《Discover Public Health》：A scoping review of antimicrobial resistance surveillance and its use in guiding empirical therapy and antimicrobial stewardship in Tanzania
摘要
背景：抗菌药物耐药性（Antimicrobial Resistance, AMR）在坦桑尼亚日益成为公共卫生挑战，威胁有效抗生素治疗并使细菌感染的管理复杂化。尽管国家和哨点监测系统生成了重要的耐药性数据，但关于监测结果转化为经验性治疗和常规临床决策的证据仍然有限。
目的：本范围综述旨在梳理坦桑尼亚AMR监测证据，描述重点病原菌的耐药模式，并识别将监测数据整合入抗菌药物管理（Antimicrobial Stewardship, AMS）及经验性抗生素处方中存在的空白与机遇。
方法：本范围综述遵循乔安娜·布里格斯研究所（Joanna Briggs Institute, JBI）方法学开展，并按PRISMA-ScR指南报告。检索2017年1月至2025年12月发表于PubMed、PubMed Central、African Journals Online、Google Scholar、灰色文献来源及坦桑尼亚政府数据库的文献。提取数据涉及AMR监测系统、病原菌分布、耐药谱、多重耐药（Multidrug Resistance, MDR）、产超广谱β-内酰胺酶（Extended-Spectrum β-Lactamase, ESBL）、耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（Methicillin-resistant Staphylococcus aureus, MRSA）、AMS活动、抗菌谱可用性及监测结果在临床实践中的应用。
结果：共纳入32项研究及政策文件。坦桑尼亚已建立由约10个覆盖不同地理区域和医疗层级的哨点医疗机构支撑的AMR监测框架；然而，实验室能力、报告完整性和监测产出的临床利用仍参差不齐。单项研究及监测报告显示重点病原菌存在显著耐药性。Escherichia coli 对氨苄西林（高达95.8%）、头孢曲松（约60%）和环丙沙星（约69%）耐药率较高，而 Klebsiella pneumoniae 对头孢曲松耐药率较高（约73%），ESBL产生率估计约40%。MRSA流行率（约29%）和MDR估计值（40–57%）主要来自医院研究。AMS证据凸显持续存在的空白，包括机构特异性抗菌谱可用性有限，以及微生物学结果在指导经验性治疗中的应用不一致。
结论：坦桑尼亚已建立重要的AMR监测基础；然而，在实验室能力、抗菌谱制定与应用、AMS实施以及监测数据整合入临床决策支持系统方面仍存在空白。加强监测到行动路径对于改善循证处方实践和支持国家AMR行动计划（2023–2028）的实施至关重要。
1 背景
抗菌药物耐药性（AMR）是全球重大公共卫生挑战，威胁抗菌治疗有效性并使细菌感染管理复杂化。2019年，细菌性AMR估计与全球近500万例死亡相关，中低收入国家（LMICs）因传染病负担高、诊断能力有限、医疗资源受限及抗菌药物治理挑战而承受不成比例的负担。在撒哈拉以南非洲，抗菌药物使用不当、微生物学能力不足、抗菌药物管理（AMS）实施有限，以及"同一健康"框架下耐药微生物在人、动物和环境界面的传播，共同驱动耐药微生物的出现与扩散。
在坦桑尼亚，AMR日益威胁常见细菌感染经验性抗生素治疗的有效性。国家监测报告、哨点医疗机构和临床研究证据显示，重点病原菌包括 Escherichia coli、Klebsiella pneumoniae、Acinetobacter spp. 和 Staphylococcus aureus 存在显著耐药性。对第三代头孢菌素、氟喹诺酮类及其他常用抗菌药物耐药性的增加，加之多重耐药（MDR）微生物、产超广谱β-内酰胺酶（ESBL）肠杆菌目细菌和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）的出现，已缩小治疗选择范围并增加治疗失败、住院时间延长和医疗成本的风险。
为加强AMR监测与应对，坦桑尼亚已建立与WHO全球抗菌药物耐药性和使用监测系统（GLASS）相一致的国家AMR监测框架，并以国家AMR行动计划（NAP-AMR 2023–2028）为指导。哨点医疗机构和国家实验室监测网络支持监测活动，生成重点病原菌和抗菌药物敏感性模式的微生物学数据。然而，现有AMR证据主要来自哨点医院、三级转诊中心和特定临床研究，报告的耐药模式主要反映受监测的医疗环境而非人群层面的全国估计。各机构实验室能力、诊断可用性、检测实践和报告完整性的差异可能进一步影响观察到的耐药模式。
尽管AMR监测为经验性治疗指南、机构特异性抗菌谱、AMS干预和循证处方提供关键信息，但将监测结果转化为坦桑尼亚常规临床实践仍具挑战。报告的障碍包括机构层面抗菌谱可用性和利用有限、实验室与临床信息系统碎片化、AMS实施不一致，以及微生物学结果与处方决策整合有限。例如，坦加地区转诊医院点 prevalence 调查显示住院患者抗生素使用率高，而微生物学结果仅指导少数处方，凸显AMR信息生成与其临床应用之间的持续差距。
尽管既往研究已描述坦桑尼亚选定病原菌和医疗环境的AMR模式，但将AMR监测证据与其转化为经验性抗生素治疗、AMS和临床决策进行综合的全面综述仍缺乏。现有证据异质性大，涵盖监测报告、观察性研究、点 prevalence 调查、管理评估和政策文件，在人群、实验室方法和结局指标方面存在显著差异。理解监测证据如何生成、解读和应用，对于加强监测到行动路径和优化坦桑尼亚AMR应对工作的影响至关重要。
因此，本范围综述旨在梳理坦桑尼亚AMR监测证据，描述重点病原菌耐药模式，评估监测结果如何指导经验性抗生素治疗和AMS，并识别影响AMR数据转化为临床实践和政策的实施障碍与证据空白。
2 方法
2.1 研究设计
本范围综述按照乔安娜·布里格斯研究所（JBI）范围综述方法学系统梳理和综合坦桑尼亚抗菌药物耐药性（AMR）监测、病原菌特异性耐药模式、抗菌药物管理（AMS）及监测结果转化为临床决策和经验性抗生素治疗的相关证据，并按PRISMA-ScR指南报告。采用范围综述方法是因为证据来源多样，包括监测报告、观察性研究、点 prevalence 调查、管理评估和政策文件，研究设计、人群、实验室方法和结局指标存在显著异质性，无法进行定量meta分析。
2.2 数据来源与检索策略
在PubMed、PubMed Central（PMC）、Google Scholar、African Journals Online（AJOL）、灰色文献来源及坦桑尼亚政府官方数据库进行全面文献检索。纳入2017年1月至2025年12月发表的文献，以覆盖坦桑尼亚国家AMR行动计划（NAP-AMR 2017–2022和2023–2028）实施期间产生的证据。最终检索于2025年12月15日进行。检索策略结合MeSH词和自由文本关键词，使用布尔运算符（AND/OR）组合AMR、抗菌药物敏感性检测、AMR监测、耐药机制和坦桑尼亚相关术语。对纳入研究和相关综述的参考文献列表进行筛查，并对关键文献进行回溯和前瞻性引文追踪。未设语言限制。
2.3 研究筛选
所有检索记录导入参考文献管理软件，去重后由两名评审员独立依据预定义纳入标准进行标题和摘要筛选，随后独立进行全文评估。分歧通过讨论和共识解决，必要时咨询第三名评审员。
2.4 纳入标准
纳入标准包括：报告坦桑尼亚人类临床分离株或医疗相关监测系统AMR数据；描述病原菌特异性耐药模式、抗菌药物敏感性谱、抗菌谱或时间耐药趋势；报告AMS活动、抗生素使用模式或AMR数据在临床决策中的应用；为原创研究、监测报告、政策文件或政府出版物；发表于2017年1月至2025年12月。涉及动物或环境来源的研究仅在提供"同一健康"框架下人类AMR监测相关背景信息时纳入。
2.5 排除标准
排除标准包括：缺乏定量AMR或抗菌药物敏感性数据；仅关注动物或环境分离株且与人类AMR监测无关；不包含坦桑尼亚特定内容；为社论、评论、会议摘要或无原始或二手数据的观点文章；报告重复或重叠数据集。
2.6 数据图表化与提取
使用预先开发并经过预试验的标准化Microsoft Excel数据图表化表格，由两名评审员独立提取信息。提取变量包括研究特征（作者、年份、设计、地理位置、医疗环境）、研究人群和样本量、标本类型和鉴定病原菌、抗菌药物敏感性检测方法和判读标准、常用抗生素耐药谱（包括氨苄西林、头孢曲松、环丙沙星和碳青霉烯类）、MDR/ESBL/MRSA流行率、机构特异性抗菌谱可用性和使用、AMS活动及监测指导经验性治疗或临床决策的证据。
2.7 操作定义
多重耐药（MDR）依据国际标准化定义，即分离株对三个及以上抗菌药物类别中至少一种药物不敏感。ESBL产生依据各研究报告的方法分类，包括表型确证检测和/或ESBL相关基因的分子检测。MRSA依据各研究报告的CLSI判读标准定义，通常基于头孢西丁敏感性检测和/或分子方法检测 mecA 或 mecC 基因。因纳入研究发表于2017–2025年，具体CLSI版本因研究而异，保留原始研究定义，未尝试按单一CLSI版本进行回顾性重新分类。
2.8 数据综合
采用描述性范围综述方法梳理和综合异质性证据来源。因研究设计、人群、地理环境、实验室方法、抗菌药物敏感性检测方法和耐药定义存在显著异质性，未进行定量合并或meta分析。按细菌种类和感染综合征、医疗环境和地理区域、AMR模式、MDR/ESBL/MRSA流行率、AMS实施、抗菌谱可用性和使用，以及监测结果转化为经验性抗生素治疗和临床决策进行结果梳理和比较。同时识别证据空白、方法学局限和加强监测指导临床实践的机会。
2.9 质量评价
依据JBI范围综述指南，未以正式偏倚风险评估作为排除研究的基础。但对纳入研究按研究设计、样本量、实验室方法、是否报告遵循公认抗菌药物敏感性检测标准、监测环境和AMR报告完整性进行描述性评价，以辅助结果解读而非决定纳入资格。
3 结果
3.1 研究筛选
文献检索从电子数据库和其他来源识别1,050条记录。去除290条重复记录后，760条记录进行标题和摘要筛选。其中150篇全文报告评估合格性，118篇因预定义标准排除。主要排除原因为与AMR监测无关、非坦桑尼亚研究环境、缺乏AMR敏感性数据、重复或重叠数据集、不合格发表类型、方法学信息不足或超出预定义发表期限。最终纳入32项研究和政策文件。
3.2 坦桑尼亚AMR监测覆盖
坦桑尼亚AMR监测系统与WHO GLASS和国家AMR行动计划（2023–2028）保持一致，约10个哨点医疗机构覆盖不同地理区域和医疗层级。这些站点从尿液、血液、伤口和呼吸道等临床标本中生成常规微生物学数据，用于抗菌药物敏感性检测和耐药监测。现有证据主要来自哨点医院、三级转诊设施和特定临床研究。各机构实验室能力不一，部分三级医院使用自动化鉴定和抗菌药物敏感性检测平台，其他依赖传统方法。质量保证体系、数据完整性和报告能力存在差异。
3.3 病原菌特异性耐药模式
3.3.1 革兰阴性病原菌
在纳入的监测报告和医院研究中，Escherichia coli 和 Klebsiella pneumoniae 对常用检测抗生素耐药率高。监测数据中，E. coli 对头孢曲松耐药率从2017年的38.7%上升至2023年的57.5%，K. pneumoniae 同期从62%上升至73.5%。各单项研究中，E. coli 对头孢曲松耐药率约39%–60%，K. pneumoniae 约62%–74%，因标本类型、医疗环境和监测方法而异。肠杆菌目细菌ESBL产生率约31%–54%，三级医院分离株估计值通常高于更广泛的监测数据集。E. coli 和 K. pneumoniae 频繁报告氟喹诺酮耐药，E. coli 对环丙沙星耐药率约40%–69%，K. pneumoniae 约40%–65%。碳青霉烯耐药在现有报告中不常见，一般低于5%，但个别医院相关 K. pneumoniae 和 Acinetobacter spp. 分离株偶有较高水平报道。
3.3.2 革兰阳性病原菌
Staphylococcus aureus 在皮肤和软组织感染（SSTIs）、血流感染（BSIs）和手术部位感染（SSIs）研究中均有报告。SSTI分离株MRSA流行率约29%，医疗相关和社区相关分离株之间存在差异。S. aureus 分离株频繁报告青霉素耐药。一项研究报告 S. aureus 分离株对碳青霉烯类敏感性降低，该发现基于单项报告广泛抗菌药物敏感性谱的研究。
3.3.3 多重耐药与产ESBL微生物
MDR微生物在基于医院的研究中有所报告，尤其见于泌尿道和血流感染分离株。报告MDR流行率40%–57%，主要涉及 E. coli 和 K. pneumoniae。产ESBL肠杆菌目细菌主要在 E. coli 和 K. pneumoniae 中鉴定，见于泌尿道和血流分离株，报告估计值因研究人群、医疗环境、实验室方法和检测途径而异。MDR和MRSA估计值代表单项研究和监测报告的结果而非合并的全国流行率估计。
3.3.4 社区与医院环境比较
纳入研究中不同医疗环境的耐药模式存在差异。ESBL流行率在部分农村医疗机构约23%–27%，三级转诊医院高达54%。三级和转诊医院研究在 E. coli 和 K. pneumoniae 分离株中报告MDR，尤其见于泌尿道和血流感染标本。报告耐药估计值因医疗环境、标本类型、患者人群、实验室方法和监测途径而异。
3.3.5 AMR时间趋势
在具有可比报告期的坦桑尼亚监测数据集中，主要革兰阴性病原菌耐药性保持高位，且在NAP-AMR实施期间及之后有耐药性上升证据。在姆万扎，一项泌尿道感染病原菌比较监测研究显示，产ESBL肠杆菌目细菌从NAP-AMR实施期间的38.7%显著上升至实施后的56.9%（p = 0.0307）。环丙沙星耐药率同期从32.0%上升至45.8%（p = 0.0481），表明临床环境中耐药革兰阴性病原菌负担持续。
3.3.6 按感染类型分层的 E. coli、K. pneumoniae 和 S. aureus MDR趋势**
报告MDR流行率因感染综合征和病原菌群而异。E. coli 和 K. pneumoniae 分离株在泌尿道感染（UTIs）、血流感染（BSIs）和其他医疗相关感染中报告MDR，估计值因标本类型、医疗环境和实验室方法而异。
4 讨论
4.1 主要发现与AMR监测进展
本范围综述通过整合病原菌耐药模式、监测能力、抗菌药物管理（AMS）实施和监测结果转化为临床决策，综合了坦桑尼亚AMR监测证据。与既往主要描述耐药模式的综述不同，本研究考察监测证据如何指导经验性治疗和管理。坦桑尼亚已通过国家协调、哨点实验室网络和国家AMR行动计划（2023–2028）实施建立了重要的AMR监测基础。然而，实验室能力、数据质量、报告系统和监测结果整合入常规临床实践的持续空白继续限制监测影响。
重点病原菌，特别是 Escherichia coli 和 Klebsiella pneumoniae，对第三代头孢菌素和氟喹诺酮类耐药率高，产ESBL微生物频繁检出。MRSA仍是医疗相关感染的重要原因。尽管坦桑尼亚哨点监测网络提供病原菌分布和耐药趋势的重要信息，但实验室基础设施、诊断能力、质量保证和报告系统的差异限制了监测产出的临床效用。类似挑战在撒哈拉以南非洲各地均有报告，监测系统生成重要数据集但将结果转化为临床实践的机制有限。
4.2 重点病原菌与经验性治疗意义
E. coli、K. pneumoniae 和MRSA的耐药负担对经验性治疗具有重要影响。E. coli 对氨苄西林（>90%）、头孢曲松（>60%）和环丙沙星（>65%）耐药率高，三级医疗机构ESBL流行率超过50%。K. pneumoniae 对第三代头孢菌素耐药率高（>70%），ESBL产生频繁（约40%），并出现碳青霉烯耐药。SSTI分离株MRSA流行率接近30%。这些发现提示经验性治疗建议应日益以机构特异性抗菌谱、综合征特异性耐药模式、抗菌药物消耗数据和可获得的微生物学确证为依据。E. coli 和 K. pneumoniae 的主导地位与区域和全球AMR趋势一致。尽管碳青霉烯耐药在现有坦桑尼亚数据集中不常见，但碳青霉烯耐药 K. pneumoniae 和 Acinetobacter spp. 的报告凸显持续监测、加强诊断管理和培养指导治疗的必要性。
4.3 通过抗菌药物管理弥合监测与临床实践
本综述主要发现是AMR监测数据可用性与其在临床决策中应用之间存在持续差距。尽管监测结构已建立，仅30–40%医院持续实施AMS活动，耐药数据未常规整合入经验性处方。报告障碍包括信息系统碎片化、临床医生解读抗菌谱能力有限、实验室–临床整合不足和管理基础设施薄弱。这一监测到实践差距在中低收入国家亦有报告，实验室生成的耐药数据未被一线临床医生充分利用。非洲医疗环境证据表明，整合处方指南、审计与反馈、临床医生教育、药学参与和微生物学支持的AMS干预可改善抗菌药物使用。对坦桑尼亚而言，加强微生物学实验室、临床医生、药剂师和健康信息系统之间的协作，配合更广泛使用机构特异性抗菌谱和数字决策支持工具，可改善循证处方。
4.4 数字化转型与"同一健康"机遇
实验室信息系统、电子病历、抗菌药物消耗数据库和国家监测平台的数字整合可改善耐药情报的及时获取并加强监测指导的处方。成功实施需要互操作系统、可靠实验室服务、有效治理和整合入常规临床工作流程。尽管本综述聚焦人类临床AMR，持续实施"同一健康"监测仍然重要，因为耐药微生物在人、动物、食品和环境界面循环传播。
4.5 优势与局限
本综述通过整合临床研究、国家监测报告、AMS评估和政策文件，对坦桑尼亚AMR监测证据进行全面综合。重要的是，其超越描述耐药模式，考察监测结果如何指导经验性治疗、AMS干预和临床决策，与WHO关于AMR监测系统应生成可靠、标准化和质量保证数据以指导公共卫生行动的建议一致。若干局限应予承认：纳入研究在设计、研究人群、实验室方法和耐药定义方面异质性大，无法进行定量综合；多数证据来自三级和转诊医院，限制了对地区和社区环境的普遍性；实验室能力、抗菌药物敏感性检测实践和报告完整性差异可能影响报告耐药估计值；分子监测数据有限，限制了对耐药机制、传播动力学和新出现耐药威胁的评估。
5 结论
坦桑尼亚已通过国家协调、哨点实验室网络和国家AMR行动计划实施建立了重要的AMR监测基础。然而，重点病原菌中显著且不断演变的耐药性，包括产ESBL E. coli 和 K. pneumoniae 及持续的MRSA负担，继续威胁经验性抗生素治疗的有效性。实验室能力、数据整合、AMS实施和监测结果转化为常规临床决策方面仍存在关键挑战。未来工作应优先加强实验室系统、改善数据互操作性和报告、扩大AMS项目，并增加机构特异性耐药数据在指导经验性治疗指南中的应用。加强AMR监测向临床决策支持的转化，辅以数字技术和"同一健康"方法，对于优化抗菌药物使用和保持坦桑尼亚抗生素有效性至关重要。
