[en] Background: Time series analysis are a group of techniques aimed at adjusting a mathematical model to a series of observations taken over time. Time series analysis permits assessment of the relationships between antimicrobial use and resistance. ViResiST Project (www.viresist.org) is a surveillance system of antimicrobial resistance and use. ViResiST Project uses time series analysis to predict for the level of antimicrobial resistance for several hospitals in Spain, Scotland (U.K.), Belgium, Holland, France and United States of America. Aim: 1) Investigate the prevalence of antimicrobial resistance in pediatric population in Comunidad Valenciana (Spain) 2) Constructing autoregressive integrated moving average (ARIMA) models that analyze the temporal behaviour of bacterial resistance series 3) Assessment of the relationship between antimicrobial use and resistance by using transfer functions (Box-Jenkins) 4) Identify those situations of high level of antimicrobial resistance which may need measures of control of resistance. Methods: The data used were exported from ViResiST Project data bases. ViResiST Project collected data of antimicrobial resistance in children and antibiotic use in global population for 5-6 years from each hospital. We used the data from five hospitals of the Comunidad Valenciana (H. Dr. Peset de Valencia, H. de la Vega Baja de Orihuela (Alicante), H. Clínico de Valencia, H. General de Elche, H. General de Castellón) y two european hospitals (Aberdeen Royal Infirmary in Scotland (U.K.) y and the Academic Hospital of Rotterdam in Holland). Percentages of antimicrobial-resistant/intermediate microorganisms for the last 3 years were obtained. Data were analyzed as time series and ARIMA (Box-Jenkins) and transfer function models were built. Results: 976 antimicrobial-microorganism combinations were analyzed. We could demostrate a temporal relationship between antimicrobial use and resistance for 60 antimicrobial-microorganism combinations. Resistances and antibiotic use were higher in the spanish settings than in Aberdeen. Conclusions: ViResiST Project data are useful to know antimicrobial resistance in pediatric population and to guide empirical prescriptions of antimicrobials in pediatric infections. Widespread use of antibiotics, particularly -lactams in the spanish settings accounts for selection of more antibiotic resistant microorganisms.

[es] RESUMEN Introducción: El Análisis de Series Temporales es un grupo de técnicas de análisis matemático que permiten estudiar la relación entre las resistencias bacterianas y el uso de antibióticos. El Proyecto ViResiST (www.viresist.org) es un sistema de vigilancia de las resistencias bacterianas y de uso de antibióticos que utiliza técnicas de Análisis de Series Temporales para estudiar y predecir el comportamiento de las resistencias en 6 hospitales de la Comunidad Valenciana, uno de Madrid y varios hospitales de Escocia (Reino Unido), Holanda, Francia, Bélgica y EE.UU. Objetivos: Los objetivos de esta tesis son 1) conocer la situación en hospitales de la Comunidad Valenciana de las resistencias en infecciones pediátricas y su evolución a lo largo del tiempo, 2) caracterizar por Análisis de Series Temporales el comportamiento de las resistencias bacterianas cuando ello sea posible, 3) investigar la relación entre resistencia y uso de antimicrobianos y 4) identificar situaciones en las que sea necesario implementar medidas para el control de las resistencias. Material y Métodos: El material utilizado son las bases de datos proporcionadas por el Proyecto ViResiST, tanto para el estudio de los datos de sensibilidad, como para los de uso de antimicrobianos. Los hospitales incluidos en el estudio son 5 hospitales de la Comunidad Valenciana (H. Dr. Peset de Valencia, H de la Vega Baja de Orihuela (Alicante), H. Clínico de Valencia, H. General de Elche, H. General de Castellón) y dos europeos (el Aberdeen Royal Infirmary en Escocia y el Academic Hospital de Rotterdam en Holanda) a efectos de realizar comparaciones. Para cada combinación de especie, género o grupo de microorganismos se obtuvo el porcentaje de aislados resistentes o con sensibilidad intermedia de los tres últimos años con su intervalo de confianza al 95%. El análisis de series temporales se realizó por metodología ARIMA y el ajuste de función de transferencia por el método de Box-Jenkins. Resultados: En los hospitales de la Comunidad Valenciana los porcentajes de resistencia o sensibilidad intermedia más relevantes son los siguientes: Streptococcus pyogenes a eritromicina 12-30%, a clindamicina a < 5%; Streptococcus pneumoniae a pencilina 45-60%, a eritromicina 40-60%; Staphylococcus aureus a meticilina < 4%, a eritromicina 35%, a clindamicina < 10%; Escherichia coli a aminopenicilinas 70%, a amoxicilina-clavulánico y cefalosporinas de 1ª generación 10%, a cotrimoxazol 30-35%; Salmonella spp. a aminopenicilinas 50%. En Aberdeen y Rotterdam estos porcentajes son mucho menores. El consumo de antibióticos en los hospitales valencianos es mayor que en Aberdeen. Se modelizaron 251 series (26%) del total de secuencias de datos de resistencia y de uso de antimicrobianos estudiadas (976). Se identificaron un total de 60 funciones de transferencia en las que se encontró una relación significativa entre el porcentaje de aislados con resistencia o sensibilidad intermedia y uso de antimicrobiano. Discusión: Los datos del Proyecto ViResiST nos permiten disponer de información sobre el estado de las resistencias en Pediatría y sobre el uso de antibióticos en población general y a nivel hospitalario. Esta información es útil para orientar la terapia empírica de las infecciones por estos microorganismos. Las técnicas de Análisis de Series Temporales permiten además, identificar el efecto del uso de antimicrobianos sobre las resistencias, cuantificarlo y estimar el intervalo de tiempo que debe pasar para que los cambios en el uso de antimicrobianos tengan su repercusión en los porcentajes de resistencia. Los mayores porcentajes de resistencia en los hospitales valencianos frente a los europeos probablemente se relacionan con un mayor consumo de antibióticos en nuestro entorno. ____________________________________________________________________________________________________