《Antibiotics》：Prevalence and Factors Associated with Microbial and Methicillin-Resistant Staphylococcal Contamination of Smartphones Among Medical Students at Six Universities in Klang Valley, Malaysia
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背景/目的：医学生使用的智能手机可能成为微生物污染 reservoir，并促进医疗相关微生物的传播。本研究旨在确定马来西亚巴生谷地区本科医学生智能手机的微生物污染水平、耐甲氧西林葡萄球菌属（methicillin-resistant Staphylococcu
背景/目的：医学生使用的智能手机可能成为微生物污染 reservoir，并促进医疗相关微生物的传播。本研究旨在确定马来西亚巴生谷地区本科医学生智能手机的微生物污染水平、耐甲氧西林葡萄球菌属（methicillin-resistant Staphylococcus species，MRSS）的流行率及相关风险因素。方法：采用分析性横断面研究设计，研究对象来自三所公立大学和三所私立大学的学生，通过便利抽样和滚雪球抽样招募。通过在线问卷收集人口统计学、行为和环境数据。对智能手机拭子进行培养，以确定总活菌计数（total viable count，TVC）。通过增菌培养和选择性培养、革兰染色、16S rRNA PCR-测序以及头孢西丁纸片扩散法鉴定MRSS。采用描述性统计、Fisher精确检验和多变量二元逻辑回归进行分析。结果：共分析了148部智能手机。在38部（25.7%）智能手机中检测到高微生物污染（≥13 CFU/智能手机采样单位，TVC第75百分位数），而9部（6.1%）智能手机中检出MRSS；所有MRSS均为耐甲氧西林凝固酶阴性葡萄球菌（methicillin-resistant coagulase-negative staphylococci，MR-CoNS），包括表皮葡萄球菌（Staphylococcus epidermidis）、溶血葡萄球菌（Staphylococcus haemolyticus）和脲酶葡萄球菌（Staphylococcus ureilyticus）。男性学生（调整后优势比 [adjusted odds ratio，AOR] = 2.497，p = 0.025）和公立大学学生（AOR = 2.730，p = 0.016）更可能拥有高微生物污染的智能手机。MRSS污染与高微生物污染（OR = 12.194，p = 0.001）以及与老年人同住（OR = 6.304，p = 0.013）相关。研究结束后，参与者获得了其培养结果、通过专门网站提供的智能手机卫生教育以及酒精棉片，作为健康促进计划的一部分。结论：本研究强调智能手机可作为传播耐药葡萄球菌的潜在媒介物（fomites）。将微生物监测与有针对性的智能手机卫生促进相结合，可能有助于减少微生物污染及在医疗培训环境中传播的潜在风险。
耐药菌污染与医学生智能手机：一项基于马来西亚巴生谷六所大学的横断面研究
摘要：抗菌药物耐药性（antimicrobial resistance，AMR）已成为全球重大公共卫生挑战，耐甲氧西林葡萄球菌属（MRSS）因对多数β-内酰胺类抗生素耐药并可引起医疗相关感染而威胁显著。智能手机作为医学生日常高频接触的电子设备，可能成为微生物储库并介导耐药菌传播。然而，关于马来西亚医学生智能手机MRSS污染及其相关因素的研究仍较缺乏，现有报道多集中于金黄色葡萄球菌（MRSA）或鼻腔携带，对MR-CoNS的分子特征关注不足。研究人员开展了一项分析性横断面研究，于2026年4月至7月从巴生谷地区三所公立和三所私立大学招募148名本科医学生，通过在线问卷收集人口学、行为及环境数据，采集智能手机表面拭子进行总活菌计数（TVC）测定，并采用增菌培养、选择性培养、革兰染色、16S rRNA PCR-测序及头孢西丁纸片扩散法鉴定MRSS。结果显示，25.7%的智能手机存在高微生物污染（≥13 CFU），MRSS总流行率为6.1%，所有分离株均为MR-CoNS，主要为表皮葡萄球菌、溶血葡萄球菌和脲酶葡萄球菌。男性（AOR=2.497，p=0.025）和公立大学学生（AOR=2.730，p=0.016）高微生物污染风险更高；MRSS污染与高微生物污染（OR=12.194，p=0.001）及与老年人同住（OR=6.304，p=0.013）显著相关。研究还实施了包含教育网站、酒精棉片发放和个体结果反馈的健康促进干预。该研究为医学生智能手机作为耐药菌潜在传播媒介提供了基线流行病学证据，强调了将智能手机卫生纳入感染防控和健康促进计划的必要性。
一、研究背景与目的
抗菌药物耐药性（AMR）是重大全球公共卫生问题，其中耐甲氧西林葡萄球菌属（MRSS）因对多数β-内酰胺类抗生素耐药且能引起医疗相关感染而受到关注。甲氧西林耐药金黄色葡萄球菌（MRSA）已被世界卫生组织列为高优先级病原体，而耐甲氧西林凝固酶阴性葡萄球菌（MR-CoNS）作为机会性病原体和耐药基因储库的作用日益受到重视。智能手机在医学教育和临床实践中不可或缺，但其频繁触摸、长时间使用和较少消毒使其可能成为微生物蓄积和传播的潜在媒介物（fomites）。医学生往返于社区、学术和临床环境之间，智能手机使用频繁，手卫生习惯差异较大，可能增加微生物污染和耐药菌传播风险。然而，马来西亚医学生智能手机污染的证据仍然有限，既往研究多聚焦MRSA或鼻腔携带，对污染个人设备的MRSS分子特征关注较少，行为和环境因素也未充分阐明。因此，本研究旨在确定巴生谷地区公立和私立大学本科医学生智能手机的微生物污染水平、MRSS流行率及其相关因素，并将发现转化为健康促进措施。
二、研究方法概述
研究人员采用分析性横断面研究设计，于2026年4月至7月从巴生谷地区符合条件的高校中选取六所（三所公立、三所私立），通过便利抽样和滚雪球抽样招募148名MBBS本科医学生（≥18岁，拥有智能手机并知情同意）。所有参与者完成包含37个问题的在线问卷（Google Forms），涵盖人口学、行为和环境特征。研究人员使用含1 mL液体Amies运输培养基的无菌拭子采集智能手机整个正面（屏幕）和背面（含手机壳）表面样本，冰盒运输并在24 h内处理。拭子涡旋后取50 μL接种平板计数琼脂，35℃有氧培养48 h以测定总活菌计数（TVC）。另取50 μL标本于胰蛋白胨大豆肉汤中富集，再接种HiCrome MRSA选择性琼脂，绿色菌落经血平板纯培养和革兰染色后，采用头孢西丁纸片扩散法（EUCAST标准）检测甲氧西林耐药性，并用16S rRNA基因双向Sanger测序及BLAST比对进行菌种鉴定。统计分析使用IBM SPSS 31和GraphPad Prism 5，以TVC第75百分位数（≥13 CFU）定义高微生物污染；单因素分析采用Fisher精确检验，多因素分析采用二元逻辑回归（遵循每个变量至少10个事件[EPV]原则）。
三、主要研究结果
3.1 样本概况
研究纳入三所公立和三所私立大学，占巴生谷11所合格医学院校的55%（6/11）。共148名医学生参与，其中临床前期（一、二年级）77人（52.0%），临床期（三、四、五年级）71人（48.0%）。所有人完成问卷和智能手机拭子采集，完成率100%，无缺失数据。
3.2 描述性统计
参与者年龄19-26岁，女性占多数（89/148，60.1%）。81.8%（121/148）知晓智能手机可能携带微生物；95.3%（141/148）无当前皮肤感染或开放性伤口；77.7%（115/148）经常使用手消毒剂。但66.2%（98/148）曾在厕所使用手机，58.8%（87/148）将手机放在厕所表面。清洁习惯方面，56.1%（83/148）在过去一周内清洁过手机，但21.6%在一个月内清洁，12.8%在过去一年内清洁，9.5%从未清洁。环境暴露方面，81.1%在过去七天内未与老年人相处至少四小时，51.4%与医疗工作者相处至少四小时。临床暴露相关问卷仅适用于已开始临床轮转的学生（n=71），临床前期学生归为无临床暴露的参考类别。
3.3 TVC与MRSS污染流行率
TVC范围从低于检测限至930 CFU/智能手机采样单位，均值20.6 CFU，中位数4 CFU，四分位间距12 CFU。35部手机低于检测限，1部手机达930 CFU。以第75百分位数（13 CFU）为界，38/148（25.7%）被归类为高微生物污染，110/148（74.3%）为低或无污染。MRSS阳性9部，整体流行率6.1%（95% CI: 2.8–11.2%）。所有MRSS均为MR-CoNS：6株表皮葡萄球菌、2株溶血葡萄球菌、1株脲酶葡萄球菌。
3.4 推断性分析
因MRSS阳性例数少（n=9），未进行多变量回归。Fisher精确检验显示，与老年人同住在MRSS阳性组（5/9，55.6%）显著高于阴性组（23/139，16.5%）（OR=6.304，95% CI: 1.572–25.282，p=0.013）。MRSS阳性手机中高微生物污染比例（7/9，77.8%）显著高于阴性手机（31/139，22.3%）（OR=12.194，95% CI: 2.410–61.704，p=0.001）。
对于高微生物污染，单因素分析中p<0.25的五个变量（性别、知晓手机携带微生物、病房查房使用手机、与医疗工作者同住、大学类型）中选取p值最小的四个进入多变量模型，EPV为9.5（38事件/4变量）。调整后，男性（AOR=2.497，95% CI: 1.120–5.568，p=0.025）和公立大学学生（AOR=2.730，95% CI: 1.206–6.177，p=0.016）高微生物污染风险显著更高。
3.5 健康促进
研究人员开发了教育网站（https://sites.google.com/1utar.my/chp-mrss-phonecontamination/findings），展示本研究的微生物学演示，包括手机与马桶座圈细菌污染对比、70%酒精棉片清洁前后细菌生长减少。采样时面对面教育参与者并引导访问网站，采样后发放酒精棉片，实验室分析后通过电子邮件反馈个体MRSS和TVC结果及教育材料。截至2026年8月11日，网站记录4348次参与事件并吸引多国访客。但该干预的有效性未被评估，因未在干预后测量行为或微生物学结果，故不能得出干预效果的结论。
四、总结与讨论
本研究中智能手机TVC中位数为4 CFU，均值20.6 CFU，呈右偏分布，大多数设备微生物负荷低，少数设备污染严重，这与Maurici等对医疗学生的研究模式相似。男性学生高污染风险更高，可能反映男女手卫生依从性差异；公立大学学生风险较高，可能与其附属大型教学医院位于校园内或附近、临床环境暴露更多有关。MRSS流行率6.1%，低于赞比亚（25.6%）、巴基斯坦（14.7%）和另一项马来西亚私立大学研究（9.5%），但高于另一项马来西亚公立大学研究（1.2%），比较时需注意人群、方法、目标菌种差异。所有MRSS均为MR-CoNS，突出其作为个人设备耐药基因储库的潜在重要性。与老年人同住显著增加MRSS污染，可能与老年人更常接触医疗设施、合并症多、抗生素暴露频繁有关。高微生物污染与MRSS污染强关联（OR=12.194），说明总体微生物负担增加时检获耐药菌的概率升高。部分变量呈边缘性关联但未达统计学显著，与常识相悖的“知晓手机携带微生物”反而有较低污染风险（AOR=0.299，p=0.070），可能因意识与实际行为不一致或残余混杂。未观察到清洁频率、清洁方法等与污染显著相关，可能因清洁后快速再污染、自报行为偏差、酒精棉片开封后蒸发等所致。研究局限性包括便利抽样和滚雪球抽样可能引入选择偏倚；MRSS阳性例数少限制统计效力；横断面设计无法推断因果；行为数据为自我报告可能受回忆和社会期望偏倚；甲氧西林耐药性仅用表型方法未检测mecA/mecC；采样表面积未标准化；高污染阈值基于研究特异性第75百分位数；单次采样无法评估时间变化；大学内学生聚集可能产生相关性。尽管如此，本研究为马来西亚医学生智能手机污染和MRSS携带提供了宝贵基线数据。
结论：本研究表明医学生的智能手机经常被微生物污染，其中一部分携带MR-CoNS。MR-CoNS的存在提示个人智能手机可能作为耐药葡萄球菌的储库，对特别是具有临床暴露的个体构成感染控制隐患。所有MRSS均为MR-CoNS这一发现具有重要意义，因为关于智能手机上MR-CoNS多样性的信息仍然有限，这些微生物在医疗和社区环境中被认为是耐药基因的重要储库和潜在机会性病原体。然而，横断面设计和采样表面积未标准化限制了有关微生物传播程度和方向的结论。未来需开展多中心、纵向研究以阐明耐药葡萄球菌在智能手机上的持续存在、来源和传播潜力。
