Tendências na Resistência de Pseudomonas aeruginosa Após uma Intervenção Tetradimensional de Controle de Antimicrobianos

Resumo

Este estudo retrospectivo de centro único analisa isolados de Pseudomonas aeruginosa (PA) sem duplicatas de 2023 a 2025 e examina as tendências de resistência antes e após uma intervenção de controle antimicrobiano com quatro componentes na Resp-TB.

Resumo

Este estudo retrospectivo de centro único analisou isolados de Pseudomonas aeruginosa sem duplicatas coletados no Hospital Municipal de Doenças Infecciosas de Huaian entre 2023 e 2025. Um total de 121 isolados únicos foi incluído, dos quais 83,5% foram obtidos de escarro. O teste de suscetibilidade antimicrobiana (AST) foi realizado utilizando um sistema automatizado de microbiologia, e os resultados da concentração inibitória mínima (MIC) foram interpretados de acordo com o CLSI M100, 33ª edição. No início de 2024, foi implementada uma intervenção direcionada de gestão antimicrobiana com quatro dimensões no Departamento de Respiratório e Tuberculose (Resp-TB) (n = 97), compreendendo: (1) vigilância dinâmica de resistência antimicrobiana com feedback trimestral; (2) prescrição antimicrobiana estratificada por risco com base em dados locais de suscetibilidade; (3) protocolos padronizados de coleta de espécimes; e (4) medidas aprimoradas de prevenção e controle de infecções. No departamento Resp-TB, as taxas gerais de resistência foram de 74,19% em 2023, 81,63% em 2024 e 82,93% em 2025, sem redução significativa após a intervenção (p ≈ 0,37). Em 2025, a resistência à tobramicina foi de 0/41 (0,00%), à cefepima foi de 1/41 (2,44%) e à piperacilina-tazobactam foi de 0/41 (0,00%); a resistência à levofloxacina atingiu 15/41 (36,59%). A resistência ao trimetoprim-sulfametoxazol permaneceu alta durante todo o período do estudo. Esses achados indicam resistência antimicrobiana persistente no departamento Resp-TB após a implementação da intervenção, enquanto a resistência a agentes selecionados, incluindo tobramicina, cefepima e piperacilina-tazobactam, permaneceu baixa em 2025.

Introdução

Pseudomonas aeruginosa (PA) é uma das principais causas de infecções adquiridas em ambiente hospitalar e é um dos bacilos Gram-negativos não fermentadores mais comumente isolados na prática clínica¹. Sua resistência intrínseca e adquirida a múltiplos antimicrobianos está associada à baixa permeabilidade da membrana externa, superexpressão de bombas de efluxo e à produção de enzimas que degradam fármacos. Sob pressão seletiva de antibióticos, PA pode facilmente adquirir novos fenótipos resistentes^2,3. Nos últimos anos, a ocorrência crescente de cepas de PA resistentes a múltiplas drogas (MDR) e extensivamente resistentes a drogas (XDR) tem reduzido as opções de tratamento e tem sido associada a internações hospitalares prolongadas e aumento da mortalidade^4,5,6,7. A abordagem One Health, que reconhece a interconexão entre a saúde humana, animal e ambiental, é cada vez mais recomendada como um importante arcabouço para a prevenção e controle da resistência antimicrobiana^4,6. Nesse contexto, dados locais de vigilância da resistência antimicrobiana, como as tendências de resistência de PA aqui relatadas, podem ajudar a orientar estratégias de gestão antimicrobiana e de controle de infecções.

Esses desafios são particularmente relevantes em hospitais especializados em doenças infecciosas. Pacientes com tuberculose frequentemente recebem tratamento anti-tuberculoso de longa duração que pode incluir fluoroquinolonas, aumentando o risco de resistência cruzada a agentes como a levofloxacina e complicando o manejo de co-isolados de PA^8,9. Além disso, o estado de imunocomprometimento e as internações prolongadas nessa população de pacientes podem aumentar a suscetibilidade a isolados de PA multirresistentes e piores desfechos clínicos^10,11.

Muitos estudos de vigilância anteriores utilizaram contagens totais de isolados sem levar em conta o viés potencial causado por amostragens repetidas do mesmo paciente. Tanto o Sistema Global de Vigilância da Resistência a Antimicrobianos da Organização Mundial da Saúde (WHO GLASS) quanto o Instituto de Padrões Clínicos e de Laboratório (CLSI) recomendam estratégias de desduplicação para melhorar a precisão dos dados, como manter apenas o primeiro isolado por paciente por episódio de infecção¹².

Embora a resistência antimicrobiana de PA seja uma preocupação global bem reconhecida, as evidências sobre intervenções direcionadas de gestão antimicrobiana em unidades respiratórias especializadas (Resp-TB) ainda são limitadas. A maioria dos estudos existentes concentra-se em unidades de terapia intensiva ou enfermarias respiratórias gerais, deixando uma lacuna na compreensão de como intervenções estruturadas e multicomponentes atuam em ambientes com alta prevalência de tuberculose e históricos complexos de exposição a antibióticos. Este estudo retrospectivo de centro único analisou isolados de PA sem duplicatas coletados no Hospital Municipal de Doenças Infecciosas de Huaian entre 2023 e 2025, com atenção especial à Resp-TB. Formulamos a hipótese de que mudanças nos padrões de resistência antimicrobiana de PA seriam observadas após a implementação de uma intervenção direcionada de gestão antimicrobiana em quatro dimensões, composta por vigilância dinâmica, prescrição estratificada por risco, coleta padronizada de espécimes e aprimoramento da prevenção e controle de infecções. O estudo teve como objetivo descrever as tendências locais de resistência e avaliar se esses dados poderiam apoiar as práticas de gestão antimicrobiana e controle de infecções neste hospital.

Protocolo

As informações sobre as amostras de isolados de Pseudomonas aeruginosa coletados entre 2023 e 2025 foram obtidas a partir do banco de dados laboratorial do Quarto Hospital Popular de Huai’an. Todas as amostras foram desidentificadas antes da análise e processadas em conformidade com os protocolos aprovados pelo Comitê de Ética do Quarto Hospital Popular de Huai’an (Número de Aprovação: HASY2024011).

Assuntos do estudo e critérios de inclusão

Este estudo retrospectivo de centro único incluiu isolados clínicos de Pseudomonas aeruginosa (PA) coletados pelo Laboratório de Microbiologia do Hospital de Doenças Infecciosas de Huaian entre janeiro de 2023 e dezembro de 2025. Os isolados foram considerados elegíveis se foram identificados definitivamente como PA por meio de um sistema automatizado de microbiologia com cartão de identificação GN e apresentaram resultados completos e legíveis de testes de suscetibilidade antimicrobiana (AST). As amostras foram provenientes principalmente de fontes respiratórias, incluindo escarro e lavado broncoalveolar, mas também foram incluídos isolados de outros sítios.

O procedimento de desduplicação seguiu um rigoroso princípio de "um paciente, um isolado por ano civil" e foi aplicado em duas etapas. Primeiro, dentro de cada ano civil, quando múltiplos isolados de PA eram identificados no mesmo paciente, emparelhados pelo nome, apenas o primeiro isolado clinicamente significativo era mantido para a análise daquele ano. Segundo, ao longo de diferentes anos civis, um paciente com internações separadas e isolados correspondentes de PA em mais de um ano era tratado como uma observação independente em cada coorte anual. Assim, o mesmo paciente poderia teoricamente ser incluído em mais de uma coorte anual. Esta regra está em conformidade com o princípio de desduplicação da OMS GLASS/CLSI¹³.

Os critérios de exclusão foram isolados repetidos do mesmo paciente dentro do mesmo ano civil, informações incompletas do paciente e resultados de AST tecnicamente ilegíveis, como crescimento anormal em poços controle positivo. Isolados com painéis incompletos de suscetibilidade antimicrobiana foram excluídos das análises específicas correspondentes ao antibiótico, e o número real de isolados testados (n) foi informado para cada antibiótico. Um total de 121 pacientes com 121 isolados de PA foram incluídos: 31 em 2023, 49 em 2024 e 41 em 2025. Figura 1 mostra o esquema do desenho do estudo.

Para espécimes respiratórios, foi aplicada a avaliação padrão de qualidade laboratorial. Amostras de escarro foram avaliadas utilizando os critérios de Murray–Washington, que exigem <10 células epiteliais escamosas e >25 leucócitos polimorfonucleares por campo de baixa ampliação para garantir a validade do espécime. Todos os isolados foram obtidos de espécimes clínicos enviados para fins diagnósticos de rotina de pacientes com suspeita de infecção. No entanto, devido ao desenho retrospectivo do estudo e à ausência de dados clínicos sistematicamente correlacionados, incluindo sinais e sintomas, achados radiográficos, marcadores inflamatórios e resposta ao tratamento, não foi feita uma distinção formal entre infecção verdadeira e colonização para isolados individuais. Portanto, o termo neutro “isolados clínicos” é utilizado ao longo do texto para designar microrganismos com potencial significado clínico, sem afirmar que cada isolado necessariamente represente uma infecção verdadeira.

Agrupamento de dados

Os dados foram estratificados por ano, departamento e origem do espécime. Para comparação longitudinal, os isolados foram agrupados por ano: 2023, 2024 e 2025. Para análise por departamento, os isolados foram agrupados da seguinte forma: Resp-TB (n = 97/121, 80,17%), Departamento de Gastroenterologia e Hepatologia (n = 12/121, 9,92%), Departamento de Doenças Infecciosas (n = 5/121, 4,13%) e outros departamentos (n = 7/121, 5,79%). O grupo Resp-TB foi a coorte principal de observação. As origens dos espécimes foram agrupadas como escarro, lavado broncoalveolar e outras fontes, a fim de quantificar a contribuição dos espécimes respiratórios.

Cultura microbiana, identificação e teste de suscetibilidade a antimicrobianos

Os isolados foram cultivados em ágar sangue de carneiro a 5%, ágar MacConkey e ágar tripticasa soja com bacitracina a 35–37 °C por 18–24 h. A identificação presuntiva baseou-se na morfologia das colônias e em teste oxidase positivo. A identificação definitiva e o teste de suscetibilidade antimicrobiana (TSA) foram realizados utilizando um sistema automatizado de microbiologia com cartuchos GN de identificação e AST-N399. As suspensões bacterianas foram preparadas em solução salina estéril para atingir um padrão de 0,50–0,63 da escala de McFarland, conforme instruções do fabricante. Um total de 10 agentes antimicrobianos foi testado: tobramicina, cefepima, piperacilina-tazobactam, amicacina, meropenem, imipenem, gentamicina, cefazolina, levofloxacina e trimetoprim-sulfametoxazol. Esses agentes foram selecionados com base no painel rotineiro de TSA do laboratório, nos agentes comumente utilizados para infecções por P. aeruginosa na instituição e nos agentes considerados na intervenção de administração antimicrobiana em quatro dimensões. Os resultados foram interpretados de acordo com as diretrizes CLSI M100, 33ª edição¹⁴. Resultados intermediários foram classificados como resistentes ao calcular as taxas de resistência.

Controle de qualidade

Para garantir reprodutibilidade e precisão, foi realizada diariamente a controle de qualidade do AST utilizando a cepa de referência Pseudomonas aeruginosa ATCC 27853. A cepa foi testada frente ao mesmo painel antimicrobiano para confirmar que as concentrações inibitórias mínimas (MICs) estavam dentro dos intervalos recomendados pelo CLSI. Caso os resultados do controle de qualidade estivessem fora dos limites aceitáveis, o lote de testes era rejeitado e repetido somente após a recalibração do sistema automatizado de microbiologia e verificação da integridade dos reagentes.

Intervenção direcionada com ligação em quatro dimensões na Resp-TB

A partir de janeiro de 2024, foi implementada na Resp-TB uma intervenção direcionada de gestão antimicrobiana, denominada "Vinculação em Quatro Dimensões". A intervenção foi coordenada pelo diretor do departamento, médicos especialistas em doenças infecciosas, farmacêuticos clínicos e profissionais dedicados à prevenção e controle de infecções (PCI). Compunha-se de quatro componentes.

Primeiro, foi implementado o monitoramento dinâmico da resistência a antimicrobianos e o respectivo retorno de informações. Foi estabelecido um sistema de alerta precoce institucional para a resistência de PA, e as alterações nos padrões de resistência foram resumidas em relatórios trimestrais para orientar as decisões de gestão antimicrobiana. Segundo, foi implementada uma gestão antimicrobiana estratificada por risco, com base em dados locais de suscetibilidade. O fluxo escalonado de prescrição priorizava agentes com taxas de resistência consistentemente baixas, incluindo tobramicina e cefepima, como opções empíricas; recomendava cautela com agentes que apresentavam resistência crescente ou elevada, como a levofloxacina; e evitava a associação trimetoprim-sulfametoxazol, que possui atividade intrinsecamente baixa contra PA. Essas medidas foram baseadas em dados locais de testes de suscetibilidade antimicrobiana (AST) e nas políticas institucionais de gestão antimicrobiana, e não constituíram diretrizes clínicas formais.

Terceiro, a coleta de espécimes respiratórios foi padronizada. Os pacientes foram instruídos a fazer uma respiração profunda, limpar a garganta e coletar o escarro de acordo com o protocolo do laboratório. Esse procedimento tinha como objetivo reduzir a contaminação orofaríngea e melhorar a confiabilidade dos testes de suscetibilidade para espécimes do trato respiratório inferior. Quarto, as medidas de prevenção e controle de infecções foram reforçadas. Isso incluiu verificações regulares da adesão à higiene das mãos antes e após o contato com o paciente, procedimentos rigorosos de manipulação e descarte de secreções respiratórias e desinfecção ambiental programada para reduzir o potencial de disseminação intrahospitalar de PA. Para avaliação, o período do estudo foi dividido em um período pré-intervenção (janeiro de 2023 a dezembro de 2023) e um período pós-intervenção (janeiro de 2024 a dezembro de 2025).

Análise estatística

Os dados foram inseridos duas vezes e verificados. As taxas de resistência foram expressas como porcentagens com intervalos de confiança de 95% (ICs). As comparações anuais, por departamento e pré- versus pós-intervenção foram analisadas utilizando o teste χ² de Pearson; o teste exato de Fisher foi utilizado quando as frequências esperadas eram <5. O teste χ² de Cochran-Armitage foi utilizado para análise de tendência. Os valores de p ajustados são apresentados quando aplicáveis. Para a comparação principal de 2023 versus 2025 nas 10 antibióticos, foi aplicada a correção de Bonferroni para ajustar o limiar de significância (α = 0,05/10 = 0,005). Um valor de p bicaudal < 0,05 foi considerado estatisticamente significante para comparações não ajustadas; os valores de p ajustados são relatados quando aplicáveis. Os detalhes do software estão fornecidos na Tabela de Materiais.

Resultados

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.

Discussão

Práticas de administração antimicrobiana com base na qualidade dos dados de vigilância

Métodos tradicionais baseados na contagem de isolados podem superestimar a resistência antimicrobiana devido à amostragem repetida do mesmo paciente, especialmente em unidades onde os pacientes frequentemente apresentam internações prolongadas. O uso de uma estratégia de desduplicação de primeiro isolado por paciente é compatível com as recomendações da OMS para o GLASS e ajuda a reduzir esse viés potencial^17,18. No presente estudo, a abordagem de “um paciente – um isolado por ano civil” permitiu avaliar os padrões anuais de resistência de PA utilizando um conjunto de dados centrado no paciente, em vez de um acúmulo de isolados repetidos. Contudo, como o mesmo paciente teoricamente pode ser incluído em mais de uma coorte anual, os dados devem ser interpretados como vigilância anual em nível de isolado, e não como uma coorte longitudinal de pacientes.

Após a remoção de duplicatas, os padrões de resistência antimicrobiana de PA foram analisados em todo o hospital e comparados descritivamente ao longo dos três anos do estudo. O perfil de resistência ponderado em todo o hospital mostrou apenas mudanças modestas de 2023 a 2025, e os dados disponíveis não demonstraram uma redução significativa na resistência após a implementação da intervenção em quatro dimensões. Portanto, os achados atuais não devem ser interpretados como evidência de eficácia da intervenção. Um efeito tardio da gestão antimicrobiana permanece possível, pois alterações no comportamento prescricional, no consumo de antimicrobianos e na pressão seletiva podem exigir mais de um ciclo clínico para se tornarem mensuráveis^19,20. Estudos anteriores relataram reduções graduais na resistência de PA após intervenções combinadas de gestão antimicrobiana e prevenção de infecções^21,22. No entanto, esses estudos foram realizados em ambientes de saúde diferentes e utilizaram populações de pacientes distintas, componentes de intervenção diferentes, definições de resistência distintas, períodos de observação variados e medidas de desfecho diferentes. Assim, seus achados devem ser comparados com cautela aos do presente estudo retrospectivo unicêntrico.

Relatórios externos de vigilância foram utilizados exclusivamente para fornecer um contexto descritivo aos padrões de resistência observados neste hospital. Dados de vigilância CHINET da China relataram declínio da resistência de PA ao imipenem e meropenem até 2024, enquanto outros estudos multicêntricos e regionais também descreveram mudanças na resistência de PA ao longo do tempo^23,24,25,26. Em contraste, o presente estudo foi conduzido em um hospital especializado em doenças infecciosas, no qual a maioria dos isolados de PA teve origem no Resp-TB. Pacientes deste departamento podem ter apresentado hospitalizações prolongadas, históricos complexos de infecção, doenças pulmonares estruturais e exposições repetidas a antimicrobianos, fatores que poderiam ter influenciado os padrões de resistência observados. Um estudo realizado em um hospital terciário na Arábia Saudita relatou uma taxa de PA-MDR de aproximadamente 37,5%¹⁶, mas esse valor não pode ser diretamente comparado aos achados atuais devido a diferenças no delineamento do estudo, características dos pacientes, métodos de amostragem, procedimentos de desduplicação, definições de resistência e painéis antimicrobianos. Cautela semelhante é necessária ao comparar os dados atuais com estudos longitudinais de outras regiões²⁷. Assim, os valores de referência externos mostrados na Figura 7 são apenas descritivos e não devem ser interpretados como evidência de redução significativa, melhoria cumulativa, convergência em direção a um padrão de referência, alcance de meta ou eficácia de intervenção.

O aumento temporário na resistência aos carbapenêmicos em 2024 também deve ser interpretado com cautela. A resistência ao meropenem aumentou de 9,68% em 2023 para 18,37% em 2024 e posteriormente diminuiu para 12,20% em 2025. Da mesma forma, a resistência ao imipenem aumentou de 12,90% para 24,49% e depois diminuiu para 17,07%. Essas flutuações podem refletir mudanças na pressão seletiva antimicrobiana, na mistura de casos clínicos, no uso empírico de carbapenêmicos ou na dinâmica potencial de transmissão. No entanto, a disseminação clonal, a produção de carbapenemases, alterações em porinas, a expressão de bombas de efluxo e outros mecanismos moleculares de resistência não foram diretamente investigadas. Portanto, esses mecanismos devem ser considerados como explicações possíveis derivadas de relatos anteriores^{28,29,30,31,32}, e não como conclusões apoiadas pelo conjunto atual de dados. O número relativamente pequeno de isolados anuais também pode ter amplificado as mudanças aparentes ano a ano nas porcentagens de resistência.

As trajetórias de resistência dos 10 agentes antimicrobianos avaliados apresentaram padrões heterogêneos específicos para cada antibiótico. A resistência à tobramicina, cefepima e piperacilina–tazobactam diminuiu ao longo do período do estudo e permaneceu baixa em 2025. A resistência à tobramicina e à piperacilina–tazobactam atingiu 0,00% em 2025, enquanto a resistência à cefepima diminuiu para 2,44%. A resistência à amicacina também permaneceu baixa durante todo o período do estudo, oscilando entre 0,00% e 4,08%. Esses achados podem refletir práticas locais de prescrição, medidas de controle de antimicrobianos, diferenças na exposição aos antimicrobianos e alterações na pressão seletiva^33,34. No entanto, dados individuais de prescrição dos pacientes, doses diárias definidas, dias de terapia, indicações de tratamento, esquemas posológicos e duração do tratamento não estavam disponíveis. Consequentemente, as alterações específicas observadas para cada antibiótico não podem ser atribuídas causalmente à intervenção quadridimensional.

A resistência aos carbapenêmicos atingiu o pico em 2024 e posteriormente diminuiu em 2025. Esse padrão pode ter sido associado ao uso empírico de carbapenêmicos entre pacientes mais gravemente doentes, mudanças nas características clínicas dos pacientes admitidos, pressão seletiva antimicrobiana ou fatores de controle de infecção não mensurados. A tolerância associada a biofilmes e outros mecanismos adaptativos foram descritos em estudos anteriores de PA^35,36. No entanto, o presente estudo não incluiu testes de biofilme, detecção de carbapenemases, análise molecular de resistência, sequenciamento completo do genoma ou avaliação de transmissão clonal. Essas explicações permanecem, portanto, como possibilidades baseadas na literatura e não devem ser consideradas mecanismos demonstrados na presente coorte.

A resistência à levofloxacina aumentou progressivamente de 16,13% em 2023 para 22,45% em 2024 e 36,59% em 2025. Nos pacientes com TB-Resp, pode haver exposição prolongada ou repetida a regimes antituberculose que contêm fluoroquinolonas, incluindo moxifloxacina e levofloxacina. Essa exposição pode exercer pressão seletiva cruzada sobre PA e outros patógenos bacterianos^37,38. No entanto, o presente estudo não coletou dados individuais dos pacientes sobre regimes antituberculose, exposição prévia a fluoroquinolonas, doses antimicrobianas cumulativas, duração do tratamento ou adesão ao tratamento. Portanto, não foi possível testar uma associação direta entre a terapia antituberculose que contém fluoroquinolonas e o aumento da resistência à levofloxacina. A tendência observada deve ser considerada um sinal de vigilância que exige investigação adicional, e não como evidência de uma relação causal confirmada.

A resistência à trimetoprima-sulfametoxazol manteve-se consistentemente alta durante todo o período do estudo, com taxas de 96,77% em 2023, 79,59% em 2024 e 92,68% em 2025. PA é intrinsecamente pouco suscetível à trimetoprima-sulfametoxazol; portanto, esses resultados não devem ser interpretados da mesma forma que a resistência adquirida a agentes antipseudomonas de atividade rotineira. Em vez disso, os achados reforçam o valor limitado da trimetoprima-sulfametoxazol para tratamento direcionado a PA e a importância de interpretar os resultados de DST no contexto das características de resistência intrínseca e dos padrões atuais de testes de suscetibilidade.

O Resp-TB foi selecionado como alvo primário da vigilância e intervenção de PA porque contribuiu com a maior proporção de isolados durante o período do estudo. Pacientes com tuberculose pulmonar podem apresentar danos estruturais pulmonares, hospitalização prolongada, exposição repetida a agentes antimicrobianos, respostas imunes comprometidas e múltiplas doenças subjacentes, todos os quais podem aumentar a suscetibilidade à colonização ou infecção por PA^{39,40,41,42,43,44,45}. Além disso, os setores de tuberculose frequentemente envolvem a coleta e manipulação de espécimes respiratórios e secreções, bem como contato próximo entre pacientes, cuidadores e profissionais de saúde. Essas circunstâncias podem criar oportunidades para contaminação ambiental e transmissão nosocomial^46,47. A alta concentração de isolados de PA neste setor, portanto, reforça a necessidade de vigilância contínua de resistência, coleta padronizada de espécimes respiratórios, limpeza ambiental, manejo de secreções e reforço das práticas de higiene das mãos.

Dentro das limitações deste desenho retrospectivo de centro único, a proporção anual departamental relatada para a TB-Resp não diminuiu após a implementação da intervenção. Os valores relatados foram de 74,19% em 2023, 81,63% em 2024 e 82,93% em 2025, sem redução estatisticamente significativa (teste de tendência linear de Cochran–Armitage, Z = 0,89, p ≈ 0,37). Esses valores descrevem a distribuição anual departamental de isolados de PA e não devem ser interpretados como uma taxa direta de resistência específica a antibióticos. Assim, os achados não demonstram uma redução clara associada à intervenção na resistência de PA ao nível departamental. Contudo, o modelo de quatro componentes — monitoramento dinâmico da resistência, prescrição estratificada por risco, coleta padronizada de espécimes e prevenção e controle de infecções aprimorados — pode fornecer uma estrutura prática para coordenar as atividades de gestão de antimicrobianos, diagnósticos microbiológicos e controle de infecções com base em dados de vigilância local.

A ausência de uma redução estatisticamente significativa não indica necessariamente que todos os componentes da intervenção careciam de valor. A coleta padronizada de espécimes pode ter melhorado a qualidade e a representatividade das amostras respiratórias, enquanto os relatórios de vigilância trimestrais podem ter aumentado a conscientização dos clínicos sobre os padrões locais de resistência. A higiene das mãos aprimorada e a desinfecção ambiental também podem ter apoiado as práticas rotineiras de prevenção de infecções. No entanto, o conjunto de dados retrospectivo atual não incluiu indicadores de processo, como consumo de antimicrobianos, adequação das prescrições empíricas, adesão aos protocolos de coleta de espécimes, conformidade com a higiene das mãos, resultados de culturas ambientais ou tempo até o início de terapia adequada. Portanto, a fidelidade da implementação e os efeitos independentes dos quatro componentes da intervenção não puderam ser avaliados.

Várias direções devem ser priorizadas nas pesquisas futuras. Primeiro, são necessários estudos prospectivos multicêntricos com tamanhos amostrais maiores e departamentos controle contemporâneos para validar as tendências de resistência observadas e determinar se estruturas semelhantes de controle são aplicáveis em diferentes ambientes de saúde. Segundo, devem ser incorporadas informações clínicas em nível individual, incluindo diagnósticos, gravidade da infecção, comorbidades, exposição a antimicrobianos, duração do tratamento, desfechos clínicos e a distinção entre infecção e colonização. Terceiro, o consumo de antimicrobianos deve ser quantificado utilizando medidas padronizadas, como doses diárias definidas ou dias de terapia, para avaliar a relação entre práticas de prescrição e resistência subsequente.

Estudos futuros também deveriam incorporar métodos de epidemiologia molecular. O sequenciamento completo do genoma, a detecção de genes de carba-penemase, a análise de alterações em OprD e a avaliação da expressão das bombas de efluxo ajudariam a esclarecer os mecanismos subjacentes à resistência a carbapenêmicos e determinar se as mudanças temporais estão relacionadas à aquisição independente de resistência ou à transmissão clonal. É necessário um acompanhamento longitudinal para avaliar a sustentabilidade de intervenções direcionadas em ambientes com alta carga, como enfermarias de respiratória e tuberculose. Além disso, um enfoque de Saúde Única que inclua vigilância ambiental de efluentes hospitalares, superfícies de alto contato, equipamentos de suporte respiratório e dados regionais de resistência antimicrobiana poderia ajudar a esclarecer as implicações mais amplas para a saúde pública da resistência local de PA.

Em conclusão, este estudo retrospectivo de centro único utilizou uma abordagem de desduplicação de um-paciente–um-isolado-por-ano-calendário para descrever os padrões de resistência antimicrobiana de isolados clínicos de PA coletados entre 2023 e 2025. A proporção anual do departamento relatada para a Resp-TB não diminuiu após a implementação da intervenção direcionada com vínculo em quatro dimensões, e os dados disponíveis não demonstraram redução da resistência antimicrobiana associada à intervenção. Valores de referência externos foram usados apenas para contexto descritivo e não eram diretamente comparáveis devido a diferenças nas definições de resistência, métodos de amostragem, populações de pacientes, procedimentos de desduplicação e painéis antimicrobianos. Os padrões específicos por antibiótico foram heterogêneos: a resistência à tobramicina, cefepima e piperacilina–tazobactam permaneceu baixa até 2025, enquanto a resistência à levofloxacina aumentou e a resistência ao trimetoprim–sulfametoxazol permaneceu consistentemente alta. Esses achados apoiam a vigilância contínua da resistência local e o monitoramento de práticas de responsabilidade antimicrobiana, particularmente na Resp-TB, que forneceu a maioria dos isolados de PA.

Este estudo possui várias limitações. Primeiramente, o desenho retrospectivo de centro único e o tamanho relativamente pequeno da amostra (n = 121) limitaram o poder estatístico e a generalização, especialmente para departamentos com poucos isolados. Em segundo lugar, dados clínicos detalhados não estavam sistematicamente disponíveis. Portanto, os isolados são descritos como “isolados clínicos” em vez de infecções confirmadas, e não foi possível fazer uma distinção formal entre infecção e colonização. Em terceiro lugar, não havia dados disponíveis sobre prescrição e consumo de antimicrobianos em nível individual dos pacientes, o que limitou a avaliação da relação entre a intervenção de controle antimicrobiano, o uso de antimicrobianos e os padrões de resistência.

Quarto, o estudo não contou com um departamento controle contemporâneo e não utilizou um delineamento de série temporal interrompida. Portanto, não foi possível distinguir alterações temporais de tendências seculares, mudanças na composição dos casos dos pacientes ou outras atividades simultâneas de controle de infecção. Quinto, os mecanismos moleculares de resistência — incluindo genes de carba-penemases, alterações em OprD, expressão de bombas de efluxo, tolerância associada a biofilmes e transmissão clonal — não foram investigados. Sexto, a desduplicação baseou-se nos nomes dos pacientes e em uma regra de um-paciente–um-islado-por-ano-calendário. Portanto, não se pode excluir a possibilidade de classificação incorreta e inclusão repetida do mesmo paciente em diferentes anos.

Por fim, os fenótipos MDR e XDR não foram classificados sistematicamente neste conjunto de dados retrospectivo, e o estudo concentrou-se nas taxas de resistência específicas a antibióticos, em vez de fenótipos de resistência compostos. Indicadores de processo que refletem a fidelidade da intervenção, incluindo consumo de antimicrobianos, adequação da terapia empírica, adesão à higiene das mãos, taxas de rejeição por qualidade das amostras e desempenho da desinfecção ambiental, também não estavam disponíveis. Estudos prospectivos multicêntricos futuros devem utilizar identificadores robustos de pacientes, definições padronizadas de MDR/XDR, dados por prescrição, controles contemporâneos, testes moleculares e períodos de observação suficientemente longos para validar essas descobertas e determinar o valor a longo prazo de intervenções direcionadas de prevenção da resistência antimicrobiana.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo

Nome	Empresa	Número de catálogo	Comentários
Padrão 0,5 de McFarland	bioMérieux, France	21182	Padronização do inóculo
Ágar Sangue de Ovelha a 5%	Thermo Fisher Scientific, USA	PKR01200	Cultivo de espécimes clínicos
Fita AST-N399	bioMérieux, France	REF 423701	Teste de suscetibilidade antimicrobiana para o painel antimicrobiano
CLSI M100 (33ª Ed.)	CLSI, USA	M100-ED33	Interpretação de pontos de corte
Fita de Identificação GN	bioMérieux, France	21341	Identificação definitiva de isolados Gram-negativos
GraphPad Prism	GraphPad Software, USA	Version 9.0	Geração de figuras
Ágar MacConkey	Thermo Fisher Scientific, USA	R01552	Diferenciação de bactérias Gram-negativas
P. aeruginosa ATCC 27853	ATCC, USA	ATCC 27853	Cepa de referência para controle de qualidade diário
SPSS Statistics	IBM Corp., USA	Version 26.0	Análise estatística
Ágar Tryptic Soy com Bacitracina	BD, USA	ICN1010617	Cultivo seletivo
Sistema VITEK 2 Compact	bioMérieux, France	V2COMPACT	ID/AST automatizado