临床感染中细菌与抗生素耐药性分析

白高娃

内蒙古呼伦贝尔市鄂温克族自治旗人民医院 内蒙古 呼伦贝尔 021100

临床给药过程中难免要包括应用抗生素,抗生素一定程度上可以对细菌进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,则会提高细菌的耐药性,增加患者的感染率,从而影响患者的康复速度。所以,细菌的临床感染以及抗生素耐药性分析可以对应用抗生素进行规范。将临床上的感染保持在合理的范畴,在患者的康复中价值较高。在此分析的基础上,本文对临床感染中的细菌以及抗生素的耐药性进行探讨。

1 材料与方法

1.1 临床资料 在本次研究中,调查了2018年至2020年间我院使用的不同抗生素的记录,并在此期间调查了医院的500份病历。其中包括：264例女性患者与236例男性患者的病历,患者平均的年龄在41.83±3.59岁间,本次观察到使用的抗生素时间为3天或更长时间。

1.2 方法 基于药物说明书中推荐药物剂量的每日限定剂量(DDD),该剂量与“新药理学”、“临床用药说明”以及“中国药典”等结合起来,根据消耗的抗生素量和其的DDD值相除的值,得到抗生素使用频率(DDDS),然后运行统计处理软件以获取每年不同抗生素的DDD以及DDDS的总数。

药敏试验以及细菌鉴定用于鉴定细菌的耐药性,并生成有关病原菌选择以及耐药率的统计数据。使用先进的细菌自动化鉴定以及药物的敏感性系统进行细菌鉴定以及药物敏感性测试,并辅以匹配的试剂。选择金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯菌以及大肠埃希菌作为质量控制菌株。选择具有高分离率的一般病菌,通过将耐药菌与总体的样本数量相除来计算耐药率,并统计记录。

1.3 观察的指标 对使用的抗生素总量,感染的预防以及治疗情况进行观察,并记录细菌的培养物以及药敏试验的结果。

1.4 数据分析与统计 使用SPSS19.0对数据进行统计处理,以百分比表示,X2用于验证。P＜0.05,表明两组数据具有统计学上的意义。

2 结果

2.1 2018年到2020年间不同抗生素的DDDS情况比较 2020年不同抗生素的DDDS显著高于2018年以及2019年,P＜0.05),差异有统计学上的意义,详情参阅表1。

表1 2018年到2020年间不同抗生素的DDDS情况比较

2.2 患者治疗的效果分析 在本实验选择的500份病历中,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人用于治疗临床感染,占55.52%。其中有6名患者进行了细菌培养,占2.99%。其中三名患者的细菌培养呈现阳性,建议通过抗生素来治疗的比例为1.36%。

2.3 四种致病菌的耐药率研究 研究表明,庆大霉素、头孢呋辛、环丙沙星、阿莫西林以及哌拉西林中,大体对肺炎克雷伯菌以及埃希氏菌具有耐药性,而使用青霉素、左氧氟沙星以及庆大霉素来治疗的过程中,金黄色葡萄球菌表现出耐药性。

3 讨论

对细菌的耐药性影响因素进行分析中发现,很多因素都与此相关。其中,最主要是因为滥用抗生素[2]。本次研究中,我院从2018年至2020年间,抗生素的使用频率与细菌的耐药性之间存在一定的关系,并且使用频率在较短时间之内迅速增加的菌株,其耐药性也迅速增长。

由于抗生素的使用习惯不同,使得抗生素被滥用,人体对抗生素具有耐药性,所以应对细菌的耐药性进行分析,并大量地对所检测细菌的条件性病原菌的数量以及种类进行分析。现在,非致病力的微生物具有很高的致病性,并对部分的药物具有耐药性[3]。这意味着由于患者不同以及感染的程度的差异,而导致的各地区与时间使用抗生素的习惯发生改变。

当患者第一次感染特定的细菌时,使用相应的抗生素,可以快速清除该细菌。如果患者第二次甚至多次感染这一细菌,再使用这种抗生素进行治疗的效果急剧大大折扣,甚至是无效的。这表明细菌已发展出耐药性。滥用抗生素使得同一个菌株可能有很强的耐药性。基于此,医务人员应指导患者根据需求来合理应用抗生素,防止发生抗生素过度使用的情况。要注意,抗生素不能用作预防性的药物,同时发烧与感冒中抗生素也不是必备的药品。当抗生素被滥用时,会增大延误治疗病情的几率,它也会引起人体中有一些病原菌的耐药性增强。

在必须使用抗生素进行治疗期间,应关注患者的进食情况[4]。为防止患者用药的副作用,应避免进食降低药物药性并可能导致药物量减少的食物。如果患者服用诸如氯霉素先锋霉素之类的药物,应指引导他们吃素食,这有助于简化药物以及对尿液进行稀释,并减少患者肾功能在用药期间受到损害。

总而言之,使用抗生素的频率对细菌耐药性的影响很大,医院需要加强管理抗生素的使用情况,以有效地预防以及控制细菌的耐药性,使抗生素能够得到有效地使用,在临床的感染中发挥重要的作用。