En France, les établissements de santé ont été incités à surveiller leurs consommations des antibiotiques et leurs résistances bactériennes. Nos objectifs étaient d'étudier les déterminants de la consommation des antibiotiques et de la résistance de Staphylococcus aureus à la méticilline (SARM) dans 99 établissements de santé de l'interrégion Sud-Ouest afin de préciser les modalités d'interprétation des données et d'étudier les liens existants avec les politiques mises en place. Au delà de la typologie habituellement utilisée d'autres critères d'ajustement doivent être pris en compte pour une comparaison inter établissements. Les politiques de bon usage des antibiotiques et de lutte contre les infections nosocomiales étaient associées à une plus forte consommation d'antibiotiques et à une incidence plus élevée de SARM. L'incidence de SARM était corrélée à la consommation des fluoroquinolones mais la méthode ne permettait pas de préjuger d'une relation de causalité. L'analyse des données agrégées peut aider à l'interprétation des variations observées pour une comparaison des indicateurs dans les établissements de santé.Due to the high resistance rate and excessive use of antibiotics, French government has recommended that hospitals should monitor antibiotics consumption and incidence of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA). Our aim was to determine factors that correlate with antibiotics use and Staphylococcus aureus resistance among 99 hospitals in south western France and to study relationship between these two indicators and policies developed by hospitals. Hospital type and hospitals areas stratification seems to be not enough homogenous to make valid comparisons. Number of beds could be used to explain difference when indicator of case mix is not available. Antibiotics policies and infection control program were associated with high consumption and high resistance rates. Fluoroquinolone use correlated with MRSA incidence but the relationships between antibiotic use and MRSA are complex and aggregated data do not prove causality link. However, such aggregated data may be helpful for comparison purpose.BORDEAUX2-BU Santé (330632101) / SudocPARIS-BIUP (751062107) / SudocSudocFranceF
