抗藥性是全球醫療議題，尤其在導致尿路感染的細菌中更為嚴重。細菌已演化出耐藥和毒力，導致抗藥性增加。β-內酰胺酶是重要的抗藥機制。不同患者的抗藥風險因素各有不同，受抗生素使用和尿液流動影響。尿路微生物互動影響抗藥性。抗生素替代品如抗微生物肽和噬菌體顯示希望。討論了尿路感染抗藥性的臨床和微生物學，以及新的風險預測工具和非抗生素策略。 PubMed DOI

一項在59家美國社區醫院進行的研究發現，使用電腦提示來建議對於低風險多重抗藥性感染的患者使用標準抗生素，可以減少對於尿路感染不必要的廣效譜抗生素的使用。這種方法並不會影響病人的安全結果，例如住院時間或轉入加護病房的次數。 PubMed DOI

每年有數百萬人死於細菌感染，其中相當大一部分是由於耐藥性病原體所致。獲得有效的抗生素對拯救生命和降低醫療成本至關重要。抗微生物藥物耐藥性對全球衛生目標構成重大威脅，影響各個年齡層的個人。監測和數據收集對於有效了解和應對這個問題至關重要。 PubMed DOI

全球抗生素耐藥細菌感染增加，急需新藥、疫苗和診斷工具。現行藥物開發模式不可持續，必須找新方法確保低收入和中等收入國家負擔得起治療。公私合作和公共資助可支持新治療投資，降低患者負擔。改善診斷工具對治療至關重要，但擴大使用面臨挑戰。疫苗可預防耐藥病原體感染，但開發資金有限。2024聯合國大會提供機會重新思考研究和開發策略，更有效應對疾病管理、預防、患者取得和抗生素管理。 PubMed DOI

國家行動計畫提出對抗抗微生物藥物抗性（AMR）的策略，對於低收入和中等收入國家尤其重要。加強感染預防、提供飲水、衛生設施、衛生服務和兒童疫苗，可預防AMR相關死亡。這些措施可望到2030年減少約10%的死亡率，顯示現有干預措施對全球AMR問題有潛力，雖然仍需進一步研究和創新。 PubMed DOI

在醫療保健領域，人工智慧（AI）在抗生素處方的應用逐漸增多。透過機器學習技術，如邏輯回歸和深度神經網絡，臨床決策支持系統（ML-CDSSs）展現出改善抗生素處方的潛力。根據PubMed的研究，抗生素處方過程複雜，ML-CDSSs能正面影響臨床結果，但仍面臨挑戰，包括訓練數據透明度、黑箱模型的解釋需求，以及法律與倫理框架的建立，以確保決策責任。 PubMed DOI

在尼日爾的鄉村進行了一項研究，評估每年兩次分發azithromycin對兒童死亡率的影響。研究顯示，1到59個月大的兒童接受azithromycin後，死亡率顯著低於安慰劑組，降低了14%。不過，對1到11個月大的嬰兒則未見明顯效果。研究中僅報告五起嚴重不良事件，各組之間差異不大。結論指出，對年長兒童分發azithromycin能有效降低死亡率，但對嬰兒的策略需再評估，並建議持續監測抗藥性問題。 PubMed DOI

抗微生物抗藥性（AMR）是21世紀重要的全球健康議題。研究顯示，1990至2021年間，與細菌抗藥性相關的死亡人數達471萬，其中114萬是直接因抗藥性所致。雖然5歲以下兒童的抗藥性死亡人數減少，但70歲以上成年人卻增加超過80%。預測到2050年，AMR可能導致191萬可歸因死亡，南亞和拉丁美洲的死亡率最高。這強調了改善感染預防和抗生素管理的必要性，特別是在全球老化的背景下。 PubMed DOI

世界衛生組織（WHO）正在審查基本藥物名單（EML）的選擇程序，這是反思其演變及相關利益者角色的好機會。研究顯示，2003年至2023年間，98.1%的EML提案來自高收入國家，主要來源包括大學、NGO、聯合國、專業協會及製藥業。雖然專家委員會中來自低收入和中等收入國家的成員比例有所增加，但申請者的地理分佈仍引發對EML適用性的質疑。為提升EML的有效性，建議制定明確的戰略願景和選擇過程，以改善決策並提供更清晰的實施指導。 PubMed DOI

這項研究探討了使用GPT-4和自訂GPT代理來預先分類碟擴散結果，以識別革蘭氏陰性菌中的β-內酰胺酶產生。研究分析了225個分離株，並將其分類為不同抗藥機制。結果顯示，微生物學家的診斷準確率高達94.4%，而自訂GPT代理的符合率為81.9%，且未經自訂的GPT-4表現不佳，僅19.6%準確。這顯示AI在抗微生物抗藥性診斷中有潛力，但仍需人類專業知識以確保準確性和效率。 PubMed DOI