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DOI: 10.1055/a-0834-5409
Resistenzstatistiken – mit Verzerrungen umgehen
Publication History
Publication Date:
12 July 2019 (online)

Antibiotika-Resistenzstatistiken enthalten für Antibiotic-Stewardship- und Hygieneteams wichtige Informationen. Es gibt aber zahlreiche Fallstricke, die zu falschen Schlussfolgerungen führen können. Der Beitrag zeigt, was bei einer umsichtigen Erstellung und Interpretation von Resistenzstatistiken zu beachten ist, und erläutert zu diesem Zweck die vielfältigen Möglichkeiten von Bias.
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Das Anfertigen und Auswerten von Erreger- und Resistenzstatistiken ist nicht trivial, eine Standardisierung ist schwierig.
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Resistenzstatistiken sind unverzichtbar, um für die kalkulierte Antibiotikatherapie eine wesentliche Orientierung zu bieten, und um Hygiene- und Antibiotic-Stewardship-Teams eine Übersicht über die Resistenzlage zu gewähren.
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Die gründliche Kenntnis der verschiedenen Fallstricke schützt vor unkritischen und leichtfertigen Schlussfolgerungen, die zu wesentlichen Fehleinschätzungen führen können.
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Nationale Standards zur Harmonisierung von Resistenzstatistiken sind nötig. Denn Statistiken, die mit unterschiedlichen Algorithmen kalkuliert wurden, lassen sich nicht unmittelbar und nur mit besonderer Vorsicht miteinander vergleichen.
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Sofern nicht nach einem definierten Standard vorgegangen wird, muss die Auswertetechnik im Einzelnen beschrieben werden [11].
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Ein einheitlich akzeptierter Standard kann helfen, um Daten eines Krankenhauses mit anderen aus der Region und nationalen Referenzdaten (z. B. ARS!) möglichst unmittelbar zu vergleichen.
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Mit der CLSI-Guideline M39 gibt es eine Richtlinie. Für mikrobiologische Labore, die sich im Rahmen des Qualitätsmanagements nach einem vordefinierten Standard richten möchten, ist diese Guideline eine Option, da es keine europäischen oder nationalen Alternativen gibt.
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Einige Empfehlungen der CLSI-Guideline M39 sind eher pragmatisch als ideal und daher kritisch zu überdenken. Abweichungen sind bei besonderen Fragestellungen nötig.
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Wenn das primäre Ziel einer Resistenzstatistik der Vergleich mit nationalen Daten ist, sollte man idealerweise solche Algorithmen wählen, die den nationalen Daten zugrunde liegen. Daher kann eine grundsätzliche Anwendung der Guideline M39 in Deutschland nicht empfohlen werden.
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Merke: Resistenzstatistiken stoßen an vielen Stellen an Schwierigkeiten, für die es keine perfekte Lösung gibt. Sie sollten deshalb immer umsichtig und zurückhaltend interpretiert werden.
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Literatur
- 1 Bax R, Bywater R, Cornaglia G. et al. Surveillance of antimicrobial resistance – what, how and whither?. Clin Microbiol Infect 2001; 7: 316-325
- 2 Boehme MS, Somsel PA, Pouch Downes P. Systematic Review of Antibiograms: A National Laboratory System Approach for Improving Antimicrobial Susceptibility Testing Practices in Michigan. Public Health Reports 2010; 125: 63-72
- 3 Chaberny I, Gastmeier P. Wie präsentiert man am besten MRSA-Daten?. HygMed 2007; 32: 10-14
- 4 CLSI. Analysis and Presentation of Cumulative Antimicrobial Susceptibility Test Data; Approved Guideline – Fourth Edition. CLSI document M39-A4. Wayne, PA: Clinical and Laboratory Standards Institute; 2014
- 5 Cornaglia G, Hryniewicz W, Jarlier V. et al. European recommendations for antimicrobial resistance surveillance. Clin Microbiol Infect 2004; 10: 349-383
- 6 Ellington MJ, Ekelund O, Aarestrup FM. et al. The role of whole genome sequencing in antimicrobial susceptibility testing of bacteria: report from the EUCAST Subcommittee. Clin Microbiol Infect 2017; 23: 2-22 doi:10.1016/j.cmi.2016.11.012
- 7 European Centre for Disease Prevention and Control. Annual Epidemiological Report for 2014. Antimicrobial resistance (EARS-Net). Im Internet: http://www.ecdc.europa.eu/sites/portal/files/documents/AER_for_2014-AMR-EARSnet.pdf Stand 14.05.2019
- 8 European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC). Surveillance and disease data for antimicrobial resistance. Im Internet: https://ecdc.europa.eu/en/antimicrobial-resistance/surveillance-and-disease-data Stand: 14.05.2019
- 9 European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (EUCAST). Im Internet: http://www.eucast.org Stand: 14.05.2019
- 10 Hindler JF, Stelling J. Analysis and Presentation of Cumulative Antibiograms: A New Consensus Guideline from the Clinical and Laboratory Standards Institute. Clin Infect Dis 2007; 44: 867-873 doi:10.1086/511864
- 11 Kohlmann R, Gatermann SG. Analysis and Presentation of Cumulative Antimicrobial Susceptibility Test Data – The Influence of Different Parameters in a Routine Clinical Microbiology Laboratory. PLoS ONE 2016; 11: e0147965 doi:10.1371/journal.pone.0147965
- 12 Kresken M, Hafner D. Körber-Irrgang B für die Studiengruppe. Abschlussbericht – Teilprojekt H. PEG-Resistenzstudie. Epidemiologie und Resistenzsituation bei klinisch wichtigen Infektionserregern aus dem Hospitalbereich gegenüber Antibiotika. Im Internet: http://www.p-e-g.org/econtext/Berichte der Studien Stand: 14.05.2019
- 13 Last JM. A Dictionary of Epidemiology. 4. Aufl.. New York: Oxford University Press; 2001
- 14 Leclercq R, Cantón R, Brown DFJ. et al. EUCAST expert rules in antimicrobial susceptibility testing. Clin Microbiol Infect 2013; 19: 141-160 doi:10.1111/j.1469-0691.2011.03703.x
- 15 Robert Koch-Institut (RKI). ARS – Antibiotika-Resistenz-Surveillance. Im Internet: https://ars.rki.de Stand: 14.05.2019
- 16 Robert Koch-Institut. Ergänzung zur Empfehlung der KRINKO „Hygienemaßnahmen bei Infektionen oder Besiedlung mit multiresistenten gramnegativen Stäbchen“ (2012) im Zusammenhang mit der von EUCAST neu definierten Kategorie „I“ bei der Antibiotika-Resistenzbestimmung: Konsequenzen für die Definition von MRGN. Epid Bull 2019; 9: 82-83 Im Internet: http://www.rki.de/DE/Content/Infekt/EpidBull/Archiv/2019/Ausgaben/09_19.pdf?__blob=publicationFile Stand: 14.05.2019;
- 17 Sagel U. Sind Prozentzahlen ein angemessenes epidemiologisches Maß für Antibiotika-Resistenz? Beobachtungen anhand eines Fallbeispiels. Chemother J 2006; 15: 72-78
- 18 Sagel U. Vancomycin-Resistant Enterococci Outbreak, Germany, and Calculation of Outbreak Start. Emerg Infect Dis 2008; 14: 317-319 doi:10.3201/eid1402.070752
- 19 Warnke P, Aepfelbacher M, Fickenscher H. et al. Surveillanceberichte zu Erregern und Antibiotikaresistenzen – eine Empfehlung zur Standardisierung. Dtsch Med Wochenschr 2014; 139: 1377-1382 doi:10.1055/s-0034-1370124
- 20 WHONET. The microbiology laboratory database software. Im Internet: http://www.whonet.org Stand: 14.05.2019