Stratégies de surveillance du syndrome hémolytique et urémique pédiatrique: Réseau de surveillance active des maladies d’origine alimentaire FoodNet, –

Le réseau de surveillance active des maladies d’origine alimentaire FoodNet mène une surveillance en population pédiatrique du SHU pédiatrique afin de mesurer l’incidence de la maladie et de valider les tendances de la surveillance de la production de toxines Shiga associées. Escherichia coli STEC O méthodes d’infection Nous rapportons l’incidence du SHU pédiatrique, qui est défini comme HUS chez les enfants & lt; Nous comparons les résultats de la surveillance des fournisseurs et de l’examen des données sur les congés hospitaliers et examinons l’impact de différentes définitions de cas sur les résultats du système de surveillance. Résultats: – Des cas de SHU pédiatriques ont été signalés Cinquante-deux pour cent des cas ont été classés comme diarrhée confirmée. anémie, changements microangiopathiques, faible numération plaquettaire et insuffisance rénale aiguë Le taux d’incidence brut annuel moyen de tous les cas déclarés de SHU pédiatrique était par enfant. années Indépendamment de la définition de cas utilisée, le profil d’incidence d’une année à l’autre semblait similaire. Plus de cas ont été saisis par le pourcentage de surveillance basé sur le fournisseur que par l’examen des données de sortie de l’hôpital%; L’incidence globale du SHU pédiatrique a été affectée par les principales caractéristiques du système de surveillance, y compris la méthode de détermination et les définitions de cas. Cependant, les tendances d’une année à l’autre étaient similaires pour toutes les méthodes examinées, ce qui suggère que plusieurs approches de la surveillance HUS peuvent être utilisées pour suivre les tendances

Syndrome hémolytique et urémique HUS est une séquelle sévère d’une infection à Escherichia coli productrice de Shiga toxine STEC O caractérisée par une anémie hémolytique, une thrombocytopénie et une insuffisance rénale Plus de% des cas HUS suivent une maladie diarrhéique et la plupart sont attribuables à l’infection STEC O la cause la plus fréquente de l’insuffisance rénale aiguë chez les enfants américains & lt; ans d’âge ; des infections au STEC O estimées aux États-Unis chaque année , environ% développeront un SHU Le taux de mortalité est d’environ [%] HUS peut entraîner des complications majeures à long terme, y compris une insuffisance rénale chronique, un dysfonctionnement neurologique, et hypertension Fournir des soins de soutien appropriés en temps opportun améliore les résultats La surveillance du SHU fournit un moyen de surveiller les tendances des infections à STEC O, peut aider à évaluer quelles souches de STEC sont associées à des résultats sévères et peut évaluer si Par exemple, les tendances des infections à STEC O peuvent être influencées par les changements dans les pratiques diagnostiques. En fournissant un marqueur stable de l’incidence des STEC, la surveillance HUS peut être utilisée pour déterminer l’efficacité des infections à STEC. mesures préventives La surveillance HUS est compliquée par l’absence d’un test de diagnostic unique et la nécessité de disposer de multiples éléments de données pour valider chaque cas signalé L’importance du SHU en tant que problème de santé publique a été reflétée dans l’objectif du programme Healthy People de réduire l’incidence du SHU postdiarrhéique chez les enfants. Le réseau de surveillance active des maladies d’origine alimentaire FoodNet surveille activement le SHU chez les enfants. années en utilisant des méthodes complémentaires de vérification des cas Nous comparons la conclusion de ces méthodes de constatation de cas et l’impact de différentes définitions de cas sur des données de surveillance de

Méthodes

FoodNet est un programme de collaboration entre les Centers for Disease Control et les départements de santé des États participants, le Service d’inspection et de sécurité des aliments du Département américain de l’agriculture et FoodNet et FoodNet Drug Administration ont commencé avec des sites en Californie, Connecticut, Géorgie, Minnesota, et l’Oregon et par le biais des sites du Colorado, du Maryland, du Nouveau-Mexique, de New York et du Tennessee FoodNet ont mené une surveillance active de la population pédiatrique HUS HUS chez les enfants. Jusqu’à présent, les cas de SHU sans antécédents de diarrhée précédant la maladie ont également été inclus dans la surveillance. Les cas de purpura thrombocytopénique thrombotique TTP ont également été inclus car le PTT diagnostiqué après une maladie diarrhéique est généralement causé par une infection par le VIH. STEC O ou un autre STEC, et représente donc probablement le SHU

Recherche de cas

En premier lieu, le personnel de FoodNet a régulièrement contacté un réseau établi de néphrologues pédiatriques et de praticiens de la lutte contre les infections hospitalières pour identifier les patients ayant reçu un diagnostic de médecin de la surveillance fondée sur le SHU. L’examen des FDH a été mis en œuvre rétrospectivement pour identifier les cas de SHU survenus depuis la première méthode. Tous les sites FoodNet ont passé en revue les FDH, à l’exception du Nouveau Mexique. identifiés à partir des dossiers hospitaliers par Classification internationale des maladies, neuvième révision, codes de modification clinique de la CIM-CM: syndrome hémolytique et urémique; Insuffisance rénale aiguë X, X et X avec anémie hémolytique et thrombocytopénie; et X et / ou X TTP avec diarrhée causée par E. coli ou un pathogène inconnu Le personnel de FoodNet a obtenu des listes de patients avec les codes CIM-CM spécifiés après que des données annuelles sur les sorties hospitalières étaient disponibles dans chaque hôpital de leur site. Un formulaire standard de rapport de cas a été utilisé pour recueillir des informations pour toutes les personnes atteintes de SHU, y compris les données démographiques âge, race, sexe, dates d’hospitalisation, mois de prélèvement des échantillons, utilisation d’antimicrobiens , résultats des tests de laboratoire pour les STEC et d’autres agents pathogènes, résultats, date du diagnostic de HUS et date d’entrée dans le système de surveillance FoodNet

Définitions de cas

Nous avons classé les cas comme confirmés, probables et suspects Les cas confirmés répondaient à tous les critères suivants: diarrhée avec apparition dans les semaines précédant le diagnostic de SHU ou de PTT; anémie ; des changements microangiopathiques compatibles avec l’hémolyse sur un frottis sanguin périphérique, par exemple, des schistocytes ou des cellules de casque; nombre de plaquettes & lt; plaquettes / ml; et insuffisance rénale aiguë âge ≤ ans: créatinine ≥ mg / dL; âge ≥: créatinine ≥ mg / dL Les cas qui répondaient à tous les critères sauf les changements microangiopathiques documentés ont été considérés comme des cas probables Toutes les autres maladies diagnostiquées par un médecin comme SHU étaient considérées comme des cas suspects

Une analyse

Nous avons calculé les taux bruts d’incidence par personne, globalement et par site et âge, en utilisant les estimations démographiques du US Census Bureau Nous avons résumé le taux d’incidence brut par définition de cas et la méthode de surveillance par le fournisseur. Les deux cas ont été exclus des analyses par méthode de constatation dans les cas où la méthode de constatation n’a pas été enregistrée. Nous avons calculé le temps qui s’est écoulé entre la date du diagnostic HUS et la date d’entrée dans la surveillance HUS FoodNet. Diagnostic HUS, où juin-août a été classé comme été, septembre-novembre a été classé comme automne, décembre-février a été classé comme hiver, et mars-mai a été classé comme printemps Nous avons résumé la proportion de patients démographiques, gravité de la maladie et résultats de laboratoire pour chaque définition de cas et méthode de détermination Nous avons utilisé un test to pour déterminer s’il y avait une différence significative d’au moins P & lt; parmi la définition de cas et la méthode de constatation pour chaque caractéristique L’analyse a été réalisée en utilisant la version SAS du logiciel SAS Institute, Cary, Caroline du Nord

RÉSULTATS

Un total de cas de SHU pédiatriques diagnostiqués par un médecin ont été signalés au système de surveillance du HUS FoodNet au cours de – Une moyenne de cas a été signalée chaque année, – La plupart des cas%; étaient chez les enfants & lt; ans; de ceux-ci,% étaient chez les enfants & lt; 56% étaient des femmes Le taux d’incidence global était par enfant L’incidence était la plus élevée chez les enfants ans par personne Les taux d’incidence les plus élevés ont été observés en Oregon, au Minnesota et au Tennessee; les taux les plus bas étaient en Géorgie et au Maryland De tous les cas déclarés,% ont été classés comme confirmés,% comme probables et% comme suspects. Tableau Les cas confirmés, probables et suspects ont été rapportés chaque année La proportion de cas classés comme confirmés dans chaque site variait de% à%, la proportion de cas classés comme probables variait de% à%, et la proportion de suspects variait de% à% Parmi les cas suspects, la preuve de changements microangiopathiques était le critère le plus fréquemment rencontré ou manquant% non atteint Soixante-neuf% des cas suspects n’ont pas rapporté de diarrhée dans les semaines précédant le diagnostic de SHU et il manquait des informations supplémentaires sur ce sujet. critère Parmi les cas suspects, il y avait% avec critère non satisfait ou manquant,% avec critère non satisfait ou manquant,% avec critère non satisfait ou manquant, et% avec critère non satisfait ou manquant

Nombre et proportion de cas de syndromes hémolytiques urémiques par méthode de détermination et de définition de cas, FoodNet, – Méthode de détermination Examen des données sur les congés hospitaliers par un fournisseur Autre ou Inconnu Tous les cas Définition de cas Confirmé Probable soupçonné Total Méthode de constatation Données sur les congés hospitaliers Examen Autre ou Inconnu Tous les cas Définition du cas Confirmé Probable Probable Suspecté Total Toutes les données sont présentées comme non% aLa méthode de détermination n’a pas pu être confirmée pour les cas Vingt-trois cas identifiés par d’autres moyens: éclosion, surveillance de routine pour Shige toxinogène Escherichia coli ont également été signalés. View LargeWe a comparé les taux d’incidence bruts par année pour les cas confirmés, confirmés et probables Figure A Indépendamment de la définition de cas utilisée, le profil d’incidence d’une année à l’autre semblait similaire. Lorsque les cas confirmés et probables étaient inclus, le taux d’incidence annuel était une moyenne de%, & lt;% -% plus élevé que le taux lorsque seuls les cas confirmés étaient utilisés Cependant, le taux d’incidence annuel lorsque tous les cas confirmés, probables et suspects étaient inclus était une moyenne de%,% -% plus élevé que le taux calculé avec L’inclusion des cas probables et des cas suspects n’a pas modifié l’ordre de classement des sites ou des enfants. années

Figure Vue grandDownload slideA, Comparaison des taux de syndrome hémolytique et urémique chez les enfants & lt; ans, par année et par cas, FoodNet, – B, Comparaison des taux de syndrome hémolytique urémique chez les enfants & lt; ans, par année et méthode de constatation, FoodNet, -Figure Voir grandDownload slideA, Comparaison des taux de syndrome hémolytique urémique chez les enfants & lt; ans, par année et par cas, FoodNet, – B, Comparaison des taux de syndrome hémolytique urémique chez les enfants & lt; ans, par année et méthode de constatation, FoodNet, – Deux sites FoodNet du Connecticut et du Minnesota avaient des restrictions d’état à l’accès au dossier médical qui limitaient leur capacité à conduire un examen HDD, et donc,% cas étaient exclus de notre comparaison des méthodes de détermination. les cas pour lesquels une méthode de vérification a été vérifiée,% ont été capturés par la surveillance basée sur le fournisseur et% ont été capturés par examen HDD Figure Deux cent quarante-neuf% ont été identifiés indépendamment par la surveillance basée sur le fournisseur et le HDD Des cas supplémentaires ont été trouvés par d’autres moyens, par exemple lors d’une épidémie ou lors de la surveillance systématique des STEC. La proportion de cas identifiés par la surveillance par le fournisseur qui était confirmée ou probable était légèrement plus élevé que la proportion identifiée par l’examen du HDD%, mais cette différence n’était pas statistiquement significative. Tableau Aux sites Colorado, G En Géorgie, au Maryland et à New York, la surveillance par les fournisseurs a identifié un nombre disproportionnellement plus élevé de cas confirmés et probables, tandis que dans un Oregon, l’examen du HDD a identifié plus de cas slimexonline.org. Oregon Lorsque les taux d’incidence bruts des cas capturés par la surveillance basée sur le fournisseur et l’examen HDD ont été comparés, le profil d’année en année est similaire à In, il y avait un taux plus élevé parmi les cas capturés par HDD B

Diagramme de Venno illustrant la proportion de cas de syndrome hémolytique et urémique identifiés par la surveillance basée sur le fournisseur et l’examen des données de sortie de l’hôpital, FoodNet, Diagramme de DiapositiveVendement illustrant la proportion de cas de syndrome hémolytique et urémique identifiés grâce à la surveillance et à la sortie de l’hôpital. examen des données, FoodNet, –

Figure Vue largeTélécharger diapositive des cas confirmés et probables de syndrome hémolytique et urémique confirmés par la surveillance des fournisseurs et l’examen des données de sortie de l’hôpital, par site, FoodNet, – N = Les catégories ne sont pas mutuellement exclusives – les cas peuvent être identifiés identifié par les deux méthodes: Californie,%; Colorado,%; Géorgie, %; Maryland,%; New York, %; Oregon,%; Tennessee,% Trois sites FoodNet Connecticut, Minnesota, Nouveau-Mexique ont eu des restrictions d’état à l’accès au dossier médical qui limitait leur capacité à effectuer une révision des données de sortie de l’hôpital Abréviation: SHU, syndrome hémolytique et urémique Voir grandDossier de cas confirmés et probables de syndrome hémolytique surveillance fondée sur les données de surveillance et d’hôpital, par site, FoodNet, – N = les catégories ne sont pas mutuellement exclusives – les cas peuvent être identifiés par l’une ou l’autre méthode ou les deux méthodes Pourcentage de cas identifiés par les deux méthodes: Californie,%; Colorado,%; Géorgie, %; Maryland,%; New York, %; Oregon,%; Tennessee,% Trois sites FoodNet Connecticut, Minnesota, Nouveau-Mexique avaient des restrictions d’état à l’accès au dossier médical qui limitait leur capacité à effectuer une révision des données de sortie de l’hôpital Abréviation: HUS, syndrome hémolytique urémiqueSur les cas HUS signalés avec des informations complètes sur les dates d’apparition et le cas constatation, la durée médiane depuis la date du début de la maladie jusqu’à l’entrée des données dans le système de surveillance était de mois Il y avait% de cas entrés dans le système dans l’année du diagnostic et% dans les années Parmi les cas avec une méthode vérifiée, La plupart des cas capturés par la surveillance par le fournisseur ont été entrés dans le système de surveillance du SUH en quelques mois à compter du diagnostic. Nous avons comparé les données démographiques et la gravité de la maladie. et les résultats des tests de laboratoire par définition de cas et méthode de constatation Par rapport aux cas suspects, une proportion plus élevée de cas confirmés était chez les enfants. % ans contre%, P & lt; et s’est produit durant les mois d’été% versus%, P & lt; Les cas confirmés étaient également plus susceptibles que les cas suspects de subir un dialyse en% versus%, P & lt; et pour obtenir un échantillon de selles obtenu% en%, P & lt; ou un cultivé pour STEC O% contre%, P = Les cas identifiés par la surveillance par le fournisseur étaient plus susceptibles que ceux identifiés par l’examen HDD de se produire durant les mois d’été% versus%, P =, d’avoir eu% de diarrhée sanglante versus%, P & lt; , pour avoir n’importe quel échantillon de selles obtenu% en%, P & lt; , et d’avoir un échantillon de selles qui a été testé pour Shiga toxine% versus%, P & lt;

Tableau Comparaison des caractéristiques des cas de syndrome hémolytique et urémique par définition de cas et méthode de détermination des cas, FoodNet, – Définition de cas Méthode de détermination confirmée n = Probable n = soupçonnée n = fondée sur le fournisseur n = hospitalisation Examen des données n = caractéristique non% Non% Non% P Valeur Non% Non% P Valeur Âge médian, années … … Âge & lt; années & lt; Femelle juin-août été & lt; Gravité de la maladie Mort … c Jours médians hospitalisés … … Diarrhée sanglante & lt; Dialyse & lt; Tests de laboratoire Echantillon de selles obtenu & lt; & lt; Tabouret testé pour Shiga toxina & lt; Selles positives pour Shiga toxinb selles cultivées pour STEC Oa STEC O isolées de selles selles cultivées pour STEC non-Oa … c STEC non-O isolées des selles … c Sérum collecté Sérum positif pour STEC LPSb Cas Définition Méthode de détermination confirmée n = Probable n = Soupçonné n = Basé sur le fournisseur n = Examen des données sur le congé hospitalier n = Caractéristique Non% Non% Non% P Valeur Non% Non% P Valeur Âge médian, années … … Âge & lt; années & lt; Femelle juin-août été & lt; Gravité de la maladie Mort … c Jours médians hospitalisés … … Diarrhée sanglante & lt; Dialyse & lt; Tests de laboratoire Echantillon de selles obtenu & lt; & lt; Tabouret testé pour Shiga toxina & lt; Selles positives pour Shiga toxinb selles cultivées pour STEC Oa STEC O isolées de selles selles cultivées pour STEC non-Oa … c STEC non-O isolées des selles … c Sérum collecté Sérum positif pour STEC LPSb Abréviations: LPS, lipopolysaccharide; STEC, Tabourets d’Escherichia coliaOf producteurs de Shiga-toxines obtenusDe selles testées / cultivéescCellules trop petites pour conduire un test statistique valideVoir Grand

DISCUSSION

La sélection de la stratégie de surveillance optimale pour le SHU dépend de l’équilibre entre la meilleure sensibilité possible et la valeur prédictive positive avec les ressources disponibles. La surveillance des syndromes tels que le SHU est difficile en raison de la manque d’un seul test de diagnostic, des informations cliniques et de laboratoire détaillées sont nécessaires pour valider le diagnostic rapporté. De plus, les caractéristiques de performance de la définition de cas varient en fonction du niveau de détail clinique et biologique disponible. Divers facteurs influent sur les résultats du système en utilisant différentes méthodes de surveillance pour trouver les cas. L’ampleur du taux d’incidence signalé par le système de surveillance HUS FoodNet variait de% en fonction de la classification des cas. réseau de fournisseur ou ont été trouvés u Cependant, quelle que soit la définition du cas, l’interprétation des tendances est restée la même, ce qui suggère que le système produirait des profils d’incidence similaires indépendamment des méthodes de détermination ou des cas. définition L’utilisation d’une définition de cas plus sensible et moins spécifique pour le SHU qui ne nécessitait pas de preuve de HUS en laboratoire a probablement mené à l’inclusion de certaines personnes sans SHU, ainsi que de nombreuses autres ayant un HUS moins sévère. Inversement, l’utilisation d’une définition de cas moins sensible et plus spécifique confirme que les cas ne donneraient vraisemblablement pas lieu à de vrais cas de SHU. Toutes les définitions de cas ont montré des changements similaires dans les taux de SUH sur les sites FoodNet au fil du temps. la surveillance fondée sur les cas était la méthode la plus sensible de détermination des cas, Plus de cas que la revue du HDD seule Cependant, l’utilisation du HDD pour compléter la surveillance active a augmenté le nombre total de cas de%. Dans un monde parfait, tous les cas de SHU seraient identifiés par les deux méthodes. La fréquence des cas détectés par chaque méthode, illustrant les lacunes potentielles de la surveillance qui nécessitent une amélioration. L’utilisation périodique de plusieurs méthodes de vérification des cas peut également aider à valider l’efficacité de la surveillance. Les cas détectés par HDD étaient moins susceptibles d’être confirmés que ceux trouvés par les prestataires. Cette situation était probablement attribuable, en partie, à l’utilisation de codes de décharge élargis pour identifier les cas potentiels de SHU aux fins de surveillance. Puisque le formulaire FoodNet ne recueillait pas d’information sur les codes spécifiques utilisés pour identifier chaque cas, il était impossible de à la sensibilité de chaque code par le niveau de classification des cas Cependant, la plupart des autres caractéristiques des cas étaient similaires, Les différences dans la proportion de cas où les selles ont été testées pour la toxine Shiga indiquent que les fournisseurs doivent être informés de l’importance de tester la toxine Shiga. Bien que moins rapide, l’examen du FDH peut être un outil de surveillance précieux pour les maladies qui entraînent fréquemment une hospitalisation, sont rares ou ont des résultats sévères L’examen du FDH peut être effectué une seule fois par an, bien que les problèmes d’accès restreint aux dossiers médicaux puissent retarder le processus. Dans le cas de certains sites FoodNet, cela a entraîné des retards de & gt; années avant qu’un cas ne soit signalé, ou ne pas avoir accès aux données cliniques patient nécessaires pour confirmer le diagnostic HUS parce que certains sites ne pouvaient accéder qu’aux données globales sur les cas de SHU identifiés lors de l’examen du disque dur. Parce que nous avons limité notre analyse uniquement aux techniques de surveillance utilisées par le système de surveillance FoodNet, nos résultats pourraient ne pas être comparables à d’autres études qui ont trouvé des cas de SHU en utilisant d’autres définitions de cas. Dans certains sites, la majorité des cas ont été identifiés par une seule méthode, ce qui laisse supposer que d’autres Le SHU est un défi, nécessitant idéalement l’utilisation de plusieurs méthodes pour détecter les tendances au fil du temps et déterminer Tain tous les cas Les services de santé doivent tenir compte des ressources disponibles et des besoins de données lors du choix de la stratégie de surveillance optimale.

Remarques

Avertissement

Le contenu de ce travail relève uniquement de la responsabilité des auteurs et ne représente pas nécessairement les points de vue officiels des Centres de contrôle et de prévention des maladies.

Supplément de parrainage

Cet article a été publié dans le cadre d’un supplément intitulé «Études du Réseau de surveillance active des maladies d’origine alimentaire», parrainé par la Division des maladies d’origine alimentaire, hydrique et environnementale du Centre national des maladies infectieuses émergentes et zoonotiques des Centers for Disease Control et Prévention, et l’Association des laboratoires de santé publique

Conflits d’intérêts potentiels

Tous les auteurs: Aucun conflit rapporté Tous les auteurs ont soumis le formulaire ICMJE pour la divulgation des conflits d’intérêts potentiels Conflits que les éditeurs considèrent pertinents pour le contenu du manuscrit ont été divulgués

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