Published October 27, 2020 | Version v1
Publication Open

Metapopulation ecology links antibiotic resistance, consumption, and patient transfers in a network of hospital wards

Creators

  • 1. Hospices Civils de Lyon
  • 2. Institut Mérieux (France)
  • 3. Centre National de la Recherche Scientifique
  • 4. Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive
  • 5. Physiologie Environnement et Génétique pour l'Animal et les Systèmes d'Elevage
  • 6. Université Claude Bernard Lyon 1
  • 7. Hospital for Tropical Diseases

Description

Antimicrobial resistance (AMR) is a global threat. A better understanding of how antibiotic use and between-ward patient transfers (or connectivity) impact population-level AMR in hospital networks can help optimize antibiotic stewardship and infection control strategies. Here, we used a metapopulation framework to explain variations in the incidence of infections caused by seven major bacterial species and their drug-resistant variants in a network of 357 hospital wards. We found that ward-level antibiotic consumption volume had a stronger influence on the incidence of the more resistant pathogens, while connectivity had the most influence on hospital-endemic species and carbapenem-resistant pathogens. Piperacillin-tazobactam consumption was the strongest predictor of the cumulative incidence of infections resistant to empirical sepsis therapy. Our data provide evidence that both antibiotic use and connectivity measurably influence hospital AMR. Finally, we provide a ranking of key antibiotics by their estimated population-level impact on AMR that might help inform antimicrobial stewardship strategies.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

تشكل مقاومة مضادات الميكروبات (AMR) تهديدًا عالميًا. يمكن أن يساعد الفهم الأفضل لكيفية تأثير استخدام المضادات الحيوية ونقل المرضى بين المرضى (أو الاتصال) على مقاومة مضادات الميكروبات على مستوى السكان في شبكات المستشفيات في تحسين الإشراف على المضادات الحيوية واستراتيجيات مكافحة العدوى. هنا، استخدمنا إطار metapopulation لشرح الاختلافات في حدوث العدوى التي تسببها سبعة أنواع بكتيرية رئيسية ومتنوعاتها المقاومة للأدوية في شبكة من 357 جناحًا في المستشفى. وجدنا أن حجم استهلاك المضادات الحيوية على مستوى الجناح كان له تأثير أقوى على حدوث مسببات الأمراض الأكثر مقاومة، في حين أن الاتصال كان له التأثير الأكبر على الأنواع المتوطنة في المستشفيات ومسببات الأمراض المقاومة للكاربابينيم. كان استهلاك Piperacillin - tazobactam أقوى مؤشر على الإصابة التراكمية بالعدوى المقاومة للعلاج التجريبي لتعفن الدم. توفر بياناتنا دليلاً على أن استخدام المضادات الحيوية والاتصال يؤثران بشكل ملموس على مقاومة مضادات الميكروبات في المستشفى. أخيرًا، نقدم تصنيفًا للمضادات الحيوية الرئيسية حسب تأثيرها المقدر على مستوى السكان على مقاومة مضادات الميكروبات التي قد تساعد في توجيه استراتيجيات الإشراف على مضادات الميكروبات.

Translated Description (French)

La résistance aux antimicrobiens (RAM) est une menace mondiale. Une meilleure compréhension de l'impact de l'utilisation des antibiotiques et des transferts de patients entre les étapes (ou de la connectivité) sur la RAM au niveau de la population dans les réseaux hospitaliers peut aider à optimiser les stratégies de gestion des antibiotiques et de contrôle des infections. Ici, nous avons utilisé un cadre de métapopulation pour expliquer les variations de l'incidence des infections causées par sept espèces bactériennes majeures et leurs variantes pharmacorésistantes dans un réseau de 357 services hospitaliers. Nous avons constaté que le volume de consommation d'antibiotiques au niveau du service avait une plus grande influence sur l'incidence des agents pathogènes les plus résistants, tandis que la connectivité avait le plus d'influence sur les espèces endémiques à l'hôpital et les agents pathogènes résistants aux carbapénèmes. La consommation de pipéracilline-tazobactam était le prédicteur le plus fort de l'incidence cumulative des infections résistantes au traitement empirique de la septicémie. Nos données fournissent la preuve que l'utilisation d'antibiotiques et la connectivité influencent de manière mesurable la RAM hospitalière. Enfin, nous fournissons un classement des principaux antibiotiques en fonction de leur impact estimé au niveau de la population sur la RAM qui pourrait aider à éclairer les stratégies de gestion des antimicrobiens.

Translated Description (Spanish)

La resistencia a los antimicrobianos (RAM) es una amenaza global. Una mejor comprensión de cómo el uso de antibióticos y las transferencias (o conectividad) entre pacientes afectan la resistencia a los antimicrobianos a nivel de población en las redes hospitalarias puede ayudar a optimizar la administración de antibióticos y las estrategias de control de infecciones. Aquí, utilizamos un marco de metapoblación para explicar las variaciones en la incidencia de infecciones causadas por siete especies bacterianas principales y sus variantes resistentes a los medicamentos en una red de 357 salas de hospital. Encontramos que el volumen de consumo de antibióticos a nivel de sala tuvo una mayor influencia en la incidencia de los patógenos más resistentes, mientras que la conectividad tuvo la mayor influencia en las especies endémicas del hospital y los patógenos resistentes a los carbapenemas. El consumo de piperacilina-tazobactam fue el predictor más fuerte de la incidencia acumulada de infecciones resistentes a la terapia empírica de sepsis. Nuestros datos proporcionan evidencia de que tanto el uso de antibióticos como la conectividad influyen de manera medible en la RAM hospitalaria. Finalmente, proporcionamos una clasificación de antibióticos clave por su impacto estimado a nivel de población en la resistencia a los antimicrobianos que podría ayudar a informar las estrategias de administración de antimicrobianos.

Files

771790.full.pdf.pdf

Files (2.5 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:8cf13dd89746b2efb7b9a13718741598
2.5 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تربط بيئة ما وراء السكان بين مقاومة المضادات الحيوية واستهلاكها ونقل المرضى في شبكة من أجنحة المستشفيات
Translated title (French)
L'écologie de la métapopulation relie la résistance aux antibiotiques, la consommation et les transferts de patients dans un réseau de services hospitaliers
Translated title (Spanish)
La ecología de la metapoblación vincula la resistencia a los antibióticos, el consumo y los traslados de pacientes en una red de salas de hospital

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3094325431
DOI
10.7554/elife.54795

Is supplement to
https://openalex.org/W4386040880 (Other)
https://openalex.org/W2904817009 (Other)
https://openalex.org/W2776516440 (Other)
https://openalex.org/W2494976900 (Other)
https://openalex.org/W2171396020 (Other)
https://openalex.org/W2165488979 (Other)
https://openalex.org/W2136654843 (Other)
https://openalex.org/W2070526767 (Other)
https://openalex.org/W1996290047 (Other)
https://openalex.org/W1837797665 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Vietnam

References

  • https://openalex.org/W1514083101
  • https://openalex.org/W1886465650
  • https://openalex.org/W1921355034
  • https://openalex.org/W1976667730
  • https://openalex.org/W1980538526
  • https://openalex.org/W2035174398
  • https://openalex.org/W2038014125
  • https://openalex.org/W2045556513
  • https://openalex.org/W2045851410
  • https://openalex.org/W2064456974
  • https://openalex.org/W2064618548
  • https://openalex.org/W2069034102
  • https://openalex.org/W2073942242
  • https://openalex.org/W2086307313
  • https://openalex.org/W2087189381
  • https://openalex.org/W2087911853
  • https://openalex.org/W2098618245
  • https://openalex.org/W2104282877
  • https://openalex.org/W2111368630
  • https://openalex.org/W2113148743
  • https://openalex.org/W2114986669
  • https://openalex.org/W2118677133
  • https://openalex.org/W2121024352
  • https://openalex.org/W2128287136
  • https://openalex.org/W2131640216
  • https://openalex.org/W2133072591
  • https://openalex.org/W2140353364
  • https://openalex.org/W2146378498
  • https://openalex.org/W2151135031
  • https://openalex.org/W2151450790
  • https://openalex.org/W2161583355
  • https://openalex.org/W2164852757
  • https://openalex.org/W2170977660
  • https://openalex.org/W2176157669
  • https://openalex.org/W2181917592
  • https://openalex.org/W2217924601
  • https://openalex.org/W2341520504
  • https://openalex.org/W2402871816
  • https://openalex.org/W2460850757
  • https://openalex.org/W2470793811
  • https://openalex.org/W2518796210
  • https://openalex.org/W2525279128
  • https://openalex.org/W2527521302
  • https://openalex.org/W2529917937
  • https://openalex.org/W2531764778
  • https://openalex.org/W2533596066
  • https://openalex.org/W2553472579
  • https://openalex.org/W2591832281
  • https://openalex.org/W2607739008
  • https://openalex.org/W2745002531
  • https://openalex.org/W2766910145
  • https://openalex.org/W2771307984
  • https://openalex.org/W2771545868
  • https://openalex.org/W2793231214
  • https://openalex.org/W2803330825
  • https://openalex.org/W2810044729
  • https://openalex.org/W2888993305
  • https://openalex.org/W2892368225
  • https://openalex.org/W2899841051
  • https://openalex.org/W2902244474
  • https://openalex.org/W2950659867
  • https://openalex.org/W2952033066
  • https://openalex.org/W2965957986
  • https://openalex.org/W3022340543
  • https://openalex.org/W3047787964
  • https://openalex.org/W4248220600