Trends in der Resistenz von Pseudomonas aeruginosa nach einer viereinheitlichen antimikrobiellen Therapieoptimierungsmaßnahme

Zusammenfassung

Diese Einzelzentren-Retrospektivstudie analysiert deduplizierte Pseudomonas aeruginosa (PA)-Isolate von 2023 bis 2025 und untersucht Resistenztrends vor und nach einer vierkomponentigen antimikrobiellen Therapieoptimierungsmaßnahme in der Resp-TB.

Zusammenfassung

Diese einzentrische retrospektive Studie analysierte deduplizierte Pseudomonas aeruginosa-Isolate, die vom Huaian Municipal Infectious Diseases Hospital von 2023 bis 2025 gesammelt wurden. Insgesamt wurden 121 eindeutige Isolate eingeschlossen, wobei 83,5 % davon aus Sputum stammten. Die antimikrobielle Empfindlichkeitsprüfung (AST) wurde mithilfe eines automatisierten mikrobiologischen Systems durchgeführt, und die Ergebnisse der minimalen Hemmkonzentration (MIC) wurden gemäß CLSI M100, 33. Auflage, interpretiert. Anfang 2024 wurde eine antimikrobielle Stewardship-Intervention mit vierdimensionaler Verknüpfung im Department für Pneumologie und Tuberkulose (Resp-TB) (n = 97) eingeführt, bestehend aus: (1) dynamischer Überwachung der antimikrobiellen Resistenz mit quartalsweiser Rückmeldung; (2) risikobasierter Verordnung von Antimikrobiotika basierend auf lokalen Empfindlichkeitsdaten; (3) standardisierten Protokollen zur Probenentnahme; und (4) verstärkten Maßnahmen zur Infektionsprävention und -kontrolle. Im Bereich Resp-TB betrugen die Gesamtresistenzraten 74,19 % im Jahr 2023, 81,63 % im Jahr 2024 und 82,93 % im Jahr 2025, wobei nach der Intervention keine signifikante Reduktion festgestellt wurde (p ≈ 0,37). Bis zum Jahr 2025 betrug die Resistenz gegen Tobramycin 0/41 (0,00 %), gegen Cefepim 1/41 (2,44 %) und gegen Piperacillin-Tazobactam 0/41 (0,00 %); die Resistenz gegen Levofloxacin erreichte 15/41 (36,59 %). Die Resistenz gegen Trimethoprim-Sulfamethoxazol blieb während des gesamten Untersuchungszeitraums hoch. Diese Ergebnisse zeigen eine anhaltende antimikrobielle Resistenz im Resp-TB nach Einführung der Intervention, während die Resistenz gegenüber ausgewählten Wirkstoffen, einschließlich Tobramycin, Cefepim und Piperacillin-Tazobactam, im Jahr 2025 niedrig blieb.

Einleitung

Pseudomonas aeruginosa (PA) ist eine Hauptursache nosokomialer Infektionen und gehört in der klinischen Praxis zu den am häufigsten isolierten gramnegativen, nichtfermentierenden Stäbchen¹. Die intrinsische und erworbene Resistenz gegenüber mehreren Antimikrobiellen ist mit einer geringen Permeabilität der äußeren Membran, der Überexpression von Effluxpumpen und der Produktion von arzneimittelabbauenden Enzymen assoziiert. Unter dem Selektionsdruck von Antibiotika kann PA leicht neue resistente Phänotypen erwerben^2,3. In den letzten Jahren hat die zunehmende Häufigkeit multiresistenter (MDR) und extrem resistenter (XDR) PA-Stämme die Behandlungsoptionen eingeschränkt und ist mit verlängerter Krankenhausbehandlung und erhöhter Letalität assoziiert worden^4,5,6,7. Der One-Health-Ansatz, der die Verflechtung von menschlicher, tierischer und umweltbezogener Gesundheit anerkennt, wird zunehmend als wichtiges Rahmenkonzept zur Verhinderung und Kontrolle von Antimikrobielle-Resistenz befürwortet^4,6. In diesem Kontext können lokale Daten zur Überwachung von Antimikrobielle-Resistenz, wie die hier berichteten Resistenzentwicklungen bei PA, zur Ausrichtung von Strategien im Bereich Antimikrobielle-Stewardship und Infektionskontrolle beitragen.

Diese Herausforderungen sind besonders in spezialisierten Krankenhäusern für Infektionskrankheiten relevant. Patienten mit Tuberkulose erhalten häufig eine langfristige Anti-Tuberkulose-Behandlung, die Fluorchinolone umfassen kann, wodurch das Risiko einer Kreuzresistenz gegenüber Wirkstoffen wie Levofloxacin erhöht wird und die Behandlung von gleichzeitig isolierten PA-Stämmen erschwert wird^8,9. Zudem können die immungeschwächte Situation und längere Krankenhausaufenthalte in dieser Patientengruppe die Anfälligkeit für MDR-PA-Stämme erhöhen und zu ungünstigeren klinischen Ergebnissen führen^10,11.

Viele frühere Überwachungsstudien haben Gesamtkolonienzahlen verwendet, ohne mögliche Verzerrungen durch wiederholte Probenahmen vom selben Patienten zu berücksichtigen. Sowohl das Globale Überwachungssystem für antimikrobielle Resistenzen der Weltgesundheitsorganisation (WHO GLASS) als auch das Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI) empfehlen Entdopplungsstrategien, um die Datenqualität zu verbessern, beispielsweise indem nur der erste Isolat pro Patient und Infektionsepisode berücksichtigt wird¹².

Obwohl die antimikrobielle Resistenz von PA ein allgemein anerkanntes globales Problem darstellt, sind Belege zu gezielten Maßnahmen der antimikrobiellen Stewardship in spezialisierten Resp-TB-Einrichtungen begrenzt. Die meisten bisherigen Studien konzentrieren sich auf Intensivstationen oder allgemeine pneumologische Abteilungen, wodurch eine Wissenslücke bezüglich der Wirksamkeit strukturierter, mehrkomponentiger Interventionen in Einrichtungen mit hoher Tuberkuloseprävalenz und komplexen Antibiotika-Belastungshistorien verbleibt. Diese einzentrische retrospektive Studie analysierte entdoppelte PA-Isolate, die im Huaian Municipal Infectious Diseases Hospital von 2023 bis 2025 gesammelt wurden, mit besonderem Fokus auf die Resp-TB. Wir vermuteten, dass sich die Resistenzmuster von PA nach der Einführung einer vierdimensionalen, verknüpfungsorientierten antimikrobiellen Stewardship-Intervention verändern würden, die aus dynamischer Surveillance, risikoadaptierter Verschreibung, standardisierter Probenentnahme und verbesserter Infektionsprävention und -kontrolle besteht. Ziel der Studie war es, lokale Resistenztrends zu beschreiben und zu bewerten, ob diese Daten die antimikrobielle Stewardship und die Infektionskontrollmaßnahmen in diesem Krankenhaus unterstützen könnten.

Protokoll

Informationen zu den Proben von Pseudomonas aeruginosa-Isolaten, die zwischen 2023 und 2025 gesammelt wurden, wurden aus der Labordatenbank des Huai’an No. 4 People’s Hospital gewonnen. Alle Proben wurden vor der Analyse anonymisiert und gemäß genehmigter Protokolle der Ethikkommission des Huai’an No. 4 People’s Hospital (Genehmigungsnummer HASY2024011) verarbeitet.

Studienteilnehmer und Einschlusskriterien

Diese Einzelzentren-Retrospektivstudie umfasste klinische Isolate von Pseudomonas aeruginosa (PA), die vom Labor für Mikrobiologie des Huaian Infectious Diseases Hospital zwischen Januar 2023 und Dezember 2025 gesammelt wurden. Isolate waren dann eingeschlossen, wenn sie mithilfe eines automatisierten Mikrobiologiesystems mit einem GN-Identifizierungskartentest eindeutig als PA identifiziert worden waren und vollständige, gut lesbare Ergebnisse der antimikrobiellen Empfindlichkeitsprüfung (AST) aufwiesen. Die Proben stammten hauptsächlich aus respiratorischen Quellen, einschließlich Sputum und Bronchoalveolärlavageflüssigkeit, doch wurden auch Isolate aus anderen Lokalisationen einbezogen.

Das Entfernen von Duplikaten folgte einem strengen „Ein-Patient–ein-Isolat-pro-Kalenderjahr“-Prinzip und wurde in zwei Schritten durchgeführt. Zunächst wurde innerhalb jedes Kalenderjahres, wenn mehrere PA-Isolate vom selben Patienten identifiziert wurden, basierend auf dem Namen, nur das erste klinisch signifikante Isolat für die Analyse dieses Jahres beibehalten. Zweitens wurde ein Patient mit getrennten Aufnahmen und entsprechenden PA-Isolaten in mehr als einem Jahr in jedem jährlichen Kollektiv als unabhängige Beobachtung betrachtet. Somit konnte ein und derselbe Patient theoretisch in mehr als einem jährlichen Kollektiv enthalten sein. Diese Regel entspricht dem WHO-GLASS/CLSI-Prinzip zur Entfernung von Duplikaten¹³.

Ausschlusskriterien waren wiederholte Isolate desselben Patienten innerhalb desselben Kalenderjahres, unvollständige Patienteninformationen und technisch nicht auswertbare AST-Ergebnisse, wie beispielsweise abnormales Wachstum in den positiven Kontrollbrühen. Isolate mit unvollständigen antimikrobiellen Empfindlichkeitsprofilen wurden von den entsprechenden, auf ein bestimmtes Antibiotikum bezogenen Analysen ausgeschlossen, und die tatsächliche Anzahl der getesteten Isolate (n) wurde für jedes Antibiotikum angegeben. Insgesamt wurden 121 Patienten mit 121 PA-Isolaten eingeschlossen: 31 im Jahr 2023, 49 im Jahr 2024 und 41 im Jahr 2025. Abbildung 1 zeigt das schematische Studiendesign.

Für Atemwegsproben wurde eine standardmäßige laborinterne Qualitätsbeurteilung angewendet. Sputumproben wurden anhand der Murray-Washington-Kriterien bewertet, die <10 Plattenepithelzellen und >25 polymorphkernige Leukozyten pro Niedrigvergrößerungsfeld erfordern, um die Probenvalidität sicherzustellen. Alle Isolate stammten aus klinischen Proben, die im Rahmen der routinemäßigen Diagnostik von Patienten mit Verdacht auf Infektion eingereicht wurden. Aufgrund des retrospektiven Studiendesigns und des Fehlens systematischer klinischer Korrelationsdaten – einschließlich Symptome und Zeichen, radiologische Befunde, Entzündungsmarker sowie Therapieansprechen – wurde jedoch für einzelne Isolate keine formelle Unterscheidung zwischen echter Infektion und Kolonisation vorgenommen. Daher wird im gesamten Text der neutrale Begriff „klinische Isolate“ verwendet, um Mikroorganismen mit potenzieller klinischer Relevanz zu bezeichnen, ohne zu behaupten, dass jedes Isolat notwendigerweise eine echte Infektion darstellt.

Datengruppierung

Die Daten wurden nach Jahr, Abteilung und Probenquelle stratifiziert. Für den Längsschnittvergleich wurden Isolate nach Jahr gruppiert: 2023, 2024 und 2025. Für die Abteilungsanalyse wurden die Isolate wie folgt eingeteilt: Resp-TB (n = 97/121, 80,17 %), Abteilung für Verdauung und Hepatologie (n = 12/121, 9,92 %), Abteilung für Infektiologie (n = 5/121, 4,13 %) und andere Abteilungen (n = 7/121, 5,79 %). Die Gruppe Resp-TB stellte den primären Beobachtungskohorten dar. Die Probenquellen wurden in Sputum, Bronchoalveoläres Lavagefluid und andere Quellen unterteilt, um den Anteil respiratorischer Proben zu quantifizieren.

Mikrobielle Kultur, Identifizierung und antimikrobielle Empfindlichkeitsprüfung

Die Isolate wurden auf 5 % Schafsblutagar, MacConkey-Agar und tryptischen Soja-Agar mit Bacitracin bei 35–37 °C für 18–24 h kultiviert. Die vorläufige Identifizierung basierte auf der Kolonie-Morphologie und einem positiven Oxidase-Test. Die endgültige Identifizierung und die antimikrobielle Empfindlichkeitsprüfung (AST) wurden mit einem automatisierten Mikrobiologie-System unter Verwendung von GN-Identifizierungs- und AST-N399-Karten durchgeführt. Bakterielle Suspensionen wurden gemäß den Herstelleranweisungen in steriler Kochsalzlösung auf einen McFarland-Standard von 0,50–0,63 eingestellt. Insgesamt wurden 10 antimikrobielle Wirkstoffe getestet: Tobramycin, Cefepim, Piperacillin-Tazobactam, Amikacin, Meropenem, Imipenem, Gentamicin, Cefazolin, Levofloxacin und Trimethoprim-Sulfamethoxazol. Diese Wirkstoffe wurden basierend auf dem routinemäßigen Labor-AST-Panel, auf Wirkstoffen, die üblicherweise zur Behandlung von P. aeruginosa-Infektionen in der Einrichtung eingesetzt werden, sowie auf Wirkstoffen, die im Rahmen der vierdimensionalen antimikrobiellen Stewardship-Intervention in Betracht gezogen wurden, ausgewählt. Die Ergebnisse wurden gemäß den CLSI M100-Richtlinien, 33. Ausgabe¹⁴, interpretiert. Zwischenresultate wurden als resistent kategorisiert, wenn die Resistenzraten berechnet wurden.

Qualitätskontrolle

Um Reproduzierbarkeit und Genauigkeit sicherzustellen, wurde täglich eine Qualitätskontrolle des AST unter Verwendung des Referenzstamms Pseudomonas aeruginosa ATCC 27853 durchgeführt. Der Stamm wurde gegen das gleiche antimikrobielle Panel getestet, um zu bestätigen, dass die minimalen Hemmkonzentrationen (MICs) innerhalb der von der CLSI empfohlenen Bereiche lagen. Falls die Ergebnisse der Qualitätskontrolle außerhalb der akzeptablen Grenzen lagen, wurde der Testdurchlauf verworfen und erst nach einer erneuten Kalibrierung des automatisierten Mikrobiologie-Systems und der Überprüfung der Reagenzienintegrität wiederholt.

Vierdimensionale verknüpfungsgezielte Intervention bei der Resp-TB

Ab Januar 2024 wurde in der Resp-TB eine gezielte antimikrobielle Stewardship-Maßnahme namens „Vierdimensionale Verknüpfung“ eingeführt. Die Maßnahme wurde vom Abteilungsleiter, Ärzten für Infektiologie, klinischen Pharmazeuten und speziell beauftragtem Personal für Infektionsprävention und -kontrolle (IPC) koordiniert. Sie bestand aus vier Komponenten.

Zunächst wurde eine dynamische Überwachung der antimikrobiellen Resistenz mit anschließender Rückmeldung eingeführt. Ein abteilungsbezogenes Frühwarnsystem für Pseudomonas-aeruginosa-(PA-)Resistenzen wurde eingerichtet, und Veränderungen in den Resistenzmustern wurden vierteljährlich in Berichten zusammengefasst, um Entscheidungen im Rahmen des antimikrobiellen Stewardships zu unterstützen. Zweitens wurde ein risikoadaptiertes antimikrobielles Stewardship auf Grundlage lokaler Empfindlichkeitsdaten implementiert. Der gestufte Verschreibungsansatz bevorzugte Wirkstoffe mit konstant niedrigen Resistenzraten, darunter Tobramycin und Cefepim, als empirische Optionen; bei Wirkstoffen mit ansteigenden oder hohen Resistenzraten, wie Levofloxacin, wurde Vorsicht angewandt; Trimethoprim-Sulfamethoxazol hingegen wurde aufgrund seiner grundsätzlich geringen Wirkung gegen PA vermieden. Diese Maßnahmen basierten auf lokalen Antibiogrammdaten und institutionellen Richtlinien zum antimikrobiellen Stewardship und stellten keine formellen klinischen Leitlinien dar.

Drittens wurde die Sammlung von Atemwegsproben standardisiert. Die Patienten erhielten die Anweisung, tief einzuatmen, den Hals zu räuspern und Sputum gemäß dem Laborprotokoll zu sammeln. Dieses Verfahren sollte oropharyngeale Kontaminationen verringern und die Zuverlässigkeit der Empfindlichkeitstests bei Proben aus den unteren Atemwegen verbessern. Viertens wurden Infektionspräventions- und Kontrollmaßnahmen verstärkt. Dazu gehörten regelmäßige Überprüfungen der Einhaltung der Händehygiene vor und nach Patientenkontakt, strikte Verfahren zur Handhabung und Entsorgung von Atemwegssekretionen sowie terminlich geplante Umweltreinigungen, um das Risiko einer nosokomialen Ausbreitung von PA zu reduzieren. Zur Bewertung wurde der Studienzeitraum in eine Vorinterventionsphase (Januar 2023 bis Dezember 2023) und eine Postinterventionsphase (Januar 2024 bis Dezember 2025) unterteilt.

Statistische Analyse

Die Daten wurden doppelt erfasst und überprüft. Die Resistenzraten wurden als Prozentwerte mit 95 % Konfidenzintervallen (CIs) angegeben. Jährliche, abteilungsbezogene sowie Vergleiche vor und nach der Intervention wurden mittels des Pearson’schen χ²-Tests analysiert; bei erwarteten Häufigkeiten von <5 wurde der exakte Fisher-Test verwendet. Für die Trendanalyse kam der Cochran-Armitage χ²-Test zum Einsatz. Angepasste p-Werte werden dort angegeben, wo anwendbar. Für den primären Vergleich von 2023 mit 2025 bezüglich der 10 Antibiotika wurde eine Bonferroni-Korrektur angewandt, um die Signifikanzschwelle anzupassen (α = 0,05/10 = 0,005). Ein zweiseitiger p-Wert von <0,05 galt als statistisch signifikant für unangepasste Vergleiche; angepasste p-Werte werden dort angegeben, wo anwendbar. Die verwendete Software ist in der Tabelle der Materialien aufgeführt.

Ergebnisse

Overall distribution of strains and patients

Based on the study criteria and grouping strategy described above, a total of 121 non-duplicate PA isolates from 121 patients were included in the analysis (Figure 1). The annual distribution was 31 isolates in 2023, 49 in 2024, and 41 in 2025 (Table 1). Sputum was the main specimen source, accounting for 83.5% of all samples (Figure 2). The Resp-TB contributed the largest proportion of isolates (n = 97/121, 80.17%), followed by the Digestive and Hepatology Department (n = 12/121, 9.92%), the Infectious Diseases Department (n = 5/121, 4.13%), and other departments (n = 7/121, 5.79%) (Table 2 and Figure 2).

The proportion of sputum specimens remained relatively stable across the study period: 82.9% in 2023, 83.5% in 2024, and 83.0% in 2025. Bronchoalveolar lavage fluid and protected specimen brush samples together accounted for approximately 7.6% of specimens, while blood, urine, and other sample types accounted for the remaining 8.9%. These findings indicate that PA isolates in this hospital were concentrated mainly in respiratory specimens.

Overall, PA isolates were concentrated among patients from the Resp-TB and among respiratory specimens. This distribution supported selecting the Resp-TB as the primary cohort for evaluating the targeted intervention described above.

Annual trends in antimicrobial resistance of Pseudomonas aeruginosa across the hospital

Based on the AST protocol described above, annual antimicrobial resistance patterns for PA are summarized in Table 1 and Figure 3. Because susceptibility and intermediate rates in Table 1 are weighted summary measures, formal comparisons were performed at the individual-antimicrobial level. The resulting p-values are presented in Table 3 for the 2023 versus 2025 comparison. Pearson’s χ² test or Fisher’s exact test showed no statistically significant differences after Bonferroni correction (all adjusted p > 0.05; Table 3).

The weighted resistance rate was 4.25 percentage points lower in 2025 than in 2023, while the weighted susceptibility rate increased by 4.25 percentage points over the same period. However, these summary measures should be interpreted descriptively because they aggregate results across multiple antimicrobial agents. Antibiotic-specific trends are therefore reported separately in Table 3.

The intermediate rate increased slightly in 2025 after a lower value in 2024. This change should be interpreted cautiously because intermediate results may vary by antimicrobial agent and were categorized as resistant for resistance-rate calculations. Overall, PA resistance remained a surveillance concern throughout the study period, underscoring the need for ongoing antimicrobial stewardship and infection prevention and control.

Resistance profiles of major antibiotics

Building on the AST data described above, divergent resistance patterns among the 10 tested antimicrobial agents were observed over the three-year period, as detailed in Table 3 and illustrated in Figure 4 and Figure 5. Four descriptive resistance patterns were identified.

First, resistance to tobramycin, cefepime, and piperacillin-tazobactam decreased over the study period. Tobramycin resistance decreased from 3.23% in 2023 to 0.00% in 2025, cefepime resistance decreased from 12.90% to 2.44%, and piperacillin-tazobactam resistance decreased from 9.68% to 0.00%. By 2025, all three agents showed low resistance rates in this dataset (Figure 4). Second, amikacin resistance remained low, fluctuating between 0.00% and 4.08% over the three years. Third, carbapenem resistance increased in 2024 and then decreased in 2025. Meropenem resistance increased from 9.68% in 2023 to 18.37% in 2024, then decreased to 12.20% in 2025. Imipenem resistance increased from 12.90% to 24.49%, then decreased to 17.07%. These findings indicate a transient peak in carbapenem resistance in 2024. Fourth, fluoroquinolone resistance remained a concern. Ciprofloxacin resistance remained high throughout the study period, and levofloxacin resistance increased from 16.13% in 2023 to 36.59% in 2025. Trimethoprim-sulfamethoxazole resistance remained consistently high (>79%) across all three years. Annual comparisons of resistance rates for individual antibiotics are illustrated in Figure 5.

Overall, these findings show heterogeneous antibiotic-specific resistance patterns in PA isolates at this institution. The increase in levofloxacin resistance and the persistently high trimethoprim-sulfamethoxazole resistance support continued antimicrobial stewardship monitoring.

Comparative analysis of antimicrobial resistance rates across three key departments

Based on the departmental stratification described above, resistance rates across the three main departments are summarized in Table 2 and Figure 6. The Resp-TB was the primary target of the intervention and had a high resistance rate throughout the study period: 74.19% in 2023 (23/31, 95% CI: 55.39–85.78%), 81.63% in 2024 (40/49, 95% CI: 67.98–89.76%), and 82.93% in 2025 (34/41, 95% CI: 67.94–91.18%). No statistically significant reduction was observed (Cochran–Armitage linear trend test, Z = 0.89, p ≈ 0.37; Fisher’s exact test for 2023 versus 2025, p ≈ 0.37). These findings do not support a clear temporal association between the intervention and a reduction in departmental resistance.

The Infectious Diseases Department had a few isolates across the study period (n = 5). The corresponding rates were 6.45% in 2023 (2/31), 4.08% in 2024 (2/49), and 2.44% in 2025 (1/41). Because of the small number of isolates, these results should be interpreted cautiously and are not suitable for robust trend analysis.

The Digestive and Hepatology Department also had a small number of isolates (n = 12). The reported rates were 0.00% in 2023, 55.56% in 2024, and 0.00% in 2025. This fluctuation likely reflects the small annual sample sizes, in which a small number of resistant isolates can strongly influence percentage estimates.

Overall, the Resp-TB accounted for most PA isolates and maintained high rates of resistance throughout the study period. The smaller departmental groups had limited sample sizes, reducing the reliability of cross-departmental comparisons. Annual departmental trends are shown in Figure 6.

Targeted intervention in the Resp-TB

Following implementation of the four-dimensional linkage-targeted intervention in January 2024, the departmental proportion reported for the Resp-TB did not decline as hypothesized (Figure 6). The reported value was 74.19% in 2023, 81.63% in 2024, and 82.93% in 2025, with no statistically significant reduction (Cochran–Armitage linear trend test, Z = 0.89, p ≈ 0.37; Fisher’s exact test for 2023 versus 2025, p ≈ 0.37; Table 2 and Figure 6). For descriptive context, the annual departmental values were plotted alongside Chinese multicenter and international reference values from previous surveillance reports (Figure 7)^15,16. These external reference values are presented solely to provide contextual information and are not directly comparable with the present dataset because the studies differed in their definitions of resistance, patient populations, sampling strategies, isolate de-duplication procedures, and antimicrobial panels. Therefore, Figure 7 should not be interpreted as demonstrating a significant reduction, cumulative reduction, convergence toward an external benchmark, achievement of a target, or effectiveness of the intervention.

Antibiotic-specific patterns varied. Tobramycin resistance remained low, with no resistant isolates detected in 2025. Cefepime resistance decreased from 12.90% in 2023 to 2.44% in 2025. In contrast, levofloxacin resistance increased from 5/31 (16.13%) in 2023 to 11/49 (22.45%) in 2024 and 15/41 (36.59%) in 2025, despite the restriction of levofloxacin use as part of the intervention. This increase may reflect cross-selective pressure from fluoroquinolone-containing antituberculosis regimens, although the absence of prescription data limits direct assessment of the intervention’s effect on prescribing behavior. Trimethoprim-sulfamethoxazole resistance remained consistently high: 96.77% in 2023, 79.59% in 2024, and 92.68% in 2025.

Overall, the annual departmental proportion in the Resp-TB remained high throughout the study period, and the available data did not demonstrate a clear intervention-associated reduction. Nevertheless, the antibiotic-specific findings—including the low resistance to tobramycin and cefepime and the increasing resistance to levofloxacin—may inform continued local antimicrobial resistance surveillance and stewardship monitoring. Because this study lacked patient-level antimicrobial consumption data, contemporaneous control departments, and adjustment for changes in patient case mix, no causal relationship between the four-dimensional intervention and the observed resistance patterns should be inferred.

Summary of findings in relation to the study hypothesis

This study hypothesized that implementation of the four-dimensional linkage-targeted antimicrobial stewardship intervention would be associated with reduced Pseudomonas aeruginosa resistance in the Resp-TB. However, the departmental resistance rate did not decline after intervention: 74.19% in 2023, 81.63% in 2024, and 82.93% in 2025, with no statistically significant reduction (Cochran–Armitage linear trend test, Z = 0.89,p ≈ 0.37; Table 2 and Figure 6). These findings do not support the study hypothesis at the departmental level. Antibiotic-specific trends varied, with low resistance to tobramycin, cefepime, and piperacillin-tazobactam by 2025, while levofloxacin resistance increased to 36.59% (Table 3, Figure 4, and Figure 5).

DATA AVAILABILITY:

The raw datasets underlying all figures and tables in this article are provided as Supplemental Table S1, Supplemental Table S2, and Supplemental Table S3.

Figure 1. Overall study design schematic. The schematic summarizes specimen collection, culture, bacterial identification, antimicrobial susceptibility testing, quality control, de-duplication, intervention timing, and outcome assessment in this single-center retrospective surveillance study. Respiratory and other clinical specimens were cultured, presumptive identification was based on colony morphology and oxidase testing, and definitive identification and AST were performed using an automated microbiology system. MIC results were interpreted according to CLSI M100, 33rd edition. Daily quality control used Pseudomonas aeruginosa ATCC 27853. A one-patient–one-isolate-per-calendar-year deduplication rule was applied. The pre-intervention period was 2023, and the post-intervention period was 2024–2025. Abbreviations: AST = antimicrobial susceptibility testing; CLSI = Clinical and Laboratory Standards Institute; MIC = minimum inhibitory concentration. Please click here to view a larger version of this figure.

Figure 2. Composition of Pseudomonas aeruginosa isolates by specimen type and department, 2023–2025. The figure shows the distribution of isolates by specimen source and clinical department. (A) Number and proportion of isolates by specimen source, including sputum, BALF, blood, urine, and other sources. (B) Number and proportion of isolates by clinical department. Abbreviations: BALF = bronchoalveolar lavage fluid; GI-Hep = Digestive and Hepatology Department; ID = Infectious Diseases Department; Resp-TB = Respiratory and Tuberculosis Department. Please click here to view a larger version of this figure.

Figure 3. Annual antimicrobial susceptibility profile of Pseudomonas aeruginosa isolates, 2023–2025. Bars show the annual proportions of resistant, susceptible, and intermediate results across the tested antimicrobial agents. Formal antibiotic-specific statistical comparisons are provided in Table 2. Abbreviations: I = intermediate; R = resistant; S = susceptible. Please click here to view a larger version of this figure.

Figure 4. Resistance rates of Pseudomonas aeruginosa to major antimicrobial agents in 2025. Antibiotics are ranked by resistance rate in 2025. The dashed reference line indicates the weighted summary resistance rate for the tested antimicrobial agents. No clinical recommendation categories are implied. Please click here to view a larger version of this figure.

Figure 5. Annual resistance rates of Pseudomonas aeruginosa to five selected antimicrobial agents, 2023–2025. Bars show annual resistance rates for tobramycin, cefepime, piperacillin-tazobactam, levofloxacin, and trimethoprim-sulfamethoxazole. Formal statistical comparisons are provided in Table 2 and described in the Results section. Abbreviation: PA = Pseudomonas aeruginosa. Please click here to view a larger version of this figure.

Figure 6. Annual departmental distribution of Pseudomonas aeruginosa isolates, 2023–2025. The figure compares the annual proportion of isolates contributed by three clinical departments. The red solid line denotes the Resp-TB, the intervention target department. The blue dashed line denotes the Infectious Diseases Department. The yellow dotted line denotes the Digestive and Hepatology Department. Abbreviations: ID = Infectious Diseases Department; Resp-TB = Respiratory and Tuberculosis Department. Please click here to view a larger version of this figure.

Figure 7. Descriptive presentation of annual departmental values alongside external antimicrobial-resistance reference values. The figure descriptively presents the annual values reported for the Resp-TB together with reference values from a Chinese multicenter surveillance study and an international tertiary-hospital study^15,16. The red solid line denotes the annual value for the Resp-TB. The gray bar represents 2023, whereas the blue bars represent 2024 and 2025. The green dashed line denotes the Chinese multicenter reference value, and the purple dotted line denotes the international reference value. These external reference values are presented solely for descriptive context and are not directly comparable with the present data because the underlying studies differed in their definitions of resistance, study populations, sampling strategies, isolate de-duplication procedures, and antimicrobial panels. Accordingly, the figure should not be interpreted as demonstrating a statistically significant reduction, cumulative reduction, convergence toward an external benchmark, achievement of a predetermined target, or effectiveness of the intervention. Abbreviations: PA = Pseudomonas aeruginosa; Resp-TB = Respiratory and Tuberculosis Department. Please click here to view a larger version of this figure.

Indicator	2023 (n=31)	2024 (n=49)	2025 (n=41)	Trend
Numbers of patients/isolates	31/31	49/49	41/41	Initial increase followed by a decrease
Overall susceptibility rate (%)	46.31	47.6	50.56	Continuously increase
Intermediate rate (%)	7.26	5.62	8.3	Slight fluctuation
Resistant rate (%)	46.44%	46.78%	41.14%	Slight fluctuation

Table 1: Overall antimicrobial susceptibility profile of non-duplicate Pseudomonas aeruginosa isolates, 2023–2025. The table summarizes annual weighted percentages of resistant, susceptible, and intermediate AST results across the tested antimicrobial agents. These summary percentages are descriptive and are not derived from a single binomial denominator; therefore, Pearson’s χ² p-values are not applicable at this summary level. Antibiotic-specific statistical comparisons are provided in Table 2. Abbreviations: AST = antimicrobial susceptibility testing; I = intermediate; R = resistant; S = susceptible. These are descriptive weighted summary measures, not patient-level resistance rates.

Department	2023 (N=31)	2024 (N=49)	2025 (N=41)	Total (N=121)
Respiratory-TB Department	23/31 (74.19%)	40/49 (81.63%)	34/41 (82.93%)	97 (80.17%)
Digestive & Hepatology Dept.	4/31 (12.90%)	5/49 (10.20%)	3/41 (7.32%)	12 (9.92%)
Infectious Diseases Department	2/31 (6.45%)	2/49 (4.08%)	1/41 (2.44%)	5 (4.13%)
Others	2/31 (6.45%)	2/49 (4.08%)	3/41 (7.32%)	7 (5.79%)
Total	31/31 (100.00%)	49/49 (100.00%)	41/41 (100.00%)	121 (100.00%)

Table 2: Distribution of Pseudomonas aeruginosa isolates by department, 2023–2025. Values are presented as n/N (%), where n is the number of isolates from the specified department and year, and N is the total number of isolates that year. The unit of analysis is the isolate after application of the one-patient–one-isolate-per-calendar-year deduplication rule. The Resp-TB was the primary observation cohort for the four-dimensional linkage-targeted intervention. Abbreviations: GI-Hep = Digestive and Hepatology Department; ID = Infectious Diseases Department; PA = Pseudomonas aeruginosa; Resp-TB = Respiratory and Tuberculosis Department.

Antimicrobial agent	2023 (N=31)	2024 (N=49)	2025 (N=41)	P value*
Tobramycin	1/31 (3.23)	1/49 (2.04)	0/41 (0.00)	ns
Cefepime	4/31 (12.90)	3/49 (6.12)	1/41 (2.44)	ns
Piperacillin/Tazobactam	3/31 (9.68)	3/49 (6.12)	0/41 (0.00)	ns
Levofloxacin	5/31 (16.13)	11/49 (22.45)	15/41 (36.59)	ns
Trimethoprim/Sulfamethoxazole	30/31 (96.77)	39/49 (79.59)	38/41 (92.68)	ns
Meropenem	3/31 (9.68)	9/49 (18.37)	5/41 (12.20)	ns
Imipenem	4/31 (12.90)	12/49 (24.49)	7/41 (17.07)	ns
Gentamicin	2/31 (6.45)	6/49 (12.24)	2/41 (4.88)	ns
Amikacin	0/31 (0.00)	2/49 (4.08)	1/41 (2.44)	ns
Cefazolin	6/31 (19.35)	10/49 (20.41)	4/41 (9.76)	ns

Table 3: Annual resistance rates of Pseudomonas aeruginosa to 10 antimicrobial agents, 2023–2025. Values are presented as R/n (%), where R is the number of resistant isolates and n is the number of tested isolates for each antimicrobial agent and year. p-values compare 2023 versus 2025 using Fisher’s exact test. The Bonferroni-adjusted significance threshold was α = 0.005. The 95% confidence intervals were calculated using the Clopper–Pearson exact method. Denominators reflect the annual de-duplicated isolate counts unless incomplete antimicrobial panels require antibiotic-specific denominators. De-duplication was performed using a one-patient–one-isolate-per-calendar-year rule, with the first isolate retained. Abbreviations: CI = confidence interval; TMP-SMX = trimethoprim-sulfamethoxazole. ns = not significant.

Supplemental Table S1: Analysis of microbiological bacterial specimen data; reporting period: January 01, 2023 00:00:00 – December 31, 2023 23:59:59. Please click here to download this file.

Supplemental Table S2: Analysis of microbiological bacterial specimen data; reporting period: January 01, 2024 00:00:00 – December 31, 2024 23:59:59. Please click here to download this file.

Supplemental Table S3: Analysis of microbiological bacterial specimen data; reporting period: January 01, 2025 00:00:00 – December 31, 2025 23:59:59. Please click here to download this file.

Diskussion

Antibiotikastewardship basierend auf der Qualität von Überwachungsdaten

Herkömmliche Methoden zur Zählung von Isolaten können die antimikrobielle Resistenz überschätzen, da wiederholt Proben vom selben Patienten stammen, insbesondere in Abteilungen, in denen Patienten häufig eine längere Krankenhausbehandlung durchlaufen. Die Anwendung einer Strategie zur Entfernung von Wiederholungsisolaten („erstes Isolat pro Patient“) entspricht den Empfehlungen der WHO GLASS und trägt dazu bei, diese mögliche Verzerrung zu verringern^17,18. In der vorliegenden Studie ermöglichte der Ansatz „ein Patient – ein Isolat pro Kalenderjahr“, die jährlichen Resistenzmuster von PA anhand eines patientenzentrierten Datensatzes zu bewerten, anstatt anhand einer Ansammlung wiederholter Isolate. Dennoch sollten die Daten, da theoretisch derselbe Patient in mehr als einer jährlichen Kohorte enthalten sein könnte, als jährliche Überwachung auf Isolat-Ebene und nicht als longitudinale Patientenkohorte interpretiert werden.

Nach der Entfernung von Duplikaten wurden die antimikrobiellen Resistenzmuster von PA krankenhausweit analysiert und beschreibend über die drei Studienjahre hinweg verglichen. Das gewichtete, krankenhausweite Resistenzprofil zeigte zwischen 2023 und 2025 nur geringfügige Veränderungen, und die verfügbaren Daten liefern keinen Hinweis auf eine signifikante Verringerung der Resistenz nach der Einführung der vierdimensionalen Intervention. Die vorliegenden Ergebnisse sollten daher nicht als Beleg für die Wirksamkeit der Intervention verstanden werden. Ein verzögerter Effekt des antimikrobiellen Stewardships bleibt möglich, da Veränderungen im Verschreibungsverhalten, im antimikrobiellen Verbrauch und im selektiven Druck möglicherweise mehr als einen klinischen Zyklus benötigen, um messbar zu werden^19,20. Frühere Studien berichteten über schrittweise Abnahmen der PA-Resistenz nach kombinierten Maßnahmen des antimikrobiellen Stewardships und der Infektionsprävention^21,22. Diese Studien wurden jedoch in anderen Gesundheitseinrichtungen durchgeführt und nutzten unterschiedliche Patientenkollektive, Interventionsbestandteile, Resistenzdefinitionen, Beobachtungszeiträume und Outcome-Maße. Ihre Ergebnisse sollten daher mit Vorsicht mit denen der vorliegenden einzentrischen retrospektiven Studie verglichen werden.

Externe Überwachungsberichte wurden ausschließlich verwendet, um einen beschreibenden Kontext für die in diesem Krankenhaus beobachteten Resistenzmuster bereitzustellen. Laut den CHINET-Überwachungsdaten aus China ging die Resistenz von PA gegenüber Imipenem und Meropenem bis 2024 zurück, während andere multizentrische und regionale Studien ebenfalls Veränderungen der PA-Resistenz über die Zeit beschrieben^23,24,25,26. Im Gegensatz dazu wurde die vorliegende Studie in einem spezialisierten Krankenhaus für Infektionskrankheiten durchgeführt, in dem die meisten PA-Isolate aus der Resp-TB stammten. Die Patienten in dieser Abteilung hatten möglicherweise eine verlängerte Krankenhausaufenthaltsdauer, komplexe Infektionsanamnesen, strukturelle Lungenerkrankungen und wiederholte antimikrobielle Expositionen erlebt, was alles die beobachteten Resistenzmuster beeinflusst haben könnte. Eine Studie aus einem tertiären Krankenhaus in Saudi-Arabien berichtete über eine MDR-PA-Rate von etwa 37,5 %¹⁶, doch dieser Wert ist aufgrund von Unterschieden im Studiendesign, bei den Patientencharakteristika, den Probenahmeverfahren, den Deduplizierungsprozeduren, den Resistenzdefinitionen und den verwendeten antimikrobiellen Wirkstoffpanels nicht direkt mit den vorliegenden Ergebnissen vergleichbar. Bei einem Vergleich der vorliegenden Daten mit Längsschnittstudien aus anderen Regionen ist ähnliche Vorsicht geboten²⁷. Demnach dienen die in Abbildung 7 dargestellten externen Referenzwerte lediglich beschreibenden Zwecken und sollten nicht als Beleg für eine signifikante Reduktion, kumulative Verbesserung, Annäherung an einen Referenzwert, Zielerreichung oder Wirksamkeit einer Intervention interpretiert werden.

Der vorübergehende Anstieg der Carbapenem-Resistenz im Jahr 2024 sollte ebenfalls mit Vorsicht interpretiert werden. Die Resistenz gegen Meropenem stieg von 9,68 % im Jahr 2023 auf 18,37 % im Jahr 2024 an und ging anschließend im Jahr 2025 auf 12,20 % zurück. Ebenso erhöhte sich die Resistenz gegen Imipenem von 12,90 % auf 24,49 % und sank danach auf 17,07 %. Diese Schwankungen könnten Veränderungen im antimikrobiellen Selektionsdruck, in der Patientenkollektivzusammensetzung, in der empirischen Carbapenem-Anwendung oder in möglichen Übertragungsdynamiken widerspiegeln. Allerdings wurden eine clonale Ausbreitung, die Produktion von Carbapenemasen, Veränderungen der Porine, die Expression von Effluxpumpen und andere molekulare Resistenzmechanismen nicht direkt untersucht. Daher sollten diese Mechanismen als mögliche Erklärungen angesehen werden, die auf früheren Berichten basieren^{28,29,30,31,32}, und nicht als Schlussfolgerungen, die durch den vorliegenden Datensatz gestützt werden. Die relativ geringe Anzahl jährlich isolierter Stämme könnte außerdem die scheinbaren jährlichen Schwankungen der Resistenzraten verstärkt haben.

Die Resistenzverläufe der 10 evaluierten antimikrobiellen Wirkstoffe zeigten heterogene, antibiotikaspezifische Muster. Die Resistenz gegenüber Tobramycin, Cefepim und Piperacillin–Tazobactam nahm im Untersuchungszeitraum ab und blieb bis 2025 niedrig. Die Resistenz gegenüber Tobramycin und Piperacillin–Tazobactam erreichte 2025 jeweils 0,00 %, während die Resistenz gegen Cefepim auf 2,44 % sank. Auch die Resistenz gegen Amikacin blieb während des gesamten Untersuchungszeitraums niedrig und schwankte zwischen 0,00 % und 4,08 %. Diese Befunde könnten lokale Verschreibungspraktiken, Maßnahmen des antimikrobiellen Stewardships, Unterschiede in der antimikrobiellen Exposition sowie Veränderungen im selektiven Druck widerspiegeln^33,34. Allerdings standen patientenbezogene Verschreibungsdaten, definierte Tagesdosen, Therapietage, Behandlungsindikationen, Dosierungsregime und Behandlungsdauern nicht zur Verfügung. Daher können die beobachteten, antibiotikaspezifischen Veränderungen nicht kausal der vierdimensionalen Intervention zugeschrieben werden.

Die Carbapenem-Resistenz erreichte 2024 einen Höhepunkt und nahm anschließend 2025 ab. Dieses Muster könnte mit der empirischen Carbapenem-Anwendung bei schwerer erkrankten Patienten, Veränderungen in den klinischen Merkmalen der aufgenommenen Patienten, selektivem antimikrobiellem Druck oder nicht erfassten Infektionskontrollfaktoren assoziiert gewesen sein. Biofilmbasierte Toleranz und andere adaptive Mechanismen wurden bereits in früheren Studien zu PA^35,36 beschrieben. Die vorliegende Studie umfasste jedoch keine Biofilm-Tests, keine Carbapenemase-Detektion, keine molekulare Resistenzanalyse, kein Whole-Genome-Sequencing und keine Beurteilung der klonalen Übertragung. Diese Erklärungen bleiben daher auf Literatur basierende Möglichkeiten und sollten nicht als in der vorliegenden Kohorte nachgewiesene Mechanismen angesehen werden.

Die Levofloxacin-Resistenz stieg von 16,13 % im Jahr 2023 auf 22,45 % im Jahr 2024 und 36,59 % im Jahr 2025 kontinuierlich an. Bei Patienten mit Resp-TB kann eine verlängerte oder wiederholte Exposition gegenüber fluorchinolonhaltigen antituberkulösen Regimen, einschließlich Moxifloxacin und Levofloxacin, erfolgen. Eine solche Exposition könnte einen kreuzselektiven Druck auf PA und andere bakterielle Erreger ausüben^37,38. Die vorliegende Studie erfasste jedoch keine patientenbezogenen Daten zu antituberkulösen Regimen, vorangegangener Fluorchinolon-Exposition, kumulativen antimikrobiellen Dosen, Behandlungsdauer oder Therapietreue. Daher konnte kein direkter Zusammenhang zwischen einer fluorchinolonhaltigen antituberkulösen Therapie und dem Anstieg der Levofloxacin-Resistenz geprüft werden. Der beobachtete Trend sollte daher als Surveillance-Signal verstanden werden, das einer weiteren Untersuchung bedarf, und nicht als Beleg für einen gesicherten kausalen Zusammenhang.

Die Resistenz gegen Trimethoprim–Sulfamethoxazol blieb während des gesamten Untersuchungszeitraums konstant hoch, mit Raten von 96,77 % im Jahr 2023, 79,59 % im Jahr 2024 und 92,68 % im Jahr 2025. PA ist intrinsisch schlecht empfindlich gegenüber Trimethoprim–Sulfamethoxazol; daher sollten diese Ergebnisse nicht in der gleichen Weise interpretiert werden wie erworbene Resistenzen gegenüber routinemäßig wirksamen anti-pseudomonas-Antibiotika. Vielmehr unterstreichen die Befunde den begrenzten Nutzen von Trimethoprim–Sulfamethoxazol für die PA-gerichtete Therapie sowie die Bedeutung einer Interpretation der AST-Ergebnisse im Kontext intrinsischer Resistenzmerkmale und aktueller Empfindlichkeitsprüfungsstandards.

Der Resp-TB wurde als primäres Ziel der PA-Überwachung und -Intervention ausgewählt, da er während des Untersuchungszeitraums den größten Anteil an Isolaten beitrug. Patienten mit pulmonalem Tuberkulose können strukturelle Lungenschäden, eine verlängerte Krankenhausbehandlung, wiederholte Exposition gegenüber antimikrobiellen Wirkstoffen, beeinträchtigte Immunantworten sowie mehrere zugrunde liegende Erkrankungen aufweisen, wodurch die Anfälligkeit für eine PA-Besiedlung oder -Infektion erhöht sein kann^{39,40,41,42,43,44,45}. Zudem beinhalten Tuberkulose-Stationen häufig die Sammlung und Handhabung von Atemwegsproben und Sekreten sowie engen Kontakt zwischen Patienten, Pflegepersonal und medizinischem Fachpersonal. Diese Umstände können Gelegenheiten für eine Umweltkontamination und nosokomiale Übertragung schaffen^46,47. Die hohe Konzentration an PA-Isolaten in dieser Abteilung spricht daher für eine fortgesetzte Resistenzüberwachung, standardisierte Sammlung von Atemwegsproben, gründliche Umweltreinigung, Sekretmanagement sowie die Stärkung der Händehygienepraktiken.

Innerhalb der Grenzen dieses einzentrischen retrospektiven Designs zeigte der jährliche Abteilungsanteil, der für die Resp-TB gemeldet wurde, nach der Einführung der Intervention keinen Rückgang. Die gemeldeten Werte betrugen 74,19 % im Jahr 2023, 81,63 % im Jahr 2024 und 82,93 % im Jahr 2025, ohne statistisch signifikante Abnahme (Cochran-Armitage-Test für linearen Trend, Z = 0,89, p ≈ 0,37). Diese Werte beschreiben die jährliche Verteilung von PA-Isolaten auf Abteilungsebene und dürfen nicht als direkte, antibiotikaspezifische Resistenzrate interpretiert werden. Demzufolge belegen die Ergebnisse keine eindeutige, mit der Intervention assoziierte Verringerung der PA-Resistenz auf Ebene der Abteilung. Dennoch könnte das vierteilige Rahmenkonzept – dynamische Resistenzüberwachung, risikobasierte Verschreibung, standardisierte Probennahme und verbesserte Infektionsprävention und -kontrolle – eine praktikable Struktur bieten, um die antimikrobielle Stewardship, mikrobiologische Diagnostik und Infektionskontrollmaßnahmen anhand lokaler Surveillance-Daten zu koordinieren.

Das Fehlen einer statistisch signifikanten Reduktion bedeutet nicht zwangsläufig, dass jeder Bestandteil der Intervention ohne Wert war. Die standardisierte Probensammlung könnte die Qualität und Repräsentativität der Atemwegsproben verbessert haben, während vierteljährliche Überwachungsberichte das Bewusstsein der Ärzte für lokale Resistenzzustände erhöht haben könnten. Eine verbesserte Händehygiene und Umweltreinigung könnten zudem die routinemäßigen Infektionspräventionsmaßnahmen unterstützt haben. Der vorliegende retrospektive Datensatz enthielt jedoch keine Prozessindikatoren wie antimikrobielle Verbrauchsmengen, Angemessenheit empirischer Verschreibungen, Einhaltung der Probensammelprotokolle, Adhärenz zur Händehygiene, Ergebnisse von Umweltkulturen oder die Zeit bis zur angemessenen Therapie. Daher konnten die Einhaltungstreue bei der Durchführung und die unabhängigen Effekte der vier Interventionselemente nicht bewertet werden.

In der zukünftigen Forschung sollten mehrere Richtungen priorisiert werden. Erstens sind multizentrische, prospektive Studien mit größeren Stichprobengrößen und zeitgleichen Kontrollabteilungen erforderlich, um die beobachteten Resistenztrends zu validieren und zu ermitteln, ob ähnliche Stewardship-Strukturen in verschiedenen Gesundheitseinrichtungen anwendbar sind. Zweitens sollten patientenbezogene klinische Informationen einbezogen werden, darunter Diagnosen, Schweregrad der Infektion, Komorbiditäten, antimikrobielle Exposition, Behandlungsdauer, klinische Ergebnisse sowie die Unterscheidung zwischen Infektion und Besiedlung. Drittens sollte der antimikrobielle Verbrauch mithilfe standardisierter Maße wie definierte Tagesdosen oder Therapietage quantifiziert werden, um den Zusammenhang zwischen Verschreibungspraktiken und nachfolgender Resistenz zu bewerten.

Zukünftige Studien sollten auch molekular-epidemiologische Methoden einbeziehen. Die Ganzgenomsequenzierung, der Nachweis von Carbapenemase-Genen, die Analyse von OprD-Veränderungen sowie die Beurteilung der Expression von Effluxpumpen könnten dazu beitragen, die Mechanismen der Carbapenem-Resistenz aufzuklären und festzustellen, ob zeitliche Veränderungen mit unabhängiger Resistenzakquise oder mit klonaler Übertragung zusammenhängen. Eine longitudinale Nachbeobachtung ist erforderlich, um die Nachhaltigkeit gezielter Interventionen in Bereichen mit hoher Belastung wie Atemwegs- und Tuberkulosestationen zu bewerten. Darüber hinaus könnte ein One-Health-Ansatz, der die Umweltüberwachung von Krankenhausabwässern, Oberflächen mit hohem Kontakt, Atemtherapiegeräten und regionalen Daten zur antimikrobiellen Resistenz einschließt, helfen, die weiterreichenden öffentlichen Gesundheitsauswirkungen lokaler PA-Resistenz zu klären.

Zusammenfassend nutzte diese retrospektive Einzelzentrenstudie einen Ein-Patient–Ein-Isolat-pro-Kalenderjahr-Deduplizierungsansatz, um die Muster der antimikrobiellen Resistenz von aus klinischen Proben gewonnenen PA-Isolaten, die zwischen 2023 und 2025 gesammelt wurden, zu beschreiben. Der jährliche Abteilungsanteil, der für die Resp-TB gemeldet wurde, ging nach der Einführung der vierdimensionalen, verknüpfungsorientierten Intervention nicht zurück, und die verfügbaren Daten zeigten keinen mit der Intervention assoziierten Rückgang der antimikrobiellen Resistenz. Externe Referenzwerte wurden lediglich zum deskriptiven Vergleich herangezogen und waren aufgrund von Unterschieden in den Resistenzdefinitionen, Probenahmeverfahren, Patientenpopulationen, Deduplizierungsprozeduren und antimikrobiellen Testpanels nicht direkt vergleichbar. Die musterspezifischen Antibiotikaresistenzprofile waren heterogen: Die Resistenz gegenüber Tobramycin, Cefepim und Piperacillin–Tazobactam blieb bis 2025 gering, während die Resistenz gegen Levofloxacin anstieg und die Resistenz gegen Trimethoprim–Sulfamethoxazol konstant hoch blieb. Diese Ergebnisse untermauern die Notwendigkeit einer fortgesetzten lokalen Resistenzüberwachung und eines Stewardship-Monitorings, insbesondere in der Resp-TB, die den größten Anteil der PA-Isolate beisteuerte.

Diese Studie weist mehrere Einschränkungen auf. Erstens beschränkten das einzentrische retrospektive Design und die relativ geringe Stichprobengröße (n = 121) die statistische Aussagekraft und Übertragbarkeit, insbesondere für Abteilungen mit wenigen Isolaten. Zweitens standen detaillierte klinische Daten nicht systematisch zur Verfügung. Daher werden die Isolate als „klinische Isolate“ beschrieben, anstatt als bestätigte Infektionen, und eine formale Unterscheidung zwischen Infektion und Besiedlung konnte nicht vorgenommen werden. Drittens waren Daten auf Patientenebene zu antimikrobiellen Verschreibungen und Verbrauchsmengen nicht verfügbar, was die Beurteilung des Zusammenhangs zwischen der Stewardship-Intervention, dem antimikrobiellen Einsatz und den Resistenzmustern einschränkte.

Viertens fehlte eine zeitgleiche Kontrollabteilung, und es wurde kein unterbrochener Zeitreihendesign verwendet. Daher konnten zeitliche Veränderungen nicht von langfristigen Trends, Änderungen im Patientenkollektiv oder anderen gleichzeitig durchgeführten Maßnahmen zur Infektionskontrolle unterschieden werden. Fünftens wurden molekulare Resistenzmechanismen – einschließlich Carbapenemase-Gene, Veränderungen in OprD, Expression von Effluxpumpen, biofilmbedingte Toleranz und klonale Übertragung – nicht untersucht. Sechstens basierte die Entfernung von Duplikaten auf den Namen der Patienten und einer Regel, nach der pro Kalenderjahr nur ein Isolat pro Patient berücksichtigt wurde. Eine Fehlklassifizierung und die mehrfache Einbeziehung desselben Patienten über verschiedene Jahre hinweg können daher nicht ausgeschlossen werden.

Schließlich wurden MDR- und XDR-Phänotypen in diesem retrospektiven Datensatz nicht systematisch klassifiziert, und die Studie konzentrierte sich auf antibiotikaspezifische Resistenzraten statt auf zusammengesetzte Resistenzphänotypen. Prozessindikatoren, die die Einhaltung der Intervention widerspiegeln, wie zum Beispiel der antimikrobielle Verbrauch, die Angemessenheit der empirischen Therapie, die Compliance bei der Händehygiene, die Ausschussraten aufgrund mangelhafter Probenqualität und die Wirksamkeit der Umgebungsdesinfektion, standen ebenfalls nicht zur Verfügung. Zukünftige multizentrische, prospektive Studien sollten robuste Patientenkennungen, standardisierte Definitionen für MDR/XDR, verschreibungsbezogene Daten, zeitgleiche Kontrollen, molekularbiologische Tests und ausreichend lange Beobachtungszeiträume nutzen, um diese Ergebnisse zu validieren und den langfristigen Nutzen gezielter antimikrobieller Resistenzmanagementmaßnahmen zu ermitteln.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien

Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
0,5 McFarland-Standard	bioMérieux, Frankreich	21182	Standardisierung des Inokulums
Schafsblut-Agar, 5 %	Thermo Fisher Scientific, USA	PKR01200	Kultur klinischer Proben
AST-N399-Karte	bioMérieux, Frankreich	REF 423701	Test zur Bestimmung der antimikrobiellen Empfindlichkeit für das Antimikrobiell-Panel
CLSI M100 (33. Auflage)	CLSI, USA	M100-ED33	Interpretation der Breakpoints
GN-Identifizierungskarte	bioMérieux, Frankreich	21341	Definitive Identifizierung gramnegativer Isolate
GraphPad Prism	GraphPad Software, USA	Version 9.0	Erstellung von Abbildungen
MacConkey-Agar	Thermo Fisher Scientific, USA	R01552	Differenzierung gramnegativer Bakterien
P. aeruginosa ATCC 27853	ATCC, USA	ATCC 27853	Täglicher Referenzstamm zur Qualitätskontrolle
SPSS Statistics	IBM Corp., USA	Version 26.0	Statistische Analyse
Tryptic-Soy-Agar mit Bacitracin	BD, USA	ICN1010617	Selektive Kultur
VITEK 2 Compact System	bioMérieux, Frankreich	V2COMPACT	Automatisierte Identifizierung und Empfindlichkeitsbestimmung (ID/AST)