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CONTEXTE: Dans la préparation des antibiogrammes à l'hôpital pour des organismes individuels et les antibiotiques, les laboratoires combinent souvent les données de sensibilité à partir de plusieurs sources et de types de patients. Si les résultats de patients ayant des modèles de résistance connus différents de ceux normalement rencontrés sont inclus, les valeurs de sensibilité dans l'institution peuvent être faussement affectées.
OBJECTIF: Évaluer le biais introduit dans un antibiogramme d'hôpital en combinant des souches de Pseudomonas aeruginosa provenant de patients atteints ou non de fibrose kystique afin de créer un changement de la valeur de sensibilité dans tout l'hôpital pour chacun des antibiotiques testés.
MESURES: Il s'agit d'une analyse rétrospective de la banque
de données de microbiologie d'un hôpital de soins tertiaire. Les
valeurs de sensibilité annuelles et de chaque trimestre ont
été examinées en 2004 pour comparer la sensibilité
des souches provenant de patients non atteints de fibrose kystique et la
valeur combinée pour 10 antibiotiques telles que rapportées par
trimestre et dans les antibiogrammes annuels. L'évaluation d'une
différence statistiquement significative a été
réalisée avec le test 
2 ave carré
correction de Bonferroni.
RÉSULTATS: Des différences importantes ont été relevées entre les valeurs de susceptibilité des patients non atteints de fibrose kystique (n = 191) et les valeurs combinées (n = 266) dans les 4 trimestres (aminosides: 3-20%, fluoroquinolones: 2-18%). Dans les résultats annuels, ces différences étaient statistiquement significatives (70 vs 58%, 91 c 83%, 85 c 70%, et 72 vs 60% pour la gentamicine, tobramycine, amikacine, et gatifloxacine/lévofloxacine, respectivement).
CONCLUSIONS: La combinaison de valeurs de susceptibilité de patients atteints et non atteints de fibrose kystique en une seule valeur de sensibilité peut conduire à une sous-estimation de la sensibilité de certains antibiotiques contre des souches ne provenant pas de patients atteints de fibrose kystique. Les cliniciens peuvent donc faire un choix empirique d'antibiotiques non-optimal en fonction de ces résultats.
www.theannals.com, DOI 10.1345/aph.1H377
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