Artikel
Die Chronik von Antibiotika und -Resistenzen dargestellt durch scientometrische Daten
Suche in Medline nach
Autoren
-
Christian Brandt
- Zentrum für Infektionsmedizin und Krankenhaushygiene, Universitätsklinikum Jena, Deutschland
-
Oliwia Makarewicz
- Zentrum für Infektionsmedizin und Krankenhaushygiene, Universitätsklinikum Jena, Deutschland
-
Thomas Fischer
- Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Friedrich Schiller University, Jena, Deutschland
-
Claudia Stein
- Zentrum für Infektionsmedizin und Krankenhaushygiene, Universitätsklinikum Jena, Deutschland
-
Yvonne Pfeifer
- Nosokomiale Infektionserreger und Antibiotikaresistenzen, Robert Koch Institut, Wernigerode, Deutschland
-
Guido Werner
- Nosokomiale Infektionserreger und Antibiotikaresistenzen, Robert Koch Institut, Wernigerode, Deutschland
-
Mathias W. Pletz
- Zentrum für Infektionsmedizin und Krankenhaushygiene, Universitätsklinikum Jena, Deutschland
| Veröffentlicht: | 2. Oktober 2014 |
|---|
Gliederung
Text
Um die schnelle und globale Verbreitung von Antibiotikaresistenzen zu überwachen sind überregionale Surveillance Programme zwingend nötig. Diese Daten sind von Natur aus Zeit und Ort limitiert, basieren nur auf aggregierten Informationen der teilnehmenden Laboratorien und stehen selten als reiner Datensatz der wissenschaftlichen Gesellschaft zur Verfügung. Daher testeten wir einen alternativen Surveillance-Ansatz mittels der semantischen und scientometrischen Analyse aller verfügbaren thematisch zugehörigen PubMed Einträgen (>100.000). Für die semantische Suche wurden „Gene Ontology“ und „MeSH“ Suchbegriffe verwendet und ggf. normale Suchbegriffe für weitere Differenzierungen. Für die Datenextraktion wurde die semantische Suchmaschine „GoPubMed“ verwendet. Der zeitliche Zusammenhang zwischen der Markteinführung von neuen β-Laktamantibiotika und die Entstehung der jeweiligen Resistenzen wurden mit Hilfe von 22.300 Publikationen der letzten 70 Jahre untersucht. Weitere Themen wie Infektionen durch Photogene (54.000) und Antimikrobielle Resistenzen (50.000) wurden analysiert um Entwicklungen seit 1940 abschätzen zu können. Die scientometrischen Ergebnisse wurden – wenn möglich – gegen die Datenbank des EARS-Net verglichen. Zusätzlich wurde der Zusammenhang zwischen Mikroorganismus, Jahr und der Markteinführung von acht wichtigen Antibiotikaklasen untersucht (ca. 37.500 Publikationen). Bedingt durch verschiedene Einflussfaktoren, wie alternative Antibiotika Verfügbarkeiten, korreliert die scientometrische Analyse nur partiell mit der Resistenzentwicklung. Allerdings liefern diese Daten eine schnelle und globale Übersicht über die aktuelle Bedeutung von spezifischen Resistenzen im Gesundheitswesen und decken dabei Zeiträume von 1940–1980 ab, als Surveillance Systeme noch nicht etabliert waren.
