儿童抗菌药物耐药性及全球预测

Childhood Antimicrobial Resistance With Global Forecasts

作者信息Yanhong Jessika Hu, Hong Qiu, Joseph I Harwell, Penelope A Bryant
PMID42475107
发布时间2026-07
DOI10.1001/jamapediatrics.2026.2808

实验完整度

多区域监测研究,基于ATLAS数据库,包括106581株儿童分离株,进行耐药性趋势分析和2035年预测,但无体外或动物实验等机制验证。

主要模型

儿童细菌分离株 ATLAS数据库

重点核对

样本量:106581株儿童分离株 年龄分组:0-2岁、3-12岁、13-18岁 AWaRe分类:Access、Watch、Reserve组 区域分组:WHO地理区域及收入水平 预测模型:时空广义加性模型至2035年

摘要

重要性:抗菌药物耐药性(AMR)威胁严重儿童感染的有效治疗,但关于儿童AMR的多区域数据仍然有限。目的:使用世界卫生组织(WHO)的Access、Watch、Reserve(AWaRe)抗生素分类,评估儿童中WHO重点病原体的地理和时间AMR趋势。设计、设置和参与者:这项多区域监测研究分析了2004年1月至2022年12月期间来自抗菌药物测试领导与监测(ATLAS)数据库的儿科细菌分离株。分析包括来自82个国家106 581名0至18岁儿童的106 581株分离株。数据分析时间为2024年2月至2026年4月。暴露:WHO重点细菌病原体对AWaRe分类抗生素的耐药性。主要结局和措施:使用线性和非线性模型按地理区域、年龄、环境和感染评估耐药性的时间趋势。应用时空广义加性模型估计耐药性轨迹并预测至2035年。结果:本研究纳入的106 581名儿童中,47%为0至2岁,35%为3至12岁,18%为13至18岁;58 620名(55%)为男性。从2004年到2022年,所有地区的儿科AMR均上升,资源有限地区的耐药性水平持续较高且增长更快。对任何Access组抗生素的耐药性总体最高,平均为36%(范围2%-66%),Watch组抗生素耐药性平均为22%(范围1%-47%),Reserve组抗生素耐药性平均为13%(范围0%-30%)。在重症监护室中,Watch和Reserve组抗生素耐药性上升最快,其中Watch组抗生素耐药性从15%(517/3564)上升至33%(2910/8748)(P<.001),尤其是0至2岁儿童(从12%[325/2649]至32%[1257/3959];P<.001)以及脓毒症(从15%[298/2030]至30%[1409/4705];P<.001)和呼吸道感染(从12%[657/5324]至29%[3311/11507];P<.001)患者。鲍曼不动杆菌的总体耐药性最高(每个AWaRe类别均超过55%),而克雷伯菌属增长最快,尤其是对第三代或第四代头孢菌素和碳青霉烯类的耐药性在东南亚、东欧和西太平洋地区。预测显示Access抗生素耐药性将趋于稳定,但Watch和Reserve组抗生素耐药性将继续增加,尤其是在革兰阴性病原体中。到2035年,克雷伯菌属的碳青霉烯耐药性预计为35%(95%不确定性区间[UI],29%-40%),鲍曼不动杆菌为82%(95% UI,77%-85%)。结论和相关性:研究期间,所有地区的儿科AMR均上升,主要由导致脓毒症和肺炎的革兰阴性病原体耐药性不断升级所驱动。这些趋势威胁严重儿童感染经验性治疗的有效性,尤其是在替代治疗选择有限的地区。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
儿童中WHO重点病原体对AWaRe分类抗生素的耐药性模式和趋势如何,以及到2035年的预测变化如何?
核心机制
儿科AMR升高主要由革兰阴性病原体(如克雷伯菌属和鲍曼不动杆菌)耐药性增加驱动,尤其在资源有限地区、ICU和低龄儿童中;预测显示Watch和Reserve组耐药性持续上升。
主要证据
基于ATLAS数据库2004-2022年106581株临床分离株的表型耐药数据,采用线性/非线性趋势分析和时空广义加性模型预测,显示Watch和Reserve耐药性在ICU和脓毒症中显著增加,且到2035年碳青霉烯耐药性在克雷伯菌属和鲍曼不动杆菌中分别达35%和82%。
研究意义
研究强调了整合年龄分层AMR监测的紧迫性,以指导抗菌药物管理并保护基本抗生素对儿童的疗效,特别在资源有限地区。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

数据收集与样本特征分析

获取全球儿童细菌分离株及其临床和微生物学数据,了解样本分布。

从ATLAS数据库提取2004-2022年106581株儿童(0-18岁)分离株,包括年龄、性别、感染部位、地区等信息,并分析病原谱。

2

耐药性分类与定义

按AWaRe分类对抗生素分组,并定义类别耐药性。

将抗生素按WHO AWaRe分类为Access、Watch、Reserve组,耐药性定义为对至少一种该组抗生素耐药。

3

耐药性趋势分析

评估不同亚组中AWaRe类别耐药性的时间趋势。

使用线性(Cochran-Armitage检验)和非线性(二次二项回归)模型分析耐药性趋势,并进行亚组分析(按地区、年龄、临床环境、感染类型等)。

4

耐药性预测与空间分析

预测至2035年耐药性变化,并绘制地理分布。

应用广义加性模型(GAM)调整年龄和地区,预测耐药性轨迹,计算95%不确定性区间,并绘制地图展示区域分布。

5

敏感性和风险评估

评估分析稳健性,并检查潜在偏倚。

进行敏感性分析(如使用中位数耐药性),检查病原分布异常,并评估数据代表性。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
ATLAS数据库----
R软件----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
数据收集
数据库来源、时间范围、年龄分组、样本量
阅读提示:Methods: Study Design and Data Variables
耐药性定义
AWaRe分类标准、耐药性定义(至少一种抗生素耐药)
阅读提示:Methods: Data Variables
趋势分析
统计检验方法、显著性阈值、亚组排除标准
阅读提示:Methods: Statistical Analysis
预测建模
模型类型、调整变量、预测年份、不确定性区间计算
阅读提示:Methods: Statistical Analysis
敏感性分析
敏感性分析方法(如中位数)、异常值处理
阅读提示:Supplement 1: eTable 9