综述：西非医院废水中的抗生素耐药性：系统评价与荟萃分析

本文系统回顾并荟萃分析了西非医院废水（HWW）抗生素耐药性研究。发现其中存在大量具有公共卫生隐患的抗生素耐药基因（ARGs）和抗生素耐药菌（ARB），凸显该地区监测与处理 HWW 抗生素耐药问题的紧迫性，对相关政策制定和研究有重要意义。

　　

一、研究背景

抗生素耐药性（Antibiotic Resistance，AR）在全球范围内迅速上升，严重削弱了许多抗生素的疗效，导致死亡率和发病率上升、住院时间延长以及医疗成本不断增加。据全球抗菌药物耐药性研究（GRAM）显示，1990 年至 2021 年期间，每年约有 100 万人死于 AR。若不采取行动，预计到 2050 年，每年因抗生素耐药性导致的死亡人数将增至 1000 万。在低收入和中等收入地区，如西非，2019 年估计有 185 万人的死亡与感染相关，其中 52.4 万人的治疗因抗生素耐药性而复杂化，12.5 万人直接死于耐药感染。

医院环境是细菌间抗生素耐药性传播的热点区域，而医院废水（Hospital Wastewater，HWW）则被认为是抗生素耐药性元素的重要来源。全球范围内，HWW 中含有抗生素耐药基因（Antibiotic Resistance Genes，ARGs）、抗生素残留（Antibiotic Residues，ARes）以及抗生素耐药菌（Antibiotic-Resistant Bacteria，ARB）和非 ARB 的混合体。在西非，抗生素耐药危机尤为严重，HWW 是该地区大多数国家抗生素耐药性传播或感染的主要来源，但目前针对该地区 HWW 相关抗生素耐药性的研究有限，尤其是关于 ARGs、ARB、抗生素耐药元素和 ARes 的研究，同时对 HWW 处理效果的评估也较为缺乏。现有关于 HWW 中 AR 的系统评价主要集中在全球或非洲范围的数据，且往往局限于细菌和 / 或耐药基因，针对抗生素残留的研究多为系统评价方案或范围界定审查。因此，本研究旨在对西非 HWW 中的抗生素耐药性进行系统综述和荟萃分析，以填补这一空白。

二、材料和方法

1. 搜索策略：本研究依据 PRISMA 指南进行系统综述，检索了 Scopus、PubMed 和 Web of Science 三个数据库中 1990 - 2024 年发表的相关研究。搜索关键词包括 “Antibiotic resistance bacteria” 或 “Antibiotic resistance genes” 或 “Antibiotic residues” 以及 “Hospital wastewater” 和西非国家名，详细搜索策略见表 S31。
2. 研究选择：纳入在西非进行的、研究 HWW 中 ARGs、ARB 或 ARes 的原始研究，且要求全文可获取。排除系统综述和文献综述、西非以外地区的研究、未涉及 HWW 的研究、无法获取全文的研究以及非英文发表的研究。
3. 质量评估：本研究基于已发表的观察性研究文章，通过仔细识别和去除重复文章，认真审查所选文章的摘要，确保纳入相关且高质量的信息。由作者独立对所选文章进行质量评估。
4. 数据提取和分析：通过定制表格从个体研究中提取数据，并使用 Microsoft Excel 2016 创建数据库，利用 Python 语言设计地图。提取的信息包括作者姓名、研究标题、发表年份、研究国家、样本采集的医院和单位、关键词、采样方法、鉴定出的 ARGs、ARB 和 ARes 以及鉴定方法等。对以百分比报告的研究结果，将其转换为整数以保证数据一致性。使用 Comprehensive meta-analysis 软件 Version 3.3.070 进行荟萃分析，计算合并患病率和相应的 95% 置信区间（CIs），并通过 tau - squared 检验和 I - squared 统计评估纳入论文的异质性。若存在显著异质性，则采用随机效应模型进行荟萃分析；否则，采用固定效应模型。通过漏斗图直观评估发表偏倚，仅对有三项或更多研究的因素进行偏倚评估。
5. 评估偏倚：使用纽卡斯尔 - 渥太华量表（Newcastle Ottawa Scale，NOS）评估个体研究中可能存在的偏倚，该量表用于评估非随机研究。对于横断面研究，NOS 从研究人群选择、组间可比性和结果标准验证三个方面进行评估，每项研究在研究人群选择方面最多可得 4 星，组间可比性方面最多可得 2 星，结果标准验证方面最多可得 3 星。得分 6 星及以上的样本被归类为低偏倚风险，4 - 5 星为中等偏倚风险，低于 4 星为高偏倚风险。由两人（P.H 和 E.S.D）独立评估个体研究，对评分不一致的情况进行讨论和审查，质量评估详情见补充表 S4。

三、研究结果

1. 搜索结果：从三个数据库中最初检索到 4016 篇文章，经 Mendeley 软件去除 2606 篇重复文章后，剩余记录转移至 Rayyan 网站。在 Rayyan 系统中进一步去除 347 篇重复文章，排除 91 篇系统综述和其他综述以及 942 篇非西非地区的研究。随后，因无法获取全文排除 4 篇文章，经进一步筛选，最终确定 23 篇符合要求的文章用于系统综述，研究选择过程示意图见图 1。
2. 研究特征：在这 23 项研究中，13 项在尼日利亚进行，4 项在加纳，5 项在布基纳法索，1 项在贝宁，研究时间跨度为 2008 - 2024 年。在进行抗菌药物耐药性研究的 58 家西非医院中，17 家为医疗和健康中心，8 家为大学医院，5 家为教学医院。约 26% 的研究在教学医院进行，35% 在大学医院和大学医疗中心，13% 在区域医院，30% 的研究未明确样本采集单位。在采样方法方面，26% 的研究采用双周或每周采样，13% 采用每日采样，13% 采用季节性采样，部分研究采样时间间隔为分钟，还有 35% 的研究未表明采样时间。在采样风格上，仅 9% 的研究采用随机采样。此外，约 26% 的研究样本量≤50，22% 的研究样本量超过 50。仅有 4% 的研究评估了 HWW 的理化性质，测量参数包括 pH、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）和生物需氧量（BOD），部分研究中 BOD/COD 比值较低，表明有机物生物降解性差。

在细菌和 ARGs 的鉴定方面，研究采用了基于培养、表型和分子的多种方法。所有研究均使用基于培养的方法分离细菌，但培养基和培养条件各不相同。MacConkey Agar 是最常用的培养基之一，用于多种细菌的分离。细菌鉴定使用了生化和分子技术，如 API 20E 和 API 20 NE 试剂盒、MALDITOF - MS、革兰氏染色、VITEK 2 自动化系统等，部分研究还通过 16S rRNA 基因的常规 PCR、Sanger 测序和全基因组测序（WGS）进行细菌鉴定和耐药基因检测。在抗生素敏感性测试（Antibiotic Susceptibility Testing，AST）中，70% 的研究使用 Kirby - Bauer 纸片扩散法，多数遵循 CLSI 指南，部分依据 EUCAST 协议。部分研究还采用肉汤微量稀释法（BMD）测定最低抑菌浓度（MIC）值，或使用双碟协同试验（DDST）检测产超广谱 β - 内酰胺酶（ESBL）细菌。在 ARGs 的检测中，78% 的研究使用 PCR 方法确认 ARGs 阳性，部分研究还使用凝胶电泳、Sanger 测序、WGS、定量 PCR 和数字 PCR（ddPCR）等技术，具体方法详情见表 1。3. 偏倚风险：对 23 项研究进行偏倚风险评估，结果显示 19 项（82.6%）研究为低风险，4 项（17%）为中等风险。在选择方面，仅 2 项研究获得 3 星评级；在可比性方面，所有研究均未得分；在结果方面，22 项研究获得 3 星，仅 1 项研究因未评估细菌 / 基因和相关因素得 2 星。4. 抗生素敏感性结果：对 23 项研究中出现 3 次及以上的 25 种抗生素进行分析，发现环丙沙星和庆大霉素的耐药率均为 52.17%，头孢他啶为 47.83%，头孢噻肟和亚胺培南为 30.43% 等。不同抗生素的耐药率在各研究中存在差异，如环丙沙星的耐药率范围为 5.6 - 100.0%，庆大霉素为 8.0 - 100.0% 等，具体耐药率见表 S2。5. 抗生素耐药菌、基因和残留：在 23 篇综述文章中，39% 的研究报告分离或鉴定出大肠杆菌（E. coli），26% 为肺炎克雷伯菌（K. pneumoniae），17% 为铜绿假单胞菌（P. aeruginosa）等。26% 的研究未记录 ARGs 的分离或鉴定，在其余研究中，65% 为 β - 内酰胺酶基因，17% 为耐甲氧西林基因和氨基糖苷类耐药基因等。blaTEM、blaOXA - 48、blaSHV 和 mecA 等基因在多项研究中被报道，其中 blaTEM 的检出率最高。仅有 4% 的研究直接从 HWW 中鉴定出 ARGs，9% 的研究报告检测到抗生素残留，包括阿莫西林、氯霉素、头孢曲松等多种抗生素。6. 耐药菌和耐药基因的荟萃分析：对至少在两项研究中报道的耐药菌进行荟萃分析，包括大肠杆菌、肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌等。由于部分研究数据不完整，部分研究未纳入荟萃分析。最终得到大肠杆菌的合并患病率为 42.6%（95% CI：26.7% - 60.3%），肺炎克雷伯菌为 32.1%（95% CI：28.8% - 36.5%）等，具体结果见表 2。

对至少在两项研究中报道的 ARGs 进行荟萃分析，由于部分研究数据缺失，一些基因被排除。最终得到 blaTEM 的合并患病率为 76.0%（95% CI：64.6% - 84.6%），blaOXA - 48 为 12.0%（95% CI：5.8% - 23.1%）等，具体结果见表 3。

四、讨论

1. 研究现状与不足：本系统综述和荟萃分析旨在全面描述西非 HWW 中抗菌药物耐药性的现状，但该地区关于 HWW 中抗菌药物耐药性流行情况的基础研究仍然匮乏，1990 - 2024 年仅检索到 23 篇符合要求的文章，这反映出研究存在差距，同时也表明该地区在监测和应对 HWW 中抗生素耐药性威胁方面缺乏完善的体系。部分研究因无法获取全文而被排除，可能会影响分析的全面性。此外，大多数合格研究来自尼日利亚，这可能与该国的资金支持或对 HWW 相关抗生素耐药性的高度关注有关。研究中常用的基于培养的方法虽广泛应用，但存在无法分离非可培养细菌和检测新耐药基因的缺点。细菌 PCR 和全基因组测序使耐药基因的检测更有效，但宏基因组学这种更全面的方法仅在两项研究中使用，因此需要增加其在西非的应用，以更好地了解该地区 HWW 的抗生素耐药谱和耐药组。
2. 耐药菌和耐药基因的危害：HWW 中大肠杆菌、肺炎克雷伯菌和铜绿假单胞菌的高流行对公共卫生构成威胁，它们可能携带和传播抗生素耐药基因，导致临床治疗失败。这些病原体可在环境中存活，污染水源，传播多重耐药感染，给感染控制和公共卫生管理带来挑战。例如，大肠杆菌可导致败血症和尿路感染等严重疾病，肺炎克雷伯菌与医院内高感染密度、高发病率和死亡率相关，铜绿假单胞菌是医院环境中菌血症和败血症的常见病因，且对多种抗生素天然耐药。与其他地区相比，西非 HWW 中大肠杆菌的合并患病率高于瑞士，但低于阿尔及利亚，这种差异可能与样本来源、检测方法和 HWW 处理水平有关。

blaTEM、blaOXA - 48、blaSHV 和 mecA 等耐药基因的存在也具有重要意义。blaTEM 基因的存在表明细菌可能产生 β - 内酰胺酶，对青霉素类抗生素耐药；blaOXA - 48 基因编码的碳青霉烯酶可使碳青霉烯类药物失效；blaSHV 基因编码的 β - 内酰胺酶对多种 β - 内酰胺类抗生素耐药；mecA 基因则导致金黄色葡萄球菌对甲氧西林耐药，增加耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）感染的传播风险。与其他国家和地区相比，西非 HWW 中 blaTEM 的合并患病率较高，表明该地区 HWW 受携带该基因的病原体污染严重，需要有效的处理方案以保障公共卫生安全，防止基因进一步传播。3. 抗生素残留研究的局限性：关于抗生素残留的研究较少，仅占约 9%，这可能是由于缺乏如 HPLC、LC - MS 等用于检测 HWW 中抗生素残留的设备和设施。了解抗生素残留、ARGs 以及耐药和非耐药细菌的存在对于理解废水耐药性转移机制至关重要，因此需要加强这方面的研究，以获得更全面的数据。4. 应对策略：鉴于西非 HWW 中耐药菌的高流行，采取有效措施预防病原体暴露至关重要。处理 HWW 的工作人员应佩戴适当的个人防护设备，HWW 在排放前应进行有效处理，以降低污染风险。此外，HWW 处理设施和患者设施应物理分离，医院管理部门应严格控制质量保证政策，确保处理前后耐药基因、抗生素残留和细菌水平符合安全标准，防止水体污染，减少人类接触耐药病原体的风险。5. 研究的优势与局限：本研究的优势在于首次对西非 HWW 系统中的 ARGs、ARB 和抗生素残留进行系统综述，为该地区抗生素耐药热点问题提供了重要见解。然而，研究也存在局限性，如部分文章因无法获取全文未纳入分析，一些横断面研究因数据缺失未进行荟萃分析，这可能影响总体患病率的准确性。此外，ARB 和 ARGs 检测和鉴定方法的差异以及采样策略的异质性可能导致结果的差异，同时抗生素残留信息的稀缺也限制了对传播模式的评估，无法对现有抗生素残留数据进行荟萃分析。

五、医院废水管理和抗生素耐药性面临的挑战

1. 废水处理不足：在西非，医院污水的处理不足是主要挑战之一。许多医疗机构缺乏足够的废水处理基础设施，导致未经处理或部分处理的污水排放到河流和地下水中，使耐药菌和 ARes 进入其他水源，如用于灌溉的水库，增加了病原体传播和抗生素耐药性扩散的风险。
2. 监测缺失：该地区对 HWW 缺乏定期监测和监督，许多医院在污水排放前没有检测微生物负荷和耐药模式的协议。由于缺乏监测，耐药病原体在环境中持续传播而未得到干预。此外，医院水系统中细菌污染的持续存在与不一致的消毒做法有关，部分设施未常规进行水消毒，增加了医院感染和附近水源污染的风险。
3. 意识不足：医护人员对 HWW 污染风险的认识有限，他们通常未定期了解微生物污染水平，无法采取预防措施限制暴露，这也在一定程度上加剧了 HWW 污染带来的危害。

六、改善医院废水监测和处理的建议

1. 加强监测：所有医院应制定标准化的检测方案，在废水处理前后检测细菌污染水平、抗生素残留和耐药基因。先进的废水处理技术，如膜过滤、臭氧氧化或电化学消毒等，可在污水排放前大幅降低微生物负荷。
2. 合理使用抗生素：加强对抗生素处方的严格指导，仅在必要时使用抗生素，并推广使用非广谱替代抗生素，以减少耐药菌的产生。同时，应培训医护人员合理使用抗生素，提高他们对 HWW 污染风险的认识。
3. 强化消毒与管理：医院水系统应定期消毒，建立标准化的消毒时间表，并将患者护理区域与 HWW 处理厂物理分离，以降低暴露风险。政府应加强环境法规的执行，强制医院在排放污水前遵循废水处理标准。

七、结论

本研究强调了持续密切跟踪西非 HWW 的重要性，以保障医院内患者及周边人员的健康。研究发现 HWW 中存在大肠杆菌、肺炎克雷伯菌、铜绿假单胞菌以及 blaTEM、blaOXA - 48、blaSHV 和 mecA 等耐药基因，这对公共卫生构成了严重威胁。因此，需要重新考虑和改进 HWW 处理方案，以消除耐药菌、基因和抗生素。此外，若要建立全面的数据以管理抗生素残留水平，并为管理实践和公共卫生政策的制定提供依据，还需扩大对抗生素残留的监测工作。