2 Partea specială

2.1 Introducere

2.1.1 Obiective

2.2 Material și metode

2.2.1 Analiza statistică a datelor

Pentru variabilele calitative, am folosit pie-uri sau bar-chart-uri și am calculat frecvențele absolute și relative ale categoriilor formate. Pentru a descrie relațiile dintre variabilele calitative am folosit testele Fisher și Odds-Ratio (OR) cu IC95% sau Chi² și Cramer V. Am prezentat grafic rezultatele sub forma unor bar-chart-uri.

Pentru a studia relațiile dintre variabilele cantitative (Varsta) și cele binare, am folosit testul Mann-Whitney (MW). Am prezentat valorile p generate de aceste teste precum și mediile ±DS ale grupurilor și diferența mediilor cu IC95% asociat. Pentru a descrie relațiile dintre variabilele calitative am folosit testul Chi² sau Fisher și indicatorii Cramer V și Odds-Ratio (OR) cu IC95%. Am prezentat grafic rezultatele sub forma unor bar-chart-uri. Pentru a studia relațiile dintre variabilele cantitative am folosit coeficientul de corelație Spearman (R), cu valoarea p asociata și am prezentat grafic relațiile sub forma unor scatter-plot-uri pe care am adăugat linia de regresie.

Am utilizat regresii logistice pentru a estima OR pentru profilul uman vs. real, pe baza variabilelor din fiecare criteriu al stilului de viață, ajustate pentru parametrii demografici. Am prezentat coeficinenții Odds-rattio standarziați.

Am folosit Microsoft Excel 2016 pentru managementul bazei de date. Pentru toate analizele statistice și graficele ulterioare am folosit R 3.6.3 [1]. Am considerat p < 0.05 ca fiind semnificativ statistic și p < 0.1 ca prezentând doar o tendință spre semnificativitate statistică.

2.3 Rezulate

2.3.1 Descrierea eșantionului

Am înregistat datele provenite din examinarea a 210 paciente, în perioada octombrie 2019 - ianuarie 2020. Cele mai multe cazuri au fost înregistrate în luna ianuarie 2020 (70 paciente, 33%), iar cele mai puține în luna octombrie 2019 (30 paciente, 19%). Lunile noiebrie și decembrie 2019 au înregistrat un număr similar de cazuri (52 și 49 paciente, 25% și 24%).

Vârsta pacientelor a avut valori între 17 și 70 ani (mediana: 36) cu o medie de 36.67 ±11.5 ani.

La 23% dintre paciente nu s-a identificat microbul cauzant. Alte 29% dintre paciente au avut infecții cauzate de 1 patogen și restul au avut infecții polimicrobiene cu 2-5 patogeni identificați.

Tabel 1: Descrierea demografică a eșantionului.

Variabila	Detalii	Total
N=		210
Vârsta (ani)	M (min:max)	36 (17:70)
Vârsta (ani)	μ ±DS	36.67 ±11.5
Luna / anul examinării	octombrie 2019	39 (18.6%)
	noiembrie 2019	52 (24.8%)
	decembrie 2019	49 (23.3%)
	ianuarie 2020	70 (33.3%)
Nr. Patogeni	0	49 (23.3%)
	1	61 (29.0%)
	2	60 (28.6%)
	3	28 (13.3%)
	4	11 (5.2%)
	5	1 (0.5%)
μ ±DS = Media (deviația standard); M (min:max) = Mediana (min:max);

Numărul de cazuri pare să crească în timp pe perioada studiului.

Figura 1: Numărul de cazuri, pe luni.

Creșterea relativă a numărului de cazuri în ianuarie 2020 pare să fie cauzată de creșterea segmentului cu vârsta între 20 și 30 ani, in timp ce ponderea celorlalte segmente se păstrează constantă. În ansamblu, vârsta nu s-a asociat cu luna examinării (p=0.237).

Figura 2: Distribuția numărului de cazuri, pe luni și grupe de vârstă.

Deși media de vârstă nu s-a modificat pe parcursul perioadei de studiu, distribuția grupelor de vârstă pare să fie diferită în ianuarie 2020, când s-a înregistrat o creștere importantă a numărului de femei din grupa de 20-30 ani. Aceasă diferență dintre distribuții a fost semnificativă confom testului Kruska-Wallis (p=0.006).

Figura 3: Distribuția vârstei în funcție de luna de studiu (| media, ¦ mediana).

Figura 4: Distribuția vârstei în funcție de luna de studiu (♦ media, — mediana).

La aproximativ 23% dintre infecții nu s-a identificat agentul patogen. La alte 29% a fost identificat 1 patogen, iar restul infecțiilor au fost polimicrobiene, cu un număr de la 2 (la 29% dintre femei) la 5 specii (la 1 femeie). Nu am observat o asociere a numărlui de patogeni cu vârsta.

Figura 5: Distribuția numărului de patogeni în funcție de vârstă.

Figura 6: Distribuția vârstei în funcție de numărul de patogeni.

Tabel 2: Distribuția vârste în funcție de luna examinării și de numărul de patogeni.

Subset	N	Mean ±SD	Med (min:max)
Vârsta (ani) (Shapiro-Wilk normality test: p<0.001)
(total)	210 (100.0%)	36.671 ±11.52	36.00 (17.00:70.0)
Luna / anul examinării (Kruskal-Wallis rank sum test: p=0.005)
octombrie 2019	39 (18.6%)	38.333 ±11.74	38.00 (17.00:63.0)
noiembrie 2019	52 (24.8%)	37.635 ±10.86	36.50 (21.00:70.0)
decembrie 2019	49 (23.3%)	39.633 ±11.92	40.00 (20.00:68.0)
ianuarie 2020	70 (33.3%)	32.957 ±10.85	30.50 (20.00:65.0)
Nr. Patogeni (Kruskal-Wallis rank sum test: p=0.163)
0	49 (23.3%)	33.510 ±9.23	31.00 (20.00:54.0)
1	61 (29.0%)	38.197 ±12.40	39.00 (20.00:70.0)
2	60 (28.6%)	38.233 ±11.81	37.00 (20.00:68.0)
3	28 (13.3%)	37.000 ±11.98	38.00 (20.00:65.0)
4	11 (5.2%)	31.818 ±10.69	29.00 (17.00:50.0)
5	1 (0.5%)	49.000 ±NA	49.00 (49.00:49.0)

2.3.2 Patogeni

Cele mai mule infecții s-au înregistrat cu Gardenella (la 20% dintre femei), Ureaplasma (17.6%) și Candida (14.3%). Nicio pacientă nu a fost pozitivă la N. gonorrhoeae sau Trichomonas v. S-a testat Ag. anti-Chlamydia doar la 119 paciente, dintre care 21 (17.6%) au fost pozitive și 98 au fost negative.

Tabel 3: Prevalența diferișilor agenți patogeni.

Patogen	Total
N=	210
Ag. anti-Chlamydia	21 (17.6%)
Candida spp.	48 (22.9%)
E. coli	41 (19.5%)
E. faecalis	43 (20.5%)
Gardnerella v.	61 (29.0%)
Mycoplasma	10 (4.8%)
N. gonorrhoeae	0
Proteus/Providencia	5 (2.4%)
Pseudomonas	1 (0.5%)
S. agalactiae gr.B	9 (4.3%)
S. aureus	8 (3.8%)
Trichomonas v.	0
Ureaplasma	67 (31.9%)

Figura 7: Prevalența diferiților agenți patogeni.

Figura 8: Distribuția patogenilor le luni.

Figura 9: Distribuția patogenilor le luni.

Figura 10: Distribuția patogenilor în funcție de vârstă.

Tabel 4: Distribuția vârstei pacientelro în funție de patogeni.

Subset	N	Mean ±SD	Med (min:max)
Vârsta (ani) (Shapiro-Wilk normality test: p<0.001)
(total)	210 (100.0%)	36.671 ±11.52	36.00 (17.00:70.0)
E. coli (Wilcoxon rank sum test with continuity correction: p=0.152)
da	41 (19.5%)	39.098 ±12.57	39.00 (17.00:68.0)
nu	169 (80.5%)	36.083 ±11.21	35.00 (20.00:70.0)
Proteus/Providencia (Wilcoxon rank sum test with continuity correction: p=0.579)
da	5 (2.4%)	33.200 ±10.80	30.00 (23.00:47.0)
nu	205 (97.6%)	36.756 ±11.55	36.00 (17.00:70.0)
Pseudomonas (Wilcoxon rank sum test with continuity correction: p=0.779)
da	1 (0.5%)	39.000 ±NA	39.00 (39.00:39.0)
nu	209 (99.5%)	36.660 ±11.55	36.00 (17.00:70.0)
Gardnerella v. (Wilcoxon rank sum test with continuity correction: p=0.082)
da	61 (29.0%)	38.721 ±11.84	39.00 (17.00:65.0)
nu	149 (71.0%)	35.832 ±11.32	35.00 (20.00:70.0)
S. aureus (Wilcoxon rank sum test with continuity correction: p=0.856)
da	8 (3.8%)	37.000 ±15.72	28.50 (23.00:65.0)
nu	202 (96.2%)	36.658 ±11.38	36.00 (17.00:70.0)
E. faecalis (Wilcoxon rank sum test with continuity correction: p=0.927)
da	43 (20.5%)	36.326 ±11.15	35.00 (17.00:60.0)
nu	167 (79.5%)	36.760 ±11.65	36.00 (20.00:70.0)
S. agalactiae gr.B (Wilcoxon rank sum test with continuity correction: p=0.242)
da	9 (4.3%)	41.667 ±13.46	41.00 (23.00:62.0)
nu	201 (95.7%)	36.448 ±11.42	36.00 (17.00:70.0)
Candida spp. (Wilcoxon rank sum test with continuity correction: p=0.297)
da	48 (22.9%)	35.750 ±12.39	35.00 (20.00:68.0)
nu	162 (77.1%)	36.944 ±11.28	36.00 (17.00:70.0)
Mycoplasma (Wilcoxon rank sum test with continuity correction: p=0.506)
da	10 (4.8%)	33.700 ±8.59	36.00 (23.00:45.0)
nu	200 (95.2%)	36.820 ±11.65	36.00 (17.00:70.0)
Ureaplasma (Wilcoxon rank sum test with continuity correction: p=0.938)
da	67 (31.9%)	36.925 ±12.48	36.00 (17.00:70.0)
nu	143 (68.1%)	36.552 ±11.09	35.00 (20.00:65.0)
Ag. anti-Chlamydia (Wilcoxon rank sum test with continuity correction: p=0.437)
da	21 (17.6%)	35.286 ±8.31	36.00 (20.00:50.0)
nu	98 (82.4%)	38.224 ±12.27	37.50 (17.00:70.0)

2.3.3 Nr. patogeni

Tabel 5: Numărul de patogeni.

Variabila	Detalii	Total
N=		210
Nr. Patogeni	0	49 (23.3%)
	1	61 (29.0%)
	2	60 (28.6%)
	3	28 (13.3%)
	4	11 (5.2%)
	5	1 (0.5%)
Rezultat negativ		49 (23.3%)
Infecție polimicrobiană		100 (62.1%)
μ ±DS = Media (deviația standard); M (min:max) = Mediana (min:max); KW = Test Kruskal-Wallis;

Figura 11: Numărul de patogeni.

Cele mai frecvente asocieri microbiene au fost între Ureaplasma și Gardenella (27 paceinte), E. faecalis și Gardenella (22 paciente) și Candida și Gardenella (17 paciente). Alte 15 femei au asociat Candida și Ureaplasma. Acest rezultat nu este suprinzător, dat fiind numărul mare de teste pozitive pentru Gardenella și pentru ceilalți patogeni amintiți.

Figura 12: Asocierile microbiene. Culoarea reprezintă numărul de paciente la care fiecare pereche de patogeni a fost identificată.

A fost identificată o singură pacientă pozitivă pentru Pseudomonas. Această pacientă a fost de asemenea pozitivă pentru E. coli.

Dintre cele 8 cazuri pozitive pentru S. aureus, 75% au fost pozitive și pentru E. faecalis și 62% au fost pozitive pentru Gardenella. Dintre cele 5 cazuri pozitive pentru Proteus / Providencia, 60% au fost pozitive și pentru Ureaplasma. Dintre cele 9 cazuri pozitive pentru S. agalactiae gr. B, 56%% au fost pozitive și pentru Gardenella. Dintre cele 43 cazuri pozitive pentru E. faecalis, 51%% au fost pozitive și pentru Gardenella, 35% pentru Ureaplasma, 26% pentru E. coli și 21% pentru Candida.

Dintre cele 67 cazuri pozitive pentru Ureaplasma, 40% au fost pozitive și pentru Gardenella câte 22% au fost pozitive pentru E. faecalis și Candida iar 20% au fost pozitive și pentru E. coli.

Dintre cele 61 cazuri pozitive pentru Gardenella, 44% au fost pozitive și pentru Ureaplasma, 36% au fost pozitive pentru E. faecalis, 28% pentru Candida iar 21% au fost pozitive și pentru E. coli.

Dintre cele 48 cazuri pozitive pentru Candida, 35% au fost pozitive și pentru Gardenella, 31% au fost pozitive pentru Ureaplasma și 19% pentru E. faecalis.

Figura  13: Asocierile microbiene, relativ la numărul de cazuri. Culoarea reprezintă procentul de paciente pozitive pentru patogenul notat pe axa orizontală la care a fost identificat și patogenul de pe axa verticală.

Figura 14: Asocierile microbiene. Grosimea corzilor reprezintă numărul de paciente la care fiecare pereche de patogeni a fost identificată.

Figura 15: Asocierile microbiene, relativ la numărul de cazuri. Grosimea corzilor reprezintă procentul de paciente pozitive pentru patogenul de origine la care a fost identificat și patogenul de destinație al săgeților.

2.4 Discuții

De ce a cescut numarul de cazuri in ianuarie? De ce doar la tinere (20-30 ani)?
De ce sunt infectii la care nu s-a identificat patogenul?
Cum difera / cu ce este similara distributia speciilor de bacterii cu alte studii?
De ce varsta nu se asociaza cu anumite specii de Bacterii?
De ce sunt infectii polimicrobiene? De ce nu se asociaza infectiile polimicrobiene cu varsta?
Ce bacterii se asociaza cu Candida / Ureaplasma / Gardenella / E fecalis? (Cele mai frecvente si mai puterinic asociate in esantionul tau)

Chord Diagrams: (Wikipedia)

Lucrare de licență