Individuare e interrompere le vie di trasmissione delle infezioni negli ospedali

Le infezioni nosocomiali sono un problema importante. "Durante la pandemia di Covid, le infezioni si sono verificate spesso negli ospedali. Questo non solo ha messo a rischio i pazienti indeboliti, ma molte installazioni hanno anche avuto grossi problemi di personale perché numerosi collaboratori si sono ammalati nello stesso momento", spiega Onicio Batista Leal Neto.

Leal Neto è stato fino a poco tempo fa ricercatore senior nel gruppo Sicurezza dei sistemi del Dipartimento di Informatica dell'ETH di Zurigo e ora ha assunto la posizione di assistente alla ricerca. pagina esternaProfessore di Epidemiologia digitale presso l'Università dell'Arizona. Lui e altri ricercatori volevano scoprire come riconoscere meglio i focolai di infezione e come prevenirne la diffusione. Per poter spezzare le catene di infezione in modo mirato, è necessario conoscere le interazioni tra le persone. La rete sociale di una persona rivela le possibili modalità di diffusione di un'infezione.

L'accuratezza della misurazione migliora la prevenzione

Nell'ambito del progetto "Wearable Proximity Platform", informatici ed epidemiologi dell'ETH di Zurigo, dell'EPFL, della Fondazione ISI e dello spin-off dell'ETH 3db Access hanno sviluppato un sistema di tracciamento della prossimità, ovvero un "sistema di misurazione della distanza" in grado di misurare la distanza e la prossimità tra le persone per valutare il rischio di infezione, in particolare in ambiente ospedaliero. Il fulcro tecnologico del sistema è costituito da speciali badge. Questi funzionano combinando la tecnologia radio UWB (banda ultralarga) di 3db Access con il software integrato e le competenze della collaborazione SocioPatterns, guidata dalla Fondazione ISI. ISI è un centro di ricerca europeo interdisciplinare vicino a Torino. Negli ultimi dieci anni, questa collaborazione ha studiato la prossimità delle reti umane in numerosi contesti rilevanti per la diffusione delle malattie infettive, tra cui scuole, ospedali, luoghi di ritrovo e aree rurali povere di risorse in tutto il mondo.

"Per individuare le reti di infezione, una misurazione più accurata della distanza potrebbe fare la differenza. Se non per la COVID, almeno per molte altre malattie", spiega Leal Neto. Durante la pandemia COVID-19, ad esempio, si è scoperto che un'infezione da coronavirus ha un'alta probabilità di essere trasmessa se l'incontro dura almeno 15 minuti e avviene a una distanza inferiore a 150 centimetri. Come l'applicazione SwissCovid durante la pandemia, il nuovo sistema ha quindi il potenziale per riconoscere meglio le catene di infezione in base alla durata e alla distanza dei contatti.

I fattori culturali sono cruciali

Il team di ricerca ha testato il suo approccio in diversi ambienti, tra cui un ospedale cantonale svizzero, strutture sanitarie in Africa e due villaggi in Kenya e Costa d'Avorio.

Tuttavia, la tecnologia e le sue possibilità sono solo un aspetto del sistema; il contesto è un altro. "Comprendere l'ambiente culturale è altrettanto importante per il successo di un'applicazione di questo tipo", afferma Leal Neto, che ha lavorato a numerosi progetti in collaborazione con il SocioPatterns Group, anche in Brasile e in Malawi. I dati forniti dal sistema devono essere interpretati in modo diverso a seconda delle circostanze. Un aspetto da considerare è il modo in cui i sensori vengono sponsorizzati. Gli indumenti in tessuto spesso, ad esempio, possono compromettere la qualità del segnale. Tenendo presente questo aspetto, Leal Neto e il team di ricerca hanno già messo alla prova il sistema in una fase iniziale, con test pratici iniziali in Svizzera, Kenya e Costa d'Avorio.

Riconoscere le situazioni di rischio

In Svizzera, quasi tutti i 40 collaboratori dell'ambulatorio della Clinica di Malattie Infettive dell'Ospedale Cantonale di San Gallo - dal personale infermieristico alle équipe mediche fino all'amministrazione - sono stati dotati dei badge per un giorno lavorativo. Inoltre, sono stati installati quattro sensori permanenti alla macchina del caffè, nella sala d'aspetto e sui dispenser per l'igiene delle mani in due stanze dei pazienti. "Sebbene il sistema sia ancora agli inizi, i primi risultati sono già molto interessanti. Applicazioni come questa hanno un grande potenziale negli ospedali", afferma Philipp Kohler. Egli sta supervisionando lo studio in qualità di medico senior presso l'ospedale cantonale.

Negli ospedali, questi sistemi consentono una prevenzione molto più efficace. "Se sappiamo dove e in quali circostanze avvengono i contatti rischiosi, possiamo, ad esempio, introdurre l'obbligo della maschera in determinate situazioni", spiega Kohler. Inoltre, è possibile studiare gli effetti dei diversi tipi di maschere o delle procedure di igienizzazione delle mani sul tasso di infezione.

Una sfida per le comunità dei villaggi

In Kenya e in Costa d'Avorio, il team di ricerca ha collaborato con due organizzazioni partner locali per effettuare i test nelle aree rurali. Si tratta del Centre Suisse de Recherches Scientifiques (CSRS) in Costa d'Avorio e del Centre for Public Development (CPDH) in Kenya. Per Onicio, questa collaborazione con le organizzazioni locali è stata un passo importante: "Affinché le persone partecipino, un progetto deve incorporare il tessuto sociale locale e le norme sociali delle comunità". In totale hanno partecipato 340 collaboratori di strutture sanitarie e abitanti dei villaggi.

I risultati mostrano che il sistema funziona bene per i collaboratori degli ospedali in Kenya e Costa d'Avorio. Tuttavia, il sistema si è rivelato meno adatto alle comunità dei villaggi. Non hanno utilizzato i dispositivi per tutto il tempo. Per Leal Neto, i test dimostrano che quando si introducono sistemi tecnici bisogna sempre tenere conto dell'intero contesto culturale. ? convinto che questo sia un problema anche per la formazione nelle scuole universitarie: "Per sviluppare sistemi di successo, gli studenti devono comprendere i fattori culturali che influenzano un'applicazione, oltre ai contesti tecnici".

? proprio questa la sua più grande motivazione: "Con il mio lavoro voglio contribuire a far sì che anche le comunità meno servite possano beneficiare delle moderne tecnologie".

Uso a risparmio energetico

Per quanto riguarda l'applicazione di questa tecnologia, il team di ricerca vede due principali aree di miglioramento per il futuro. In primo luogo, i sensori utilizzano il Bluetooth Low Energy per l'identificazione reciproca. Ciò consente di ridurre ulteriormente il consumo di energia, come nel caso di altre piattaforme esistenti. L'UWB, più dispendioso dal punto di vista energetico, deve solo determinare la distanza esatta tra i sensori. In secondo luogo, per la trasmissione dei dati si vuole utilizzare la tecnologia LoRa (long range), particolarmente efficiente dal punto di vista energetico, sviluppata per l'Internet delle cose (IoT).