Infections a bacteries multiresistantes a l’admission des patients dans un service de reanimation de Douala Multiresistant bacteria-caused infections in patients admitted in an intensive care unit of Douala

Abstract

Introduction: Les infections à bactéries multirésistantes (BMR) sont responsables d’un grand taux d’admission et de décès en réanimation dans le monde. Les stratégies de lutte contre les infections à BMR visent à réduire leurs facteurs de risque en passant par la mise en évidence de l’écologie bactérienne et les sensibilités antibiogrammes. Ecologie retrouvée dans les différents prélèvements sanguins, urinaires et des sécrétions bronchiques en passant par des écouvillons cutanés. Les objectifs de cette étude étaient de déterminer le profil de résistance des bactéries isolées et les facteurs associés à une infection dans un service de réanimation au Cameroun.

Méthodes: Nous avons mené une étude transversale sur une période de 10 mois dans le service de réanimation de l'Hôpital Général de Douala (HGD) au Cameroun. Nous avons inclus tous patients adultes consentants présentant une infection bactérienne confirmée après un des prélèvements bactériologiques. Les BMR ont été définies comme des bactéries résistantes dans au moins trois familles d’antibiotiques telles que les entérobactéries produisant des bêta- lactamases à spectre étendu (E-BLSE), Pseudomonas aeruginosa résistant à l'imipenem (PARI), Staphylococcus aureus résistant à la méticilline (SARM) et Acinetobacter baumannii résistant à l'Imipenem (ABRI). Les facteurs de risques étudiés étaient les paramètres sociodémographiques, les comorbidités, le parcours de patients et les caractéristiques cliniques des patients. L’analyse statistique s’est faite à l’aide du logiciel IBM SPSS version 21. La recherche des facteurs associés s’est faite à l’aide des tests d'indépendance de chi carré de Pearson ou du test de Fischer suivant les cas. La comparaison des moyennes s'est faite avec le test t de student. L'analyse multi variée s'est faite suivant un mode de régression logistique binaire.

Résultats: Nous avons recruté 56 patients (sex-ratio H/F de 1,07) avec un âge moyen de 55,6 ± 17 ans. Les BMR étaient majoritairement des E-BLSE (36 soit 64 %). Les BMR étaient plus sensibles à l'amikacine (38 soit 68 %). Les facteurs associés à l’admission d’un patient avec une infection à BMR seraient un antécédent d'hospitalisation datant de moins de 3 mois avant la présente admission en réanimation, une admission avec une sonde urinaire, un score SOFA ≥ 7, une durée d’hospitalisation dans un autre service ≥ 7 jours avant le transfert en réanimation, l'administration d'antibiotiques dans un autre service ou à domicile avant l’admission en réanimation.

Conclusion: l’identification précoce des facteurs de risque des infections à BMR et une antibiothérapie probabiliste à l'amikacine pourrait mieux prévenir et traiter les infections à BMR dans notre milieu à ressources limitées.

Mots-clés: infections, bactérie, multirésistantes, admission, réanimation

Introduction: Multidrug resistant bacteria (MDRB) infections are responsible for a high rate of ICU admissions and deaths in low- income countries. MDRB infection control strategies aim to reduce their risk factors by demonstrating bacterial ecology and susceptibility to antibiograms. Ecology found in the various blood and urine samples and bronchial secretions through skin swabs. The objectives of this study were to determine the resistance profile of the bacteria isolated and the factors associated with infection in an intensive care unit in Cameroon.

Methods: We carried out a cross-sectional over a period of 10 months at the ICU of the General Hospital of Douala (HGD). We included all consenting adult patients with a confirmed bacterial infection after one of the bacteriological samples. MDRBs were defined as resistant bacteria in at least three families of antibiotics, such as Extended Spectrum Beta- Lactamase-Producing Enterobacteria (E-BLSE), imipenem-resistant Pseudomonas aeruginosa (PARI), resistant Staphylococcus aureus meticillin (SARM) and imipenem-resistant Acinetobacter baumannii (ABRI). The risk factors studied were socio-demographic parameters, comorbidities, patient pathway and patient clinical characteristics. The statistical analysis was carried out using IBM SPSS version 21 software. The search for the associated factors was carried out using Pearson's chi-square independence tests or the Fischer test, depending on the case. . The comparison of the means was made with the student's t test. The multivariate analysis was carried out according to a binary logistic regression mode.

Results: We enrolled 56 patients with a sex ratio M/W 1.07 with a mean age of 55.6 ± 17 years (range: 21 - 86 years). The main site of infection was pulmonary (29%). E-BLSE (64%) and PARI (16%) were the main MDRB found. MDRB were most sensitive to Amikacin (68%). The risk factors for a patient to be admitted with a MDRB infection was a history of hospitalization dating less than 3 months before the present ICU admission, being admitted with a urinary catheter, a score of SOFA ≥ 7, length of hospital stay in another department ≥ 7 days before ICU transfer, the administration of antibiotics in another service or at home before ICU.

Conclusion: Early identification of risk factors for MDRB infections and probabilistic antibiotic therapy with amikacin may better prevent and treat MDRB infections in our resource-constrained setting.

Keywords: infection, multiresistant, bacteria, admission, intensive care unit.