Análise Bibliométrica Visual de Pontos Críticos e Tendências de Pesquisa em Resistência Antimicrobiana na China

Resumo

Esta análise bibliométrica mapeia as tendências da pesquisa sobre resistência antimicrobiana e os focos emergentes na China de 2016 a 2025 utilizando o CiteSpace. Os resultados destacam a crescente atenção para terapêuticas inovadoras e abordagens baseadas em tecnologia, juntamente com tendências contrastantes de resistência em MRSA e CRKP, enfatizando a necessidade de vigilância contínua e gestão antimicrobiana direcionada.

Resumo

Para analisar sistematicamente a paisagem de pesquisa sobre resistência antimicrobiana (RAM) na China de 2016 a 2025, identificar pontos de destaque e detectar tendências emergentes por meio de técnicas de visualização bibliométrica, compilamos 3.096 publicações da Coleção Principal do Web of Science (incluindo o Índice de Citações em Ciência Expandido, SCI-E) e da Infraestrutura Nacional de Conhecimento da China (CNKI). Utilizando o CiteSpace, realizamos análise de rede de coautoria, mapeamento de coocorrência de palavras-chave e análise de agrupamento empregando o algoritmo da Razão de Verossimilhança Logarítmica (LLR). A detecção de explosão (burst) por meio do algoritmo de Kleinberg identificou as fronteiras da pesquisa, enquanto a modularidade Q (>0,3) e métricas de silhueta validaram a qualidade estrutural da rede. Elevando-se de 357 em 2016 para 365 em 2022, com crescimento acelerado após o período de 2019–2022. Seis grandes agrupamentos de pesquisa emergiram com validade estrutural significativa (modularidade Q = 0,8108). A análise de explosão identificou a resistência mobilizada à colistina-1 (mcr-1, resistência máxima 9,12) e carbapenemase (8,52) como os sinais emergentes mais fortes. A vigilância da resistência revelou tendências divergentes: carbapenem-resistente Klebsiella pneumoniae aumentou alarmantemente de 5,6% para 20,0%, enquanto o Staphylococcus aureus resistente à meticilina diminuiu de 48,8% para 25,8%. A análise da rede de autores revelou uma estrutura altamente centralizada com colaboração inter-regional limitada. Terapêuticas inovadoras, incluindo peptídeos antimicrobianos, terapia com fagos e aplicações de aprendizado de máquina, demonstraram emergência significativa. De modo geral, os padrões bibliométricos sugerem que a pesquisa sobre resistência antimicrobiana na China evoluiu de vigilância descritiva para investigação mecanicista e crescente atenção a intervenções inovadoras. A diminuição contrastante do Staphylococcus aureus resistente à meticilina Staphylococcus aureus e o aumento de patógenos resistentes a carbapenêmicos destacam a necessidade de vigilância nacional contínua, colaboração inter-regional reforçada, gestão direcionada de antimicrobianos e aplicação cautelosa das tecnologias emergentes na prática clínica.

Introdução

A resistência a antimicrobianos (RAM) representa uma ameaça crítica à saúde pública global, sendo identificada pela Organização Mundial da Saúde como uma das dez principais ameaças à humanidade¹. O impacto econômico da RAM é substancial, com projeções indicando que, até 2050, infecções resistentes poderiam causar 10 milhões de mortes anualmente em todo o mundo se as tendências atuais persistirem². Os mecanismos fundamentais da resistência a antimicrobianos em bactérias envolvem adaptações genéticas e fenotípicas complexas, incluindo modificação enzimática de fármacos, alterações no sítio-alvo, superexpressão de bombas de efluxo e formação de biofilmes, que conjuntamente ameaçam a eficácia do arsenal terapêutico existente³. Avaliações globais recentes enfatizaram ainda mais a amplitude desse desafio, com a resistência a antimicrobianos agora reconhecida como um fenômeno ecológico complexo que exige ações coordenadas nos setores da saúde humana, da agricultura animal e do meio ambiente⁴. A RAM também tem implicações mais amplas para o desenvolvimento sustentável, incluindo metas ambientais e socioeconômicas⁵. O desafio é particularmente agudo no combate à resistência na malária, HIV e tuberculose, onde cepas multirresistentes ameaçam décadas de progresso no controle de doenças infecciosas⁶. Análises históricas da epidemiologia da RAM na China documentaram características distintas em comparação com populações ocidentais, incluindo perfis únicos de genes de resistência e dinâmicas de transmissão moldadas por práticas de saúde e padrões de consumo de antibióticos⁷.

A China, com sua grande população e alto consumo de antibióticos, enfrenta desafios particularmente graves de RMA. O uso per capita de antibióticos na China permanece significativamente mais alto do que em muitos países europeus, criando uma pressão seletiva que impulsiona o desenvolvimento da resistência⁸. Reconhecendo a gravidade dessa crise, o governo chinês implementou o Plano Nacional de Ação para Conter a Resistência Antimicrobiana (2016–2020, 2022–2025) e estabeleceu o Sistema Chinês de Vigilância da Resistência a Antimicrobianos (CARSS) para monitorar os padrões de resistência em todo o país⁹. De uma perspectiva regional, o Sudeste Asiático emergiu como um ponto crítico importante para a pesquisa e disseminação da RMA, com análises bibliométricas revelando um crescimento rápido na produção científica, paralelo à trajetória da China¹⁰. Tendências e projeções globais sugerem que, sem intervenções decisivas, o ônus de mortalidade da RMA afetará desproporcionalmente os países de renda média, com algumas projeções indicando que a região da Ásia-Pacífico poderá representar quase metade de todas as mortes relacionadas à resistência até meados do século¹¹. Essas previsões alarmantes têm impulsionado compromissos internacionais com a gestão antimicrobiana, embora persistam lacunas entre a formulação de políticas e a prática clínica em todo o mundo¹². Essas iniciativas geraram dados extensivos sobre epidemiologia da resistência, mecanismos moleculares e desfechos clínicos, fornecendo uma rica fonte para análise bibliométrica. Assim, as recentes abordagens de Uma Só Saúde enfatizam intervenções coordenadas nos setores de saúde humana, saúde animal, agricultura e meio ambiente, apoiadas pela gestão antimicrobiana e tecnologias de diagnóstico rápido¹³.

A análise bibliométrica, que utiliza métodos matemáticos e estatísticos para analisar quantitativamente a literatura publicada, permite aos pesquisadores identificar pontos quentes de pesquisa, rastrear trajetórias evolutivas e prever direções futuras¹⁴. Ferramentas de visualização, como o CiteSpace, transformam dados complexos de citações em mapas intuitivos do conhecimento, revelando padrões ocultos na literatura científica¹⁵. Estudos bibliométricos anteriores já mapearam tendências de pesquisa em domínios específicos da RMA, incluindo a pesquisa global sobre resistência antifúngica¹⁶. No entanto, análises bibliométricas abrangentes que integrem pesquisas em língua chinesa e em língua inglesa sobre RMA na China ainda são limitadas. Em contraste com análises bibliométricas anteriores centradas em domínios específicos da RMA, o presente estudo integra registros em língua chinesa do CNKI e em língua inglesa do Web of Science, contextualizando separadamente os achados bibliométricos com base nas tendências nacionais de vigilância do CARSS. Este estudo tem como objetivo fornecer uma análise bibliométrica sistemática da pesquisa sobre RMA na China no período de 2016 a 2025, utilizando o software CiteSpace para gerar mapas do conhecimento e oferecer recomendações baseadas em evidências para prioridades futuras de pesquisa e desenvolvimento de políticas. Esse desenho combinado oferece uma visão bilíngue do panorama de pesquisa, ao mesmo tempo que permite interpretar as tendências bibliométricas paralelamente, mas independentemente, aos dados nacionais de vigilância da resistência.

Protocolo

Fontes de dados

Uma busca abrangente na literatura foi realizada em bases de dados internacionais e domésticas para garantir cobertura global da pesquisa sobre resistência antimicrobiana (RAM) relacionada à China. Para a literatura internacional, realizamos uma busca sistemática na Coleção Web of Science (incluindo o Science Citation Index Expanded, SCI-E) e na China National Knowledge Infrastructure (CNKI) de 1º de janeiro de 2016 a 31 de dezembro de 2025. Consulta booleana exata para o SCI-E: TS = ((“antimicrobial resistance” OR “antibiotic resistance” OR “drug resistance”) AND (“China” OR “Chinese” OR “Mainland China”)). Para a CNKI, o campo de Assunto foi pesquisado utilizando os equivalentes em língua chinesa de “antibiotic resistance”, “antimicrobial resistance” e “drug resistance”, combinados com “China”. Nenhuma fusão formal de sinônimos de palavras-chave ou pré-processamento baseado em tesauro foi realizada antes da análise no CiteSpace. A busca final foi realizada em 28 de abril de 2026, para permitir tempo suficiente para que publicações emitidas até 31 de dezembro de 2025 fossem indexadas nas bases de dados. O filtro de ano de publicação nas bases foi limitado a 2016–2025. Registros rotulados como Early Access foram adicionalmente verificados durante a triagem, e artigos com data de primeira publicação online em 2026 foram excluídos da análise. Os rótulos de palavras-chave foram verificados com base na saída original do CiteSpace para garantir terminologia consistente no texto, tabelas e figuras.

Para a busca no CNKI, foram recuperados 983 registros dos Periódicos Núcleo da Universidade de Pequim (PKU Core), 802 do Banco de Dados de Citações Científicas da China (CSCD) e 462 do Índice de Influência de Periódicos Mundiais (WJCI). Como um único artigo pode estar indexado em mais de uma dessas categorias, esses números representam registros de recuperação específicos por categoria e não correspondem a contagens de publicações mutuamente exclusivas. Os três conjuntos de registros foram, portanto, combinados antes da triagem de elegibilidade. As entradas duplicadas foram identificadas inicialmente por correspondência exata de DOI. Para registros sem DOI, compararam-se os títulos dos artigos normalizados juntamente com o nome do primeiro autor e o ano de publicação. Os registros com metadados incompletos ou inconsistentes foram revisados manualmente. Quando o mesmo artigo aparecia em duas ou mais categorias de indexação do CNKI, ele era mantido apenas uma vez no conjunto de dados combinado do CNKI, independentemente do número de categorias nas quais estava indexado. Após a desduplicação interna ao CNKI e a triagem de elegibilidade, foram mantidos 1.096 artigos únicos na língua chinesa. Nenhum limite mínimo de fator de impacto do periódico foi aplicado, pois o objetivo deste estudo era caracterizar o panorama geral da pesquisa em RMA, e não restringir o corpus com base na prestigiosidade dos periódicos. Não foi realizada avaliação formal da qualidade metodológica ou de risco de viés das publicações individuais, porque o objetivo deste estudo era caracterizar o panorama bibliométrico geral, e não avaliar a qualidade metodológica em nível de estudo.

Foram identificados inicialmente 5.286 registros nas bases SCI-E e CNKI. Os mesmos critérios baseados em DOI, título, autor e ano foram subsequentemente aplicados para identificar possíveis sobreposições entre os conjuntos de dados do CNKI e do Web of Science. Um total de 2.190 registros foi removido durante a deduplicação combinada e a triagem de elegibilidade, restando 3.096 publicações para análise. O processo completo de identificação, triagem e inclusão da literatura está apresentado na Figura Suplementar 1.

Os critérios de inclusão foram: estudos focados na resistência bacteriana a antimicrobianos na China; artigos que relataram taxas de resistência, epidemiologia molecular, desfechos clínicos ou estratégias de intervenção; e publicações entre 1º de janeiro de 2016 e 31 de dezembro de 2025. Foram excluídos registros duplicados, publicações de 2026, revisões ou metanálises sem conjuntos de dados originais e estudos limitados à resistência a antimicrobianos em veterinária ou meio ambiente sem componente relacionado à saúde humana. Revisões e metanálises sem novos conjuntos de dados primários foram excluídas porque a análise foi planejada para caracterizar a produção de pesquisa original. Restringir o corpus à pesquisa original melhora a comparabilidade dos indicadores bibliométricos, incluindo contagem de publicações, padrões de coautoria, frequências de palavras-chave e medidas relacionadas a citações, pois artigos de síntese de evidências agregam estudos anteriores e podem ter perfis de citação e de palavras-chave substancialmente diferentes. Após a remoção de duplicatas entre as bases de dados e a triagem de títulos/resumos, um total de 3.096 publicações foi incluído para análise bibliométrica, compreendendo 1.096 artigos em língua chinesa (35,4%) e 2.000 publicações em língua inglesa (64,6%).

Métodos analíticos

O CiteSpace (Drexel University, Filadélfia, PA, EUA)¹⁷ foi utilizado para a análise bibliométrica. O período analisado foi de 2016 a 2025, com fatias de tempo de 1 ano. Os tipos de nós foram selecionados separadamente para as análises de autor, instituição e palavras-chave. A seleção de nós utilizou o índice-g com k = 10; a configuração exibida também utilizou LRF = 2,5, L/N = 10, LBY = 5 e e = 1,0. A poda Pathfinder foi aplicada às redes de autores, palavras-chave e clusters para reduzir ligações redundantes, mantendo a estrutura principal da rede. A fatia de tempo de 1 ano foi escolhida para preservar as alterações anuais dentro da janela de estudo de 10 anos.

Quatro módulos analíticos principais foram utilizados: análise de coautoria para mapear redes de colaboração entre autores e instituições; análise de coocorrência de palavras-chave para identificar temas de pesquisa e suas relações; análise de agrupamento com o algoritmo da Razão de Verossimilhança Logarítmica (LLR) para extrair agrupamentos temáticos com rotulagem automática; e detecção de explosões com o algoritmo de Kleinberg para identificar tendências emergentes e fronteiras de pesquisa. Métricas de rede, incluindo modularidade Q e silhueta média S, foram utilizadas para avaliar a qualidade dos agrupamentos. Um valor de modularidade Q superior a 0,3 indica uma estrutura comunitária significativa, enquanto um valor de silhueta média superior a 0,7 indica alta consistência interna ao agrupamento e atribuição confiável dos clusters¹⁸.

Análise estatística de tendências de resistência

As tendências das taxas de resistência para patógenos importantes foram obtidas a partir dos relatórios anuais do Sistema Chinês de Vigilância da Resistência a Antimicrobianos (CARSS) (2016–2025), que reúne dados de hospitais sentinelas participantes em todo o país. Esses dados de vigilância foram analisados independentemente do corpus bibliométrico e não foram extraídos, agrupados ou incluídos entre as 3.096 publicações do Web of Science e do CNKI utilizadas nas análises do CiteSpace.

Para cada combinação patógeno-agente antimicrobiano, extraímos a taxa anual de resistência (porcentagem de isolados não duplicados resistentes ao agente especificado), o número total de isolados testados (denominador) e o número de hospitais sentinela que forneceram dados. Os testes de suscetibilidade foram realizados utilizando métodos padronizados de microdiluição em caldo ou difusão com disco, com interpretações baseadas nas diretrizes do Instituto de Padrões Clínicos e de Laboratório (CLSI) (documentos M100, edições de 2016 a 2025).

Para avaliar tendências temporais, realizamos uma análise de regressão linear com a taxa de resistência como variável dependente e o ano como variável independente, abrangendo o período completo de 10 anos (2016–2025). A inclinação da regressão (β) e o coeficiente de determinação (R²) foram calculados para cada par patógeno–antimicrobiano. Para levar em conta possíveis alterações na cobertura de vigilância (por exemplo, expansão de 1.398 hospitais em 2016 para 2.349 hospitais em 2025), também realizamos análises de sensibilidade ponderando a taxa de resistência de cada ano pelo inverso do número de hospitais participantes e pela distribuição geográfica dos locais de notificação. Esses modelos ponderados geraram direções de tendência e níveis de significância consistentes com as análises não ponderadas; portanto, os resultados não ponderados são apresentados por simplicidade e facilidade de interpretação. Todas as análises estatísticas foram realizadas utilizando o R versão 4.3.2 (R Foundation for Statistical Computing, Viena, Áustria). Um valor de p bicaudal <0,05 foi considerado estatisticamente significativo.

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, ...

Discussão

Os padrões bibliométricos sugerem que a pesquisa sobre resistência a antimicrobianos (RAM) na China ampliou-se gradualmente de vigilância descritiva e caracterização de patógenos para mecanismos de resistência, abordagens genômicas e pesquisas orientadas a intervenções. Os agrupamentos de palavras-chave sobrepostos e os períodos de explosão indicam uma diversificação temática cumulativa, e não três estágios discretos e mutuamente exclusivos. O momento dessas mudanças coincidiu com os Planos Nacionais de Ação para o Comba...

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo

Nome	Empresa	Número de catálogo	Comentários
CiteSpace	Drexel University, Philadelphia, PA, USA	versão 6.4.R1	Realizar uma análise bibliométrica abrangente, incluindo análise de coautoria, análise de coocorrência de palavras-chave, análise de agrupamento e detecção de explosão.
China National Knowledge Infrastructure (CNKI)	China National Knowledge Infrastructure	Não aplicável	Compilar artigos de pesquisa fornecidos por fontes domésticas chinesas.
R	Software R	versão 4.3.2
Web of Science Core Collection (SCI-E)	Web of Science	Não aplicável	Pesquisar e recuperar sistematicamente a literatura internacional.