Healthcare-associated carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae infections are associated with higher mortality compared to carbapenem-susceptible K. pneumoniae infections in the intensive care unit: a retrospective cohort study

Y. Yao*, Z. Zha, L. Li, H. Tan, J. Pi, C. You, B. Liu
*The Affiliated Hospital of Guizhou Medical University, China

Journal of Hospital Infection (2024) 148, 30-38

背景

肺炎桿菌（Klebsiella pneumoniae）は、重度の肺炎や敗血症を引き起こす日和見病原体の 1 つである。カルバペネム耐性肺炎桿菌（CRKP）は、多くの施設で主要な病原体の 1 つとなった。

目的

肺炎桿菌感染のある患者において、カルバペネム耐性と、死亡率、入院期間、病院の費用との関連を調べること。

方法

中国南西部の大規模な第 3 次教育病院の集中治療室を対象に、2020 年 1 月 1 日から 2022 年 12 月 31 日まで、後向きコホート研究を実施した。死亡率と経済的負荷に対するカルバペネム耐性の影響を調べるために、多変量 Cox 回帰モデルと一般化線形モデルを構築した。

結果

研究には、肺炎桿菌感染のあった成人患者 282 例を組み入れた（135 例はカルバペネム感受性肺炎桿菌[CSKP]、147 例は CRKP）。CRKP に感染した患者は、CSKP に感染した患者と比べて、高い死亡リスクを示した（補正していないハザード比、1.980、95％信頼区間［CI］、1.206 ～ 3.248、P ＝ 0.007、補正ハザード比、1.767、95％CI、1.038 ～ 3.005、P ＝ 0.036）。肺炎桿菌感染の型に従って層別化した解析では、CRKP による医療関連感染のあった患者は、CSKP による感染のあった患者と比べて、死亡リスクが有意に高かったことが明らかになった（log-rank のP ＝ 0.015）。CRKP による感染のあった患者は、CSKP に感染した患者よりも入院期間が長く（補正後の平均、38.74 対 29.71 日、P ＝ 0.003）、病院に関係した費用は、CRKP による患者の方が、CSKP による患者よりも、著しく高かった（補正後の費用、￡40,126.73 対 25,713.74、P ＜ 0.001）。

結論

CRKP の感染は、死亡率を増加させ、入院期間を長くし、医療費を上昇させる。医療施設は、感染前の入院期間を短縮することと、薬の管理をより賢明にすることを含む、標的を絞った戦略を採用すべきである。

サマリー原文（英語）はこちら

監訳者コメント ：

カルバペネム耐性肺炎桿菌（CRKP）は、世界的には肺炎桿菌の 20 ～ 69％を占めるとされ、本菌による感染症の致死率はカルバペネム感受性菌の 20 ～ 30％に比し、40 ～ 70％と高率であることが報告されている。さらに CRKP による感染症では、ICU 入室日数の増加に加え全体での入院日数の増加や医療費増大に関与しており、耐性菌対策のための抗菌薬適正使用は必須であるが、まだ十分に進んでいないのが現状である。

The need for systematic quality controls in implementing N95 reprocessing and sterilization

N. Goyal*, D. Goldrich, W. Hazard, W. Stewart, C. Ulinfun, J. Soulier, G. Fink, T. Urich, R. Bascom, on behalf of the N95 Taskforce
*The Pennsylvania State University, USA

Journal of Hospital Infection (2023) 133, 38-45

Sinks in patient rooms in ICUs are associated with higher rates of hospital-acquired infection: a retrospective analysis of 552 ICUs

G-B. Fucini*, C. Geffers, F. Schwab, M. Behnke, W. Sunder, J. Moellmann, P. Gastmeier
*Institute of Hygiene and Environmental Medicine, Germany

Journal of Hospital Infection (2023) 139, 99-105

Comparative analysis of machine learning models for predicting hospital- and community-associated urinary tract infections using demographic, hospital, and socioeconomic predictors

A. Arjmand*, M. Bani-Yaghoub, G. Sutkin, K. Corkran, S. Paschal
*University of Missouri–Kansas City, USA

Journal of Hospital Infection (2025) 162, 263-271

A splash-reducing clinical handwash basin reduces droplet-mediated dispersal from a sink contaminated with Gram-negative bacteria in a laboratory model system

P. Aranega-Bou*, C. Cornbill, N.Q. Verlander, G. Moore
*Public Health England, UK

Journal of Hospital Infection (2021) 114, 171-174

Identification of Streptococcus pneumoniae in hospital-acquired pneumonia in adults

J.A. Suaya^*, M.A. Fletcher, L. Georgalis, A.G. Arguedas, J.M. McLaughlin, G. Ferreira , C. Theilacker, B.D. Gessner, T. Verstraeten
^*Pfizer Inc., USA

Journal of Hospital Infection (2021) 108, 146-157