抗生物質の使い方と耐性パターンを理解する
抗生物質の処方と耐性の傾向に影響を与える要因を調査する。
Naomi R Waterlow, T. Ashfield, G. M. Knight
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目次
抗生物質耐性は、今の公衆衛生における大きな問題だよ。これは、細菌が変化して、感染症の治療に使われる薬に対して抵抗力を持つようになることから起こる。こうした問題の一因は、抗生物質の処方と使用が年齢層や性別で異なることなんだ。
抗生物質使用の追跡の重要性
抗生物質耐性に立ち向かうために、世界保健機関(WHO)などのさまざまな健康組織が目標を設定してる。これらの目標の一つは、「アクセスタイプ」と呼ばれる特定の抗生物質グループからの処方の割合を増やすこと。重要な薬剤の使用を増やしつつ、全体の抗生物質使用を減らして耐性リスクを最小限にすることが目的だよ。
抗生物質処方についての知見
ほとんどの抗生物質は、病院よりもプライマリーケアの場で処方されることが多いんだ。研究によると、抗生物質の処方率は年齢や性別によって異なるんだ。例えば、女性、特に16歳から54歳の間の人たちは、男性よりも多くの処方を受けてる。イギリスでは、最近特に女性に多くの抗生物質が処方されてるんだって。
年齢と性別の違いについての処方
幼児と高齢者は、抗生物質が処方される率が高い傾向がある。これは、この年齢層の人たちが感染症にかかることが多いからだよ。例えば、女性は尿路感染症にかかる率が高いから、ニトロフラントインのような抗生物質が多く処方されるんだ。
研究はまた、抗生物質の使用が地域によって異なることも指摘してる。地域によって抗生物質の処方率が違えば、そのコミュニティでの耐性の発展にも影響するよ。
抗生物質使用のバリエーションへの対処
抗生物質の使用を改善し、耐性を減らすためには、こうしたバリエーションをよりよく理解する必要がある。データを分析するためのツールや方法が開発されてきたおかげで、異なるグループの抗生物質の使用状況を詳しく見られるようになったんだ。
この方法の一つは、年齢や性別などの要因を考慮した調整された指標を使用すること。これにより、どのグループが抗生物質を過剰に処方されているかを見て、実践を調整できるんだ。
介入の検討
不必要な抗生物質使用を減らすために役立つさまざまな戦略があるよ。例えば、ワクチン接種プログラムは特定の感染症を予防することで抗生物質の必要性を減らせるかもしれない。一部の研究では、ワクチン接種が抗生物質使用の低下に貢献するかもしれないけど、証拠は完全には明確じゃないんだ。
より多くのデータが必要
たくさんの情報があるにも関わらず、年齢や性別で分けた抗生物質使用に関するデータにはまだ隙間があるんだ。抗生物質耐性についての多くのデータは、総合的な結論を引き出すには詳しすぎないんだ。
誰がどの薬を処方されているのか、そして抗生物質使用と耐性パターンを結びつけることができるデータがもっと必要なんだ。こうした関連性を理解することで、どこで介入が必要かを特定できるんだ。
イギリスの抗生物質処方データ
最近の研究では、イギリスの抗生物質処方データを9年間にわたって分析した結果、約2億5000万件の抗生物質処方が見つかった。これにより、年齢層や性別ごとの抗生物質の処方に関する重要な傾向が明らかになったんだ。
特に女性が男性よりもはるかに多くの処方を受けていることがわかった。例えば、抗生物質処方の63%は女性に与えられていた。女性が特定の年齢層で男性よりも多くの抗生物質を処方されているという明確な傾向が示されたんだ。
季節的な処方パターン
多くの抗生物質には季節的なパターンがあり、特定の時期に処方がピークに達することがある。これは、寒い季節に呼吸器感染症が増えることに関連してることが多いよ。しかし、COVID-19パンデミックの間、多くの地域で医者に通う人が減ったため、抗生物質の処方が減少したんだ。
処方の実践の分析
この研究では、イギリスが抗生物質使用に関するWHOのガイドラインにどれだけ合致しているかも調べた。結果は、イギリスが「アクセスタイプ」の抗生物質で目標を超えていることを示しており、ポジティブな傾向を示しているけど、11-20歳の男性のような特定のサブグループはこれらの目標に達していなかったんだ。
こうしたギャップを特定することで、医療提供者は努力を調整して、すべてのグループが推奨されている処方レベルに達するようにできるんだ。
抗生物質使用と耐性の関連性
抗生物質耐性に関しては、使用される抗生物質の量と患者で見られる耐性率の間に明確な関係は見られなかった。このことは、耐性の発展に寄与する他の要因がある可能性があることを示唆してる。
さらに、観察されたパターンは、女性がより多くの処方を受けている一方で、男性は治療に抵抗力のある特定の感染症率が高いかもしれないことを示している。この不一致は、抗生物質耐性の複雑さと、異なる集団での発展の仕方を強調しているんだ。
結論:焦点を当てたデータの必要性
この研究からの結果は、抗生物質処方の実践に関するより詳細でニュアンスのあるデータの必要性を強調している。このデータは、医療提供者が時間の経過とともに傾向を理解し、リスクにさらされている集団を特定し、必要に応じて介入して抗生物質の使用を減らし、抗生物質耐性の増加を抑えることに役立つよ。
抗生物質の処方は重要な公衆衛生の問題だけど、年齢や性別などの異なる要因がこれらのパターンにどのように影響しているかを理解することは、抗生物質耐性に対抗する効果的な戦略を立てるために重要なんだ。より詳細なデータを収集して分析することで、公衆衛生の担当者は介入をより的確にターゲットし、患者ケアを改善し、抗生物質耐性の課題に立ち向かうことができるんだ。
タイトル: Antibiotic prescribing patterns by age and sex in England: why we need to take this variation into account to evaluate antibiotic stewardship and AMR selection
概要: Structured AbstractO_ST_ABSObjectivesC_ST_ABSThe drivers of antimicrobial resistance (AMR) likely vary substantially by diKerent demographics. However, few complete open national detailed data exist on how antibiotic use (ABU) varies by both age and sex. MethodsHere, prescriptions of antibiotics from General Practices in England for 2015-2023 disaggregated by 5-year age bands and sex were analysed at the national and Integrated Care Board (ICB) level. From a total of 249,578,795 prescriptions (across 9 years), 63% were given to women and the most prescribed were amoxicillin, nitrofurantoin and flucloxacillin sodium. Prescriptions per 100K population varied substantially across sex, age, geographical region, season, year, COVID-19 pandemic period and drug. ResultsMost antibiotics were prescribed more to women across most age bands (84% of antibiotics had more prescriptions to females across 50% of age bands). We show how this variation requires a more nuanced approach to comparing ABU across geographies and highlight that AWaRe targets are not met uniformly (young men have a higher proportion of "Watch" antibiotic prescriptions). We also show the impact on ABU of time-sensitive interruptions, including diKerential age-targeted influenza vaccination, COVID-19 restrictions and a shortage of amoxicillin combined with a Streptococcus A outbreak. Comparing to open access AMR data (MRSA in bloodstream infections) highlights the complexity of the link between ABU and AMR. ConclusionsThese detailed diKerences in ABU across England suggest that there should be large variation in AMR burden by age and sex, which now need to be quantified with detailed open access AMR data for a better intervention design.
著者: Naomi R Waterlow, T. Ashfield, G. M. Knight
最終更新: 2024-09-10 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.09.10.24313389
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.09.10.24313389.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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