Journal List > Korean J Healthc Assoc Infect Control Prev > v.25(1) > 1144775

KONIS 운영방식 개선을 위한 국가별 의료관련감염 감시체계 운영방식에 대한 문헌 조사

Abstract

Background

In many countries, surveillance systems are being operated to reduce healthcare-associated infections. In Korea, the Korean National Healthcare-Associated Infections Surveillance System (KONIS) has been established and operated by the Korean Society for Healthcare-Associated Infection and Prevention as a national research project. However, the current operating system has limitations and needs reform.

Methods

Upon reviewing the literature, we investigated the current status of the operating systems of healthcare-associated infection surveillance in other countries. After sharing this literature review, which was gathered using Google and PubMed, the Delphi survey was conducted on the authors, who are experts on infection control and prevention.

Results

The governments of the United States, Japan, Taiwan, United Kingdom, France, and Germany fund and operate surveillance systems. The Canadian government provides a private organization with funding to operate the surveillance system. One surveillance network is operated by a private consortium in which private medical institutions from various continents, such as Latin America and Africa, participate. In a Delphi survey, the authors responded that continuity∙sustainability, and the reliability and confidentiality of data are key factors in operating surveillance systems. Additionally, eight of nine authors thought that the government should operate the KONIS.

Conclusion

In most countries, healthcare-associated infection surveillance systems are directly operated by the government. For the continuous and stable operation of the KONIS, the government should consider transitioning to a government-operated system.

Introduction

의료관련감염은 의료과정에서 발생하는 모든 감염으로 입원이나 진료, 치료과정과 관련하여 발생하는 경우를 의미한다. 의료관련감염은 전 세계적으로 입원환자의 7-10%에서 발생하는 것으로 알려져 있고[1], 입원기간 및 의료 비용 증가, 의료 질 저하, 의료 분쟁 등 다양한 사회경제적 손실을 야기한다[1]. 이러한 이유로 의료관련감염을 관리하는 것은 전세계적으로 중요한 보건 과제이고[2], 의료관련감염 관리의 시작은 발생 현황을 파악하는 국가적 감시체계를 수립하는 것이다[3]. 의료관련감염 감시체계를 통해서 관리의 지표를 설정할 수 있고, 감시체계를 운영하는 것이 의료관련감염을 감소시키는 효과가 있는 것으로 알려져 있다[4,5]. 영국과 미국에서 처음 시작된 의료관련감염 감시체계를 주요 선진국 대부분이 운영하고 있다[6,7].
우리나라는 입원 환자의 약 5-10%에서 의료관련감염이 발생하는 것으로 추정되지만, 의료관련감염의 전체규모를 파악할 수 있는 자료는 미흡한 실정이다. 의료관련감염 감시체계의 중요성을 인식한 의료관련감염관리학회(구, 병원감염관리학회)는 1996년 자발적으로 중환자실에 대한 감염감시를 시작하였고[8], 2006년 감시체계를 전국으로 확대하여 Korean National Healthcare-associated Infections Surveillance System (KONIS)를 설립하여 운영하고 있다[8]. 의료기관에 대한 각종 질평가에 KONIS 감시여부가 포함되면서 현재는 227개 기관에서 중환자실 감염을 감시하고 있다[9]. KONIS는 질병관리본부의 용역과제 형태로 학회에서 운영을 담당하고 있으나 참여병원 확대에 따른 관리의 어려움, 과제를 매년 갱신해야 하는데에 따른 행정력 낭비와 지속성에 대한 우려 용역 과제의 중단 가능성, 전문인력의 자발적 참여에 의존해야 하는 불안정성 등의 우려가 있어 왔다[10]. 게다가, 각종 평가 지표에 포함되는 의료관련감시 체계를 민간학회가 운영하는 것이 적절한지에 대한 비판도 제기된 바 있다[11]. 이와 같은 이유로 우리나라 의료관련감시 체계의 운영방식에 대한 개선이 필요하다.
의료관련감시 체계의 개선방안을 모색하기 위한 근거자료로, 저자들은 국가별로 운영되는 의료관련감시체계의 현황을 조사하고 운영체계별 장단점을 분석하였다. 또한, 저자들에게 향후 의료관련감시체계로 적합한 운영방식에 대한 의견을 델파이 설문방식으로 조사하였다.

Materials and Methods

각국의 의료관련감시체계 현황을 파악하기 위해 문헌을 고찰하였다. 문헌 검색을 위해 구글검색을 이용한 각종 website를 조사하였고, pubmed를 이용하여 논문을 조사하였다. 영문이나 국문 이외의 언어로 작성된 자료에 대해서는 구글번역기를 이용하였다. 대상국가는 의료관련감시체계를 운영하고 있는 것으로 알려져 있는 주요 국가로 미주에서는 미국, 캐나다, 아시아에서는 일본, 대만, 유럽에서는 영국, 프랑스, 독일, 유럽연합의 자료를 조사하였다. 그 외 제 3세계 국가에서 운영 중인 의료관련감시체계에 대해서도 조사하였다. 검색에 사용된 단어는 ‘의료관련감염’, ‘병원획득감염’, ‘감시체계’, ‘Healthcare-assoicated infection’, ‘Hospital-acquired infection’, ‘Surveillance’를 이용하였다. 각 국가별 감시체계의 명칭이 특정된 경우에 이 명칭을 이용하여 검색하였다. 장단점을 비교하기 위해 의료관련감시체계의 운영형태, 운영주체, 재원, 소요재정, 참여기관수, 자료수집방식, 자료검증여부, 정기보고서 발행여부, 개별기관 자료공개에 대한 내용을 중점적으로 조사하였다.
앞선 과정을 통해 조사한 각국의 의료관련감시체계의 현황에 대한 자료를 저자들은 대면 회의와 서면 등을 통해서 공유하였다. 이후에 델파이 설문을 시행하여 향후 우리나라에 적합한 의료관련감시체계 운영방식에 대한 의견을 수렴하였다. 설문에는 감시체계의 중요한 요소로 전문성 보장, 지속성ㆍ연속성, 독립적 운영, 적은 재정으로 운영, 자료의 신뢰도, 개별기관자료 비밀보장, 참여동기 부여, 참여기관 관리 편의성, 정기적 결과 보고, 자료수집의 편의성, 법적ㆍ제도적 뒷받침을 선정하였고, 각 요소에 대해서 중요한 정도에 따라 1-9점으로 점수를 부여하게 하였다. 또한 각 요소 중 중요하다고 생각하는 세 가지를 순위별로 선정하게 하였다. 의료관련감염감시체계의 운영형태로는 질병관리본부 직접 운영, 공공기관 설립, 사업단 설립, 학회 자체 운영, 현행 유지 다섯가지 중 적합한 정도를 1-9점으로 점수를 부여하게 하였다. 또한, 각 형태 중 적합하다고 생각하는 세 가지를 순위별로 선정하게 하였다. 델파이 설문의 타당도는 이미 알려진 기법에 따라 수렴도, 합의도로 측정하였고, 안정도가 0.5 이하인 경우에 설문을 종료하였다[12]. 이 기준에 따라 총 두차례 설문으로 델파이 조사를 종료하였다.

Results

1. 국가별 의료관련감염 감시체계 운영방식

각 국가별 의료관련감염감시체계의 운영방식은 Table 1에 정리하였다[8,13-34]. 조사대상 국가 중 미국, 일본, 대만, 영국, 독일, 프랑스 등의 1인당 국민총생산이 40,000달러 이상인 나라들은 정부가 재원을 조달하고 직접 운영을 하였다. 다만, 운영기관은 정부 조직 중 질병관리본부, 복지부, 국가설립연구소 등 다양하였다. 미국이 2016년 기준으로 연간 2100만 달러가 National Healthcare Safety Network (NHSN) 운영을 위해 사용하여 가장 많은 재정을 소요하였다[15]. 정부가 직접 운영하는 감시체계에서는 대부분 정기적으로 결과를 보고하고 있었다. 우리나라와 캐나다는 민간협업 방식으로 재원은 정부가 제공하나 학회나 비영리협회가 의료감염관련 감시체계를 운영하고 있다. 캐나다는 1994년부터 의료관련감염 감시체계를 운영하고 있으나 참여기관의 수가 65개로 적고, 정기적인 보고서는 확인되지 않고, 수집된 자료를 이용한 학술 자료가 확인된다[20]. 라틴아메리카와 제 3세계 국가의 민간의료기관들이 모여 자체적인 재원 마련을 통해 International Nosocomial Infection Control Consortium (INICC)라는 의료관련감시체계를 운영하고 있다. 다만, 정기적인 보고서를 제공하지 않고 비정기적인 학술 자료만 확인 된다[34]. 운영형태와 관련없이 대부분의 감시체계는 인터넷 web을 기반으로 자료를 수집하고 있었다. 미국을 제외하고는 대부분의 국가에서 개별기관 자료를 공개하지 않고 있었다. 미국은 NHSN에서 자료를 받아 Centers for Medicaid and Medicare Service (CMS)에서 개별기관자료를 공개하고 있고, 주에 따라서는 의료관련감염 개별기관자료 공개를 법으로 강제하는 경우도 있다[18,19].

2. 향후 운영 방식에 대한 전문가 델파이 설문 결과

5명의 감염내과 전문의, 1명의 소아감염 전문의, 1명의 진단검사의학과 전문의, 2명의 감염관리전문간호사가 전문가 의견 조사에 참여하였다. 의료관련감염 감시체계가 갖춰야 할 요소에 대한 설문 결과는 Table 2Figure Fig. 1과 같았다. 저자들은 의료관련감염 감시체계가 갖춰야 할 요소 중 지속성ㆍ연속성, 자료의 신뢰도, 개별기관자료 비밀보장이 가장 중요하다고 응답하였고 각 요소의 점수 중위값은 9점이었다. 전문성 보장, 독립적 운영, 참여 동기 부여, 정기적 결과 보고, 자료 수집의 편의성도 중요하게 생각하였고 각 요소의 점수 중위값은 8점이었다. 순위를 평가하였을 때 의료관련감염 감시체계가 갖추어야 할 요소 중 지속성ㆍ연속성(77.8%), 자료의 신뢰도를 1순위로 선택하였다. 2, 3 순위까지 포함하게 되면 개별기관자료 비밀보장, 전문성 보장도 중요한 요소로 확인되었다.
우리나라에 적합한 의료관련감염 감시체계의 운영방식에 대한 설문 결과는 Table 3Figure Fig. 2와 같았다. 9명의 전문가 중 8명이 운영 주체는 정부가 되어야 한다고 응답하였다. 그리고 9명의 전문가 중 8명이 재원은 정부가 제공해야 한다고 응답하였다. 9점 채점 방식에서는 의료관련감염 감시체계 운영주체 중 질병관리본부 직접 운영이 가장 적합하다고 응답하였다(중위값 9). 그 다음으로 보건복지부 산하 공공기관이 선택되었다(중위값 8). 1순위 선택 방식에서는 의료관련감염 감시체계 운영주체 중 질병관리본부 직접운영방식과 보건복지부 산하 공공기관을 가장 적합한 운영주체로 선택하였다.

Discussion

우리나라나 캐나다를 제외한 주요 국가들은 정부가 재원 마련은 물론 운영도 직접하는 방식으로 의료관련감시체계를 운영하고 있다. 정부가 직접 운영하는 방식은 민간협업 방식에 비하여 지속적이고 안정적 운영이 가능한 것으로 보인다. 이번 연구에 참여한 연구자들 역시 우리나라 의료관련감시체계를 정부가 직접 운영하는 것이 향후 적합하다고 생각하고 있다. 이번 연구는 향후 KONIS 운영 방식을 개선하기 위한 중요한 근거자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
각 국가별 의료관련감염 감시체계는 크게 정부가 직접 운영하는 방식, 민간이 협업하는 방식, 민간이 단독으로 운영하는 방식으로 나눌 수 있다. 정부가 직접운영하는 방식의 경우 역사가 오래되어 지속적으로 운영이 가능한 것으로 파악된다. 또한, 정기적 보고가 가능하여 결과 보고가 연속적이다. 정부가 직접운영하는 경우 재정 지원, 운영 기관 등에 대해서 법제화해 놓은 것을 확인할 수 있었다. 민간협업 형태로 의료관련감염 감시체계가 운영되는 우리나라나 캐나다의 경우 정부의 재정지원이 중단될 경우 사실상 운영이 중단된다. 또는 운영을 위탁받은 단체의 거버넌스 문제가 발생할 경우에도 운영이 중단될 우려가 있다. 캐나다의 경우 재정지원을 하고 있는 보건부와 운영을 담당하고 있는 협회 사이에 재정지원과 성과를 두고 갈등이 노출되었다[21]. 학술적인 목적으로 민간에서 단독으로 의료관련감시 체계를 운영하는 경우는 소득수준이 높지않고 정부 지원을 기대하기 어려운 개발도상국에서 고려해 볼 수 있는 형태이다. 민간에서 단독으로 운영하는 경우는 독립적인 운영이 가능하나 안정적으로 결과를 보고하는데 어려움이 있다. 또한, 민간 단체의 운영 상황에 따라 언제든 감시체계의 운영이 중단될 수 있는 우려가 있다.
델파이 설문에서 확인된 의료관련감염 감시체계가 갖추어야 할 중요한 요소는 지속성ㆍ연속성, 자료의 신뢰도, 개별기관자료의 비밀보장, 전문성 보장이다. 이 중에서 전문성 보장은 의료관련감염 감시체계에 참여하는 인력의 고용과도 관련되는 문제로 지속성ㆍ연속성과 연결되는 요소로 해석할 수 있다. 미국에서 운영하는 NHSN의 경우 별도의 전문인력을 채용하여 의료관련감염 감시체계를 전담하기 때문에 외부 전문가가 반드시 필요하지 않다. 향후 KONIS 운영을 정부가 직접할 때 어떤 형태로 전문가를 고용할 것인가에 대한 고민이 필요함을 시사한다. 개별기관자료의 비밀보장은 신뢰도와 밀접하게 연관이 되어 있다. 미국을 제외하고는 어느 국가도 개별기관자료를 대중에게 공개하는 곳은 확인되지 않는다. 정부가 의료관련감염 감시체계를 직접 운영하게 될 경우 국회, 정부관련기관, 시민단체에서 개별기관자료를 공개하도록 요청하게 될 가능성이 있다. 개별기관자료가 공개될 경우 의료관련감염 감시체계에 참여하는 의료기관들이 각 기관의 의료관련감염을 적게 보고하여 의료관련감염이 과소평가될 가능성이 높다. 이렇게 될 경우 의료관련감염 감시체계나 의료관련감염을 감소시키기 위한 본연의 역할을 하지 못하게 될 우려가 크다. 따라서 법률적으로 공개를 제한하거나 기술적으로 기관정보가 수집되지 않도록 맹검화시켜 개별기관자료가 공개되는 것을 제한할 필요가 있다.
이번 연구는 문헌 검색에만 의존하였기 때문에 몇 가지 제한점이 있다. 첫째, 언어의 문제, 접근 권한의 문제로 Table 1에서 보는 것처럼 외국의 현황을 모두 파악하지 못하였다. 둘째, 현장 답사나 현지 전문가의 의견 수렴을 하지 못하였기 때문에 실제 상황과 운영 중에 겪는 현실적인 어려움은 알 수 없었다. 셋째, 델파이 설문이 소수의 전문가에게만 시행되었기 때문에 의료관련감염 감시체계를 운영하는 사람들의 의견을 대표하는데 제한이 있다. 그럼에도 불구하고 여러나라의 운영방식에 대한 충분한 자료를 검토한 이후에 시행한 설문이므로 결과의 신뢰도는 높다고 할 수 있겠다.
KONIS는 의료관련감염학회 구성원의 자발적 참여로 현재까지 운영되어 왔다. 하지만, 이러한 참여로 지속적인 운영에 한계가 있다. KONIS의 안정적 운영을 위해 정부가 직접 운영하는 방식으로 전환하기 위한 적극적 검토가 필요하겠다.

Acknowledgements

이번 연구는 ‘국내 의료관련감염 감시체계 운영 개선을 위한 중장기 전략 개발’에 대한 질병관리본부의 정책연구용역사업(2019P280700)으로 진행하였다.

REFERENCES

1. World Health Organization. 2011. Report on the burden of endemic health care-associated infection worldwide. World Health Organization;Geneva: 1–33.
2. World Health Organization. WHO web sites on infection prevention and control. Health care-associated infections. https://www.who.int/infection-prevention/en . Updated on 18 May 2020.
[Google Scholar]
3. Pearson A. 2009; Historical and changing epidemiology of healthcare-associated infections. J Hosp Infect. 73:296–304. DOI: 10.1016/j.jhin.2009.08.016. PMID: 19925942.
[Google Scholar]
4. Gastmeier P, Schwab F, Sohr D, Behnke M, Geffers C. 2009; Reproducibility of the surveillance effect to decrease nosocomial infection rates. Infect Control Hosp Epidemiol. 30:993–9. DOI: 10.1086/605720. PMID: 19719414.
[Google Scholar]
5. Choi JY, Kwak YG, Yoo H, Lee SO, Kim HB, Han SH, et al. Korean Nosocomial Infections Surveillance System (KONIS). 2015; Trends in the incidence rate of device-associated infections in intensive care units after the establishment of the Korean Nosocomial Infections Surveillance System. J Hosp Infect. 91:28–34. DOI: 10.1016/j.jhin.2015.06.002. PMID: 26149593.
[Google Scholar]
6. Dixon RE. 2011; Control of health-care--associated infections, 1961--2011. MMWR. S60:58–63.
[Google Scholar]
7. Takaya S, Hayakawa K, Matsunaga N, Moriyama Y, Katanami Y, Tajima T, et al. 2020; Surveillance systems for healthcare-associated infection in high and upper-middle income countries: a scoping review. J Infect Chemother. 26:429–37. DOI: 10.1016/j.jiac.2020.01.001. PMID: 32081645.
[Google Scholar]
8. Choi YH. 2018; Prospective nationwide healthcare-associated infection surveillance system in South Korea. J Korean Med Assoc. 61:21–5. DOI: 10.5124/jkma.2018.61.1.21.
[Google Scholar]
9. Korean National Healthcare-associated Infections Surveillance System. Korean National Healthcare-associated Infections Surveillance System (KONIS). Report: data summary from July 2018 through June 2019. http://konis.cafe24.com/xe/reports_icu_y . Updated on 18 May 2020.
[Google Scholar]
10. 오 명돈, 김 홍빈, 김 효열, 송 영구, 김 충종, 양 민희, et al. 2012. 의료관련감염병 및 항생제 내성 극복을 위한 국가 보건의료 관리 체계 개선 방안 거시 연구: 의료관련감염병의 관리와 항생제 내성 극복을 위한 연구 (제 1세부과제 보고서). 한국보건의료연구원;서울: 1–259.
[Google Scholar]
11. 오 준엽. 민간에 맡겨진 병원감염관리, 질본은 '돈만'? 쿠키메디컬. http://www.kukimedi.com/article/view.asp?.gCode=01&sCode=0002&arcid=593129 . Updated on 12 October 2018.
[Google Scholar]
12. 이 종성. 2001. 델파이 방법 (연구방법 21). 교육과학사;서울: 1–138. DOI: 10.1590/S0100-736X2001000400001.
[Google Scholar]
13. 질병관리본부. 2019. [질병관리본부] 정책연구용역사업 관리안내. 질병관리본부;청주: 1–32.
[Google Scholar]
14. Korean National Healthcare-associated Infections Surveillance System. Korean National Healthcare-associated Infections Surveillance System (KONIS). http://konis.cafe24.com/xe/reports_icu_y . Updated on 18 May 2020.
15. Centers for Disease Control and Prevention. CDC websites on budget. https://www.cdc.gov/budget . Updated 2 April 2020.
16. Centers for Disease Control and Prevention. CDC websites on National Healthcare Safety Network (NHSN). https://www.cdc.gov/nhsn . Updated on 27 April 2020.
17. Centers for Disease Control and Prevention. CDC websites on newsletters. https://www.cdc.gov/nhsn/newsletters/index.html . Updated on 27 March 2020.
18. Centers for Medicare and Medicaid Service. CMS websites on hospital compare. https://www.cms.gov/Medicare/Quality-Initiatives-Patient-Assessment-Instruments/HospitalQualityInits/HospitalCompare . Updated on 19 October 2016.
19. Centers for Medicare and Medicaid Service. Medicare websites on hospital compare data. https://data.medicare.gov/Hospital-Compare/Healthcare-Associated-Infections-Hospital/77hc-ibv8 . Updated on 18 May 2020.
20. Infection Prevention and Control Canada. IPAC websites on CNISP publications. https://ipac-canada.org/cnisp-publications.php . Updated on 18 May 2020.
21. Office of Audit and Evaluation in Public Health Agency of Canada. 2018. Evaluation of healthcare-associated infection activities at the Public Health Agency of Canada 2012-13 to 2016-17. Public Health Agency of Canada;Ottawa: 1–38.
[Google Scholar]
22. Japan Nosocomial Infections Surveillance. JANIS websites about JANIS. https://janis.mhlw.go.jp/about/imple_guideline.html . Updated on 18 May 2020.
23. メディカ 出版. Medica websites. https://www.medica.co.jp/up/cms/news/10632_1_20170331134919.pdf . Updated on 24 May 2018.
24. Taiwan Nosocomial Infections Surveillance System. TNIS website on data and statistics. https://www.cdc.gov.tw/En/Category/Page/J63NmsvevBg2u3I2qYBenw . Updated on 31 July 2019.
25. European Centre for Disease Prevention and Control. 2019. Single programming document 2019-2021. European Centre for Disease Prevention and Control;Stockholm:
[Google Scholar]
26. Statement of revenue and expenditure of the European Centre for Disease Prevention and Control for the financial year 2019. https://www.ecdc.europa.eu/sites/default/files/documents/annual-budget-2019.pdf . Updated on 29 March 2019.
27. European Centre for Disease Prevention and Control. Healthcare-associated Infections Surveillance Network (HAI-Net). https://www.ecdc.europa.eu/en/about-us/partnerships-and-networks/disease-and-laboratory-networks/hai-net . Updated on 18 May 2020.
28. Public Health England. Public Health England websites on guidance. https://www.gov.uk/government/publications/public-health-england-approach-to-surveillance/public-health-england-approach-to-surveillance . Updated on 18 May 2020.
29. National Institute for Health and Care Excellence. Infection prevention and control. Quality standard [QS61]. https://www.nice.org.uk/guidance/qs61 . Updated on 17 April 2014.
[Google Scholar]
30. Gastmeier P, Sohr D, Schwab F, Behnke M, Zuschneid I, Brandt C, et al. 2008; Ten years of KISS: the most important requirements for success. J Hosp Infect. 70(Suppl 1):11–6. DOI: 10.1016/S0195-6701(08)60005-5.
[Google Scholar]
31. Nationales Referenzzentrum für Surveillance von nosokomialen Infektionen. ITS-KISS. Module summary. https://www.nrz-hygiene.de/en/surveillance/hospital-infection-surveillance-system/its-kiss/ . Updated on 18 May 2020.
[Google Scholar]
32. Astagneau P, Brücker G. 2001; Organization of hospital-acquired infection control in France. J Hosp Infect. 47:84–7. DOI: 10.1053/jhin.2000.0874. PMID: 11170769.
[Google Scholar]
33. Réseau de Prévention des Infections Associées aux Soins. Repias websites on CPias. http://www.cpias.fr/ . Updated on 23 March 2020.
34. Rosenthal VD, Bat-Erdene I, Gupta D, Belkebir S, Rajhans P, Zand F, et al. International Nosocomial Infection Control Consortium. 2020; International Nosocomial Infection Control Consortium (INICC) report, data summary of 45 countries for 2012-2017: device-associated module. Am J Infect Control. 48:423–32. DOI: 10.1016/j.ajic.2019.08.023. PMID: 31676155.
[Google Scholar]

Fig. 1
Results of Delphi survey on essential factors of operating system for national healthcare-associated infection surveillance. (A) The choice of the first priority. (B) Composition of choices of the first and secondary priority. (C) Composition of choices from the first to third priority.
KJICP-25-021-f1.tif
Fig. 2
Results of Delphi survey on preference of operating systems for the Korean National Healthcare-associated Infections Surveillance System. (A) The choice of the first priority. (B) Composition of choices of the first and secondary priority.
Abbreviation: KCDC, Korea Center for Disease Control and Prevention.
KJICP-25-021-f2.tif
Table 1
Summarization of surveillance systems for healthcare-assoicated infection in various countries
Country Per capita GDP (USD) Name Start year Operation Funding Category Annual finance (USD, year) Number of participating institutions(year) Data collection Data validation Annual report Disclosure of data from indivisual institutions Ref.
Rep. of Korea 31,430 KONIS 2006 KOSHIC KCDC Cooperation of Government with private institution 350,000 (2018) ICU-227 SSI-215 (2018) Web × 8,13,14
Unites States 65,110 NHSN 2005* CDC HHS Government operation 21,000,000 (2018) 23,000 (2018) Web 15-19
Canada 46,210 CNISP 1994 IPAC Health Canada Cooperation of Government with private institution 1,600,000 (2017) 65 (2017) ? ? × ? 20,21
Japan 40.850 JANIS 2000 MHLW MHLW Government operation 600,000 (2017) 2,260 (2019) Web ? ? 22,23
Twian 24,830 TNIS 2007 CDC CDC Government operation ? 84 (2016) Web ? ? 24
European Union HAI-Net 1994
2008
ECDC ECDC Government operation 1,500,000 (2019) ICU-1192, SSI-1639 (2017) Web ? 25-27
United Kingdom 41,030 NINSS SSISS 1996 DHSC DHSC Government operation ? NINSS -178 (2003) SSISS-:201 (2018) Web × 28,29
Germany 46,560 KISS 1996 RKI ? Government operation ? > 1,403 (2013) Web × × 30,31
France 41,760 Repias 2017 Cpias ? Government operation ? Mandatory Web ? ? ? 32,33
The third World - INICC 1998 Private consortium ? Private institutions operation ? 2,000 (2019) Web ? × × 34

* Started in 1970 and changed into current system in 2005.

Started in 1999 and changed into Repias that is operated by Cpias in 2017.

Corresponds to the Centers for Disease Control and Prevention in Germany.

Abbreviations: KOSHIC, Korean Society for Healthcare-associated Infection Control and Prevention; KCDC, Korean Centers for Diseases Control and Prevention; KONIS, Korean National Healthcare-associated Infections Surveillance System; NHSN, National Healthcare Safety Network; CDC, Centers for Diseases Control and Preventions; HHS, Department of Health and Human Services; IPAC, Infection Prevention and Control Candada; CNISP, Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program; JANIS, Japan Nosocomial Infection Surveillance; MHLW, Ministry of Health, Labor and Welfare; TNIS, Tawian Nosocomial Infection Surveillance; HAI-Net, Healthcare-assoicated Infection Surveillance Network; ECDC, European Centers for Disease Control and Prevention; NINSS, Nosocomial Infection National Surveillance Service; SSISS, Surgical Site Infection Surveillance Service; DHSC, Department of Helath and Social Care; KISS, Krankenhaus Infecktions Surveillance System; INICC, International Nosocomial Infection Control Consortium; RKI, Robert Koch institute; ICU, intensive care unit; SSI, surgical site infection.

Table 2
Results of Delphi survey on essential factors of operating system for national healthcare-associated infection surveillance
Factors Number of expert per score Convergence degree Agreement degree Stability degree

1 2 3 4 5 6 7 8 9
Specialty 2 6 1 0.125 0.97 0.08
Continuity 1 8 0 1 0.04
Independence 4 4 1 0.5 0.88 0.09
Small budget 1 1 1 5 1 0.625 0.79 0.23
Reliability 1 8 0.125 0.97 0.05
Data confidentiliaty from individual institutions 1 2 6 0.5 0.89 0.08
Motivation for participations 4 4 1 0.5 0.88 0.09
Convenience for management 7 2 0.125 0.96 0.06
Annual report 2 6 1 0.625 0.97 0.08
Convenience for data collection 2 5 3 0.625 0.84 0.10
Legal and institutional support 4 2 3 0.625 0.84 0.12
Table 3
Results of Delphi survey on preference of operating systems for the Korean National Healthcare-associated Infections Surveillance System (KONIS)
Operating institution Number of expert per score Convergence degree Agreement degree Stability degree

1 2 3 4 5 6 7 8 9
KCDC 1 1 7 0.125 0.97 0.16
Dedicated public institution under the Ministry of Health and Welfare 1 1 5 2 0.25 0.94 0.16
Dedicated independent foundation 1 1 4 1.125 0.55 0.31
KOSHIC 1 1 4 3 1.125 0.25 0.42
Annual government project 2 1 4 1 1 1.25 0.5 0.39

Abbreviations: KCDC, the Korean Centers for Disease Control and Prevention; KOSHIC, Korean Society for Healthcare-associated Infection Control and Prevention.