일개 대학병원에서 항생제 사용량과 분리 균주의항생제 내성률에 관한 시계열 분석
Surveillance of Antimicrobial Use and Antimicrobial ResistanceSurveillance of Antimicrobial Use and Antimicrobial Resistance
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참고문헌
초록
배 경 : 항생제 사용이 내성 균주를 유발하는 것으로 알려져 있다. 그러나, 항생제 사용량과 분리 균주들의 항생제 내성률의 관련성에 관한 연구는 매우 드물다. 본 연구는 일정 기간 동안의 항생제 사용량과 분리 균주의 항생제 내성률의 추이를 확인하고, 시계열 분석을 통해 사용된 항생제 양에 따른 내성률의 정도를 예측할 수 있는 모델링 방법을 확인하고자 하였다. 방 법 : 전산화 항생제 처방 시스템이 갖춰진 750 병상의 대학 병원에서 2004년 1월부터 2007년 3월까지 분리된 전체 임상 분리 균주를 대상으로 항생제 내성률을 조사하였다. 항생제 사용량은 12가지 계열별로 분류하여 월별 항생제 사용 밀도(antimicrobial use density; AUD={총량/(DDD×연환자수)}×1,000)를 구하였다. 선택된 항생제들의 월별 사용량과 특정 분리 균주들의 항생제 내성률의 변동과의 연관성을 SAS/ETS를 이용하여 상관 분석과 시계열 분석을 실시하였다. 결 과 : 39개월의 연구 기간 동안 총 15,522개의 균주가 분리되었고, 항생제 사용량은 총 1,926.07 DDD/1,000명/일이었다. 계열별 항생제의 월별 총 사용량은 연구 기간 중 큰 변화가 없었다. 항생제 내성률은 ciprofloxacin 내성 Escherichia coli는 32.46%±14.0, imipenem 내성 Pseudomonas aureginosa는 11.44%±8.1, methicillin 내성 Staphylococcaus aureus (MRSA)는 78.60%±6.9였으며, vancomycin 내성 Enterococcus faecium은 7.43%±4.5 이었다. 12개의 항생제 계열 중 월별 AUD의 평균은 aminoglycosides는 156.16±6.49, 3세대 cephalosporins은 145.67±5.95, 2세대 cephalosporins은 90.95±7.47의 순서로 확인되었다. 시계열 분석에서, E. coli의 ciprofloxacin 내성률은 2개월 전의 E. coli의 CFX 내성률과 2개월 전의 ciprofloxacin 사용량(52.98±2.12)과 유의한 연관성이 있음을 확인하였다. 또한, MRSA 비율은 2개월과 4개월 전의 MRSA 비율과 3개월 전의 oxacillin 사용량(4.69±0.67)과 유의한 연관성이 있음을 확인하였다. 결 론 : 연구 기간 동안의 항생제 사용량과 분리 균주의 항생제 내성률의 안정적 추이를 확인하였다. 또한 항생제 사용과 항생제 내성 사이의 일시적 관계를 나타내는 데에 시계열 분석의 유용함을 확인하였고, 이를 통하여 특정 항생제의 사용량과 관련된 항생제 내성률을 예측할 수 있었다.
Abstract
Background : The purpose of this study was to investigate the relationship between antimicrobial consumption and antimicrobial resistance and to predict for the level of antimicrobial resistance by a time series analysis. Materials and Methods : In a 750-bed medical center, antimicrobial consumption data of 12 classes of antimicrobials and surveillance of resistant profiles from all microbial isolates were collected from 1/2004 through 3/2007 by database from the hospital's computerized order system. World Health Organization 2004 definition of defined daily doses per 1,000 patient days were used to express the antimicrobial use density (AUD). The monthly proportion of resistant isolates (PR) of selected pathogens and monthly AUD were analyzed by time series analysis with transfer function model by using the SAS/ETS software. Results : The microbial surveillance data covered 15,522 isolates. PR of ciprofloxacin-resistant E.coli (EC-CFX), imipenem-resistant P. aureginosa, and methicillin-resistant S. aureus (MRSA) were 32.5%±14.0, 11.4%±8.1, and 78.6%±6.9. The two highest monthly AUD of 12 class antimicrobials were 156.2±6.5 AUD for aminoglycosides and 145.7±6.0 AUD for 3rd-generation cephalosporins. By using time series analysis, we verified a significant correlation between the monthly CFX use and the PR of EC-CFX, and between the monthly penicillin use and the PR of MRSA. Conclusion : Antibiotic consumption and PR of antimicrobial resistant pathogens remained stable over the period of study. Furthermore, we could confirm the usefulness of a time series analysis to demonstrate a temporal relationship between antimicrobial use and resistance, to predict the effect of antibiotics use on antimicrobial resistance.
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