Open Access BMTW | Themenheft Antibiotikaresistenzen 01.10.2014

Statistische Verfahren zur Beschreibung von phänotypischen Empfindlichkeitsdaten

Statistical methods for description of phenotypic susceptibility data

Zusammenfassung
Diese Arbeit gibt eine Übersicht über statistische Verfahren zur Deskription von Empfindlichkeitsdaten. Die Datengrundlage für Resistenzstudien stellen häufig minimale Hemmkonzentrationen (MHKs), gemessen für verschiedene antimikrobielle Wirkstoffe, dar. Aus Sicht der statistischen Methodenlehre sind (semi-) quantitative MHK-Werte ordinal skaliert und sollten daher auch mit für ordinale Daten geeigneten statistischen Verfahren ausgewertet werden. Zur Beschreibung der Resistenzlage pro Wirkstoff bietet sich zunächst die Häufigkeitsverteilung der MHK-Werte an. Resistenzmuster können anhand von Häufigkeiten der Resistenzprofile beschrieben werden. Genauere Einblicke in Auftreten und Veränderungen von gleichzeitiger Resistenz gegenüber verschiedenen Wirkstoffen liefert die systematische Analyse der Abhängigkeitsstruktur. Des Weiteren können Unterschiede zwischen Resistenzprofilen durch Anwendung geeigneter Distanzmaße quantifiziert werden und gängige Verfahren der multivariaten Statistik zur Deskription und komplexeren Analyse von Empfindlichkeitsdaten herangezogen werden. Um Ergebnisse verschiedener Studien vergleichbarer zu machen, ist es wünschenswert, so viel Informationsgehalt wie möglich darzustellen und dabei eine einheitliche Struktur zu verfolgen.

Schlüsselwörter
Resistenzmuster, MHK, Abhängigkeitsstruktur, multivariate Analyse

Summary
This paper summarizes statistical methods to describe susceptibility data. A frequent data basis in resistance studies are minimum inhibitory concentrations (MICs), measured for different antimicrobial agents. In the statistical context these (semi) quantitative MIC values are ordinal scaled. Therefore, they should be analysed with statistical tools appropriate for ordinal data. The resistance situation for each antimicrobial agent is often described using frequency distributions of MIC values. Resistance patterns can be described by frequencies of resistance profiles. More detailed insights into appearance and changes of simultaneous resistance against different agents are provided by a systematic analysis of dependency structure in susceptibility data. Furthermore, the calculation of differences between resistance profiles using appropriate distance measures enables the application of common methods of multivariate statistic for description and more complex analysis of susceptibility data. To improve the comparability of study results, it is desirable to present as much information as possible in a uniform way. 

Keywords
resistance pattern, MIC, dependency structure, multivariate analysis

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