แบบแผนความไวต่อยาต้านจุลชีพในผู้ป่วยมะเร็ง
คำสำคัญ:
แบบแผนความไวต่อยาต้านจุลชีพ, เชื้อดื้อยา, มะเร็งบทคัดย่อ
แบบแผนความไวต่อยาต้านจุลชีพของเชื้อแบคทีเรีย (antibiogram) เป็นข้อมูลที่มีความสำคัญในการเลือกใช้ยารักษาโรคติดเชื้อเบื้องต้นก่อนทราบผลการเพาะเชื้อและความไวต่อยา (empirical therapy) และยังเป็นข้อมูลสำหรับการติดตามการดื้อยาของเชื้อในโรงพยาบาล การวิจัยในครั้งนี้เป็นการศึกษาข้อมูลย้อนหลัง มีวัตถุประสงค์เพื่อติดตามแนวโน้มความไวต่อยาของเชื้อแบคทีเรีย ที่ได้จากสิ่งส่งตรวจของผู้ป่วยมะเร็ง สถาบันมะเร็งแห่งชาติ ระหว่าง ปีพ.ศ. 2562 - 2564 วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ 95% confidence interval, odds ratio และ chi-square test จากข้อมูลการตรวจวิเคราะห์ทางห้องปฏิบัติการจุลชีววิทยา การเพาะเชื้อจำแนก ชนิดและทดสอบความไวต่อยาของเชื้อในสิ่งส่งตรวจของผู้ป่วยมะเร็ง ได้แก่ ปัสสาวะ เสมหะ หนอง เลือด และอื่น ๆ พบเชื้อทั้งหมด 2,100 isolate และเชื้อ 5 อันดับแรก ได้แก่ E.coli (23%), P.aeruginosa (12%), K. pneumoniae (11%), Enterococcus spp. (7%) และ Acinetobacter spp. (4%) เชื้อ E. coli มีความไวต่อยากลุ่ม Carbapenem, Piperacillin-tazobactam และ Amikacin มากกว่าร้อยละ 90 เมื่อนำข้อมูลจาก antibiogram มาวิเคราะห์พบว่าเชื้อมีความไวต่อยา Amoxycillin/Clavulanic acid และ Gentamycin เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (OR; 1.77, 95%CI; 1.10 – 2.87, P=0.019) และ (OR; 2.61, 95%CI; 1.59 - 4.28, P<0.001) ตามลำดับ P.aeruginosa มีความไวต่อยา Colistinมากกว่าร้อยละ 99 และพบว่าเชื้อมีความไวต่อยา Imipenem เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (OR; 2.42, 95%CI; 1.23 – 4.75, P=0.010) K. pneumoniae ความไวต่อยา AN มากกว่าร้อยละ 90 และมีแนวโน้มดื้อยาเกือบทุกชนิด ได้แก่ Ceftazidime, Cefotaxime, Ceftriaxone, Cefepime, Doripenem, Imipenem, Meropenem, Ciprofloxacin และ Trimethoprim/ sulfamethoxazole อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (OR; 0.3–0.4, 95%CI; 0.23-0.91, 0.24-0.94, 0.20-0.80, 0.21-0.86, 0.12-0.98, 0.21-1.24, 0.21-1.24, 0.23 - 0.89, 0.23 - 0.91 ตามลำดับ P< 0.05) Enterococcus spp มีความไวต่อ Vacomycin มากกว่าร้อยละ 88 และมีแนวโน้มไวต่อยา Ciprofloxacin และErythromycin เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (OR; 3.909, 95%CI; 1.20–12.76, P=0.024) และ (OR; 4.929, 95%CI; 1.01–24.126, P=0.049) ตามลำดับ ส่วนใน ปี พ.ศ. 2564 พบว่าดื้อต่อยา Penicillin และ Ampicillin เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (OR; 0.385, 95%CI; 0.15–0.97, P=0.042) และ (OR; 0.309, 95%CI; 0.12 – 0.81, P=0.017) ตามลำดับ Acinetobacter spp. มีความไวต่อยา Colistin มากว่าร้อยละ 95 มีแนวโน้มดื้อยา Doripenem ในปี พ.ศ.2563-2564 เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ (OR; 0.257, 95%CI; 0.07–0.89, P=0.033) และ (OR; 0.148, 95%CI; 0.04–0.60, P=0.008) ตามลำดับ
References
Resistance in 2019: a systematic analysis. published online. 2022;399: 629-55
Carlota Gudiol, Jordi Carratala. Antibiotic resistance in cancer patients. expert reviews anti-infective Therapy. 2014;12:1003-16
ภาณุมาศ ภูมาศ, วิษณุ ธรรมลิขิตกุล, ภูษิต ประคองสาย, ตวงรัตน์ โพธะ, อาทร ริ้วไพบูลย์, สุพล ลิมวัฒนานนท์. ผลกระทบด้านสุขภาพและเศรษฐศาสตร์จากการติดเชื้อดื้อยาต้านจุลชีพในประเทศไทย. วารสารวิจัยระบบสาธารณสุข 2555;6(3):352-60.
กระทรวงสาธารณสุข. แผนยุทธศาสตร์การจัดการเชื้อดื้อยาต้านจุลชีพในประเทศไทยปี พ.ศ. 2560-2564 .[อินเทอร์เน็ต]. [เข้าถึงเมื่อ 1 สิงหาคม 2565]. เข้าถึงได้จาก: http://dmsic.moph.go.t3.
Clinical and Laboratory Standards Institute. 2014. Analysis and Presentation of Cumulatve Antmicrobial Susceptibility Test Data; Approved Guideline—Fourth Edition. CLSI document M39-A4. Clinical and Laboratory Standards Institute, Wayne, PA
Janet F Hindler, John Stelling. Analysis and Presentation of Cumulative Antibiograms: A New Consensus Guideline from the Clinical and Laboratory Standards Institute. medical microbiology. 2007;44:867-73
Kenneth P. Klinker, Levita K. Hidayat, C. Andrew DeRyke, Daryl D. DePestel, Mary motyl , Karri A. Bauer. Antimicrobial stewardship and antibiograms: importance of moving beyond traditional antibiograms. Therapeutic Advances in infectious Disease. 2021;8:1-9
สถาบันวิจัยวิทยาศาสตร์สาธารณสุข กรมวิทยาศาสตร์การแพทย์ กระทรวงสาธารณสุข. คู่มือการปฏิบัติงานแบคทีเรียและรา สำหรับโรงพยาบาลศูนย์และโรงพยาบาลทั่วไป. พิมพ์ครั้งที่ 3 กรุงเทพมหานคร: บริษัท พรีเมียร์ มาร์เก็ตติ้ง โซลูชั่น จำกัด; 2561
Clinical and Laboratory Standards Institute. Performance standards for antimicrobial susceptibility testing. CLSI guideline M100. 29th ed. Wayne, PA: CLSI, 2019
European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (ECAST). Breakpoint tables for interpretation of MICS and zone diameters. 2019.
Thermo Scientific. Thermo Scientific Sensititre Susceptibility and Identification System. [อินเทอร์เน็ต].[เข้าถึงเมื่อ 10 สิงหาคม 2565]. เข้าถึงได้จาก:http://tools.thermofisher.com /content/sfs/ brochures/Sensititre%20Brochure_EN.pdf
National Antimicrobial Resistance Surveillance Center. Antimicrobial Resistance 2000- 2020 [อินเทอร์เน็ต].[เข้าถึงเมื่อ 10 สิงหาคม 2565].เข้าถึงได้จาก: http://narst.dmsc.moph.go.th
Wichai Santimaleeworagun, Wandee Samret, Praewdow Preechachuawong, Mattana Sunpurksin, Sarinrat Tobarameekul, Supakit Hussanunt. A comparison between conventional and stratified antibiograms for antibiotic empirical therapy among the most bacterial pathogens. Science, Engineering and Health Studies 2020;14(3):152-59
Vivek Bhat, Sudeep Gupta, Rohini Kelkar, Sanjay Biswas, navin Khattry, Aliasgar Moiyadi, et al. Bacteriological profile and antibiotic susceptibility patterns of clinical isolates in a tertiary care cancer center.india journal of medical and paediatric onco- logy.2016;37(1):20-24
Sevitha Bhat, Shruthi Muthunatarajan, Shaiini Shenoy Mulki, K.Archana Bhat, Himani Kotian. Bacterial Infection among Cancer Patients: Analysis of Isolates and Antibiotic Sensitivity Pattern. Hindawi international Journal of Microbiology. 2021;2021:8883700
Ramadan Eldomany and Neveen A. Abdelaziz.Characterization and antimicrobial susceptibility of gram negative bacteria isolated from cancer patients on chemotherapy in Egypt. iMedPub Journals. 2011;2:2 doi: 10:3823/243
Abdulaziz A. Zorgani, Zuhair Belgasim, Hisham Ziglam, Khalifa Sifaw Ghenghesh. Antimicrobial Susceptibility Profiles of GramNegative Bacilli and Gram-Positive Cocci Isolated from Cancer Patients in Libya. iMedPub Journals. 2012;3:doi 10.3823/253
Brenna M. Roth, Alexandra Laps, Kaunda Yamba, Emily L. Heil, J.Kristie Johnson, Kristin Stafford, et al. Antibiogram Development in the Setting of a High Frequency of Multi-Drug Resistant Organisms at University Teaching Hospital, Lusaka, Zambia. antibiotic. 2021;10: 782
Susette K Var, Rouba Hadi, Nancy M Khardori. Evaluation of regional antibiograms to monitor antimicrobial resistance in hampton roads, Virginia. Annals of Clinical Microbiology and Antimicrobials .2015;14:22
Balaji Veeraraghavan, Mark Ranjan Jesudason, John Antony Jude Prakasah, Shalini Anandan, Rani Diana Sahni, Agila Kumari Pragasam, et al. Antimicrobial Susceptibility Profiles of Gram-Negative BacteriaCausing Infections Collected Across India during 2014–2016: Study for MonitoringAntimicrobial Resistance Trend Report. Indian Journal of Medical Microbiology. 2018;36:32-6
Saad Alhumaid, Abbas Al Mutair, Zainab Al Alawi, Ahmad J. Alzahrani, Mansour Tobaiqy, Ahmed M. Alresasi, et al. Antimicrobial susceptibility of gram-positive and gram-negative bacteria: a 5-year retrospective analysis at a multi-hospital healthcare system in Saudi Arabia. Annals of Clinical Microbiology and Antimicrobials. 2021;20:43
Leo Lui, LC Wong, H Chen, Raymond WH Yung. Antibiogram data from private hospitals in Hong Kong: 6-year retrospective study. Hong Kong Med Journal. 2022;28:140–51
Downloads
เผยแพร่แล้ว
Versions
- 2023-06-28 (4)
- 2023-06-20 (3)
- 2023-06-20 (2)
- 2023-04-28 (1)
ฉบับ
บท
License
Copyright (c) 2023 มูลนิธิสถาบันมะเร็งแห่งชาติ
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความทีตีพิมพ์ในวารสารโรคมะเร็งนี้ถือว่าเป็นลิขสิทธิ์ของมูลนิธิสถาบันมะเร็งแห่งชาติ และผลงานวิชาการหรือวิจัยของคณะผู้เขียน ไม่ใช่ความคิดเห็นของบรรณาธิการหรือผู้จัดทํา
