ICU 患者耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌感染的耐药表型及相关因素分析

2020-12-18 04:00汪邦芳黎兰英沈银忠
关键词:烯类克雷伯青霉

石 磊,汪邦芳,黎兰英,沈银忠

(上海市公共卫生临床中心感染控制科,上海 201508)

临床工作中,肺炎克雷伯菌是引起感染的常见致病菌之一,可引发创口、呼吸道、泌尿道、胸腔积液等多处的感染[1-3]。近年来,碳青霉烯类抗菌药物在临床大量、广泛使用,也致使肺炎克雷伯菌引起的医院感染率逐年增高,且多重耐药的耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌(CRKP)的菌株不断增加[4]。本次研究中对CRKP 的耐药表型及相关因素进行分析,为CRKP 的防治提供实验室依据,对临床治疗及患者的预后意义。现将结果报道如下。

1 材料与方法

1.1 菌株来源选取2017 年10 月~2019 年10 月90例肺炎克雷伯菌感染的ICU 住院患者,细菌培养标本主要包括血液、尿液、引流液、伤口分泌物、胆汁或穿刺液等。纳入标准:所有患者均符合医院感染相关标准[5]。分离出耐碳青霉烯类37 株。2 组主要基线无显著差异(P>0.05),组间能够比较分析。本院医学伦理委员会审核并通过本研究。

1.2 药敏分析采用纸片扩散法测定CRKP 菌株对18种抗菌药物的抑菌环直径,主要包括庆大霉素、环丙沙星、阿米卡星、头孢他啶、左氧氟沙星、氨苄西林、替卡西林/克拉维酸、美罗培南、头孢哌酮/舒巴坦、亚胺培南、哌拉西林/他唑巴坦、磺胺甲恶唑/甲氧苄啶等,药敏判断标准参照CLSI2014。

1.3 相关因素分析根据药敏结果将耐药的列入耐碳青霉烯类组。据此将感染肺炙克雷伯杆菌的患者分为耐碳青霉烯类组(n=48)和非耐碳青霉烯类组(n=42)。对患者的一般资料进行单因素及多因素分析。

1.4 统计方法肺炎克雷伯菌耐碳青霉烯类的单因素检验使用χ2检验;独立危险因素的筛选使用多因素Logistic 回归分析,以P<0.05 为差异有统计学意义。数据采用SPSS 17.0 统计软件进行处理。

2 结果

2.1 ICU 患者CRKP 的药敏结果90 例患者,其中48例出现耐碳青霉烯类,分离出37 株CRKP 的药敏结果显示,除对磺胺甲噁唑和阿米卡星耐药率稍低一些分别为56.76%和75.68%外,对其他已检测抗菌药物的耐药率均在90.00%以上,见表1。

表1 ICU患者CRKP的药敏结果

2.2 CRKP 感染的的单因素分析年龄、MODS(多器官功能紊乱综合症)、入住ICU 时间、感染部位个数、机械通气时间以及碳青霉烯类使用情况为肺炎克雷伯菌耐碳青霉烯类的影响因素,P<0.05,差异有统计学意义,见表2。

2.3 CRKP 感染的多因素Logistic 回归分析多因素Logistic 回归分析显示,CRKP 感染的的独立危险因素包括患者感染部位个数≥2 个、使用碳青霉烯类(P<0.05),见表3。

表2 CRKP感染的单因素分析[n(%)]

表3 CRKP感染的多因素分析

3 讨论

目前临床对肺炎克雷伯菌的耐药现象普遍,且属于院内病死率较高的病原菌之一[6-8]。临床多采用联合用药的方式治疗肺炎克雷伯菌引起的重症感染,有研究[9-13]显示,CRKP 通常对氣哇诺哪类、氨基搪普类等也有耐药,而对替加环素及多粘菌素敏感,故临床需谨慎选择应用的抗生素,同时需要严格的感染防控及监测手段。本次研究中,37 株CRKP 的药敏结果显示,除对磺胺甲噁唑和阿米卡星耐药率稍低一些分别为56.76%和75.68%外,对其他已检测抗菌药物的耐药率均在90.00%以上,在临床工作中,需要严格掌握碳青霉稀类的使用指征,可考虑联合使用抗生素,尽量减少耐药性的发生。研究报道[14-18],CRKP 感染的病死率为26%~44%,因此,对高危患者采取有效的预防措施是非常重要的。感染者的病死率在很大程度上与年龄,基础疾病和并发症有关[19-23]。本研究中多因素回归分析提示使用碳青霉烯类抗生素是CRKP 感染的独立危险因素。碳青霉烯类抗生素是治疗严重感染的首选药物,该抗生素的暴露再次增加了CRKP 的风险,既是独立因素,也可导致叠加作用[24-26]。本研究中同时多因素回归分析得出的结论感染部位个数≥2 个是CRKP感染的危险因素,与CRKP 感染导致高的病死率相符。

综上,37 株CRKP 的药敏结果显示,除对磺胺甲噁唑和阿米卡星耐药率稍低一些分别为56.76%和75.68% 外,对其他已检测抗菌药物的耐药率均在90.00%以上;CRKP 主要携带碳青霉烯酶基因,且KPC 和SHV 表达率100%,其次为CTX-M-1 表达率83.78%。多因素Logistic 回归分析显示,患者感染部位个数≥2 个、使用碳青霉烯类为肺炎克雷伯菌耐碳青霉烯类的独立危险因素。同时,本研究存在局限性,该研究为单中心,仅收集到36 例CRKP,且均来自同一家医院同一个科室,比较片面,期待在大数据背景下进行多中心研究。

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