在当今社会，抗生素作为治疗细菌感染的重要武器，本应守护人类健康，然而其不合理使用却引发了一场严峻的危机 —— 抗菌药物耐药（AMR）。据 2019 年全球疾病负担（GBD）研究估计，当年约 130 万人死于耐药菌感染。目前，虽然知道 AMR 的产生与抗生素滥用等因素有关，但对其影响因素的定量研究十分匮乏，尤其在中国，这一问题亟待解决。为了深入了解 AMR 的相关因素，复旦大学等机构的研究人员开展了一项全面的研究，相关成果发表在《Infectious Diseases of Poverty》上。
研究人员运用了多种关键技术方法。数据方面，从中国抗菌药物耐药监测系统（CARSS）、ResistanceMap 数据集等多个来源收集数据，涵盖 2014 - 2022 年 31 个省级行政区近 2000 家医院的 20762383 株细菌分离株信息。统计分析上，使用 β 回归模型探索 AMR 与多个变量的关系，利用相对权重分析评估不同因素对 AMR 的贡献，还通过设定不同场景估算可避免的 AMR 负担。
描述性结果：研究涉及多种病原体和抗生素，所有年份的中位总体 AMR 为 37.4%，不同菌株的 AMR 差异较大，如红霉素耐药肺炎链球菌的中位 AMR 高达 95.2%，而万古霉素耐药粪肠球菌仅为 0.3%。从时间变化来看，全国总体 AMR 从 2014 年的 49.1% 降至 2022 年的 35.8%。
不同因素与 AMR 的关联：通过 β 回归分析发现，人类抗生素使用、兽用抗生素使用、PM2.5水平、人口密度、人均国内生产总值（GDP）、住院时长的增加与总体 AMR 上升相关；城市水普及率、人均城市绿化面积、人均卫生支出的增加则与总体 AMR 下降相关。而气候指数等 9 个变量与总体 AMR 无显著关联。不同变量对特定细菌的 AMR 影响也不同，例如人类抗生素使用与 10 种细菌的 AMR 呈正相关。
不同因素对 AMR 贡献的强度：相对权重分析显示，PM2.5是 AMR 的最大影响因素，占总体 AMR 变化的 13.7%，其他主要影响因素还包括人口密度、人类抗生素使用等。在个体细菌层面，PM2.5也是多种耐药菌 AMR 的最大影响因素。
2019 年六种措施下总体 AMR 导致的疾病负担：基于不同场景设定的分析表明，控制 PM2.5、减少人类和兽用抗生素使用、提高城市水普及率和人均城市绿化面积等措施，都能降低总体 AMR，减少过早死亡人数和生命年损失，节省相关费用。其中，综合措施的效果最为显著，可使总体 AMR 降低 17.18%。
研究结论指出，中国 AMR 具有复杂多维度的特点，PM2.5可能是近年来中国 AMR 下降的主要影响因素。为进一步降低 AMR，需要综合控制 PM2.5以及其他相关因素，如抗生素使用、城市水普及率和城市绿化面积等。讨论部分提到，该研究结果与部分先前研究一致，如 PM2.5与 AMR 的正相关关系，但也存在一些差异，可能是由于研究模型、变量和细菌种类不同。同时，研究也存在一定局限性，如生态研究可能受生态谬误影响，无法确定因果关系，样本仅来自医院，细菌菌株代表性有限，数据收集和估计存在不足等。尽管如此，该研究首次全面探讨了多种变量与中国 AMR 的关系，为政策制定者提供了重要信息，有助于制定更有效的 AMR 控制策略，对保障公众健康和经济发展具有重要意义。
