Dissertation

Tierärztliche Hochschule Hannover / Bibliothek – School of Veterinary Medicine Hannover / Library

 

Inga Ruddat

 

Multivariate Analyse der Basistypisierung von Bakterien unter Berücksichtigung epidemiologischer Informationen

 

NBN-Prüfziffer

urn:nbn:de:gbv:95-104248

title (engl.)

Multivariate analysis of bacterial base typing data considering epidemiological informations

publication

Hannover, Tierärztliche Hochschule, Dissertation, 2013

text

http://elib.tiho-hannover.de/dissertations/ruddati_ws13.pdf

abstract (deutsch)

Da Salmonella enterica als eine der wichtigsten zoonotischen Bakterien angesehen wird, umfasst die Basistypisierung von Salmonellen in Deutschland die Prüfung der Empfindlichkeit gegen verschiedene antimikrobielle Wirkstoffe. Durchgeführt wird dies durch die Nationalen Referenzzentren per Bouillonmikrodillution durch Bestimmung von minimalen Hemmkonzentrationen (MHK). Die so gewonnenen Daten können neben Daten aus Resistenzmonitoringprogrammen dazu verwendet werden, die Entstehung und Verbreitung von antimikrobieller Resistenz zu untersuchen. Um dies systematisch in großen Datensätzen durchzuführen, werden multivariate statistische Methoden benötigt, die Veränderungen in den Resistenzmustern analysieren und Faktoren identifizieren, die einen Einfluss auf die antimikrobielle Resistenz haben. Im Rahmen dieser Arbeit wurden Methoden entwickelt bzw. Methoden aus anderen Anwendungsgebieten beschrieben, die zur Auswertung multivariater Resistenzprofile herangezogen werden können. Neben Verfahren für die Analyse qualitativer Empfindlichkeitsdaten wurden insbesondere Verfahren betrachtet, die eine Auswertung von Resistenzprofilen der zugrundeliegenden ordinal skalierten MHK-Werte ermöglichen. Um den Einfluss mehrerer Faktoren auf die antimikrobielle Resistenz zu untersuchen, wurde der multivariate distanzbasierte Permutationstest vorgeschlagen, welcher ursprünglich in ökologischen Studien angewendet wurde. Als Distanzmaß für binär kodierte Resistenzprofile eignet sich der Simple Matching-Koeffizient. Für log-transformierte MHK-Werte bzw. sir-Profile wurde die Manhattan-Distanz betrachtet. Des Weiteren wurde der, für qualitative sowie quantitative Empfindlichkeitsdaten geeignete, Resistenzscore vorgeschlagen. Dieser fasst die multivariate Resistenzinformation zu einem Wert zusammen und gibt den Grad der Resistenz an. Er kann als Zielgröße in univariaten Regressionsmodellen ausgewertet werden. Für eine sinnvolle Interpretation von Ergebnissen aus Risikofaktorenanalysen ist es wichtig, die Abhängigkeitsstruktur zwischen den Resistenzeigenschaften der getesteten antimikrobiellen Wirkstoffe zu kennen. Zur Schätzung der Assoziationen in qualitativen Empfindlichkeitsdaten wurden der Resistenzindex und der Suszeptibilitätsindex definiert. Zusammenhänge in MHK-Profilen lassen sich durch Betrachtung von Korrelationskoeffizienten und Scatterplots beschreiben. Die Anwendung der vorgestellten Methoden auf Salmonella Typhimurium Isolate einer Fall-Kontroll-Studie zu sporadischen Salmonellosen beim Menschen konnte belegen, dass die entwickelten Verfahren wesentliche neue Erkenntnisse zum Auftreten von Resistenzen anzeigen können.

abstract (englisch)

As Salmonella enterica is seen to be one of the most important zoonotic bacteria, the base typing of Salmonella isolates in Germany comprises susceptibility tests against several antimicrobial agents. These are conducted by the national reference centres by broth microdilution observing minimum inhibitory concentrations (MIC). In addition to data from resistance monitoring programs, these data can be used to investigate the emergence and spread of antimicrobial resistance. For a systematic analysis of large datasets, multivariate statistical methods are needed to assess changes in resistance patterns and to identify factors, which have an influence on the antimicrobial resistance. Within the scope of this thesis, methods were developed and methods from other research fields were described, which can be used to analyse multivariate resistance profiles. Besides regarding techniques for analysing qualitative susceptibility data, it was especially focussed on finding appropriate methods for analysing the ordinal scaled MIC values. To investigate the influence of several factors on the antimicrobial resistance, the multivariate distance-based permutation test was suggested, which was originally used to analyse ecological studies. The simple matching coefficient was chosen as distance measure for binary coded resistance profiles. The Manhattan distance, which is applicable on ordinal data, was chosen for log transformed MIC profiles and sir profiles. Furthermore, the resistance score was suggested, which summarises the multivariate resistance information to one value and can be interpreted as degree of resistance. This score can be calculated for qualitative and quantitative susceptibility data and can be analysed as a outcome in univariate regression models. For a reasonable interpretation of risk factor analyses results, it is important to know linkages between resistance properties of the tested antimicrobial agents. To estimate associations in qualitative susceptibility data, the resistance index and the susceptibility index were defined. Correlation coefficients and scatter plots were used to describe the relationships between MIC values. The application of the presented methods on Salmonella Typhimurium isolates, observed in a case-control study on sporadic salmonellosis in humans, showed that the developed methods may provide further insight into the occurrence of antimicrobial resistance.

keywords

Antimikrobielle Resistenzmuster, minimale Hemmkonzentration, Risikofaktorenanalyse, antimicrobial resistance pattern, minimum inhibitory concentration, risk factor analysis

kb

64.195