综述：抗菌药物耐药性数学模型研究现状概述：一项范围综述

《BMC Public Health》：Mapping the landscape of mathematical models for antimicrobial resistance: a scoping review

　　

摘要

背景

抗菌药物耐药性（AMR）是一严重的全球公共卫生问题，2019年就已导致约495万人死亡，预计到2050年每年将造成1000万人死亡，累计经济损失高达100万亿美元。其出现和传播是生物、生态和社会经济因素复杂相互作用的结果。数学建模已被视为阐明AMR出现和传播动态的重要工具。然而，现有相关研究较为零散，存在显著的方法论和背景限制。本综述旨在整合和分析近期关于AMR的数学建模研究，以识别常见趋势、方法论偏差及关键研究缺口。

方法

我们遵循PRISMA-ScR指南进行了系统性综述。从2019年到2024年，我们在三个数据库（PubMed、Web of Science和Scopus）中系统检索了那些构建或运用AMR动态数学模型的已发表论文。在去除重复内容并筛选后，共有36项研究符合纳入标准。我们通过结构化表格提取数据，这些表格分为三类：模型类型与背景、模型构建及相关参数、模型输出与验证。在每类中，我们提取了对后续分析最相关的信息。

结果

分析显示，以常微分方程为基础的确定性模型占主导地位，这类模型主要针对铜绿假单胞菌、大肠杆菌和金黄色葡萄球菌等细菌病原体。绝大多数模型以人类宿主为研究对象，仅有一项研究采用了“同一健康”理念。最常见的耐药机制为接合转移和突变，而较少被建模的机制包括转导、转化、宿主免疫和空间异质性。此外，只有两项研究考虑了经济影响。从地理分布来看，大多数研究来自高收入国家，存在明显的地域不均衡现象。

结论

AMR的数学建模是一个活跃的研究领域，但目前方法论多样性较低，且应用范围局限于少数特定场景。鉴于这些局限，有必要开发能够反映宿主、环境、传播过程及干预措施之间复杂相互关系的AMR数学模型。基于常微分方程的确定性模型为AMR动态研究带来了重要进展，但未来的研究需要融入随机性、空间结构和生态相互作用因素，以更真实地呈现现实世界的复杂性。此外，引入“同一健康”框架并纳入经济和社会变量，对于构建既能解释现有规律又能为制定有效全球策略以减轻AMR影响提供指导的模型而言至关重要。