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ARS Antibiotika-Resistenz-Surveillance in Deutschland Tim Eckmanns Abteilung für Infektionsepidemiologie Robert Koch-Institut Berlin

ARS Antibiotika-Resistenz-Surveillance in Deutschland · 3 DART DART Deutsche Antibiotika-Resistenzstrategie Strategie von BMG, BMELV, BMBF 10 nationale Ziele in vier Komponenten:

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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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Verteilung geographisch

Ergebnis: Krankenhäuser 2008

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Verteilung geographisch

Ergebnis: Ambulante Einsender 2008

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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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Ergebnis: Krankenhäuser 2008

N = 195.944 N = 57.190 N = 14.691 N = 5.996 N = 16.835

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Ergebnis: Ambulante Einsender 2008

N = 134.385 N = 53.211 N = 4.497 N = 4.082

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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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E. coli – alle Materialien

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K. pneumoniae – alle Materialien

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P. aeruginosa – alle Materialien

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A. baumannii – alle Materialien

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S. aureus – alle Materialien

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E. faecalis (oben) / E. faecium (unten) – alle Materialien (3 Labore)

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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)