目的分析大肠埃希菌耐药率(bacterial resistance rate,BRR)与抗菌药物使用强度(antibiotics use density,AUD)的相关性,为临床抗菌药物监管提供依据。方法从医院信息系统提取2017年1月—2023年6月的住院患者大肠埃希菌耐药率数据和22...目的分析大肠埃希菌耐药率(bacterial resistance rate,BRR)与抗菌药物使用强度(antibiotics use density,AUD)的相关性,为临床抗菌药物监管提供依据。方法从医院信息系统提取2017年1月—2023年6月的住院患者大肠埃希菌耐药率数据和22种抗菌药物的AUD数据。采用Mantel检验对细菌耐药情况进行整体分析,并以R语言进行可视化呈现。结果2017年1月—2023年6月大肠埃希菌对三代头孢菌素、喹诺酮类、三代头孢加酶制剂和碳青霉烯类药物的BRR均无明显增长趋势,平均BRR分别为53.0%、45.02%、6.75%和1.44%。对β-内酰胺类/β-内酰胺酶抑制剂的BRR与头孢哌酮舒巴坦和哌拉西林他唑巴坦AUD相关性最强,同时与头孢美唑、头孢西丁、头孢噻肟、头孢呋辛、美洛西林和磺苄西林AUD显著相关;对三代头孢类、喹诺酮类和碳青霉烯类的BRR与其相应制剂的AUD相关性均不显著,但对三代头孢平均BRR与阿莫西林克拉维酸钾和美洛西林AUD、对喹诺酮类BRR与头孢唑林和青霉素AUD呈现了相关性。结论细菌BRR与AUD之间存在的宏观量化关系较复杂,利用Mantel检验能够对AUD和BRR2组矩阵之间的相关性进行整体可视化分析,直观展现复杂多维数据的相关性,提高抗菌药物及细菌耐药监控效率,是制定抗感染治疗方案和抗菌药物管控方案有效手段。展开更多
文摘目的分析大肠埃希菌耐药率(bacterial resistance rate,BRR)与抗菌药物使用强度(antibiotics use density,AUD)的相关性,为临床抗菌药物监管提供依据。方法从医院信息系统提取2017年1月—2023年6月的住院患者大肠埃希菌耐药率数据和22种抗菌药物的AUD数据。采用Mantel检验对细菌耐药情况进行整体分析,并以R语言进行可视化呈现。结果2017年1月—2023年6月大肠埃希菌对三代头孢菌素、喹诺酮类、三代头孢加酶制剂和碳青霉烯类药物的BRR均无明显增长趋势,平均BRR分别为53.0%、45.02%、6.75%和1.44%。对β-内酰胺类/β-内酰胺酶抑制剂的BRR与头孢哌酮舒巴坦和哌拉西林他唑巴坦AUD相关性最强,同时与头孢美唑、头孢西丁、头孢噻肟、头孢呋辛、美洛西林和磺苄西林AUD显著相关;对三代头孢类、喹诺酮类和碳青霉烯类的BRR与其相应制剂的AUD相关性均不显著,但对三代头孢平均BRR与阿莫西林克拉维酸钾和美洛西林AUD、对喹诺酮类BRR与头孢唑林和青霉素AUD呈现了相关性。结论细菌BRR与AUD之间存在的宏观量化关系较复杂,利用Mantel检验能够对AUD和BRR2组矩阵之间的相关性进行整体可视化分析,直观展现复杂多维数据的相关性,提高抗菌药物及细菌耐药监控效率,是制定抗感染治疗方案和抗菌药物管控方案有效手段。
