文献速递 丨医院污水中多药耐药性和感染病例抗生素的关系

小小牧童

团队介绍：空军军医大学唐都医院医院感控循证团队

空军军医大学唐都医院疾病预防控制科现有专职人员 16 人，背景专业包括临床医疗、护理、公卫、检验等。

以 「 传播循证感控理念，培养循证感控人才，推动循证感控实践 」 为宗旨，行而不缀，深学笃行共成长。

译者：王逸、许文

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前言

由于地表水中的污染物水平上升，在全球许多被污水污染的水生环境中都可以检测到抗生素耐药菌 (ARB)。抗生素耐药性 (AMR) 是一个不断升级的问题，许多研究探讨了废水中 ARB, 将结果与临床数据进行比较，以确定公共健康风险。然而，很少有研究将医院废水 (HWW) 中 ARB 流行与这些结果联系起来。

这项研究旨在通过评估 HWW 及其水生环境中 ARB 的流行程度来填补这一空白，评估 AMR 模式、抗生素处方和医院感染病例之间的关系，以支持 AMR 监测并建立人类健康与环境之间的联系。

02

材料和方法

从泰国呵叻府的一家三级医院收集了 24 份水样。这些样本包括从废水处理过程中的四个地点采集的样本，以及从接收渠道采集的两个样本 (一个在处理过的废水排放处的上游，一个在下游)(图 1 和表 S1)，在流量高峰期上午 9:00 到 10:00 之间收集，采集样本期间的气候是泰国南部的典型气候，该地区处于热带气候区，大约有八个月的降雨，最大降雨量出现在夏季。

因此天气条件，特别是泰国南部采样期间经历的极端降雨事件，在形成废水和环境微生物群落的模式中发挥了重要作用。

▲图 1. 采样点位置

1：WW，未经处理的废水;2：AE，曝气池;3：CL1，沉淀池;4：CL2，消毒后出水;5：UP，上游运河;6：DW，下游运河。

▼表 S1. 取样地点的位置

水样用无菌水稀释 10 倍后进行细菌培养，主要筛选分离表现出抗生素耐药性的革兰氏阴性菌，如大肠杆菌、肺炎克雷伯菌、肠杆菌等。将 144 个分离物重新接种到麦康凯琼脂上培养。使用 VITEK2 自动化系统建立细菌分离物的抗生素敏感性谱。使用 R 程序的 4.3.1 版本进行统计分析。用Shapiro-Wilk检验评估正态性，根据数据分布，使用不同的检验。

03

结果

在整个废水处理过程中，从 WW 采样点到 CL2 细菌呈下降趋势 (图 2A)。通过单因素方差分析和 Tukey 多重比较检验，WW 站点的细菌计数明显高于其他站点 (P

▲图 2A

在 144 个分离株中，肠杆菌科占优势，占 87.5%。值得注意的是，肺炎克雷伯氏菌是最常被检测到的物种，存在于所有处理阶段和上游及下游运河中。该菌种占 144 个分离物中的 47.9%，其他种类包括复合阴沟肠杆菌 (18.8%)、大肠杆菌 (17.4%)、气单胞菌(4.9%)，泛菌属 (2.8%)、弗氏柠檬酸杆菌 (2.1%)、一种不明生物 (1.4%)、温和气单胞菌 (1.4%)、最小弧菌 (0.7%)、霍乱弧菌 (0.7%)、中间克鲁维氏菌 (0.7%)、产气肠杆菌 (0.7%) 和洋葱伯克霍尔德菌 (0.7%) 等 (图 2B)。

▲图 2B

采样期间该医院住院和门诊的细菌感染病例开出的所有抗生素中，使用最广泛的是阿莫西林/克拉维酸 (AMX), 共有 652 名患者服用，其次是环丙沙星 (551 名患者)、头孢曲松 (355 名患者) 和哌拉西林 (216 名患者)。

144 株分离株中有 57.6% 对阿莫西林/克拉维酸 (AMX) 耐药，其次是 45.1% 对头孢曲松 (CRO) 耐药、44.4% 对头孢他啶 (CTZ) 耐药、35.4% 对哌拉西林 (PIP) 耐药和 22.9% 对环丙沙星 (CIP) 耐药 (图 3)，这些抗生素与医院中最常用的五种抗生素一致，如表 1 所示。

▲图 3

144 株细菌分离株对各种抗生素的耐药百分比，即阿莫西林/克拉维酸 (AMX)、哌拉西林/他唑巴坦 (PIP)、头孢他啶 (CTZ)、头孢曲松 (CRO)、头孢哌酮/舒巴坦 (SCF)、头孢吡肟 (CFP)、多立派南 (DOR)、厄他培南 (ERT)、亚胺培南(IMP)、美罗培南 (MEM)、阿米卡星 (AMK)、环丙沙星 (CIP)、左氧氟沙星 (LEV) 和替加环素 (TGC)。

▼表 1. 采样日期平均每天开抗生素的患者人数

我们的研究得出了关于不同点的 MARI 分布令人信服的结果 (图 4)，（分离株耐药的抗生素数量/对分离株进行检测的抗生素总数 = 多种抗生素耐药指数（MARI））。

总的来说，MARI 表现出明显的耐药，从 WW 开始，WW 中 MARI 的中值为 0.28，AE 中也是如此 (0.29)。然而，在 CL1 中观察到 MARI 明显上升至 0.37。

有趣的是，尽管有氯消毒，处理后的 CL2 中的 MARI 为较高水平 0.28，这证实了这些耐药实体的稳定性。相反，上游渠道 UP 表现出相对较低的 0.01 的 MARI，但下游渠道 DW 中增至 0.07，证实了污水排放的影响。穿过处理系统并进入自然水体的这一过程，加剧了医院污水传播的抗生素耐药性的弹性和潜在传播。

▲图 4.

采样点间 MARI 的中位数。使用 Tukey 的多重比较检验确定站点之间的统计差异，星号表示差异显著 **p < 0.05，***p < 0.001。

在这项调查中，在这项研究中，我们旨在研究不同点 MARI 与患者细菌感染患病率之间的关联（图 5），发现显着相关性：住院部细菌感染病例 7 天采样均值 (IPD7) 与医院污水氯消毒 (CL2) 后的 MARI 具有显著的统计学显著相关性 (rho = 0.88，P

废水消毒前，门诊部细菌感染病例前 3 天采样平均值 (OPD3) 和沉淀池 (CL1) 中的 MARI 之间发现了一种强相关 (rho = 0.98，P

值得注意的是，在曝气池 (AE) 中的 MARI 和 OPD3 之间观察到最显著的相关性 (rho = 0.99，p

▲图 5.

每个采样点的 MARI 与住院患者和门诊患者 1、3、5、7 天的平均细菌感染病例数 Spearman'srho 相关性分析

注：该图中的颜色和数字代表斯皮尔曼的相关系数。

星号表示在 p显著性的差异。

04

讨论

医院废水被认为是 ARB 的重要储库，细菌含量很高，特别是克雷伯氏肺炎杆菌、大肠杆菌和阴沟肠杆菌复合体。这些细菌对医院中常用的抗生素表现出耐药性。尽管在排入受纳渠之前对 HWW 进行了氯处理，革兰阴性菌去除率为 99.2%，但在处理前和处理后阶段，耐药率并无显著差异。

研究发现，波兰废水处理厂对 HWW 进行氯处理，会导致处理后的废水中产生 ESBL 的内细菌的比例增加 (Rolbiecki 等人，2022 年)。因此，在医院废水处理中使用基于氯的消毒方法可能不是最有效的，还可能对公众构成风险健康和环境，强调考虑新技术进行的重要性。

此外，该研究证明了废水处理中多耐药水平的提高与同一下游渠道的增加之间的联系。超过 0.2 的 MARI 值表示细菌已经暴露于多种抗微生物物质的高风险污染场所，因此对人类健康构成潜在风险 (Paulshus 等人，2019 年；特斯霍姆等人，2020；袁等，2021)。

许多研究已经确定医院废水是耐多种药物的 AMR 和细菌的滋生地，正如尼日利亚医院污水的 MARI 值从 0.2 到 1.0 所示 (Bojar 等人，2021；穆斯塔法，2019；塞缪尔等人，2020)。对于未来的研究，应提供详细的数据，以便使用 WBE 方法对医院废水中的 ARB 发病率进行更精确的估计。

虽然我们对医院污水在全球抗生素耐药性负担中的确切作用的了解需要进一步的调查，但结果表明，监测患者人数可以作为医院污水中多药耐药性增加的早期预警系统。

细菌感染病例的增加可能表明 ARB 随后激增，最终可能扩散到环境中。这一发现强调氯消毒或其他替代技术，如增加消毒或额外的再处理，以有效地减少抗生素抗性细菌 (ARB) 的增殖，将对环境的影响降至最低。

05

结论

这项研究强调了 ARB 在医院废水中的普遍存在及其对环境的重要影响。这项研究显示了处方抗生素的使用、细菌感染病例和这些细菌产生耐药性的比例之间的密切联系。这种关系意味着需要重新评估我们对抗生素处方及其管理方法。

抗生素耐药性的扩散不仅取决于有效的废物管理系统，还涉及临床和环境健康部分更广泛的关注。未来的研究应集中于将这些多领域的方面与一个综合的监测系统结合起来，以减轻不断增长的抗生素耐药性威胁。

文献来源：Siri Y, Bumyut A, Precha N, Sirikanchana K, Haramoto E, Makkaew P. Multidrug antibiotic resistance in hospital wastewater as a reflection of antibiotic prescription and infection cases. Science of the Total Environment. 2024;908. doi:10.1016/j.scitotenv.2023.168453

题图：中央电视台报道《我国地表水抗生素含量惊人》截图