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ARS Antibiotika-Resistenz-Surveillance
in Deutschland
Tim Eckmanns Abteilung für Infektionsepidemiologie
Robert Koch-Institut
Berlin
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Übersicht
• DART
• Steckbrief ARS
• vorläufige Ergebnisse 2008:
1. Beschreibung der Datenbasis – regionale Verteilung der Einsender – Verteilung der Proben nach Fachrichtungen und Materialarten – häufigste Erreger ambulanter und stationärer Einsender
2. Resistenzstatistiken für ausgewählte Erreger – E. coli, K. pneumoniae, A. baumannii, P. aeruginosa,
E. faecalis / E. faecium, S. aureus
3. Beispiele für stratifizierte Resistenzstatistiken – E. coli nach Materialartgruppen – E. coli von ambulanten Einsendern nach Bundesländern
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DART
DART
Deutsche Antibiotika-Resistenzstrategie
Strategie von BMG, BMELV, BMBF
10 nationale Ziele in vier Komponenten: • Surveillance-Systeme zur Antibiotika-Resistenz
und zum Antibiotika-Verbrauch
• Präventions- und Kontrollmaßnahmen zur Reduzierung von Antibiotika-Resistenzen
• Zusammenarbeit und Koordination
• Forschung und Evaluierung
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DART
ZIEL 1
Stärkung der Surveillance-Systeme zur Antibiotika-Resistenz und zum Antibiotika-Verbrauch
Teilziel 1.1:
Stärkung der Surveillance-Systeme zur Erfassung und Bewertung der Antibiotika-Resistenz
Bedarf: Repräsentatives Surveillance-System • für den ambulanten und stationären Bereich • zur Beurteilung der lokalen, regionalen und nationalen Antibiotika-Resistenz in Deutschland • mit zentraler Erfassung und Analyse der Daten
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Methode ARS
• Laborgestützte Surveillance mit umfassenden Erhebungsansatz:
Resistenzdaten für alle klinisch relevanten bakteriellen Erreger aus allen Materialien
• Technisches – Schnittstelle zum automatisierten Datentransfer für
teilnehmende Labore – Abbildung der laborspezifischen Kodierungen auf standardisierte
Variablenstruktur – Methodenspezifische Auswertung: Trennung von DIN- und CLSI-
basierten SIR (Zukunft EUCAST)
• Status quo – 2007: Start mit 3 Testlaboren – 2008: 10 Labore, davon 5 mit vollständigen,
plausibilitätsgeprüften Daten
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Methode: ARS - Netzwerkstruktur
Labor
Praxis
Kranken - haus
Praxis
Labor Labor
Proben
ARS Website: interaktive
Resistenz - Datenbank
( Fach - ) Ö ffent - lichkeit
Kranken - haus
Kranken - haus
ARS Datenbank
Praxis
Daten Feedback
Labor
Praxis
Kranken - haus
Praxis
Labor Labor
Proben
ARS Website: interaktive
Resistenz - Datenbank
( Fach - ) Ö ffent - lichkeit
Kranken - haus
Kranken - haus
ARS Datenbank
Praxis
Daten Feedback
Labor
Kranken - haus
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Ziele
• Repräsentativität der Einsender • geographisch
• nach Struktur der Gesundheitsversorgung
• Bereitstellung von Referenzdaten zur Resistenzlage • in der stationären Versorgung
• in der ambulanten Versorgung
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Ergebnis: Ambulante Einsender: Fachrichtungen
Verteilung der Proben in % (N = 111.059)
Verteilung der Praxen in % (N = 3.003)
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Ergebnis: Proben nach Materialart
Proben stationär in % (N = 145.499)
Proben ambulant in % (N = 111.059)
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Methode: Resistenzstatistiken
• Vorläufige Ergebnisse 2008 Basis: 5 Labore
• Methode der Resistenztestung: Vitek 2
• Ergebnisse: SIR nach CLSI / Vitek-Bewertung
• Copy strain-Regeln: – für Auswertungen von Erregern aus allen Materialien:
1. Isolat pro Patient im Quartal
– für Auswertungen von Erregern aus ausgewählten Materialartgruppen: 1. Isolat pro Patient pro Materialartgruppe im Quartal
• Anzahl der getesteten Isolate die Anzahl der Isolate (Spalte n) variiert zwischen den Antibiotika, weil die Labore unterschiedliche Panel zur Testung einsetzen
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Exkurs: Methodische Aspekte der Surveillance am Beispiel VRE
Einfluss der Vorgehensweise bei der Identifizierung von Enterokokken auf die VRE-Rate:
Labore C, D, E differenzieren immer bis zur Speziesebene; Labore A und B nicht durchgängig!
Folge: Vancomycin-Resistenzen für E. faecium sind bei Laboren mit unvollständiger Speziesidentifizierung systematisch verzerrt, denn VAN-sensible E. faecium sind in Enterococcus spp. enthalten!
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CS 1 1. Isolat pro Patient im Quartal ohne Materialbezug CS 2 1. Isolat pro Patient pro Materialgruppe im Quartal R % Blut stationär Angabe entspricht der EARSS-Regel
E. coli – ausgewählte Materialgruppen
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E. coli – ambulant - Bundesländer
Regionale Antibiotikaverordnungsdichte (in DDD pro 1.000 GKV-Versicherte und Tag) (Quelle: WIdO)
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Zusammenfassung
• ARS bedient ein wichtiges Ziel von DART • ARS-Schnittstelle ermöglicht korrekte
Datenübermittlung • ARS liefert valide Daten • Resistenzraten sind im erwarteten Bereich • Ambulant: Im regionalen Vergleich existieren
interessante Unterschiede
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• RKI – Ines Noll – PD Dr. Gérard Krause – Dr. Birgitta Schweickert – Dr. Daniel Faensen – Marcel Feig – Öslem Gencaslan
– Prof. Wolfgang Witte – Prof. Martin Mielke
• BMG – Dr. Antina Barger
• GENARS
• Labor Limbach (Heidelberg) • Labor Eberhardt (Dortmund) • Labor Stein (Mönchen-
Gladbach) • Labor Stein (Velbert) • Labor 28 (Berlin)