Extended-spectrum β-lactamase-producing Enterobacteralesの同定のための臨床予測ルールの独立した外部検証、バーゼル大学病院、スイス、2010年1月～2016年12月

Independent, external validation of clinical prediction rules for the identification of extended-spectrum β-lactamase-producing Enterobacterales, University Hospital Basel, Switzerland, January 2010 to December 2016.

• Isabelle Vock
• Lisandra Aguilar-Bultet
• Adrian Egli
• Pranita D Tamma
• Sarah Tschudin-Sutter

抄録

背景入院時や菌血症患者におけるESBL-PE（extended-spectrum β-lactamase-producing Enterobacterales）感染を予測するためのアルゴリズムが提案されており、経験的治療の最適化を目的としている。2010年1月1日から2016年12月31日までの間に血液検体からESBL産生または分離された連続した患者を対象とした。各症例について、検出日と細菌種が一致する非ESBL産生対照3例を同定した。結果全体では376例（患者94例、対照282例）を分析した。結果両予測モデルのESBL-PE感染予測の性能測定値は、キャリブレーションの測定値は適切であったが、識別力は不十分であった（受信機動作曲線下面積：0.627および0.651）。結論公表されている予測モデルを、これらの予測モデルが作成されていない施設に適用すると、リスクがあると考えられる患者の分類を大幅に誤る可能性があり、抗生物質治療の誤った配分につながる可能性があり、長期的には患者の転帰や全体的な耐性率に悪影響を及ぼす可能性がある。将来の予測モデルは、異なる環境に応じてカスタマイズできるようにすることで、地域の疫学の違いに対応する必要がある。

BackgroundAlgorithms for predicting infection with extended-spectrum β-lactamase-producing Enterobacterales (ESBL-PE) on hospital admission or in patients with bacteraemia have been proposed, aiming to optimise empiric treatment decisions.AimWe sought to confirm external validity and transferability of two published prediction models as well as their integral components.MethodsWe performed a retrospective case-control study at University Hospital Basel, Switzerland. Consecutive patients with ESBL-producing or isolated from blood samples between 1 January 2010 and 31 December 2016 were included. For each case, three non-ESBL-producing controls matching for date of detection and bacterial species were identified. The main outcome measure was the ability to accurately predict infection with ESBL-PE by measures of discrimination and calibration.ResultsOverall, 376 patients (94 patients, 282 controls) were analysed. Performance measures for prediction of ESBL-PE infection of both prediction models indicate adequate measures of calibration, but poor discrimination (area under receiver-operating curve: 0.627 and 0.651). History of ESBL-PE colonisation or infection was the single most predictive independent risk factor for ESBL-PE infection with high specificity (97%), low sensitivity (34%) and balanced positive and negative predictive values (80% and 82%).ConclusionsApplying published prediction models to institutions these were not derived from, may result in substantial misclassification of patients considered as being at risk, potentially leading to wrong allocation of antibiotic treatment, negatively affecting patient outcomes and overall resistance rates in the long term. Future prediction models need to address differences in local epidemiology by allowing for customisation according to different settings.