预测中国抗菌素耐药性趋势的方法

科学领域:

• * 传染病 传染病
• * 微生物学 微生物学
• * * 公共卫生 公共卫生

背景情况:

• *抗菌素耐药性 (AMR) 构成了全球健康的重大威胁.
• *准确预测AMR趋势对于有效的干预策略至关重要.
• *中国广泛使用抗生素,需要对抗性模式进行监测和建模.

研究的目的:

• * 开发和验证中国抗菌耐药性趋势的可靠预测模型.
• * 识别具有显著耐药性变化的特定病原体和抗生素.
• * 评估用于抗菌耐药性监测的不同建模技术的性能.

主要方法:

• *利用了中国抗菌素耐药性监测系统 (2014-2021) 的数据.
• * 开发了使用GM (1,1),支持向量机,多项式拟合和时间序列分析的预测模型.
• *比较模型准确性和稳定性,用于预测阻力趋势.

主要成果:

• *GM (1,1) 模型与其他方法相比显示出更高的准确性和稳定性.
• * 观察到抗卡巴胺耐药的Klebsiella pneumoniae和抗红红素耐药的Streptococcus pneumoniae的耐药性趋势越来越强.
• *大多数其他研究的病原体的抗药性趋势有所下降.

结论:

• *这项研究强调了中国需要加强抗生素管理的必要性,特别是在过度使用类药物方面.
• * 诸如大肠杆菌和P. aeruginosa等特定病原体的耐药性增加需要有针对性的干预措施.
• *COVID-19大流行可能加剧了AMR趋势,需要持续的全球监测.