Staphylococcus aureus sensible à la méticilline et -...
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Staphylococcus aureus sensible à la méticilline et résistant à d’autres antibiotiques :
Étude COLBVH 2009
XVème Journée de Microbiologie Clinique
Le staphylocoque dans tous ses états
18 juin 2010
Coordonateurs : Pierre-Yves Donnio et Alain Le Coustumier
Contexte – Observation initiale – Étude COLBVH 2004
• Période 2000-2002 :
– SASM avec phénotype de R inhabituel
– Phénotype idem SARM majoritaire :
• Kana Tobra MLSb constitutif FQ (KTELF)
– 5 CH : Cahors, Lannion, Rennes, St Brieuc, Vannes
– Perte d’ADN sur la bande de 200Kb portant mecA
• Étude COLBVH SASM-R 2004 :
– Recueil SASM avec 2 R : aminosides / MLS / FQ
– 62 CH ; 250 souches caractérisées / phénotype + génotype
– 92% des SASM-R dérivaient de SARM
– SASM-R épidémiques dans certains CH
SARM SASM SASM
• Clones hospitaliers :
- ST8 70%
- ST5 15%
• Type SCCmec IV ou IVA
• Principaux phénotypes de R :
- KTELF
- KTF
- F
- KTEF
- ELF
Protocole- Objectifs :
- Évaluer- l’incidence des SASM-R dans les CH- le lien avec la consommation antibiotique
- Données :
• Données microbiologiques :
– N de patients avec S. aureus– N de patients avec SARM– N de patients avec SASM-R :
• R FQ avec co-résistance(s) ou non• ou R aminoside + R macrolides/lincosamides
– N isolats par phénotype de R
• Données démographiques :
– N de JH et N entrées
• Consommation antibiotique en DDJ (Dose Définie Journalière) pour 1000 JH par classes
42 CH et 4 CHU
Résultats (1) : % et phénotypes
EF2,1
ELF4,8
KTELF25,0
KTEF5,7
KTF25,1
KTLF3,5
KTEL1,5
KE0,5
F15,6
Autres16,2
EF6,1
ELF28,1
KTELF3,4KTEF
0,8KTF3,9KTLF
0,9KTEL1,6
KE5,5
F36,4
Autres13,3
• 4545 SARM (26%) :
• % des phénotypes :
• KTF : 25,1
• KTELF : 25
• F : 15,6
• 766 SASM-R (4,4%) :
• % des phénotypes :
• F : 36,4
• ELF : 28,1
7343 patients avec S. aureus
Résultats (2) : Incidences SARM
Extrêmes = 0,18 à 1,69
Moyenne = 0,49
Médiane = 0,45
0,0000,0500,1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,5000,5500,6000,6500,7000,7500,8000,8500,9000,9501,0001,0501,1001,1501,2001,2501,3001,3501,4001,4501,5001,5501,6001,6501,7001,7501,800
0 1 2
N S
AR
M / 1
000 J
H
2007
CCLIN
Incidence
N/1000 JH
Est 0,46
Ouest 0,30
Paris-Nord 0,53
Sud-Est 0,41
Sud-Ouest 0,59
Moyenne 0,46
Résultats (3) : Incidence SASM-R
0
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06
0,07
0,08
0,09
0,1
0,11
0,12
0,13
0,14
0,15
0,16
0,17
0,18
0,19
0,2
0,21
0,22
0,23
0,24
0,25
0 1 2
N S
AS
M-R
/
10
00
JH
Extrêmes = 0,036 à 0,238
Moyenne = 0,08
Médiane = 0,06
Incidence relative : P = (NSASM-R / NSARM) x100
• distribution de P en faveur de l’émergence verticale par excisions indépendantes
Moyenne = 17,6
Excision
de
SCCmec
Dissémination
SARM
SASM
« SARM
repenti »
Patient
Émergence verticale. Émergence
horizontale.
NSASM-R = 0,17 NSARM - 0,38
Coefficient Corrélation R = 0,88
Coefficient Détermination R² = 0,77
P < 0,0001
Corrélation entre SASM-R et SARM dans les 46 centres
Correspondance globale des phénotypes
SARM SASM
EF 93 47
ELF 219 215
ELFKT 1132 26
EFKT 257 6
FKT 1136 30
LFKT 158 7
ELKT 69 12
EK 21 42
F 708 279
Autres 733 102
Hypothèse : si les SASM-R dérivent de SARM alors pour chaque phénotype
il doit y avoir corrélation entre les nombres de souches des 2 catégories
R2 = 0,0144
0
50
100
150
200
250
300
350
400
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
N de SARM par phénotypes
N d
e S
AS
M-R
par
ph
én
oty
pes
excision complète
SCCmec type IVA
excision partielle, perte de pUB110 et dcs résiduel
LJ RJ
HVR pUB110dcs orfX
LJ RJ
dcs orfX
LJ RJ
orfX
ccrAB4 IS272 mecA
mecR1
HVR pUB110dcs orfX
LJ RJ
PBP2a ANT4’4’’
SASM KTELF
SASM ELF
SASM ELF
SARM KTELF
Profil de résistanceExcision de SCCmec chez SARM
kana-tobra R, genta S, MLSb constitutif, FQ R
excision partielle, pUB110 et dcs résiduels
SARM SASM-R
ELF + KTELF 1351 241
EF + KTEF 350 53
F + KTF 1844 309
Autres 1000 163
N total 4545 766
Corrélation SARM et SASM-R sur l’ensemble des CH en tenant compte des correspondances avant et après excision
Phénotype SASM-R
Excision totale Excision partielle
KTELF ELF KTELF
ELF ELF ELF
KTEF EF KTEF
EF EF EF
KTF F KTF
F F F
Ph
én
oty
pe
SA
RM
NSASM-R = 0,17 N SARM - 6,78
Coefficient Corrélation R = 0,997
Coefficient Détermination R² = 0,994
P = 0,003
N SARM
N S
AS
M-R
0
50
100
150
200
250
300
350
0 250 500 750 1000 1250 1500 1750 2000
Y = 0,127 X + 0,97
Coefficient Corrélation R = 0,62
Coefficient Détermination R² = 0,39
P < 0,0001
0
5
10
15
20
25
0 20 40 60 80 100 120 140 160
N S
AS
M-R
seu
lem
en
t au
x F
Q
N SARM KTF + F
Les SASM résistant seulement aux fluoroquinolonesdériveraient -ils de SARM ?
• Corrélation moindre que pour l’ensemble des phénotypes SASM-R
• Mais statistiquement significative
• Attention ! Excisions de SCCmec ou effets conjoints de la pression antibiotique ?
• Arguments moléculaires à réunir : matière à future étude du Collège
Classe antibiotique
COLBVH
2007
RAISIN 2007
(CH et CHU)
b-lactamines dont 290 310
Pénicillines 260 265
Céphalosporines 40 45
Fluoroquinolones 63 62
Macrolides 14 26
Aminosides 11 ?
• Chiffres de consommation antibiotique pour 42 CH et 4 CHU : DDJ / 1000 JH
• Moyennes comparables à celles rapportées par le RAISIN pour la même période
Consommation antibiotique : le panel de CH est-il représentatif ?
Antibiotiques Catégorie(s)S. aureus
R R² p
TousSARMSARM + SASM-R
0,5250,560
0,2760,314
0,00060,0002
β-lactamines SARMSARM + SASM-R
0,4920,533
0,2420,284
0,00150,0005
Pénicillines SARMSARM + SASM-R
0,3930,452
0,1540,204
0,01340,0039
Céphalo. 3ème G SARMSARM + SASM-R
0,6420,631
0,4120,398
< 0,0001< 0,0001
FluoroquinolonesSARMSARM + SASM-R
0,4560,478
0,2080,228
0,00350,0021
• Corrélations avec catégories agrégées SARM et SASM-R comparées à SARM seuls :
Corrélation incidences et consommation antibiotique
Conclusion
• Relation étroite entre SASM-R et SARM niveaux local et national :
• En moyenne NSASM-R 0,17 NSARM
• SASM avec 2 mécanismes de R : émergence à partir des SARM par excision de SCCmec
• Nécessité d’une étude des caractéristiques moléculaire des SASM résistant aux seules
fluoroquinolones pour déterminer s’ils dérivent de SARM.
• Pression de sélection antibiotique : favorise l’émergence des SASM-R mais pas
toujours dans le même sens que pour les SARM (céphalos 3G)
• Les SASM-R font partie intégrante du paysage staphylococcique des hôpitaux.
Remerciements
• Aux membre du COLBVH, biologistes des 42 CH ayant participé à l’étude
• Aux collègues des CHU de Bordeaux, Brest et HEGP
• Aux pharmaciens ou hygiénistes des 46 CH pour les données de consommation antibiotique
• À Anne-Valérie Apéry pour la mise en forme et l’analyse des données
• À Alain Le Coustumier pour son enthousiasme inaltérable