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产超广谱β-内酰胺酶肠杆菌科细菌感染患者使用抗菌药物的药物评价

杨雪婷,  张惠锋

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文章导航 > 昆明医科大学学报  > 2022 >  43(6): 74-78
周海, 袁中琴, 岑泳村, 陆彦霓, 姚志红, 周永春, 黄云超. 1635例食管癌患者生存分析的单中心回顾性研究[J]. 昆明医科大学学报, 2024, 45(8): 67-73. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240810
引用本文: 杨雪婷, 张惠锋. 产超广谱β-内酰胺酶肠杆菌科细菌感染患者使用抗菌药物的药物评价[J]. 昆明医科大学学报, 2022, 43(6): 74-78. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220621
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Hai ZHOU, Zhongqin YUAN, Yongcun CEN, Yanni LU, Zhihong YAO, Yongchun ZHOU, Yunchao HUANG. Survival Analysis of 1635 Patients with Esophageal Cancer: A Single-Center Retrospective Study[J]. Journal of Kunming Medical University, 2024, 45(8): 67-73. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240810
Citation: Xueting YANG, Huifeng ZHANG. Evaluation of Drug Utilization in the Infected Patients with ESBLs Produced by Enterobacteriaceaein[J]. Journal of Kunming Medical University, 2022, 43(6): 74-78. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220621
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产超广谱β-内酰胺酶肠杆菌科细菌感染患者使用抗菌药物的药物评价

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220621

  • 云南省第一人民医院/昆明理工大学附属医院 药学部，云南 昆明　650032

基金项目: 云南省医学学科后备人才资助项目（H-2018078）
详细信息
    作者简介:

    杨雪婷（1984～），女，河北石家庄人，硕士，主管药师，主要从事临床药学工作

    通讯作者:

    张惠锋，E- mail：zhanghuifeng92@163.com

  • 中图分类号: R978.1

Evaluation of Drug Utilization in the Infected Patients with ESBLs Produced by Enterobacteriaceaein

  • Dept. of Pharmacy，The First People’s Hospital of Yunnan Province/The Affiliated Hospital of Kunming University of Science and Technology，Kunming Yunnan 650032，China

摘要

    摘要
  • 摘要:   目的  评价云南省第一人民医院产超广谱β-内酰胺酶（ESBLs）肠杆菌科细菌患者应用抗菌药物使用的合理性。  方法  采用药物利用评价（DUR）和药物利用评估（ DUE）法，分析评价云南省第一人民医院2017年1月至2017年6月出院的135例 ESBLs肠杆菌科细菌感染患者的药物利用指数（DUI）、抗菌药物选用、给药方案及临床治疗结果。  结果  纳入DUR和DUE分析的抗菌药有14种，其中8种药物的药物利用指数（DUI） < 1，5种药物的药物利用指数（DUI） = 1，3种药物DUI > 1； DDDs居前5位的药物分别为头孢甲肟、头孢哌酮舒巴坦、美罗培南、左氧氟沙星和头孢曲松。DUE标准评价结果显示仅药品不良反应处理及监测为100%，而符合标准率较低的为有产ESBLs的危险因素且为轻中度感染选用的抗菌药物（28.87%）并正确降阶梯治疗（30.00%）。  结论  联合应用DUR和DUE可以更全面的对ESBLs肠杆菌科细菌患者的用药情况。仍需加强对ESBLs肠杆菌科细菌感染患者分层选择抗菌药物及选择合理的给药方案。
    Abstract:   Objective  To evaluate the rationality of antibiotics utilization in the infected patients with ESBLs produced by Enterobacteriaceaein one hospital．   Methods  The methods of drug utilization review（DUR） and drug utilization evaluation（DUE） were used to analyze the drug utilization, drug use index（DUI） , selection of antibacterials, medicine regimen and therapeutic outcome in 135 patients with ESBLs produced by Enterobacteriaceaein in the hospital from January 2017 to June 2017.   Results  The DUR method involved 16 kinds of antibiotics． Among them, 8 kinds were with DUI below 1, 5 kinds with DUI equal to 1, and 3 kinds with DUI above 1．The drugs with top five DDDs were cefmenoxime, cefoperazone sulbactam, levofloxacin and ceftriaxone. 100%; yet monitoring of PCT, liver function and adverse drug reactions had lower qualified rate. DUE criteria showed that qualified rate adverse drug reactions was 100%; yet the right antibiotics were selected for mild and moderate infection that it produced ESBLs risk factors（28.87%）, and the de-escalation treatmen was right（30%）.   Conclusions  A more comprehensive evaluation of drug utilization in patients with ESBLs produced by Enterobacteriaceaein can be achieved using DUR combined with DUE methods. The layering use of antibiotics and rational selection medicine regimen for the patients within the infected patients with ESBLs produced by Enterobacteriaceaein in the hospital still needs to be strengthened．
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  • 疼痛是生理、心理、感觉、情感、认知、行为和社会等综合因素相互作用的体验，主要分为急性疼痛和慢性疼痛[1]。慢性疼痛持续时间长且不易根治，患者常伴有抑郁和焦虑等消极情绪，严重影响生活质量。文献报道[2-3]，失眠在慢性疼痛患者中高发，而睡眠质量较差又会导致患者心境忧郁、紧张、易激惹和精力不足，易产生或加重患者心身症状，使睡眠质量更差，导致恶性循环[4]。同时，与原发性失眠症相比，继发于慢性疼痛的失眠在临床表现及程度也较为相似，疼痛的严重程度与睡眠障碍之间也存在相关性[5]。调查2019年1至6月玉溪市某综合医院疼痛科慢性疼痛者中失眠情况及影响因素，为相关工作策略的制定提供参考。

    1.   对象与方法

    1.1   研究对象

    选取2019年1月至6月于玉溪市人民医院疼痛科就诊患者。纳入标准：（1）首次因慢性疼痛到本科就诊者；（2）符合国际疼痛学会的慢性疼痛诊断标准[6]，即疼痛时间 > 3月，视觉模拟评分（visual analog scale，VAS）≥ 3分或日本尼普洛知觉痛觉定量分析装置NIPRO Painvision判定为疼痛，每天或几乎每天疼痛者；（3）年龄 ≥ 18岁；（4）能够理解所填调查量表者；（5）知情并同意参与。排除标准：（1）急性疼痛者；（2）年龄 < 18岁；（3）无法阅读、理解调查量表内容者；（4）拒绝参与本研究者。

    1.2   研究工具及方法

    采用自设问卷调查病人的基本人口学特征、疼痛持续时间、疼痛类型等。分别采用日本尼普洛知觉痛觉定量分析装置NIPRO Painvision（PS-2100）和VAS评价患者的疼痛程度。VAS为一条10 cm长的直线，两端分别表示无痛（0分）和剧痛（10分），由患者划出自己的疼痛程度，测量所画线长度即VAS得分，其中0分为无疼痛，1～3分为轻度疼痛，4～6分为中度疼痛，7～10分为重度疼痛。使用Painvision的“疼痛度”评价是根据最小感知电流值以及疼痛对应电流值这2种电流测量、评价疼痛程度的方法，与传统疼痛评价使用的VAS相比，有望导出更为客观的指标，有报告称疼痛度的许多结果与VAS明显相关。综合两种疼痛程度评价方法，得出最终疼痛程度评分，相对单一评价方法更为科学合理。

    贝克抑郁自评问卷（beck depression inventory，BDI）[7]评价患者的目前或近1周抑郁状况，BDI共21个项目，以0～3分计分，统计总分：0～13分为无抑郁，14～19分为轻度抑郁，20～28分为中度抑郁，≥29分为重度抑郁。贝克焦虑自评问卷（beck anxiety inventory，BAI）[7]评价患者的目前或近1周焦虑状况，BAI 共21个项目，以0～3分计分，统计总分：0～14分为无焦虑，15～25分为轻度焦虑，26～35为中度焦虑，≥36分为重度焦虑。阿森斯失眠量表（athens insomnia scale，AIS）[8]评价患者的目前或近1周睡眠质量，AIS共8个项目，每个项目分数0～3分，AIS评分≥6分为失眠。三种问卷中文版均具有良好的信度和效度。

    1.3   质量控制

    调查开始前对调查员进行培训，根据纳入标准确定研究对象并按照知情同意的原则获取同意，所有入选对象均在统一指导语下填写调查问卷，尽可能地保证资料收集的准确性与完整性。在规定时间内完成问卷，视力不佳者由调查人员协助完成调查问卷，问卷当场收回，检查调查表格的质量，发现漏项时，重新询问并补充。在资料分析前，对数据的编码与录入工作进行了查错、补漏及逻辑检查，对有明显逻辑错误以及超过20%漏项的问卷予以剔除。剔除后，共计431例患者问卷纳入研究。

    1.4   统计学处理

    所有的调查问卷数据，用Epidata 3.1 软件建立数据库，双录入并进行一致性检验，SPSS 24.0完成统计分析。偏态分布资料用中位数M（P25～P75）。分类资料采用频数（百分比）描述。采用Logistic回归模型分析慢性疼痛者中失眠的影响因素，变量筛选法为逐步向前法（LR），入选标准α = 0.05，剔除标准为β = 0.10。P < 0.05为差异有统计学意义。

    2.   结果

    2.1   基本情况

    431例研究对象中，男女比约为1.95∶1；年龄最小18岁，最大99岁，年龄中位数为65（53～73）岁。以汉族、文化程度为初中及以上、已婚、非农、轻度焦虑、轻度抑郁、中度疼痛、> 1个疼痛部位、慢性肌肉骨骼疼痛和疼痛病程为1～2.9 a为主，占比分别为：79.12%、54.75%、51.04%、53.13%、61.95%、65.66%、58.24%、56.15%、30.86%和69.14%，见表1。

    表  1  431例慢性疼痛患者的基本情况及失眠的单因素分析
    Table  1.  The basic characteristics and univariate analysis contributing to insomnia among 431 patients with chronic pain
    因素 n 失眠人数 单因素 P
    n 率（%） OR（95% CI）
    性别
    　男 279 130 46.59 1.000
    　女 152 96 63.16 1.965（1.311～2.946） 0.001
    年龄（岁）
    　18～ 71 27 38.03 1.000
    　30～ 85 28 32.94 0.801（0.414～1.547） 0.508
    　40～ 44 13 29.55 0.683（0.305～1.529） 0.354
    　50～ 142 84 59.15 2.360（1.316～4.324） 0.004
    　≥60 89 74 83.15 8.040（3.862～16.736） < 0.001
    民族
    　其他民族 90 36 40.00 1.000
    　汉族 341 190 55.72 1.887（1.176～3.028） 0.008
    文化程度
    　小学及以下 195 88 45.13 1.000
    　初中及以上 236 138 58.47 1.712（1.168～2.511） 0.006
    婚姻状况
    　未婚 103 41 39.81 1.000
    　已婚 220 109 49.55 1.485（0.924～2.388） 0.103
    　离异或丧偶 108 76 70.37 3.591（2.029～6.358） < 0.001
    职业
    　农民 202 121 59.90 1.000
    　非农 229 105 45.85 0.567（0.386～0.831） 0.004
    焦虑程度
    　无 51 12 23.53 1.000
    　轻度 267 124 46.44 2.818（1.413～5.620） 0.003
    　中度 86 69 80.23 13.191（5.713～30.458） < 0.001
    　重度 27 21 77.78 11.375（3.732～34.667） < 0.001
    抑郁程度
    　无 51 12 23.53 1.000
    　轻度 283 129 45.58 2.722（1.368～5.417） 0.004
    　中度 86 76 88.37 24.700（9.807～62.212） < 0.001
    　重度 11 9 81.82 14.625（2.772～77.163） 0.002
    疼痛程度
    　轻度 11 2 18.18 1.000
    　中度 251 99 39.44 2.931（0.620～13.850） 0.175
    　重度 169 125 73.96 12.784（2.659～61.462） 0.001
    疼痛部位数（个）
    　1 189 58 30.69 1.000
    　> 1 242 168 69.42 5.128（3.394～7.749） < 0.001
    疼痛类型
    　慢性创伤和术后疼痛 95 27 28.42 1.000
    　慢性肌肉骨骼疼痛 133 50 37.59 1.517（0.860～2.676） 0.150
    　慢性内脏/头/面部神经疼痛 104 60 57.69 3.434（1.901～6.206） < 0.001
    　慢性神经病理性疼痛 70 63 90.00 22.667（9.223～55.705） < 0.001
    　癌性相关疼痛 29 26 89.66 21.827（6.096～78.155） < 0.001
    疼痛病程（a）
    　< 1 38 17 44.74 1.000
    　1～ 298 148 49.66 1.219（0.618～2.402） 0.568
    　3～ 34 19 55.88 1.565（0.617～3.971） 0.346
    　≥5 61 42 68.85 2.731（1.181～6.314） 0.019
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    2.2   不同特征慢性疼痛患者的失眠率

    431例慢性疼痛病人中，226例最近1周失眠，失眠率为52.44%（95%CI 47.72%～57.15%），女性、年龄 ≥ 60岁、汉族、文化程度为初中及以上、离异或丧偶、农民、中度焦虑、中度抑郁、重度疼痛、> 1个疼痛部位、慢性神经病理性疼痛类型和疼痛病程 ≥ 5 a的慢性疼痛病人失眠率最高，见表1。

    2.3   慢性疼痛患者失眠的多因素分析

    将单因素分析P < 0.05的因素纳入多因素Logistic回归模型，结果显示：女性失眠风险较男性的高；≥60岁的患者失眠风险较60岁以下者高，特别是18～30岁者（6.821倍）；轻度、中度和重度抑郁患者较无抑郁病人者高；重度疼痛病人失眠风险较轻度疼痛患者高；疼痛部位>1个的病人失眠风险较仅有1个疼痛部位病人者高；慢性肌肉骨骼疼痛、慢性内脏/头/面部神经疼痛、慢性神经病理性疼痛和癌性相关疼痛病人的失眠风险较慢性创伤和术后疼痛者高；相较于疼痛病程 < 1a的患者，疼痛病程为1 a～和3 a～的患者失眠风险低，见 表2。

    表  2  慢性疼痛病人失眠的多因素分析
    Table  2.  The multivariate analysis contributing to insomnia among patients with chronic pain
    因素 β SE Wald χ2 OR（95% CI） P
    性别
    　男 1.000
    　女 0.605 0.289 4.398 1.832（1.04～3.225） 0.036
    年龄（岁）
    　18～ 1.000
    　30～ −0.120 0.433 0.076 0.887（0.379～2.075） 0.782
    　40～ −0.125 0.496 0.063 0.883（0.334～2.336） 0.802
    　50～ 0.359 0.410 0.764 1.432（0.640～3.201） 0.382
    　≥60 1.920 0.539 12.676 6.821（2.37～19.627） < 0.001
    抑郁程度
    　无 1.000
    　轻度 1.431 0.533 7.206 4.181（1.471～11.882） 0.007
    　中度 2.964 0.664 19.955 19.381（5.279～71.155） < 0.001
    　重度 3.077 1.047 8.634 21.688（2.786～168.85） 0.003
    疼痛程度
    　轻度 1.000
    　中度 2.401 1.279 3.525 11.034（0.900～135.303） 0.060
    　重度 2.636 1.273 4.289 13.954（1.152～169.067） 0.038
    疼痛部位数（个）
    　1 1.000
    　> 1 1.325 0.310 18.275 3.762（2.049～6.907） < 0.001
    疼痛类型
    　慢性创伤和术后疼痛 1.000
    　慢性肌肉骨骼疼痛 0.766 0.369 4.301 2.150（1.043～4.433） 0.038
    　慢性内脏/头/面部神经疼痛 0.982 0.383 6.575 2.670（1.260～5.658） 0.010
    　慢性神经病理性疼痛 3.222 0.616 27.345 25.067（7.494～83.848） < 0.001
    　癌性相关疼痛 3.639 0.821 19.650 38.052（7.614～190.17） < 0.001
    疼痛病程（a）
    　< 1 1.000
    　1～ −1.110 0.455 5.949 0.330（0.135～0.804） 0.015
    　3～ −1.194 0.677 3.110 0.303（0.080～1.142） 0.078
    　≥5 0.126 0.575 0.048 1.135（0.368～3.499） 0.826
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    3.   讨论

    慢性疼痛患者所经历的睡眠障碍作为一种影响生活质量的重要因素，正引起研究人员越来越多的关注[5]。本次调查发现431例慢性疼痛病人的失眠率为52.44%，目前国内慢性疼痛病人的失眠率的相关调查较少，国外部分研究显示65%～89%的慢性疼痛患者在都存在着失眠问题[9-10]，本次调查失眠率低于国外的该两项研究，不过一项在伦敦开展的调查显示慢性疼痛者失眠率为53%[11]，与本调查研究结果相近。慢性疼痛及其引起的较高的失眠率问题不容忽视。

    本次调查发现女性失眠风险是男性的1.832倍，可能原因为：女性对疼痛的敏感性较高、痛阈较低、耐受性较差；慢性疼痛诱发的负性情绪反应在女性病人表现得更为强烈，如女性患者在遭受到疼痛影响时，往往更容易情绪化，对疼痛的反应更加敏感[12]。此外，≥60岁的患者失眠风险是18～30岁的6.821倍，相较于普通人群，老年慢性疼痛者疼痛程度更重，生活行为受限等症状更明显，会严重的影响老年人的生活质量，且相关调查显示老年慢性疼痛患者较非慢性疼痛患者更易出现激惹、抑郁、焦虑等不良的心理状态，导致生活质量更低[13]。因此，老年人慢性疼痛问题及其相关联的焦虑、抑郁状态须加以关注。失眠风险随病人抑郁严重程度而增加，轻度、中度和重度抑郁病人分别是无抑郁病人的4.181、19.381和21.688倍，有研究表明，慢性疼痛与失眠以及焦虑、抑郁等有着紧密的联系，三者为循环因果关系；同时，睡眠障碍也是抑郁症状的一个外在表现，研究也发现最近一个月未发生睡眠障者较少出现抑郁状态[14]。提示通过改善睡眠也可以有效的降低抑郁状态发生率的可能性，对伴有睡眠障碍患者开展心理干预乃至药物的使用可能能够缓解睡眠障碍及减轻抑郁状态。

    本研究发现疼痛部位 > 1个的患者失眠风险较高，中度疼痛和重度疼痛病人的失眠风险较轻度疼痛高，再次佐证了疼痛越严重，也就更易发生失眠情况，说明缓解疼痛引起的失眠，最有效的措施还是缓解、控制疼痛。相较于疼痛病程 < 1 a的病人，疼痛病程为1 a～和3 a～的患者失眠风险分别降低，疼痛史大于1 a者则表明患者已经饱受疼痛折磨，可能已经适应的疼痛，故对睡眠影响较小，因此，临床医生诊疗时必须详细询问其病史，了解其疼痛持续时间。

    综上所述，本研究的调查发现慢性疼痛患者常常伴发焦虑、抑郁与失眠，且疼痛与焦虑、抑郁、失眠之间关系密切，不同人群失眠的发生率也不同，对易于出现失眠的人群，需特别加以关注和心理疏导，对出现失眠症状的慢性疼痛患者，应该同时进行抗失眠治疗，适当提供抗抑郁、抗焦虑治疗，以提高慢性疼痛治疗疗效。

  • 表  1  药物DUI结果

    Table  1.   DUI of the drugs

    药品名称药品总用量（g）用药天数（d）DDDDDDsDUI
    头孢甲肟 1 109 276 2 554.50 2.00
    头孢哌酮钠/舒巴坦 1087.33 278 4 271.83 0.98
    美罗培南 461.6 210 3 153.87 0.73
    左氧氟沙星 75.1 144 0.5 150.20 0.94
    亚胺培南/西司他丁 241 98 2 120.50 0.95
    头孢西丁 621 139 6 103.50 0.74
    头孢曲松 182.2 69 2 91.08 1.32
    替加环素 4.95 49 0.1 49.50 1.01
    头孢美唑 192 48 4 48.00 1.00
    莫西沙星 17.6 44 0.4 44.00 1.00
    哌拉西林/他唑巴坦 421.76 57 14 30.13 0.76
    头孢替安 112 28 4 28.00 1.00
    氨曲南 56 14 4 14.00 1.00
    阿米卡星 13.58 24 1 13.58 0.50
    头孢噻利 22 11 2 11.00 1.00
    环丙沙星 2.8 6 0.5 5.60 0.93
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    表  2  DUE标准应用结果 （n）

    Table  2.   Results of DUE standard application （n）

    指标名称标准内容符合患者符合用药标准
    患者    		 符合标准（%）预期目标（%）
    抗菌药物
    选用评价    		 及时进行经验性治疗：ESBLs危险因素评估；感染严重程度的评估
    （1）无产ESBLs的危险因素选用头孢菌素、喹诺酮类等 24 21 87.5 90
    （2）有产ESBLs的危险因素：
    ①轻中度感染选用头孢哌酮舒巴坦、哌拉西林他唑巴坦    		 97 28 28.87 85
    若降阶梯选用头霉素类 10 3 30 90
    ②重症感染可选用碳青霉烯类抗菌药物 14 14 100 95
    若降阶梯选用复合剂或头霉素类 6 4 66.67 90
    目标治疗：
    （1）经验治疗与药敏结果一致，继续原方案治疗 74 58 79.45 95
    （2）经验治疗与药敏结果不一致：
    ①治疗无效，根据ESBLs危险因素及感染严重程度及药敏结果综合选择抗菌药物    		 51 24 47.06 85
    ②临床结果好转，继续原方案治疗 11 9 81.81 90
    抗菌药物
    使用评价    		 （1）合理的使用剂量及使用频次 135 96 71.11 95
    （2）严重感染或全耐药情况下某些抗生素可延长输注时间 22 5 22.72 85
    （3）联合用药：存在或怀疑有混合感染 29 26 89.66 95
    （4）在使用过程中避免出现药物相互作用 135 131 97.04 95
    （5）密切监测不良反应：
    ①发生不良反应，采取有效手段进行处理 2 2 100 95
    ②收集药品不良反应，整理分析并及时上报云南省药品不良反应监测 2 2 100 90
    使用结果 （1）医疗记录显示症状明显改善 135 73 54 85
    （2）体征恢复正常或明显改善，例如：体温等
    （3）实验室指标恢复正常或明显改善（白细胞、中性百分比、PCT等）
    （4）影像学检查病灶明显吸收
    （5）细菌培养结果阴性
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-03-18
  • 网络出版日期:  2022-06-07
  • 刊出日期:  2022-06-30

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摘要
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  • 1.   对象与方法

  • 1.1   研究对象

  • 1.2   研究工具及方法

  • 1.3   质量控制

  • 1.4   统计学处理

  • 2.   结果

  • 2.1   基本情况

  • 2.2   不同特征慢性疼痛患者的失眠率

  • 2.3   慢性疼痛患者失眠的多因素分析

  • 3.   讨论

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