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利用经济数据来建立各国预期抗药性水平的预测模型

阿姆斯特丹全球健康与发展研究所的一组研究人员开发了一种方法,可以使用经济数据对各个国家的预期抗菌素耐药性水平进行建模。该小组在《美国国家科学院院刊》上发表的论文中,描述了使用一个国家的平均收入,居住在该国的人的平均自付费用医疗保健费用以及政府腐败的程度,以创建可以准确代表的模型给定国家的预期抗药性水平。

在过去的十年中,很明显,医生用来治疗感染患者的抗生素效果不如以前。先前的研究表明,这是因为这种感染背后的许多细菌已经通过突变形成了抗药性。先前的研究还表明,过度使用抗生素有助于抗生素耐药性的发展。因此,发达国家的医学研究人员已开始追踪细菌和用于治疗由此引起的感染的疗法。这些努力导致了更好的靶向治疗,减少了抗生素的过度使用和减缓细菌突变。但是,由于许多第三世界国家缺乏实施此类系统的资金,因此未见任何改进。在这项新工作中,荷兰的研究人员开发了一种替代方法-使用经济数据来预测耐药水平。

这项工作首先涉及到在给定国家中抗菌素耐药性与经济状况之间的关系,研究人员通过这种关系发现了模式。他们使用这些模式来逆转这一过程-利用经济数据预测不同国家的抗药性水平。

为了测试他们的模型,研究人员将病原体的数量限制在了最常见的九种,并将他们的模型报告的数据与一些特定国家的健康统计数据进行了比较。他们发现他们的模型对测试中包括的9种病原体中的6种的准确度为78%至86%,足够高,可以追踪对最常见类型的抗菌剂的总体耐药性。

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