经济数据可能会预测不同国家的抗药性水平

12月29日（UPI）-阿姆斯特丹全球健康与发展研究所的科学家开发了一种新模型，该模型使用经济数据来预测不同国家/地区的抗菌素耐药性水平。

为了计算特定国家/地区的抗生素抗药性，该模型（本周在PNAS杂志上进行了描述）考虑了一个国家的平均收入，其公民的平均自付费用以及政府的程度在一个国家的边界​​内发现的腐败。

问题是医生对抗生素的过度开药以及商业化畜牧业中抗生素的过度使用加剧了抗生素的耐药性。

在大多数发达国家，监管机构一直在努力跟踪问题并进行改革，以解决处方过多和过度使用的问题。

尽管许多国家/地区的医生被要求报告他们所治疗的细菌感染和他们所开的抗生素疗法，但在发展中国家，该问题的文献记载还很少。

＆＃34;在中低收入国家/地区存在很大的临床监控差距，作者在论文中报告。

在许多这样的国家/地区，没有进行详细跟踪工作所需的资金或基础架构。

为了改善发展中国家的抗生素耐药性监测，研究人员决定研究社会经济因素与9种常见病原体的普遍性之间的关系，这些病原体对抗生素具有抗药性。

然后，研究人员进行了反向研究，以预测缺乏监测数据的国家中耐药菌的流行情况。

当科学家针对可以有效追踪抗菌素耐药性的国家测试他们的模型预测时，他们发现9种病原体中有6种的准确率达到了78％至86％。

新模型可用于确定需要加强追踪抗菌素耐药性的地方。

＆＃34;我们的全球抗药性流行地图为[低收入和中等收入国家]的监视工作优先顺序提供了数据驱动的标准，＆＃34;研究人员写道。 ＆＃34;首先，在预计耐药率较高的国家/地区，应该优先进行监视。