The objective of this study was to assess potential biases that may influence the validity of contemporary antimicrobial-resistant (AMR) pathogen surveillance systems. Although surveillance data have been widely published and used by researchers and decision makers, little attention has been devoted to the assessment of their validity. A Medline search was used to identify reports, in 2008, of laboratory-based AMR surveillance systems. Identified surveillance systems were appraised for six different types of bias. Scores were assigned as ‘2’ (good), ‘1’ (fair) and ‘0’ (poor) for each bias. The results of this assessment indicate that there are several potential biases that can influence the validity of AMR surveillance information and, therefore, the potential for bias should be considered in the interpretation and use of AMR surveillance data.BACKGROUND: The validity of surveillance systems has rarely been a topic of investigation.OBJECTIVE: To assess potential biases that may influence the validity of contemporary antimicrobial-resistant (AMR) pathogen surveillance systems.METHODS: In 2008, reports of laboratory-based AMR surveillance systems were identified by searching Medline. Surveillance systems were appraised for six different types of bias. Scores were assigned as ‘2’ (good), ‘1’ (fair) and ‘0’ (poor) for each bias.RESULTS: A total of 22 surveillance systems were included. All studies used appropriate denominator data and case definitions (score of 2). Most (n=18) studies adequately protected against case ascertainment bias (score = 2), with three studies and one study scoring 1 and 0, respectively. Only four studies were deemed to be free of significant sampling bias (score = 2), with 17 studies classified as fair, and one as poor. Eight studies had explicitly removed duplicates (score = 2). Seven studies removed duplicates, but lacked adequate definitions (score = 1). Seven studies did not report duplicate removal (score = 0). Eighteen of the studies were considered to have good laboratory methodology, three had some concerns (score = 1), and one was considered to be poor (score = 0).CONCLUSION: Contemporary AMR surveillance systems commonly have methodological limitations with respect to sampling and multiple counting and, to a lesser degree, case ascertainment and laboratory practices. The potential for bias should be considered in the interpretation of surveillance data.

中文翻译：

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抗菌素耐药性监测系统：是否考虑了潜在的偏差？

本研究的目的是评估可能影响当代抗微生物 (AMR) 病原体监测系统有效性的潜在偏差。尽管监测数据已被研究人员和决策者广泛发布和使用，但对其有效性的评估却很少受到关注。2008 年，Medline 搜索用于识别基于实验室的 AMR 监测系统的报告。针对六种不同类型的偏见对确定的监测系统进行了评估。对于每个偏差，分数被指定为“2”（好）、“1”（一般）和“0”（差）。该评估的结果表明，存在若干可能影响 AMR 监测信息有效性的潜在偏倚，因此，在解释和使用 AMR 监测数据时应考虑潜在的偏倚。背景：监测系统的有效性很少成为调查的主题。目标：评估可能影响当代抗微生物 (AMR) 病原体监测系统有效性的潜在偏差。方法：2008 年，基于实验室的 AMR 监测报告通过搜索 Medline 识别系统。针对六种不同类型的偏见对监控系统进行了评估。每个偏倚的分数被分配为“2”（良好）、“1”（一般）和“0”（差）。结果：总共包括 22 个监测系统。所有研究都使用了适当的分母数据和病例定义（2 分）。大多数 (n=18) 研究充分防止了病例确定偏倚（得分 = 2），其中三项研究和一项研究分别得分为 1 和 0。只有四项研究被认为没有显着的抽样偏差（分数 = 2），其中 17 项研究被归类为一般，一项被归类为差。八项研究明确删除了重复项（分数 = 2）。七项研究删除了重复项，但缺乏足够的定义（分数 = 1）。七项研究没有报告重复删除（分数 = 0）。其中 18 项研究被认为具有良好的实验室方法，三项存在一些问题（得分 = 1），一项被认为很差（得分 = 0）。结论：当代 AMR 监测系统通常在采样和多次计数，在较小程度上，病例确定和实验室实践。在解释监测数据时应考虑潜在的偏倚。八项研究明确删除了重复项（分数 = 2）。七项研究删除了重复项，但缺乏足够的定义（分数 = 1）。七项研究没有报告重复删除（分数 = 0）。其中 18 项研究被认为具有良好的实验室方法，三项存在一些问题（得分 = 1），一项被认为很差（得分 = 0）。结论：当代 AMR 监测系统通常在采样和多次计数，在较小程度上，病例确定和实验室实践。在解释监测数据时应考虑潜在的偏倚。八项研究明确删除了重复项（分数 = 2）。七项研究删除了重复项，但缺乏足够的定义（分数 = 1）。七项研究没有报告重复删除（分数 = 0）。其中 18 项研究被认为具有良好的实验室方法，三项存在一些问题（得分 = 1），一项被认为很差（得分 = 0）。结论：当代 AMR 监测系统通常在采样和多次计数，在较小程度上，病例确定和实验室实践。在解释监测数据时应考虑潜在的偏倚。其中 18 项研究被认为具有良好的实验室方法，三项存在一些问题（得分 = 1），一项被认为很差（得分 = 0）。结论：当代 AMR 监测系统通常在采样和多次计数，在较小程度上，病例确定和实验室实践。在解释监测数据时应考虑潜在的偏倚。其中 18 项研究被认为具有良好的实验室方法，三项存在一些问题（得分 = 1），一项被认为很差（得分 = 0）。结论：当代 AMR 监测系统通常在采样和多次计数，在较小程度上，病例确定和实验室实践。在解释监测数据时应考虑潜在的偏倚。