Analyse et présentation des antibiogrammes cumulatifs: une nouvelle ligne directrice de consensus de l’Institut des normes cliniques et de laboratoire

Il est crucial de surveiller les tendances émergentes de la résistance au niveau local pour soutenir la prise de décision clinique, les interventions de contrôle des infections et les stratégies de confinement de la résistance aux antimicrobiens. connu sous le nom de rapport d’antibiogramme cumulatif Le document de consensus de l’Institut de normalisation clinique et de laboratoire, intitulé «Analyse et présentation des données cumulatives de sensibilité aux antimicrobiens», fournit des conseils aux laboratoires cliniques pour la préparation d’un antibiogramme cumulatif. expliquer les raisons de certaines de ces recommandations, discuter des limites de leur utilisation et proposer de nouvelles orientations pour de futures révisions. Le document contient des recommandations spécifiques pour la collecte, le stockage, l’analyse et la présentation des données et comprend des modèles de Les questions critiques comprennent la fréquence recommandée de déclaration, le nombre d’isolats à inclure dans une statistique et un mécanisme permettant d’éliminer plusieurs isolats d’une espèce bactérienne donnée provenant d’un patient donné.

Avec l’augmentation de la résistance aux antimicrobiens dans le monde, il est crucial de surveiller les tendances émergentes de la pharmacorésistance au niveau local pour soutenir la prise de décision clinique, les interventions de contrôle des infections et les stratégies de contrôle de la résistance aux antimicrobiens. Les différentes approches peuvent être utilisées pour résumer les résultats d’une base de données d’isolats cliniques, mais, malheureusement, les résultats obtenus à l’aide de différents algorithmes de calcul ne sont pas nécessairement comparables dans l’année. un sondage coordonné par le CLSI (Clinical and Laboratory Standards Institute); Données non publiées Deux observations de cette enquête sont les suivantes: la comparabilité des statistiques de susceptibilité aux antimicrobiens entre les établissements peut être faible en raison de la diversité des méthodes de calcul et de nombreux laboratoires Utiliser une approche de calcul simpliste, avec une forte tendance à surestimer les taux de pharmacorésistance Pour répondre à ces limites, le CLSI a reconnu la nécessité de développer des recommandations pratiques mais cliniquement et épidémiologiquement utiles pour l’analyse et la présentation des données sur les tendances de susceptibilité aux antimicrobiens. a établi un groupe de travail pour élaborer des lignes directrices consensuelles pour la mise en œuvre par les établissements de santé. La ligne directrice actuelle est CLSI MA, intitulée «Analyse et présentation des données cumulatives de sensibilité aux antimicrobiens» . pour certaines des recommandations faites dans ce document, discuter des limites de son utilisation, et proposer des directions pour élargir cette directive dans les révisions futures Les données présentées proviennent d’un grand hôpital universitaire et ont été analysées avec le logiciel WHONET, version, un logiciel pour la gestion de données de laboratoire de microbiologie disponibles gratuitement auprès de l’Organisation mondiale de la santé

Le guide Clsi M-A

CLSI MA est destiné aux personnes impliquées dans la préparation et l’utilisation de rapports d’antibiogrammes cumulatifs, ainsi qu’aux gestionnaires de technologies de l’information chargés de concevoir et de soutenir les besoins de gestion des données du laboratoire clinique chikungunya. Les questions critiques abordées comprennent la fréquence recommandée de déclaration, le nombre d’isolats à inclure dans une statistique et un mécanisme permettant d’éliminer plusieurs isolats d’une espèce bactérienne donnée obtenus d’un individu. isolats répétés des patientsL’utilisation la plus fréquente d’un rapport d’antibiogramme cumulatif consiste à orienter les décisions initiales empiriques en matière de traitement antimicrobien pour la prise en charge des infections chez les patients pour lesquels il n’existe pas encore de données microbiologiques pour cibler le traitement. la gestion continue de l’infection à long terme Les cliniciens devraient s’appuyer sur les résultats des tests de culture et de sensibilité aux antimicrobiens préalablement disponibles pour le patient et sur la probabilité d’apparition d’une souche résistante aux antimicrobiens pendant le traitement. D’autres applications sont possibles pour l’analyse des données de susceptibilité. de la résistance aux antimicrobiens pendant le traitement, guider les choix thérapeutiques pour les infections subséquentes et identifier les isolats ayant des phénotypes de résistance antimicrobienne spécifiques pour lesquels il peut être préférable d’analyser les données de manières différentes de celles décrites dans le MAA du CLSI . du document actuel et de cette revue Un résumé des recommandations spécifiques au MA du CLSI est présenté dans le tableau

année dans leurs analyses S’il y a un nombre important d’isolats, il serait raisonnable de considérer des analyses plus fréquentes s’il y a un changement perçu dans le pourcentage d’isolats qui sont sensibles au cours de l’annéeNombre d’isolats Avoir un nombre suffisant d’isolats d’une espèce donnée disponible pour l’analyse est une préoccupation dans des installations plus petites et pour des espèces rarement isolées Bien que l’AMM du CLSI suggère une analyse annuelle, si & lt; les isolats d’une espèce sont rencontrés au cours d’une année, il est acceptable d’inclure les isolats recueillis sur une période plus longue et d’inclure une note de bas de page dans le rapport indiquant que c’est le cas. Les isolats recueillis dans des cultures de surveillance ou de criblage, comme les cultures de Staphylococcus aureus résistant à la méthicilline ou d’Enterococcus résistant à la vancomycine, devraient être exclus des analyses de routine, car Ils peuvent présenter les types d’isolats rencontrés chez les patients soupçonnés d’être infectés. Agents antimicrobiens à analyser Seuls les résultats des agents antimicrobiens qui sont régulièrement testés et cliniquement utiles doivent être présentés aux cliniciens. bactéries avec résister La base de données d’analyse doit inclure les résultats pour tous les antimicrobiens testés, y compris les agents qui ne sont pas systématiquement signalés aux cliniciens. Les résultats des antimicrobiens testés uniquement contre les souches pharmacorésistantes dans les panels de réserve ou de deuxième ligne sont généralement CLSI MA recommande d’enregistrer, dans des champs séparés, à la fois les diamètres des zones d’inhibition des mesures quantitatives pour la diffusion sur disque et les valeurs MIC pour les essais de dilution et le test qualitatif Interprétation: si l’isolat est classé comme résistant, intermédiaire ou sensible Les mesures d’essai sont importantes en cas de changements dans les points critiques du CLSI, dans l’évaluation de la qualité des résultats des tests de sensibilité et dans la compréhension de l’épidémiologie des sous-populations bactériennes résistantes aux antimicrobiens. Le cumu Les pharmacologues et les cliniciens sont plus habitués à travailler avec des résultats présentés comme le pourcentage d’isolats qui sont sensibles, parce qu’ils se concentrent sur la probabilité d’une réponse thérapeutique réussie parce que les cliniciens évitent généralement de prescrire antimicrobiens si un résultat d’essai indique une sensibilité intermédiaire, les isolats de sensibilité intermédiaire ne doivent pas être inclus dans le calcul du pourcentage d’isolats sensibles Parmi les microbiologistes et les épidémiologistes, le pourcentage d’isolats résistants ou le pourcentage d’isolats non sensibles peut être Ces pourcentages pourraient être utilisés pour mettre en évidence certains résultats concernant la résistance émergente aux médicaments. Stratification des données Pour encourager une thérapie antimicrobienne optimale, il est souvent utile Par exemple, dans une étude ,% des isolats de S aureus provenant de patients non hospitalisés en unité de soins intensifs étaient sensibles à l’oxacilline, alors que seulement% des isolats de patients hospitalisés en Les unités de soins intensifs étaient sensibles Dans une autre étude, les isolats de Pseudomonas aeruginosa chez les patients atteints de fibrose kystique se sont révélés significativement moins sensibles que les isolats de patients non atteints de fibrose kystique Dans un de nos établissements % de tous les isolats d’Escherichia coli obtenus à partir de prélèvements urinaires ambulatoires étaient sensibles à la ciprofloxacine, alors qu’un taux de sensibilité de% a été noté parmi le sous-ensemble de patients. ans Cette observation a conduit à une réévaluation de l’utilisation de la ciprofloxacine comme thérapie empirique pour les infections des voies urinaires chez les patients ambulatoires & gt; ans ansDistribution et révision des antibiogrammes cumulatifs Il existe plusieurs suggestions dans MAA CLSI pour la distribution de rapports d’antibiogrammes cumulatifs, tels que les « guides de poche » et les affichages de sites Web CLSI MA énumère également des suggestions par étapes pour présenter les données à d’autres soins de santé les professionnels, y compris les pharmaciens, les médecins spécialistes des maladies infectieuses et le personnel chargé de la lutte contre les infections. L’examen collectif de l’antibiogramme cumulé constitue un moment opportun pour examiner les tendances en matière de résistance aux antimicrobiens, évaluer les lignes directrices thérapeutiques actuelles et les décisions relatives aux médicaments.

Manipulation d’isolats répétés

Algorithmes pour manipuler des isolats répétés

L’aspect le plus controversé de la préparation d’un antibiogramme cumulatif est peut-être la manière dont les isolats multiples d’une espèce bactérienne donnée provenant d’un patient individuel sont traités. Le calcul le plus simple impliquerait une approche basée sur un isolat dans laquelle tous les isolats sont considérés Cependant, les patients ayant des parcours cliniques compliqués, de longs séjours à l’hôpital et des infections avec des organismes multirésistants ont fréquemment des spécimens cultivés à plusieurs reprises. En conséquence, les estimations déterminées à l’aide de cette approche simpliste «tous les isolats» sont souvent biaisées. sous-population de patients, qui ont généralement un pourcentage plus élevé de souches résistantes aux antimicrobiens. Par conséquent, il est recommandé d’éliminer les isolats répétés, et il existe plusieurs options pour atteindre ce résultat. comment l’algo suivant rithms gérerait les isolats

Tableau View largeTélécharger les résultats du test de sensibilité de Staphylococcus aureus pour un exemple de patientTable View largeTélécharger les résultats des tests de sensibilité de Staphylococcus aureus pour un échantillon de patient

Tableau View largeDownload slideIsolats obtenus à partir du patient échantillon qui serait inclus dans l’analyse selon divers algorithmes pour manipuler répétées isolatsTable View largeTélécharger les diapositives obtenues à partir de l’échantillon patient qui serait inclus dans l’analyse selon divers algorithmes pour la manipulation des isolats répétés Algorithmes basés sur les patients Chaque patient contribue également à l’estimation du pourcentage d’isolats sensibles. Les approches axées sur les patients sont directement pertinentes sur le plan clinique et épidémiologique et présentent des avantages pratiques, notamment en supposant moins d’hypothèses et des calculs plus simples que les approches axées sur les épisodes ou les phénotypes. Dans ces approches, l’accent est mis sur les «épisodes» d’infection Malheureusement, pour la plupart des scénarios cliniques, il n’y a pas de consensus sur la définition d’un épisode. Les définitions pourraient inclure des caractéristiques telles que l’intervalle entre les isolements, la phénotypique Les algorithmes basés sur le phénotype Dans une approche basée sur le phénotype, l’analyste de données se concentre sur des souches bactériennes particulières, telles que définies par des caractéristiques phénotypiques telles que le modèle de susceptibilité antimicrobienne. Un défi dans ces approches est de définir les caractéristiques. à utiliser pour différencier les isolats Les questions spécifiques à aborder sont les suivantes: faut-il considérer les résultats de tous les antimicrobiens testés ou seulement les résultats pour quelques agents clés et, dans ce dernier cas, comment les résultats discordants pour les antimicrobiens non clés doivent être traités ; s’il faut faire la distinction entre les différences «majeures» résistantes et sensibles ou «mineures» et les différences intermédiaires ou sensibles dans l’interprétation des tests; Les calculs sont encore plus compliqués si différents panels antimicrobiens sont testés contre différents isolats, ce qui peut être le cas si l’on utilise fréquemment des panels d’analyses d’urine ou de seconde intention. , l’épisode ou le phénotype est associé à plusieurs isolats d’une espèce bactérienne donnée, l’analyste de données doit alors décider lequel des isolats utiliser dans les calculs. L’approche la plus simple consisterait à sélectionner le premier isolat par patient, épisode ou phénotype pendant la Les alternatives à cette approche sont de sélectionner uniquement le dernier isolat, seulement le résultat le plus résistant par antimicrobien, seulement le résultat le plus sensible par antimicrobien, et une moyenne pondérée des résultats de chaque test de sensibilité du patient pour un donné antimicrobien

Exemples de méthodes de manipulation d’isolats répétés

Pour mieux comprendre l’impact des différentes approches sur les estimations des taux de susceptibilité, nous avons appliqué des algorithmes de calcul à l’analyse de l’année des données pour S aureus et P aeruginosa. Les résultats sont présentés dans le tableau

Tableau View largeTélécharger slideEstimation du pourcentage de susceptibilité pour Staphylococcus aureus oxacilline et Pseudomonas aeruginosa ciprofloxacine en utilisant différents algorithmes de calcul pour analyser les données dans un seul ensemble de donnéesTable View largeTélécharger slideEstimates du pourcentage sensible pour Staphylococcus aureus oxacillin et Pseudomonas aeruginosa ciprofloxacine en utilisant différents algorithmes de calcul pour analyser les données en Un seul ensemble de donnéesUn certain nombre de conclusions sont suggérées à partir des données présentées. Premièrement, les approches basées sur des isolats qui incluent tous les isolats ont généralement des pourcentages estimés plus faibles que d’autres approches. Ceci est particulièrement vrai pour les pathogènes hospitaliers, par exemple S aureus et P aeruginosa. associés à des infections prolongées et à des cultures répétées Dans la prise en charge des infections aiguës chez les patients ambulatoires, par exemple la pneumonie due à Streptococcus pneumoniae ou dans les régions à faibles ressources, les isolats répétés sont relativement peu fréquents; par conséquent, les estimations basées sur les isolats seront généralement similaires à d’autres estimations. Deuxièmement, dans de nombreux cas, les algorithmes basés sur le patient, l’épisode et le phénotype produiront des estimations comparables. Cependant, les approches par épisode et phénotype reflètent les résultats pour les Comme ce groupe de patients a tendance à avoir un pourcentage plus élevé de bactéries résistantes, le pourcentage de sujets sensibles est généralement plus faible lors de l’utilisation d’approches basées sur un épisode ou un phénotype que lorsque l’on utilise des approches axées sur le patient. approches Cette tendance sera particulièrement prononcée pour les organismes tels que P aeruginosa, qui peuvent présenter une hétérogénéité significative dans les phénotypes de résistance suite à une mutation, une co-infection ou une colonisation avec plusieurs clones, ou une variabilité biologique dans les résultats des tests de sensibilité. les épisodes et les phénotypes peuvent avoir un impact significatif sur le pourcentage Estimation sensible obtenue Ceci est particulièrement vrai pour les organismes associés aux infections nosocomiales

La raison d’être de la recommandation du premier isolat par patient

Pour les raisons présentées ci-dessus, il est judicieux d’utiliser un mécanisme pour éliminer le biais inhérent à une approche «tous isolats». La première estimation par patient est une approche directement pertinente pour guider les recommandations de traitement empirique initial pour ce groupe de patients. Les résultats des tests microbiologiques ne sont pas encore disponibles Les calculs sont simples et les résultats sont facilement communiqués au personnel clinique Cette recommandation a également été appuyée par les résultats d’un certain nombre de chercheurs qui ont examiné cette question [, ,,, -] Il existe plusieurs problèmes souvent non reconnues, inhérentes aux approches par épisode et par phénotype qui les rendent moins appropriées en tant que recommandation générale D’un point de vue épidémiologique, de telles approches sont automatiquement biaisées vers les résultats des patients ayant des taux plus élevés d’isolats résistants aux antimicrobiens. également particulièrement sensible aux changements dans les pratiques locales de collecte d’échantillons, par En ce qui concerne les considérations pratiques, sans un consensus clair sur les définitions à utiliser pour les épisodes et le phénotype, de telles approches compromettent la comparabilité des statistiques dans le temps et entre les institutions. De plus, la programmation et les calculs sont plus impliqués et peuvent dépasser les capacités techniques de nombreux laboratoires

Éviter la présentation de données potentiellement trompeuses

Le laboratoire a la responsabilité d’éviter de présenter des résultats confus ou potentiellement trompeurs. Ces problèmes peuvent souvent être attribués à un manque de compréhension par les cliniciens et les pharmaciens des pratiques de laboratoire pour l’identification des organismes et des pratiques de test de susceptibilité ou des biais dans les pratiques de prélèvement. En laboratoire, la susceptibilité à la pénicilline est prédite avec le test de diffusion de l’oxacilline pour tous les isolats de S pneumoniae. Pour les souches non sensibles, diamètre de la zone d’inhibition de l’oxacilline ⩽mm, l’isolat est testé contre la ceftriaxone, l’érythromycine et la lévofloxacine. des résultats sont présentés dans une rangée avec une note de bas de page appropriée Il y a un risque, cependant, que si les notes de bas de page ne sont pas affichées en évidence, on peut conclure que seulement% de tous les isolats de S pneumoniae sont sensibles à l’érythromycine. sont présentés mais d’une manière qui serait, peut-être, de augmenter la possibilité d’une mauvaise interprétation

Format de l’échantillon pour les résultats d’un test d’isolat de Streptococcus pneumoniae dans un laboratoire qui effectue régulièrement des tests de sensibilité à la pénicilline et effectue des tests de sensibilité pour des antimicrobiens supplémentaires pour des isolats suspectés d’être non sensibles au PenTable. Essai d’isolement de Streptococcus pneumoniae dans un laboratoire qui n’effectue habituellement que des tests sur disque d’oxacilline pour la sensibilité à la pénicilline Pen et effectue des tests de sensibilité pour les antimicrobiens supplémentaires pour les isolats qui sont soupçonnés d’être non sensibles à Pen

Table View largeTélécharger un format alternatif pour les résultats des tests d’isolat de Streptococcus pneumoniae dans un laboratoire qui effectue habituellement uniquement des tests de sensibilité à la pénicilline et effectue des tests de sensibilité pour des antimicrobiens supplémentaires pour des isolats suspectés d’être non sensibles au PenTable. Isolat de Streptococcus pneumoniae dans un laboratoire qui effectue habituellement uniquement des tests de sensibilité à la pénicilline et effectue des tests de sensibilité pour des antimicrobiens supplémentaires pour des isolats suspectés d’être non sensibles au PenExample Le tableau montre les résultats d’essais d’isolats d’Enterococcus faecium contre la vancomycine. augmenté de% en à% en, une augmentation surprenante en% À la suite d’une enquête plus approfondie, il a été noté que les pratiques de laboratoire avaient changé entre les années. Jusqu’à la fin de, tous les isolats d’entérocoques trouvés en b La résistance à la vancomycine a été identifiée au niveau de l’espèce In, cette pratique a été abandonnée et l’identification des espèces n’a été effectuée que pour les isolats d’entérocoques résistants à la vancomycine provenant de sites corporels normalement stériles. Une manière plus utile de présenter les données serait de isolats comparables – par exemple, pour comparer les isolats obtenus à partir de sites stériles entre les années, comme dans le tableau

Vue de la table largeToile de téléchargementPourcentages d’isolats d’Enterococcus faecium sensibles à la vancomycine dans un laboratoire où les critères de détermination de l’espèce des entérocoques résistants à la vancomycine ont changé et ont évolué vers la vancomycine. d’entérocoques résistants à la vancomycine a changé entre et

Vue de la table largeTaille de téléchargementPourcentages d’isolats d’Enterococcus faecium sensibles à la vancomycine obtenus à partir de sites stériles dans un laboratoire où les critères de détermination des espèces d’entérocoques résistants à la vancomycine ont varié entre les isolats d’Enterococcus faecium obtenus à partir de sites stériles. laboratoire dans lequel les critères de détermination des espèces d’entérocoques résistants à la vancomycine ont changé entre

Intervalles de confiance et signification statistique des changements dans le pourcentage d’isolats sensibles

Le MAA du CLSI comprend des tableaux pour aider les utilisateurs à évaluer la confiance statistique qu’ils devraient avoir dans les estimations du pourcentage de tailles d’échantillons observées. Par exemple, si un laboratoire teste des isolats d’Enterobacter cloacae et que les isolats sont sensibles à la gentamicine, le pourcentage de sujets sensibles est% Si les isolats testés sont représentatifs de la population plus large de E cloacae, un tableau dans CLSI MA indique que l’on peut être certain que le vrai pourcentage sensible se situe quelque part dans la fourchette plutôt large de% -%. si les isolats étaient testés et étaient sensibles, le pourcentage de sensibilité observé serait toujours de%, mais on serait certain que le pourcentage réel de sensibilité était compris entre% et% CLSI MA comprend des tableaux supplémentaires pour déterminer si les différences observées le pourcentage de sujets sensibles dans les populations est statistiquement significatif, par exemple, lorsqu’on compare les résultats d’années différentes ou de différences. Le tableau fourni dans CLSI MA ne peut être utilisé que si les populations sont de taille similaire. Tableau illustre l’utilisation de ce tableau pour comparer les résultats en pourcentage de susceptibilité pour S aureus et oxacillin entre et parmi tous les isolats, des isolats ambulatoires et de isolats de patients hospitalisés Des nombres comparables d’isolats ont été testés au cours des années

Tableau View largeDownload slidePourcentage d’isolats de Staphylococcus aureus sensibles à l’oxacilline chez et et seuils de signification statistiqueTable View largeTéléchargement de diapositivesPersonnel d’isolats de Staphylococcus aureus sensibles à l’oxacilline en et et seuils de signification statistique

Assurer la qualité de l’antibiogramme cumulatif

Il est supposé que les résultats des tests microbiologiques dans la base de données qui seront analysés pour l’antibiogramme cumulatif sont précis. Néanmoins, une fois le rapport terminé, il est important de vérifier les erreurs potentielles, les résultats improbables ou importants et l’adéquation clinique de l’information. Les antimicrobiens sont-ils rapportés pour chaque espèce appropriée pour une utilisation clinique? Le nombre minimum d’isolats obtenus? Y at-il des résultats combinés de combinaison pathogène-médicament qui pourraient suggérer une erreur dans l’identification de l’organisme ou dans les résultats du test de susceptibilité? cela ne devrait pas être signalé sans confirmation

Exigences pour la préparation d’antibiogrammes cumulatifs

À l’heure actuelle, aucune réglementation fédérale n’oblige les ministères de la santé publique ou les établissements de santé à surveiller les tendances de résistance aux antimicrobiens. La Commission mixte des organismes de santé suggère, mais n’exige pas, que des antibiogrammes cumulatifs soient préparés et distribués au personnel clinique. «Pour les laboratoires de microbiologie hospitaliers, les données cumulatives sur les tests de sensibilité aux antimicrobiens sont-elles conservées et communiquées au personnel médical au moins une fois par an» [, p] Les Centers for Disease Control ont lancé une campagne pour prévenir la résistance aux antimicrobiens. La suggestion dans cette campagne est «d’utiliser les antimicrobiens à bon escient» et l’étape de cette campagne rappelle aux fournisseurs de soins de santé «d’utiliser des données locales; connaître votre antibiogramme « Au niveau de l’État, le Missouri a récemment adopté une loi qui suggère que les laboratoires cliniques communiquent annuellement à l’État des statistiques sur la sensibilité aux antimicrobiens

Résumé et orientations futures

Les auteurs du CLSI MA et du sous-comité sur les tests de susceptibilité aux antimicrobiens du CLSI ont l’intention d’aborder d’autres questions dans les révisions ultérieures de la directive. Les problèmes prioritaires comprennent des affichages graphiques pour mettre en évidence certains aspects spécifiques. tendances de la pharmacorésistance, biais dans les estimations de susceptibilité introduites par les pratiques de prélèvement, en particulier dans le traitement ambulatoire, et suggestions pour la présentation et l’interprétation des isolats non initiaux, par exemple, pour évaluer la fréquence de l’émergence de la résistance pendant le traitement. les commentaires de ceux qui les utilisent sont les bienvenus et peuvent être soumis via le site Web du CLSI

[Afficher des suggestions pour l’analyse et la présentation de données cumulatives sur les tests de sensibilité aux antimicrobiens Cependant, peu de publications ont abordé des recommandations pratiques sur la façon d’utiliser ces données pour prendre des décisions thérapeutiques et prescrire des politiques [, Il est à espérer que, dans un proche avenir, le CLSI, la Société américaine des maladies infectieuses et d’autres examineront de façon plus critique cet aspect de l’antibiogramme cumulatif afin d’optimiser la façon dont les données sont utilisées pour encourager une prescription prudente.

Remerciements

Nous remercions les membres du groupe de travail MA du CLSI qui ont contribué à plusieurs des concepts référencés dans cette revue, y compris Alan T Evangelista, Stephen G. Jenkins, Judith Johnston, Ron Master et John E McGowan, conflits d’intérêts JrPotential JFH est membre du Bureau des conférenciers de bioMérieux Vitek, Dade Behring MicroScan et Ortho McNeil Pharmaceutical JS dispensent une formation à Ortho McNeil Pharmaceutical