跨One Health领域的多药耐药定义与可视化标准化：推动抗菌药物耐药性监测的共识构建

针对One Health领域中多药耐药(MDR)定义与可视化缺乏标准化的问题，研究人员通过快速范围综述和专家调查，揭示了当前MDR定义的异质性及可视化偏好。研究发现37%文献使用网络图等复杂可视化工具，而专家更倾向热图等简洁形式；47%专家采用"三类抗菌药耐药"定义，但存在显著分歧。该研究为跨部门AMR监测系统的标准化提供了关键基线数据，对全球抗菌药物管理具有重要意义。

　　

抗菌药物耐药性(AMR)已成为21世纪全球公共卫生的重大威胁，其中多药耐药(MDR)现象更是让"最后防线"药物面临失效风险。更棘手的是，人畜共患病原体的耐药性可通过食物链和环境在物种间传播，这使得采用"全健康(One Health)"理念进行跨部门监测变得至关重要。然而现实情况令人担忧：人类医学虽有Magiorakos等提出的MDR标准定义（耐药≥3类抗菌药），但兽医领域仍缺乏统一标准；同时各类研究使用的可视化工具从简单条形图到复杂网络图不一而足，导致数据难以横向比较。这种"定义混乱+可视化无序"的双重困境，严重阻碍了AMR的精准监测和干预效果评估。

为破解这一困局，来自康奈尔大学等机构的研究团队开展了一项创新性研究。通过结合文献计量分析与专家问卷调查的双轨策略，首次系统评估了One Health框架下MDR定义与可视化的现状差异。研究团队先采用机器学习辅助的快速范围综述方法，筛选2008-2023年间35篇核心文献；同时面向57位AMR专家（平均5年从业经验）开展偏好调查，其中47%来自学术界，32%任职于美国机构。

研究结果揭示出三大矛盾现象：在定义层面，虽然47%专家采用人类医学的"三类耐药"标准，但另有11%使用模糊的"多类耐药"表述，7%坦言没有明确定义。更值得关注的是，仅16%专家在定义中排除了固有耐药(intrinsic resistance)，这与人类医学指南存在明显分歧。可视化工具的选择同样分化——文献中最常见的网络图(37%)在专家偏好中仅排第五(18%)，而70%专家首选共耐药热图，56%倾向时间趋势线图。这种"研究者爱复杂，使用者要简单"的认知鸿沟，在动物源分离株的可视化中尤为突出。

通过深入分析，研究团队发现三个关键制约因素：首先，不同宿主来源数据采用不同可视化范式，人类分离株50%使用条形图，而环境样本56%采用网络图；其次，专业背景显著影响偏好，政府机构人员更关注国家级年度数据(72%)，而临床工作者35%需要指导用药的可视化；第三，"难治性感染"等衍生概念的理解混乱，24%受访者将其与非AMR因素混淆。

这些发现对AMR防控具有深远启示：一方面证实了跨部门MDR标准化的紧迫性，Wolfensberger等研究显示，定义差异可使铜绿假单胞菌的MDR率波动达21个百分点；另一方面揭示了可视化工具的"有效性-易用性"悖论，复杂网络图虽信息量大但不利于快速决策。研究建议采取"分类分层"策略：基础监测采用标准化热图/条形图，科研探索保留网络图等高级工具，同时开发针对兽医的MDR定义指南。

该研究发表于《Journal of Global Antimicrobial Resistance》，其价值不仅在于首次系统描绘了One Health领域的MDR认知图谱，更开创性地将人工智能(SWIFT-Active Screener)应用于AMR文献分析，为后续标准制定提供了方法论范式。随着WHO将AMR列为全球健康十大威胁，这项研究恰逢其时地为构建"定义统一、可视化友好"的智能监测系统奠定了科学基础，对实现2030可持续发展目标中的抗微生物药物管理指标具有重要推动作用。