Predictors of infection with resistant pathogens and the possibility of risk stratification in surgical obstetrics

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Objective: Identification of the most significant predictors of infection with antibiotic-resistant pathogens in puerperas with endometritis after abdominal delivery.

Materials and methods: Retrospective analysis of 648 cases of cesarean section (406 – endometritis after cesarean section, 242 – uncomplicated postoperative period) and the results of microbiological examination of lochia (identification of microorganisms and determination of antibiogram). The number of concomitant extragenital diseases was calculated according to the cumulative illness rating scale (CIRS).

Results: 106 (26.1%) drug-resistant isolates were verified in post-caesarean section endometritis (p<0.001). MDR strains of the rESKAPE group were isolated from every sixth postpartum woman (16.8%) with endometritis.

The lowest (25%) and highest (97%) prevalence of susceptibility were observed with clindamycin and vancomycin, respectively. The main drug-resistant pathogens include gram-negative ESBL producers of the order Enterobacterales.

The vast majority of the main predictors of endometritis development after abdominal delivery were also associated with an aggravated somatic background: emergency CS during labor with a long anhydrous interval of ≥12 hours, a sum of 4 points or more according to the CIRS system, anemia of inflammation/chronic disease, extragenital infections during this pregnancy, the presence of a cervical cerclage/pessary, a body mass index of ≥30.00 kg/m2, asymptomatic bacteriuria and a fasting venous plasma glucose level during pregnancy of >5.1 mmol/l. Conclusion: Comorbidity (4 points or more according to the CIRS) was the most reliable predictor of colonization with multidrug-resistant pathogens and a risk factor for the development of endometritis after CS. An important predictor of MDR pathogen isolation was emergency CS in combination with a long (≥12 h) anhydrous interval and long (≥10 h) labor before surgery. The risk of carriage of drug-resistant strains was influenced by «antibacterial history» and hospitalizations/invasive procedures or surgeries in the second half of pregnancy.

About the authors

Nikolay A. Korobkov

North-West State Medical University named after I.I. Mechnikov

Author for correspondence.
Email: nikolai_korobkov@mail.ru

Cand. Sci. (Med.), Associate Professor, Department of Obstetrics and Gynecology named after S.N. Davydov

Russian Federation, St. Petersburg

Ekaterina I. Kakhiani

North-West State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: nikolai_korobkov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0410-817X

Dr. Sci. (Med.), Professor, Head of the Department of Obstetrics and Gynecology named after S.N. Davydov

Russian Federation, St. Petersburg

Anna A. Olina

North-West State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: nikolai_korobkov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9101-7569

Dr. Sci. (Med.), Professor, Professor at the Department of Obstetrics and Gynecology named after S.N. Davydov

Russian Federation, St. Petersburg

Tatyana A. Dudnichenko

North-West State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: nikolai_korobkov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7111-1283

Cand. Sci. (Med.), Associate Professor, Associate Professor at the Department of Obstetrics and Gynecology named after S.N. Davydov

Russian Federation, St. Petersburg

Gulrukhsor Kh. Tolibova

North-West State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: nikolai_korobkov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6216-6220

Dr. Sci. (Med.), Professor at the Department of Obstetrics and Gynecology named after S.N. Davydov

Russian Federation, St. Petersburg

Badri V. Sigua

North-West State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: nikolai_korobkov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4556-4913

Dr.Sci. (Med.), Professor, Professor of the Department of Faculty Surgery with the Endoscopy Course named after I.I. Grekov

Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. Brink A.J., Richards G. Best practice: antibiotic decision-making in ICUs. Curr Opin Crit Care. 2020;26(5):478–488. https://dx.doi.org/10.1097/MCC.0000000000000752
  2. Zahar J.R., Timsit J.F. Risk stratification for selecting empiric antibiotherapy during and after COVID-19. Curr Opin Infect Dis. 2022;35(6):605–613. https://dx.doi.org/10.1097/QCO.0000000000000881
  3. Яковлев С.Я., Журавлева М.В., Проценко Д.Н. и др. Программа СКАТ (Стратегия Контроля Антимикробной Терапии) при оказании стационарной медицинской помощи. Методические рекомендации для лечебно-профилактических учреждений Москвы. Consilium Medicum. 2017;19(7.1. Хирургия):15–51. [Yakovlev S.V., Zhuravleva M.V., Protsenko D.N. et al. Antibiotic stewardship program for inpatient care. Clinical guidelines for Moscow hospitals. Consilium Medicum. 2017;19(7.1. Surgery):15–51. (In Russ.)]
  4. Белобородов В.Б., Гусаров В.Г., Дехнич А.В. и др. Диагностика и антимикробная терапия инфекций, вызванных полирезистентными микроорганизмами. Методические рекомендации. Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2020;17(1):52–83. [Beloborodov V.B., Gusarov V.G., Dekhnich A.V. et al. Diagnostics and antimicrobial therapy of infections caused by multidrug-resistant microorganisms. Guidelines. Bulletin of Anesthesiology and Resuscitation. 2020;17(1):52–83. (In Russ.)]. https://dx.doi.org/10.21292/2078-5658-2020-17-1-52-83
  5. Ledger W.J., Blaser M.J. Are we using too many antibiotics during pregnancy? BJOG. 2013; 120:1450–1452. https://dx.doi.org/10.1111/1471-0528.12371
  6. WHO model list of essential medicines. 20th list (March 2017) Geneva: World Health Organization; 2021. URL: https://iris.who.int/handle/10665/273826
  7. Resolution A/RES/71/3 Adopted by the General Assembly on 5 October 2016. Political declaration of the high-level meeting of the General Assembly on antimicrobial resistance. Available from: http://www.who.int/antimicrobialresistance/interagency-coordination-group/UNGA-AMRRES-71-3-N1631065.pdf?ua=1
  8. De Waele J.J., Akova M., Antonelli M., et al. Antimicrobial resistance and antibiotic stewardship programs in the ICU: insistence and persistence in the fight against resistance. A position statement from ESICM/ESCMID/WAAAR round table on multidrug resistance. Intensive Care Med. 2018;44:189–196. https://dx.doi.org/10.1007/s00134-017-5036-1
  9. Jung E., Romero R., Yeo L. The fetal inflammatory response syndrome: the origins of a concept, pathophysiology, diagnosis, and obstetrical implications Semin Fetal Neonatal Med. 2020;25(4):101146. https://dx.doi.org/10.1016/j.siny.2020.101146

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure. Prevalence of sensitivity of bacterial isolates to various antimicrobial chemotherapeutic agents, %

Download (107KB)

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».