元の論文：Antimicrobial stewardship from a One Health perspective
Citation：Nat Rev Microbiol. 2025;23:xxx–xxx
論文の要約
このレビューは、抗菌薬適正使用（AMS）を人・動物・環境を包括する「One Health」の枠組みから再評価し、持続可能なプログラムの要素を整理したものです。
◯ 背景と課題
抗菌薬の乱用・過用が耐性菌（AMR）の世界的拡大を加速させており、南アジア、ラテンアメリカ、アフリカでの高齢者を中心に負担が大きい。2021年には470万人以上の死亡が耐性菌と関連し、2050年までに累積9,200万人の死亡が予測されています。
◯ 主なドライバー
臨床的要因：感染治療の即時性と患者安全の要求。
経済的要因：家畜での成長促進目的の抗菌薬使用、製薬会社の影響、規制や市場動向。
環境的要因：医療廃水や農業排水により耐性菌が拡散し、環境が耐性遺伝子のリザーバーとなる。
社会文化的要因：行動習慣、教育不足、誤情報の拡散。
◯ プログラムの要素
AMSは病院だけでなく、在宅・地域医療、獣医領域にも展開が必要です。主要な要素は以下：
構造的要素：政策、リーダーシップ、専門人材、教育体制、分類システム（例：WHO AWaRe）。
プロセス要素：処方ガイドライン、監査とフィードバック、迅速診断、投与量最適化、静注から経口への切り替え。
アウトカム要素：抗菌薬消費量の減少、AMR率低下、臨床転帰改善、医療費削減。
（図2, p.6 に病院・介護・プライマリケア・動物医療でのAMS介入効果の比較が示されています）
◯ サーベイランスと評価
消費量の監視は広く行われているが、重要なのは「適正使用率」。オーストラリアNAPSでは、ガイドライン遵守率は56％だが「適正」と判断された処方は74％であり、評価指標の違いが重要とされています。
◯ 社会的公平性と持続可能性
LMICでは資金不足や人材不足がAMS実装を妨げており、短期的な国際援助頼みの構造も課題。性別や社会的地位がAMSチームの力学に影響するとの指摘もあり、ジェンダーや文化的要素を組み込んだ政策設計が必要とされています（図4, p.10 に「公平なAMSへのアクセス」を妨げる要因が整理）。
◯ デジタルとAI
電子カルテを活用した臨床意思決定支援（CDSS）や機械学習は、処方最適化やAMR予測に有用ですが、LMICでは実装が遅れています。AIは予測性能を示す一方、透明性・公平性・データ偏りが課題とされています。
◯ 結論
AMSは病院から地域・動物・環境に拡張され、One Health視点で統合的に進める必要があります。持続的な資金、ガバナンス、監視体制、社会的公平性の確保が不可欠であり、政治的意思と科学的イノベーションの結集が求められます。
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