《Discover Public Health》：The unequal burden of antimicrobial resistance in Sub-Saharan Africa from 2015 to 2025 with implications for epidemiology, economic impact, and policy
背景：抗菌药物耐药性（AMR）是一种日益增长的全球威胁，对撒哈拉以南非洲（SSA）影响尤为严重。卫生系统局限性、高传染病患病率以及监管漏洞放大了传播和临床影响。目的：采用One Health视角，梳理并综合2015年至2025年间关于SSA地区AMR流行病学、耐药模式、经济负担和政策响应的证据。方法：按照Arksey和O'Malley及PRISMA-ScR指南进行范围综述，纳入来自人类、动物和环境领域的同行评审研究、监测报告和政策文件。研究人员对数据进行叙述性综合，区分经验估计（例如2019年死亡人数）和模型预测（例如2050年经济损失）。耐药率≥40%突显了经验性住院治疗的显著局限性。结果：SSA地区在世界卫生组织（WHO）重点病原体中表现出高耐药性。医院内肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）和鲍曼不动杆菌（Acinetobacter baumannii）的碳青霉烯类耐药率超过30–40%。耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）流行率为25–50%，但大多数研究未区分医院获得性与社区获得性菌株。大肠埃希菌（Escherichia coli）产超广谱β-内酰胺酶（ESBL）的比例通常超过40%。经验数据显示2019年约有105万例AMR相关死亡；模型预测到2050年经济损失达0.3–1.2万亿美元。关键驱动因素包括抗生素使用不当、感染预防与控制薄弱、非法药物市场、高传染病负担以及环境传播。人类和动物领域的抗菌药物管理与监管干预措施显示出可测量的抗生素消耗减少。结论：SSA地区的AMR反映了流行病学、结构和经济脆弱性的相互交织。在One Health框架内加强监测、实验室能力、抗菌药物管理和监管至关重要。由于数据异质性、模型不确定性以及病原体亚型粒度有限，应谨慎解读研究结果。
1 Introduction
抗菌药物耐药性（AMR）是一种日益增长的全球健康威胁，在撒哈拉以南非洲（SSA）尤为严重。卫生系统局限性、高传染病患病率以及监管漏洞放大了传播和临床影响。该综述采用One Health视角，整合2015年至2025年间关于AMR流行病学、耐药模式、经济负担和政策响应的证据，旨在为监测优先事项、政策规划和针对性抗菌药物管理策略提供依据。
2 Methodology
2.1 Study design
本综述遵循Arksey和O'Malley方法学框架及PRISMA-ScR指南，采用范围综述方法，以映射和综合流行病学、经济和政策领域的异质性证据。
2.2 Eligibility criteria
纳入2015年至2025年间发表的同行评审研究、技术报告和监测数据集，要求报告AMR患病率、病原体特异性耐药模式、驱动因素、经济影响或干预评估。覆盖人类、动物和环境领域以体现One Health视角。排除仅关注抗菌药物使用而无耐药数据的研究。
2.3 Information sources and search strategy
系统检索PubMed、Web of Science、Scopus、EMBASE和Google Scholar，并查阅包括WHO、非洲CDC和粮农组织（FAO）在内的灰色文献。检索策略结合关键词和MeSH术语，例如“antimicrobial resistance” AND “Sub-Saharan Africa” AND “prevalence”等。
2.4 Study selection and data extraction
两名评审员独立筛选标题、摘要和全文，通过讨论解决分歧。最终纳入147项研究。使用标准化模板提取国家、研究设置、设计、周期、病原体、耐药率、驱动因素、实验室方法、经济影响估计、干预措施和结果等数据。
2.5 Data classification: empirical vs. modeled estimates
数据分类为经验数据（?）——基于设施监测、国家监测系统、实验室确认耐药率和观察性死亡率；模型预测（?）——包括预测死亡率、宏观经济成本、耐药趋势外推等。两者未进行统计合并，而是以叙事方式综合，并报告不确定性范围。
2.6 Standardization of resistance reporting
耐药率采用标准化格式报告（如30–45%），仅纳入针对明确抗生素类别的耐药数据。耐药率分类为高（≥40%）、中（20–39%）和低（<20%），其中≥40%阈值用于反映显著限制住院经验性治疗选择的情况。
2.7 Data synthesis
数据以叙事方式综合，并以表格和图表展示患病率、耐药模式、地区比较、经济负担和干预效果。由于研究设计和方法学异质性，未进行荟萃分析。
2.8 Quality and bias considerations
虽未进行正式偏倚风险评估，但评估了纳入研究的样本量、实验室方法和代表性。实验室能力和监测基础设施的异质性可能导致耐药率被低估或高估。
2.9 Protocol registration
本综述未前瞻性注册，但通过详细的方理论述确保透明度。
3 Findings
3.1 Global AMR burden by continent
2019年全球约495万例死亡与抗菌药物耐药性（AMR）相关，其中127万例直接归因于耐药感染。撒哈拉以南非洲（SSA）的死亡率最高（2019年为23.7/10万），欧洲和北美较低（约12/10万和约10/10万）。到2050年，SSA的预测死亡人数可能达1530万至1850万。
3.2 Disproportionate burden of AMR in SSA
SSA的抗菌药物耐药性（AMR）死亡率极高，关键病原体包括肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）（约42%耐药）、大肠埃希菌（Escherichia coli）（约50%耐药）、鲍曼不动杆菌（Acinetobacter baumannii）（约45%耐药）、铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa）（约25%耐药）和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）（25–50%）。大多数研究未区分医院获得性MRSA（HA-MRSA）和社区获得性MRSA（CA-MRSA）。碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）和大肠埃希菌（Escherichia coli）在SSA（分别为35%和25%）高于欧洲（10–15%和5–10%）或北美（<5%）。乌干达和埃塞俄比亚的大肠埃希菌（Escherichia coli）产超广谱β-内酰胺酶（ESBL）流行率最高（约44%和42%）。
3.3 Human vs. animal distinction
动物和环境监测数据有限且覆盖范围通常低于人类医院数据，这突显了一体化健康（One Health）监测的缺口；人类抗菌药物耐药性（AMR）负担在观察估计中占主导地位，动物和环境贡献需进一步研究。
3.4 Drivers of AMR and policy solutions
抗菌药物耐药性（AMR）的驱动因素包括不当抗生素使用、感染预防与控制（IPC）薄弱、劣质药物、高传染病负担和环境污染。结构性因素如贫困、非法药物市场、有限实验室能力、冲突和农村就医障碍加剧了AMR。相关政策应对措施包括扩大全民健康覆盖、加强药品监管、支持实验室网络、资助国家行动计划（NAPs）以及改善农村医疗服务。
3.5 WHO critical priority bacteria by continent
撒哈拉以南非洲（SSA）在革兰阴性病原体中对第三代头孢菌素和碳青霉烯类的耐药率最高，而耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）流行率也较高。欧洲和北美耐药率较低。MRSA亚型报告不一致是解释医院获得性与社区获得性MRSA流行病学的局限。
3.6 Economic costs of AMR
抗菌药物耐药性（AMR）构成重大经济威胁。撒哈拉以南非洲（SSA）面临不成比例的高死亡率和经济损失，可达1.2万亿美元及国内生产总值（GDP）的2–5%，而欧洲和北美的相对影响较低。
3.7 Successful AMR interventions in SSA
撒哈拉以南非洲（SSA）的抗菌药物耐药性（AMR）干预措施，包括医院抗菌药物管理（AMS）、社区项目、劣质药物监测和国家行动计划（NAPs），已实现抗生素使用、五岁以下儿童死亡率和监管缺口的可测量减少。
3.8 Evidence gaps in SSA
关键证据缺口包括有限的监测和诊断能力、社区和环境数据匮乏、兽医监测不足、经济分析缺失以及政策评估薄弱，限制了循证决策。
4 Discussion
4.1 Overview
本综述提供了2015年至2025年撒哈拉以南非洲（SSA）抗菌药物耐药性（AMR）证据的综合结构，突显了该区域不成比例的高负担。采用One Health视角扩展了传统流行病学综述，强调跨部门驱动因素、经济影响和干预结果。
4.2 AMR burden and pathogen patterns
世界卫生组织（WHO）重点病原体在SSA表现出持续高耐药性。医院中碳青霉烯类耐药肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）和鲍曼不动杆菌（Acinetobacter baumannii）超过30–40%，产超广谱β-内酰胺酶（ESBL）大肠埃希菌（Escherichia coli）和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）广泛存在。大多数研究未区分医院获得性MRSA（HA-MRSA）和社区获得性MRSA（CA-MRSA）。动物健康研究相对稀疏，但新兴证据显示牲畜中耐药水平显著，环境水库连接各领域。
4.3 Structural and behavioral drivers of AMR
抗菌药物耐药性（AMR）源于多种互动的驱动因素：不当抗菌药物使用、感染预防与控制（IPC）薄弱、劣质药物、监管缺失和环境传播。这些因素在贫困、医疗可及性有限、卫生系统脆弱和监管框架薄弱的更广泛结构性约束下运行，强调了一体化健康（One Health）策略的重要性。
4.4 Health and economic implications
与敏感感染相比，抗菌药物耐药性（AMR）显著延长住院时间、增加治疗成本和死亡率。经济模型预测区域损失巨大，但需谨慎解读为指示性而非精确预测。亟需当地验证的经济分析以指导政策优先排序。
4.5 Evidence on interventions
医院抗菌药物管理项目（ASPs）持续减少不当抗生素消耗，国家行动计划（NAPs）和监管改革加强治理。社区和兽医举措改善结果，但严格评估仍有限。
4.6 Key patterns in intervention effectiveness include
整合实验室强化与抗菌药物管理项目可实现抗菌药物滥用的持续减少；单一机构或短期干预效果明显但缺乏可扩展性或可持续性；多部门方法在概念上至关重要但评估不足。
4.7 Implications for policy and research
战略优先事项包括扩大实验室和监测能力、实施一体化健康（One Health）策略以及加强抗菌药物分配和兽药质量的监管监督。
4.8 Future research should focus on
量化人类、动物和环境部门对抗菌药物耐药性（AMR）的相对贡献；采用严格、长期设计评估多部门干预；支持跨学科方法以促进可持续AMR控制和循证政策制定。
4.9 Limitations
本综述综合了异质性且主要以医院为基础的证据，可能高估严重感染并低估社区、动物和环境贡献。作为范围综述，未进行正式偏倚评估。模型估计依赖于假设，应视为指示性。尽管存在局限，本综述提供了当前证据的严格综合并明确了优先缺口。
5 Conclusion
撒哈拉以南非洲（SSA）的抗菌药物耐药性（AMR）是一个紧迫且不断升级的公共卫生威胁，由薄弱卫生系统、不当抗菌药物使用和环境传播驱动。虽然人类医疗中的负担记录最明确，但动物和环境水库加剧了耐药动态，强化了整合One Health方法的必要性。加强实验室能力和监测系统是最紧迫的优先事项，同时需要协调的多部门干预。生成国家代表性数据、严格评估干预措施以及将结果与结构和行为驱动因素联系起来对于实现SSA可持续AMR控制至关重要。
