Análisis bibliométrico visual de los puntos críticos y las tendencias de investigación sobre la resistencia antimicrobiana en China

Resumen

Este análisis bibliométrico traza las tendencias de investigación sobre resistencia a antimicrobianos y los focos emergentes en China desde 2016 hasta 2025 utilizando CiteSpace. Los resultados destacan una creciente atención hacia terapias novedosas y enfoques basados en tecnologías, junto con tendencias contrastantes en la resistencia de MRSA y CRKP, enfatizando la necesidad de vigilancia continua y un uso antimicrobiano dirigido y responsable.

Resumen

Para analizar sistemáticamente el panorama de investigación sobre resistencia a antimicrobianos (RAM) en China desde 2016 hasta 2025, identificar focos de actividad y detectar tendencias emergentes mediante técnicas de visualización bibliométrica, compilamos 3.096 publicaciones provenientes de la Colección Principal de Web of Science (incluyendo el Índice de Citas de Ciencia Expandido, SCI-E) y de la Infraestructura Nacional del Conocimiento de China (CNKI). Mediante CiteSpace, realizamos análisis de redes de coautoría, mapas de coocurrencia de palabras clave y análisis de conglomerados empleando el algoritmo de Razón de Verosimilitud Logarítmica (LLR). La detección de ráfagas mediante el algoritmo de Kleinberg identificó las fronteras de investigación, mientras que la modularidad Q (>0,3) y las métricas de silueta validaron la calidad estructural de la red. Aumentó de 357 en 2016 a 365 en 2022, con un crecimiento acelerado tras el período 2019–2022. Surgieron seis grupos principales de investigación con validez estructural significativa (modularidad Q = 0,8108). El análisis de ráfagas identificó la resistencia movilizada a la colistina-1 (mcr-1, resistencia máxima 9,12) y carbapenemasa (8,52) como las señales emergentes más fuertes. La vigilancia de resistencia reveló tendencias divergentes: carbapenémicos resistentes Klebsiella pneumoniae aumentó alarmantemente del 5,6 % al 20,0 %, mientras que el Staphylococcus aureus resistente a la meticilina disminuyó del 48,8 % al 25,8 %. El análisis de la red de autores reveló una estructura altamente centralizada con una colaboración interregional limitada. Se observó un surgimiento significativo de terapias novedosas, incluyendo péptidos antimicrobianos, terapia con fagos y aplicaciones de aprendizaje automático. En conjunto, los patrones bibliométricos sugieren que la investigación sobre resistencia a antimicrobianos en China ha evolucionado desde una vigilancia descriptiva hacia investigaciones mecanicistas y un creciente enfoque en intervenciones innovadoras. La disminución contrastante del Staphylococcus aureus resistente a la meticilina Staphylococcus aureus y el aumento de patógenos resistentes a carbapenémicos subrayan la necesidad de una vigilancia nacional continuada, una colaboración interregional más estrecha, una gestión dirigida de los antimicrobianos y una traducción cautelosa de las tecnologías emergentes a la práctica clínica.

Introducción

La resistencia a los antimicrobianos (RAM) representa una amenaza crítica para la salud pública mundial, siendo identificada por la Organización Mundial de la Salud como una de las diez principales amenazas para la humanidad¹. La carga económica de la RAM es considerable, con proyecciones que sugieren que para 2050, las infecciones resistentes podrían causar 10 millones de muertes anuales en todo el mundo si las tendencias actuales continúan². Los mecanismos fundamentales de la resistencia a los antimicrobianos en bacterias implican complejas adaptaciones genéticas y fenotípicas, incluyendo la modificación enzimática de fármacos, alteraciones en los sitios diana, sobreexpresión de bombas de eflujo y formación de biopelículas, que en conjunto amenazan la eficacia del arsenal terapéutico existente³. Evaluaciones globales recientes han subrayado aún más la magnitud de este desafío, reconociéndose actualmente la resistencia a los antimicrobianos como un fenómeno ecológico complejo que requiere acciones coordinadas en los sectores de la salud humana, la agricultura animal y el medio ambiente⁴. La RAM también tiene implicaciones más amplias para el desarrollo sostenible, incluyendo objetivos ambientales y socioeconómicos⁵. El desafío es particularmente agudo en la lucha contra la resistencia en la malaria, el VIH y la tuberculosis, donde cepas multirresistentes amenazan décadas de progreso en el control de enfermedades infecciosas⁶. Análisis históricos de la epidemiología de la RAM en China han documentado características distintivas en comparación con poblaciones occidentales, incluyendo perfiles únicos de genes de resistencia y dinámicas de transmisión moldeadas por las prácticas sanitarias y los patrones de consumo de antibióticos⁷.

China, con su gran población y elevado consumo de antibióticos, enfrenta desafíos particularmente graves de resistencia a antimicrobianos (RAM). El uso per cápita de antibióticos en China sigue siendo significativamente más alto que en muchos países europeos, lo que genera una presión selectiva que impulsa el desarrollo de resistencia⁸. Reconociendo la gravedad de esta crisis, el gobierno chino ha implementado el Plan Nacional de Acción para Contener la Resistencia a los Antimicrobianos (2016–2020, 2022–2025) y ha establecido el Sistema de Vigilancia de la Resistencia a los Antimicrobianos en China (CARSS, por sus siglas en inglés) para monitorear los patrones de resistencia a nivel nacional⁹. Desde una perspectiva regional, el sudeste asiático ha surgido como un foco crítico para la investigación y diseminación de la RAM, con análisis bibliométricos que revelan un crecimiento rápido en la producción científica paralelo a la trayectoria de China¹⁰. Las tendencias y proyecciones mundiales sugieren que, sin intervenciones decisivas, la carga de mortalidad por RAM afectará de manera desproporcionada a los países de ingresos medios, con algunas estimaciones que indican que la región de Asia-Pacífico podría representar casi la mitad de todas las muertes relacionadas con la resistencia hacia mediados de siglo¹¹. Estas previsiones alarmantes han impulsado compromisos internacionales con el uso prudente de antimicrobianos, aunque persisten brechas entre la formulación de políticas y la práctica clínica en todo el mundo¹². Estas iniciativas han generado datos extensos sobre epidemiología de la resistencia, mecanismos moleculares y resultados clínicos, proporcionando una fuente rica para el análisis bibliométrico. Por lo tanto, los marcos recientes de Una Sola Salud enfatizan intervenciones coordinadas entre los sectores de salud humana, salud animal, agricultura y medio ambiente, respaldadas por el uso prudente de antimicrobianos y tecnologías de diagnóstico rápido¹³.

El análisis bibliométrico, que utiliza métodos matemáticos y estadísticos para analizar cuantitativamente la literatura publicada, permite a los investigadores descubrir puntos destacados de investigación, rastrear trayectorias evolutivas y predecir direcciones futuras¹⁴. Herramientas de visualización como CiteSpace transforman datos complejos de citas en mapas de conocimiento intuitivos, revelando patrones ocultos en la literatura científica¹⁵. Estudios bibliométricos previos han trazado las tendencias de investigación en dominios específicos de la RAM, incluyendo la investigación global sobre resistencia a antifúngicos¹⁶. Sin embargo, sigue siendo limitado el análisis bibliométrico integral que integre investigaciones en idioma chino e inglés sobre la RAM en China. A diferencia de análisis bibliométricos previos centrados en dominios específicos de la RAM, el presente estudio integra registros en chino de la base de datos CNKI y registros en inglés de Web of Science, y contextualiza por separado los hallazgos bibliométricos utilizando las tendencias nacionales de vigilancia del CARSS. Este estudio tiene como objetivo proporcionar un análisis bibliométrico sistemático de la investigación sobre RAM en China desde 2016 hasta 2025, utilizando el software CiteSpace para generar mapas de conocimiento y ofrecer recomendaciones basadas en evidencia para prioridades futuras de investigación y desarrollo de políticas. Este diseño combinado ofrece una visión bilingüe del panorama investigador, al tiempo que permite interpretar las tendencias bibliométricas junto a los datos nacionales de vigilancia de resistencia, aunque de forma independiente.

Protocolo

Fuentes de datos

Se realizó una búsqueda exhaustiva de la literatura en bases de datos tanto internacionales como nacionales para garantizar una cobertura global de la investigación sobre resistencia a antimicrobianos (RAM) relacionada con China. Para la literatura internacional, se realizó una búsqueda sistemática en la Colección Web of Science (incluyendo el Índice de Citas de Ciencia Expandido, SCI-E) y en la Infraestructura Nacional del Conocimiento Científico de China (CNKI), desde el 1 de enero de 2016 hasta el 31 de diciembre de 2025. Consulta booleana exacta para SCI-E: TS = ((“antimicrobial resistance” OR “antibiotic resistance” OR “drug resistance”) AND (“China” OR “Chinese” OR “Mainland China”)). En CNKI, se buscó en el campo de Asunto utilizando los equivalentes en chino de “resistencia a antibióticos”, “resistencia a antimicrobianos” y “resistencia a fármacos”, combinados con “China”. No se realizó ninguna combinación formal de sinónimos de palabras clave ni preprocesamiento basado en tesauros antes del análisis en CiteSpace. La búsqueda final se llevó a cabo el 28 de abril de 2026, para permitir tiempo suficiente para que las publicaciones emitidas hasta el 31 de diciembre de 2025 fueran indexadas en las bases de datos. El filtro de año de publicación en las bases de datos se limitó al período 2016–2025. Durante la selección, se verificaron adicionalmente los registros etiquetados como Acceso Anticipado, y se excluyeron del análisis los artículos con fecha de primera publicación en línea en 2026. Las etiquetas de palabras clave se verificaron frente al resultado original de CiteSpace para asegurar una terminología coherente en el texto, tablas y figuras.

Para la búsqueda en CNKI, se recuperaron 983 registros de las revistas principales de la Universidad de Pekín (PKU Core), 802 de la Base de Datos de Citas Científicas Chinas (CSCD) y 462 del Índice Mundial de Prestigio de Revistas (WJCI). Dado que un solo artículo puede estar indexado en más de una de estas categorías, estos números representan registros de recuperación específicos por categoría y no son recuentos de publicaciones mutuamente excluyentes. Por lo tanto, los tres conjuntos de registros se fusionaron antes del cribado de elegibilidad. Las entradas duplicadas se identificaron primero mediante coincidencia exacta del DOI. Para los registros sin DOI, se compararon los títulos normalizados de los artículos junto con el nombre del primer autor y el año de publicación. Los registros con metadatos incompletos o inconsistentes se revisaron manualmente. Cuando el mismo artículo aparecía en dos o más categorías de indexación de CNKI, se conservaba solo una vez en el conjunto de datos combinado de CNKI, independientemente del número de categorías en las que estuviera indexado. Tras la desduplicación dentro de CNKI y el cribado de elegibilidad, se conservaron 1.096 artículos únicos en idioma chino. No se aplicó ningún umbral de factor de impacto de revista, ya que el propósito de este estudio era caracterizar el panorama general de la investigación sobre resistencia a antimicrobianos (AMR), en lugar de restringir el corpus según el prestigio de la revista. No se realizó una evaluación formal de la calidad metodológica ni del riesgo de sesgo de las publicaciones individuales, porque el objetivo de este estudio era caracterizar el panorama bibliométrico general, y no evaluar la calidad metodológica a nivel de estudio.

En total, se identificaron 5.286 registros en SCI-E y CNKI inicialmente. Posteriormente, se aplicaron los mismos criterios basados en DOI, título, autor y año para identificar posibles superposiciones entre los conjuntos de datos de CNKI y Web of Science. Un total de 2.190 registros fueron eliminados durante la deduplicación combinada y la evaluación de elegibilidad, quedando 3.096 publicaciones para el análisis. El proceso completo de identificación, selección y exclusión de la literatura se presenta en la Figura Suplementaria 1.

Los criterios de inclusión fueron: estudios centrados en la resistencia bacteriana a los antimicrobianos en China; artículos que informaran tasas de resistencia, epidemiología molecular, resultados clínicos o estrategias de intervención; y publicaciones entre el 1 de enero de 2016 y el 31 de diciembre de 2025. Se excluyeron registros duplicados, publicaciones de 2026, revisiones o metaanálisis sin conjuntos de datos originales, y estudios limitados a la resistencia a antimicrobianos en veterinaria o en el medio ambiente que no incluyeran un componente relacionado con la salud humana. Se excluyeron revisiones y metaanálisis sin nuevos conjuntos de datos primarios porque el análisis fue diseñado para caracterizar la producción de investigación original. Restringir el corpus a investigaciones originales mejora la comparabilidad de los indicadores bibliométricos, incluidos los recuentos de publicaciones, patrones de coautoría, frecuencias de palabras clave y medidas relacionadas con las citas, ya que los artículos de síntesis de evidencia agrupan estudios previos y pueden tener perfiles de citas y palabras clave sustancialmente diferentes. Tras eliminar duplicados entre bases de datos y revisar títulos y resúmenes, se incluyeron un total de 3.096 publicaciones para el análisis bibliométrico, compuestas por 1.096 artículos en chino (35,4 %) y 2.000 publicaciones en inglés (64,6 %).

Métodos analíticos

Se utilizó CiteSpace (Drexel University, Philadelphia, PA, USA)¹⁷ para el análisis bibliométrico. El período abarcó de 2016 a 2025 con una duración de corte de 1 año. Los tipos de nodos se seleccionaron por separado para los análisis de autor, institución y palabras clave. La selección de nodos empleó el índice g con k = 10; la configuración mostrada también utilizó LRF = 2.5, L/N = 10, LBY = 5 y e = 1.0. Se aplicó la poda mediante Pathfinder a las redes de autores, palabras clave y clústeres para reducir enlaces redundantes manteniendo la estructura principal de la red. Se eligió un corte temporal de 1 año para preservar los cambios anuales dentro de la ventana de estudio de 10 años.

Se utilizaron cuatro módulos analíticos principales: análisis de coautoría para mapear las redes de colaboración entre autores e instituciones; análisis de coocurrencia de palabras clave para identificar temas de investigación y sus relaciones; análisis de conglomerados mediante el algoritmo de Razón de Verosimilitud Logarítmica (LLR) para extraer conglomerados temáticos con etiquetado automático; y detección de ráfagas mediante el algoritmo de Kleinberg para identificar tendencias emergentes y fronteras de investigación. Se emplearon métricas de red, incluyendo la modularidad Q y el silueta media S, para evaluar la calidad de los conglomerados. Un valor de modularidad Q mayor a 0,3 indica una estructura comunitaria significativa, mientras que un valor de silueta media mayor a 0,7 indica una alta coherencia interna dentro del conglomerado y una asignación confiable de los mismos¹⁸.

Análisis estadístico de las tendencias de resistencia

Las tendencias de las tasas de resistencia para los principales patógenos se derivaron de los informes anuales del Sistema Chino de Vigilancia de la Resistencia a los Antimicrobianos (CARSS) (2016–2025), que agrupan datos procedentes de hospitales centinela participantes de todo el país. Estos datos de vigilancia se analizaron independientemente del corpus bibliométrico y no se extrajeron, combinaron ni incluyeron entre las 3.096 publicaciones de Web of Science y CNKI utilizadas para los análisis con CiteSpace.

Para cada combinación patógeno–antimicrobiano, extraímos la tasa anual de resistencia (porcentaje de aislamientos no duplicados resistentes al agente especificado), el número total de aislamientos analizados (denominador) y el número de hospitales centinela que aportaron datos. Las pruebas de sensibilidad se realizaron mediante métodos estandarizados de microdilución en caldo o difusión con disco, con interpretaciones basadas en las guías del Instituto de Estándares Clínicos y de Laboratorio (CLSI) (documentos M100, ediciones 2016–2025).

Para evaluar las tendencias temporales, realizamos un análisis de regresión lineal con la tasa de resistencia como variable dependiente y el año como variable independiente, cubriendo el período completo de 10 años (2016–2025). Se calcularon la pendiente de regresión (β) y el coeficiente de determinación (R²) para cada par patógeno–antimicrobiano. Para tener en cuenta posibles cambios en la cobertura de vigilancia (por ejemplo, la expansión de 1.398 hospitales en 2016 a 2.349 hospitales en 2025), también realizamos análisis de sensibilidad ponderando la tasa de resistencia de cada año por el inverso del número de hospitales participantes y por la distribución geográfica de los sitios notificadores. Estos modelos ponderados arrojaron direcciones de tendencia y niveles de significancia consistentes con los análisis no ponderados; por lo tanto, se presentan los resultados no ponderados por simplicidad e interpretabilidad. Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando R versión 4.3.2 (R Foundation for Statistical Computing, Viena, Austria). Se consideró estadísticamente significativo un valor p bilateral <0,05.

Resultados

Publication trends

A total of 3,096 publications were included in the analysis. Total annual output increased from 357 publications in 2016 to a peak of 365 in 2022 and subsequently declined continuously to 146 in 2025 (Figure 1). English-language output increased from 130 publications in 2016 to 295 in 2022 before decreasing to 69 in 2025. Chinese-language output decreased from 227 publications in 2016 to 93 in 2019, increased during 2020–2021, ...

Discusión

Los patrones bibliométricos sugieren que la investigación sobre la resistencia a los antimicrobianos (RAM) en China se amplió gradualmente desde la vigilancia descriptiva y la caracterización de patógenos hacia mecanismos de resistencia, enfoques genómicos e investigaciones orientadas a intervenciones. Los grupos de palabras clave superpuestas y los períodos de auge indican una diversificación temática acumulativa, más que tres etapas discretas y mutuamente excluyentes. La cronología de estos cambios coincide con los Pla...

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo

Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
CiteSpace	Drexel University, Philadelphia, PA, USA	versión 6.4.R1	Realizar un análisis bibliométrico exhaustivo, incluyendo análisis de coautoría, análisis de coocurrencia de palabras clave, análisis de conglomerados y detección de ráfagas.
China National Knowledge Infrastructure (CNKI)	China National Knowledge Infrastructure	No aplicable	Compilar artículos de investigación proporcionados por fuentes nacionales chinas.
R	Software R	versión 4.3.2
Web of Science Core Collection (SCI-E)	Web of Science	No aplicable	Buscar y recuperar sistemáticamente literatura internacional.