Identification et antibiogramme rapides par technique Accelerate pour les bactériémies des patients d’hématologie et de réanimation médicale

J. Tankovic, R. Dahoumane, E. Brissot, N. Veziris, B. Guidet, H. Ait Oufella, E. Maury, J. Baudel
{"title":"Identification et antibiogramme rapides par technique Accelerate pour les bactériémies des patients d’hématologie et de réanimation médicale","authors":"J. Tankovic,&nbsp;R. Dahoumane,&nbsp;E. Brissot,&nbsp;N. Veziris,&nbsp;B. Guidet,&nbsp;H. Ait Oufella,&nbsp;E. Maury,&nbsp;J. Baudel","doi":"10.1016/j.medmal.2020.06.052","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<div><h3>Introduction</h3><p>L’importance d’une antibiothérapie précoce et adéquate pour les bactériémies sévères et/ou sur terrain fragilisé est capitale. Le PhenoTest (Accelerate) permet, à partir d’une hémoculture positive, d’obtenir l’identification en 2<!--> <!-->h (17 germes cibles, hybridation FISH) et l’antibiogramme en 7<!--> <!-->h (analyse cellulaire morphocinétique avec rendu d’une CMI). Nous avons évalué de façon observationnelle cette technologie pour les patients d’hématologie et de réanimation médicale de notre hôpital.</p></div><div><h3>Matériels et méthodes</h3><p>De février à décembre 2019, 51 flacons d’hémocultures positifs provenant de 47 patients avec sepsis (51 épisodes indépendants, 29 de réanimation et 22 d’hématologie) ont été étudiés. Après coloration de Gram, les flacons ont été analysés par les techniques de routine (spectrométrie de masse sur colonies, diffusion en gélose) et par le PhenoTest. Les résultats et leur temps d’obtention ont été comparés. L’impact de la documentation rapide sur la prise en charge a été évalué.</p></div><div><h3>Résultats</h3><p>L’étude a porté sur :</p><p>– 42 bacilles Gram négatif (BGN) : 33 entérobactéries, 6 pyocyaniques, 2 <em>bactéroïdes</em>, 1 <em>Stenotrophomonas</em> ;</p><p>– 1 bacille Gram positif (BGP) de type <em>Bacillus</em>, pris à tort pour un BGN car trop décoloré ;</p><p>– 7 cocci Gram positif (CGP) : 4 entérocoques, 2 SCN et 1 pneumocoque ;</p><p>– 1 levure (<em>C.</em> <em>parapsilosis</em>).</p><p>Identification par PhenoTest :</p><p>– BGN : 33 identifications correctes à l’espèce (79 %), 3 au genre entérobactérie (7 %), 3 hors panel (<em>Stenotrophomonas</em> et <em>bactéroïdes</em>) (7 %), 3 échecs (3 entérobactéries) (7 %) ;</p><p>– BGP : hors panel ;</p><p>– CGP : 5 identifications correctes (71,4 %), 1 hors panel (<em>Enterococcus raffinosus</em>), 1 échec (pneumocoque) ;</p><p>– levure : hors panel.</p><p>Un antibiogramme était rendu par PhenoTest pour :</p><p>– 29/39 (74,4 %) BGN de type entérobactérie (25/33) ou pyocyanique (4/6) ;</p><p>– les 5 CGP identifiables par PhenoTest (3 <em>E.</em> <em>faecium</em> et 2 SCN).</p><p>Pour les BGN, les taux de discordance des antibiogrammes étaient : 2,9 % d’erreurs mineures, 1,0 % d’erreurs majeures et 0,5 % d’erreurs très majeures. Les gains de temps moyens étaient 22<!--> <!-->h pour l’identification et 14<!--> <!-->h pour l’antibiogramme. L’analyse rétrospective de l’impact potentiel sur l’antibiothérapie est en cours.</p></div><div><h3>Conclusion</h3><p>Le PhenoTest a permis d’identifier en 2<!--> <!-->h à l’espèce (ou au genre entérobactérie pour 3 cas) 84 % des 49 hémocultures à BGN et CGP testées. Il a permis de rendre un antibiogramme en 7<!--> <!-->h pour 69 % des CGP et BGN testés, pour 74 % des BGN de type entérobactérie ou pyocyanique. La concordance de l’antibiogramme avec la diffusion en gélose est excellente. Il permet donc une adaptation rapide de l’antibiothérapie probabiliste des bactériémies à CGP, entérobactérie et pyocyanique dans environ ¾ des cas.</p></div>","PeriodicalId":18464,"journal":{"name":"Medecine et maladies infectieuses","volume":"50 6","pages":"Page S32"},"PeriodicalIF":5.0000,"publicationDate":"2020-09-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"https://sci-hub-pdf.com/10.1016/j.medmal.2020.06.052","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Medecine et maladies infectieuses","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0399077X2030216X","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"Medicine","Score":null,"Total":0}
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Abstract

Introduction

L’importance d’une antibiothérapie précoce et adéquate pour les bactériémies sévères et/ou sur terrain fragilisé est capitale. Le PhenoTest (Accelerate) permet, à partir d’une hémoculture positive, d’obtenir l’identification en 2 h (17 germes cibles, hybridation FISH) et l’antibiogramme en 7 h (analyse cellulaire morphocinétique avec rendu d’une CMI). Nous avons évalué de façon observationnelle cette technologie pour les patients d’hématologie et de réanimation médicale de notre hôpital.

Matériels et méthodes

De février à décembre 2019, 51 flacons d’hémocultures positifs provenant de 47 patients avec sepsis (51 épisodes indépendants, 29 de réanimation et 22 d’hématologie) ont été étudiés. Après coloration de Gram, les flacons ont été analysés par les techniques de routine (spectrométrie de masse sur colonies, diffusion en gélose) et par le PhenoTest. Les résultats et leur temps d’obtention ont été comparés. L’impact de la documentation rapide sur la prise en charge a été évalué.

Résultats

L’étude a porté sur :

– 42 bacilles Gram négatif (BGN) : 33 entérobactéries, 6 pyocyaniques, 2 bactéroïdes, 1 Stenotrophomonas ;

– 1 bacille Gram positif (BGP) de type Bacillus, pris à tort pour un BGN car trop décoloré ;

– 7 cocci Gram positif (CGP) : 4 entérocoques, 2 SCN et 1 pneumocoque ;

– 1 levure (C. parapsilosis).

Identification par PhenoTest :

– BGN : 33 identifications correctes à l’espèce (79 %), 3 au genre entérobactérie (7 %), 3 hors panel (Stenotrophomonas et bactéroïdes) (7 %), 3 échecs (3 entérobactéries) (7 %) ;

– BGP : hors panel ;

– CGP : 5 identifications correctes (71,4 %), 1 hors panel (Enterococcus raffinosus), 1 échec (pneumocoque) ;

– levure : hors panel.

Un antibiogramme était rendu par PhenoTest pour :

– 29/39 (74,4 %) BGN de type entérobactérie (25/33) ou pyocyanique (4/6) ;

– les 5 CGP identifiables par PhenoTest (3 E. faecium et 2 SCN).

Pour les BGN, les taux de discordance des antibiogrammes étaient : 2,9 % d’erreurs mineures, 1,0 % d’erreurs majeures et 0,5 % d’erreurs très majeures. Les gains de temps moyens étaient 22 h pour l’identification et 14 h pour l’antibiogramme. L’analyse rétrospective de l’impact potentiel sur l’antibiothérapie est en cours.

Conclusion

Le PhenoTest a permis d’identifier en 2 h à l’espèce (ou au genre entérobactérie pour 3 cas) 84 % des 49 hémocultures à BGN et CGP testées. Il a permis de rendre un antibiogramme en 7 h pour 69 % des CGP et BGN testés, pour 74 % des BGN de type entérobactérie ou pyocyanique. La concordance de l’antibiogramme avec la diffusion en gélose est excellente. Il permet donc une adaptation rapide de l’antibiothérapie probabiliste des bactériémies à CGP, entérobactérie et pyocyanique dans environ ¾ des cas.

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本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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来源期刊
Medecine et maladies infectieuses
Medecine et maladies infectieuses 医学-传染病学
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10.7 weeks
期刊介绍: L''organe d''expression de la Société de Pathologie Infectieuse de Langue Française (SPILF). Médecine et Maladies Infectieuses is the official publication of the Société de Pathologie Infectieuse de Langue Française (SPILF). Médecine et Maladies Infectieuses is indexed in the major databases: Medline, Web of Science/Clarivate and Scopus. The journal publishes scientific /research articles, general reviews, short communications and letters, in both English and French. The journal welcomes submissions on the various aspects of infectious pathologies and pathogenic agents. Médecine et Maladies Infectieuses focuses on clinical therapeutics, nosocomial infections, biology, prevention, as well as epidemiology and therapeutics.
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