Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Araştırma makalesi

Çin'deki Antimikrobiyal Direnç Araştırmalarının Sıcak Noktalarının ve Eğilimlerinin Görsel Bibliyometrik Analizi

103 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/72404

⸱

8 Eylül 2026

 ,  , 
1Infectious Department, The Affiliated People's Hospital of Ningbo University

Bu makalede

Özet

Bu bibliyometrik analiz, CiteSpace kullanarak 2016–2025 yılları arasında Çin'deki antimikrobiyal direnç araştırma trendlerini ve yeni ortaya çıkan sıcak noktaları haritalandırmaktadır. Bulgular, MRSA ve CRKP direnç trendlerindeki karşıtlıkların yanı sıra, yeni terapötiklere ve teknoloji destekli yaklaşımlara yönelik artan ilgiyi vurgulamakta; sürekli sürveyans ve hedefli antimikrobiyal yönetim ihtiyacının altını çizmektedir.

Özet

2016–2025 yılları arasında Çin'deki antimikrobiyal direnç (AMR) araştırma manzarasını sistematik olarak analiz etmek, sıcak noktaları belirlemek ve bibliyometrik görselleştirme tekniklerini kullanarak yükselen trendleri tespit etmek amaçlanmıştır. Web of Science Core Collection (Science Citation Index Expanded, SCI-E dahil) ve China National Knowledge Infrastructure (CNKI) üzerinden 3.096 yayın derlenmiştir. CiteSpace kullanılarak ortak yazarlık ağ analizi, anahtar kelime eş-oluşum haritalaması ve Log-Likelihood Ratio (LLR) algoritması kullanılarak küme analizi gerçekleştirilmiştir. Kleinberg algoritması aracılığıyla yapılan patlama (burst) tespiti araştırma sınırlarını belirlerken, modülerlik Q (>0.3) ve silüet metrikleri ağ yapısal kalitesini doğrulamıştır. Yayın sayısı 2016'da 357 iken 2022'de 365'e yükselmiş ve 2019–2022 dönemini takiben büyüme hızlanmıştır. Önemli yapısal geçerliliğe sahip altı ana araştırma kümesi ortaya çıkmıştır (modülerlik Q = 0.8108). Patlama analizi, mobilize kolistin direnci-1 (mcr-1, patlama şiddeti 9.12) ve karbapenemazın (8.52) en güçlü yükselen sinyaller olduğunu belirlemiştir. Direnç sürveyansı farklı trendler ortaya koymuştur: karbapenem-dirençli Klebsiella pneumoniae oranı %5,6'dan %20,0'ye endişe verici şekilde artarken, metisilin-dirençli Staphylococcus aureus oranı %48,8'den %25,8'ye gerilemiştir. Yazar ağı analizi, sınırlı bölgeler arası iş birliğine sahip oldukça merkezi bir yapı ortaya çıkarmıştır. Antimikrobiyal peptitler, faj tedavisi ve makine öğrenimi uygulamaları dahil olmak üzere yeni terapötikler belirgin bir yükseliş göstermiştir. Genel olarak, bibliyometrik paternler, Çin'deki AMR araştırmalarının tanımlayıcı sürveyanstan mekanistik incelemelere ve yenilikçi müdahalelere yönelik artan ilgiye doğru evrildiğini göstermektedir. Metisilin-dirençli Staphylococcus aureus miktarındaki düşüş ile karbapenem-dirençli patojenlerdeki artış arasındaki karşıtlık; sürekli ulusal sürveyansın, daha güçlü bölgeler arası iş birliğinin, hedeflenmiş antimikrobiyal yönetiminin ve yükselen teknolojilerin klinik uygulamaya ihtiyatlı bir şekilde aktarılmasının gerekliliğini vurgulamaktadır.

Giriş

Antimikrobiyal direnç (AMR), küresel halk sağlığı için kritik bir tehdit oluşturmakta olup Dünya Sağlık Örgütü tarafından insanlığın karşı karşıya olduğu ilk on sağlık tehdidinden biri olarak tanımlanmıştır1. AMR'nin ekonomik yükü oldukça fazladır ve mevcut eğilimler devam ederse, 2050 yılına kadar dirençli enfeksiyonların dünya çapında yılda 10 milyon ölüme yol açabileceği öngörülmektedir2. Bakterilerdeki antimikrobiyal direncin temel mekanizmaları; enzimatik ilaç modifikasyonu, hedef bölge değişiklikleri, eflluks pompası aşırı ekspresyonu ve biyofilm oluşumu dahil olmak üzere karmaşık genetik ve fenotipik adaptasyonları içerir ve bunlar toplu olarak mevcut terapötik cephaneliğin etkinliğini tehdit eder3. Yakın zamandaki küresel değerlendirmeler, bu zorluğun geniş kapsamını daha da vurgulamış ve antimikrobiyal direnç, artık insan sağlığı, hayvan tarımı ve çevre sektörleri arasında koordineli eylem gerektiren karmaşık bir ekolojik fenomen olarak kabul edilmiştir4. AMR ayrıca, çevresel ve sosyoekonomik hedefler dahil olmak üzere sürdürülebilir kalkınma üzerinde daha geniş etkiler yaratmaktadır5. Bu zorluk, çoklu ilaç dirençli suşların enfeksiyöz hastalık kontrolündeki onlarca yıllık ilerlemeyi tehdit ettiği sıtma, HIV ve tüberkülozdaki dirençle mücadelede özellikle kritiktir6. Çin'deki AMR epidemiyolojisinin tarihsel analizleri, sağlık hizmeti uygulamaları ve antibiyotik tüketim modelleri tarafından şekillendirilen benzersiz direnç geni profilleri ve transmisyon dinamikleri dahil olmak üzere, Batılı popülasyonlara kıyasla belirgin özellikler belgelemiştir7.

Geniş nüfusu ve yüksek antibiyotik tüketimiyle Çin, özellikle ciddi AMR zorluklarıyla karşı karşıyadır. Çin'deki kişi başına düşen antibiyotik kullanımı birçok Avrupa ülkesine göre önemli ölçüde daha yüksek seyretmekte ve bu durum direnç gelişimini tetikleyen bir seçici baskı oluşturmaktadır8. Bu krizin ciddiyetini fark eden Çin hükümeti, Antimikrobiyal Direnci Sınırlandırmaya Yönelik Ulusal Eylem Planı'nı (2016–2020, 2022–2025) uygulamaya koymuş ve direnç paternlerini ülke genelinde izlemek için Çin Antimikrobiyal Direnç Sürveyans Sistemi'ni (CARSS) kurmuştur9. Bölgesel bir bakış açısıyla Güneydoğu Asya, bibliyometrik analizlerin Çin'in gidişatına paralel olarak hızla artan bir araştırma çıktısını ortaya koymasıyla, AMR araştırmaları ve yayılımı için kritik bir sıcak nokta haline gelmiştir10. Küresel eğilimler ve öngörüler, kararlı bir müdahale olmadığı takdirde AMR'nin neden olduğu mortalite yükünün orta gelirli ülkeleri orantısız şekilde etkileyeceğini ve bazı projeksiyonların Asya-Pasifik bölgesinin yüzyılın ortasına kadar dirençle ilişkili tüm ölümlerin neredeyse yarısını oluşturabileceğini göstermektedir11. Bu düşündürücü öngörüler, dünya genelinde politika oluşturma ile klinik uygulama arasındaki uygulama boşlukları devam etse de, antimikrobiyal yönetim konusundaki uluslararası taahhütleri hızlandırmıştır12. Bu girişimler direnç epidemiyolojisi, moleküler mekanizmalar ve klinik sonuçlar hakkında kapsamlı veriler üreterek bibliyometrik analizler için zengin bir kaynak sağlamıştır. Bu nedenle, güncel Tek Sağlık çerçeveleri; antimikrobiyal yönetim ve hızlı tanı teknolojileri ile desteklenen, insan sağlığı, hayvan sağlığı, tarım ve çevre sektörleri arasında koordineli müdahaleleri vurgulamaktadır13.

Yayımlanmış literatürü nicel olarak analiz etmek için matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanan bibliyometrik analiz, araştırmacıların araştırma odak noktalarını ortaya çıkarmasına, evrimsel yörüngeleri izlemesine ve gelecekteki yönleri öngörmesine olanak tanır14. CiteSpace gibi görselleştirme araçları, karmaşık atıf verilerini sezgisel bilgi haritalarına dönüştürerek bilimsel literatürdeki gizli kalıpları açığa çıkarır15. Önceki bibliyometrik çalışmalar, küresel antifungal direnç araştırmaları da dahil olmak üzere belirli AMR alanlarındaki araştırma trendlerini haritalandırmıştır16. Ancak, Çin'deki AMR üzerine Çince ve İngilizce dillerindeki araştırmaları entegre eden kapsamlı bibliyometrik analizler hala sınırlıdır. Belirli AMR alanlarına odaklanan önceki bibliyometrik analizlerin aksine, mevcut çalışma Çince CNKI ve İngilizce Web of Science kayıtlarını entegre etmekte ve bibliyometrik bulguları ulusal CARSS sürveyans trendlerini kullanarak ayrı ayrı bağlamlandırmaktadır. Bu çalışma, 2016–2025 yılları arasındaki Çin'deki AMR araştırmalarının sistematik bir bibliyometrik analizini sunmayı, bilgi haritaları oluşturmak için CiteSpace yazılımını kullanmayı ve gelecekteki araştırma öncelikleri ile politika geliştirme için kanıta dayalı öneriler sağlamayı amaçlamaktadır. Bu birleşik tasarım, bibliyometrik trendlerin ulusal direnç sürveyans verileriyle birlikte ancak ondan bağımsız olarak yorumlanmasına izin verirken, araştırma ortamının iki dilli bir görünümünü sunmaktadır.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Veri kaynakları

Çin ile ilgili AMR araştırmalarının küresel kapsamını sağlamak amacıyla, hem uluslararası hem de yerel veri tabanlarında kapsamlı bir literatür taraması yapılmıştır. Uluslararası literatür için, 1 Ocak 2016 ile 31 Aralık 2025 tarihleri arasında Web of Science Core Collection (Science Citation Index Expanded, SCI-E dahil) ve China National Knowledge Infrastructure (CNKI) sistematik olarak taranmıştır. SCI-E için kullanılan kesin Boolean Sorgusu şöyledir: TS = ((“antimicrobial resistance” OR “antibiotic resistance” OR “drug resistance”) AND (“China” OR “Chinese” OR “Mainland China”)). CNKI'da ise Konu alanı, “antibiotic resistance,” “antimicrobial resistance” ve “drug resistance” terimlerinin Çince karşılıkları kullanılarak “China” terimi ile birlikte taranmıştır. CiteSpace analizi öncesinde resmi bir anahtar kelime-eş anlamlı birleştirme veya tesaurus tabanlı ön işlemleme yapılmamıştır. 31 Aralık 2025 tarihine kadar yayınlanan çalışmaların veri tabanlarında indekslenmesi için yeterli süre tanınmış ve son arama 28 Nisan 2026 tarihinde gerçekleştirilmiştir. Veri tabanı yayın yılı filtresi 2016–2025 yılları ile sınırlandırılmıştır. Tarama sırasında Early Access olarak etiketlenen kayıtlar ayrıca kontrol edilmiş ve ilk çevrimiçi yayın tarihi 2026 olan makaleler analiz dışı tutulmuştur. Metin, tablolar ve şekillerde terminolojik tutarlılığı sağlamak amacıyla anahtar kelime etiketleri, orijinal CiteSpace çıktıları ile karşılaştırılarak kontrol edilmiştir.

CNKI araması için Pekin Üniversitesi Çekirdek Dergileri'nden (PKU Core) 983, Çin Bilim Atıf Veritabanı'ndan (CSCD) 802 ve Dünya Dergi Etki İndeksi'nden (WJCI) 462 kayıt elde edilmiştir. Tek bir makale bu kategorilerin birden fazlasında indekslenmiş olabileceğinden, bu sayılar kategoriye özgü erişim kayıtlarını temsil etmekte olup birbirini dışlayan yayın sayıları değildir. Bu nedenle, uygunluk taraması öncesinde üç kayıt seti birleştirilmiştir. Mükerrer kayıtlar öncelikle kesin DOI eşleşmesiyle belirlenmiştir. DOI'si olmayan kayıtlar için normalize edilmiş makale başlıkları, birinci yazar adı ve yayın yılı ile birlikte karşılaştırılmıştır. Eksik veya tutarsız meta verilere sahip kayıtlar manuel olarak incelenmiştir. Aynı makale iki veya daha fazla CNKI indeksleme kategorisinde göründüğünde, indekslendiği kategori sayısından bağımsız olarak, birleştirilmiş CNKI veri setinde yalnızca bir kez tutulmuştur. CNKI içi mükerrer kayıtların temizlenmesi ve uygunluk taramasının ardından, 1.096 benzersiz Çince makale seçilmiştir. Bu çalışmanın amacı, korpüsü dergi prestijine göre sınırlamaktan ziyade genel AMR araştırma manzarasını tanımlamak olduğundan, herhangi bir dergi etki faktörü eşiği uygulanmamıştır. Çalışmanın amacı, çalışma düzeyindeki metodolojik kaliteyi değerlendirmekten ziyade genel bibliyometrik manzarayı tanımlamak olduğu için, bireysel yayınların resmi metodolojik kalite veya yanlılık riski değerlendirmesi yapılmamıştır.

SCI-E ve CNKI genelinde başlangıçta 5.286 kayıt belirlenmiştir. CNKI ve Web of Science veri setleri arasındaki potansiyel örtüşmeleri belirlemek için ardından aynı DOI, başlık, yazar ve yıl tabanlı kriterler uygulanmıştır. Birleşik mükerrer kayıtların temizlenmesi ve uygunluk taraması sırasında toplam 2.190 kayıt çıkarılmış ve analiz için 3.096 yayın kalmıştır. Literatür belirleme, tarama ve dahil etme sürecinin tamamı Ek Şekil 1'de sunulmuştur.

Dahil edilme kriterleri şunlardı: Çin'deki bakteriyel AMR üzerine odaklanan çalışmalar; direnç oranlarını, moleküler epidemiyolojiyi, klinik sonuçları veya müdahale stratejilerini bildiren makaleler ve 1 Ocak 2016 ile 31 Aralık 2025 tarihleri arasındaki yayınlar. Mükerrer kayıtlar, 2026 yayınları, orijinal veri setleri olmayan derlemeler veya meta-analizler ile insan sağlığı bileşeni olmaksızın yalnızca veterinerlik veya çevresel AMR ile sınırlı çalışmalar hariç tutuldu. Yeni birincil veri setleri içermeyen derlemeler ve meta-analizler, analizin orijinal araştırma çıktılarını karakterize etmek üzere tasarlanmış olması nedeniyle hariç tutulmuştur. Korpusun orijinal araştırmalarla sınırlandırılması; yayın sayıları, ortak yazarlık modelleri, anahtar kelime frekansları ve atıf ilgili ölçümler dahil olmak üzere bibliyometrik göstergelerin karşılaştırılabilirliğini artırır; çünkü kanıt sentezi makaleleri önceki çalışmaları bir araya getirir ve önemli ölçüde farklı atıf ve anahtar kelime profillerine sahip olabilir. Veritabanları arasındaki mükerrer kayıtlar kaldırılıp başlıklar/özetler tarandıktan sonra, bibliyometrik analiz için toplam 3.096 yayın dahil edildi; bunlar 1.096 Çince makale (%35,4) ve 2.000 İngilizce yayından (%64,6) oluşmaktadır.

Analitik yöntemler

Bibliyometrik analiz için CiteSpace (Drexel University, Philadelphia, PA, USA)17 kullanıldı. Zaman aralığı 1 yıllık dilim uzunluğu ile 2016–2025 olarak belirlendi. Yazar, kurum ve anahtar kelime analizleri için düğüm türleri ayrı ayrı seçildi. Düğüm seçimi k = 10 ile g-indeksi kullanılarak yapıldı; görüntülenen konfigürasyonda ayrıca LRF = 2.5, L/N = 10, LBY = 5 ve e = 1.0 kullanıldı. Temel ağ yapısını korurken gereksiz bağlantıları azaltmak amacıyla yazar, anahtar kelime ve küme ağlarına Pathfinder budaması uygulandı. 10 yıllık çalışma penceresi içindeki yıllık değişimleri korumak için 1 yıllık zaman dilimi seçildi.

Dört ana analitik modül kullanılmıştır: yazarlar ve kurumlar arasındaki iş birliği ağlarını haritalamak için ortak yazarlık analizi; araştırma temalarını ve bunlar arasındaki ilişkileri belirlemek için anahtar kelime birlikte görülme analizi; otomatik etiketleme ile tematik kümeleri çıkarmak için Log-Likelihood Ratio (LLR) algoritması kullanılarak yapılan kümeleme analizi ve gelişen trendler ile araştırma sınırlarını belirlemek için Kleinberg algoritması kullanılarak yapılan patlama tespiti. Küme kalitesini değerlendirmek için modülerlik Q ve ortalama silüet S dahil olmak üzere ağ metrikleri kullanılmıştır. 0,3'ten büyük bir modülerlik Q değeri anlamlı bir topluluk yapısına işaret ederken, 0,7'den büyük bir ortalama silüet değeri yüksek küme içi tutarlılığa ve güvenilir küme atamasına işaret eder18.

Direnç trendlerinin istatistiksel analizi

Başlıca patojenler için direnç oranı eğilimleri, ülke genelindeki katılımcı sentinel hastanelerden gelen verileri birleştiren Çin Antimikrobiyal Direnç Sürveyans Sistemi (CARSS) yıllık raporlarından (2016–2025) elde edilmiştir. Bu sürveyans verileri, bibliyometrik korpustan bağımsız olarak analiz edilmiş olup CiteSpace analizleri için kullanılan 3.096 Web of Science ve CNKI yayınıyla ilişkilendirilmemiş, bunlardan çıkarılmamış veya bu yayınlar arasına dahil edilmemiştir.

Her bir patojen–antimikrobiyal kombinasyonu için yıllık direnç oranı (belirtilen ajana dirençli olan tekrarlanmamış izolatların yüzdesi), test edilen toplam izolat sayısı (payda) ve veri sağlayan sentinel hastane sayısı çıkarılmıştır. Duyarlılık testleri, standartlaştırılmış sıvı mikrodilüsyon veya disk difüzyon yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiş ve değerlendirmeler Klinik ve Laboratuvar Standartları Enstitüsü (CLSI) kılavuzlarına (M100 belgeleri, 2016–2025 baskıları) göre yapılmıştır.

Zamansal eğilimleri değerlendirmek için, bağımlı değişken olarak direnç oranı ve bağımsız değişken olarak yıl seçilerek, 10 yıllık dönemi (2016–2025) kapsayan doğrusal regresyon analizi gerçekleştirdik. Her bir patojen-antimikrobiyal çifti için regresyon eğimi (β) ve belirtme katsayısı (R2) hesaplandı. Gözetim kapsamındaki potansiyel değişiklikleri (örneğin, 2016'daki 1.398 hastaneden 2025'teki 2.349 hastaneye genişleme) hesaba katmak için, her yılın direnç oranını katılan hastane sayısının tersiyle ve raporlayan merkezlerin coğrafi dağılımıyla ağırlıklandırarak duyarlılık analizleri de yaptık. Bu ağırlıklandırılmış modeller, ağırlıklandırılmamış analizlerle tutarlı eğilim yönleri ve anlamlılık düzeyleri verdi; bu nedenle, basitlik ve yorumlanabilirlik açısından ağırlıklandırılmamış sonuçlar sunulmuştur. Tüm istatistiksel analizler R versiyon 4.3.2 (R Foundation for Statistical Computing, Viyana, Avusturya) kullanılarak gerçekleştirildi. İki yönlü p-değeri <0.05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

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, ...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Bibliyometrik örüntüler, Çin'deki AMR araştırmalarının betimleyici sürveyanstan ve patojen karakterizasyonundan; direnç mekanizmaları, genomik yaklaşımlar ve müdahale odaklı araştırmalara doğru kademeli olarak genişlediğini göstermektedir. Örtüşen anahtar kelime kümeleri ve patlama dönemleri, üç ayrı ve birbirini dışlayan aşamadan ziyade kümülatif bir tematik çeşitliliğe işaret etmektedir. Bu değişimlerin zamanlaması, ilgili politika bağlamını sağlayan 2016–2020 ve 2022–2025 yılları için hazırlanan Antimikrobiyal Direnci...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarlar, bu makalenin hazırlanmasında üretken yapay zeka (AI) araçlarının şu şekilde kullanıldığını beyan ederler: Final makale taslağının dilinin düzeltilmesi ve gramer hatalarının giderilmesi için Grammarly (versiyon 1.2.3) kullanılmıştır; bibliyometrik veri temizliğine yardımcı olmak ve veri ön işleme için ilk Python scriptlerini oluşturmak amacıyla OpenAI'nin ChatGPT'si (GPT-4, 15 Mart 2026 tarihinde API üzerinden erişilmiştir) kullanılmıştır; bilimsel bulguların üretilmesi, sonuçların yorumlanması veya sonuçların formüle edilmesi için hiçbir yapay zeka aracı kullanılmamıştır; tüm şekiller ve tablolar, yapay zeka destekli üretim olmaksızın doğrudan CiteSpace ve R 4.3.2 çıktıları üzerinden oluşturulmuştur. Yazarlar, yapay zeka yardımıyla oluşturulan tüm içeriği inceleyip doğrulamış olup makalenin doğruluğu ve bütünlüğü konusunda tüm sorumluluğu üstlenmektedirler.

Teşekkürler

Yazarlar, bu makalenin tamamlanması için gerekli olan idari ve teknik desteği sağladıkları için Ningbo Üniversitesi Bağlı Halk Hastanesi (Yinzhou Halk Hastanesi) Enfeksiyon Hastalıkları Bölümü'ne içtenlikle teşekkür ederler.

Bu araştırma, Ningbo Tıp ve Sağlık Öncü Akademik Disiplin Projesi (Hibe No.2026-A42) tarafından finanse edilmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
CiteSpaceDrexel University, Philadelphia, PA, USAversiyon 6.4.R1Ortak yazarlık analizi, anahtar kelime eş-dizilimi analizi, kümeleme analizi ve aniden artan terimlerin (burst) tespiti dahil olmak üzere kapsamlı bibliyometrik analizler yapmak için.
China National Knowledge Infrastructure (CNKI)China National Knowledge InfrastructureUygulanamazÇin yerel kaynakları tarafından sağlanan araştırma makalelerini derlemek için.
RR yazılımıversiyon 4.3.2
Web of Science Core Collection (SCI-E)Web of ScienceUygulanamazUluslararası literatürü sistematik olarak aramak ve geri çağırmak için.

Kaynaklar

  1. World Health Organization. Global action plan on antimicrobial resistance. World Health Organization; Geneva; 2015.
  2. O’Neill J. Tackling drug-resistant infections globally: Final report and recommendations. 2016.
  3. Bockstael K, Van Aerschot A. Antimicrobial resistance in bacteria. Open Med. 2009;4(2):141–155.
  4. Okeke IN, de Kraker MEA, Van Boeckel TP. The scope of the antimicrobial resistance challenge. Lancet. 2024;403(10442):13.
  5. Bhattacharya R, et al. Impact of antimicrobial resistance on sustainable development goals and the integrated strategies for meeting environmental and socio-economic targets. Environ Prog Sustain Energy. 2024;43(1):e14320.
  6. Duffey M, Shafer RW, Timm J. Combating antimicrobial resistance in malaria, HIV and tuberculosis. Nat Rev Drug Discov. 2024;23(6):19.
  7. Xiao YH, et al. Epidemiology and characteristics of antimicrobial resistance in China. Drug Resist Updat. 2011;14(4):236–241.
  8. Yin X, et al. A systematic review of antibiotic utilization in China. J Antimicrob Chemother. 2013;68(11):2445–2452.
  9. National Health Commission of the People’s Republic of China. National action plan to contain antimicrobial resistance (2022–2025). 2022.
  10. Borromeo AS, Manaloto AM, Antonio RP. Southeast Asian landscape of antimicrobial resistance research (2014–2024): A bibliometric analysis. J Glob Antimicrob Resist. 2025;45(c):125–132.
  11. Fekadu A, Woldeamanuel Y, Hailu A. Global trends and projections in antimicrobial resistance. Lancet. 2025;(10493):405.
  12. Selvaraj V, Sudhakar S, Sekaran S. Global trends and projections in antimicrobial resistance. Lancet. 405(10493):413–414.
  13. Bhattacharya R, et al. A One health plan to combat antimicrobial resistance for improving global health through sustainable development. Discov Public Health. 2025;22(1):521.
  14. Chen C, Leydesdorff L. Patterns of connections and movements in dual-map overlays: A new method of publication portfolio analysis. J Assoc Inf Sci Technol. 2014;65(2):334–351.
  15. Persson O, Danell R, Schneider JW. Using the BIBLIOMETRIX package for bibliometric analysis. Scientometrics. 2009;80(2):253–275.
  16. Bhattacharya R, et al. Bibliometric assessment of the global research trends in antimicrobial resistance for fungal species. Ind Biotechnol. 2024;20(5):212–224.
  17. Zhu J, Zhou Y, Ding YQ. Visualization analysis of hotspots and trends of drug control institutions in China based on bibliometrics. Chin J Mod Appl Pharm. 2023;40(18):2591–2599.
  18. Chen C. Science mapping: A systematic review of the literature. J Data Inf Sci. 2017;2(2):1–40.
  19. Wang S, Shen J, Yang Y. MRSA in China: Epidemiology, resistance mechanisms, and control strategies. Chin J Antibiot. 2021;46(9):837–844.
  20. Zhou W, Wen Z, Zhu W. Factors associated with clinical antimicrobial resistance in China: A nationwide analysis. Infect Dis Poverty. 2025;14:27.
  21. Sweileh WM, Al-Jabi SW, Zyoud SH. Global research output in antimicrobial resistance among uropathogens: A bibliometric analysis (2002–2016). J Glob Antimicrob Resist. 2017;11:230–238.
  22. Cui L, Li Y, Cheng L. Effectiveness of an antimicrobial stewardship program in reducing antimicrobial use and microbial resistance in a tertiary hospital in China. J Glob Antimicrob Resist. 2019;17:168–174.
  23. Yang Y, Li Y, Wang Z. Machine learning-enabled prediction of antimicrobial resistance from whole-genome sequencing data. J Clin Microbiol. 2021;59(10):e00821-21.
  24. Bhattacharya R, et al. Artificial intelligence for sustainable solutions in combating antimicrobial resistance through data driven health innovations. Discov Public Health. 2026;23(1):10.
  25. Yosef I, Manor M, Kiro R. Temperate and lytic bacteriophages programmed to sensitize and kill antibiotic-resistant bacteria. Proc Natl Acad Sci U S A. 2015;112(23):7267–7272.
  26. Shou TJ, Cheng XQ, Gong S. Analysis of antimicrobial use strategy in childhood perforated appendicitis based on bacterial resistance changes. Chin Gen Pract. 2020;23(24):3070–3074.
  27. China Antimicrobial Resistance Surveillance System. Surveillance of antimicrobial resistance in bacteria isolated from cerebrospinal fluid specimens from 2020 to 2024. Chin J Infect Chemother. 2026;26(2):196–205.
  28. Gao YH, Ma XY, Wang DB. Distribution and drug resistance of pathogens causing acute bacterial conjunctivitis in children. J Pathog Biol. 2024;19(10):1194–1197.
  29. Zhang Y, Fan YY, Yao LH. Drug resistance and risk factors of multidrug-resistant bacteria in neonatal pneumonia. J Pathog Biol. 2020;15(11):1340–1343.
  30. Duan MB, He XZ, Qi JY. Research progress on anti-multidrug resistant bacteria drugs. J Shenyang Pharm Univ. 2023;40(12):1680–1690.
  31. Zhou LC, Li GQ, Xu BY. Distribution and drug resistance of pathogens in acute, delayed and chronic periprosthetic joint infections. Chin J Surg. 2021;59(6):484–490.
  32. Zhang XX, Ge W, Yang M. Analysis of resistance of 137 Neisseria gonorrhoeae strains to 5 antimicrobial agents. Chin J Dermatovenereol. 2022;36(2):199–203.
  33. Zhang XY, Han Y, Wang YM. Correlation analysis between antimicrobial resistance of Pseudomonas aeruginosa and antimicrobial use density. J Hebei Univ Nat Sci Ed. 2021;41(2):188–194.
  34. China Antimicrobial Resistance Surveillance System. Antimicrobial resistance surveillance report of common clinical isolates from elderly patients from 2014 to 2019. Chin J Infect Control. 2021;20(2):112–123.
  35. Ruan ZH, Huang AX, Wang XJ. Overview of CLSI, EUCAST and Chinese drug resistance judgment standards. Biotechnol Bull. 2022;38(9):47–58.
  36. Liu L, Feng CX, Wang Y. Analysis of bacterial resistance in the First Hospital of Qiqihar in 2016. Chin J Antibiot. 2021;46(12):1143–1147.
  37. Zhang XH, Chen JY, Yang H. Distribution and antimicrobial resistance of pathogens in early infection after lung transplantation in respiratory intensive care unit. Chin J Infect Control. 2020;19(9):785–790.
  38. Wang SS, Wu ZW, Zhao JP. Research progress on hospital infection, drug resistance and treatment of carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae. Chin J Antibiot. 2020;45(5):428–432.
  39. Lv YF, Xue M, Huang XY. Research progress on antimicrobial peptides combined with traditional antibiotics against bacterial resistance. Chin J Infect Control. 2023;22(10):1266–1273.
  40. Ma Y, Liu Y, Jiang M. Correlation analysis between biofilm formation and antimicrobial resistance of Cutibacterium acnes. Chin J Infect Chemother. 2021;21(6):703–707.
  41. Peng Q, Ling BD. Regulatory non-coding RNAs and antimicrobial resistance in Acinetobacter baumannii. Chin J Infect Control. 2021;20(12):1174–1178.
  42. Qin XH, Hao M, Wang MG. Research progress on new antimicrobial agents. Chin J Infect Chemother. 2024;24(4):489–496.
  43. Guo Y, Ding L, Hu FP. CHINET surveillance of bacterial resistance in China in 2024. Chin J Infect Chemother. 2025;25(6):597–607.
  44. Ananth S, Adeoti A, Ray A. Healthcare worker views on antimicrobial resistance in chronic respiratory disease. Eur Respir J. 2024;64(68):2.
  45. Holt KE. Microbial genomics for antimicrobial resistance ecology and action. Nat Rev Genet. 2026;27(1):7–8.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Daha fazla makale keşfet

Çin AMR TrendleriOrtak Yazarlık AğıAnahtar Kelime BirlikteliğiKüme AnaliziKarbapenem DirenciMetisilin DirenciAntimikrobiyal Yönetimi
Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.