Evolución del desempeño de Laboratorios de Referencia de América Latina en la detección de mecanismos de resistencia a los antimicrobianos

RESUMEN

Objetivo.

El objetivo es presentar los resultados del Programa Latinoamericano de Aseguramiento de la Calidad en Bacteriología y Resistencia a los Antimicrobianos (LA-EQAS) entre 2000 y 2018 y la evolución en la detección de mecanismos de resistencia de impacto clínico.

Métodos.

Los Laboratorios Nacionales de Referencia (LNR) participantes recibieron 25 encuestas con 10 cepas cada una, representando un total de 86 especies bacterianas y 40 mecanismos de resistencia. Para evaluar el desempeño de los LNR, se analizaron cinco indicadores: identificación bacteriana, interpretación de las pruebas de sensibilidad, rangos de las zonas de inhibición aceptables, mecanismo de resistencia inferido, y tiempo de demora en la respuesta.

Resultados.

La concordancia media fue 82,6% (rango: 74-95%) en la identificación bacteriana, 93,3% (85-98%) en la interpretación de las pruebas de sensibilidad, 84,6% (70-94%) en las zonas de inhibición, 82,5% (73-96%) en el mecanismo de resistencia inferido, y la demora en la respuesta, 34 días. Se observó una mejora en la detección de mecanismos de relevancia clínica como resistencia a meticilina, macrólidos y glucopéptidos en cocos gram positivos, y betalactamasas de espectro extendido, AmpC plasmídico y carbapenemasas en bacilos gram negativos.

Conclusiones.

El LA-EQAS es una excelente herramienta para la mejora continua de la calidad en el diagnóstico de las infecciones por microorganismos multirresistentes en los LNR de América Latina.

La resistencia a los antimicrobianos (RAM) representa una creciente amenaza a nivel global que no solo afecta a la salud humana y animal, sino también a la producción y seguridad alimentaria, al medio ambiente y al desarrollo económico de los países (1). Ante esta situación, en mayo de 2015 la Asamblea Mundial de la Salud adoptó el Plan de Acción Global para el control de la RAM (2) con el objetivo de fortalecer el conocimiento basado en la evidencia a través de la vigilancia y la investigación.

El impacto de la RAM no se distribuye equitativamente a nivel mundial, ya que los países de bajos y medianos ingresos soportan la mayor parte de la carga global de enfermedades infecciosas y de resistencia a los antibióticos y sufren las mayores pérdidas en morbimortalidad y económicas (3, 4).

Definir la carga global de RAM y monitorizar el impacto de las intervenciones para contrarrestarla requiere datos de vigilancia confiables (3). La calidad de la vigilancia de la RAM se sustenta con programas de evaluación externa de calidad periódicos y sostenibles. Los laboratorios pueden evaluar su funcionamiento comparando sus resultados con los de otros, detectar errores en los procedimientos y aplicar las medidas correctivas correspondientes (5).

En 1996, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) implementó la Red Latinoamericana de Vigilancia de la Resistencia a los Antimicrobianos (ReLAVRA), cuya finalidad es obtener datos microbiológicos fidedignos y oportunos para mejorar la atención del paciente y fortalecer la vigilancia mediante programas de garantía de calidad sostenibles en la Región de las Américas (6, 7). La Red está organizada de tal manera que cada Laboratorio Nacional de Referencia (LNR) de los 19 países que la conforman es responsable de la calidad de los datos que obtiene y de controlar y mejorar el diagnóstico en la Red que coordina. Para cumplir con esta finalidad, la OPS en 2000 puso en marcha el Programa Latinoamericano de Aseguramiento de la Calidad en Bacteriología y Resistencia a los Antimicrobianos (LA-EQAS) en el cual participan actualmente 17 LNR de 17 países de la Región.

El LA-EQAS tiene entre sus objetivos generales monitorizar la calidad del trabajo de los LNR, capacitar profesionales a distancia en función de las necesidades detectadas, y conseguir que los resultados de la vigilancia regional sean fiables. Entre sus objetivos específicos se encuentran i) contribuir a mejorar el diagnóstico bacteriano, alcanzando la máxima eficiencia en la identificación bacteriana y las pruebas de sensibilidad a los antimicrobianos, ii) promover el control de calidad interno de los laboratorios, iii) constituir un sistema de educación continua, intentando encontrar las fuentes comunes de error y brindando asistencia para su resolución, y iv) proveer estándares (cepas de referencia para el control de calidad interno, cepas caracterizadas feno y genotípicamente, normativas actualizadas y manuales de procedimientos).

Entre 2000 y 2018, se enviaron 25 encuestas con 10 aislamientos incógnita cada una. Los aislamientos incluidos en los paneles se seleccionan con un fin específico según los objetivos planteados para cada encuesta. Los 14 parámetros que guían esta elección son: i) frecuencia clínica de aislamiento, ii) patógeno de origen humano, animal o ambiental emergente o reemergente, iii) mecanismo de resistencia emergente a nivel global o regional, iv) insumos disponibles en el mercado local, v) metodología, medios de cultivo y estándares de interpretación utilizados para la evaluación de la sensibilidad a los antibióticos de un patógeno determinado, vi) disponibilidad de pruebas confirmatorias adicionales para informar la sensibilidad a un grupo determinado de antimicrobianos, vii) utilización de puntos de corte específicos según el sitio de aislamiento, dosis, intervalo entre dosis, etc., viii) evaluación de puntos críticos en las pruebas de sensibilidad, ix) detección de mecanismos de resistencia de bajo nivel con impacto clínico, x) detección de mecanismos de resistencia combinados, xi) microorganismos en los cuales en encuestas previas se hayan detectado dificultades en la identificación bacteriana o en la interpretación y el informe de las pruebas de sensibilidad, xii) evaluación de la reproducibilidad intralaboratorio, xiii) utilización de normas de interpretación de las pruebas de sensibilidad vigentes, y xiv) evaluación de la utilidad de las actualizaciones bibliográficas que se envían periódicamente.

Con las sucesivas encuestas del LA-EQAS ha aumentado la complejidad de los paneles, tanto en la taxonomía de los géneros y especies, como en los mecanismos de resistencia emergentes de importancia en salud pública.

En un trabajo previo se publicaron los resultados de los primeros siete años del LA-EQAS correspondientes al período 2000-2006 (8). En el presente estudio se presentan los resultados del LA-EQAS 2000-2018 y la evolución de la detección de mecanismos de resistencia con impacto clínico.

MATERIALES Y MÉTODOS

El presente estudio es descriptivo, multicéntrico y original. Entre 2000 y 2018, los LNR recibieron 25 encuestas con 10 cepas cada una, que representan 86 especies bacterianas. Para evaluar la detección y el informe de los mecanismos de resistencia se enviaron 40 mecanismos, siete de fácil detección/interpretación (resistencia a tetraciclina, cloranfenicol, trimetoprima/sulfametoxazol, aminoglucósidos, rifampicina, quinolonas y nitrofuranos) y el resto de difícil detección o interpretación, mecanismos emergentes o combinados.

Estructura y funcionamiento del LA-EQAS. El LA-EQAS está coordinado por el Servicio Antimicrobianos del Instituto Nacional de Enfermedades Infecciosas, ANLIS “Dr. Carlos G. Malbrán” de Argentina, que actúa como Laboratorio Regional de Referencia en Resistencia a los Antimicrobianos (LRR). Participan, además, el Servicio Bacteriología Especial del mismo Instituto como Laboratorio de Referencia en la identificación bacteriana y un comité colaborador de expertos. Los responsables del LRR y el comité de expertos seleccionan los aislamientos que se envían en cada panel a los laboratorios participantes. El Laboratorio Nacional de Salud Pública de cada país actúa como LNR y es el coordinador de la Red Nacional de Vigilancia de la RAM. El procesamiento de los datos se realiza en el LRR mediante un software en Access diseñado específicamente para el LA-EQAS.

Evaluación e indicadores de calidad. Los parámetros evaluados en el LA-EQAS son dos: identificación bacteriana y pruebas de sensibilidad a los antimicrobianos. Para evaluar el desempeño se analizan cinco indicadores: i) identificación bacteriana, ii) interpretación de las pruebas de sensibilidad, iii) rangos de las zonas de inhibición aceptables, iv) mecanismo de resistencia inferido, y v) demora en la respuesta. Estos dos últimos indicadores se incorporaron a partir de la encuesta 20 de 2013.

La concordancia en la identificación bacteriana se basa en la correlación en los resultados obtenidos por el LNR y el LRR en los análisis por cepa y por laboratorio. Además, se calcula el porcentaje de respuestas con “género y especie correctas” utilizando como denominador el número total de cepas tipificadas.

Para las pruebas de sensibilidad, se evalúa el tamaño de los halos de inhibición obtenidos por el método de difusión por discos o el valor de Concentración Inhibitoria Mínima (CIM) (9-11). Para interpretar las pruebas de sensibilidad, se utilizan puntos de corte definidos por el Clinical and Laboratory Standards Institute, el European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (12), la Food and Drug Administration (13) o los definidos por el LRR y consensuados con los países miembros de la ReLAVRA (14). Para evaluar los resultados de las pruebas de sensibilidad por difusión, se utilizan métodos estadísticos explicados en el documento de consenso regional sobre recomendaciones para evaluación externa de la calidad en bacteriología de 2002 (15) y descritos por Corso, et al. (16).

Por añadidura, para monitorear la evolución de las pruebas de sensibilidad, se calcula la concordancia entre los LNR y el LRR en la interpretación de las pruebas y la concordancia de los halos de inhibición con el rango de referencia establecido por el LRR para el método de difusión por discos. En las pruebas por dilución, la concordancia se estima entre el valor de CIM informado por el LNR y la CIM ± una dilución establecida por el LRR por uno o más métodos de referencia (17, 18). Para aquellos LNR que infieren la sensibilidad por métodos automatizados solo se evalúa la interpretación de las pruebas.

Además, se evalúa el tipo de errores menores, graves y muy graves en la interpretación de las pruebas de sensibilidad. Las definiciones son: error “menor”, discrepancia que involucra la categoría de interpretación intermedia (sensible por intermedio, resistente por intermedio, intermedio por sensible o intermedio por resistente), error “grave”, clasificación como resistente de una cepa sensible, y error “muy grave”, clasificación como sensible de una cepa resistente (19). Los valores esperados para cada tipo de error son: menor de 1% para los “muy graves”, menor de 5% para los “graves” y menor de 10% para los “menores”. El LRR realiza el estudio fenotípico de las cepas con diferentes métodos, como difusión con discos, dilución en agar, micro y macro dilución en caldo, Vitek-2^®, Phoenix^®, Microscan^®, tiras de gradiente, y realiza pruebas rápidas para detectar y confirmar mecanismos de resistencia a carbapenemes (http://antimicrobianos.com.ar/category/algoritmos-manuales-protocolos/). También lleva a cabo la caracterización molecular de los aislamientos mediante técnicas de PCR, secuenciación y, cuando es preciso, secuenciación del genoma completo.

La concordancia esperada para un LNR es ≥ 90% en la identificación bacteriana, en la interpretación de las pruebas de sensibilidad y el mecanismo de resistencia inferido, ≥ 80% en los rangos de los halos de inhibición, y un tiempo de demora en la respuesta ≤ a 30 días.

RESULTADOS

El LA-EQAS se desarrolló para monitorear la calidad de trabajo de los países participantes de la ReLAVRA y contribuir al mejoramiento continuo de los LNR. Entre 2000 y 2018, se enviaron a los laboratorios participantes del LA-EQAS 249 aislamientos bacterianos procedentes del cepario del LRR, 49 especies gram negativos, 36 gram positivos y una especie del complejo Micobacterium fortuitum. La complejidad de las encuestas en cuanto a la identificación bacteriana y los mecanismos de resistencia ha sido creciente desde el inicio a la actualidad. Las especies enviadas representan 99% de las especies bacterianas más frecuentes asociadas con infecciones tanto hospitalarias como de la comunidad e incluyen la totalidad de especies consideradas prioritarias en el Global Antimicrobial Resistance Surveillance System (GLASS) (20) y en la ReLAVRA (7).

Concordancia en la identificación bacteriana. El porcentaje de concordancia en la identificación bacteriana de las especies enviadas en el período 2000-2006 (encuestas 1 a 13) fue 80,4% y aumentó a 85,1% en el período 2007-2018 (encuestas 14 a 25). Analizando el período 2000-2018, los LNR tuvieron una concordancia en la identificación bacteriana entre 74 y 95%, con una media de 82,6%. Esta mejora se aprecia en el cuadro 1, donde se indican en negrita las especies en las cuales aumentó la concordancia en la identificación. Más aún, en todas las especies con dificultades en la identificación que se enviaron en más de una oportunidad, el porcentaje de concordancia en la identificación en las encuestas subsiguientes fue mayor.

CUADRO 1. Concordancia en la identificación bacteriana en 25 encuestas del LA-EQAS. Encuestas 1 a 13, período 2000-2006 y encuestas 14 a 25, período 2007-2018.

Concordancia en la identificación bacteriana (%) encuestas 1 - 13, período 2000–2006
≥ 90	80 a 89	70 a 79	< 70
Complejo Burkholderia cepacia	Enterococcus faecium	Acinetobacter Iwoffii	Bacillus grupo cereus
Complejo Citrobacter freundii	Aggregatibacter aphrophilus	Complejo Aeromonas hydrophila	Complejo Aeromonas caviae
Edwarsiella tarda	Haemophilus influenzae	Klebsiella aerogenes	Complejo Nocardia asteroides
Enterococcus faecalis	Klebsiella oxytoca	Complejo Enterobacter cloacae	Corynebacterium urealyticum
Escherichia coli	Morganella morganii	Moraxella catarrhalis	Elizabethkingia meningoseptica
Complejo Klebsiella pneumoniae	Pasteurella multocida	Shigella sonnei	Enterococcus casseliflavus
Proteus vulgaris	Proteus mirabilis	Staphylococcus epidermidis	Enterococcus gallinarum
Providencia rettgeri	Serratia marcescens		Enterococcus raffinosus
Pseudomonas aeruginosa	Staphylococcus haemolyticus		Plesiomonas shigelloides
Shigella flexneri	Streptococcus grupo bovis		Rhodococcus equi
Staphylococcus aureus			Salmonella enterica serov. Enteritidis
Staphylococcus saprophyticus			Salmonella enterica Infantis
Streptococcus agalactiae			Salmonella enterica Typhimurium
Streptococcus pneumoniae			Streptococcus grupo anginosus
Streptococcus pyogenes			Streptococcus grupo C
			Streptococcus grupo mutans
			Streptococcus grupo mitis
			Vibrio cholerae no O1
Concordancia en la identificación bacteriana (%) encuestas 14 - 25, período 2007–2018
≥ 90	80 a 89	70 a 79	< 70
Complejo Acinetobacter calcoaceticus-baumannii	Enterococcus raffinosus	Complejo Achromobacter xylosoxidans	Acinetobacter pittii
Complejo Aeromonas hydrophila	Myroides odoratus / odoratimimus	Chryseobacterium gleum/indologenes	Acinetobacter ursingii
Alcaligenes faecalis	Complejo Nocardia asteroides	Klebsiella aerogenes	Aerococcus urinae
Complejo Burkholderia cepacia	Salmonella enterica subesp. enterica serov. Typhimurium	Enterococcus gallinarum	Complejo Aeromonas caviae
Clostridium perfringens	Staphylococcus haemolyticus	Kocuria kristinae	Aeromonas veronii/sobria
Elizabethkingia meningoseptica	Streptococcus grupo anginosus	Ochrobactrum grupo antrophi	Arcanobacterium haemolyticum
Complejo Enterobacter cloacae		Rothia mucilaginosa	Corynebacteriun diphtheriae
Enterococcus casseliflavus		Salmonella enterica serov. Concord	Corynebacterium striatum
Enterococcus faecalis		Salmonella enterica serov. Enteritidis	Erysipelothrix rhusiopathiae
Enterococcus faecium		Salmonella enterica serov. Typhimurium	Micobacterium fortuitum
Escherichia coli		Serratia odorifera	Moraxella lacunata
Haemophilus influenzae		Staphylococcus lugdunensis	Cutibacterium (Propionibacterium) acnes
Klebsiella oxytoca		Streptococcus gallolyticus	Pseudomonas stutzeri
Complejo Klebsiella pneumoniae			Streptococcus dysgalactiae subsp. equisimilis
Listeria monocytogenes			Streptococcus gallolyticus subsp. gallolyticus
Moraxella catarrhalis
Morganella morganii
Plesiomonas shigelloides
Proteus mirabilis
Providencia rettgeri
Providencia stuartii
Pseudomonas aeruginosa
Pseudomonas putida
Serratia marcescens
Shigella flexneri
Staphylococcus aureus
Staphylococcus pseudintermedius
Streptococcus agalactiae
Streptococcus pneumoniae
Streptococcus pyogenes
Vibrio cholerae NO O1

Fuente: elaboración propia de los autores.

En negrita se indican las especies bacterianas que mostraron mejoras en la concordancia en la identificación en el período 2007-2018 respecto al período 2000-2006.

En las especies aisladas con mayor frecuencia en infecciones hospitalarias y de la comunidad e incluidas en la vigilancia de la ReLAVRA (7) la concordancia en la identificación fue ≥ 90%. La variabilidad observada en los distintos indicadores evaluados se debe a la complejidad creciente en las sucesivas encuestas.

Concordancia con las pruebas de sensibilidad. Se analizaron entre 165 y 612 pruebas de sensibilidad por encuesta, en total, 11641 pruebas de sensibilidad, con una media de 465,6 pruebas por encuesta. La concordancia en la interpretación de las pruebas de sensibilidad presentó mínimas fluctuaciones en el período ensayado. El valor más bajo se observó en la encuesta 14 con un 85,4% de resultados satisfactorios y el máximo fue de 98% en las encuestas 23 y 97,6% en la encuesta 25, con una media de 93,3%, que se mantuvo por encima del valor esperado de 90% en 22 de las 25 encuestas.

El porcentaje de errores “muy graves” osciló entre 0 y 5% (media 2,0%), de los “graves”, entre 0 y 4,3% (media 1,6%), y de los “menores”, entre 0,3 y 7,2% (media 3,0%). La suma de los porcentajes de errores “muy graves” y “graves” fue menor de 5% en 19 de 25 encuestas y los errores “menores” fueron menos de 5% en 24 de 25 encuestas.

La concordancia en los halos de inhibición del antibiograma por difusión con los rangos establecidos por el LRR guarda relación directa con la calidad metodológica de la prueba. Al inicio del Programa, la concordancia era 70%, lo cual indica la existencia de importantes problemas metodológicos. A partir de la encuesta 2 y hasta la encuesta 25, este indicador osciló entre 76 y 94% (media 84,6%), superó el valor de 80% esperado para un LNR en 19 de las 25 encuestas, en 5 encuestas tuvo valores entre 76-79% y en la encuesta restante 70%. Comparando el período 2000-2006 con el período 2007-2018, se observó un aumento de 81,0% a 88,6%. El aumento de concordancia observado en este indicador es una evidencia clara de la mejora en la calidad de las pruebas de sensibilidad. La concordancia en el mecanismo inferido mostró valores entre 73 y 96% (media 82,5%).

El tiempo de demora en la respuesta en las sucesivas encuestas osciló entre 12 y 90 días (media de 34 días y modo de 27 a 32 días). (La información detallada de los resultados de cada encuesta está disponible previa solicitud a los autores.)

En el cuadro 2 se detallan los mecanismos de resistencia evaluados en las sucesivas encuestas. En el presente trabajo se evaluaron los mecanismos de resistencia de mayor importancia clínica. En la figura 1 (gráfico A) se presentan los resultados obtenidos en la detección y el informe de resistencia a meticilina en Staphylococcus spp. No hubo dificultades en la detección con este mecanismo y se alcanzó una concordancia media de 97% para S. aureus y de 100% para estafilococos coagulasa negativa y S. pseudintermedius. En 11 de 15 encuestas la concordancia en la detección de este mecanismo alcanzó 100%.

CUADRO 2. Mecanismos de resistencia de los aislamientos incluidos en 25 encuestas de evaluación del desempeño, Región de las Américas, 2000-2018.

Mecanismos de resistencia de difícil detección / interpretación o emergentes
BLEEa CTX-M-2, CTXM-15, PER-2, SHV-2, SHV-5, SHV-18 (Enterobacteriaceae)
BLEE GES-1 (P. aeruginosa)
BLEE VEB-1 (Acinetobacter sp.)
BLEE CTX-M2+impermeabilidad (K. pneumoniae)
Carbapenemasa MBLb VIM-2, VIM-11, IMP-1, IMP-13 (P. aeruginosa, Acinetobacter sp, P. putida)
Carbapenemasa MBL IMP-8, VIM-1, NDM-1 (E. cloacae, P. rettgeri, E. coli, P. mirabilis)
Carbapenemasa NDM-1 (Acinetobacter pittii)
Carbapenemasa KPC-2 (K. pneumoniae, P. aeruginosa)
Carbapenemasa SME-2b (S. marcescens)
Carbapenemasa NmcA (E. cloacae)
Carbapenemasa OXA-48 (K. oxytoca)
Carbapenemasa Cpha (A.hydrophila. A. veronii/sobria)
Hiperproducción de AMP-Cc (E. coli, E. aerogenes)
AMP-C plasmídico CMY-2 (P. mirabilis, K. pneumoniae, .S.Typhimurium), MIR-1 (E. coli)
Hiperproduccion de ADCd (A. baumannii )
Resistencia a imipenem por déficit de OprD2 (P. aeruginosa)
Sensibilidad disminuida a fluorquinolonas (S. Enteritidis, A. hidrophyla, H. influenzae, P. stuartii)
PMQRe: qnrB, qnrD, qnrE, qnrS, acc6’-Ibcr, oqx AB (S. flexneri, K. pneumoniae, P. mirabilis)
Resistencia a azitromicina mphA (Salmonella)
Resistencia a colistín mcr-1 (E. coli)
Resistencia a fluorquinolonas (S. agalactiae, S pyogenes)
Meticilino-resistencia (S.aureus, S. epidermidis, S. haemolyticus, S. pseudintermedius)
MLSbf constitutivo (S. aureus, S. pseudintermedius, S. epidermidis, S.pneumoniae, S.agalactiae)
MLSb inducible (S. aureus, S. haemolyticus, S. pyogenes, S. agalactiae)
Eflujo de macrólidos (S. aureus, S. epidermidis)
Lincosaminoadenilasa (S. agalactiae)
Resistencia a glucopéptidos VanA, VanB y VanC (E. faecalis, E faecium, E rafinosus. E gallinarum, E. casseliflavus)
Resistencia de alto nivel a aminoglucósidos (E. faecalis, E. faecium, E. gallinarum)
E. faecium ampicilina-sensible
Resistencia a linezolid (E. faecium)
Resistencia a penicilina (S. pneumoniae)
b- lactamasas (H. influenzae, E. faecalis, M. catarrhalis)
Resistencia intermedia a Vancomicina en S. aureus (VISA)
Daptomicina-no sensible (S. aureus)
Mecanismos de resistencia combinados
BLEE CTX-M2+PMQR qnrS (S. flexneri)
Carbapenemasa KPC-2+BLEE CTXM-15 (E. cloacae)
Carbapenemasa NDM-1+BLEE PER-2 (P. rettgeri)
Carbapenemasa NDM-1+BLEE CTX-M-15, SHV-11,SHV-12+PMQR qnrB+aac(6 ’)-Ib-cr (K. pneumoniae)
Carbapenemasa NDM-1+PMQR qnrD+aac(6’)-Ib-cr (P. mirabilis)
Carbapenemasa NmcA+PMQR qnrE-1 (E. cloacae)
BLEE CTX-M15+mcr-1 (K. pneumoniae)
Meticilino-resistencia+MLSb (S. pseudintermedius,S. aureus)
Meticilino-resistencia+VISA+Daptomicina-no sensible (S. aureus)

Fuente: elaboración propia de los autores.

^aBLEE, b lactamasa de espectro extendido.

^bMBL, metalo b lactamasa.

^cAMP-C, cefalosporinasa cromossômica.

^dADC, cefalosporinasa derivada de Acinetobacter.

^ePMQR, mecanismos plasmídicos de resistencia a quinolonas.

^fMLSb, macrólidos, lincosamidas y estreptograminas b.

FIGURA 1. Concordancia (%) en la detección e informe de distintos mecanismos de resistencia, LA-EQAS. Encuestas 1 a 25, período 2000 - 2018.

Fuente: elaboración propia de los autores.

Otro mecanismo relevante en gram positivos es la resistencia a macrólidos, lincosamidas y estreptograminas b (MLSb) inducible, un mecanismo frecuente en Staphylococcus spp. y estreptococos b-hemolíticos (figura 1, gráfico B). La concordancia en la detección y el informe de la expresión constitutiva de este mecanismo fue 100% en S. aureus y 92% en S. agalactiae. Para el mecanismo de resistencia en su expresión inducible en S. aureus, estafilococos coagulasa negativa, S. agalactiae y S. pyogenes, la concordancia aumentó de 30% en la encuesta 5 a 100% en la encuesta 23. La detección del mecanismo de eflujo fue mayor de 80% (media de 92%).

También se evaluaron métodos fenotípicos para detectar resistencia a glucopéptidos en Enterococcus spp. mediada por genotipos vanA, vanB y vanC. La detección de resistencia tipo vanA no presentó dificultades y la concordancia media fue 90% (figura 1, gráfico C). Aunque el fenotipo VanA se detectó eficientemente en todas las encuestas, los porcentajes más bajos de detección se observaron en las encuestas 19 (73%) y 24 (86%), dado que se trataba de un E. gallinarum, que portaba el genotipo vanA además de su resistencia natural codificada por el gen vanC. La concordancia en la detección e informe del fenotipo VanB fluctuó entre 43 y 100% (media de 72%). La detección de este fenotipo fue variable, y dicha variación se atribuyó al envío de cepas de Enterococcus spp. con diferente grado de expresión. Para el fenotipo VanC la concordancia media fue 54%. Si bien la detección de este fenotipo continúa siendo un desafío, se observó un aumento desde 25% en la encuesta 9 a 71% en la 24.

Observando la evolución en la detección e informe de los distintos fenotipos de resistencia a glucopéptidos en el género, se puede concluir que el fenotipo que presenta mayor dificultad es el VanC, ya que el método de difusión no lo detecta eficientemente y la identificación de las especies E. gallinarum y E. casseliflavus portadoras de este mecanismo presenta dificultades.

Entre los mecanismos de importancia clínica en gram negativos, se evaluó la presencia de beta-lactamasa de espectro extendido (BLEE) en enterobacterias y bacilos gram negativos no fermentadores, la detección del AmpC plasmídico y la resistencia a carbapenemes en distintas especies bacterianas. La detección y el informe adecuado de BLEE reviste especial importancia en países donde la prevalencia en enterobacterias es alta. En la figura 1 (gráfico D) se presentan los resultados obtenidos en la detección y el informe de BLEE en Enterobacterias, P. aeruginosa y Acinetobacter spp. Para las BLEE tipo CTXM (CTXM-2 y CTXM-15), al inicio del LA-EQAS el porcentaje de resultados correctos fue 39% y alcanzó 100% en las encuestas 19, 20, 23 y 25 al tiempo que se observó una importante mejora en la detección de este mecanismo. Respecto a la detección de BLEE PER-2, en las encuestas 9, 10 y 15, la concordancia fue 100%, 92% y 100%, respectivamente. La detección de PER-2 fue muy buena, aunque se observaron dificultades en la encuesta 22 cuando se envió una cepa de P. rettgeri productora de NDM-1. La concordancia en la detección de BLEE tipo SHV (SHV-2, SHV-5, SHV-18) aumentó de 43% en la encuesta 3 a 100% en la encuesta 19. La detección de BLEE GES-1 en P. aeruginosa mejoró de 50% en la encuesta 16 a 81% en la encuesta 20.

La figura 1 (gráfico E) muestra los resultados de la detección del AmpC plasmídico tipo CMY-2, un mecanismo cuya media de detección fue 60% y que continúa siendo un desafío a pesar de haberse enviado en diferentes oportunidades.

La presencia de carbapenemasas tiene impacto directo en la elección correcta del tratamiento y en las acciones referidas al control de infecciones para evitar su diseminación, motivo por el cual es importante detectarlas precisa y tempranamente. En la figura 1 (gráfico F) aparecen los resultados informados para la detección de la resistencia a carbapenemes, por carbapenemasas tipo KPC, NDM, VIM, IMP, OXA-48 y SME en diferentes especies bacterianas, que muestran una tendencia hacia la mejora. La media de detección de KPC fue 82%. En la encuesta 18 se observó una disminución en la detección de KPC a 53%, con la particularidad de que se trataba de un aislamiento de P. aeruginosa, donde la presencia de este mecanismo es poco frecuente.

La media de detección de NDM-1 fue 81% en las diferentes encuestas. El 73% observado en la encuesta 25 correspondió a un aislamiento de A. pittii. La concordancia en la detección osciló entre 63 y 88% en las distintas encuestas para VIM-1, VIM-2 y VIM-11 y entre 88 y 94% para IMP-1 e IMP-13. La detección de SME-2b en S. marcescens aumentó de 69% en la encuesta 16 a 88% en la encuesta 20.

DISCUSIÓN

El LA-EQAS ha contribuido a identificar las dificultades que presenta el diagnóstico bacteriológico y a ayudar a los LNR a implementar métodos, capacitar a distancia y diseñar las estrategias para la mejora continua de la calidad en el diagnóstico de las infecciones por gérmenes resistentes en la Región de las Américas.

En un estudio previo los objetivos futuros del LA-EQAS fijados fueron la mejora en el diagnóstico de los patógenos humanos menos frecuentes y de los mecanismos de resistencia emergentes (16). Los resultados del presente estudio muestran que esos objetivos se han alcanzado además de haberse reforzado la calidad metodológica de las pruebas de sensibilidad.

La participación activa y el compromiso de los LNR han contribuido al éxito de esta cooperación horizontal entre países y de la triangulación con la OPS. El LA-EQAS ha logrado estandarizar el diagnóstico de las RAM en la Región y representa un ejemplo de trabajo en red con resultados evidentes, replicables y adaptables a otros problemas de salud pública.

Una limitación de este estudio es que se evalúa la capacidad de los LNR de los países, pero podría haber regiones subrepresentadas y, por lo tanto, no reflejadas en este conjunto de microorganismos y mecanismos de resistencia analizados. Otra limitación es que no se analizó la evolución de la detección de todos los mecanismos de resistencia evaluados. Por último, considerando que el LA-EQAS se focaliza en la detección de mecanismos de resistencia, la diversidad de especies enviadas podría verse acotada a las que con mayor frecuencia presentan mecanismos de resistencia con impacto clínico.

En conclusión, el LA-EQAS es una herramienta valiosa con la que ha contado la OPS para sostener el fortalecimiento y la educación continua de los LNR de la ReLAVRA. Este estudio refleja la mejora de los LNR de la Región en la detección de mecanismos de resistencia de impacto clínico, puesta de manifiesto por el aumento de la concordancia observada en los distintos indicadores de calidad evaluados.

Miembros del LA-EQAS (2018).

Erika Ruiz Aranda, Instituto Nacional de Laboratorios de Salud, INLASA, Bolivia; Jorge Reyes, José Villacis, Instituto Nacional de Investigación en Salud Publica, Ecuador; Zandra Fuentes, Esmeralda Villatoros, Laboratorio Nacional de Referencia, El Salvador; Lissette Sandoval, Julissa Ávila, Centro Nacional de Diagnóstico y Referencia (CNDR), Nicaragua; Mario Fabián Martínez Mora, Laboratorio Central de Salud Pública, Paraguay; Rosa Sacsaquispe, Instituto Nacional de Salud, Perú; Andrés Herrera, Claudia Valenzuela, Laboratorio Nacional de Salud, Guatemala; Hilda Bolaños, Antonieta Jiménez Pearson, Instituto Costarricense de Investigación y Enseñanza en Nutrición y Salud (INCIENSA), Costa Rica; Carmen Morales, Laboratorio Nacional de Vigilancia, Honduras; Rubén Ramos, José Moreno, Laboratorio Central de Referencia en Salud Pública, Panamá; Loyda González, Reyna Ovalles, Laboratorio Nacional de Salud Pública Dr. Defillo, República Dominicana; Nirvia Cuaical, Nuris Salgado, Instituto Nacional de Higiene “Rafael Rangel” (INHRR), Venezuela; María Soledad Prat, Pamela Araya, Alda Fernández, Instituto de Salud Pública, Chile; Teresa Camou, Laboratorio Nacional de Higiene Pública, Uruguay; Irma Hernández Monroy, Norma Angelica Montes Colima, Mónica Viveros Terrazas, Instituto de Diagnóstico y Referencia Epidemiológicos, México; Carolina Duarte Valderrama, Victoria Ovalle, Instituto Nacional de Salud, Colombia; María Teresa Illnait Zaragozí, Instituto de Medicina Tropical Pedro Kourí, Cuba.

Financiación.

Este programa es subsidiado por fondos regulares de la Organización Panamericana de la Salud. Los patrocinadores no participaron de ningún modo en el diseño del estudio, la obtención y el análisis de los datos, en la decisión de publicar este trabajo ni en preparación del manuscrito.

Declaración.

Las opiniones expresadas en este manuscrito son responsabilidad de los autores y no reflejan necesariamente los criterios ni la política de la RPSP/PAJPH y/o de la OPS.