Memoire Online - Etude bactériologique des infections urinaires au Centre Pasteur du Cameroun

ACAR, J. et al. (1995), «Décision en maladies infectieuses», Vigot, 1^ère édition ;

ALAOUI, A.S. et al. (1998), « Examen cytobactériologique urinaire en milieu extrahospitalier », Biologie infectiologie, Tome IV-N°1 ;

DUPEYRON, C. (1999), «Examen Cytobactériologique des Urine», Développement et Santé, n°141, juin ;

DUVAL, J.et SOUSSY, C. (1990), «Bases bactériologiques pour l'utilisation des antibiotiques», Masson, 4^ème édition ;

GOBERNADO, M. (2007), «Antimicrobial susceptibility of clinical escherichia coli isolates from uncomplicated cystitis in women over a 1-year period in Spain», REV ESP QUIMIOTERAP;

GOLDSTEIN (2000), « Antibiotic susceptibility of bacterial strains isolated from patients with community-acquired urinary tract infection in France », Microbiology infection disease, Springer-Verlag;

GOURIEROUX, C. (1989), « Économétrie des variables qualitatives », Economica, 2e édition, Paris;

SEMRA, K et al. (2004), «Increasing antimicrobial resistance in escherichia coli isolates from community-acquired urinary tract infections during 1998-2003 in Manisa, Turkey»;

SOULA, G.S. et al. (1990), « Étude bactériologique des infections urinaires à Bamako : Orientation pratique », médecine d'Afrique noire, N°37 ;

ANNEXES

Germes	Fréquence (%)
Escherichia coli	46,9
K.pneum.pneumoniae	20,3
Streptococcus spp	6,1
Proteus mirabilis	3,2
Staph.epidermidis	2,9
Ps.aeruginosa	2,1
Morganella morganii	1,9
Staph.saprophyticus	1,8
Enterobacter cloacae	1,8
Staph.aureus	1,5
Citrobacter freundii	1,4
Citrobacter koseri	1,1
Str.agalactiae	1,0
Aci.calcoaceticus	0,9
Ent.aerogenes	0,8
Enterobacter spp	0,8
Entero.faecalis	0,6
Providencia rettgeri	0,6
Klebsiella oxytoca	0,6
Salm.typhimurium	0,4
K.ornithinolytica	0,4
Morg.morg.morganii	0,4
Salmonella spp	0,4
Staphylococcus spp	0,4
Steno.maltophilia	0,3
Proteus vulgaris	0,2
Serratia marcescens	0,2
Chryseomonas luteola	0,2
Aci.baumannii	0,1
K.pneum.ozaenae	0,1
Ps.fluorescens	0,1
Proteus penneri	0,1
Pseudomonas spp	0,1
Enterococcus spp	0,1
Salm.enteritidis	0,1
Pseudomonas putida	0,1
Serratia odorifera	0,1

Tableau 4: Profil de résistance d' Escherichia coli aux antibiotiques (en %)

Antibiotique	I	R	S
AMO	1,8	85,8	12,4
AMC	25,6	51	23,4
TIC	0,5	85,7	13,8
CFT	45	26,6	28,4
CA1	100	0	0
CXT	6,4	7,9	85,7
CTX	3	7,9	89,1
CFM	0,4	14	85,6
FOS	0	2,6	97,4
CAZ	8	2,9	89,1
GEN	1,4	19,1	75,5
TOB	0	21,7	78,3
NET	1,4	19,6	79
AKN	3	3,4	93,6
TSU	0,6	85,4	14
FUR	4,5	0,5	95
NAL	0	31,7	68,3
OFL	0	23,1	76,9
NOR	0,9	22,9	76,2
CIP	0,5	22,2	77,3

Tableau 5 : Répartition des principaux germes isolés dans les ECBU au CPC en 2007 en fonction de l'âge et du sexe

Tableau 6 : Résultat du test de khi-deux effectué sur Sexe et les principaux germes isolés dans les ECBU au CPC en 2007

Tableau 7 : Résultat du test de khi-deux effectué sur age et les principaux germes isolés dans les ECBU au CPC en 2007

Graphique 3 : Résultat l'AFC effectuée sur sexe et les principaux germes isolés dans les ECBU au CPC en 2007

Graphique 4 : Résultat l'AFC effectuée sur age et les principaux germes isolés dans les ECBU au CPC en 2007

ANNEXE III : Tableaux récapitulatifs de l'estimation des paramètres du modèle de régression logistique

Tableau 8 : Estimation des coefficients des facteurs de risque des infections urinaires

Tableau 9 : Estimation des coefficients des facteurs explicatifs de la sensibilité des principaux germes isolés dans les infections urinaires au CPC en 2007 à la Fosfomycine

Tableau 10 : Estimation des coefficients des facteurs explicatifs de la sensibilité des principaux germes isolés dans les infections urinaires au CPC en 2007 à l'Amikacine

Tableau 11 : Estimation des coefficients des facteurs explicatifs de la sensibilité des principaux germes isolés dans les infections urinaires au CPC en 2007 à la Cefotaxime

Tableau 12 : Estimation des coefficients des facteurs explicatifs de la sensibilité des principaux germes isolés dans les infections urinaires au CPC en 2007 à la Cefixime

Tableau 13 : Estimation des coefficients des facteurs explicatifs de la sensibilité des principaux germes isolés dans les infections urinaires au CPC en 2007 à la Ceftazidime

Tableau 14 : Estimation des coefficients des facteurs explicatifs de la sensibilité des principaux germes isolés dans les infections urinaires au CPC en 2007 à la Ciprofloxacine

Service comptabilité et finances, Service des ressources humaines, Informatique, Communication et Relation publique, Documentation

LAM (Bactériologie, Biochimie, Parasitologie, Hématologie, Sérologie, Laverie, Préparation), Centre de vaccination

ANNEXE V : Les encadrés

Le test d'indépendance du Khi2 permet de déterminer si deux questions qualitatives son indépendantes ou non, ou autrement dit, si les réponses de l'une conditionnent les réponses de l'autre. Il ne permet toutefois pas de connaître le sens de la dépendance. Ce test s'applique sur un tableau de contingence, expression qui désigne le tableau de croisement des deux variables catégorielles. Le principe est de calculer l'écart entre la distribution obtenue et une distribution théorique que l'on obtiendrait si les deux variables étaient totalement indépendantes. Cet écart nous permet d'accepter ou de rejeter l'hypothèse d'indépendance H0.

noij = effectif observé de la modalité i de la variable A et la modalité j de la variable B.

ntij = effectif théorique de la modalité i de la variable A et la modalité j de la variable B.

Pour interpréter, on se réfère à la table du Khi2 qui présente les valeurs (cases de la table) ayant une probabilité donnée d'être dépassées (en colonne), selon différents degrés de liberté (en ligne).

- La probabilité est notre seuil ou marge d'erreur que nous nous fixons (en général á%).

En regardant la case qui correspond à la colonne á/100 et à la ligne ddl, on trouve Cá.

Si khi2<Cá, alors on ne rejette pas H0 et on considère alors que les deux variables sont indépendantes.

Si khi2>Cá, alors on rejette H0 et on considère alors que les deux variables sont dépendantes.

NB : Ce test permet juste de voir s'il y a indépendant ou pas entre deux variables qualitatives, mais n'explique pas le sens du lien lorsqu'il existe. Pour l'appliquer l'effectif observé (contenu d'une cellule du tableau de contingence résultant du croissement des deux variables qualitatives) doit être supérieur à 5.

L'AFC est une technique d'analyse de données de la catégorie des analyses factorielles, ayant pour objet d'étude des proximités entre les modalités d'une variable qualitative A (modalités en ligne) et celles d'une autre variable qualitative B (modalités en colonne). Elle s'applique sur le tableau de convergence résultant du croissement des deux variables.

Pour interpréter les résultats de l'AFC, on utilise les indicateurs suivants :

- La contribution absolue d'un point à l'inertie totale (CRT) : C'est la part de l'énergie imputable au point, soit par exemple, pour un individu,

- La qualité de représentation d'un individu i sur le sous-espace de dimension l (QLT),

- La qualité de représentation de l'individu i sur le á^ième axe factoriel (COS²)

La particularité de l'AFC vient des relations de positionnement mutuel qui la fondent et l'interprétation des positionnements mutuels est très intuitive. Une modalité i de la variable A attire d'autant plus une modalité j de la variable B que la part de la modalité i est grande dans la colonne j. Mais ce n'est pas parce que j est proche de i que c'est nécessairement i qui l'a attiré là, sa position peut résulter d'attractions diverses. Le seul endroit où l'équivoque n'est pas permise est éventuellement au bord du nuage.

NB : La condition nécessaire pour effectuer l'AFC sur le tableau de contingence résultant de deux variables qualitatives X et Y est que ces deux variables ne soient pas indépendant. Pas exemple, un test de khi-deux effectué sur X et Y doit rejeter l'hypothèse d'indépendance entre X et Y.

Etude bactériologique des infections urinaires au Centre Pasteur du Cameroun

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

ANNEXES

ANNEXE V : Les encadrés