Relación del consumo de antibióticos y resistencias Mónica Marín Servicio de Farmacia Hospital del Mar Barcelona 1 junio 2010.

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1 Relación del consumo de antibióticos y resistencias Mónica Marín Servicio de Farmacia Hospital del Mar Barcelona 1 junio 2010

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5 Resistencias

6 E.coli AMINOGLUCÓSIDOSFLUOROQUINOLONAS CEFALOSPORINAS 3G EARSS 2008

7 E.faecalis E.faecium VANCOMICINA EARSS 2008

8 S.aureus MRSA VANCOMICINA EARSS 2008

9 S.pneumoniae ERITROMICINAPENICILINAERITROMICINA + PENICILINA EARSS 2008

10 K.pneumoniae FLUOROQUINOLONAS AMINOGLUCÓSIDOS CEFALOSPORINAS 3G EARSS 2008

11 P.aeruginosa CARBAPENEMES CEFTAZIDIMA EARSS 2008 PIPERACILINAS

12 P.aeruginosa FLUOROQUINOLONAS AMINOGLUCÓSIDOS EARSS 2007

13 Consumo

14 ¿cómo se puede medir?

15 Consumo de antibióticos Diferentes medidas de consumo de antibióticos –DDD  Dosis Diaria Definida

16 Consumo de antibióticos: DDD Propuesta por la OMS (Collaborating Centre for Drug Statistics Methodology) “es la dosis de mantenimiento promedio supuesta por día para un medicamento utilizado para su indicación principal en adultos”

17 DDD http://www.whocc.no/atc_ddd_index/?code=J01DH&showdescription=no

18 Consumo de antibióticos: DDD Es una unidad de medida y no necesariamente refleja la dosis diaria recomendada o recetada Estimación aproximada de consumo Útil para tendencias de uso de fármacos y comparaciones

19 Densidad de consumo Hospital: DDD-100 estancias-día ó DDD-100 camas-día

20 Densidad de consumo Ambulatorio  DDD-1000 habitantes/día

21 Densidad de consumo: numerador Inconvenientes: –Las DDD van cambiando a lo largo de los años Amoxicilina+inhibidor 1 g  3 g en el 2005 Importante al comparar evolución a lo largo del tiempo –Utilización de Dosis “preferidas” a DDD –Debe quedar muy bien definido la metodología aplicada Kuster SP. Infection 2008.

22 Otros numeradores DOT: Days Of Therapy PDD: Dosis Diarias Prescritas –mejor estimación –depende de la unidad hospitalización/hospital Kuster SP. Infection 2008.

23 Denominadores DDD 100-estancias día: –Diferencias incluir día ingreso, día alta,… –Importante en ingresos cortos DDD 100-ingreso: –Influye menos la duración de la estancia hospitalaria Kuster SP. Infection 2008.

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25 Comparación de DDD Si comparamos hospitales: –Deben tener características similares –Unidades de hospitalización similares Kuster SP. Infection 2008.

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27 Recomendaciones metodología para publicar consumo antibiótico 1. Reportar tamaño hospital, composición (tipo de unidades UCI, transplante MO, quemados,…) 2. Estancia hospitalaria, nº de estancias-día, nº de pacientes ingresados, nº de ingresos 3. Describir las unidades de hospitalización que se incluyen en el estudio (incluido UCI) 4. Reportar DDD/100 estancias-día y DDD/100 ingresos 5. Aportar definición de estancia-día: día ingreso, día alta 6. Reportar la versión utilizada de “WHO guidelines ATC classification and DDD assignment”, la más reciente, indicar año de publicación 7. Clasificar antibióticos según ATC clasificación: J01 (antibióticos), J (antimicrobianos) 8. Para pediatría utilizar DOT (nº de días de tto) en lugar de DDD 1. Reportar tamaño hospital, composición (tipo de unidades UCI, transplante MO, quemados,…) 2. Estancia hospitalaria, nº de estancias-día, nº de pacientes ingresados, nº de ingresos 3. Describir las unidades de hospitalización que se incluyen en el estudio (incluido UCI) 4. Reportar DDD/100 estancias-día y DDD/100 ingresos 5. Aportar definición de estancia-día: día ingreso, día alta 6. Reportar la versión utilizada de “WHO guidelines ATC classification and DDD assignment”, la más reciente, indicar año de publicación 7. Clasificar antibióticos según ATC clasificación: J01 (antibióticos), J (antimicrobianos) 8. Para pediatría utilizar DOT (nº de días de tto) en lugar de DDD Kuster SP. Infection 2008.

28 Consumo resistencias

29 European Surveillance of Antimicrobial Consumption (ESAC) European Antimicrobial Resistance Surveillance System (EARSS) ESAC: –consumo ambulatorio –DID: DDD 1000 inhabitants –ATC-DDD versión 2005 EARSS: –sensibilidad 7 patógenos –datos 900 laboratorios microbiología –1400 hospitales –32 países –>100 millones habitantes Van de Sande-Bruinsma. Emerging Infectious Diseases 2008;14(11):1722-30.

30 European Surveillance of Antimicrobial Consumption (ESAC) Van de Sande-Bruinsma. Emerging Infectious Diseases 2008;14(11):1722-30. 33.4 9.7

31 European Surveillance of Antimicrobial Consumption (ESAC) Van de Sande-Bruinsma. Emerging Infectious Diseases 2008;14(11):1722-30.

32 European Antimicrobial Resistance Surveillance System (EARSS) Van de Sande-Bruinsma. Emerging Infectious Diseases 2008;14(11):1722-30.

33 European Antimicrobial Resistance Surveillance System (EARSS) Van de Sande-Bruinsma. Emerging Infectious Diseases 2008;14(11):1722-30. España: 37%  25%

34 European Surveillance of Antimicrobial Consumption (ESAC) European Antimicrobial Resistance Surveillance System (EARSS) Van de Sande-Bruinsma. Emerging Infectious Diseases 2008;14(11):1722-30. Grecia (33.0 DID) Croacia (23.0 DID) ESPAÑA (18.7 DID) Hungría (18.6 DID) RESISTENCIA CONSUMO

35 European Surveillance of Antimicrobial Consumption (ESAC) European Antimicrobial Resistance Surveillance System (EARSS) Van de Sande-Bruinsma. Emerging Infectious Diseases 2008;14(11):1722-30.

36 European Surveillance of Antimicrobial Consumption (ESAC) European Antimicrobial Resistance Surveillance System (EARSS) Los modelos matemáticos sugieren que: –aumentos de prescripción conducen a rápidos incrementos de resistencia –reducción en la prescripción conduce a lentas reducciones en la resistencia: Co-selección de resistencia por presión de otras familias de antibióticos: “Squeezing the balloon” Van de Sande-Bruinsma. Emerging Infectious Diseases 2008;14(11):1722-30.

37 Experiencias

38 Experiencias I

39 Encuesta electrónica a UCI y laboratorios de microbiología: consumo ATB y cultivos en UCI durante 1999 38 UCI 1257 DDD 1000 camas días 4 veces diferencia Walther SM. Acta Anaesthesiologica Scandinavica 2002;146:1075-81.

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41 1.6 veces > consumo ATB que la media en unidades sin dispositivos de antisépticos desinfección manos al lado de la cama (p=0.05) La DDD 1000 no ofrece información sobre la prevalencia de pacientes que reciben ATB Incremento uso carbapenémicos: –P.aeruginosa Sensibilidad Intermedia o Resistencia a imipenem 26% –Selección S.maltophilia Bajo consumo glucopéptidos y elevado consumo isoxazolpenicilinas: –Baja prevalencia MRSA (1%) Walther SM. Acta Anaesthesiologica Scandinavica 2002;146:1075-81.

42 Experiencias II

43 Loeffler JM. Scand J Infect Dis 2003;35:843-50.

44 E coli R piperacilina/uso piperacilina P aeruginosa R piperacilina/uso piperacilina R ceftazidima /uso ceftazidima R gentamicina/uso aminoglucosidos R amikacina /uso aminoglucosidos Klebsiella sp R cefalotina/uso cefalosporinas Staphylococcus CN R gentamicina/ uso aminoglucosidos S pneumoniae R penicilina/uso penicilina

45 No relación R de S aureus y H influenzae  consumo de ATB Bajo consumo ATB con respecto a UCI US Datos no comparables: case-mix, estancia hospitalaria, características hospitales La R de P aeruginosa directamente relacionada con el consumo de ATB R P aeruginosa y Klebsiella spp  uso cefalosporinas Loeffler JM. Scand J Infect Dis 2003;35:843-50.

46 Experiencias III

47 Europa: –STRAMA (Swedish Strategic Programme for the Rational Use of Antimicrobial Agents) Alemania: –SARI (Surveillance of Antimicrobial Use and Antimicrobial Resistace in Intensive Care Units) EEUU: –AUR (Antimicrobial Use and Resistance) Meyer E. Infection 2006;34:303-9.

48 EEUU Alemania Europa

49 Experiencias IV

50 UCI Brasil 38 camas –Fase 1: no intervención –Fase 2: revisión diaria médico infectólogo + farmacéutico Ttos > 14 días Reducción carbapenemes Marra AR. Am J Infect Control 2009;37:204-9.

51 Ttos < 14 días: 89.8% Reducción carbapenémicos: 24.5%

52 Marra AR. Am J Infect Control 2009;37:204-9.

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54 Restringir el uso de un único ATB es ineficaz  cambios de sensibilidad a otras familias de ATB La reducción de la duración de tto ha disminuido resistencias a pesar de que ha aumentado el consumo de cefepime Los resultados no pueden ser extrapolables a otros hospitales

55 ¿control uso  mejora resistencia?

56 Aprobación Medicina Infecciosa para dispensar por Farmacia. Recomendaciones cambios o suspensión ttos ATB Resultados: –3 años –2844 intervenciones –92% aceptación –Reducción 27% consumo ATB IV (p=0.0007) Cook PP. JAC 2004;53:853-9

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58 Reducción 28% (p=0.02)

59 Disminución MRSA UCI: –52%  44% (p=0.009) Incremento MRSA no-UCI: –39%  47% (p=0.02) Efecto “squeezing the balloon”: –Restricción de unos ATB suele llevar el consumo de otros, la presión ATB persiste, cambiando simplemente de dirección sin que los resultados mejoren necesariamente. Cook PP. JAC 2004;53:853-9

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61 ¿control uso  mejora resistencia?

62 Programa informático que suspende prescripciones ATB si un especialista en M Infecciosa no la aprueba: –Restricción específica cefalosporinas 3G Kim JY. JAC 2008;62:416-21.

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64 Experiencia en medio ambulatorio

65 Estudio descriptivo prescripción antimicrobianos y evolución de las resistencias de S.pyogenes, S.pneumoniae, H.influenzae 1996  2005 Díaz A. EIMC 2009;27(3):153-9.

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67 Falta dispensación receta privada y automedicación Se desconoce el consumo o incumplimiento (datos de dispensación) Se desconoce indicación real del ATB No control condiciones climáticas, epidemias gripe, proporción infantil,… Aparición de clones de microorganismos más sensibles Utilización de presentaciones con dosis más elevadas de amox/clav (¿se puede asumir reducción de su prescripción?) No se puede asumir una relación causal entre datos de resistencia y consumo Díaz A. EIMC 2009;27(3):153-9.

68 Sin embargo, se ha observado: Reducción uso de ATB Recuperación de sensibilidad a patógenos respiratorios Díaz A. EIMC 2009;27(3):153-9.

69 Conclusiones Diferentes formas de medir consumo ATB No comparables: depende múltiples factores Relaciones consumo-resistencia: –El incremento de uso  incremento R –La disminución de uso  difícil recuperación R Efecto “Squeezing the balloon”

70 Gracias