呼吸

中国成人医院获得性肺炎(HAP)的临床和微生物学特征:中国医院感染耐药性监测网络的十年前瞻观察研究

作者:小南 来源:南山呼吸 日期:2020-11-25
导读

         中国成人医院获得性肺炎(HAP)的临床和微生物学特征:中国医院感染耐药性监测网络的为期十年前瞻观察研究

关键字:  获得性肺炎 

        中国成人医院获得性肺炎(HAP)的临床和微生物学特征:中国医院感染耐药性监测网络的为期十年前瞻观察研究

        医院获得性肺炎(HAP)是第二常见的医院获得性感染,并且是医院感染导致死亡的主要原因。HAP和呼吸机相关性肺炎(VAP)与住院时间延长和医疗费用增加显着相关。从HAP患者中分离出的致病病原体的分布和药敏在每个地区和情况上都不一样。2016年发布的美国胸科学会(ATS)/美国传染病学会(IDSA)指南中推荐根据本地数据选择经验性抗生素治疗。但是,关于HAP在中国的分布和抗菌素耐药性的文献很少。

        中国医院感染的抗菌素耐药性监测(CARES)是一项于2007年建立的全国性监测计划,旨在调查引起中国医院感染的病原体的抗生素耐药性。该计划的结果将作为制定和实施中文指南的基础。这项在中国进行的为期10年的前瞻性观察研究报告成人HAP的临床和微生物学特征,并提供更多有关死亡和多药耐药(MDR)感染的危险因素的信息。

        2020年10月7日,北京大学人民医院王辉教授领衔CARES研究网络团队在欧洲临床微生物感染杂志European Journal of Clinical Microbiology & Infectious Diseases发表此项研究。

        文章标题为Clinical and microbiological characteristics of adults with hospital-acquired pneumonia: a 10-year prospective observational study in China。(成人医院获得性肺炎的临床和微生物学特征:中国一项为期十年的前瞻性观察研究)

        医院获得性肺炎(HAP)是一种重大的医院感染。中国HAP的分布和抗菌素耐药性数据有限。中国医院感染耐药性监测网络(CARES)纳入了2007年至2016年间在15所中国教学医院的2827例HAP成年患者。分别从病历和中心实验室获得了分离病原体的临床数据和耐药性,进行多变量logistic回归以确定死亡率和多药耐药性(MDR)的危险因素。

        共有386名患者(13.7%)在医院死亡,而1181名患者(41.8%)出现了呼吸机相关性肺炎(VAP)。主动免疫抑制剂疗法(OR 1.915(95%CI 1.475–2.487)),实体瘤(OR 1.860(95%CI 1.410–2.452)),昏迷(OR 1.783(95%CI 1.364–2.333)),临床肺部感染评分≥ 7(OR 1.743(95%CI 1.373–2.212)),重症监护病房住院(OR 1.652(95%CI 1.292–2.111)),年龄≥65岁(OR 1.621(95%CI 1.282–2.049))和气管插管(OR 1.613(95%CI 1.169–2.224))是院内死亡的独立危险因素。肝硬化(OR 3.120(95%CI 1.436–6.780))和其他六个变量是MDR的独立预测因子。

        鲍曼不动杆菌(25.6%),铜绿假单胞菌(20.1%),肺炎克雷伯菌(15.4%)和金黄色葡萄球菌(12.6%)是最常见的病原体(MDR患病率64.9%)。

        与没有VAP的患者相比,来自VAP的患者的分离株显示出更多的鲍曼不动杆菌和较少的肺炎克雷伯菌和大肠杆菌(分别为p<0.001)。耐甲氧西林的金黄色葡萄球菌菌株的比例下降;耐碳青霉烯的鲍曼不动杆菌和肠杆菌菌株的抗性增加。

        2007 - 2016年HAP患者中CRAB(耐碳青霉烯的鲍曼不动杆菌)、CRPA(耐碳青霉烯的铜绿假单胞菌)、CRE(耐碳青霉烯的肠杆菌)、MRSA(耐甲氧西林金黄色葡萄球菌)的患病率。

        中国HAP病原体的抗生素耐药性发生了变化。死亡率和耐多药的危险因素对于中国选择HAP抗菌药物很重要。

分享:

相关文章

评论

我要跟帖
发表
回复 小鸭梨
发表

copyright©金宝搏网站登录技巧 版权所有,未经许可不得复制、转载或镜像

京ICP证120392号  京公网安备110105007198  京ICP备10215607号-1  (京)网药械信息备字(2022)第00160号
//站内统计 //百度统计 //谷歌统计 //站长统计
*我要反馈: 姓    名: 邮    箱:
Baidu
map