Rapid urine test for bacteriuria and beta-lactam resistance in uropathogenic enterobacteria

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

Objective: To develop a rapid urine test for beta-lactam resistance genes in uropathogenic Enterobacteriaceae and compare its diagnostic accuracy with that of the conventional culture method.

Materials and methods: This study analyzed 214 urine samples obtained from women of reproductive age. The susceptibility of the isolated uropathogens to antibiotics was examined using the disk diffusion susceptibility test. Quantitative PCR analysis of urine samples for significant bacteriuria was performed using the AmpliSense IMP-monitor-FL test (Central Research Institute of Epidemiology). Beta-lactam resistance genes were detected using BacResista GLA (DNA Technology), RESISTOM.OXA10, and RESISTOM.DHA (Litech) kits.

Results: According to the culture results, significant bacteriuria was detected in 111 women with Enterobacteriaceae accounting for the vast majority of the cases (94/111; 85%). The sensitivity and specificity of qPCR for the detection of significant bacteriuria (≥104 CFU/ml) were 93–100% and 90–100% for different uropathogens, respectively. Phenotypic and genotypic resistance to beta-lactams was detected in 33% (30/91) and 27% (25/91) of the Enterobacter isolates, respectively. The β-lactamase genes CTX-M, TEM, and DHA were detected in 14% (13/91), 20% (18/91), and 2% (2/91) of the isolates, respectively. All samples that tested negative for β-lactamase genes had a sensitive β-lactam phenotype. Detection of the β-lactam resistance genotype predicted a resistant phenotype with a sensitivity of 87%, specificity of 100%, and positive and negative predictive values of 100 and 94%, respectively.

Conclusion: The rapid urine PCR test for significant bacteriuria and beta-lactam resistance in uropathogenic Enterobacteriaceae was developed.

作者简介

Elena Shipitsyna

D.O. Ott Research Institute of Obstetrics, Gynecology, and Reproductology

编辑信件的主要联系方式.
Email: shipitsyna@inbox.ru

Dr. Med. Sci., Leading Researcher, Department of Medical Microbiology

俄罗斯联邦, St. Petersburg

Tatiana Khusnutdinova

D.O. Ott Research Institute of Obstetrics, Gynecology, and Reproductology; St. Petersburg State Pediatric Medical University, Ministry of Health of Russia

Email: husnutdinovat@yandex.ru

PhD, Researcher, Department of Medical Microbiology; Assistant, Department of Clinical Laboratory Diagnostics

俄罗斯联邦, St. Petersburg; St. Petersburg

Elena Goloveshkina

Central Research Institute of Epidemiology, Russian Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Well-Being

Email: elenagoloveshkina@yandex.ru

PhD, Head of the Laboratory for Molecular Diagnostic and Epidemiology of Reproductive Tract Infections

俄罗斯联邦, Moscow

Anastasia Gromova

Central Research Institute of Epidemiology, Russian Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Well-Being

Email: gromova@cmd.su

PhD, Researcher, Laboratory for Molecular Diagnostic and Epidemiology of Reproductive Tract Infections

俄罗斯联邦, Moscow

Tatyana Skachkova

Central Research Institute of Epidemiology, Russian Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Well-Being

Email: skachkova@inbox.ru

Researcher, Laboratory for Molecular Diagnostic and Epidemiology of Reproductive Tract Infections

俄罗斯联邦, Moscow

Anna Krysanova

D.O. Ott Research Institute of Obstetrics, Gynecology, and Reproductology; St. Petersburg State Pediatric Medical University, Ministry of Health of Russia

Email: krusanova.anna@mail.ru

PhD, Researcher, Department of Medical Microbiology; Teaching Assistant, Department of Clinical Laboratory Diagnostics

俄罗斯联邦, St. Petersburg; St. Petersburg

Alevtina Savicheva

D.O. Ott Research Institute of Obstetrics, Gynecology, and Reproductology; St. Petersburg State Pediatric Medical University, Ministry of Health of Russia

Email: savitcheva@mail.ru

Dr. Med. Sci., Professor, Head of the Department of Medical Microbiology; Head of the Department of Clinical Laboratory Diagnostics

俄罗斯联邦, St. Petersburg; St. Petersburg

参考

  1. Ansaldi Y., Martinez de Tejada Weber B. Urinary tract infections in pregnancy. Clin. Microbiol. Infect. 2022 Aug 27; S1198-743X. https://dx.doi.org/10.1016/ J.CMI.2022.08.015.
  2. De Angelis G., Del Giacomo P., Posteraro B., Sanguinetti M., Tumbarello M. Molecular mechanisms, epidemiology, and clinical importance of β-lactam resistance in enterobacteriaceae. Int.. J Mol. Sci. 2020; 21(14): 5090. https://dx.doi.org/10.3390/IJMS21145090.
  3. Bush K. Past and present perspectives on β-lactamases. Antimicrob. Agents Chemother. 2018; 62(10): e01076-18. https://dx.doi.org/10.1128/ AAC.01076-18.
  4. Bonkat G., Bartoletti R., Bruyère F., Cai T., Geerlings S.E., Köves B. et al. EAU guidelines on urological infections. 2022. Available at: https://d56bochluxqnz.cloudfront.net/documents/full-guideline/ EAU-Guidelines-on-Urological-Infections-2022.pdf
  5. Ministry of Health of the Russian Federation. Clinical guidelines. Urinary tract infections in pregnancy. 2021. (in Russian). Available at: https://roag-portal.ru/recommendations_obstetrics
  6. Kaye K.S., Rice L.B., Dane A.L., Stus V., Sagan O., Fedosiuk E. et al. Fosfomycin for injection (ZTI-01) versus piperacillin-tazobactam for the treatment of complicated urinary tract infection including acute pyelonephritis: ZEUS, a phase 2/3 randomized trial. Clin. Infect. Dis. 2019; 69(12): 2045-56. https://dx.doi.org/10.1093/CID/CIZ181.
  7. Sojo-Dorado J., López-Hernández I., Rosso-Fernandez C., Morales I.M., Palacios-Baena Z.R., Hernández-Torres A. et al. Effectiveness of fosfomycin for the treatment of multidrug-resistant escherichia coli bacteremic urinary tract infections: a randomized clinical trial. JAMA Netw Open. 2022; 5(1): e2137277. https://dx.doi.org/10.1001/JAMANETWORKOPEN.2021.37277.
  8. Fleece M.E., Pholwat S., Mathers A.J., Houpt E.R. Molecular diagnosis of antimicrobial resistance in Escherichia coli. Expert Rev. Mol. Diagn. 2018; 18(3): 207-17. https://dx.doi.org/10.1080/14737159.2018.1439381.
  9. De Angelis G., Grossi A., Menchinelli G., Boccia S., Sanguinetti M., Posteraro B. Rapid molecular tests for detection of antimicrobial resistance determinants in Gram-negative organisms from positive blood cultures: a systematic review and meta-analysis. Clin. Microbiol. Infect. 2020; 26(3): 271-80. https://dx.doi.org/10.1016/J.CMI.2019.11.009.
  10. Wojno K.J., Baunoch D., Luke N., Opel M., Korman H., Kelly C. et al. Multiplex PCR based urinary tract infection (UTI) analysis compared to traditional urine culture in identifying significant pathogens in symptomatic patients. Urology. 2020; 136: 119-26. https://dx.doi.org/10.1016/j.urology.2019.10.018.
  11. Sun Z., Liu W., Zhang J., Wang S., Yang F., Fang Y. et al. The direct semi-quantitative detection of 18 pathogens and simultaneous screening for nine resistance genes in clinical urine samples by a high-throughput multiplex genetic detection system. Front. Cell. Infect. Microbiol. 2021; 11: 660461. https://dx.doi.org/10.3389/fcimb.2021.660461.
  12. Van Der Zee A., Roorda L., Bosman G., Ossewaarde J.M. Molecular diagnosis of urinary tract infections by semi-quantitative detection of uropathogens in a routine clinical hospital setting. PLoS One. 2016; 11(3): e0150755. https://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0150755.
  13. Martinez-Martinez L., Cantón Spain R., Stefani S., Skov R., Glupczynski Y., Nordmann P. et al. EUCAST guidelines for detection of resistance mechanisms and specific resistances of clinical and/or epidemiological importance. 2017. Available at: https://www.eucast.org/fileadmin/src/media/PDFs/EUCAST_files/Resistance_mechanisms/EUCAST_detection_of_resistance_mechanisms_170711.pdf
  14. Bujang M.A., Adnan T.H. Requirements for minimum sample size for sensitivity and specificity analysis. J. Clin. Diagn. Res. 2016; 10(10): YE01. https://dx.doi.org/10.7860/JCDR/2016/18129.8744.
  15. Tofteland S., Haldorsen B., Dahl K.H., Simonsen G.S., Steinbakk M., Walsh T.R. et al. Effects of phenotype and genotype on methods for detection of extended-spectrum-β-lactamase-producing clinical isolates of Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae in Norway. J. Clin. Microbiol. 2007; 45(1): 199-205. https://dx.doi.org/10.1128/JCM.01319-06.
  16. Tuite N., Reddington K., Barry T., Zumla A., Enne V. Rapid nucleic acid diagnostics for the detection of antimicrobial resistance in Gram-negative bacteria: Is it time for a paradigm shift? J. Antimicrob. Chemother. 2014; 69(7): 1729-33. https://dx.doi.org/10.1093/jac/dku083.
  17. Ny S., Edquist P., Dumpis U., Gröndahl-Yli-Hannuksela K., Hermes J., Kling A.M. et al. Antimicrobial resistance of Escherichia coli isolates from outpatient urinary tract infections in women in six European countries including Russia. J. Glob. Antimicrob. Resist. 2019; 17: 25-34. https://dx.doi.org/10.1016/ j.jgar.2018.11.004.
  18. Palagin I.S., Sukhorukova M.V., Dekhnich A.V., Edelstein M.V., Perepanova T.S., Kozlov R.S. et al. Antimicrobial resistance of pathogens causing community-acquired urinary tract infections in Russia: results of multicenter study “DARMIS-2018”. CMAC. 2019; 21(2): 134-46. (in Russian). https://dx.doi.org/10.36488/cmac.2019.2.134-146.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Figure 1. DNA concentration (GE/ml) of vaginal bacteria Lactobacillus spp., Gardnerella vaginalis and Atopobium vaginae (AmpliSense Florocenosis-Bacterial vaginosis test) in urine samples with insignificant bacteriuria. Only urine samples with total bacterial mass (TBM) ≥105 GE/mL are shown

下载 (333KB)
索引源数据
3. Figure 2. Algorithm for rapid urinalysis for clinically significant bacteriuria and beta-lactam resistance genes in uropathogenic enterobacteria

下载 (187KB)
索引源数据

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».