细菌耐药监测数据分析中的常见问题

徐雪松，教授、主任医师，博士研究生导师。现任吉林大学中日联谊医院检验科副主任。主要学术兼职：中华医学会细菌感染与耐药防治分会委员，中国医药教育协会感染疾病专业委员会委员，全国细菌耐药监测网学术委员会委员、数据分析组副组长，全国细菌耐药监测网吉林省监测中心主任，国家卫健委临床抗微生物药物敏感性折点研究和标准制定委员会委员，国家卫健委全国真菌监测网专家委员会委员，中国医疗保健国际交流促进会临床微生物与感染分会委员，中国医院协会临床微生物实验管理专业委员会委员，中国医院协会抗菌药物合理应用工作委员会委员，吉林省中西医结合学会呼吸病专业委员会副主任委员，吉林省中西医结合学会检验专业委员会常务委员，医学参考报微生物与感染专刊编委会常务编委。

鄢超，吉林大学中日联谊医院检验科主管技师 。兼任全国细菌耐药监测学术委员会青年委员会委员，全国细菌耐药监测网数据分析工作小组成员。

细菌耐药监测在抗菌药物合理应用管理工作中发挥至关重要的作用，对于有效遏制细菌耐药流行趋势的蔓延，制定合理的抗菌药物管理政策及临床抗感染经验治疗中对抗菌药物的选择提供科学的依据。由于细菌感染的流行病学特点有着较强的地域性的差异，因此，全国细菌耐药监测网（CARSS）及各地区、各医院都在定期的发布细菌耐药监测报告。

细菌耐药监测报告通常是对临床报告的细菌和药敏结果进行统计分析，以此反映细菌感染的真实流行病学现状及耐药现状，这就要求临床医生能够将细菌感染部位的标本尽量进行病原学检查，临床微生物实验室能够将送检标本中存在的可疑致病菌分离，正确鉴定和准确报告药敏结果，既提供给临床可靠的抗感染治疗依据，也保证了我国的细菌耐药监测数据的真实性，实现细菌耐药监测报告的价值。因此国家卫生健康委近年来也陆续出台一系列的政策，呼吁提高感染性疾病病原学检查的送检率，提高临床微生物实验室的能力建设[1]。

细菌耐药监测分析工作中，分析规则、数据质量等多方面的因素均可对分析结果造成较大的影响，因此我们将近年来全国细菌耐药监测（CARSS）数据分析中发现的问题总结如下。

一、上传数据信息不规范

在进行细菌耐药监测数据分析时，通常会对不同标本、不同科室、不同年龄组人群、不同地区、不同医院等级等多维度进行分层统计分析，这就要求上传的数据的内容必须全面和正确，有些字段的信息是必须准确上报的。全国细菌耐药监测网技术方案2020版和全国细菌耐药监测网数据格式标准规范（V7.0）对此有明确的规定[2]，通过近年的分析我们发现了一些常见的问题。

1. 科室类别错误或不详细：科室信息错误将导致不能准确分析某些特定科室的监测报告。不同的外科及不同的内科细菌感染的流行病学及耐药现状均有较大的差别，有些医院将所有不同的外科都上传成一个外科，所有不同的内科都上传成一个内科，这样就无法对某一个具体科室进行分析。

2. 标本来源不清晰：对不同标本进行分层统计分析，对临床抗感染经验治疗抗菌药物的选择有着重大的价值。但是很多医院上传的数据中标本来源不清晰，最常见的就是脓液及分泌物标本，没有说明是来源皮肤/软组织或是其他具体感染部位，这样导致分析出的结果对临床的利用价值较低。

3. 年龄上传错误：最常见的年龄上传错误出现于新生儿人群，新生儿年龄通常是按天或周来计算，因此新生儿年龄数字后面通常要加上d代表天、w代表周，很多医院没有加字母，因此都默认为年，因此导致年龄上报错误。此外，个别医院上传的年龄为0，无法辨别是新生儿还是儿童。

4. 抗菌药物敏感性试验结果缺失：全国细菌耐药监测网技术方案对于不同细菌明确的规定了必须进行监测的药物，有些医院上传的数据中，缺少某些必做的药物，有些医院上传的抗菌药物敏感性结果选择了错误的实验方法，比如金黄色葡萄球菌万古霉素药敏结果上传了不应使用的纸片扩散法的结果，这种错误方法学的数据也是不能进行统计分析的。

5. 抗菌药物敏感性结果格式错误：个别成员单位由于LIS系统导出的问题，所有带符号的MIC药敏结果导出均为全角，如：“≥”、“≤”等，而标准的格式为英文半角，如：”>=”、”<=”， 这类数据在统计分析的过程中将视为不合格数据，直接影响统计结果的准确性。

6. 细菌编码对码错误：多数成员单位采用LIS系统导出数据，但在LIS系统安装实施的过程中进行相关对码操作时，由于误操作所导致的对码错时有发生，这直接产生了张冠李戴的情况，多出现在较为少见、罕见的细菌编码的对码过程，对于这些少见、罕见细菌的统计结果影响较大。

二、数据质量不可靠

错误的细菌菌种鉴定、错误的抗菌药物敏感性结果对细菌耐药监测报告的影响巨大，这样的错误使得细菌监测报告不但不能为临床抗感染治疗提供帮助，反而会误导临床的抗感染治疗。采用自动或半自动仪器进行药敏试验时，应按照仪器制造商的要求补充试验，报告经补充试验确认的药敏结果。商品化药敏试验药物浓度范围若不覆盖判断折点，需根据本院临床需要及技术方案要求进行补充试验，报告经补充试验确认的药敏结果。比如某自动化仪器的奇异变形杆菌对亚胺培南需要用其他方法复核，有些医院直接按照机器的结果上报而未复核，导致奇异变形杆菌对亚胺培南的耐药率偏高。我们在进行细菌耐药监测分析时在大量的数据样本中很难发现少量未复核的错误结果，但我们也可以通过罕见或少见耐药细菌的检出是否进行了复核（比如万古霉素耐药的葡萄球菌），以及常见耐药细菌的检出率与全国、本地区或本医院近年的检出率做比较，出现异常升高或降低时，需要查验数据，排除是否存在技术原因造成错误的结果。

三、数据分析时应用的规则有缺陷

数据分析规则最常见的错误是应用的敏感性判读折点未及时更新，导致结果错误。全国细菌耐药监测网数据分析时，只保留每个患者相同细菌分离的第一株细菌，其余重复分离的相同菌株均排除。有些医院进行细菌耐药监测分析时对同一患者重复分离的细菌没有去重，有些医院对同一患者不同部位分离的相同细菌没有排除，这些错误皆因未按去重规则操作，较大程度影响了耐药监测结果的准确性。

近年来我们在进行全国细菌耐药监测分析中，发现了很多问题，这些问题都和临床微生物实验室的能力水平密切相关。2021年全国细菌耐药监测网共有1434家成员单位，其中有600多家医院全年没有分离出一株流感嗜血杆菌，很多医院无法分离出肺炎链球菌及流感嗜血杆菌等苛养菌，可能由于仪器设备问题，如缺乏CO2培养箱，还有很多医院是由于工作人员能力水平问题导致无法分离和识别苛养菌，因此，临床医生提高病原学送检率及临床微生物实验室加强能力水平建设对于细菌耐药监测分析工作至关重要。

细菌耐药监测报告对行政管理部门制定相应的抗菌药物管理政策及临床医生合理应用抗菌药物提供科学依据，因此我们应该重视细菌耐药监测工作，改正错误及不足，使细菌耐药监测报告发挥更大的作用。

参考文献

全国细菌耐药监测网网点医院微生物实验室质量和能力要求(2020年版), http://www.carss.cn/Download/Details/656.

全国细菌耐药监测网技术方案(2020年版), http://www.carss.cn/Download/Details/657.

全国细菌耐药监测网数据格式标准规范-V7.0, http://www.carss.cn/Download/Details/812.