【摘 要】
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目的 通过对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）、耐碳青霉烯类铜绿假单胞菌（CRPA）、耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌（CRAB）、耐第三代头孢菌素的大肠埃希菌（3GCR-E.coli）、耐第三代头孢菌素的肺炎克雷伯菌（3GCR-KP）等细菌耐药数据构建灰色预测模型，分析细菌耐药特征的变化趋势，探讨灰色预测模型在细菌耐药领域的应用价值。方法 采用2014—2018年全国细菌耐药监测报告中MRSA、CRP
【基金项目】
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安徽省社会科学创新发展研究课题（2021CX520）； 安徽省卫生健康软科学研究项目（2020WR03007）； 安徽省妇幼保健院院级科研课题（yb-2021-2-7）；
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目的 通过对耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）、耐碳青霉烯类铜绿假单胞菌（CRPA）、耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌（CRAB）、耐第三代头孢菌素的大肠埃希菌（3GCR-E.coli）、耐第三代头孢菌素的肺炎克雷伯菌（3GCR-KP）等细菌耐药数据构建灰色预测模型，分析细菌耐药特征的变化趋势，探讨灰色预测模型在细菌耐药领域的应用价值。方法 采用2014—2018年全国细菌耐药监测报告中MRSA、CRPA和CRAB、3GCR-E.coli、3GCR-KP等耐药率数据构建灰色预测GM（1,1）模型。用后验差比C值和小误差概率P值评估模型精度，用相对误差和级比偏差评估模型拟合效果，并用2019—2020年数据对模型预测效果进行验证。最终根据模型对2021—2023年的耐药率进行预测。结果 本研究构建的GM（1,1）模型对MRSA、CRPA、CRAB、3GCR-E.coli和3GCR-KP等细菌耐药率预测效果较好，根据该模型预测到2023年其耐药率分别可降低至23.9%、15.2%、50.2%、43.8%、26.1%。结论 全国针对细菌耐药情况采取的控制措施取得明显成效，GM（1,1）模型对细菌耐药率预测效果较好，可在细菌耐药管理领域推广应用。
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