1990 年至 2021 年間，抗生素抗藥性細菌感染每年直接導致全球超過 100 萬人死亡，根據系統分析，這一數字預計在未來 25 年內將增加近 70%。

西雅圖華盛頓大學醫學博士、哲學博士 Christopher Murray 報告稱，2021 年，全球有 114 萬人死於細菌抗藥性 (AMR)，略高於 1990 年的 106 萬人。 柳葉刀。

2021 年，估計有 471 萬人因細菌抗藥性死亡，這一數字與 1990 年大致相同。

Murray 及其同事預測，到 2050 年，全球每年將有 191 萬例 AMR 所致死亡和 822 萬例 AMR 相關死亡。從 2025 年到 2050 年，抗菌素抗藥性可能導致累計 3,910 萬人死亡。

然而，他們認為，從 2025 年到 2050 年，改善醫療保健和抗生素的取得估計可以挽救 9,200 萬人的生命。

「這些發現凸顯出，數十年來，抗菌素抗藥性一直是全球健康的重大威脅，而且這種威脅正在加劇，」共同作者、華盛頓大學醫學博士、哲學博士、公共衛生碩士Mohsen Naghavi 在一份新聞稿中評論道。

更積極的一面是，從 1990 年到 2021 年，5 歲以下兒童中由 AMR 導致的死亡下降了 60.4%，與 AMR 相關的死亡下降了 63.3%。在此期間，5 歲以下兒童敗血症死亡人數也下降了 60% 以上。

然而，從 1990 年到 2021 年，70 歲及以上人群中，直接歸因於 AMR 的死亡人數增加了 89.5%，AMR 相關的死亡人數增加了 81.3%。

加州大學洛杉磯分校的合著者、醫學博士、公共衛生碩士凱文·伊庫塔(Kevin Ikuta) 在新聞稿中表示：「過去三十年來，幼兒中敗血症和抗菌素抗藥性死亡人數的下降是一項令人難以置信的成就。

「然而，這些發現表明，雖然感染在幼兒中越來越少見，但一旦發生就變得更難治療。此外，隨著人口老化，抗菌素抗藥性對老年人的威脅只會增加，」生田指出。

內羅畢肯亞醫學研究所的塞繆爾·卡里烏基(Samuel Kariuki) 博士、理學碩士在隨附的社論中指出，幼兒死亡人數的減少「與廣泛的疫苗接種工作和WASH 獲取機會的改善同時發生」 [water, sanitation, and hygiene]以及感染預防和控制策略，這些策略被證明在減少抗菌素抗藥性負擔方面非常有效。

Kariuki 寫道，改善 WASH 基礎設施和實踐，再加上兒科疫苗的使用，“可以透過直接預防抗藥性感染和減少抗生素消耗”，避免約 43 萬例與 AMR 相關的死亡。

Murray 及其同事在 2050 年的預測中預計，南亞、拉丁美洲和加勒比地區將成為全年齡 AMR 死亡率最高的地區。 70 歲及以上族群中，抗菌素抗藥性導致的死亡人數增幅最大（65.9%）。

然而，他們指出，改善抗生素的取得和更好的照護可能會為南亞、撒哈拉以南非洲以及東南亞、東亞和大洋洲的部分地區帶來最大的好處。

研究人員還記錄了 1990 年至 2021 年間 12 種病原體導致的 AMR 死亡人數的增加。 金黃色葡萄球菌, 鮑曼不動桿菌, 大腸桿菌, 肺炎克雷伯菌, 肺炎鏈球菌， 和 銅綠假單胞菌。

甲氧西林抗藥性導致的死亡 金黃色葡萄球菌 全球增幅最大，到 2021 年，AMR 導致的死亡人數將達到 13 萬人，比 1990 年的 57,200 人增加了一倍。

在對抗菌藥物抗藥性最強的革蘭氏陰性細菌中，對碳青黴烯類抗生素的抗藥性增加幅度超過任何其他類型的抗生素，從 1990 年的 127,000 增加到 2021 年的 216,000。陰性細菌，預計到2050 年可避免1,110 萬人AMR 死亡，」Kariuki 指出。

肺炎鏈球菌 與 AMR 相關的死亡人數和 AMR 歸因的死亡人數下降幅度最大，AMR 造成的死亡人數從 1990 年的 258,000 人下降到 2021 年的 155,000 人。

不同地區因抗菌素抗藥性導致的死亡人數也有所不同。撒哈拉以南非洲西部、熱帶拉丁美洲、高收入北美、東南亞和南亞這五個地區的 AMR 死亡人數在 31 年期間增加了 10,000 多例。然而，在 5 歲以下兒童中，除大洋洲以外的所有地區，AMR 所致死亡和相關死亡均有所下降。在 5 歲及以上的人群中，除西歐和中歐以外的所有地區的 AMR 死亡率均有所增加。

這項全球研究依賴統計建模方法，使用了來自各種來源的 5.2 億個個人記錄，包括醫院數據、死亡記錄、抗生素使用調查、藥品銷售數據、保險索賠數據和已發表的科學研究等。 Murray 和同事研究了來自 204 個國家和地區的 22 種病原體、84 種病原體-藥物組合和 11 種感染症候群。

作者承認分析存在一些限制。許多低收入和中等收入國家缺乏數據是一個主要缺點。此外，在整合來自多種來源的數據時，可能會出現分析錯誤和選擇偏差。抗菌素抗藥性負擔的預測情境也取決於歷史數據的品質和可用性，並且不考慮新的抗藥性細菌菌株的出現。