臨床感染中細菌與抗生素耐藥性分析

白高娃

內蒙古呼倫貝爾市鄂溫克族自治旗人民醫院 內蒙古 呼倫貝爾 021100

臨床給藥過程中難免要包括應用抗生素,抗生素一定程度上可以對細菌進行有效地抑制并降低患者的感染概率[1]。然而,如果不能有效地使用抗生素,則會提高細菌的耐藥性,增加患者的感染率,從而影響患者的康復速度。所以,細菌的臨床感染以及抗生素耐藥性分析可以對應用抗生素進行規范。將臨床上的感染保持在合理的范疇,在患者的康復中價值較高。在此分析的基礎上,本文對臨床感染中的細菌以及抗生素的耐藥性進行探討。

1 材料與方法

1.1 臨床資料 在本次研究中,調查了2018年至2020年間我院使用的不同抗生素的記錄,并在此期間調查了醫院的500份病歷。其中包括：264例女性患者與236例男性患者的病歷,患者平均的年齡在41.83±3.59歲間,本次觀察到使用的抗生素時間為3天或更長時間。

1.2 方法 基于藥物說明書中推薦藥物劑量的每日限定劑量(DDD),該劑量與“新藥理學”、“臨床用藥說明”以及“中國藥典”等結合起來,根據消耗的抗生素量和其的DDD值相除的值,得到抗生素使用頻率(DDDS),然后運行統計處理軟件以獲取每年不同抗生素的DDD以及DDDS的總數。

藥敏試驗以及細菌鑒定用于鑒定細菌的耐藥性,并生成有關病原菌選擇以及耐藥率的統計數據。使用先進的細菌自動化鑒定以及藥物的敏感性系統進行細菌鑒定以及藥物敏感性測試,并輔以匹配的試劑。選擇金黃色葡萄球菌、銅綠假單胞菌、肺炎克雷伯菌以及大腸埃希菌作為質量控制菌株。選擇具有高分離率的一般病菌,通過將耐藥菌與總體的樣本數量相除來計算耐藥率,并統計記錄。

1.3 觀察的指標 對使用的抗生素總量,感染的預防以及治療情況進行觀察,并記錄細菌的培養物以及藥敏試驗的結果。

1.4 數據分析與統計 使用SPSS19.0對數據進行統計處理,以百分比表示,X2用于驗證。P＜0.05,表明兩組數據具有統計學上的意義。

2 結果

2.1 2018年到2020年間不同抗生素的DDDS情況比較 2020年不同抗生素的DDDS顯著高于2018年以及2019年,P＜0.05),差異有統計學上的意義,詳情參閱表1。

表1 2018年到2020年間不同抗生素的DDDS情況比較

2.2 患者治療的效果分析 在本實驗選擇的500份病歷中,有362名患者使用了抗生素,占72.4%。服用抗生素的患者中,有201人用于治療臨床感染,占55.52%。其中有6名患者進行了細菌培養,占2.99%。其中三名患者的細菌培養呈現陽性,建議通過抗生素來治療的比例為1.36%。

2.3 四種致病菌的耐藥率研究 研究表明,慶大霉素、頭孢呋辛、環丙沙星、阿莫西林以及哌拉西林中,大體對肺炎克雷伯菌以及埃希氏菌具有耐藥性,而使用青霉素、左氧氟沙星以及慶大霉素來治療的過程中,金黃色葡萄球菌表現出耐藥性。

3 討論

對細菌的耐藥性影響因素進行分析中發現,很多因素都與此相關。其中,最主要是因為濫用抗生素[2]。本次研究中,我院從2018年至2020年間,抗生素的使用頻率與細菌的耐藥性之間存在一定的關系,并且使用頻率在較短時間之內迅速增加的菌株,其耐藥性也迅速增長。

由于抗生素的使用習慣不同,使得抗生素被濫用,人體對抗生素具有耐藥性,所以應對細菌的耐藥性進行分析,并大量地對所檢測細菌的條件性病原菌的數量以及種類進行分析。現在,非致病力的微生物具有很高的致病性,并對部分的藥物具有耐藥性[3]。這意味著由于患者不同以及感染的程度的差異,而導致的各地區與時間使用抗生素的習慣發生改變。

當患者第一次感染特定的細菌時,使用相應的抗生素,可以快速清除該細菌。如果患者第二次甚至多次感染這一細菌,再使用這種抗生素進行治療的效果急劇大大折扣,甚至是無效的。這表明細菌已發展出耐藥性。濫用抗生素使得同一個菌株可能有很強的耐藥性。基于此,醫務人員應指導患者根據需求來合理應用抗生素,防止發生抗生素過度使用的情況。要注意,抗生素不能用作預防性的藥物,同時發燒與感冒中抗生素也不是必備的藥品。當抗生素被濫用時,會增大延誤治療病情的幾率,它也會引起人體中有一些病原菌的耐藥性增強。

在必須使用抗生素進行治療期間,應關注患者的進食情況[4]。為防止患者用藥的副作用,應避免進食降低藥物藥性并可能導致藥物量減少的食物。如果患者服用諸如氯霉素先鋒霉素之類的藥物,應指引導他們吃素食,這有助于簡化藥物以及對尿液進行稀釋,并減少患者腎功能在用藥期間受到損害。

總而言之,使用抗生素的頻率對細菌耐藥性的影響很大,醫院需要加強管理抗生素的使用情況,以有效地預防以及控制細菌的耐藥性,使抗生素能夠得到有效地使用,在臨床的感染中發揮重要的作用。