《CDC 研究强调美国医院耐药菌感染下降“不均衡”》

  • 编译者: 张玢
  • 发布时间:2025-05-14
  • 2012 年至 2022 年间,美国医院耐药菌感染负担有所下降,但仍很严重。2022 年,六种与医疗相关的细菌病原体导致了近 57 万例耐药菌感染,低于 2017 年 CDC 估计的 60 万例。耐药菌感染率并非持续下降,而是在 2019 年至 2020 年间出现显著上升,这与 COVID-19 疫情导致的医院患者激增有关。社区获得性耐药菌感染率在 2012 年至 2022 年间持续下降,这主要得益于社区获得性 MRSA、VRE 和 MDR 铜绿假单胞菌感染率的降低。医院获得性耐药菌感染率则呈现波动趋势,在 2012 年至 2019 年间有所下降,但在 2020 年至 2021 年间出现显著上升,随后再次下降。ESCR-EK 成为社区获得性感染的主要病原体,其感染率持续上升,这主要归因于 E. coli 序列型 131 的流行。研究表明,现有的干预措施可能不足以有效控制耐药菌感染,需要开发新的预防策略。需要进一步收集更全面的耐药菌感染数据,以便更全面地了解美国医院耐药菌感染的负担。建议医疗保健机构优先干预易感病原体和人群,以最大限度地减少耐药菌感染的影响。
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    • 编译者:张玢
    • 发布时间:2025-05-14
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  • 《美研究发现两种多重耐药菌感染的预测模型表现相似》

    • 来源专题:生物安全知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者:huangcui
    • 发布时间:2019-04-11
    • 3月4日,《感染控制和医院流行病学》(Infection Control and Hospital Epidemiology)期刊上发表的一项研究表明,预测多重耐药菌感染的两种主要模型在头对头比较研究中表现相似。 美国约翰·霍普金斯大学公共卫生学院和马里兰大学医学院的研究人员开展单中心研究,比较两种用于鉴定多重耐药革兰氏阴性菌感染的统计模型,即逻辑回归-风险评估模型(logistic regression–derived risk scores)和机器学习-决策树模型(machine learning–derived decision trees)。该研究以约翰·霍普金斯医院1288例感染大肠杆菌或克雷伯菌的患者为样本,确定哪个模型能够更好地识别感染了产生超广谱β-内酰胺酶的细菌的患者。研究结果表明,这两种模型在识别这些感染患者中表现相似。风险评估模型的C统计量较高,说明其预测价值较高;决策树模型更为直观、方便用户使用。两种预测耐药性的模型各有优势和局限,研究人员期待将其运用到传染病研究中,以改善患者的治疗效果。