Harnwegsinfektionen (HWI) gehören zu den häufigsten bakteriell bedingten Infektionen. In mehr als der Hälfte der Fälle werden Antibiotika verordnet. Behandlungsempfehlungen für die kalkulierte antimikrobielle Therapie ambulant erworbener unkomplizierter HWI basieren u.a. auf Daten der Routinediagnostik aus Surveillancesystemen. Es ist jedoch davon auszugehen, dass Surveillancesysteme vornehmlich die höhere Resistenz komplizierter HWI abbilden. Dies kann unter anderem dazu führen, dass bei der kalkulierten Therapie Antibiotika mit einem zu breiten Spektrum verordnet werden, was eine Zunahme von Antibiotikaresistenzen zur Folge hat. Ziel der vorliegenden Arbeit war die Erfassung aktueller Resistenzdaten von Escherichia coli (E. coli) – dem häufigsten Verursacher einer HWI – gegenüber Trimethoprim (TMP) und Cotrimoxazol (TMP-SMX) sowie weiteren Antibiotika bei ambulant erworbenen HWI, um zu untersuchen, ob diese bei der kalkulierten Therapie einsetzbar sind. Anhand des Vergleiches der in der Studie ermittelten Resistenzanteile mit denen der Antibiotika-Resistenz-Surveillance (ARS) am Robert Koch-Institut sollte zudem das Ausmaß einer möglichen Überschätzung der Resistenzsituation erfasst werden. ARS ist ein laborbasiertes Surveillancesystem, welches Daten zu Erregeridentifizierung und Antibiotikaresistenz von Routinetestungen ohne klinische Informationen erfasst.
Methodik Im Rahmen einer Querschnittstudie wurden über vier mikrobiologische Labore in verschiedenen Regionen Deutschlands niedergelassene Allgemeinmediziner und Internisten rekrutiert. Diese schlossen zwischen Mai 2015 und Februar 2016 prospektiv alle volljährigen Patienten mit Symptomen einer HWI ein. Von jedem Patienten wurde eine Urinprobe mikrobiologisch untersucht, zusätzlich wurden vom behandelnden Arzt in einem Erhebungsbogen Geschlecht, Alter sowie Parameter zur Unterscheidung unkomplizierter/komplizierter HWI erfasst. Aus ARS wurden die Resistenzanteile von Harnwegsinfektionen aus der mikrobiologischen Routinediagnostik von Urinproben niedergelassener Allgemeinmediziner und Internisten extrahiert. Ergebnisse 1.245 Teilnehmer wurden in die Studie eingeschlossen. Bei 877 Studienteilnehmern wurde eine HWI mit einer Erregerzahl von ≥ 10³ KBE/ml diagnostiziert. E. coli war bei 74,5% der positiven Proben nachweisbar, gefolgt von Enterococcus spp. (8,3%), Klebsiella pneumoniae (5,5%) und weiteren Erregern (26,9%). Bei 342 (52,4%) der Studienteilnehmer mit Nachweis von E. coli wurde die HWI als unkompliziert gewertet. Die Resistenzanteile von E. coli gegenüber TMP bzw. TMP-SMX bei unkomplizierten HWI waren mit 15,2%/13,0% signifikant niedriger als in den ARS-Daten mit 25,3%/24,4%.
Schlussfolgerung TMP und TMP-SMX sind hinsichtlich ihrer Resistenzanteile für die kalkulierte Therapie ambulant erworbener unkomplizierter HWI geeignet. Von Surveillancesystemen bereitgestellte Routinedaten zu Resistenzen von HWI, welche insbesondere Daten von komplizierten Infektionen beinhalten, eignen sich ohne zusätzliche klinische Informationen nur eingeschränkt für die Antibiotikawahl zur Therapie der unkomplizierten HWI. Validierungsstudien wie die vorgestellte oder eine intensivierte Surveillance im Rahmen von Sentinelpraxen stellen Möglichkeiten dar, die Datengrundlage zu verbessern und regelmäßig aktuelle regionale Resistenzdaten bereitzustellen.
Urinary tract infections (UTIs) are among the most common bacterial infections, for which antimicrobials are prescribed in more than half of cases. Routine data from surveillance systems support the development of empirical antimicrobial treatment recommendations for community-acquired (CA) UTIs. These data are thought to reflect the resistance of mainly complicated UTIs, which may therefore overestimate actual resistance. This can result in the inappropriate use of antibiotics and an increase in antibiotic resistance. This study aimed to investigate the susceptibility of Escherichia coli (E. coli), the pathogen most frequently responsible for UTIs, to trimethoprim (TMP), cotrimoxazole (TMP-SMX) and other antibiotics in CA-UTIs, in order to identify whether they are appropriate for empirical treatment. A comparison of these resistance proportions with data from the Antibiotic Resistance Surveillance (ARS) system at the Robert Koch Institute can determine the overestimation of resistance. ARS is a laboratory-based surveillance system with data on pathogen identification and antimicrobial resistance from routine testing of all clinical pathogens and sample types and excludes clinical information. Methods In a cross-sectional study, four laboratories covering different regions in Germany recruited general practitioners who enrolled all patients (≥ 18 years) with UTI symptoms between May 2015 and February 2016. The doctors completed a questionnaire on patient gender, age and factors to differentiate uncomplicated from complicated UTIs, and urine samples were available for all patients. The resistance proportions of UTIs were extracted from the ARS system, which had been provided through microbiological routine diagnostics of urine samples taken by general practitioners. Results 1,245 participants were included in the analysis. Overall, 877 patients had a positive urine culture with ≥ 10³ CFU/ml. E. coli was identified in 653 (74.5%) of these samples, followed by Enterococcus spp. (8.3%), Klebsiella pneumoniae (5.5%) and other pathogens (26.9%). In 342 (52.4%) of the participants with evidence of E. coli, UTI was classified as uncomplicated. Resistance to TMP/TMP-SMX was 15.2%/13.0% in uncomplicated UTIs and thus significantly lower than 25.3%/24.4% in ARS. Conclusion TMP and TMP-SMX can be recommended for empirical treatment in uncomplicated CA-UTIs, based on resistance proportions identified in this study. Routine data surveillance systems, which predominantly contain data on complicated UTIs with high resistance rates, are not adequate to estimate the resistance in uncomplicated UTIs without additional clinical information. Validated studies or enhanced surveillance by sentinel practices would be useful in order to obtain high quality representative data, including on current local resistance patterns.
