抗生素耐药性（ABR）是一个重大的公共卫生威胁，在地理位置和细菌种属方面存在显著差异。^{1 ,2} 目前，关于驱动 ABR 出现和传播的因素的研究十分有限。不同的细菌可能具有不同的耐药机制、生态位和流行病学来源。因此，要了解ABR的发展和变化，研究人员需要在单个细菌种属的水平上进行研究。

以往关于国家级ABR决定性因素的研究表明，除了抗生素消耗量，ABR率与社会经济因素也有关联。^{3, 4} 这一发现强调了需要通过控制 ABR 的传播来减轻其全球负担，而不仅仅是限制抗生素的使用。

最近，一项全球范围内的ABR动态研究通过使用抗菌药物测试领导和监测（ATLAS）系统进行多变量时空分析。该系统收集了来自不同细菌感染的临床分离菌株，以识别全球范围内 ABR 的决定性因素。⁵ 该研究已发表在《柳叶刀-星球健康》（The Lancet Planetary Health）期刊上，旨在确定在不同国家和年份，对于人类健康具有临床意义的不同药物-细菌组合，ABR的主要决定性因素是什么。⁵研究采用混合效应负二项模型，分析了14 年（2006-2019 年）期间在51 个国家收集的感染样本中抗生素耐药率的纵向监测数据，目的是研究这些ABR 与潜在驱动因素之间的关联。⁵

该项研究共分析了来自各类感染源的 808,774 个菌株样本，这些样本涵盖了 13 种临床上重要的药物-细菌组合。⁵统计分析中，研究人员选择了抗生素销售额、气象和气候变量、财富和健康指标、人口密度以及旅游业等协变量作为解释因素进行了测试。通过单变量和多变量分析，研究人员可确定ABR率与所选协变量之间的关联。此外，研究人员还进行了敏感性分析，以评估潜在偏差对模型结果的影响。

研究发现，ABR模式很大程度上与所分析样本的来源国及具体药物-细菌组合有关，不同国家之间也存在明显的差异性。⁵

其他重要发现包括：⁵

• 耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌（中位耐药率为3%；四分差40.5-90.7）和耐氨基青霉素类大肠埃希菌（中位耐药率为68.0%；四分差57.7-75.9）的中位耐药率相近，但各国之间存在显著差异。
• 从 2006 年至 2019 年，不同药物-细菌组合之间的 ABR 率呈现出不同的时间趋势。一些药物-细菌组合呈现出全球性的上升趋势，例如耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌（47 个国家中有 24 个国家的统计学数据呈现显著的上升趋势），而另一些药物-细菌组合则呈现出下降趋势，例如耐氟喹诺酮类铜绿假单胞菌（50 个国家中有 24 个国家的统计学数据呈现显著的下降趋势）。
• 2006 年至 2019 年期间，超过 60% 的受调查国家中，碳青霉烯类药物的耐药性不断增加：肺炎克雷伯氏菌对碳青霉烯类药物的耐药性增加了61%（其中13个国家的统计学数据呈现显著的上升趋势）；铜绿假单胞菌对碳青霉烯类药物的耐药性增加了76%（其中14 个国家的统计学数据呈现显著的上升趋势）；鲍曼不动杆菌对碳青霉烯类药物的耐药性增加了83%（其中24 个国家的统计学数据呈现显著的上升趋势）。

不同药物-细菌组合的 ABR 率与潜在驱动因素之间的关联差异很大。⁵

• 抗生素销售额与特定药物-细菌组合的 ABR 率有明显关联。
  • 耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌：ABR 率与碳青霉烯类抗生素的销售额呈正相关，但与全球抗生素销售额则呈负相关。
  • 青霉素不敏感肺炎链球菌和耐大环内酯类药物的肺炎链球菌：ABR率与全球抗生素销售额呈正相关。
• 气象因素主要与肠杆菌科细菌和肺炎链球菌相关的药物-细菌组合的ABR率有关。
  • 研究发现，平均温度与肠杆菌科药物-细菌组合的 ABR 率有显著关联，尤其是大肠杆菌和耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌。
  • 洪水等极端气候事件与大肠杆菌和耐大环内酯类药物的肺炎链球菌的 ABR 率呈正相关，这表明自然灾害可能会导致耐药率居高不下。
  • 青霉素不敏感肺炎链球菌的 ABR 感染率与平均相对湿度呈负相关。
  • 降雨量与耐氟喹诺酮类鲍曼不动杆菌的 ABR 率呈负相关。
• 以全球卫生安全（GHS）指数衡量的卫生系统质量与大多数药物-细菌组合的 ABR 率呈负相关，这凸显了卫生和感染控制措施的重要性。
  • 在所有大肠杆菌、肺炎克雷伯菌，铜绿假单胞菌和鲍曼不动杆菌相关的药物-细菌组合中，GHS 指数与 ABR 率呈负相关。
• 人均国内生产总值（GDP）等经济因素与ABR率呈现出不同的关联。耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌的ABR率与人均GDP呈正相关，而耐氟喹诺酮类铜绿假单胞菌和耐大环内酯类肺炎链球菌等的ABR率则与人均GDP呈负相关。
• 游客离境人数与耐氨基青霉素类大肠杆菌和耐碳青霉烯类铜绿假单胞菌的 ABR 率呈负相关。

尽管研究人员考虑了各种解释变量，但仍存在较高的未解释空间随机效应（RE）方差，这表明存在一些影响ABR的未知因素。⁵与 ATLAS 数据库中的其他国家相比，墨西哥、日本、韩国和捷克共和国等一些国家在不同的药物-细菌组合中表现出特别高的空间随机效应估计值。⁵

总而言之，这项研究揭示了 ABR 模式在很大程度上取决于所调查的国家和药物-细菌组合，表明 ABR 率在地理和时间上存在异质性。⁵研究强调，鉴于驱动全球病原体产生抗生素耐药性的多样机制，有必要采取有针对性的干预措施来解决细菌耐药性问题。⁵

 参考文献

1. 世界卫生组织。引用网站：抗微生物药物耐药性行动计划。 2015 年。参阅: http://www.emro.who.int/health-topics/drug-resistance/global-actionplan.html. 访问日期：2021年9月20日。
2. 经济合作与发展组织。遏制超级细菌潮流：只需再多再多几块钱。法国巴黎：经合组织出版社; 2018 年.
3. Collignon P， 等。 《柳叶刀：地球健康》2018;2:e398–405.
4. Blommaert A， 等。 《抗微生物药化学疗法杂志》2014;69:535–47.
5. Rahbe E， 等。 《柳叶刀：地球健康》2023;7:e547–e557.