M a r i o n O PAT O W S K I, K r i s t e l C O S K E R, C h r i s t i a n B R U N - B U I S S O N, P h i l i p p e T U P P I N, J é r ô m e S A LO M

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1 RÉSISTANCE BACTÉRIENNE AUX ANTIBIOTIQUES, APPORT DU PMSI M a r i o n O PAT O W S K I, K r i s t e l C O S K E R, C h r i s t i a n B R U N - B U I S S O N, P h i l i p p e T U P P I N, J é r ô m e S A LO M O N, L a u r e n c e WAT I E R 2 3 M A R S , J O U R N É E S E M O I S

2 Identification de la résistance bactérienne aux antibiotiques dans le PMSI LA RÉSISTANCE AUX ANTIBIOTIQUES L utilisation importante des antibiotiques au cours des dernières années en médecine humaine et animale a entrainé une augmentation importante des résistances bactériennes Dans le monde : estimation de morts attribuable à l antibiorésistance en En France : cas d infection par BMR par an, dont invasives, associées à décès annuels 2 L émergence, la diffusion et augmentation de la prévalence de l antibiorésistance est devenue un enjeu de santé publique : «One Health» de l OMS, l OIE et FAO ; Plan nationaux en France ; Comité Interministériel pour la santé Malgré les efforts, la France reste le 4 ème consommateur européen d antibiotique. 3 1 AMR Review: Tackling drug-resistant infections globally: Final report and recommendations, O Neill, Estimating the morbidity and mortality associated with infections due to multidrug-resistant bacteria (MDRB), France, Colomb-Cotinat M, Lacoste J, Brun-Buisson C, Jarlier V, Coignard B, Vaux S ; Antimicrobial Resistance and Infection Control, L évolution des consommations d antibiotiques en France entre 2000 et 2015, ANSM, 2017

3 3/10 PHIBRA (Public Health Impact of Bacterial Resistance to Antibiotics) Groupe de travail Laurence Watier, Marion Opatowski, Mehdi Touat Conseil scientifique : Christian Brun-Buisson, Kristel Cosker, Didier Guillemot, Grégoire de Lagasnerie, Jérome Salomon, Philippe Tuppin Objectif : Evaluation des conséquences de la résistance aux antibiotiques, en s appuyant sur les données de l assurance maladie : coût épidémiologique et médico-économique Cohorte ouverte, (accord CNIL décembre 2016) Population : Patients hospitalisés présentant une infection bactérienne ou une résistance aux antibiotiques à partir de 2014, avec recueil rétrospectif sur 3 ans Travail préliminaire sur l EGB 2014

4 4/10 PARAMÈTRES DE L'EXTRACTION Extraction du SNIIRAM : Hospitalisations de plus d une journée avec un code infection en diagnostic principal, relié ou associé, ou une résistance en diagnostic associé (>300 codes CIM-10) La résistance dans le PMSI : Depuis 2014, création d un nouveau groupe U82 U85 Résistance aux médicaments antimicrobiens et antinéoplasiques (révision CIM-10 par l OMS) Activation du code lorsque infection, mention dans le compte rendu du laboratoire de bactériologie et modification de la prise en charge du patient En 2015, précision sur le codage des BMR, BHRe et apparition de la notion de portage Si absence de code «résistance», pas de résistance.

5 5/10 ALGORITHME DE SÉLECTION DES SÉJOURS 1ere étape : Sélection des premiers séjours avec un seul code infection, un seul germe, une résistance ou pas de résistance. 21% de l extraction, 11% de séjours avec résistance 36% d associations germe-résistance non justifiées Ex : Staphylocoque résistant à la pénicilline, streptocoques sécréteurs de BLSE, entérobactéries résistantes à la pénicilline ou à la méticilline, 2eme étape : Algorithme à partir des codes «résistance» 23% de l extraction, 12% de séjours avec une résistance 8% des associations germe-résistance non justifiées Echantillon final : séjours

6 6/10 ÉTAPE DE VALIDATION DE L ALGORITHME Germe Population d étude avant modification de codage % de germes résistants Population d étude avec modification de codage EARS_Net France BMR-raisin 2 EGB 2014 avec modification de codage Staphylococcus aureus (Résistance à la méticilline) 8.2% (2 634) 18.2% (5 940) 17.4% 17.4% 18.9% Klebsiella Pneumoniae (sécrétion BLSE) 7.4% (1 262) 14.7% (2 515) 21.2% 15.5% Escherichia Coli (sécrétion BLSE) 2.8% (4 591) 7.3% (11 954) 7.8% 8.4% 1 EARS_Net : réseau européen collectant les données de résistance aux antibiotiques dans les infections invasives (InVS, ONERBA) 2 BMR-raisin : réseau français de surveillance des BMR dans les établissements de santé

7 7/10 RÉSULTATS PRÉLIMINAIRES Les 5 sites d infection les plus fréquents Site d infection Fréquence Pourcentage Génito-urinaire Digestive Respiratoire Peau ou parties molles Bactériémie isolée Les 5 germes les plus fréquents Germe Fréquence Pourcentage Escherichia coli Staphylococcus aureus Streptococcus* Klebsiella pneumoniae Pseudomonas aeruginosa *Ni pneumocoque, ni entérocoque

8 7/10 RÉSULTATS PRÉLIMINAIRES : LES INFECTIONS URINAIRES Germes les plus fréquents Pourcentage Etude Druti Etude ARESC ENP Entérobactéries E. coli Proteus mirabilis Klebsiella pneumoniae Staphylococcus saprophyticus Entérocoque Infections en ville ; infections nosocomiales à l hôpital Résistance : 6.6% BLSE chez E. coli 3.3% (1.8%-5.1%) selon données ONERBA Incidence of urinary tract infections and antibiotic resistance in the outpatient setting: a cross-sectional study 2 French results of the ARESC Study: Clinical aspects and epidemiology of antimicrobial resistance in female patients with cystitis. Implications for empiric therapy, Méd Mal infect, Enquête nationale de prévalence des infections nosocomiales et des traitements anti-infectieux en établissements de santé, France, mai-juin Regional prevalence of production of extended-spectrum beta-lactamase and of antiniotic resistance in escherichia coli isolated from urinary tract infections in the community in France in 2013, BEH 2016

9 8/10 DISCUSSION Limites Base administrative : Qualité du codage Hétérogénéité des méthodes de codage Impossibilité de relier entre eux les diagnostics (infection, germe et résistance) Nécessité de créer un algorithme de reclassement : estimations des taux de résistance en accord avec données de surveillance Perspectives PMSI national 2015 Validation de l algorithme en comparant avec les données existantes (nationale, région, entrepôt données de santé)

10 MERCI

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