Does amoxicillin-clavulanic acid is appropriate in the empirical treatment of community-acquired intra-abdominal infections?

Autor: Labarchède, Émilie
Přispěvatelé: Université de Bordeaux (UB), Laurent Stecken, UB, Médecine
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Sciences du Vivant [q-bio]. 2020
Popis: Background: complicated intra-abdominal infections (IAI) represent a wide spectrum of pathologies whose treatment combines surgical management and probabilistic antibiotic therapy. As with all infections, the bacteria responsible are subject to resistance, particularly enterobacteria. Therefore, the changing epidemiology of the microorganisms in IAI requires active surveillance through microbiological profiling and susceptibility testing. The main objective of this work was to determine the ecology of community-acquired IAI in order to assess the susceptibility of these infections to probabilistic antibiotic therapy with amoxicillin-clavulanic acid (ACA). The secondary outcomes was to assess the incidence of Entobacteriaceae résistant to ACA, the proportion of appropriate empirical treatment and risk factors for resistance to ACA. Methods: this was a retrospective, monocentric, 5-year study in Bordeaux University Hospital that included all patients admitted for community complicated IAI and receiving empirical antibiotic therapy and intraoperative specimens. The primary endpoint was the susceptibility of enterobacteria to probabilistic ACA in surgical community IAI. Results: one hundred and forty-four patients were included in the study, 67 of whom are considered resistant to ACA, 346 pathogens were identified. Gram-negative bacteria represented the most frequently isolated germs (n=195) with, in order, Escherichia coli (n=122) then Pseudomonas aeruginosa (n=22). Then we found Gram-positive cocci (n=95) dominated by streptococci (n=71) then anaerobes (n=46). Probabilistic antibiotic therapy was appropriate in 86 patients (59.7%). Among enterobacteria, 67.3% were susceptible to ACA and Escherichia coli had a sensitivity estimated at 70.2%. Conclusion: ACA does not seem to be adapted in the empirical management of community surgical IAI.
Introduction : les infections intra abdominales (IIA) compliquées représentent un large spectre de pathologies dont le traitement associe une prise en charge chirurgicale et une antibiothérapie probabiliste. Comme toutes les infections, les bactéries responsables font l’objet de résistances, et en particulier le groupe dominant que sont les entérobactéries. Par conséquent, l’évolution de l’épidémiologie des bactéries nécessite une surveillance active par le biais d’un profilage microbiologique et l’évaluation des sensibilités. L’objectif principal de cette étude était donc d’évaluer l’incidence des résistances au traitement par amoxicilline/acide clavulanique (AAC) en probabiliste en monothérapie parmi les IIA communautaires prises en charge au sein de notre établissement. Méthode : il s’agit d’une étude rétrospective, monocentrique, sur une période de 5 ans au CHU de Bordeaux qui incluait tous les patients admis pour une IIA compliquées communautaires et bénéficiant d’une antibiothérapie probabiliste et de prélèvements per opératoires. Le critère de jugement principal était la sensibilité des entérobactéries à l’AAC en probabiliste dans les IIA communautaires chirurgicales. Résultats : cent quarante quatre patients ont été inclus au cours de l’étude dont 67 sont considérés comme résistants à l’AAC, 346 micro- organismes ont été isolés. Les bactéries Gram négatif représentaient les germes les plus fréquemment isolés (n=195) avec dans l’ordre, Escherichia coli (n=122) puis Pseudomonas aeruginosa (n=22). Ensuite, nous retrouvions les cocci Gram positif (n=95), dominaient par les streptocoques (n=71) puis les anaérobies (n=46). L’antibiothérapie probabiliste était adaptée chez 86 patients (59,7%). Parmi les entérobactéries, 67,3% étaient sensibles à l’AAC et Escherichia coli avait une sensibilité évaluée à 70,2%. Conclusion : l’AAC ne semble pas adapté dans la prise en charge en probabiliste des IIA chirurgicales communautaires.
Databáze: OpenAIRE