编者按：抗微生物药物耐药性（AMR）已成为全球紧迫的公共卫生危机，而区域社会经济地位（SES）是影响其流行的关键结构性因素。传统上，AMR的讨论多集中于微生物本身的进化与临床抗生素滥用。然而，越来越多的证据表明，深刻的社会经济力量在其中扮演着关键角色。发表于《柳叶刀-西太平洋区域健康》的一项开创性研究，在中国范围内系统性地揭示了个体健康背后的宏观社会经济结构如何深刻地影响并塑造了AMR的分布与风险，为制定针对性的AMR防控策略提供了重要的循证依据。

 

 

01

背景

 

抗菌药物耐药性（AMR）已成为21世纪最严峻的全球公共卫生挑战之一。2021年，全球约114万人直接死于AMR，另有471万人的死亡与AMR相关；若缺乏有效干预，到2050年，这两项数据可能分别攀升至191万和822万。AMR的流行是多重因素共同作用的结果，包括抗生素的广泛滥用、感染预防与控制措施不足以及卫生系统能力缺口等。中国作为全球最大的抗生素生产国和消费国，AMR问题尤为突出。早在2013年，中国的抗生素总消费量就达到约16.2万吨，其中48%用于人类医疗，52%用于畜牧业，占全球抗生素使用量的近一半。高强度的抗生素使用为耐药菌的产生和传播提供了绝佳条件，例如2021年中国大肠杆菌对第三代头孢菌素的耐药率约为55%，远高于经济合作与发展组织（OECD）成员国约17%的平均水平。

 

AMR的产生和持续不仅与微生物进化及临床实践相关，还深受区域社会经济地位（SES）的影响。低区域社会经济地位通常伴随着卫生设施不足、清洁用水获取困难、医疗基础设施薄弱以及药品监管不力等结构性障碍，这些因素均会增加AMR的传播风险。在中国，区域间诊断能力差异、卫生人力资源短缺以及公共卫生素养和管理水平的差距，进一步加剧了AMR的负担。尽管低社会经济地位地区的抗生素获取相对便捷，但不同社会经济背景下的处方行为、诊断使用和自我用药模式存在显著差异，这使得社会经济地位与AMR之间的关系更为复杂，亟需从结构性决定因素的角度深入探究。

 

现有研究已证实社会经济地位与AMR风险存在关联，但这些研究大多依赖单一的社会经济指标，缺乏全面且经过验证的量化工具来准确刻画区域社会经济地位不平等与AMR风险的复杂关系。此外，针对中国区域社会经济地位不平等与AMR风险的大规模、针对性分析仍然有限。为填补这一研究空白，本研究首次采用两种经过验证的综合指标——县级区域剥夺指数（CADI）和汤森剥夺指数（TDI），系统量化中国区域社会经济地位差异；同时整合2014-2023年全国范围的监测数据，运用先进的贝叶斯时空建模方法，揭示区域社会经济地位不平等对AMR时空分布的影响，并识别关键风险因素，为制定公平有效的AMR防控策略提供科学依据。

 

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研究方法

 

研究数据来源于2014-2023年全国细菌耐药监测网（CARSS）。通过CADI和TDI衡量中国各区域的社会经济地位，采用空间自相关分析和时空扫描分析探究耐药菌的时空分布特征，借助地理探测器（GeoDetector）分析识别AMR的关键风险因素，并构建6种贝叶斯模型，最终选取估计精度最优的贝叶斯时空交互层次模型（BSTIHM）预测全国AMR分布模式。

 

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研究结果

 

（一）中国区域社会经济地位分布特征

 

CADI和TDI在评估中国区域社会经济地位时表现出高度一致性（P＜0.0001），尽管两者包含不同参数，但均显示出明显的区域社会经济梯度：东部地区社会经济地位最高，中部地区居中，西部地区最低（低区域社会经济地位地区的CADI和TDI值更高）。这一分布模式与中国区域发展的总体格局一致，验证了CADI和TDI作为区域社会经济地位评估工具的有效性和可靠性。

 

（二）耐药菌的时空分布特征

 

2014-2023年，中国13种耐药菌的分布均表现出显著的空间异质性（P＜0.05）。在革兰氏阴性菌中，CR-Kpn、CtxCroR-Kpn和CR-Eco的高-高聚集区主要集中在中低社会经济地位地区，低-低聚集区则出现在高社会经济地位地区；CtxCroR-Eco和QnR-Eco表现出全国性的高-高聚集，但高社会经济地位地区呈现出复杂的聚集模式（高-低异常值、低-高异常值和低-低聚集区）；CR-Aba和CR-Pae则表现为全国性高-高聚集，在低社会经济地位和高社会经济地位地区均有混合模式。

 

在革兰氏阳性菌中，MRSA的高-高聚集区集中在中等社会经济地位地区，低社会经济地位地区存在高-低异常值和低-高异常值；MRCNS和ERSP呈现出一致的全国性高-高聚集；PRSP和VR-Efm的聚集模式在全国范围内具有显著异质性；VR-Efa的聚集模式主要在高社会经济地位地区呈现多样性，低中等社会经济地位地区以高-低聚集为主。

 

热点分析显示，革兰氏阴性菌中，CR-Kpn的热点聚集区主要在中等社会经济地位地区（如安徽、湖北、河南、山西）；CtxCroR-Kpn、CR-Eco和QnR-Eco的热点集中在中低社会经济地位地区，冷点主要在高社会经济地位地区；CR-Aba和CR-Pae的热点集中在中等社会经济地位地区，冷点在高社会经济地位地区。革兰氏阳性菌中，MRSA、MRCNS、PRSP、VR-Efm和VR-Efa的热点集中在中低社会经济地位地区，冷点主要在高社会经济地位地区；ERSP的热点聚集在中低社会经济地位地区（如陕西、河南），冷点在高社会经济地位地区（如福建、广东、海南、浙江）。

 

时空扫描分析识别了13种耐药菌的首要时空聚集区：CtxCroR-Eco、QnR-Eco和CR-Aba的首要聚集区在2019-2023年主要位于低社会经济地位地区（如内蒙古、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆）；CR-Eco的首要聚集区在2015年主要位于中低社会经济地位地区；CR-Kpn和CR-Pae的首要聚集区在2019-2023年位于北京和天津；CtxCroR-Kpn的首要聚集区在2019-2023年包括北京、天津和西藏；MRCNS、ERSP和MRSA的首要聚集区在2019-2023年主要位于低社会经济地位地区；PRSP的首要聚集区在2014-2018年集中在中等社会经济地位地区（如辽宁、吉林、黑龙江）；VR-Efm的首要聚集区在2023年位于湖南、广东、广西、海南；VR-Efa的首要聚集区在2014-2018年位于北京和天津。

 

（三）AMR的关键风险因素

 

地理探测器分析识别出AMR风险的十大影响因素（P＜0.05）。区域社会经济地位（OR值范围：1.054-1.254，P＜0.05）和抗菌药物使用强度（OR值范围：1.022-1.174，P＜0.05）对13种主要耐药菌的风险均具有显著解释力（表1）。其中，CtxCroR-Kpn与低区域社会经济地位的关联最强（OR=1.254，95%CI：1.022-1.549，P=0.028），MRCNS的关联相对较弱（OR=1.054，95%CI：1.010-1.160，P=0.025）。

 

表1. 区域社会经济地位不平等与13种主要耐药菌的关联

 

环境因素和医疗基础设施也对AMR风险产生重要影响：废水排放总量（OR值范围：1.064-1.280，P＜0.05）、PM2.5浓度（OR值范围：1.031-1.135，P＜0.05）和每万人卫生技术人员数（OR值范围：1.035-1.310，P＜0.05）与大多数耐药菌的风险显著相关。此外，气象因素中的气压也被发现与AMR风险存在关联，可能与气候变化相关。

 

（四）贝叶斯时空模型预测结果

 

在六种贝叶斯模型中，整合了区域社会经济地位不平等、医疗资源和环境因素的贝叶斯时空交互层次模型（BSTIHM）表现出最佳的估计性能，其DIC范围为-572.680至622.900。后验预测检验进一步证实，与其他模型相比，BSTIHM模型对AMR模式的估计更为准确。

 

BSTIHM模型预测结果显示，13种耐药菌的AMR风险存在显著的区域差异：CtxCroR-Eco和QnR-Eco的中高风险主要集中在中低社会经济地位地区（如甘肃、内蒙古、江西、宁夏、青海、西藏、新疆、黑龙江、河南、吉林）；CR-Eco的高风险模式更为广泛，涉及低社会经济地位和高社会经济地位地区（如辽宁、宁夏、青海、西藏、福建、广东、广西、贵州、海南等）；CR-Aba、CR-Kpn、CtxCroR-Kpn和CR-Pae的中高风险主要集中在中低社会经济地位地区（如山西、安徽、甘肃、河南、陕西、四川、贵州、西藏等）。

 

革兰氏阳性菌中，MRSA、MRCNS、ERSP、PRSP和VR-Efm在低社会经济地位省份的AMR风险被一致预测为更高；VR-Efa的高风险集中在中低社会经济地位地区（如安徽、广西、河北、江西、陕西、山西、西藏）。对2023年数据的敏感性分析显示，排除2023年数据后，VR-Efm的风险分布与其他12种耐药菌的模式高度一致，高风险集中在低社会经济地位地区，表明2023年湖南、广东、广西、海南出现的VR-Efm聚集主要受短期暴发动态和局部医疗相关传播的影响。

 

04

小结

 

区域层面的社会经济地位是AMR风险的关键驱动因素，这一关联可能源于抗生素滥用和环境污染。在低社会经济地位区域针对性投入医疗和环境系统建设，对于有效减轻AMR负担至关重要。

 

▌参考文献：

Yang Y, Jiang J, Chen C, et al. Area-level socioeconomic status inequalities shape patterns of antimicrobial resistance in China, 2014–2023: a Bayesian spatiotemporal modelling analysis. The Lancet Regional Health - Western Pacific. 2025;65:101745. doi:10.1016/j.lanwpc.2025.101745

 

来源：《感染医线》

 

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