Bölüm Ⅱ Komorbiditeleri Olan COVID{0}} Hastalarının Antibiyotik Kullanımı: Artan Antimikrobiyal Direnç Riski

Sonuçlar

1. Koronavirüs Hastalığı 2019 (COVID-19) Hastaları Arasında Klinik Bakteri İzolatlarının Dağılımı

Toplam 856 hasta örneğinden, Tablo 1'de gösterildiği gibi n=506 (yüzde 59,11) erkek ve n=350 (yüzde 40,88) kadındı. Toplam 342 ( Yüzde 39,95) örneklerde farklı bakteri izolatları pozitif bulundu. Bakteri kültürlerinin çoğunun idrarda (n=136, yüzde 39.76) ve trakeal aspirasyon kültürlerinde (n=51, yüzde 14.91) ve ardından bronko-alveolar lavajda (n {{18}) pozitif olduğu bulundu. }, 14.{40}}yüzde 3), yara sürüntü (n=37, yüzde 10.81), kan (n=32, yüzde 9.35), balgam (n=24, 7.01) yüzde ), irin sürüntü (n=5, yüzde 1,46), Foley kateter ucu (n=4, yüzde 1,16), apse (n=3, yüzde 0,87) ve plevral sıvı (n=2, yüzde 0,58 ).

2. Çeşitli Enfeksiyonlardan Klinik İzolatlar

Tanı konan en yaygın komorbidite, kronik böbrek hastalığı (KBH) ile birlikte başlıca E. coli'nin (%50) neden olduğu idrar yolu enfeksiyonu (İYE) (%21,4) ve ardından Klebsiella pneumoniae'dir (%20). En çok teşhis konulan ikinci komorbidite sepsis ve hematüriydi (yüzde 19,1), yine esas olarak E. coli'nin (yüzde 52,9) neden olduğu, ardından Klebsiella pneumoniae (yüzde 11,8) ve Proteus spp. (yüzde 11,7) sırasıyla. En az yaygın tanı, başlıca Klebsiella pneumoniae'nin (yüzde 100) neden olduğu solunum yolu enfeksiyonlarıydı (yüzde 1,11). KDE'nin ardından akciğer apseleri (yüzde 1,07) esas olarak Klebsiella pneumoniae'den kaynaklanmıştır. (Yüzde 100 ). Bakteri izolatlarının prevalansı Tablo 2'de gösterilmektedir. Ek Malzemeler: Şekil S1, Streptococcus spp.'nin beta hemolizini göstermektedir. 37 ◦C'de 24 saatlik inkübasyondan sonra kanlı agarda. Şekil S2, mikroskobun 100x merceğinde gözlem altında Gram negatif çubukların görünümünü göstermektedir. Aynı zamanda, Şekil S3 Gram pozitif kokların görünümünü göstermektedir. Şekil S4, Enterococcus faecalis için olan pozitif safra eskülin testini göstermektedir. Şekil S5, API kiti kullanılarak Escherichia coli için pozitif sonuçları göstermektedir.

3. Klinik İzolatların Antibiyotik Duyarlılık Modelleri

Bireysel bakteri izolatlarının antibiyotik direnç modelleri Şekil 1-4'te gösterilmektedir.

SICU'larda, Tablo 3'te gösterildiği gibi, farklı antibiyotikler reçete edildi ve farklı tanıya sahip hastalara verildi.

4. Major Komorbiditeleri Olan COVID-19 Hastalarının Dağılımı

COVID-19 dışında, hastaların yüzde 36,09'u (n=309) ayrıca bakteriyel pnömoni, İYE, meningoensefalit ve sepsisten muzdaripti. Pnömonili hastalara ayrıca aspirasyon, diabetes mellitus (DM), kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH), iskemik kalp hastalığı (İKH) ve hipertansiyon (HTN) tanıları da konuldu. İYE, meningoensefalit ve sepsis hastalarına ayrıca Tablo 4'te gösterildiği gibi mortalitenin ana nedeni olan diğer komorbiditeler de teşhis edildi.

COVID-19 hastaları, komorbiditeler ve ölüm oranı arasında anlamlı bir ilişki (p < 0.001) bulundu. Koenfeksiyonlar ile COVID-19 ciddiyeti arasındaki korelasyon Tablo 5'te gösterilmiştir.

5. Hastanın Mortalite ve İyileşme Oranı

COVID hastalarının iyileşme ve ölüm oranları, hastanede kaldıkları süre boyunca kaydedildi. Toplam 856 COVID-19 hastasından iyileşme oranı yüzde 76,16'ydı (n=652). Ölüm oranı yüzde 23,83'tü (n=204). Farklı komorbiditeleri olan COVID-19 hastaları arasında en yaygın ölüm oranı CLD vakalarıydı ve bunu pnömoni, İYE, sepsis, selülit, pankreas kanseri, asit, KBH, piyelonefrit titremeleri, sistit ve hematüri izledi.

Almak için buraya tıklayınCistanche'nin faydaları

Tartışma

Antibiyotikler, özellikle SICU'larda hastanede yatan hastalar arasında en sık reçete edilen ilaçlardır. Kabul edilebilir bir bakım kalitesi, enfeksiyon kontrolü, maliyet azaltma ve hastanede kalış süresi olarak az reçeteli yoğun bakım ünitelerinde uygun antibiyotiklerin kullanılması zorunludur [17-19]. SICU'ya kabul edilen hastalar, şüpheli organizmanın belirli bir neden için antimikrobiyal direnç modeli hakkında bilgi veren kültür raporlarını beklemeden ilacın reçete edilmesini gerektiren kritik derecede hastadır [20,21]. Kültür raporları açısından en az 48 saat sürdüğü için rapor beklemeye imkan yoktur ve bunun sonucunda yoğun bakım ünitesine başvuran hastalarda antibiyotik direnci oluşur [22]. Mevcut çalışma, üçüncü basamak hastanelerin SICU'larına kabul edilen ve antibiyotik kullanım modelini analiz etmek ve AMR prevalansını belirlemek için izleme ve özel bakım gerektiren COVID-19 hastaları arasında yapılmıştır. Analizimiz, SICU'lara kabul edilen hastalardan izole edilen her organizmanın antibiyotik duyarlılığını ve direnç modelini içeriyordu.

Üçüncü basamak hastanelerin SICU'larına kabul edilen COVID{0}} hastalarında mikrobiyal enfeksiyon ve antibiyotik direnç paternleri üzerine önceki bir çalışma, tıbbi yoğun bakım ünitelerinde tanımlanan en yaygın organizmanın Pseudomonas olduğunu ve ardından Klebsiella pnömonisi olduğunu göstermiştir [23]. Bangladeş Bangabandhu Şeyh Mujib Tıp Üniversitesi'nin SICU'sundaki mikroorganizmaların yaygınlığı ve bakteriyel direnç üzerine yapılan bir araştırma, tanımlanan maksimum organizmanın Acetobacter olduğunu gösterdi. (yüzde 45,4), P. aeruginosa (yüzde 32,2), Proteus (yüzde 11), Klebsiella pneumoniae (yüzde 10) ve E. coli (yüzde 3) tespit edildi [24]. Mehta ve arkadaşları tarafından 2015 yılında yoğun bakım ünitesi hastaları üzerinde yapılan bir araştırma, Pseudomonas spp. (yüzde 29,1) en yaygın organizmaydı, bunu Acinetobacter spp. (yüzde 27,5) [18]. Ahmadabad'daki üçüncü basamak hastanelerdeki hastalar üzerinde AST ve bakteriyoloji profiline ilişkin önceki bir başka analiz, Acinetobacter spp. [yüzde 30.9], Klebsiella spp.'den sonra en yaygın organizmaydı. (yüzde 29,8) ve P. aeruginosa (yüzde 22,9) [19]. Bununla birlikte, mevcut çalışmada en yaygın izole edilen organizma E. coli (yüzde 38), ardından Klebsiella pneumoniae (yüzde 24) ve P. aeruginosa (yüzde 14) olmuştur. Streptococcus agalactiae, Citrobacter freundii, Serratia liqeuficiens ve Stenotrophomonas maltophilla sırasıyla yüzde 1,7, yüzde 1,1, yüzde 1,1 ve yüzde 1,4 olarak gerçekleşti.

Cistanche özüVeCistanche tozu

Ürdün'de AMR oranlarını, bakteriyel enfeksiyonların yaygınlığını ve antibiyotiklerin yanlış kullanımını görmek için bir çalışma yapıldı. Prince Hasen hastanesinin yoğun bakım ünitesine kabul edilen hastalarda Gram negatif bakterilerin direnç oranını çözmek için bir çalışma yürüttüler. P. aeruginosa'nın en dirençli patojen ve geniş spektrumlu antibiyotiğe dirençli bakteri olduğunu ortaya çıkardı [15]. YBÜ üropatojenleri üzerine benzer bir önceki çalışma, E. coli'nin imipenem, meropenem ve nitrofurantoine karşı oldukça duyarlı olduğunu göstermiştir [25]. Mevcut çalışmada ikinci en yaygın organizma, ampisiline yüzde 100 ve Amp-klavulanik aside yüzde 91 dirençli Klebsiella pneumoniae idi. Klebsiella pneumoniae için tedavi seçeneği amikasin ve gentamisindi. Fatimawati hastanesinin yoğun bakım ünitesindeki bakteriyel patojenin AMR paterni üzerinde yapılan çalışma, P. aeruginosa tarafından gösterilen sefaleksin (%96,3), sefotaksim (%64,3) ve seftriaksona (%61,0) karşı yüksek direnç gösterdi. P. aeruginosa'ya karşı en etkili antibiyotik, imipenem (%81,3) ve meropenemden (%75,2) sonra amikasin olmuştur. Klebsiella pneumoniae sırasıyla sefaleksin, seftriakson ve seftazidime (86,6 yüzde) (yüzde 75,9) (yüzde 73,4) direnç gösterdi [26]. Mevcut çalışmada, en yaygın organizma olan E. coli, ampisilin direnci (yüzde 83) ve Amp-klavulanik asit (yüzde 87) gösterdi. Bu durumda en etkili antibiyotik imipenem ve meropenem olmuştur. Çoğu E. coli, imipenem ve meropenem'e karşı yüksek hassasiyet gösterdi (yüzde 96). İmipenem ve meropenem genellikle hem GPI'lara hem de GNI'lara karşı kullanılır. Bununla birlikte, Hindistan'da yapılan bir araştırma, Klebsiella'nın imipenem ve nitrofurantoine daha duyarlı olduğunu ve penisilin ve gentamisin'e daha fazla direnç gösterdiğini göstermiştir [18].

Mevcut çalışmadaki Gram-pozitif organizmaların çoğu penisilin ve tetrasikline dirençliydi. Gram pozitif bakterilerin tedavisi için linezolid, gentamisin ve vankomisin kullanıldı. Gram-negatif organizmaların çoğu iki veya daha fazla ürkütücü antibiyotiğe dirençliydi ve kısa sürede yüksek mortalite ve morbiditeye neden oldu. Bu aynı zamanda Gram-negatif bakterilerin yönetimini de etkileyecektir. Yoğun bakımda yaklaşık 17 farklı antibiyotik kullanıldı. Tüm antibiyotikler arasında karbapenem, florokinolonlar, aminoglikozit ve kinolonlar yüksek oranda tüketildi. Hindistan'da yapılan bir çalışmada beta-laktam, karbapenem, metronidazol tüketiminin yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Nepal'de yapılan başka bir çalışma, ampisilin, metronidazol ve amoksisilin'in en yaygın antibiyotikler olduğunu göstermiştir [27]. Başka bir araştırma çalışması, beta-laktam, nitroimidazoller ve florokinolonların yoğun bakım ünitelerinde yaygın olarak kullanıldığını göstermiştir [12]. Mevcut çalışmada MRSA prevalansı yüzde 16, VRE yüzde 11 ve CRE yüzde 17 olup, en etkili ilaçlara karşı yüksek bir AMR oranı göstermektedir. SICU hastalarındaki bu yüksek AMR oranları, tüm klinisyenler ve araştırmacılar için endişe verici bir durum ve antibiyotiklerin doğru kullanımını sağlamak için bazı önlemlerin alınması zamanıdır.

Herba Cistanche

Mevcut çalışmanın sonuçları, COVID-19 hastalarının yaklaşık yüzde 36'sında pnömoni olduğunu, ardından aspirasyon, diabetes mellitus (DM), kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH), iskemik kalp hastalığı (IHD) ve hipertansiyon olduğunu gösterdi. İYE, meningoensefalit ve sepsisin ardından farklı komorbiditeler de teşhis edildi. Bakteriyel pnömonili COVID-19, sıkıntı ve ölümlerin en önemli nedeniydi. Yoğun bakım hastalarında DM, HTN, KBH önemli komorbiditelerdi. Birçok hastada aynı anda DM ve HTN vardı. Kadınlar erkeklerden daha fazla komplikasyon ve komorbidite yaşadı. Bununla birlikte, Yang ve diğerleri tarafından yapılan önceki bir sistematik inceleme ve meta-analiz. (2020), hipertansiyon ve diyabetin en sık görülen komorbiditeler olduğunu, ardından kardiyovasküler hastalıklar (KVH) ve pnömoninin geldiğini bildirmiştir. Şiddetli hastalarda HTN, pnömoni ve CVD'nin birleştirilmiş olasılık oranı, ciddi olmayan hastalara göre daha düşüktü [28]. COVID-19 enfeksiyonu hastalarında komorbidite insidansını inceledik ve HTN, pnömoni, DM, KBH ve KOAH gibi altta yatan durumların COVID'de yüksek AMR oranları için bir risk faktörü olabileceğini keşfettik-19 hastalar.

Mevcut çalışma tek bir hastanede gerçekleştirildi ve sadece mevcut çalışma için alınan hastalar SICU'lara kabul edildi. Tek merkez/birim çalışması nedeniyle örneklem boyutu daha küçüktü. Ayrıca, daha büyük örneklem büyüklüğüne sahip çok merkezli çalışmalar önerilmektedir.

Cistanche'nin böbrek üzerindeki etkileri

Sonuçlar

Mevcut çalışma, özellikle belirli komorbiditeleri ve komplikasyonları olan COVID-19 hastalarında önemli bir bakteriyel enfeksiyon prevalansına ve yüksek AMR oranlarına işaret ederek tedavi gruplarının önceliğini belirlemeyi ve bu enfeksiyonların bakımını iyileştirmeyi zorlaştırıyor. Bu yüksek AMR oranları, yüksek ölüm oranlarına yol açabilir; bu nedenle bu sorunu kontrol altına almak için kurumların ve yoğun bakım ünitelerinin belirli bir antibakteriyel kullanım politikasına ihtiyaç vardır. Bu yönergelere uygunluğu izlemek için periyodik denetimler gereklidir. Bir hastane ortamında, ciddi vakalarda enfeksiyon kontrol uzmanını veya klinisyeni ampirik antibiyotiklere başlamaya yönlendirmek için antibiyotik duyarlılığı ve AMR paternleri dikkate alınmalıdır. Yüksek riskli hastaları hızlı bir şekilde sınıflandırmak ve gelişmekte olan ülkelerde AMR oranlarının artmasının başlıca nedenlerinden biri olan alakasız antibiyotik kullanımını en aza indirmek için yoğun ve sistematik bir çabaya ihtiyaç vardır.

Referanslar

17. Ahmed, N.; Ali, Z.; Riaz, M.; Zeşan, B.; Wattoo, JI; Aslam, MN Kanser Hastalarından Alınan Pseudomonas aeruginosa'nın Klinik İzolatları Arasında Antibiyotik Direnci ve Virülans Genlerinin Değerlendirilmesi. Asya Pak. J. Kanser Önceki. APJCP 2020, 21, 1333–1338.

18. Mehta, T.; Chauhan, B.; Rathod, S.; Pethani, J.; Shah, PD Ahmedabad'daki üçüncü basamak bir hastanenin tıbbi yoğun bakım ünitesine başvuran hastaların izolatlarının bakteriyolojik profili ve ilaç direnç paterni. Med. bilim 2015, 4, 222–225.

19. Barai, L.; Fatma, K.; Hak, JA; Faruk, MO; Ahsan, AA; Morshed, MAHG; Hossain, MB Dhaka üçüncü basamak hastanesinin yoğun bakım ünitesinde bakteri profili ve antimikrobiyal direnç modeli. İbrahim Med. koleksiyon J.2010, 4, 66–69.

20. Lockhart, SR; Abramson MA; Beekmann, SE; Gallagher, G.; Riedel, S.; Diekema, DJ; Quinn, JP; Doern, GV 1993 ve 2004 yılları arasında Amerika Birleşik Devletleri'nde yoğun bakım ünitesi hastalarında enfeksiyonlara neden olan Gram-negatif basiller arasında antimikrobiyal direnç. J. Clin. Mikrobiyol. 2007, 45, 3352–3359.

21. Liang, SY; Kumar, A. Şiddetli sepsis ve septik şokta ampirik antimikrobiyal tedavi: Patojen klirensini optimize etmek. Curr. bulaştırmak. Dis. 2015, 17, 36.

22. Ahmed, N.; Zeşan, B.; Naveed, M.; Afzal, M.; Mohamed, M. Lahor, Pakistan'daki üropatojenik E. coli izolatlarının virülans genleri fimH, hlyA ve usp ile ilgili olarak antibiyotik direnç profili. Trop. Biyomed. 2019, 36, 559–568.

23. Sanjana, R.; Şah, R.; Chaudhary, N.; Singh, Y. CMS eğitim hastanesinde metisiline dirençli Staphylococcus aureus'un (MRSA) prevalansı ve antimikrobiyal duyarlılık modeli: Bir ön rapor. J. Coll. Med. Sci.-Nepal 2010, 6, 1–6.

24. Radji, M.; Fauziah, S.; Aribinuko, N. Endonezya Fatmawati Hastanesi yoğun bakım ünitesinde bakteriyel patojenlerin antibiyotik duyarlılık modeli. Asya Pak. J. Trop. Biyomed. 2011, 1, 39–42.

25. Tuem, KB; Desta, R.; Bitew, H.; İbrahim, S.; Hishe, HZ Kuzey Etiyopya'daki üçüncü basamak bir hastaneden 2012 ve 2017 yılları arasında izole edilen üropatojenlerin antimikrobiyal direnç modelleri. J. Glob. Antimikrob. Direnmek. 2019, 18, 109–114.

26. Muhammed, NA; Jusoh, NA; Htike, ZZ; Win, SL Mikroskobik morfolojiden bakteri tanımlaması: Bir anket. Int. J. Esnek Hesaplama. artif. İstihbarat Uygulama (IJSCAI) 2014, 3, 1–12.

27. Phillips-Jones, MK; Harding, SE Antimikrobiyal direnç (AMR) nanomakineleri — Florokinolon ve glikopeptid tanıma, akış ve/veya deaktivasyon için mekanizmalar. biyografiler. Rev. 2018, 10, 347–362.

28. Yang, J.; Zheng, Y.; Gou, X.; Pu, K.; Chen, Z.; Guo, S.; Ji, R.; Wang, H.; Wang, Y.; Zhou, Y. Yeni Wuhan koronavirüsü (COVID-19) enfeksiyonunda komorbiditelerin prevalansı: Sistematik bir inceleme ve meta-analiz. Int. J. Bulaş. Dis. 2020, 10, 91–95.

Basit Zeshan 1 , Mohmed Isaqali Karobari 2,3,4, Nadia Afzal 5 , Amer Siddiq 6 , Sakeenabi Basha 7 , Syed Nahid Basheer 8 , Syed Wali Peeran 9 , Mohammed Mustafa 10 , Nur Hardy A. Daud 11 , Naveed Ahmed 1, 12 , Chan Yean Yean 12 ve Tahir Yusuf Noorani 2.

1. Mikrobiyoloji Bölümü, Yaşam Bilimleri Fakültesi, Central Punjab Üniversitesi, Lahor 540000, Pakistan; dr.basitzeshan@ucp.edu.pk (BZ); naveed.malik@student.usm.my (NA)

2. Konservatif Diş Hekimliği Birimi, Diş Bilimleri Okulu, Universiti Sains Malaysia, Sağlık Kampüsü, Kubang Kerian, Kota Bharu 16150, Kelantan, Malezya; tahir@usm.my

3 Konservatif Diş Hekimliği ve Endodonti Bölümü, Saveetha Dental College & Hospitals, Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences University, Chennai 600077, Tamil Nadu, Hindistan

4 Restoratif Diş Hekimliği ve Endodonti Bölümü, Diş Hekimliği Fakültesi, Puthisastra Üniversitesi, Phnom Penh 12211, Kamboçya

5 Temel Sağlık Birimi Hastanesi (BHU) Mora, Tehsil ve Nankana Sahib Bölgesi, Nankana Sahib 39100, Pakistan; nadia.afzal511@gmail.com

6 Tıp Fakültesi, Riphah Uluslararası Üniversitesi, İslamabad 46000, Pakistan; 5400@students.riphah.edu.pk

7 Toplum Diş Hekimliği Bölümü, Diş Hekimliği Fakültesi, Taif Üniversitesi, PO Box 11099, Taif 21944, Suudi Arabistan; sakeena@tudent.edu.sa

8 Department of Restorative Dental Sciences, College of Dentistry, Jazan University, Jazan 45142, Saudi Arabia; syednahidbasheer@gmail.com

9 Department of Periodontics, Armed Forces Hospital Jizan, Jazan 82722, Saudi Arabia; doctorsyedwali@yahoo.in

10 Konservatif Diş Bilimleri Bölümü, Diş Hekimliği Fakültesi, Prince Sattam Bin Abdulaziz University, PO Box 173, Al-Kharj 11942, Suudi Arabistan; ma.mustafa@psau.edu.sa

11 Sürdürülebilir Tarım Fakültesi, Malezya Sabah Üniversitesi, Sandakan Kampüsü, Locked Bag No.3, Sandakan 90509, Sabah, Malezya; nur.hardy@ums.edu.my

12 Department of Medical Microbiology and Parasitology, School of Medical Sciences, Universiti Sains Malaysia, Kubang Kerian, Kota Bharu 16150, Kelantan, Malaysia; yychan@usm.my