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[翻译] ​使用GIS和时空统计监测医院内传染源:用肺炎克雷伯菌复合体构建的模型

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发表于 2021-8-19 07:51 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 小白天使 于 2021-8-19 07:53 编辑

​使用GIS和时空统计监测医院内传染源:用肺炎克雷伯菌复合体构建的模型https://mp.weixin.qq.com/s/nScYdSdGI1b6B9cAZwUfnA
原创                谭善娟                                                     SIFIC感染循证资讯                             

                                                                                           引言


近几十年来,抗生素耐药性(AMR)的出现和传播给医院带来了挑战,特别是具有多重耐药机制的(MDR)革兰阴性菌,因为治疗这些药物引起的感染的治疗方案的开发和获得仍然有限。此外,在医院中,细菌在患者之间的交叉传播以及耐药基因在细菌之间的转移越来越得到认可。因此,医疗保健获得性多重耐药革兰阴性杆菌的发生率在过去十年急剧增加,使得AMR的监测和遏制变得至关重要。
目前,肺炎克雷伯菌是医院获得性病原体的一个很好的例子,它经常导致定植和感染,具有很高的发病率、死亡率和成本。肺炎克雷伯菌的高毒性和 MDR 克隆在全球范围内扩张的报道越来越多,特别是碳青霉烯耐药菌株。有效的控制需要详细了解药物在医院中的循环动态是如何发生的,这些事件促使研究一种监测AMR的方法。
地理信息系统 (GIS) 是一种众所周知的系统,旨在以快速、直接、简单和交互的方式进行可视化、探索和建模,从而对事件进行绘图,并能不同程度地对空间信息进行分析。虽然GIS在卫生领域应用广泛,但对整个医院的传染源监测还没有很好地探索。
在医院内使用空间流行病学技术研究MDR循环动态,特别是以肺炎克雷伯菌复合体为模型,是一种可以识别关键区域和暴发流行的方法,有助于改善对医疗保健相关感染的监测和控制,并且可以防止AMR病原微生物的传播。
方法

在位于里约热内卢的一家拥有 450 个床位的联邦三级医院,开展回顾性研究。从医院微生物室数据库中提取2014-2016年肺炎克雷伯菌复合菌培养阳性患者的临床和监测特征,在AutoCAD中创建医院物理结构的基本比例图,并转换为QGis软件(版本2.18 )。此后,细菌根据耐药普及耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌( CRKp )患者由重症监护病房和非重症监护病房提供地理参考。采用时空置换率扫描测试用于集群信号检测。

结果


地理坐标参考的肺炎克雷伯菌复合体与耐药表型
  • 在564例患者的759株肺炎克雷伯菌复合体中,40%(n=303株)从ICU提取,60%(n=456)从其他非危重区提取。三分之二(509/759)的分离株是从尿液(46%,232/509)、血液(29%,146/509)和呼吸道(9%,48/509)等临床样本中检测到的。
  • 每例患者的分离株数比为1.3: 1, 在研究过程中从不同样本中分别检出1株、2株和≥3株的患者分别占77%(432/564),17%(94/564)和6%(35/564)。只有3%(19/564)的患者在同一天的不同样本中检测到分离株。
  • 在有两种或两种以上分离株的患者中,分别有36%(47/129)和23%(29/129)检测到不同的和进行性更强的耐药表型。59%(17/29)具有进行性耐药表型患者在不同月份检测到分离株,监测直肠拭子占33%(250/759),其中74%是ICU恢复患者(186/250)。76%(189/250)的直肠拭子分离株对任何碳青霉烯类药物都有耐药性(在整个医院进行调查),24%(61/250)为碳青霉烯敏感的ESBL阳性表型(主要在儿科病房进行调查)。
  • 除了2014年至2016年间肺炎克雷伯杆菌复合体检出有所上升,与此相对应的是,2014年(0.7%,212/32,560;95%CI:0.56-0.75%)、2015年(0.8%,260/31,364;95%CI:0.73-0.94%)和2016年(0.9%,287/33,290;95%CI:0.77-0.97%)该医院进行的微生物检查的总数不到1%,从2014年至2016年发现的可能的XDR/PDR菌株显著增加(p<0.001)。


这项研究中调查的肺炎克雷伯菌复合表型患者的月发病率密度(每1000个患者-天)也证实了这一点。几乎所有可能的XDR/PDR菌株(99%,164/166)对碳青霉烯类抗生素表现出抗性。CRKp复合体与时间序列分析
  • 在CRKp复合体(35%,265/759)中,相当于175例患者(每例1.5:1株)中56%(265/472)检出MDR菌株,其中28%(n=49)和17%(n=30)的患者在研究期间和同月分别检测到两种或两种以上的分离株。
  • 入院前48 h仅检出7%(18/265)的分离株。因此,93%(247/265)的分离株与住院有关。
  • 99%(213/214)对美罗培南耐药,88%(187/213)为高水平耐药(最低抑菌浓度,MIC≥16μg/ml)。对于亚胺培南试验菌株,61%(107/175)的MIC≥16μg/ml。100%临床检测的CRKp复合体菌株(n=38)的碳青霉烯酶产生筛查为阳性。
  • 在83%(71/86)、7%(6/86)和6%(5/86)的直肠拭子(n=50)和临床标本(n=36)中分别检测到blaKPC-2、blaOXA-48-like和blaNDM-1,证实91%(78/86)具有这种耐药机制。


在时间序列分析中,不考虑生物因素,无论是临床还是监测,携带CRKp复合体的患者的发生率显著增加(p值<0.001)。STL分解证实了这一点,它还显示每年下半年的季节性增长,与临床或监测材料无关,也没有检测到的异常的干扰。地理坐标参考的CRKp复合体分离株
  • 每年的医院地理信息系统,以一种更具体的方式明确地显示了CRKp复杂携带者的增加,并按病房进行了映射。
  • 总的来说,重症监护或非重症监护的成人病房(258/265,97%)碳青霉烯类耐药菌株的频率(CRKp复合体分离株总数除以检测到的肺炎克雷伯菌复合体总数,乘以100)明显高于任何类型的儿科病房(7/265,3%)(p=0.02)(附件1:附图9)。
  • 儿科主要是监测拭子(n=6),只有一份来自儿科ICU的血液样本。产妇仅取1个直肠拭子。CRKp复合体在内科病房的发生率高于外科病房和临床外科病房(p≤0.001)。
  • ICU中CRKp复合体的发生率高于非ICU(p≤0.001)。ICU(p≤0.001)和多床病房(p≤0.001)的CRKp复合体发生率高于单间(p≤0.001)。成人ICU(地图上的#100)在整个期间有一个高和持续的发生率,无论临床或监测数据。对所有携带CRKp复合体患者的空间和时间循环的调查显示,尽管成人ICU是首次检出CRK的最频繁地点,但非关键区域也因转移定植/感染患者给ICU带来压力。

CRKp复合体感染/定植患者的时空聚类
  • 在整个2014年下半年,第一批发现的CRKp复合体患者发生在位于主楼中央和左侧的病房(RR=2.73,p=0.0016)(图1)。该集群影响了8名成年患者,代表13.1个病人-月(受影响患者为群组贡献的总床-月数)或394个病人-天(受影响患者为群组贡献的总床-天数)在群组区域(位于4至8楼的临床、临床-外科或外科病房)的定居。
  • 第二个集群发生在中央大楼右侧,也在不同的楼层(图2),从2015年10月持续到2016年年中(9个月持续时间)(RR=1.91,p=0.004)。该集群影响了14名成人和1名儿童,代表28.8个病人-月(附件1:附图11和附图12)或865个病人-日在集群区域(冠脉ICU、内科、普通科和一个儿科病房)定植。
  • 第一组和第二组患者的流行病学和微生物学特征见附件1:附表4。HICC每天执行的常规AMR监测和控制计划,没有发现这些聚集性分离株,尽管87%(20/23)聚集性分离株代表医院相关感染或定植。

病人流程图(图3)显示了聚集性患者之间的流行病学联系,并清楚地表明成人ICU(#100)在两个聚集性患者中都有参与,但在第二个聚集性患者中,冠脉ICU(#351)是影响邻近病房的热点。第二组中只有3株(患者#3、#8和#13)有碳青霉烯酶基因,且均为KPC-2产生,NDM-1和OXA-48基因均为阴性。这些病人在住院期间从未见过面,尽管他们住在同一个病房(图3)。第一组9例患者中有7例(78%)和第二组27%(4/15)有机会在其中传播细菌。图3还显示了患者在重症病房和非重症病房之间转移时CRKp复合体的定植/感染状况。

结论


具有时空统计分析功能的院内GIS可应用于医院。这种空间方法有可能促进早期识别医院暴发,即使是在不同的病房和楼层,并可能成为对抗 AMR 或医院获得性感染的新工具。

参考文献:
da Silva PP, da Silva FA, Rodrigues CAS, Souza LP, de Lima EM, Pereira MHB, Candella CN, de Oliveira Alves MZ, Louren&#231;o ND, Tassinari WS, Barcellos C, Gomes MZR; Nucleus of Hospital Research Study Collaborators. Geographical information system and spatial-temporal statistics for monitoring infectious agents in hospital: a model using Klebsiella pneumoniae complex. Antimicrob Resist Infect Control. 2021 Jun 16;10(1):92. doi: 10.1186/s13756-021-00944-5.



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