Une approche géospatiale pour identifier les modèles de sensibilité aux antibiotiques au niveau d'un quartier du Wisconsin, aux États-Unis

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 7122 (2023) Citer cet article

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La menace mondiale de la résistance aux antimicrobiens (RAM) varie selon les régions. Cette étude explore si les méthodes d'analyse géospatiale et de visualisation des données détectent des variations cliniquement et statistiquement significatives des taux de sensibilité aux antibiotiques au niveau du quartier. Cette étude géospatiale observationnelle multicentrique a collecté 10 ans de données sur la sensibilité aux antibiotiques au niveau des patients et des adresses de patients provenant de trois systèmes de santé du Wisconsin distincts au niveau régional (UW Health, Fort HealthCare, Marshfield Clinic Health System [MCHS]). Nous avons inclus l'isolat initial d'Escherichia coli par patient et par an, par source d'échantillon avec une adresse de patient dans le Wisconsin (N = 100 176). Les isolats des groupes de blocs de recensement des États-Unis comportant moins de 30 isolats ont été exclus (n = 13 709), ce qui a donné 86 467 isolats d'E. coli. Les principaux résultats de l'étude étaient les résultats des analyses d'autocorrélation spatiale I de Moran pour quantifier la sensibilité aux antibiotiques comme étant dispersée dans l'espace, distribuée de manière aléatoire ou regroupée selon une plage de - 1 à + 1, et la détection d'effets chauds locaux (haute sensibilité) et froids statistiquement significatifs. taches (faible sensibilité) pour les variations de sensibilité aux antibiotiques par le US Census Block Group. Les isolats de UW Health collectés représentaient une plus grande densité géographique d'isolats (n = 36 279 E. coli, 389 = blocs, 2009-2018), par rapport à Fort HealthCare (n = 5 110 isolats, 48 ​​= blocs, 2012-2018) et MCHS (45 078 isolats, 480 blocs, 2009-2018). Les cartes choroplèthes ont permis une visualisation spatiale des données AMR. Une tendance positive regroupée spatialement a été identifiée à partir des données de l'UW Health pour la ciprofloxacine (I de Moran = 0,096, p = 0,005) et la sensibilité au triméthoprime/sulfaméthoxazole (I de Moran = 0,180, p < 0,001). Les distributions de Fort HealthCare et MCHS étaient probablement aléatoires. Au niveau local, nous avons identifié des points chauds et froids dans les trois systèmes de santé (IC à 90 %, 95 % et 99 %). Un regroupement spatial de la RAM a été observé dans les zones urbaines mais pas dans les zones rurales. L’identification unique des points chauds de RAM au niveau du groupe de blocs constitue une base pour les analyses et hypothèses futures. Des différences cliniquement significatives dans la RAM pourraient éclairer les outils d’aide à la décision clinique et justifieraient des recherches plus approfondies pour éclairer les options thérapeutiques.

La résistance aux antimicrobiens (RAM) est l’un des plus grands défis sanitaires de notre époque1,2. La RAM menace non seulement notre capacité à traiter les infections pour toutes les populations, mais elle met également en péril notre capacité à survivre aux interventions chirurgicales de routine et aux maladies immunodéprimées. Les Centers of Disease Control and Prevention (CDC) estiment que plus de deux millions de personnes sont touchées chaque année par des infections par la RAM, et plus de 35 000 personnes meurent chaque année d’infections par la RAM aux États-Unis1,3. Pour atténuer cette menace, le CDC et l’Infectious Disease Society of America recommandent des méthodes de surveillance améliorées et une utilisation appropriée des antibiotiques4. Une lacune subsiste dans la disponibilité des données de surveillance de la RAM aux niveaux locaux et dans la pratique clinique5.

Il est important de noter que les taux de résistance peuvent varier d’un pays à l’autre ou même au sein d’un même État, comme le signalent les CDC au niveau national et local dans le Wisconsin6,7,8. À l’échelle mondiale, des différences de sensibilité aux antibiotiques peuvent être observées et liées à l’utilisation locale d’antibiotiques dans les soins de santé et l’agriculture9,10,11. Nos recherches antérieures ont identifié des modèles géospatiaux dans le Wisconsin lors de l’analyse des données sur la RAM au niveau du système de santé12. La modélisation statistique des données sur la RAM au niveau national montre également des variations au niveau régional, par groupes d'États américains13. Il existe encore des lacunes dans les données sur la RAM dans des unités géographiques plus petites, comme au niveau des villes ou des quartiers, en particulier aux États-Unis. Les quelques études géospatiales liées aux maladies infectieuses au niveau des quartiers ont été réalisées principalement au Brésil et en Irlande et se sont limitées aux isolats spécifiques ou aux données collectées pour chaque étude14,15,16,17.