下载文档原格式
多重耐药菌感染的监测分析与防控措施1. 引言1.1 研究背景多重耐药菌感染已经成为全球性公共卫生问题。
随着抗生素的滥用和不合理使用，多重耐药菌的感染情况日益严重，给临床治疗带来了巨大挑战。
据世界卫生组织的数据显示，全球每年有数百万人感染了多重耐药菌，其中约有数十万人因此丧生，且这一数字还在不断增长。
在这种情况下，对多重耐药菌感染进行监测分析并制定相应的防控措施显得尤为迫切。
目前，多重耐药菌的流行现状已经引起了各国政府和卫生部门的高度重视。
由于多重耐药菌的耐药机制复杂，监测方法与技术也需要不断更新和完善，以更好地应对这一威胁。
了解多重耐药菌感染的危害，认识到防控措施的重要性，以及制定针对性的防控策略也是当前研究的热点和挑战。
本文旨在通过深入研究多重耐药菌感染的监测分析与防控措施，为加强对多重耐药菌感染的认识，提高防控措施的执行力，从而更好地预防和控制多重耐药菌的传播和感染，保障人民群众的健康和生命安全。
1.2 研究目的多重耐药菌感染的监测分析与防控措施的研究目的是为了全面了解当前多重耐药菌感染的流行现状，探讨有效的监测方法和技术，揭示多重耐药菌感染对人类健康和社会造成的危害，强调防控措施的重要性，并提出针对性的建议和措施。
通过本研究的开展，旨在提高公众对多重耐药菌感染的认知水平，加强对该类疾病的监测和预防工作，有效控制多重耐药菌感染的传播，降低相关疾病的发病率和死亡率，保障人民身体健康和社会稳定。
通过对多重耐药菌感染的监测分析与防控措施的研究，希望为公共卫生领域的相关决策提供依据，促进多重耐药菌感染的预防和治疗，推动医疗卫生工作的进一步完善和提升。
1.3 研究意义多重耐药菌感染已成为全球性公共卫生问题，给人们生活和健康带来了极大的威胁。
在这种背景下，研究多重耐药菌感染的监测分析与防控措施具有重要的意义。
通过深入研究多重耐药菌感染的流行现状及监测方法，可以更好地了解其传播规律和趋势，为制定针对性的防控策略提供科学依据。
5种主要多重耐药菌监测统计分析骆朝京;王柏莲;韦惠;黄少刚【摘要】目的回顾分析5种主要多重耐药菌监测数据,给临床防控多重耐药菌提供参考.方法应用统计学回归模型分析2016年1月至2017年8月该院临床标本耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌(CRE)、耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)、耐万古霉素肠球菌(VRE)、耐碳青霉烯鲍曼不动杆菌(CRAB)、耐碳青霉烯铜绿假单胞菌(CRPA)的检出率、院内感染、抗菌药物联用率、抗菌药物使用天数和住院天数等指标.排除重复检出菌株、其他类型的多重耐药菌和多重感染的病例,分成耐药组和非耐药组.结果监测时段内,5种多重耐药菌检出率较高的为CRAB (29.77％)、MRSA (21.85％);检出率能正向影响院内感染(影响系数为4.456＞0,P＜0.05);耐药组抗菌药物联用率、抗菌药物使用天数、住院天数均高于非耐药组(P＜0.05).结论CRAB和MRSA检出率居高,给临床防控工作带来压力;多重耐药菌感染可导致抗菌药物联合使用率增高及住院天数的延长.【期刊名称】《检验医学与临床》【年(卷),期】2018(015)018【总页数】3页(P2719-2721)【关键词】多重耐药菌;医院感染;抗菌药物【作者】骆朝京;王柏莲;韦惠;黄少刚【作者单位】广西医科大学附属武鸣医院感染管理科,南宁530199;广西医科大学附属武鸣医院检验科,南宁530199;广西医科大学附属武鸣医院药剂科,南宁530199;广西医科大学附属武鸣医院信息科,南宁530199【正文语种】中文【中图分类】R446.5耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌(CRE)、耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)、耐万古霉素肠球菌(VRE)、耐碳青霉烯鲍曼不动杆菌(CRAB)、耐碳青霉烯铜绿假单胞菌(CRPA)是原国家卫生和计划生育委员会发布《医院感染管理质量控制指标2015年版》定义为主要包括的多重耐药菌。
现目标监测分析5种主要多重耐药菌的检出率、院内感染、抗菌药物联用和住院天数，给临床防控多重耐药菌提供参考。
阿奇霉素耐药淋球菌菌株的耐药机制分析和分子流行病学特征兰倩;蒋法兴;王娜;裘越【期刊名称】《安徽医科大学学报》【年(卷),期】2017(052)003【摘要】目的探讨阿奇霉素耐药淋球菌菌株的分子流行病学特征,分析耐阿奇霉素淋球菌的耐药机制.方法对36株耐阿奇霉素淋球菌[最小抑菌浓度(MIC)≥1 mg/L]的核糖体23SrRNA、mtrR基因及核糖体蛋白L4/L22基因进行PCR扩增测序分析,寻找可能的突变位点,比较耐药基因突变在中度耐药组(MIC 1~64 mg/L)和高度耐药组(MIC ≥256 mg/L)间的差异.采用NG-MAST对基因序列进行分型,获得阿奇霉素耐药菌株的基因型别及分布特征.结果高度耐药淋球菌菌株核糖体23SrRNA的4个等位基因均有A2143G的突变,中度耐药菌株中有3株(8mg/L≤MIC≤32 mg/L)核糖体23SrRNA 4个等位基因为C2599T突变.36株阿奇霉素耐药菌株中鉴定出28个不同的序列型别(ST),其中16个为新发现的ST,2个未分型.结论淋球菌核糖体23SrRNA基因不同位点突变可能与阿奇霉素不同程度的耐药相关,A2143G突变可能导致高度耐药,C2599T可能与中度耐药有关,mtrR基因G45D的突变可能参与阿奇霉素耐药.通过NG-MAST分型显示阿奇耐药菌株的基因型具有多样性,且覆盖范围也较为广泛;经过系统进化树推断por581基因型有较大可能影响阿奇霉素高度耐药.%Objective To investigate molecular epidemiological characteristics of azithromycin-resistant Neisseria gonorrhoeae strains, and analyze the resistance mechanism of azithromycin-resistant strains.Methods In order to detect mutated alleles and compare high-level azithromycin resistance group(MIC≥256 mg/L)with moderate azithromycin resistance group(1 mg/L≤MIC≤64 mg/L), PCR was performed to amplify the 23SrRNA and mtrR genes of all the 36 azithromycin-resistant strains.Sequence types(STs) and distribution characteristics of the strains were obtained by the method of NG-MAST.Results All the isolates with high-level azithromycin resistance contained mutation A2143G in all 4 alleles of 23SrRNA, and three of moderately resistant isolates(8 mg/L≤MIC≤32 mg/L) contained mutation C2599T in 4 alleles of 23SrRNA.Among 36 azithromycin-resistant isolates, 28 STs were identified by NG-MAST, of which 16 STs were novel and 2 were nontypeable.Conclusion Different mutated alleles of 23SrRNA gene in Neisseria gonorrhoeae may be related with different levels of azithromycin resistance.A2143G mutation may lead to high-level resistance, C2599T mutation may be related with moderate resistance and G45D mutation may contribute to azithromycin resistance.Moreover, genotypes of azithromycin-resistant isolates in this area have high diversity and wide range, indicating that por581 is likely associated with high resistance to azithromycin via phylogenetic analysis.【总页数】5页(P360-364)【作者】兰倩;蒋法兴;王娜;裘越【作者单位】安徽医科大学附属省立医院皮肤科,合肥 230001;安徽医科大学附属省立医院皮肤科,合肥 230001;安徽医科大学附属省立医院皮肤科,合肥 230001;安徽医科大学第一附属医院性病实验室,合肥 230022【正文语种】中文【中图分类】R759.2;R378.1+6;R978.1+2【相关文献】1.儿童患者中分离的碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌分子流行病学分析及耐药机制研究 [J], 祝俊英;王春;孙燕;胡付品;张泓2.耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌的耐药机制与分子流行病学特征 [J], 张志军;鹿麟;牛法霞;赵珂;姜梅杰;赵书平3.淋球菌对阿奇霉素耐药性与耐药机制研究进展 [J], 周兴春;顾觉奋4.尿液分离产ESBLs大肠埃希菌对磷霉素耐药的分子流行病学及耐药机制分析 [J], 程莉;高硕;魏红霞;张葵5.重症监护室患者及物表中分离的碳青霉烯耐药肺炎克雷伯菌分子流行病学与耐药机制分析 [J], 陈涛;唐娇;杜晶晶;刘小花;陈静因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
为了研究细菌耐药性及其产生机制，本实验选取金黄色葡萄球菌作为研究对象，通过体外实验探究阿莫西林克拉维酸钾对金黄色葡萄球菌的最低杀菌浓度（MBC）和最小抑菌浓度（MIC）的影响，并分析其耐药性产生的原因。
二、实验材料1. 实验菌株：金黄色葡萄球菌标准菌株ATCC292132. 抗菌药物：阿莫西林克拉维酸钾3. 培养基：营养肉汤、营养琼脂4. 仪器设备：全自动微生物药敏鉴定仪、微量稀释器、恒温培养箱、移液器、离心机等三、实验方法1. 菌株活化：将金黄色葡萄球菌标准菌株ATCC29213接种于营养肉汤中，37℃恒温培养18-24小时，待菌液浓度达到1×10^8 CFU/mL时，用于后续实验。
2. MBC测定：采用微量稀释法，将阿莫西林克拉维酸钾药物浓度梯度稀释至1/2MIC，将活化后的金黄色葡萄球菌菌液按1:100的比例加入至稀释后的药物中，混匀后置于恒温培养箱中培养24小时，观察细菌生长情况，以无菌生长的最低药物浓度为MBC。
3. MIC测定：采用微量稀释法，将阿莫西林克拉维酸钾药物浓度梯度稀释至1/2MIC，将活化后的金黄色葡萄球菌菌液按1:100的比例加入至稀释后的药物中，混匀后置于恒温培养箱中培养24小时，观察细菌生长情况，以抑制细菌生长的最低药物浓度为MIC。
4. 耐药性分析：将金黄色葡萄球菌进行多步体外诱导试验，观察其在阿莫西林克拉维酸钾作用下耐药性的变化。
四、实验结果1. MBC和MIC测定结果：金黄色葡萄球菌对阿莫西林克拉维酸钾的MBC为16μg/mL，MIC为8μg/mL。
2. 耐药性分析结果：经过34天诱导后，金黄色葡萄球菌对阿莫西林克拉维酸钾的耐药性明显增强，MBC值是标准菌株MBC值的32倍。
1. 本实验结果显示，金黄色葡萄球菌对阿莫西林克拉维酸钾的耐药性随诱导时间的延长而逐渐增强，这可能与细菌产生的β-内酰胺酶有关。
β-内酰胺酶是一种能够水解β-内酰胺类抗生素的酶，导致药物失活，从而产生耐药性。
多重耐药菌感染的监测分析与防控措施随着抗生素的广泛应用，多重耐药菌感染已经成为当今世界范围内的一大公共卫生问题。
多重耐药菌对抗生素的耐药性使得医治感染变得更加困难，严重危害患者的生命安全。
及时的监测分析和有效的防控措施显得尤为重要。
一、多重耐药菌的定义和分类多重耐药菌是指对两种或两种以上的抗菌素具有耐药性的细菌。
按照其抗药谱的扩展程度，多重耐药菌可以分为三种类型：Ⅰ型多重耐药菌（MDR，Multidrug Resistant），即对至少一种抗生素耐药；Ⅱ型多重耐药菌（XDR，Extensively Drug-Resistant），即对多种抗生素耐药；Ⅲ型多重耐药菌（PDR，Pandrug-Resistant），即对所有已知抗生素耐药。
二、多重耐药菌感染监测分析1. 监测对象多重耐药菌感染的监测对象主要包括医院内的患者、医护人员和医疗设施，以及社区环境中的相关标本等。
2. 监测内容（1）多重耐药菌感染的发病情况：对医院内患者发生的多重耐药菌感染进行统计，包括感染类型、部位、病原菌、感染情况等。
（2）多重耐药菌的耐药谱分析：对多重耐药菌的耐药谱进行分析，了解其对各类抗生素的耐药情况，以指导临床用药。
（3）多重耐药菌的传播途径和机制：研究多重耐药菌的传播途径和机制，了解其在医疗环境和社区环境中的传播规律，为制定有效的防控策略提供依据。
3. 监测方法（1）临床标本检验：对临床患者的分泌物、组织等标本进行菌落计数和耐药菌分离鉴定。
（2）分子生物学检测：利用分子生物学技术对多重耐药菌进行分子水平的检测和分析，包括耐药基因检测、耐药菌分子分型等。
（3）环境监测：对医疗机构的医疗设施、空气、水等环境进行定期的监测，了解多重耐药菌的分布情况。
三、多重耐药菌感染的防控措施1. 加强感染控制措施（1）强化手卫生：医护人员和患者必须严格遵守手卫生的规范，避免交叉感染。
（2）严格执行无菌操作：手术室、医疗器械等环境必须保持无菌，避免手术感染。
多重耐药菌的分布及耐药性分析发表时间：2019-04-10T09:43:09.073Z 来源：《医师在线》2018年24期作者：张盼盼[导读] MDRO，即多重耐药菌，在临床是是指对三种或者三种以上的抗菌性药物均产生了耐药性的病原菌[1]。
（淄博市职业病防治院；山东淄博255000）【摘要】目的:对比且分析病患患有多重耐药菌感染的影响因素以及预防措施。
方法：统计并分析50例在2016年5月～2018年5月近两年时间里入住本院的多重耐药菌感染的病患，并将其分为A、B两组，其中，A组病患为2016年5月～2017年5月入住本院的的MDRO病患，共16人；B组病患为2017年5月～2018年5月入住本院的的MDRO病患，共34人。
其次，对A组病患采取回顾性分析的措施；对B组病患采取前瞻性分析的措施。
结果：A、B两组老年病患感染的发生率差异比较存在统计学意义 (P﹤0.05)。
结论:对于MDRO感染病患的检测分析中，前瞻性的检测方式相对于回顾性的检测手段来说，发现病患的时间更加提前更加及时，因此能够进行尽早的药物性治疗，对疾病病菌的传播以及感染的控制有着重大的意义。
【关键词】多重耐药菌感染；耐药性[ 中图分类号 ]R2 [ 文献标号 ]A [ 文章编号 ]2095-7165（2018）24-0361-01MDRO，即多重耐药菌，在临床是是指对三种或者三种以上的抗菌性药物均产生了耐药性的病原菌[1]。
它在医院感染传播的途径中扮演着主要的角色，拥有者不可取代的地位[2]。
随着医疗技术以及科学技术的不断进步，我国人口老龄化的问题愈加严重，随之而来的是临床上老年病患的数量也随之不断增加以及住院病患中老年病患的比重也不断增加[3]。
且老年患者的身体素质差耐受性低，各个身体器官也都出现程度不一的退行性改变，因此成为了MDRO最为主要的感染人群[4]。
这不但给病患本身带来不适的影响，也会严重的威胁到病患的生命以及给病患及其家属带来更加沉重的疗费用[5]。
生态毒理学报Asian Journal of Ecotoxicology第18卷第6期2023年12月V ol.18,No.6Dec.2023㊀㊀基金项目:国家自然科学基金资助项目(41701360);河南省科技攻关项目(212102110109)㊀㊀第一作者:冯衍(1997 ),女,硕士研究生,研究方向为污染生态与生态修复,E -mail:********************㊀㊀*通信作者(Corresponding author ),E -mail:**********************DOI:10.7524/AJE.1673-5897.20230409001冯衍,王章凯,余雪巍,等.基于Web of Science 对土壤介质中抗生素抗性基因的文献计量分析[J].生态毒理学报,2023,18(6):302-313Feng Y ,Wang Z K,Yu X W,et al.A bibliometric analysis of antibiotic resistance genes in soil media based on Web of Science [J].Asian Journal of Eco -toxicology,2023,18(6):302-313(in Chinese)基于Web of Science 对土壤介质中抗生素抗性基因的文献计量分析冯衍,王章凯,余雪巍,刘天初,顾海萍*河南农业大学林学院,郑州450000收稿日期:2023-04-09㊀㊀录用日期:2023-06-22摘要:由于经济社会建设快速推进,土壤污染问题日益严峻,有关土壤治理的研究逐渐增多,但针对土壤抗生素抗性基因(anti -biotic resistance genes,ARGs)的论文仍缺乏系统整理㊂为了解ARGs 研究的发展趋势及演变特征,本文基于CiteSpace 软件和Web of Science 核心合集数据库检索出的英文文献,对2002 2022年间关于土壤ARGs 的研究进行可视化分析㊂结果显示:(1)20年间发文数量呈整体上升态势,目前正进入快速增长阶段㊂(2)朱永官㊁朱冬等形成土壤抗生素抗性基因研究的核心作者群,为新型污染物的研究提供了前沿探索,是该领域内的领导力量;中国科学院大学㊁中国科学技术大学㊁南京农业大学以及浙江大学等机构合作相对密切,已初步形成一定规模㊂(3)研究热点集中在抗生素㊁四环素㊁肥料等领域,涉及土壤ARGs 的来源㊁传播,以及主要涉及携带ARGs 的微生物等方面㊂(4)研究领域内的前沿关键词随时间不断变化,呈现出阶段性演变特征;研究领域逐渐拓宽,热点内容从宏观向微观发展,表现出持续深度划分的趋势㊂(5)高被引文献均聚焦于土壤ARGs 的来源和扩散方面,但对新型污染物与ARGs 的关系以及ARGs 的阻控研究相对较少㊂关键词:抗生素抗性基因;土壤;文献计量学;Web of Science ;CiteSpace文章编号:1673-5897(2023)6-302-12㊀㊀中图分类号:X171.5㊀㊀文献标识码:AA Bibliometric Analysis of Antibiotic Resistance Genes in Soil Media Based on Web of ScienceFeng Yan,Wang Zhangkai,Yu Xuewei,Liu Tianchu,Gu Haiping *College of Forestry,Henan Agricultural University,Zhengzhou 450000,ChinaReceived 9April 2023㊀㊀accepted 22June 2023Abstract :Due to the rapid advancement of economic and social development,soil pollution has increasingly be -come a concern,with gradually increasing soil treatment research;however,a systematic review on soil antibiotic resistance genes (ARGs)research is still lacking.In order to understand the evolution characteristics and develop -ment trend of ARGs research,this study visually analyzes the research on soil ARGs from 2002to 2022based on the English literature retrieved from the database of the Web of Science using the CiteSpace software.The findings reveal that:(1)The number of publications has generally increased in the past 20years,and it is currently entering a stage of rapid growth.(2)Yongguan Zhu,Dong Zhu,et al.formed the core author research group on soil antibi -第6期冯衍等:基于Web of Science对土壤介质中抗生素抗性基因的文献计量分析303㊀otic resistance genes,providing frontier investigation for the study of new pollutants.University of Chinese Acade-my of Sciences,University of Science and Technology of China,Nanjing Agricultural University,Zhejiang Univer-sity,and other institutions cooperate relatively closely.(3)The research hotspots mainly focus on antibiotics,tetra-cyclines,and fertilizers,dealing with the sources and transmission of soil ARGs as well as the microorganisms in-volved.(4)Frontier keywords continue to change with time,showing the characteristics of phased evolution.The research field has gradually expanded,with content shifting from macro to micro,demonstrating a trend of continu-ous in-depth division.(5)The highly cited literature focuses on the source and diffusion of soil ARGs,with rela-tively few studies on the relationship between new pollutants and ARGs,as well as the prevention and control of ARGs.Keywords:antibiotic resistance gene;soil;bibliometrics;Web of Science;CiteSpace㊀㊀抗生素在预防和控制人类细菌感染㊁畜牧业和农业生产中发挥了重要的作用[1]㊂由于抗生素的长期广泛使用和滥用,抗生素耐药性问题日益严重,已经成为世界上最严重的公共卫生问题之一[2]㊂抗生素抗性基因(antibiotic resistance genes,ARGs)是一类新型环境污染物,其可以通过水平基因转移(hori-zontal gene transfer,HGT)在环境中扩散,导致耐药性致病菌甚至超级细菌的产生,进而使传统抗生素疗法无效[3]㊂土壤是环境ARGs的重要储存库,土壤中一部分ARGs通过土壤-植物系统向人类传播扩散,另一部分则长期存在于土壤环境中,由于其具有难消除㊁易转移扩散等特点对环境产生深远影响[4]㊂目前,土壤ARGs相关研究已受到研究人员的广泛关注㊂科学知识图谱(Mapping Knowledge Domains)于2005年引入中国,其以知识域(Knowledge Domain)为对象,展示科学知识发展进程和结构关系的图像[5-6]㊂随着信息可视化的普及,绘制科学知识图谱的各种工具纷至沓来㊂其中,CiteSpace知识可视化软件为目前最流行的知识图谱绘制工具之一[7]㊂该软件应用Java语言开发,基于共引分析理论(Co-Citation)和寻径网络算法(Path Finder)等来计算特定领域的文献[8],探索出科学领域演化的主要路径及其知识拐点,并通过一系列可视化图谱的绘制来分析学科演化潜在动力机制和探测学科发展前沿[6]㊂ 文献计量学 由英国情报学家阿伦㊃普里查德于1969年提出,因其在宏观研究的客观性㊁量化和模型化的显著优势而受到许多学科的认可[9]㊂本文基于Web of Science(WOS)数据库,结合CiteSpace 工具对土壤ARGs领域的相关文献进行定量分析,了解该领域的研究现状和趋势,帮助研究人员掌握该领域的总体发展状况,并决定未来的研究方向㊂1㊀研究方法(Research method)1.1㊀数据来源数据来源于WOS核心合集数据库,设置检索的主题词为soil arg OR soil args OR soil antibiotic resistan*gene*OR arg in soil OR args in soil OR antibiotic resistan*gene*in soil,检索时间跨度为2002年1月1日至2022年11月19日,检索主题词中星号(*)代表任何字符组,或空字符,如本文resitan*可表示resistant和resistance,gene*可表示gene和genes㊂通过检索得到4274条检索结果,对检索结果进行逐条筛选,去除重复文章㊁专利和书评等,共得到1022条有效文献㊂将筛选后的文章以 摘要㊁全记录(包含引用的参考文献) 的格式下载保存为纯文本文件,作为分析数据样本㊂1.2㊀分析方法运行版本为5.7.R2的CiteSpace软件,将样本文献进行规范化处理后的数据导入CiteSpace,然后运用软件内置的作者㊁关键词以及机构等运算分析模型,绘制出土壤ARGs的知识图谱,对其研究动态㊁发展进程等进行可视化分析,以此确定土壤ARGs 相关研究的学术热点,有助于对土壤ARGs的相关深入研究提供借鉴和参考㊂2㊀结果与讨论(Results and discussion)2.1㊀土壤抗生素抗性基因相关研究时间分布特征分析发文量反映了研究领域论文数量与时间变化关系,进而使读者了解该领域的发展速度和研究现状,并预测来发展走势[10]㊂从收集到的数据来看,从2002年到2022年,发表的关于土壤ARGs SCI论文共计1022篇,通过对各年数量进行统计得到发文趋势图(图1)㊂从图1可见,自2006年后发文量逐步上升,是304㊀生态毒理学报第18卷因为有研究者将ARGs 列为一种新型污染物[11]㊂2015年世界卫生组织(World Health Organization,WHO)将ARGs 列为 21世纪人类面临的最大挑战之一 ,并宣布将在全球范围内部署防控ARGs [12]㊂此后,发文量基本呈上升态势,尤其是2020年后关于土壤ARGs 相关研究激增,这与COVID -19的大流行促使人们更加关注健康问题有关,ARGs 就是一种全球性的健康威胁㊂而从2021年到2022年呈现的下降态势,可能是2022年数据未完全统计(截至2022年11月19日)而致㊂土壤ARGs 相关研究的发文量反映了ARGs 作为一种潜在的全球健康威胁受到愈加广泛的关注,需要学者深入研究以制定有效的战略来预防和控制ARGs 在环境中的传播㊂预测2022年后相关领域的研究会呈继续增长的趋势㊂2.2㊀土壤抗生素抗性基因相关研究空间分布特征分析2.2.1㊀作者及合作共现图谱有效分析文献作者及其合作关系,有助于从整体上掌握土壤ARGs 研究领域的核心学术群体及高产作者[13]㊂土壤ARGs 研究相关作者的共现图谱如图2所示,图中的每个节点表示一个作者,节点间连线反映不同作者之间的合作关系㊂运行结果显示节点数N =199,连线数E =267,网络密度Density =0.0136,即在土壤ARGs 领域研究作者共现知识图谱中,共有199个作者及267条作者间连线㊂连线高于节点,密度相对较高,这表明对该领域有重要贡献的研究者之间存在紧密合作关系,且交流程度相对较高[6],尤其是以 朱永官(YONGGUAN ZHU)团队为中心的几位作者合作较为密切,已经形成一定规模㊂其中, 朱永官(YONGGUAN ZHU) ㊁ 朱冬(DONG ZHU) 为发文数最多的作者,分别为63篇和34篇, 陈青林(QINGLIN CHEN) 和 苏建强(JIANQIANG SU) 紧随其后,分别发表28篇和27篇㊂此外,如图2所示,共有10位作者的发文量在13篇及以上,构成土壤ARGs 的核心作者群,占总发文量的22.8%,对土壤抗性基因领域相关研究贡献较大,其他作者以独立发文或者小规模群体交流为主㊂2.2.2㊀机构及合作关系分析有效分析发文机构及其合作关系,有助于从整体上掌握土壤ARGs 研究领域的核心研究机构[14]㊂图3为土壤ARGs 研究相关机构的共现图谱,图中图1㊀2002 2022年土壤抗生素抗性基因发文趋势图Fig.1㊀Trends of publication on soil antibiotic resistancegenes from 2002to2022图2㊀2002 2022年土壤抗生素抗性基因领域作者合作共现图谱Fig.2㊀Author collaboration co -emergence map of soil antibiotic resistance genes from 2002to 2022第6期冯衍等:基于Web of Science 对土壤介质中抗生素抗性基因的文献计量分析305㊀图3㊀2002—2022土壤抗生素抗性基因领域机构合作共现图谱Fig.3㊀Institutional cooperation in the field of soil antibiotic resistance genes from 2002to 2022的每个节点表示一个研究机构,节点间连线反映着不同机构之间的合作关系㊂运行结果为节点数N =178,连线数E =152,网络密度Density =0.0096,即在土壤ARGs 领域研究机构共现知识图谱中,共有178个机构及152条机构间连线㊂连线少于节点,密度相对较高,这表明该领域有重要贡献的机构之间存在紧密合作关系,且交流程度相对较高[6]㊂其中, 中国科学院(Chinese Acad Sci) 中国科学技术大学(Univ Chinese Acad Sci) 南京农业大学(Nanjing Agr Univ) 浙江大学(Zhejiang Univ) 墨尔本大学(Univ Melbourne) 中国农业大学(Chinese Acad Agr Univ) 华南农业大学(SouthChina Agr Univ) 几个机构间合作较为密切,已经形成一定规模㊂在发文量前十的机构中,中国科学院(213篇)以绝对优势居于首位,是土壤ARGs 领域最具引领性的机构,其次是中国科学技术大学(97篇),其余机构发文量相差较小㊂2.3㊀土壤抗生素抗性基因相关研究热点分析2.3.1㊀关键词共现分析关键词是作者对于某一具体研究的学术思想㊁研究主题和研究内容的高度总结和提炼[15]㊂通过研究特定领域关键词及其出现频率可以了解掌握该领域的研究热点,评估该领域研究内容的更新速度及学科研究活力[16]㊂通过CiteSpace 软件的 Keyword 功能对2002 2022年间WOS 核心合集数据库所得到的关键词共现构建了可视化图谱(图4),图4中,每一个节点代表着一个关键词,节点大小代表关键词出现频率的高低㊂依据核心关键词,可将该领域研究分为2个主体方向㊂(1)土壤ARGs 的来源㊂ 四环素(tetracycline) 兽用抗生素(veterinary antibiotics) 大肠杆菌(Escherichia coli ) 施肥(fertilization) 粪肥(manure) 动物粪便(animal manure) 污泥(sewage sludge) 废水(waste water) 等,这些关键词表明土壤ARGs 来源于抗生素㊁粪肥㊁污泥以及废水等㊂窦春玲等[17]的研究表明,由于我国长期大量使用四环素㊁万古霉素㊁青霉素等抗生素,污水处理厂水体中不断检测出各类抗性基因㊂此外,农田土壤施用畜禽粪肥或者污水灌溉在提升土壤肥力㊁促进作物生长[18]的同时也显著提高了ARGs 的丰度和多样性,可能导致耐药性致病菌(如大肠杆菌)和ARGs 在农田生态系统中的扩散与传播[19-21]㊂(2)ARGs 对环境的影响㊂ 微生物群落(microbial com -munity) 细菌群落(bacterial community) 多样性(diversity) 恶化(degradation) 归趋(fate) 等关键词表明ARGs 能够通过微生物或者水平基因的转移而扩散,从而影响土壤微生物群落的多样性,导致土壤环境恶化,甚至可能随着食物链转移到人体,影响人类健康㊂已有研究表明,微生物为ARGs 的宿主,ARGs 的变化势必影响微生物的群落结构[22]㊂同样的,改变细菌的群落结构也会影响ARGs 的组成[23]㊂HGT 促进了ARGs 在不同种类的微生物之间进行传播,导致更多微生物(尤其是致病菌)获得抗性,并引起多重耐药菌出现[24-27]㊂依据WOS 核心合集数据库中的文献数据对排名前十的关键词进行汇总,并剔除该研究领域共有306㊀生态毒理学报第18卷图4㊀2002—2022土壤抗生素抗性基因领域关键词共现图谱Fig.4㊀Keyword co-emergence map in the field of soil antibiotic resistance genes from2002to2022关键词 抗生素抗性基因(antibiotic resistance gene) 土壤(soil) ,所得结果如表1所示㊂中心性用来量化关键词在网络中地位的重要性[28]㊂在这里把中心性ȡ0.1的关键词定义为土壤ARGs研究的核心关键词[15]㊂结合图4和表1可以看出,该领域除共有关键词外,出现频次较高的关键词有 抗生素耐药性(antibiotic resistance) 细菌(bacteria) 粪肥(ma-nure) 丰度(abundance) 等㊂体现了该领域研究鲜明的中心性,也表明这些关键词是统领土壤ARGs 领域所有研究成果的核心关键词㊂2.3.2㊀关键词聚类分析根据关键词聚类分析的数据处理结果,生成2002 2022年土壤ARGs高频关键词聚类知识图谱(图5),Q值为0.7783(>0.3),该结果表明类团结构具有显著性;S值为0.9299(>0.7),表明所得聚类具有可信性[29]㊂由图5可知,2002 2022年土壤ARGs研究高频关键词共形成了9个聚类,分别为 抗生素抗性基因(#0args) 革兰氏阴性菌(#1 Gram negative bacteria) 四环素抗性基因(#2tetra-cycline resistance genes) 抗菌素耐药性(#3antimi-crobial resistance) 溶纤维丁酸弧菌(#4Butyrivibrio fibrisolven) 肥料应用(#5manure application) 敏感性(#6susceptibility) 聚合酶链式反应(#7 qPCR) 超广谱β内酰胺酶(#8extended-spectrum beta-lactamase) ㊂聚类编号按聚类大小从0开始,即最大的聚类为 #0args ,这一聚类占有的类群最多㊂根据聚类位置分析可以将9个研究类群分为2种类型,第一类型是聚集主体研究,且研究数量较多,相互交叉重叠,是继承和衍生关系密切的类群,是土壤ARGs研究的主流领域㊂该类型主要包括以革兰氏阴性菌(#1Gram negative bacteria) 四环素抗性基因(#2tetracycline resistance genes) 抗菌表1㊀关键词重要性Table1㊀The importance of keywords频次Frequency中心性Centrality关键词Keywords2340.2Antibiotic resistance2090.13Bacteria2050.42Manure2000.25Abundance1620.14Veterinary antibiotics1480.19Tetracycline1430.42Escherichia coli1350.33Diversity1300.11Agricultural soil1290.35Gene1030.26Heavy metal750.63Environment450.12Vegetable第6期冯衍等:基于Web of Science 对土壤介质中抗生素抗性基因的文献计量分析307㊀素耐药性(#3antimicrobial resistance) 肥料应用(#5manure application) 聚合酶链式反应(#7qPCR) 为聚类关键词的类群,此类群聚集了 大肠杆菌(Escherichia coli ) 四环素抗性(tetracycline resistance) 等关键词(图4),说明这一类群主要研究土壤ARGs 的来源㊁传播及其检测手段等问题㊂第二类型和主体研究有一定距离,相对较为独立,但具有一定研究量,这一类群包括 溶纤维丁酸弧菌(#4Butyrivibrio fibrisolven ) 敏感性(#6susceptibility) 超广谱β内酰胺酶(#8extended -spectrum beta -lacta -mase) ,此类群聚集了 肥料(manure) 微生物群落(microbial community) 等关键词(图4)㊂如Barbo -sa 等[30]发现溶纤维丁酸弧菌携带tet (W)㊂生物肥料中的ARGs 可能会传播给致病微生物,从而降低致病微生物对抗生素的敏感性,对公共卫生构成高风险[31]㊂Raseala 等[32]的研究表明农业环境污染可能与沙门氏菌有直接关系,该菌株能产生超广谱β内酰胺酶,从而对多种常用抗生素具有抗性㊂说明这一类群研究内容主要涉及携带ARGs 的微生物㊂图5㊀2002—2022土壤抗生素抗性基因领域关键词聚类图谱Fig.5㊀Keywords clustering map in the field of soilantibiotic resistance genes from 2002to 20222.4㊀土壤抗生素抗性基因相关研究前沿分析研究前沿作为研究领域中最活跃的部分,有助于把握学科领域未来的研究方向和发展趋势,促进学术研究的理论升华[33]㊂CiteSpace 时区图可以直观反映不同时间段某一研究领域的研究前沿及其衍生关系,进而对未来的发展方向做出合理预测[34]㊂关键词突现是指某研究领域在某一特定时期内对某种主题关注程度的变化情况,关键词突现率反映的是某一时期内关键词使用次数增加情况的比率㊂因此,有必要在关键词突现的基础上结合相应文献综合分析研究前沿㊂本研究使用CiteSpace 将1022篇土壤ARGs 研究文献的关键词突现情况绘制成关键词突现图谱,进而结合相关文献分析土壤ARGs 研究的前沿主题,预测该领域未来的发展趋势㊂2.4.1㊀突现词统计分析通过对2002 2022年土壤ARGs 领域的核心关键词共现图谱进一步处理,点击可视化界面快捷功能键 Burstness 进入突发性探测功能区,修改参数为 The Number of States =2,γ=0.8,Minimum Du -ration =3 ,点击 View 查看突发性探测结果,最终得到2002 2022年土壤ARGs 相关研究的25个高突现值关键词,可以准确地分析出该领域的研究热点及时空演变规律[35]㊂将这些关键词按照突现开始年代由远到近顺序进行排列,得到图6㊂根据图6可知,突现强度较高的关键词有 抗生素耐药性(antibiotic resistance)(16.18) 大肠杆菌(Escherichiacoli )(12.34) 中国(China)(9.96) 四环素抗性(tetra -cycline resistance)(9.57) 抗菌素耐药性(antimicrobial resistance)(8.55) 等,即表明这些关键词在其对应时间段里均为研究者关注的前沿主题㊂从突现持续的时间跨度来看, 抗生素耐药性(antibiotic resistance) 持续时间为13年㊁ 大肠杆菌(Escherichia coli ) 持续时间为12年㊁ 质粒(plasmid) 持续时间为11年㊁ 动物(animal) 持续时间为10年㊁ 细菌(bacteria) 持续时间为9年㊁ 进展/演变(evolution) 持续时间为9年,这表明上述关键词在较长时间内均为研究的焦点㊂时间排序表明前沿关键词是随着时间推移不断变化的,整体呈现出阶段性的演变㊂因此,本研究将按照时间阶段对土壤ARGs 领域的研究前沿进行划分,并选取该时段内突现强度较高的关键词进行分析㊂由图6可知,2002 2007年为早期,突现强度较高的前沿关键词有 抗生素耐药性(antibiotic resistance)(16.18) 大肠杆菌(Escherichia coli )(12.34) ㊂徐小艳等[36]的研究表明,20世纪90年代后期兽医临床上抗生素的广泛㊁长期使用造成大肠杆菌耐药性增强㊂2008 2015年为中期,突现强度308㊀生态毒理学报第18卷较高的前沿关键词有 四环素抗药性(tetracycline resistance)(9.57) 和 Ⅰ型整合子(class1integron) (8.49) (图6)㊂冀秀玲等[37]对上海市某养殖场污水及附近农田灌溉水进行分析,发现ARGs相对表达量总体呈现出磺胺类ARGs高于四环素类ARGs的趋势㊂另外,苏志国等[38]的研究证明,Ⅰ型整合子(IntI)介导的ARGs水平转移是环境中微生物产生耐药性的重要途径,Ⅰ型整合子整合酶基因(intI1)与ARGs丰度在环境中表现出了较高的正相关性㊂2016 2022年为近期,突现强度较高的前沿关键词有 中国(China)(9.96) 污水(waste water)(8.46) ㊂土壤ARGs能在土壤甚至土壤-植物体系中扩散传播,通过食物链对动物和人体产生毒害风险,威胁人体健康和公共卫生安全,使得科研工作者对环境中ARGs的生态风险和公共卫生风险的研究愈加广泛和深入㊂2015年WHO宣布在全球范围内部署防控ARGs[12],2015年10月的十八届五中全会上 加强生态文明建设 首次被写进了 五年计划 ㊂至此,我国对包括ARGs在内的土壤污染问题重视程度显著提升㊂污水通过处理,作为再生水浇灌土壤,使土壤中ARGs大量富集,污泥作为污水处理系统的副产物,是环境中ARGs的重要存储库,直接施用污泥或污泥堆肥有可能在土壤中引入新的ARGs[39]㊂由此可见,从早期到近期土壤ARGs领域关注的焦点虽主要集中在ARGs的来源㊁传播等方面,但其研究过于单一㊂最新的研究表明,有机污染物多环芳烃能够刺激ARGs的产生[40],新型污染物微塑料是环境中ARGs传播的重要载体[41],土壤ARGs 丰度对土壤相关因子如土壤pH值具有显著依赖性[42]㊂此外,ARGs的阻控还未引起足够的重视,相关研究较为匮乏㊂因此,未来研究的热点应聚焦复合污染对ARGs的影响以及ARGs的阻控等方面㊂Top 25 keywords with the strongest citation burstsKeywords Year Strength Begin End2002 — 2022antibiotic resistance200216.1820022015▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂bacteria2002 3.720022011▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂animal2002 3.5420022012▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂Escherichia coli200212.3420042016▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂antimicrobial resistance20028.5520052012▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂plasmid2002 5.8420052016▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂diversity20027.5920072015▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂gene2002 6.920072015▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂prevalence2002 5.6720072015▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂evolution2002 4.6320082015▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂integron2002 4.2520092018▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂environment20027.0820102018▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂activated sludge2002 5.9420102018▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂lagoon2002 5.2520112013▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂residue2002 5.2520112013▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂tetracycline resistance20029.5720132017▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂class 1 integron20028.4920132017▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂agricultural soil2002 4.5220132015▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂beta lactamase2002 5.7920142018▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▂▂▂▂land application2002 5.220142018▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▂▂▂▂Chin a20029.9620162018▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂▂waste2002 5.0520162019▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▂▂▂waste water20028.4620172019▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂increase2002 3.7520192022▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃biodegradation2002 3.5520192022▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃图6㊀2002—2022土壤抗生素抗性基因领域突现词注: Strength 表示突现强度, Begin 和 End 表示开始和结束的时间,红色线段表示突现出现的起止时间段㊂Fig.6㊀Emerging words in the field of soil antibiotic resistance genes from2002to2022 Note: Strength means the burst strength; Begin and End mean the start and end time,respectively;the red linesegment means the start and end time period of the burst.第6期冯衍等:基于Web of Science 对土壤介质中抗生素抗性基因的文献计量分析309㊀2.4.2㊀时区视图分析研究热点是动态变化的,每个时间段内的研究热点都不尽相同㊂CiteSpace 软件提供了Timezone View 文献共被引网络的呈现方式,本研究中2002 2022年土壤ARGs 的研究热点时区图如图7所示㊂图7中节点代表关键词,所在年份是收集数据中该关键词首次出现的年份,此后年份关键词再出现,会在首次出现的位置进行频次累加,圆圈相应变大,所以 抗生素耐药性(antibiotic resistance) 节点圆圈大并不代表当年出现频次高,而是收集数据中该关键词出现的总频次高㊂线条代表着关键词之间的联系,若关键词同时出现在一篇论文中,那么2个关键词之间就会出现一条连线,2个年份之间也就产生联系,如果2个关键词同时出现在多篇论文中,则连线加粗㊂总体来看,土壤ARGs 领域已经形成一定规模,土壤ARGs 的研究领域将逐渐拓宽,研究的热点内容也将进一步从宏观走向微观,如 细菌群落(bacterial community) 重金属(heavy metal) 耐药基因组(resistome) 以及 微生物群落(microbial community) 等,可能随着时间推移进一步深度划分㊂2.4.3㊀文献共被引总被引频次是衡量文章质量和重要性的关键指标,期刊影响因子和被引频次都高的文章则是该领域的代表性文章,对该领域的发展具有重要影响[6]㊂CiteSpace 软件提供的2002 2022年土壤ARGs 领域高被引文献如图8所示㊂引用率高的文献体现了该领域的重要研究成果,中心性高(ȡ0.1)的节点通常是在不同领域进行连接的关键枢纽[43]㊂本文把被引频次ȡ100,且中心性ȡ0.1的文献进行整理,结果如表2所示㊂这里对表2中的高被引文献进行总结如下㊂朱永官团队[43]研究表明,中国养猪场使用抗生素和重金属作为饲料添加剂导致猪粪中二者的含量升高,进而刺激了ARGs 产生并释放到环境中,且ARGs 的丰度与二者浓度相关㊂Forsberg 等[44]对18种农业和草地土壤中的抗生素的耐药性进行功能宏基因组测序,结果表明不同土壤类型具有不同ARGs 类型,细菌群落组成是土壤ARGs 丰度的主要决定因素㊂Su 等[45]发现污水污泥堆肥过程中ARGs 的丰度和多样性显著增加,且在堆肥过程中观察到ARGs 与细菌群落结构显著相关,即直接在田间施用污泥堆肥可能会导致土壤中大量ARGs 的扩散㊂Heuer 等[46]研究发现,在农业土壤中施用肥料可以显著增加土壤中ARGs 和耐药细菌的丰度,ARGs 可能通过可移动遗传元件转移㊂Wang 等[47]的研究指出,种植对施用粪肥土壤中ARGs 的分布有一定影响,从种植在施用粪肥土壤中的蔬菜中能图7㊀2002—2022抗生素抗性基因领域热点关键词时区图Fig.7㊀Time zone map of hot keywords in the field of antibiotic resistance genes from 2002to 2022310㊀生态毒理学报第18卷图8㊀2002 2022土壤抗生素抗性基因领域高被引文献Fig.8㊀Highly cited papers in the field of soil antibiotic resistance genes from2002to2022表2㊀2002 2022土壤抗生素抗性基因高被引文献Table2㊀Highly cited papers on soil antibiotic resistance genes from2002to2022被引次数Citation中心性Centrality第一作者First author发表年份Year of publication论文题目Title of article2920.25Zhu Y G2013Diverse and abundant antibiotic resistance genes in Chinese swine farms 1750.37Forsberg K J2014Bacterial phylogeny structures soil resistomes across habits1260.22Su J Q2015Antibiotic resistome and its association with bacterial communities during sewage sludge composting1150.25Heuer H2011Antibiotic resistance gene spread due to manure application on agricultural fields 1000.12Wang F H2015Antibiotic resistance genes in manure-amended soil and vegetables at harvest够检测到ARGs,这对人体健康有潜在威胁㊂由此可见,上述5篇高被引文献均聚焦于土壤ARGs的来源和扩散方面,与2.3.1节中核心关键词研究结果一致,这再次表明,目前关于ARGs从产生到传播的过程研究较为成熟,但对复合污染物与ARGs的关系以及ARGs的阻控相关研究还有待进一步完善㊂3㊀总结与展望(Summary and prospect)本文利用CiteSpace软件,对2002 2022年间WOS核心合集数据库中有关土壤ARGs的1022篇英文文献进行归纳总结,根据作者㊁发文机构㊁关键词㊁时区图㊁高被引文献等方面趋势特点绘制图谱,研究得出如下结论㊂(1)20年间土壤ARGs的相关研究数量逐年增多,尤其是近年来进入快速增长阶段㊂人们对于土壤污染现状的关注日渐提升,针对ARGs这类新型污染物的研究正走向高峰㊂(2)朱永官㊁朱冬等形成土壤ARGs领域研究的核心作者群,为新型污染物的研究提供了前沿探索,是该领域内的领导力量㊂其余作者群体研究相对独立,缺乏跨领域合作㊂中国科学院大学㊁中国科学技术大学㊁南京农业大学㊁浙江大学等机构合作相对密切,以高校和研究机构为主体,已初步形成一定规模㊂(3) 抗生素耐药性 细菌 肥料 四环素 等是目前土壤ARGs研究的核心关键词㊂关键词聚类主要分为两大方面,一是研究土壤ARGs的来。
多重耐药菌感染的分析及护理发表时间：2015-08-20T10:33:37.657Z 来源：《卫生部公告》2015年2期作者：刘学文[导读] 山东省昌邑市人民医院山东 261300 多重耐药菌（MDROs），主要是指对临床使用的三类或三类以上抗生素同时呈现耐药的细菌。
山东省昌邑市人民医院山东 261300摘要：目的：分析多重耐药菌感染情况并提出有效的处理措施。
方法：开展细菌耐药目标性检测，对多重耐药菌感染患者的一般资料、病原菌分布、标本种类及抗生素耐药情况进行分析。
Abstract: Objective: to analyze the infection of multi drug resistant bacteria and puts forward effective measures. Methods: the development of bacterial resistance target detection, multi drug resistant bacteria infection of patients with general information, distribution of pathogens, specimen type and antibiotic resistance analysis.【关键词】多重耐药菌；感染；隔离；抗生素；免疫缺陷多重耐药菌（MDROs），主要是指对临床使用的三类或三类以上抗生素同时呈现耐药的细菌。
目前多重耐药菌已经成为临床难题和公共卫生的威胁，其防控是当前院感防控最大的挑战之一。
为了掌握本院MDROs感染情况，探讨有效护理措施，2012年1月～2012年9月，开展多重耐药菌感染的监测，采取综合处理措施，有效预防了MDROs医院感染发生，现报告如下。
1 资料与方法1.1 一般资料：选择2012年1月～2012年9月，我院住院的66例MDROs患者作为研究对象，男23例，女43例；年龄1～90岁，平均41岁；住院时间7～20 d，平均14 d。
•论著・2015—2019年某三甲医院院内感染常见细菌分布及耐药性分析徐小东*-2，李军11.贵州医科大学公共卫生学院，贵阳550025；2.贵州省毕节市第一人民医院医院感染管理科摘要：目的明确院内感染常见细菌的分布情况，为临床科室防控细菌感染、合理使用抗菌药物提供依据。
方法回顾性分析某三甲医院2015—2019年各临床科室住院患者培养标本分离的医院常见细菌菌株，包括来源标本和药敏变化情况。
结果5年间共检岀大肠埃希菌4924株,肺炎克雷伯菌2762株，金黄色葡萄球菌1297株，铜绿假单胞菌967株,鲍曼不动杆菌1585株,标本来源主要为痰。
大肠埃希菌对氨苄西林耐药率高达88%，对头抱曲松耐药率最高达58.22%，肺炎克雷伯菌对氨苄西林耐药率高于97%,金黄色葡萄球菌对青霉素G的耐药率高达93%以上，对红霉素、克林霉素耐药率超过60%和70%。
铜绿假单胞菌对氨苄西林耐药率较高，对其余类型抗菌药物耐药水平较低，鲍曼不动杆菌对常见抗菌药物均呈较高耐药水平。
结论大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌在院内感染发生率较高，铜绿假单胞菌和鲍曼不动杆菌多重耐药严重，临床科室应加强监测病原菌药敏变化,针对性的管理和使用抗菌药物。
关键词:细菌分布;耐药性;院感防控;合理使用抗生素中图分类号:R197.3文献标识码:A文章编号：1006-2483(2021)02_0047-04DOI：10.3969^j.issn.1006-2483.2021.02.011Analysis of the distribution and drug resistance of common bacteria in hospital infections in a Grade III class A hospital in2015-2019XYU Xiaodong1，2,LI Jun11.School of Public Health,Guizhou Medical University,Guiyang550025,China；2.Department of Infection Management,First People f s Hospital of Bijie City,Bijie,Guizhou551700,ChinaCorresponding author:LI Jun,Email：641885476@Abstract：Objective To determine the distribution of common bacteria in hospital infections and to provide a basis for the prevention and control of bacterial infection and for rational use of antibiotics in clinical departments.Methods A retrospective analysis was conducted on common bacterial strains isolated from inpatients of a Grade III class A hospital from 2015to2019,including sample source and drug sensitivity changes.Results A total of4924strains of Escherichia coli, 2762strains of Klebsiella pneumoniae,1297strains of Staphylococcus aureus,967strains of Pseudomonas aeruginosa,and 1585strains of Acinetobacter baumannii were detected during the past5years.The bacteria were detected mainly from sputum.The resistance rate of Escherichia coli to ampicillin was as high as88%,and the resistance rate to ceftriaxone was58.22%.The resistance rate of Klebsiella pneumoniae to ampicillin was higher than97%.The resistance rate ofStaphylococcus aureus to penicillin G reached93%,and the resistance rates to erythromycin and clindamycin were60%and 70%,respectively.Pseudomonas aeruginosa had a high resistance rate to ampicillin,but a low resistance rate to other types of antibiotics.Acinetobacter baumannii had a high resistance to common antibacterial drugs.Conclusion Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae had a high incidence of nosocomial infections.Pseudomonas aeruginosa and Acinetobacter baumannii both showed serious multi-drug resistance.Clinical departments should strengthen the monitoring of drug sensitivity changes of pathogenic bacteria,and manage and use antibiotics purposefully.Keywords：Bacterial distribution;Drug resistance;Nosocomial infections;Rational use of antibiotics基金项目：贵州省科技计划项目([2018]1134)第一作者简介:徐小东，本科，医师，主要从事医院感染管理工作通信作者:李军，博士研究生，教授,Email：641885476@近年来，抗生素不规范应用和滥用引起耐药细菌和多重耐药菌显著增加，导致患者、医护和陪护人员之间交互传播，院内感染发生率日益升高，不仅增加了临床治疗的困难，还增加了患者并发症发生的风险，医院感染管理部门的防控工作也面临着巨大的压力，因此，细菌耐药和多重耐药菌的情况越发受到医院的高度重视［1-3］。
