文献检索与筛选
系统检索并纳入评估C/T、C/A或M/V治疗MDRO感染的观察性研究。
检索PubMed和EMBASE（2012年1月1日至2020年9月2日），排除体外研究、非英语研究、动物研究、病例报告、样本量<10的病例系列、随机对照试验、MDRGNO感染比例<33%的研究以及未报告临床成功率的研究。
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头孢他啶/阿维巴坦、头孢洛林/他唑巴坦和美罗培南/法硼巴坦治疗多重耐药革兰阴性菌感染的临床结局的Meta分析
Meta-analysis of Clinical Outcomes Using Ceftazidime/Avibactam, Ceftolozane/Tazobactam, and Meropenem/Vaborbactam for the Treatment of Multidrug-Resistant Gram-Negative Infections
实验完整度
中该研究为系统综述和Meta分析，纳入29项观察性研究，明确报告了临床和微生物学结局，但缺乏原始实验数据，且研究间存在较高异质性。
主要模型
多重耐药革兰阴性菌感染患者队列（29项观察性研究，共1620例） 肺炎为主要感染类型（49.8%） 多重耐药铜绿假单胞菌为主要病原体（65.3%）
重点核对
临床成功定义：症状和体征改善或完全消退，无需进一步治疗或手术干预 研究纳入标准：至少33%的MDRGNO感染患者，样本量≥10 治疗持续时间：31%的研究要求至少72小时治疗，17%仅需1剂，17%未披露 主要感染类型为肺炎（49.8%），主要病原体为MDRPA（65.3%）
摘要
头孢洛林-他唑巴坦（C/T）、头孢他啶-阿维巴坦（C/A）和美罗培南/法硼巴坦（M/V）是常用的新型β-内酰胺/β-内酰胺酶抑制剂组合抗生素，用于治疗多重耐药铜绿假单胞菌（MDRPA）和碳青霉烯耐药肠杆菌（CRE）感染。本综述报告了C/T、C/A和M/V的临床成功率。检索了PubMed和EMBASE从2012年1月1日至2020年9月2日发表的关于使用C/T、C/A和M/V的文献。通过Meta分析确定C/T、C/A和M/V的合并有效性。文献检索返回1950篇出版物；保留29篇出版物，涉及1620名患者。肺炎是主要感染类型（49.8%）。MDRPA是治疗的主要病原体（65.3%）。合并临床成功率为73.3%（95% CI，68.9%–77.5%）。据报道，C/T、C/A或M/V耐药性在人群中占8.9%。这些抗生素在患有复杂感染且治疗选择有限的患者中具有较高的临床成功率。需要进行更大规模的比较C/T、C/A和M/V与其他抗生素方案的研究。
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
- 评估头孢他啶/阿维巴坦、头孢洛林/他唑巴坦和美罗培南/法硼巴坦在真实世界中治疗多重耐药革兰阴性菌感染的临床有效性。
- 核心机制
- 这些药物通过β-内酰胺与β-内酰胺酶抑制剂的组合，抑制细菌细胞壁合成，从而对抗耐药菌。
- 主要证据
- 基于29项观察性研究、1620例患者的Meta分析显示，合并临床成功率为73.3%，C/T和C/A的亚组分析成功率相似（分别为73.8%和73.0%），补救治疗中的合并临床成功率为80.7%。
- 研究意义
- 研究结果支持2020年IDSA指南推荐C/T、C/A和M/V用于治疗CRE和MDRPA感染，这些药物在治疗选择有限的复杂感染中表现出高临床成功率。
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。
数据提取与质量评估
提取患者特征、感染特征和临床结局，并评估纳入研究的偏倚风险。
三名研究者独立提取数据，使用IHE病例系列质量评估工具评估偏倚风险。
Meta分析
计算C/T、C/A和M/V的合并临床成功率、微生物学成功率和复发率。
使用Microsoft Excel计算合并临床成功率，基于每个研究的成功率、标准误和样本量，采用固定和随机效应模型，并计算异质性。
亚组分析
评估不同抗生素、补救治疗和偏倚风险对临床成功率的影响。
分别对仅使用C/T的研究、仅使用C/A的研究、补救治疗患者和不同偏倚风险等级的研究进行亚组分析。
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 |
|---|---|---|---|
| 统计分析 | 微软Excel | Microsoft | -- |
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 |
|---|---|
| 文献检索与筛选 | 检索数据库、检索时间范围（2012年1月1日至2020年9月2日）、纳入和排除标准 阅读提示：Methods部分：Article Search |
| 数据提取 | 提取的患者特征（年龄、性别、合并症）、感染类型、病原体、治疗结局定义 阅读提示：Methods部分：Data Abstraction |
| 质量评估 | 使用IHE工具评估偏倚风险，包括研究设计、结局选择、统计分析和报告偏倚 阅读提示：Methods部分：Quality Assessment |
| Meta分析 | 合并临床成功率的计算方法、效应模型选择（随机效应）、异质性（I2值） 阅读提示：Methods部分：Statistical Analysis |