编者按：抗微生物药物耐药性（AMR）的全球蔓延对公共卫生构成严峻挑战，如何通过科学的抗微生物药物管理（AMS）措施优化药物临床使用已成为感染领域的核心议题。在2025年欧洲临床微生物学与感染病学会大会（ESCMID Global 2025）上，四项聚焦AMS策略创新的口头报告研究引发广泛关注。《感染医线》特邀复旦大学附属中山医院高晓东教授，从研究设计、数据解读到实践转化，系统剖析各项研究的创新亮点与潜在局限，深入解读这些研究的学术价值及临床意义。

 

研究简介

 

01

基于偏好的工具变量用于评估常见感染中抗菌药物处方决策的因果效应：利用CPRD数据检验潜在效能

摘要号：O0134

 

背景：使用大规模数据库的观察性研究越来越多地被用于为决策提供依据，但其有效性常受质疑，因其治疗-结局关系可能受数据库中未纳入的混杂变量影响。传统统计方法假设所有混杂因素已考虑在内（如评估抗菌药物处方决策对患者结局的影响），但这对传统统计方法提出了挑战。工具变量（IV）被认为是解决数据局限性的潜在方法，但其适用性需进一步验证。

 

方法：本研究评估了以全科医生（GP）层面的抗菌药物处方偏好作为IV的潜在有效性，共检验了18种不同构建方式。数据来自2016至2021年临床实践研究数据链（CPRD）中常见感染（呼吸道、胃肠道、泌尿系统、耳部、皮肤感染及猩红热）的GP诊疗记录，并按感染类型分别评估。通过比值比（OR）、Wald检验、不同工具变量值下结局预测概率差异及伪R2评估IV与治疗决策的关联强度。通过比较按治疗和IV分层的患者群体来衡量协变量不平衡，并使用马氏距离（MD）评估变化情况。

 

结果：在所有感染类型中，基于偏好的IV与抗菌药物处方决策（是否开具处方）均呈正相关（OR＞1或预测概率差异＞0），且多数IV构建方式具有统计学显著性（P＜0.001）。

 

 

图1. 基于偏好的工具变量不同构建方式与抗菌药物处方决策的关联强度评估（针对研究纳入的17种感染中的三种常见感染：急性上呼吸道感染[URTI]、尿路感染[UTI]及急性胃肠炎）

 

总体而言，按IV而非治疗分层后，协变量不平衡减少（表现为MD下降）。但关联强度与不平衡减少的关系存在差异：强关联IV（伪R2＞0.2）的不平衡减少幅度较小，而弱关联IV的MD降幅超过30%（与按治疗分层相比）。

 

 

图2. 按治疗与选定工具变量（IV1–IV4，与治疗呈强关联）分组的潜在混杂因素流行程度差异及MD比较（协变量包括：年龄均值、性别[女性占比]、族裔[非白人占比]、吸烟状况[当前/既往吸烟者占比]、糖尿病[患者占比]、肾脏疾病[确诊占比]）

 

结论：基于全科医疗机构层面的工具变量可减少协变量不平衡。这些发现表明，利用IV获取无偏治疗有效性估计值的方法在抗菌药物使用结局研究中具有潜力。

 

专家点评

 

亮点

 

本研究创新性地将工具变量法引入抗菌药物处方决策的因果效应评估，为解决观察性研究中协变量混杂这一长期难题提供了新路径。通过选取全科医生的处方偏好作为工具变量，研究系统性地引入多元统计指标（如OR及MD等），全面且严谨地验证了工具变量的有效性。结果表明，依据工具变量对人群进行分层，能够显著降低协变量不平衡程度，这为提升观察性研究的可信度提供了全新思路，也为抗菌药物管理的因果推断奠定了方法学基础。同时，研究基于大规模真实世界数据展开分析，覆盖多种常见感染类型，所得结论具有较强的临床推广价值。

 

不足与建议

 

研究未充分验证工具变量的外生性假设，未来可结合敏感性分析进一步强化结论的稳健性。

 

02

量化抗微生物药物管理影响的新型抗菌药物谱指标：一项多中心研究

摘要号：O0135

 

背景：抗微生物药物耐药性（AMR）对全球健康构成严重威胁。广谱抗菌药物的使用与AMR进展及患者不良结局密切相关。抗微生物药物管理（AMS）干预旨在减少不恰当处方带来的危害，但其效果需通过科学的指标进行量化，以优化资源配置。传统指标“治疗天数（DOT）”未涵盖抗微生物谱信息，而新型指标“抗微生物谱覆盖天数（DASC）”通过量化抗菌药物抗菌活性的覆盖范围，可能更具评估优势。然而，DASC在患者个体层面对AMS影响的衡量价值尚未明确。

 

方法：本研究为多中心回顾性队列研究，纳入2022年12月至2024年2月期间接受每周AMS查房的综合内科与外科病房患者。所有接受抗菌治疗的患者均被评估，比较AMS查房前后处方变化，计算DOT与DASC的差异。

 

结果：共分析526例患者的720份处方。AMS查房后最常见建议为继续原方案（56.4%），其次为停药（26.4%）、更换抗菌药物（8.0%）、调整疗程（6.5%）、调整给药途径（6.5%）及调整剂量（1.7%）。

 

AMS干预使患者平均DOT减少1.3天，DASC减少9.25天。DOT与DASC变化呈强相关性（r=0.85, P＜0.001），但DASC的变异度显著高于DOT，表明DASC能更灵敏地捕捉AMS干预的异质性影响。

 

专科类型、性别、合并症、年龄、感染部位及AMS前抗菌药物处方与DOT/DASC变化无关。然而，患者累积抗菌药物谱评分（ASC，基于所有抗菌药物处方的ASC总和）与DASC变化呈负相关（r=-0.19, P＜0.001），而此关联未见于DOT变化。

 

结论：本研究支持将抗菌谱指标DASC纳入医院AMS项目，以最大限度减少广谱抗菌药物处方的不良后果。DASC的实施可量化住院患者AMS查房的临床获益，并帮助识别最可能受益于AMS干预的患者群体。

 

专家点评

 

亮点

 

这项多中心研究首次将DASC与传统的DOT进行对比，证实了DASC能更敏感地反映抗菌药物谱的变化，且与DOT显著相关。研究发现患者的累积抗菌药物谱评分与DASC变化相关，这为个体化抗菌药物管理提供了新的靶点。同时，研究表明抗菌药物管理查房可显著降低DASC和DOT，量化了管理措施的实际效果，为医院优化资源配置提供了数据支持。

 

不足与建议

 

研究未纳入抗菌药物耐药性动态数据，未来可结合耐药监测进一步完善评估体系。

 

03

基于治疗天数与服务天数比值的抗菌药物管理工具识别医院广谱抗微生物药物处方异常值的应用研究

摘要号：O0137

 

背景：标准化抗微生物药物使用比率（SAAR）常用于量化机构层面的抗微生物药物使用，但其在评估感染性疾病咨询服务绩效时存在方法学局限。本研究采用医院获得性感染广谱抗菌治疗天数与服务天数比值（BSHO DOT/DOS）作为核心指标，比较不同咨询服务的处方模式，并识别可能导致管理改进的异常处方行为。

 

方法：本研究为回顾性研究，纳入2023年11月1日至2024年5月31日期间接受咨询服务并接受BSHO治疗的患者。通过电子病历获取行政数据，计算各咨询服务的原始DOT与DOS。同时计算其他管理指标以量化BSHO药物使用。选择表现最佳的服务组作为“标准组”，并基于年龄、合并症、死亡率、ICU住院时长、机械通气状态及ICD-10疾病分类，匹配其他服务组的病例以建立标准化利用指数。

 

结果：从3 629例患者数据中，服务组A与G被选定为“标准组”。调整后标准化均差（＜0.1）表明匹配效果良好。

 

表1. 患者特征

 

表2显示各服务组的抗菌药物利用情况。按主要指标（BSHO DOT/DOS）评估，服务组B、C和F的利用指数显著高于标准组（分别为0.68、0.72、0.74，P＜0.05）。第3天与第5天转口服治疗的比例及持续使用BSHO的比例亦支持此结果。

 

表2. 抗微生物药物使用情况

 

结论：BSHO DOT/DOS是识别咨询服务间抗微生物药物处方异常值的有效工具。通过匹配患者基线特征，本研究在控制人群差异的前提下，实现了服务组间的公平评估。

 

专家点评

 

亮点

 

该研究创新地提出以BSHO DOT/DOS作为评估指标，通过匹配患者的年龄、合并症、疾病严重程度等变量，实现了不同科室处方行为的公平比较。研究成功识别出用药异常的科室，并结合口服转换率等多维度指标，深入分析了处方差异的原因，为抗菌药物管理的精准干预提供了科学依据。基于真实医疗场景的数据分析，使得研究结论具有较强的实践指导意义。

 

不足与建议

 

研究样本仅来自单中心且时间范围较短，未来可扩大样本量和研究周期以增强结论的普适性。

 

04

住院患者革兰阴性菌感染中新型β-内酰胺类药物与替代治疗方案的使用时机：治疗线数（LoT）分析的初步结果

摘要号：O0138

 

背景：目前对急诊医院中革兰阴性菌感染患者的抗菌治疗模式（尤其是LoT算法）仍存在很大差距。

 

方法：本研究基于PINC-AI™医疗数据库（PHD）的回顾性数据，纳入2014年12月19日至2023年12月31日期间接受革兰阴性菌抗菌治疗≥48小时的成年住院患者。通过Python代码系统性提取LoT信息，结合临床专家意见构建基于临床知识的治疗路径算法，旨在覆盖大多数药物使用模式。对复杂性腹腔感染（cIAI）、医院获得性细菌性肺炎（HABP）及呼吸机相关性细菌性肺炎（VABP）亚组进行初步分析。

 

图1. 从数据库中提取的纵向药物使用记录中得出患者LoT的LoT算法中实施的临床知情路径流程图

 

结果：初步算法平均可获取97.9%患者的用药模式，各亚组获取率分别为：cIAI 99.96%（n=42 320）、HABP 94.03%（n=337 245）、VABP 99.79%（n=63 235）。分析显示，前三线治疗中，广谱β-内酰胺类药物（BSBL）、氟喹诺酮类及碳青霉烯类使用频繁。所有亚组一线治疗均以BSBL为主，占比分别为cIAI 54.73%、HABP 59.77%、VABP 65.5%。氟喹诺酮类是cIAI（19.52%）与HABP（18.61%）二线主要选择，而VABP二线治疗中BSBL与氟喹诺酮类共占11.52%。氟喹诺酮类药物是HABP中最常用的二线药物（38.91%），而碳青霉烯类则是cIAI中最常用的二线药物（31.38%）。

 

图2. cIAI、HABP及VABP患者前三线主要治疗方案分布（部分数据）

 

在初始接受BSBL、氟喹诺酮类和碳青霉烯类治疗的患者中，后续使用新型β-内酰胺/β-内酰胺酶抑制剂复合制剂（NBLBLIC）二线治疗HABP和VABP的比例分别为0.03%、0.27%，三线治疗cIAI、HABP和VABP的比例分别为0.06%、0.24%和1.2%。

 

图3. cIAI、HABP和VABP患者的治疗模式桑基图

 

结论：本研究初步建立了住院患者革兰阴性菌感染抗菌治疗LoT分析框架。未来研究可基于此结果进一步优化假设，推动对革兰阴性菌感染治疗模式的深入理解，优化患者管理策略，并为抗菌药物研究提供参考。

 

专家点评

 

亮点

 

此研究构建了一套基于临床路径的LoT算法，能够高效地从数据库中提取抗菌药物使用模式，平均捕获率达97.9%，充分展现了该算法强大的适用性。通过对不同感染类型（如腹腔感染、医院获得性肺炎等）的一线至三线用药分布进行细致分析，清晰揭示了广谱β-内酰胺类药物和氟喹诺酮类药物的使用规律，为优化抗菌药物阶梯用药策略提供了关键数据支撑。研究中采用的桑基图可视化方法，直观地呈现了治疗模式的动态变化，有助于临床医生理解抗生素的使用路径。

 

不足与建议

 

研究基于回顾性数据，可能存在选择偏倚，未来可通过前瞻性研究进一步验证算法的准确性。

 

▌参考文献：

[1] N. Nguyen, J.V. Robotham, S. Yu, et al. Preference-based instrumental variables for estimating the causal effects of antibiotic prescribing decisions in common infections: assessing potential validity using CPRD data. ESCMID Global 2025; Abstract O0134.

[2] B. Moshy, R. Llewellyn, R. Lester, et al. Novel antibiotic spectrum metrics to quantify the impact of antimicrobial stewardship: a multicentre study. ESCMID Global 2025; Abstract O0135.

[3] A. Farkas, S. Tamirisa, G. Severance, et al. Capturing days of therapy per days of service as a stewardship tool to identify outliers in prescribing broad-spectrum antimicrobials in the hospital setting. ESCMID Global 2025; Abstract O0137.

[4] J. Min, Y. Wang, M. Vendetti, et al. Timing of Novel beta-lactams vsalternatives in hospitalised patients with Gram-negative infections: line of therapy (LoT) analysis preliminary findings. ESCMID Global 2025; Abstract O0138.

 

来源：《感染医线》

 

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