrobial Resistance Analysis [Internet]. CRAN, R packageversion 0.7.0. 2019.Souverein D, Euser SM, Herpers BL, Kluytmans J, RossenJWA, Den Boer JW. Association between rectal colonizationwith highly resistant gram-negative rods (HR-GNRs) and sub-sequent infection with HR-GNRs in clinical patients: A oneyear historical cohort study. PLoS One. 2019;14:e0211016.van Erp J, Heineken A, van Wensen R, et al. Optimization ofthe empirical antibiotic choice during the treatment of acuteprosthetic joint infections: a retrospective analysis of 91 pa-tients. Acta Orthop. 2019:DOI:101080/1745367420191621595.O’Brien TF. The Global Epidemic Nature of Antimicrobial Re-sistance and the Need to Monitor and Manage It Locally. ClinInfect Dis. 1997;24:S2-8.Felmingham D. The need for antimicrobial resistance surveil-lance. J Antimicrob Chemother. 2012;50:1-7.Leverstein-van Hall MA, Waar K, Muilwijk J, et al. Consequen-ces of switching from a fixed 2:1 ratio of amoxicillin/clavulana-te (CLSI) to a fixed concentration of clavulanate (EUCAST) forsusceptibility testing of escherichia coli. J Antimicrob Chemo-ther. 2013;68:2636-40.Handleiding voor de opzet en uitvoering van het DiagnostischToetsoverleg (DTO) in de huisartsenzorg. 2018.https://www.nhg.org/sites/default/files/content/nhg_org/uplo-ads/diagnostisch_toetsoverleg_dto_2018_web.pdf.Fonville J, Liebregts T, Tjhie J. Overbodige dubbeldiagnostiekver te zoeken. Med Contact. 2018;17-18:22-4.Handleiding antimicrobial stewardship binnen de verpleeg-huiszorg. 2018.


107

19.20.

21.

22.

23.

24.

Praktijkgids Antimicrobial Stewardship in Nederland. 2018.SWAB richtlijnen voor antibacteriële therapie van volwasse-nen met Sepsis. 2013.Russo PL, Shaban RZ, Macbeth D, Carter A, Mitchell BG. Im-pact of electronic healthcare-associated infection surveillancesoftware on infection prevention resources: a systematic re-view of the literature. J Hosp Infect. 2018;99:1-7.Voor in ’t holt AF, Severin JA, Goessens WHF, Witt R Te, VosMC. Instant typing is essential to detect transmission ofextended-spectrum beta-lactamase-producing Klebsiella spe-cies. PLoS One. 2015;10:e0136135.van Arkel C, Wegdam-Blans M, Jansz A, Wielders P, FonvilleJ. Superinfecties bij influenza, een ongewoon seizoen? Tijd-schr voor Infect. 2019;5 (in press).Voor in ’t holt AF, Severin JA, Hagenaars MBH, de Goeij I,Gommers D, Vos MC. VIM-positive Pseudomonas aeruginosain a large tertiary care hospital: Matched case-control studiesand a network analysis. Antimicrob Resist Infect Control.2018;7.

25.

26.

27.

28.

Voor in ’t holt AF, Severin JA, Lesaffre EMEH, Vos MC. A sys-tematic review and meta-analyses show that carbapenemuse and medical devices are the leading risk factors forcarbapenem- resistant Pseudomonas aeruginosa. AntimicrobAgents Chemother. 2014;58:2626-37.Souverein D, Euser SM, Herpers BL, et al. No nosocomialtransmission under standard hygiene precautions in shortterm contact patients in case of an unexpected ESBL or Q&AE. coli positive patient: A one-year prospective cohort studywithin three regional hospitals. Antimicrob Resist Infect Con-trol. 2017;6.Souverein D, Houtman P, Euser SM, Herpers BL, KluytmansJ, Den Boer JW. Costs and benefits associated with theMRSA search and destroy policy in a hospital in the RegionKennemerland, The Netherlands. PLoS One.2016;11:e0148175.Sips ME, Bonten MJM, Van Mourik MSM. Semiautomated Sur-veillance of Deep Surgical Site Infections After Primary TotalHip or Knee Arthroplasty. Infect Control Hosp Epidemiol.2017;38:732-5.


108

Aanleiding en onderwerp van het on-derzoekSurveillance van zorginfecties is allereerst het continueen systematisch verzamelen van gegevens over hetvoórkomen van zorginfecties, de analyse en het trans-formeren van deze data tot informatie. Maar het betreftook het beschikbaar stellen van de aldus verkregen in-formatie aan diegenen die actie kunnen ondernemenom zorginfecties te herkennen, in te perken en te doenstoppen, alsmede het risico erop te minimaliseren. Erwordt gestreefd naar surveillance van alle afdelingen,specialismen en alle typen van zorginfecties binnenzorginstellingen, omdat pas dan volledig geïnformeerdbesluiten genomen kunnen worden over problemen diemoeten worden opgelost. In haar traditionele vorm issurveillance echter zeer arbeidsintensief. Het vergro-ten van de doelmatigheid en kwaliteit, door standaardi-satie en automatisering is daarom het onderwerp vanonderzoek geweest.

Op basis van een systematische review van de weten-schappelijke literatuur werd inzicht verkregen in dekwaliteit van onderzoeken en de gerapporteerde pres-taties van elektronisch ondersteunde surveillancesys-temen gericht op ziekenhuiszorginfecties, vergelekenmet traditionele handmatige surveillance. Er blekenmaar weinig systemen te bestaan die de gehele zie-kenhuispopulatie omvatten en die bovendien alle typenzorginfecties kunnen detecteren.

Doel en aanpak van het onderzoekHet onderzoek beschreven in dit proefschrift was eropgericht om een computerondersteund surveillancesys-teem te ontwikkelen waarmee frequent ziekenhuisbre-de puntprevalentiemetingen konden worden uitge-voerd. Daartoe werd in eigen beheer een algoritmeontwikkeld, de ‘nosocomiale infectie-index’, een data-warehouse en

software waarmee puntprevalentiemetingen van zorg-infecties veel doelmatiger konden worden uitgevoerddan met de traditionele handmatige surveillancemetho-de. Het algoritme was gebaseerd op een aantal para-meters, zoals microbiologische gegevens, antibioticum-voorschriften, klinisch-chemische data (CRP, leukocy-ten) die in de meeste ziekenhuisinformatiesystemenroutinematig worden opgeslagen en beschikbaar zijn.Met het algoritme werd automatisch gedifferentieerdtussen patiënten die vrijwel zeker geen zorginfectiehebben en zij die mogelijk wel een zorginfectie heb-ben. Alleen deze laatste categorie patiënten werd doorde deskundige infectiepreventie (DI) beoordeeld op hethebben van een zorginfectie volgens landelijk vastge-stelde criteria (PREZIES). De software produceerdevoor deze beoordeling een chronologisch geordendevisualisatie op een computerscherm van onder meeroperatieverslagen, radiologieverslagen, starten stop-datum van antibiotica, temperatuur en kweekgege-vens. Deze surveillancemethode werd eerst in eenacademisch ziekenhuis gevalideerd. Vervolgens vondin een groot perifeer ziekenhuis een interne validatieen een externe validatie door landelijke PREZIES-organisatie plaats. In een serie van 13 ziekenhuisbre-de metingen (een kwartaal lang, iedere week) werd 83procent van de patiënten automatisch uitgesloten vanbeoordeling door de DI omdat zij volgens het algoritmevrijwel zeker geen zorggerelateerde infectie hadden.De benodigde tijd voor een puntprevalentiemeting wasongeveer drie uur, de negatief voorspellende waardevan de methode was 99,1


Hermen Roelof Andries Streefkerk


Een elektronisch ondersteund surveillancesysteem voorzorginfecties

Erasmus MC, Rotterdam, H.R.A. Streefkerk, promovendus,werkzaam als arts-microbioloog in Albert Schweitzer Zie-kenhuis, Rivas groep Beatrixziekenhuis, Regionaal Labora-torium Medische Microbiologie (RLM) ([email protected]).

109

procent.

Ten slotte werd een serie van 77 opeenvolgende zie-kenhuisbrede puntprevalentiemetingen van zorginfec-ties in een academisch ziekenhuis over een periodevan twee jaar geanalyseerd. De conclusie was datdeze methode zelfs subtiele trends in het voorkomenvan zorginfecties kan opsporen. Naast het meten van zorginfecties bleken dezelfde ge-gevens in het datawarehouse en de software, waarinallerlei algoritmen kunnen worden geprogrammeerd,zich uitstekend te lenen voor een puntprevalentieme-ting naar de kwaliteit van antibioticumgebruik. In eenpuntprevalentiemeting in een academisch ziekenhuismet een aangepaste versie van het surveillancesys-teem bleek dat in 29,3 procent van de gevallen het an-tibioticumgebruik voor verbetering vatbaar was. Deconclusie was dat dankzij computerondersteunde sur-veillance efficiënt inzicht kan worden verkregen in dekwantiteit en kwaliteit van het antibioticumgebruik inziekenhuizen.

De openbare verdediging van dit proefschrift zaleind 2019 plaatsvinden aan de Erasmus UniversiteitRotterdam. Promotor: prof. dr. H.A. Verbrugh. Co-promotor: dr. R.P.A.J. Verkooijen. Correspondentie-adres: [email protected]


110

SamenvattingInfecties met carbapenemase-producerende Entero-bacteriaceae (CPE) zijn moeilijk te behandelen en lei-den tot hoge morbiditeit en mortaliteit. Adequate infec-tiepreventiemaatregelen voor CPE vereisen sensitievescreeningsmethodes.We vergeleken de resultaten na directe inoculatie van25 bekende CPE-isolaten op twee selectieve agarpla-ten: de sensitiviteit was 96 procent voor deSupercarba-agar (Nordmann) en 88 procent voor degecombineerde ChromID-agarplaten (ChromID carbaplus ChromID OXA-48, bioMérieux). Het gebruik vaneen ophopingsbouillon (~25 kve) verhoogde de sensi-tiviteit van de Supercarba-agar naar 100 procent, ende sensitiviteit van de gecombineerde ChromID-agarplaten naar 92 procent.Vervolgens zijn zowel de Supercarba-agar als de ge-combineerde ChromID-agarplaten geëvalueerd metbehulp van een ophopingsbouillon, als CPE-screeningsmethode in een typisch Nederlandse set-ting: 307 rectale swabs uit een puntprevalentie-onderzoek in een ziekenhuis waren negatief voor CPE.De specificiteit van de Supercarba-agar was 92,8 pro-cent, de specificiteit van de gecombineerde ChromID-platen was 97,4 procent.Inmiddels is bij 11 patiënten CPE-kolonisatie aange-toond via deze selectieve CPE-kweek; bij vijf patiëntenkwam de CPE niet uit de gelijktijdig ingezette ESBL-kweek. Eén patiënt die wel werd gekweekt op de ge-combineerde ChromID-agars werd gemist op deSupercarba-agar. Drie patiënten werden wel gekweektop de Supercarba-agar maar gemist in de ChromID-agars.We concluderen dat de ophopingsstap de sensitiviteitvan de CPE-kweek verhoogt en dat de selectieveCPE-kweek sensitiever is dan de ESBL-kweek in hetdetecteren van CPE-kolonisatie.

AbstractInfections with carbapenemase-producing Enterobac-teriaceae (CPE) are difficult to treat, resulting in highmorbidity and mortality. Effective infection control mea-sures for CPE require sensitive screening methods.We compared results from direct inoculation of 25known CPE isolates on two selective agar plates: thesensitivity was 96 percent for Supercarba-agar (Nord-mann) and 88 percent for the combined ChromID-agarplates (ChromID carba en ChromID OXA-48,bioMérieux). The use of an enrichment broth (~25 cfu)increased the sensitivity of the Supercarba-agar to 100percent, and the sensitivity of the combined ChromdID-agar plates to 92 percent.We subsequently evaluated both the Supercarba-agarand combined ChromID-agar plates, using broth en-richment, in a typical Dutch setting: 307 rectal swabsfrom a hospital screening survey were CPE-negative.The specificity of the Supercarba-agar was 92.8 per-cent, the specificity of the combined ChromID-agar pla-tes was 97.4 percent.Using this culture method in routine screening, 11 pa-tients were identified as colonized with CPE; five werenegative for CPE in the simultaneous ESBL culture.One patient was missed using the Supercarba-agar;three patients were missed using the ChromID-agars.We conclude that broth enrichment enhances the sen-sitivity of selective agar plates and selective CPE cul-ture enables more sensitive detection of CPE coloniza-tion than


Ilse Overdevest, Martijn Nijs, Ingrid Op den Buijs, Laura van Dommelen, Judith Fonville

INGEZONDEN

Optimalisatie van screening op carbapenemase-producerende Enterobacteriaceae

Stichting PAMM, afdeling Medische Microbiologie, Veldho-ven, dr. I.T.M.A. Overdevest, M.J.T.W. de Wijs, I.O.M. Opden Buijs, dr. L. van Dommelen, dr. J.M. Fonville; CatharinaZiekenhuis, Eindhoven, dr. I.T.M.A. Overdevest. Correspon-dentieadres: dr. J.M. Fonville ([email protected]).

111

ESBL culture.

IntroductieDe toename in antimicrobiële resistentie is een wereld-wijde bedreiging voor de gezondheid, zoals ook onder-streept door de oproep van de Wereldgezondheidsor-ganisatie. Infecties met resistente micro-organismenzijn vaak moeilijk te behandelen, wat leidt tot verhoog-de morbiditeit en mortaliteit en hogere kosten in de ge-zondheidszorg.1,2 Een van de meest zorgwekkendeklassen van bijzonder resistente micro-organismen(BRMO's) zijn de carbapenemase-producerende Ente-robacteriaceae (CPE). CPE zijn gramnegatieve bacte-riën die resistent zijn tegen de reserveantibiotica car-bapenems, waartoe middelen als meropenem en imi-penem behoren. De meeste CPE produceren tevensextended-spectrum bètalactamasen (ESBL) en zijn co-resistent tegen andere antibioticumklassen zoals fluor-chinolonen en co-trimoxazol, wat resulteert in een pan-resistent fenotype.3 Naast patiënten met een infectiemet CPE kunnen ook patiënten met asymptomatischeCPE-kolonisatie een bron zijn van nosocomiale trans-missie.Infectiepreventiemaatregelen zijn nodig om versprei-ding van CPE in een ziekenhuis te voorkomen. DeWIP-richtlijn BRMO uit 2012 adviseert om patiëntenmet CPE in isolatie te verplegen.4 Enfield et al. toon-den aan dat het infectierisico met CPE afnam na imple-mentatie van de Centers for Disease Control and Pre-vention’s 2012 CPE-toolkit.5 Hiervoor is het nodig ompatiënten met CPE adequaat te identificeren, zoweldoor klinische isolaten als met screening of puntpreva-lentieonderzoek.Nederland is succesvol in infectiepreventie en het voe-ren van een restrictief antibioticumgebruik.6 Hierdoor isde prevalentie van antibioticumresistentie laag in ver-gelijking met andere landen. Methicilline-resistenteStaphylococcus aureus (MRSA)-prevalentie in positie-ve bloedkweken bijvoorbeeld, is met 1,2 procent sub-stantieel lager dan het gemiddelde van de Europeseunie met 13,7 procent.7 Ook de prevalentie van CPE inNederland is relatief laag, met respectievelijk 0,03 pro-cent en 0,42 procent bevestigde carbapenem-resistente E. coli en K. pneumoniae in 2017.8,9 Desal-niettemin zijn er ook in Nederland introducties vanCPE die tot verspreiding en

enkele uitbraken hebben geleid.10 Een CPE-uitbraakwordt soms pas relatief laat gedetecteerd, onder ande-re doordat CPE moeilijk te detecteren kunnen zijn inroutinekweken: ten eerste zijn platen die niet selectiefop CPE testen vaak overgroeid met morfologisch iden-tieke isolaten zonder carbapenemase-gen, waardoorde CPE onopgemerkt blijft. Ten tweede hebben som-mige carbapenemase-producerende bacteriën slechtseen marginaal veranderde minimaal remmende con-centratie (MRC) voor carbapenems, zodat de stan-daard klinische breekpunten van EUCAST deze stam-men carbapenemase-gevoelig rapporteren.11,12 Hoe-wel CPE-screening wordt toegepast bij risicogroepen,zoals recente opname in een buitenlands ziekenhuis,4zijn hiervoor geen gestandaardiseerde methoden be-schikbaar en ontbreken actuele richtlijnen. Ook is hetmomenteel niet gebruikelijk om routinematig CPE-puntprevalenties uit te voeren in ziekenhuizen. Dit iswaarschijnlijk een gecombineerd effect van de lageprevalentie van CPE, en de extra kosten die hiermeegemoeid zijn voor zowel de kliniek als het laboratorium.Gezien de toename van het aantal CPE-uitbraken enhun late detectie, hebben we een studie opgezet omtot een geschikte methode te komen voor het screenenop CPE in rectale swabs. We selecteerden twee selec-tieve agarplaten op basis van de literatuur,13–15 beoor-deelden de platen op sensitiviteit en specificiteit enevalueerden of het gebruik van een ophopingsbouillonde prestaties van de platen kan verbeteren. Vervol-gens vergeleken we de opbrengst van de CPE-kweekten opzichte van de standaard ingezette ESBL-kweekbij patiënten met een verhoogd risico op CPE, zoalsrecent verblijf in een buitenlands ziekenhuis.

Materiaal en methoden

Selectie van kweekmethodenHet doel van de studie was de evaluatie van scree-ningmethodes voor CPE-dragerschap. Gebaseerd opliteratuur,16,17 werden twee selectieve agarplaatme-thodes geselecteerd: de Supercarba-agar zoals be-schreven door Nordmann et al.18, en de gecombineer-de ChromID-agarplaten (ChromID Carba plus ChromIDOXA-48, bioMérieux).


112

Directe inoculatieWe gebruikten 25 bekende CPE-isolaten om de sensi-tiviteit van beide agarplaatmethoden te testen. De spe-cies werd vastgesteld met MALDI-TOF (Bruker, Duits-land). Carbapenemase-productie werd bevestigd in elkisolaat met een carbapenemase-specifieke PCR opKPC, OXA-48, VIM, IMP en NDM genen (CT103 micro-array, Checkpoints, Nederland). Een 0,5 McFarland-emulsie werd gemaakt in een steriele zoutoplossing.De emulsie werd 1:100 verdund door aseptische over-dracht van 0,1 ml emulsie in 9,9 ml steriele zoutoplos-sing, resulterend in een suspensie. De suspensie werdgeïnoculeerd op de Supercarba-agarplaat en de ge-combineerde ChromID Carba Smartplaten met een 10µl steriele öse.

Inoculatie van verrijkte bouillonOm de situatie te simuleren waarin we screenen voorCPE-kolonisatie, waar rectale swabs worden gebruikten de concentratie van CPE in het rectale swabmedi-um waarschijnlijk lager is dan in de directe kweek,maakten we een verdunning van circa 250 kve/ml(geëvalueerd met kolonietelling op een bloedagar-plaat). Vervolgens werd 0,1 ml van deze 250 kve/mlsuspensie, circa 25 kve, geïnoculeerd in 5 ml trypticsoy broth met 8 ml/l vancomycine en 0,12 mg/l mero-penem. De antibiotica zijn toegevoegd om de groei vangrampositieve bacteriën te remmen en decarbapenemase-productie in CPE-isolaten te bevorde-ren. Na 16 tot 24 uur incubatie bij 36ᵒC werden de se-lectieve agar-platen geïnoculeerd met een 10 µl sterie-le öse.

Aflezen van de platenAlle agars werden op twee momenten geïnspecteerdop groei: na 18 tot 24 uur en 42 tot 48 uur incubatie bijO2 op 36ᵒC. Groei op de platen werd gezien als posi-tief. Voor de ChromID-agar werd groei op ten minsteeen van de platen als positief geregistreerd.

Puntprevalentiestudie en specifi citeitsbepalingDe ophopingsbouillon in combinatie met afenting op detwee verschillende selectieve agarmethodes zijn ge-bruikt om een CPE-puntprevalentiestudie uit te voerenin een groot topklinisch ziekenhuis in het zuiden vanNederland. Als onderdeel van de routinematige punt-prevalentie werd bij alle opgenomen patiënten

die wensten mee te werken een rectale swab (Eswab,Copan) afgenomen. De afdelingen Pediatrie en Psy-chiatrie vallen niet binnen de routinematige puntpreva-lentie.Alle gegroeide kolonies zijn gedetermineerd metMALDI-TOF (Bruker). Resistentie werd bepaald metVitek-2 (bioMérieux), E-test meropenem en imipenem(bioMérieux), Carbapenem inactivation method (CIM-test),19 en een carbapenemase-specifieke qPCR(Check-Direct CPE, Checkpoints) die test op KPC-,OXA-48-, IMP- en NDM-genen.Bij de CIM-test, zie ook Van der Zwaluw et al,19 wordtmet een 10 µl öse de stam in 400 µl fysiologisch zoutgesuspendeerd; hieraan wordt een meropenemdisk(MEM10, Oxoid) toegevoegd en geïncubeerd geduren-de 2 uur op 35ᵒC. De disk wordt vervolgens op eenplaat gelegd waarop een meropenem-gevoelige E.Coli ATCC 29522 is geënt. Indien er geen zone om dedisk zichtbaar is, is de meropenem in de disk afgebro-ken doordat de stam een carbapenemase produceert.De specificiteit werd berekend door het percentage ag-arplaten uit de puntprevalentiestudie zonder groei vanEnterobacteriaceae te delen door het totaal aantalCPE-negatieve platen. Dit is apart uitgevoerd voor deSupercarba-agar en voor de gecombineerde ChromID-agarplaten. Statistische testen zijn uitgevoerd met Mc-Nemar's Chi-squared test for count data in R versie3.4.2.

PraktijkervaringSinds mei 2017 wordt de selectieve CPE-kweek stan-daard ingezet als onderdeel van de BRMO-screeningvan patiënten die recent in een buitenlands ziekenhuisverbleven. We maken daarbij gebruik van de ophopingdie wordt afgeënt op zowel de Supercarba-agar- als degecombineerde ChromID-agarplaten. Gezien het ont-breken van een gouden standaard voor CPE-testengold als referentie dat een monster CPE-positief wasindien gedetecteerd op één van de CPE-platen of ineen ESBL-kweek met positieve CIM-test. ESBL-screening als onderdeel van deze BRMO-screeningwordt gedaan met ophopingsbouillon (tryptic soy brothmet 8 mg/l vancomycine en 0,25 mg/l cefotaxim) en af-enting op twee verschillende McConkey-platen: a) Mc-Conkey met cefotaxim (1 mg/l), vancomycine (64 mg/l)en oxacilline (400 mg/l) en b) McConkey met ceftazidim(1 mg/l), vancomycine (64 mg/l) en oxacilline (400mg/l).


113

Resultaten

Sensiti viteit van de kweekmethodeTabel 1 toont de groeiresultaten van de 25 verschillen-de CPE-isolaten voor beide selectieve agars met enzonder gebruik van de ophopingsbouillon. De analyti-sche sensitiviteit van beide agarplaten was hoog, 96procent voor de Supercarba-agar en 88 procent voorde gecombineerde ChromID-agarplaten. Na ophopingin bouillon nam de sensitiviteit verder toe, ondanks delagere concentratie van het inoculum, tot 100 procentvoor de Supercarba-agar en 92 procent voor de ge-combineerde ChromID-agarplaten. De groei na bouil-lonverrijking was discreet, stammen hadden ofwelruime groei (++++) binnen 1 dag of totaal geen groei,behalve de P. mirabilis

VIM-stam.

Specifi citeit van de kweekmethodeDe combinatie van een ophopingsbouillon met beideplaten is vervolgens ingezet tijdens de routine puntpre-valentie in een groot topklinisch ziekenhuis in het zui-den van Nederland. Van de 382 patiënten die in aan-merking kwamen voor de puntprevalentie is bij 307patiënten een rectale swab afgenomen. Deelname aande puntprevalentie is ziekenhuisbeleid maar vrijwillig;75 patiënten wilden niet deelnemen aan de studie ofwaren niet beschikbaar op het moment van screening.De CPE-prevalentie onder de deelnemende patiëntenwas 0 procent: geen van de 307 gescreende rectaleswabs toonde CPE in de


Tabel 1. Groei na directe inoculatie en bouillonverrijking.

Tabel 2. Groei van micro-organismen na bouillonverrijking van de 307 gekweekte rectale swabs uit een CPE-puntprevalentiestudie,voor de Supercarba-agarplaat en de gecombineerde ChromID-agarplaten.

114

geteste kweekmethodes. In tabel 2 is zichtbaar dat ervoor 207 swabs (67 procent) geen enkele bacteriëlegroei was op de verschillende platen. Enterobacteria-ceae zijn gekweekt in 25 monsters (8 procent). Pseu-domonas spp. werden gevonden in 58 kweken (19procent). Op één Supercarba-plaat zijn zowel Entero-bacteriaceae als Pseudomonas spp. gedetecteerd. Bijeen ander monster werd Pseudomonas spp. gekweektop de gecombineerde ChromID-agarplaten, terwijl opde Supercarba-agarplaat de groei van een andereniet-fermenterende gramnegatieve staaf werd gezien.

De specificiteit (97,4 procent) van de gecombineerdeChromID-agarplaten (acht platen met groei van Entero-bacteriaceae) was significant hoger (p = 0,004) dan despecificiteit (92,8 procent) van de Supercarba-agarplaat (22 platen met groei van Enterobacteria-ceae, waarvan op één ook Pseudomonas groeide). Despecificiteit van de gecombineerde ChromID-agarplaten was tevens significant (p = 0,0002) hogerdan Supercarba-agarplaten wanneer gekeken werdnaar aan- en afwezigheid van groei: 74,9 procent ver-sus 68,4 procent, respectievelijk.

PraktijkervaringInmiddels zijn beide agarmethodes (Supercarba-agaren gecombineerde ChromID-agarplaten) ingezet alsCPE-kweek bij 585 patiënten, als onderdeel van deBRMO-screening, zie figuur 1. Al deze patiënten zijn inhet kader van BRMO-screening ook getest op ESBL.CPE-detectie met een van beide specifieke CPE-agarplaten, of bij

ESBL-kweek met bevestiging van CPE met een CIM-test, gold als referentiestandaard voor CPE-kolonisatie. Bij 11 patiënten zijn in totaal 17 CPE-stammen aangetoond. Van de 17 stammen zijn er 11alleen gedetecteerd in de CPE-kweek en niet in de ge-lijktijdig ingezette ESBL-kweek; zes van deze stammenhadden wel een ESBL-gen. In negen van de 11 stam-men werd hetzelfde species aangetroffen in de ESBL-kweek, maar dan zonder carbapenemase-gen.Bij vijf patiënten was de CPE-kolonisatie alleen gede-tecteerd in de CPE-kweek en niet in de ESBL-kweek;met het ESBL-protocol is dus slechts 54 procent vande CPE-gekoloniseerde patiënten aangetoond. Daar-naast werd bij twee patiënten een tweede CPE-species alleen in de CPE-kweek aangetroffen en nietin de ESBL-kweek. Er zijn geen patiënten geweest bijwie de CPE-kweek negatief was, maar wel een CPEwerd aangetroffen in de gelijktijdig ingezette ESBL-kweek.

Bij één patiënt werd de CPE (NDM+ E. coli) alleen ge-kweekt op de ChromID-agarplaten, niet op deSupercarba-agar. Bij drie patiënten werd de CPE(OXA-48+ E. coli) enkel gekweekt op de Supercarba-agar en bleven de ChromID-agarplaten negatief.

DiscussieDeze studie en praktijkresultaten tonen aan dat ESBL-detectiemethoden onvoldoende geschikt zijn voorCPE-detectie: in 585 kweken werden 11 CPE-kolonisaties gevonden met de CPE-kweekmethodes,terwijl hiervan maar 6 werden


Fi guur 1. Praktijkervaring met BRMO-screening op CPE en ESBL.

115

aangetoond in de ESBL-kweek. Zowel de Supercarba-agar als de gecombineerde ChromID-agarplaten zijnbruikbaar voor CPE-screening. Voor beide selectieveagars nam de sensitiviteit om bekende CPE-isolaten tedetecteren toe met het gebruik van een selectieve op-hopingsbouillon. De keuze tussen de beide agars iseen afweging tussen sensitiviteit of specificiteit of voorgevoeligheid voor specifieke CPE-genen. De sensitivi-teit voor detectie van bekende CPE-stammen na se-lectieve ophoping was 100 procent op de Supercarba-agar en 92 procent voor de gecombineerde ChromID-agarplaten. De gecombineerde ChromID-agarplatenhadden daarentegen een hogere specificiteit in verge-lijking met de Supercarba-agar in de puntprevalentie-studie: 97,4 procent versus 92,8 procent (p = 0,004).Uit de praktijkervaring bleek dat de Supercarba-agaréén NDM+ E. Coli-kolonisatie miste, terwijl deChromID-agar drie OXA-48+ E. Coli-kolonisaties miste.De sensitiviteit van de Supercarba-agar was vergelijk-baar met de sensitiviteit van 95,6 procent beschrevenin Nordmann et al.18 De sensitiviteit zoals beschrevenin Girlich et al.17 voor de gecombineerde ChromID-agarplaten (98,2 procent bij inoculum van 105 kve) ishoger dan onze resultaten; mogelijk speelt het hogereinoculum hierbij een rol. Er zijn geen studies die speci-ficiteit van de platen beoordelen in klinische samples.De hogere sensitiviteit bij gebruik van een ophopings-bouillon is vergelijkbaar met resultaten van Murk etal.20, waarbij hogere sensitiviteit bij het gebruik vanbouillon ten opzichte van directe inoculatie werd aan-getoond bij selectieve kweek van ESBL-producerendeEnterobacteriaceae.Een beperking bij het uitvoeren van deze en anderestudies is het gebrek aan een gouden standaard voorCPE-testen; detectie op een van de CPE-platen of(voor de praktijkervaring) in een ESBL-kweek met po-sitieve CIM-test, is daarom gebruikt als referentie. Indeze studie is de sensitiviteit bepaald met bekendeisolaten, voor klinische relevantie zou de sensitiviteitidealiter worden bepaald door te testen op rectaleswabs. Dit is echter bemoeilijkt door de lage prevalen-tie van CPE en de afwezigheid van een gouden stan-daard.Omdat ophoping de sensitiviteit verhoogde van detec-tie van bekende CPE-isolaten, is deze stap

ingevoerd in de routinediagnostiek. De diagnostischetesten zijn niet uitgevoerd zonder ophoping; hierdoorwas het helaas niet mogelijk de verwachte toegevoeg-de positieve waarde van ophoping in de praktijk te be-vestigen. Ook het spiken van fecesmonsters met be-kende concentraties inocula zou interessant zijn omkwantitatieve analyses te kunnen doen en de detectie-limiet te bepalen.Vanzelfsprekend zijn de selectieve agarplaten niet ge-schikt voor het screenen op carbapenemase-producerende Pseudomonas spp.21 Pseudomonasspp. zijn gedetecteerd in 58 (19 procent) van de CPE-screeningkweken, en geen van deze produceerdencarbapenemase. De specificiteit is daarmee onvol-doende om de methode te gebruiken als screenings-methode voor carbapenemase-producerende Pseu-domonas spp.De inbedding van de CPE-testen in bestaande labora-toriumprocedures is relatief eenvoudig: de CPE-kweekis qua opzet en doorlooptijd vergelijkbaar met deESBL-kweek. Er wordt gebruik gemaakt van dezelfdeswab die gebruikt wordt bij de ESBL-kweek, waardoorde logistieke aanpassingen en patiëntbelasting mini-maal zijn. Het inzetten en uitwerken van extra testengaat vanzelfsprekend wel gemoeid met meer kosten. Inonze studie bleek geen van de gegroeide non-fermentors carbapenemase te produceren. Deson-danks valt het te overwegen om bij deze stammen eenbeperkte screening op carbapenemase te verrichten,bijvoorbeeld via een CIM-test.Samenvattend is een ophopingstap met bouillon vóórinoculatie van selectieve agarplaten aan te raden vooroptimalisatie van de sensitiviteit in het screenen naarCPE-kolonisatie in patiënten. Daarnaast zorgt het ge-bruik van een CPE-selectieve kweek voor substantieelbetere detectie van CPE-kolonisatie dan gebruik vaneen ESBL-kweek alleen.


116

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

ReferentiesSchwaber MJ, Carmeli Y. Mortality and delay in effective the-rapy associated with extended-spectrum betalactamase pro-duction in Enterobacteriaceae bacteraemia: A systematic re-view and meta-analysis. J Antimicrob Chemother.2007;60:913-20.Smith R, Coast J. The true cost of antimicrobial resistance.BMJ. 2013;346:f1493.Tzouvelekis LS, Markogiannakis A, Piperaki E, Souli M, Dai-kos GL. Treating infections caused by carbapenemase-producing Enterobacteriaceae. Clin Microbiol Infect.2014;20:862-72.Werkgroep Infectiepreventie. WIP-richtlijn BRMO (BijzonderResistente Micro-Organismen). 2012.Enfield KB, Huq NN, Gosseling MF, et al. Control of simulta-neous outbreaks of carbapenemase-producing Enterobacte-riaceae and extensively drug-resistant Acinetobacter bauman-nii infection in an intensive care unit using interventions pro-moted in the Centers for Disease Control and Prevention2012 . Infect Control Hosp Epidemiol. 2014;35:810-7.Wertheim HFL, Vos MC, Boelens HAM, et al. Low prevalenceof methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) athospital admission in the Netherlands: the value of searchand destroy and restrictive antibiotic use. J Hosp Infect.2004;56:321-5.European Centre for Disease Prevention and Control. Surveil-lance of antimicrobial resistance in Europe 2016. Annual re-port of the European Antimicrobial Resistance SurveillanceNetwork (EARS-Net). 2017; doi 10.2900/296939.De Greef S, Mouton J, Policy TDF of the WP on A. NethMap2018, consumption of antimicrobial agents and antimicrobialresistance among medically important bacteria in the Nether-lands. Natl Inst Public Heal Environ. 2018.Glasner C, Albiger B, Buist G, et al. Carbapenemase-producing Enterobacteriaceae in Europe: a survey among na-tional experts from 39 countries, February 2013. Eurosurveil-lance. 2013;18:20525.Weterings V, Zhou K, Rossen JW, et al. An outbreak ofcolistin-resistant Klebsiella pneumoniae carbapenemase-producing Klebsiella pneumoniae in the Netherlands (July toDecember 2013), with inter-institutional spread. Eur J Clin Mi-crobiol Infect Dis. 2015;34:1647-55.Nordmann P, Gniadkowski M, Giske CG, et al. Identificationand screening of carbapenemase-producing Enterobacteria-ceae. Clin Microbiol Infect. 2012;18:432-8.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

20.

21.

Tängdén T, Giske CG. Global dissemination of extensivelydrug-resistant carbapenemase-producing Enterobacteria-ceae: clinical perspectives on detection, treatment and infecti-on control. J Intern Med. 2015;277:501-12.Viau R, Frank KM, Jacobs MR, et al. Intestinal carriage ofcarbapenemase-producing organisms: current status of sur-veillance methods. Clin Microbiol Rev. 2016;29:1-27.Simner PJ, Gilmour MW, DeGagne P, Nichol K, KarlowskyJA. Evaluation of five chromogenic agar media and the RoscoRapid Carb screen kit for detection and confirmation of carba-penemase production in gram-negative bacilli. J Clin Microbi-ol. 2015;53:105-12.Saegeman V, van den Eynde J, Niclaes L, de Ridder D, Schu-ermans A, Glupczynski Y. Performance of different culturemethods and of a commercial molecular assay for the detec-tion of carbapenemase-producing Enterobacteriaceae in nur-sing homes and rehabilitation centers. Eur J Clin Microbiol In-fect Dis. 2015;34:991-7.Girlich D, Poirel L, Nordmann P. Comparison of the SUPER-CARBA, CHROMagar KPC, and Brilliance CRE screeningmedia for detection of Enterobacteriaceae with reduced sus-ceptibility to carbapenems. Diagn Microbiol Infect Dis.2013;75:214-7.Girlich D, Anglade C, Zambardi G, Nordmann P. Comparativeevaluation of a novel chromogenic medium (chromID OXA-48) for detection of OXA-48 producing Enterobacteriaceae.Diagn Microbiol Infect Dis 2013;77:296-300.Nordmann P, Girlich D, Poirel L. Detection of carbapenemaseproducers in Enterobacteriaceae by use of a novel screeningmedium. J Clin Microbiol. 2012;50:2761-6.van der Zwaluw K, de Haan A, Pluister GN, Bootsma HJ, deNeeling AJ, Schouls LM. The Carbapenem Inactivation Me-thod (CIM), a simple and low-cost alternative for the carba NPtest to assess phenotypic carbapenemase activity in gram-negative rods. PLoS One 2015;10:e0123690.Murk JLAN, Heddema ER, Hess DLJ, Bogaards JA,Vandenbroucke-Grauls CMJE, Debets-Ossenkopp YJ. En-richment broth improved detection of extended-spectrum-beta-lactamase-producing bacteria in throat and rectal sur-veillance cultures of samples from patients in intensive careunits. J Clin Microbiol. 2009;47:1885-7.EUCAST guidelines for detection of resistance mechanismsand specific resistances of clinical and/or epidemiological im-portance. 2017.


117

Vraag 1Een 40-jarige boswachter komt bij de huisarts. Hijwerkt elke dag in het bos. Er is sprake van een groterode plek (groter dan 5 cm) op het onderbeen die lang-zaam toeneemt aan de rand en in het midden aan hetopklaren is. Hij heeft geen koorts en geen pijnklachten.Hij is verder ook niet ziek. Hij heeft geen tekenbeet op-gemerkt.

Welke handelwijze is nu aangewezen?

A. Serologie uitvoeren voor de ziekte van LymeB. Starten met 10 dagen doxycycline 100 mg 2 ddC. Wachten en over zes weken serologie voor Lymeuitvoeren

Vraag 2De hematoloog vraagt een bèta-D-glucan-antigeentestaan voor een van zijn patiënten die hij verdenkt vaneen invasieve mycose.

Deze test is aangewezen voor het aantonen van devolgende schimmel-/gistinfecties:

A. Candidiase, aspergillose en mucormycoseB. Candidiase, fusariose en pneumocystoseC. Cryptokokkose, aspergillose en fusarioseD. Pneumocystose, mucormycose en

aspergillose

Voor de antwoorden en de bespreking, zie Antwoor-den.


Alex Wagemakers, Erik Vogelzang, aios Medische Microbiologie, Amsterdam UMC, locatie VUmc

TOETSVRAGEN - OPGAVEN

Opgaven: Infectiologie

https://www.nvmm.nl/ntmm/artikeloverzicht/juni-2019/toetsvragen-antwoorden/

118

Eind september 2018 organiseerde de ESCMID-groepESCGMYC een intensieve tweedaagse cursus in Italieover mycobacteriële infecties. De ruim 40 deelnemerskwamen uit 14 verschillende landen, waarbij Neder-land ruim was vertegenwoordigd. De locatie was uit-muntend: het speciale infectieziektenziekenhuis Spal-lanzani in Rome, dat is gesticht in 1936 en een zeerrijke historie kent.

Bron: Google Afbeeldingen

Deze ‘crash course’ mycobacteriële infecties is een ui-terst aangename manier om de nieuwste inzichten uitde mycobacteriële wereld tot je te nemen. Voor diege-nen die zich al langer in het onderwerp hebben ver-diept, is het een mooi netwerkmoment met andere ex-perts.

TuberculoseHet onderwerp tuberculose kwam het meest uitgebreidaan bod. Gezien de hoge mortaliteit wereldwijd – in2017 zeker 1,7 miljoen doden – is tuberculose een vande dodelijkste infectieziekten. Een belangrijke risico-factor voor het krijgen van tuberculose is hiv, zoals ge-schetst door Girardi. De grootste probleemgebiedenzijn Zuid-Afrika, Oost-Europa en gek genoeg ook Por-tugal. De les is dat screening op hiv nooit mag wordenvergeten, ook niet in Europa. Drobniewski besprak hetonderwerp MDR-TB en hiv-co-infectie, waarbij eerderetuberculosebehandeling de grootste risicofactor blijktvoor MDR-TB. Helaas wordt maar

33 procent van de nieuwe tuberculosegevallen getestop rifampicine-resistentie. De grootste toename vanMDR-TB vindt men in Rusland en Oekraïne, waartransmissie voornamelijk plaatsvindt in gevangenissenen bij drugsverslaafden. Bij 20 procent bestaat er hiv-co-infectie. De mortaliteit is 8 tot 9,5 procent. De kansdat een behandeling van MDR-TB slaagt is 50 pro-cent, maar de diagnose XDR-TB is bijna een doodvon-nis. MDR-TB is te voorkomen als er tijdens de tubercu-losebehandeling veel meer nadruk ligt op hogeredoses rifampicine in combinatie met betere hiv-therapie.

TuberculosedetectieVoor tuberculosedetectie zijn betere diagnostische tes-ten nodig. ‘Whole genomic sequencing’ moet het my-cobacteriële species en resistentiegenen detecterenen zo een nieuw licht werpen op epidemiologische ver-spreiding. ‘Targeted next-generation sequencing’ kansneller resultaten opleveren en geeft ook informatieover kruiscontaminatie. Vivieros pleitte voor uitgebrei-de gevoeligheidsbepalingen voor behandeling opmaat.Van Crevel lichtte het matig onderkende probleem toevan vijf keer toegenomen tuberculose-incidentie bij In-donesische patiënten met suikerziekte. Het is nog on-voldoende ondergezocht of deze categorie patiëntenlanger dan zes maanden moet worden behandeld.

LeefstijlVoeding is een onderwerp dat meer aandacht behoeft.Zo hebben tuberculosepatiënten vaak een tekort aanzink en vitamine A. Verdere leefstijlfactoren die tuber-culose bevorderen zijn drugsverslaving en roken. DeIerse John Keane schudde


Saskia Kuipers

INGEZONDEN

Review ESCMID-cursus

Radboudumc, afdeling Medische Microbiologie, dr S. Kui-pers, arts-microbioloog ([email protected]).

119

op ludieke wijze de deelnemers wakker met zijn uiteen-zetting over de macrofagen van rokers: deze uitgeputtecellen zijn nauwelijks in staat tot productie van TNF-alfa, laat staan dat ze nog een tuberkelbacil kunnenbedwingen. IJzer hoopt op in rokerslongen, hindertvroege klaring van mycobacteriën en bevordert de-structie van longweefsel. Er valt nog veel te ontdekkenaan de immunologie in het longweefsel. Tom Ottenhoff(LUMC) besprak immunologie bij tuberculosepatiëntenen het testen daarvan via de ´mycobacterial growth in-hibition assay´, met PBMC´s als mogelijke maat voorimmunogeniciteit en vaccinbescherming.

Behandeling en vaccinatieLatente tuberculosebehandeling werd besproken doorSanchez en leverde minder stof tot discussie op dande testen - Quantiferon, Mantoux - waarop die diagno-se wordt gebaseerd. Er is behoefte aan een beteresensitiviteit van Quantiferon bij immuungecompromit-teerden (misschien door verlaging van de afkapwaar-de).Vaccinatie met BCG geeft 80 procent reductie van tu-berculose bij baby´s maar voorkomt niet dat tuberculo-se wordt verspreid. Andere vaccins worden nu onder-zocht, zoals een virale vector als CMV die een tubercu-loseantigeen tot expressie brengt. Er is ook een zoek-tocht naar een nieuw, niet-toxisch adjuvans.

To doKortom, als de WHO daadwerkelijk het ambitieuzestreven heeft tuberculose in 2050 de wereld uit te hel-pen, dan mag ondervoeding en intraveneus drugsge-bruik wereldwijd worden aangepakt, hiv-besmettingonderkend en gecombineerd met tijdige start van ART,en de schrikbarende toename van suikerziekte op z’nminst herkend en aangepakt worden. Ook de toenamevan immuungecompromitteerde patiënten verdientaandacht, want men ziet een opleving van tuberculosena orgaan- en stamceltransplantaties en bij gebruikvan biologicals die inwerken op IFN-gamma,interleukine-6 en de interleukine-6-receptor. Ook inter-acties tussen verschillende regimes die leiden tot ver-anderde spiegels van bijvoorbeeld rifampicine behoe-ven monitoring. Daarnaast is een snelle detectie vanMDR-TB een must, en ter preventie van tuberculose iseen goedwerkend vaccin hard nodig.

Hoewel het merendeel van de onderwerpen

tuberculose-gerelateerd was, kwamen ook de non-tuberculeuze mycobacteriële (NTM) infecties aan bod.Zo’n 25 NTM-soorten zijn pathogeen voor de mens.NTM’s komen veel voor bij amoeben. Jakko van Ingenpleitte voor een goede moleculaire determinatie vanhet NTM-species. Er is behoefte aan breekpunten diein klinische trials zijn gevalideerd (gebruik CLSI) eninitiële gevoeligheidsbepaling is nodig omdat patiëntenvaak al macroliden hebben gebruikt. Er zijn geengoede schattingen van het aantal doden door NTM inde wereld. Het advies is om bij NTM-infecties de richt-lijnen te volgen. Doet men dat niet, dan gaat het mis,zoals werd geïllustreerd door Meteja Jankovic-Makek:bij een mevrouw met een ernstige Mycobacteriumavium-infectie was de gevoeligheid niet bepaald enwerden de bijwerkingen van de langdurige therapieniet gemonitored. Wagner noemde de liposomaleamikacine-inhalatietrial. Bij hiv-infectie en lage CD4-aantallen is MAC een bekend probleem maar ook bij-voorbeeld Mycobacterium kansasii. Ook hier kan in-teractie van rifamycinen met antiretrovirale therapie lei-den tot onderbehandeling.

Kortom, deze ESCMID-cursus was zeer de moeitewaard. Het is dan ook een echte aanrader voor zowelaios medische microbiologie als voor arts-microbiologen die verdere verdieping zoeken en naderwillen kennismaken met sleutelfiguren op dit interes-sante vakgebied.


120

IntroductieDifterie was tussen de twee wereldoorlogen in Europade belangrijkste doodsoorzaak in de leeftijdsgroep van4 tot 10 jaar. Door grootschalige immunisatie tegen dif-terietoxine in nationale vaccinatieprogramma’s is difte-rie in de Westerse wereld zeldzaam geworden. Toch isde ziekte niet helemaal weg, met incidentele infectiesbij terugkerende reizigers en onverwachte bevindingenzonder reishistorie. Vaststellen of een Corynebacteri-um diphtheriae, C. ulcerans of C. pseudotuberculosisdifterietoxine produceert is essentieel voor de juistebehandeling en voorzorgmaatregelen.

CasusEen jonge vrouw presenteert zich na een reis naarThailand en Indonesië met een niet genezende wondaan haar been. Uit een wondkweek wordt C. diphtheri-ae geïsoleerd, die in de difterietoxine-PCR bijIDS/RIVM positief is. Omdat zij ook keelklachten heeftbesluit de GGD om in overleg met LCI en IDS contact-onderzoek te starten en isolatiemaatregelen in te stel-len.1 De Elek-test (fenotypisch immunodiffusietest)blijkt vervolgens negatief te zijn.

DifterieC. diphtheri ae kan geïnfecteerd door een bacteriofaageen krachtig exotoxine produceren. De zoönotische C.ulcerans (runderen, paarden, honden, katten) en C.pseudotuberculosis (geiten, schapen) kunnen dit ech-ter ook. Na besmetting volgt asymptomatisch drager-schap of een infectie die kan variëren van subklinischbeloop tot een snel fatale afloop. Afhankelijk van de lo-kalisatie onderscheidt men respiratoire (neus, keel, la-rynx) en cutane difterie. Niet-toxigene stammen van C.diphtheri ae en C. ulcerans kunnen wel alle lokale ziek-teverschijnselen veroorzaken, maar geven zeer zeldenafwijkingen op afstand

(myocarditis, neuritis, acute tubulusnecrose).

Wanneer?Difterie is een meldingsplichtige ziektegroep B1 wan-neer de stam toxine produceert.2 Als bij een patiëntmet klinische verschijnselen van difterie een van degenoemde corynebacteriën is vastgesteld, is het be-langrijk dat de toxinebepaling zo snel mogelijk wordtuitgevoerd. Indien deze positief is, moet dit binnen 24uur worden gemeld bij de GGD3 (stroomschema).4 DeGGD ontvangt echter graag een vooraanmelding bijeen positieve kweek nog voordat de toxinebepaling isuitgevoerd. C. diphtheri ae wordt betrouwbaar gedeter-mineerd door de MALDI-TOF. Voor C. ulcerans en C.pseudotuberculosis zijn aanvullende fenotypische tes-ten voor nodig.

Hoe?Het CIb-IDS kan toxinevorming aantonen via eentoxinegen-PCR en een bevestiging met de Elek-test.5Bij deze gemodificeerde Elek-test wordt op een speci-aal Elek-medium het patiëntenisolaat samen met tweebekend positieve isolaten en één negatief isolaat opvaste plekken via een mal geïnoculeerd (figuur 1) en inhet midden een geprepareerde disk met antitoxine (D).Indien toxine wordt geproduceerd diffundeert dit vanuitde bacterie in het medium, het antitoxine diffundeertvanaf de disk en in de zone van equivalentie


Jorrit Hofstra, Frans Reubsaet, Daan Notermans, Bettie Voordouw

COLUMN

Toxinebepaling van corynebacteriën – wanneer, hoe enwaarom?

Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM), Cen-trum voor Infectieziekteonderzoek, Diagnostiek en laboratori-um Surveillance, Bilthoven, dr. J. Hofstra, aios medische mi-crobiologie, dr. F. Reubsaet, senior wetenschappelijk mede-werker bijzondere bacteriële determinaties, dr. D. Noter-mans, arts-microbioloog, dr. A.C.G. Voordouw, arts-microbioloog. Correspondentieadres: dr. A.C.G. Voordouw([email protected]).

121

waar [toxine]=[antitoxine] ontstaat een precipitatielijn(figuur 2). De PCR-uitslag, die het snelst bekend is, isleidend voor verdere melding aan de GGD. Kwekendienen bij voorkeur te worden ingestuurd op bloeda-gar. Omdat toxinepositieve en -negatieve stammennaast elkaar voorkomen is het belangrijk niet een zui-vere kweek van één kolonie in te sturen maar meerde-re verdachte kolonies op één plaat, of de oorspronke-lijke kweek en/of kweken.

Waarom?Bij verdenking van respiratoire C. diphtheriae met eentoxigene stam moet voor de betrokkene druppelisolatieingesteld worden tot de kweekuitslagen bekend zijn,en wordt bij contacten na afname van kweken profy-laxe voorgeschreven en de vaccinatiestatus op peil ge-bracht. Bij cutane difterie zonder keeldragerschapwordt dit alleen bij wondcontacten gedaan en is con-tactisolatie aangewezen. Voor C. ulcerans en C. pseu-dotuberculosis is isolatie niet nodig maar is wel bron-onderzoek (diercontacten) noodzakelijk.

Hoewel het aantal aanvragen voor toxinebepaling be-perkt is, lijkt er door de jaren een toenemende trendwaar te nemen, mogelijk door introductie van de MAL-DITOF. Sinds 2001 betrof het 97 stammen (83 tussen2011-2018), waarvan 17 toxine-PCR-positiefwaren. Bij zeven stammen werd toxineproductie beves-tigd via de Elek-test (C. ulcerans (n = 4), C. diphtheri-ae (n = 3)).Naast antibiotische behandeling (macrolide of penicilli-ne) dient bij respiratoire difterie zo snel mogelijk teworden gestart met toediening van antitoxine. De indi-catie hiervoor moet besproken worden met de LCI,waarna het te bestellen is bij het RIVM. In verband metverminderde penicillinegevoeligheid, vooral bij C. ulce-rans, dient penicilline alleen gestart te worden na aan-getoonde

1.

2.3.

4.

5.

gevoeligheid.2

ReferentiesTahiri K, van ’t Veen A, van Rijckevorsel G, Reubsaet F, No-termans DW, van Kessel R, Jaspers L. Dilemma's rond eenbijzonder geval van huiddifterie. Infect Bull. 2019;30.https://lci.rivm.nl/richtlijnen/difterie.https://www.rivm.nl/meldingsplicht-infectieziekten/welke-infectieziekten-zijn-meldingsplichtig.https://www.rivm.nl/sites/default/files/2019-01/Folder%20Mel-dingsplicht%20jan%202019.pdf.ELEK SD. The recognition of toxicogenic bacterial strains invitro. Br Med J. 1948;1:493-6.


Fi guur 1. Mal voor de Elek-test. Fi guur 2. Elek-test met precipitatielijn.

122

Op 15 februari 2019 vond het 27e NVAMM-symposiumplaats, met ditmaal als overkoepelend thema: Microbi-ologie in beeld. Net als vorig jaar werd gekozen voorde Verkadefabriek in Den Bosch en geheel passend bijhet thema vonden de voordrachten plaats in de bios-coopzaal.

Infectieziekten werden vanuit diverse perspectievenbelicht. Diverse sprekers uit verschillende disciplines(onder andere een dermatoloog, patholoog, radioloogen een medisch historicus) gaven hun eigen kijk op mi-crobiologisch relevante onderwerpen. Hierbij kwamenuiteenlopende onderwerpen aan bod zoals elektronen-microscopie, parasitologie, pathologie, dermatologie,radiologie, telemicrobiologie en de geschiedenis vande Spaanse griep. Voor het eerst kregen dit jaar ookarts-assistenten in opleiding tot medisch microbioloogde kans om hun eigen onderzoek te presenteren doormiddel van een pitch.

Nadat de voorzitter van de NVAMM-wetenschapscommissie, Daniëlle Hanssen, het sympo-sium officieel had geopend, trad Suzan van Mens(arts-microbioloog, MUMC+) op als eerste dagvoorzit-ter. Suzan vervulde haar rol als voorzitter met verve enzeer spitsvondig. Streng maar rechtvaardig en op hu-moristische wijze wist zij de tijd te bewaken en de spre-kers kritisch te

bevragen.

Elektronenmicroscopie in de microbio-logieHet startschot, letterlijk klein en fijn, werd gegevendoor Jean-Luc Murk (arts-microbioloog, St. Elisabeth-Tweestedenziekenhuis) die ons met veel enthousias-me en passie meenam in alle ins en outs van hetheden en verleden van de elektronenmicroscopie. Tij-dens zijn presentatie werd in detail het werkingsme-chanisme van de elektronenmicroscoop toegelicht. Hijsloot geheel in stijl af met beelden van virussen vast-gelegd met elektronenmicroscopie.

Parasieten van de mens in vogelvluchtTijdens de uiteenzetting van de tweede spreker van dedag, Tom van Gool (arts-microbioloog/parasitoloog,Amsterdam UMC) werd meer ingezoomd en werdenenkele van zijn favoriete parasitaire infecties onder deloep genomen. Hij wist ons te fascineren met mooiemicroscopische


Danielle Hanssen, Maarten Heuvelmans, Maris Arcilla, Liesbeth Martens, Noortje Creemers, Rens Zonneveld

VERSLAG NVAMM-SYMPOSIUM

Microbiologie in beeld: Infectieziekten vanuit een breedvisueel perspectief

Radboud UMC, L. Martens, arts-microbioloog i.o. D. Hans-sen, M. Heuvelmans, M. Arcilla, N. Creemers, R. Zonneveld.Correspondentieadres: L. Martens ([email protected]).

123

plaatjes en een prikkelend verhaal.

Telemicrobiologie – labrondes op af-standGroot, groter, ver en verder. Welke afstanden kunnenworden overbrugd met telemicrobiologie werd doorConstance Schultsz (arts-microbioloog, AmsterdamUMC) treffend toegelicht. Ze nam ons mee op reisnaar een microbiologisch laboratorium in Vietnam.Constance en haar collega´s staan dit ziekenhuis bij inde besluitvorming rondom microbiologische vraagstuk-ken via een audio- en videoverbinding.

AIOS-pitchesGa-lai Chong (Erasmus MC) zette in één adem heelfraai de toepassing van inhalatie van liposomaalamfotericine-B als profylaxe bij hematologiepatiëntenuiteen. Anne Dirks (MUMC+) verspreidde onder deaanwezigen de vele, actuele vragen en antwoordendie rondom chlamydia-infecties bestaan. Nienke Plan-tinga (UMCU) fietste ons in vlot tempo langs de high-lights van haar onderzoek naar de rol en het nut vanSDD. Het nut in Nederland lijkt bewezen te zijn, maarhet onderzoek binnen Europa laat vooralsnog geenpositieve conclusies toe. Caroline Schneeberger (Am-sterdam UMC) lichtte een tipje van de (s)luier op overhaar onderzoek naar diagnostiek van urineweginfec-ties in het verpleeghuis.

Na een heerlijke lunch was het de beurt aan Jakko vanIngen (arts-microbioloog, Radboudumc) om het dag-voorzitterschap over te nemen. Hij gooide meteenhoge ogen, niet alleen met de dobbelsteen-microfoonmaar vooral in zijn rol als voorzitter van het middagpro-gramma.

Microbiologie in radiologisch beeldAan de hand van zeer diverse casuïstiek bood Lya vanDie (radioloog, IJsselland Ziekenhuis) ons een inkijkjein haar donkere kamer. Welke infectieuze diagnosekonden wij tijdens deze interactieve sessie toeschrij-ven aan de verschillende radiologische beelden?

Histopathologische ontstekingsbeeldenin relatie tot microbiële infectiesRob Verdijk (patholoog, Erasmus MC) wist het publiekte interesseren met een beeldende uiteenzetting op mi-croscopisch niveau. Welke verschillende vormen vanacute ontstekingen zijn te onderscheiden, welke ver-wekkers mag je hierbij verwachten en wat ziet de pa-tholoog dan door zijn microscoop?


124

Huidinfecties: more than skin deepSommige infecties zijn met het blote oog zichtbaar zon-der microscoop of scan. Colette van Hees (dermato-loog, Erasmus MC) komt dit in haar werk dagelijkstegen en kon ons hier veel prachtige voorbeelden vanlaten zien. Inclusief etterende wonden en groenetenen. Gelukkig niet direct voor de borrel met bitterbal-len.

Wederom een vijand uit SpanjeAls toetje gingen wij terug in de tijd en wel naar Neder-land in 1918, ten tijde van de Spaanse griep. Leo vanBergen (medisch historicus) nam ons mee naar demaatschappelijke reacties op en gevolgen van deSpaanse Griep. Geheel volgens de maatregelen enadviezen van de medici van toentertijd: ‘Houdt u verrevan kwakzalverij’, ‘rook flink’ en ‘neem een goede neut’begaven wij ons vervolgens plichtsgetrouw naar de af-sluitende borrel alwaar kon worden geproost op eenzeer geslaagde dag!

Sprekers, voorzitters en sponsoren nogmaals bedanktvoor jullie inzet en bezoekers bedankt voor jullie komst.Tot volgend jaar!


125

Antwoord vraag 1: B

Toelich tingUit de vraagstelling is evident dat er een zeer hogevoorafkans is op een erythema migrans (EM): naast derisico-expositie door zijn werkzaamheden als boswach-ter is de beschrijving van de huidlaesie ook typischvoor een EM. De grootte van het erytheem (meer dan5 cm) en de centrale opheldering passen niet bij eendirecte huidreactie op een tekenbeet alleen. Ongeveerde helft van de patiënten met EM herinnert zich geentekenbeet, dus dit is geen reden om niet te behande-len. Het ontbreken van koorts is bij EM in Europa eer-der regel dan uitzondering, waardoor ook dit gegevenbij deze patiënt geen verandering in voorafkans geeft.

De CBO-richtlijn Lymeziekte uit 2013 adviseert ompatiënten met een typische EM te behandelen met an-tibiotica. Dit baseert de richtlijn op het feit dat de sensi-tiviteit van serologie bij een EM ongeveer 50 procentis, en bij vervolgserologie slechts ongeveer 70 pro-cent. Bij patiënten met EM bij wie de initiële serologienegatief is en die met antibiotica zijn behandeld, wordtin minder dan de helft van de patiënten een serocon-versie aangetoond in vervolgserum. Er is dus eengrote kans dat een patiënt met EM fout-negatieve se-rologie heeft, waarbij alsnog zal moeten worden be-handeld; de serologie helpt je bij deze populatie dusniet verder.Een EM presenteert zich niet altijd typisch. In dergelij-ke gevallen kan met behulp van histopathologisch on-derzoek en PCR op een biopsie, eventueel gecombi-neerd met serologie, de diagnose bevestigd worden.De voorkeursbehandeling van EM bij niet-zwangerevolwassenen is doxycycline 100 mg 2 dd, bij afwezig-heid van andere contra-indicaties.

Bron: CBO-richtlijn Lymeziekte 2013.

Antwoord vraag 2: B

Toelich tingHet aantonen van gisten of schimmels in weefsel of li-chaamsvloeistof is belangrijk bij het stellen van de dia-gnose invasieve mycose. Er zijn echter verschillendemethodes om een invasieve mycose meer of minderwaarschijnlijk te maken. Zo kan de diagnose invasievemycose meer waarschijnlijk worden gemaakt door hetaantonen van fungale antigenen in onder andereserum. Dit kan bijvoorbeeld met de bèta-D-glucan-antigeentest.

De celwand van schimmels en gisten bestaat onderandere uit de volgende onderdelen: mannoproteïnen,bèta-glucan (1-6-bèta-D-glucan en 1-3-bèta-D-glucan)en chitine. Bèta-glucan is het polysacharide dat hetmeest aanwezig is in de celwand. Het merendeel vande fungi hebben een celwand met een significantehoeveelheid bèta-glucan, waaronder Aspergil lus spp.,Fusarium spp., Candida spp. en Pneumocystis spp.Een uitzondering hierop zijn onder andere de zygomy-ceten. Ook wordt over het algemeen aangenomen datCryptococcus spp. niet gedetecteerd kunnen wordenmet een bèta-D-glucan-antigeentest.Men dient zich er bewust van te zijn dat verschillendefactoren waaronder intraveneus immunoglobuline, al-bumine, bacteriëmie, hemodialyse cellulosemembra-nen, kunnen leiden tot een fout-positieve testuitslag.Daarnaast is bèta-glucan aanwezig in Penicilli umspp., welke in het algemeen geen klinische betekenisheeft. Fout-negatieve resultaten kunnen onder anderevoorkomen bij gehemolyseerd of lipemisch bloed.

In antwoord A en D staat mucormycose. De mucoralesmaken deel uit van de Zygomycetes. Aangezien de Zy-gomycetes geen (significante hoeveelheden) bèta-glucan in de celwand hebben, zijn deze niet aan tetonen met de bèta-D-glucan-antigeentest. In antwoordC staat cryptokokkose. Bij Cryptococcus spp. wordtover het algemeen aangenomen dat deze niet goedaantoonbaar zijn met de bèta-D-glucan-antigeentest.


TOETSVRAGEN - ANTWOORDEN

Antwoorden

126

Het juiste antwoord is dan ook B: zowel Candida spp.,Fusarium spp. als Pneumocystis spp. hebben bèta-glucan in de celwand die bij invasieve infecties gede-tecteerd kunnen worden met een bèta-D-glucan-antigeentest.

Bronnen:

Marty F, Koo S. Role of (1→3)-β-D-glucan in the diagnosisof invasive aspergillosis. Med Mycol. 2009;47(Issue Supple-ment_1):S233-40.Odabasi Z, Paetznick VL, Rodriguez JR, Chen E, McGinnisMR, Ostrosky-Zeichner L. Differences in beta-glucan levels inculture supernatants of a variety of fungi. Med Mycol.2006;44:267-72.


127

11 april 2019 - P.F. HerkertCryptococcosis in Southern-Brazil: Molecular, antifungal and in vitro cytokine induction studies

Promotor: prof. dr. P.E. VerweijCopromotoren: dr. J.F.G.M. Meis, dr F. Hagen, Radboud Universiteit Nijmegen, afd. MedischeMicrobiologie; Expertisecentrum Mycologie Radboudumc/CWZ

8 mei 2019 - M.D. Badrul IslamDiagnosis, Prognosis, Treatment and Outcomeof Guillain-Barré Syndrome in Bangladesh

Promotoren: prof. dr. H.P. Endtz en prof. dr. B.C. JacobsCopromotoren: prof. dr. Q.D. Mohammad en dr. Z. IslamErasmus MC Rotterdam, afd. Medische Microbiologie & Infectieziekten en afd. Immunologie

25 juni 2019 - J. HopmanHorizontal Infection Prevention and control inventions with high-and low-resources

Promotoren: prof. dr. A. Voss en prof. dr. H.F.L. WertheimRadboudumc Nijmegen, afd. Medische Microbiologie

28 juni 2019 - M. WuMutational impact of classical strain improvementon Penicilli um chrysogenum

Promotoren: prof. dr. A. J.M. Driessen en prof. dr. R.A.L. BovenbergRijksuniversiteit Groningen, Moleculaire Microbiologie; Groningen Biomolecular Sciences and Biotechnology Institute

1 juli 2019 - T. StobernackPorphyromonas gingivalis – An oral keystonepathogen challenging the human immune system

Promotoren: prof. dr. J. M. van Dijl, prof. dr. A.J. van Winkelhoffen prof. dr. P. HeeringaCo-promotor: dr. J. WestraUMC Groningen, afd. Medische Microbiologie en Infectiepreventie, afd. Pathologie en Medische Biologie, Reumatologie en afd. Klinische Immunologie

3 juli 2019 - N.C. PeltenburgPredicting adverse events during therapy for HIV andhepatitis C. The role of ITPase activityand ITPA genotype

Promotor: prof. dr. A. VerbonCo-promotoren: dr. J. Bierau en dr. J.A. BakkerErasmus MC Rotterdam, afd. Medische Microbiologie & Infectieziektenen afd. Inwendige Geneeskunde / sectie Infectieziekten

8 juli 2019 - L.M. Palma MedinaBetween adaptation and virulence:A Proteomics view on Staphylococcus aureus infections

Promotoren: prof. dr. J.M. van Dijlen prof. dr. U. VölkerUMC Groningen, afd. Medische Microbiologie;University of Greifswald (Germany)

9 juli 2019 - A.G. KomarudinSec translocase in action

Promotor: prof. dr. A.J.M. DriessenRijksuniversiteit Groningen, Moleculaire Microbiologie; Groningen Biomolecular Sciencesand Biotechnology Institute


PROMOTIES EN ORATIES

Promoties

NTMM juni 2019, themanummer over ICT in de …...2019/02/27 · Maaike van Mourik, Stephanie van...

Documents

Transcript of NTMM juni 2019, themanummer over ICT in de …...2019/02/27 · Maaike van Mourik, Stephanie van...