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本研究基于大规模德国兽医诊所数据，系统分析马匹抗生素使用情况，揭示了使用频率、药物类别及适应症的广泛差异，为未来欧盟监测系统提供重要参考。
文献概述
本文《Antibiotic Use in Horses: Analysis of 57 German Veterinary Practices (2018–2023)》，发表于《Antibiotics》杂志，回顾并总结了德国57家兽医诊所在2018至2023年间的马匹抗生素使用情况。研究涵盖225,622次马匹会诊，揭示抗生素使用在7%的病例中，且不同诊所间使用率差异显著，最高达17%。研究还指出，眼科治疗中抗生素使用频率最高，且主要使用磺胺类与甲氧苄啶组合或氨苄西林类药物。文章强调了日常实践数据在抗生素监测中的价值，尽管存在数据完整性问题，但其低成本与大规模覆盖优势为未来监测系统提供可行性支持。
背景知识
抗生素耐药性（AMR）是全球公共卫生的严重威胁，尤其在兽医领域，其使用模式直接影响动物与人类健康。马匹作为重要伴侣动物，其抗生素使用模式在欧盟此前未被强制监测，但2029年起将纳入法规。因此，本研究填补了当前数据空白，提供德国马匹抗生素使用基线。研究还发现，部分药物如氟喹诺酮类和头孢菌素类——被世界卫生组织列为最高优先级抗生素——仍被使用，尽管比例较低。此外，部分药物用于非食用马匹，可能带来残留风险与耐药基因传播问题。研究还指出，年轻马匹更易感染，因此抗生素使用率更高，这与免疫系统发育不全有关。通过自然样条回归分析，研究揭示马匹年龄对抗生素使用的影响，为首次报道。文章支持将日常兽医数据整合进抗生素监测系统，为政策评估与抗生素管理提供实证基础。
研究方法与实验
本研究从德国57家兽医诊所获取2018–2023年间的电子健康记录，涵盖225,622次会诊，涉及超过50,000匹马。研究团队整合自由文本的诊断与治疗记录，将其归类至20个疾病类别，并分析抗生素使用模式、药物类别及给药途径。数据清洗与归类由Python中的CountVectorizer完成，部分人工核查揭示22.7%的误分类率。研究还计算了抗生素使用率、随访率及药物转换情况，并使用非线性回归模型分析年龄对抗生素使用的影响。
关键结论与观点
研究意义与展望
该研究为德国马匹抗生素使用提供了迄今为止最大规模的分析，揭示了实践层面的使用差异及特定疾病类别中的使用偏好。研究支持将日常兽医数据整合进抗生素监测系统，为未来欧盟法规实施提供可行性验证。未来研究可结合AI与文本挖掘技术，提高自由文本数据的归类准确性，减少人工核查负担。此外，文章强调需进一步细化药物浓度、适应症与治疗持续时间等信息，以提高监测系统评估能力。研究还指出，抗生素使用在年轻马匹中的高发可能与创伤、呼吸系统感染相关，提示需加强该群体的抗生素管理。最终，该研究为抗生素使用趋势、耐药性发展及兽医与公共卫生交叉点提供了实证基础，为未来抗生素管理与政策调整提供重要参考。
结语
本研究系统分析了德国57家兽医诊所2018–2023年间马匹抗生素使用情况，发现抗生素在7%的会诊中使用，且在不同诊所间存在显著差异。研究揭示磺胺类与β-内酰胺类抗生素为最常用类别，且部分药物属于WHO认定的最高优先级抗生素。眼科疾病治疗中抗生素使用最为频繁，且年轻马匹抗生素使用率更高。文章强调，日常兽医数据可为抗生素监测提供有效支持，尽管存在自由文本归类不准确、数据缺失等挑战。未来系统应整合AI辅助自然语言处理、药物浓度与治疗持续时间的标准化数据，以提高数据质量与可追溯性。研究还指出，部分药物用于非食用马匹，可能带来耐药性传播与食品链污染风险，需进一步监管。本研究为欧盟2029年抗生素监测法规提供了实证支持，并强调需加强兽医数据标准化、提升数据完整性与准确性，以支持抗生素管理与公共卫生政策的制定。
