抗药性数学模型景观图：系统性综述
种群与进化
2026-01-06 v1
摘要
背景：抗药性（AMR）是全球公共卫生的重大问题，2019年导致约495万例死亡，预计到2050年将导致最高达100万例死亡和累计经济损失达100万亿美元。其出现和传播源于复杂的生物学、生态学和社会经济相互作用。数学建模是研究AMR动态的关键工具，但文献仍然碎片化且方法论受限。本综述综合了近期数学建模研究，识别出趋势、偏见和研究空白。方法：遵循PRISMA-ScR指南开展了系统性综述。在PubMed、Web of Science和Scopus上检索2019至2024年开发抗药性数学模型的研究。筛选和去重后，纳入36项研究。使用覆盖模型情境、构建和参数以及输出和验证的结构化框架提取数据。结果：大多数研究依赖于确定性常微分方程（ODE）模型，聚焦于人类宿主中的细菌抗药，仅有一项采用了“一健康”视角。共轨和突变是最常被建模的抗药机制，而转化、转化、宿主免疫、空间异质性和环境成分鲜有涉及。很少有研究纳入经济影响，观察到强烈的地理偏向，主要集中在高收入国家。结论：抗药性数学建模是活跃的领域，但方法论多样性有限。虽然确定性ODE模型已促进对AMR动态的理解，但未来工作应整合随机性、空间结构、生态相互作用和“一健康”视角，以及经济和社会变量，以为全球缓解AMR的策略提供信息。
引用
@article{arxiv.2601.02308,
title = {Mapping the landscape of mathematical models for antimicrobial resistance: a scoping review},
author = {Felipe Schardong and Claudio Jose Struchiner and Luiz Max Carvalho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.02308},
year = {2026}
}