瑞士兽医抗生素信息系统（IS ABV）的架构、目标与挑战：推动抗生素使用精准监控与耐药性防控

《JAC-Antimicrobial Resistance》：Architecture, goals and challenges of the Swiss Information System for Antibiotics in Veterinary Medicine (IS ABV)

为解决抗生素使用（AMU）数据粒度不足、难以按物种或牲畜类别细分的问题，瑞士研究人员开展了国家兽医抗生素信息系统（IS ABV）的架构与效能研究。通过分析2020–2023年处方数据，发现抗生素处方量呈显著下降趋势，且报告错误率降低，系统有效提升了数据准确性，为制定靶向干预政策、遏制抗菌药物耐药性（AMR）提供了关键数据支撑。

　　

抗菌药物耐药性（AMR）已成为全球公共卫生的重大威胁，其发展与人类和兽医领域抗生素的过度使用密切相关。瑞士自2009年起通过制药公司销售数据监测兽医抗生素使用情况，十年间抗生素销售量下降超过50%，关键抗生素（如大环内酯类、氟喹诺酮类、第三/四代头孢菌素）使用量减少约三分之二。然而，销售数据无法进一步按动物物种（如奶牛、育肥牛）或生产类型细分，限制了精准干预政策的制定。为此，瑞士于2020年推出国家兽医抗生素信息系统（Informationssystem Antibiotika in der Veterin?rmedizin, IS ABV），旨在通过全处方登记实现抗生素使用的精细化监控。

本研究系统梳理了IS ABV的技术架构、数据流程与运行效能，并基于2020–2023年处方数据分析了系统在提升数据质量、识别用药趋势方面的作用。研究发现，系统覆盖了全国约97%的兽医诊所，四年间抗生素处方总量呈下降趋势，且报告错误率显著降低，说明IS ABV不仅改善了数据可靠性，也为瑞士抗菌药物管理策略的实施提供了科学依据。

在方法上，研究人员从IS ABV数据库中提取2020–2023年全部处方记录，利用ARIMA时间序列模型进行季节性调整，并通过Ljung-Box检验评估月度处方量的自相关性。此外，采用Kendall’s tau相关检验分析处方数量的时间趋势，并以准备剂（preparation）为单位计算剂量中位数，设定15倍中位数为错误阈值，以估计年度错误率。

系统架构与数据流程

IS ABV采用多层技术架构，兽医通过网页应用或诊所软件接口提交处方数据，数据经业务逻辑层处理后存入中央数据库，再通过ETL（Extract, Transform, Load）流程转入数据仓库，供商业智能（BI）工具生成监测报告。系统还支持向兽医诊所反馈月度报告，并向养殖户开放抗生素使用摘要查询（ABIDAT平台）。

处方类型与数据质量

系统收录三类处方：单动物治疗（伴侣动物/农场动物）、群组治疗（口服/非口服）以及库存发放（dispensing on stock）。其中，口服群组治疗需输入动物体重与饲料配比信息，数据条目最复杂。为提高数据质量，瑞士联邦食品安全与兽医办公室（FSVO）设置了基于准备剂中位数的错误识别阈值，将剂量超过15倍中位数的处方标记为错误。错误率计算公式为：年度错误处方数/总处方数×1000。

处方趋势与季节性特征

2020–2023年，瑞士平均每年录入约150万张处方，其中96%通过诊所软件提交。农场动物处方在冬季显著上升，与呼吸道疾病高发、饲养密度增加等因素相关；伴侣动物处方整体无显著季节波动，但犬、猫分别呈现夏、冬季用药高峰。经季节调整后，两类动物处方量均呈现下降趋势（农场动物Kendall’s tau = -0.27，P=0.007；伴侣动物tau = -0.24，P=0.016）。

错误率变化与改进措施

系统错误率随时间逐步下降，仅2022年农场动物错误率短暂回升。常见错误包括单位混淆（如“国际单位”误填为“片剂”）、软件预设值错误等。FSVO通过每月反馈报告、养殖户数据核对（ABIDAT）及与兽医协会协作，提升了数据录入准确性。

系统优势与挑战

IS ABV是欧洲首个系统收录伴侣动物抗生素使用数据的监测平台，其覆盖范围包括大、小型养殖场，数据粒度显著优于销售统计。然而，系统仍面临诊所软件开发商协作不足、数据验证机制不完善等挑战。未来，FSVO计划推进用药强度指标（如动物限定日剂量，DDD_a）分析，并建立分级阈值（行动值与信号值），实现兽医诊所与养殖场的用药标杆管理。

结论与展望

IS ABV的成功实施标志着瑞士在兽医抗生素管理方面取得重要进展。系统通过高覆盖率的数据采集、持续优化的质量控制以及季节性用药模式分析，为降低抗生素使用、遏制AMR提供了可靠的数据基础。未来，系统将进一步扩展标杆管理范围，结合实时数据看板，推动抗生素合理使用在全行业的落实。