研究亮点
这项意大利多中心回顾性队列研究采用目标试验模拟（target trial emulation）方法，显示克拉霉素（Clarithromycin）在降低住院百日咳婴儿的重症发生、氧疗需求、重症监护病房（ICU）入住率及并发症方面，较阿奇霉素（Azithromycin）更为有效。
尽管阿奇霉素应用广泛，但在倾向评分加权分析中，克拉霉素与较低的重症百日咳发生几率显著相关（比值比 1.80，95% 置信区间 1.01-3.21）。
研究结果提示，克拉霉素可能是百日咳婴儿更优的大环内酯类抗生素选择，并强调有必要重新评估阿奇霉素在这一高风险人群中的作用。
研究背景
百日咳在临床上常称为“whooping cough”，仍是重要的儿科感染性疾病，尤其在 1 岁以下婴儿中，可引起严重呼吸系统并发症甚至死亡。尽管疫苗接种已在全球范围内降低了发病率，但欧洲地区的再度流行提示，相关防控仍面临持续挑战。
大环内酯类抗生素，主要包括克拉霉素和阿奇霉素，是治疗百日咳鲍特菌（Bordetella pertussis）感染的一线推荐药物。然而，尽管两者抗菌谱相似，阿奇霉素与克拉霉素在药代动力学和药效学方面存在差异，这使得在重症风险更高的婴儿中，最佳治疗方案仍值得探讨。
目前，直接比较婴儿百日咳中不同大环内酯类药物的随机对照试验十分有限，临床决策在很大程度上依赖专家共识和药理学依据。因此，真实世界比较有效性数据对于指导治疗选择、改善临床结局至关重要。
研究设计
本研究为回顾性队列分析，覆盖意大利 11 家医疗中心，时间为 2023 年 11 月 1 日至 2024 年 12 月 1 日。纳入对象为 12 个月及以下、经确诊并住院治疗的百日咳婴儿；排除资料不完整、合并重症感染，或既往接受过对百日咳鲍特菌有效的抗生素治疗者。
患者接受克拉霉素或阿奇霉素治疗，具体用药由临床医师根据实际诊疗情况开具，反映了真实世界的处方实践。研究者采用目标试验模拟框架制定研究方案并进行分析，以提高观察性数据中的因果推断能力。
主要结局为重症发生率，定义为百日咳严重程度评分（Pertussis Severity Score, PSS）>5。次要结局包括临床严重程度与医疗资源使用情况，如氧疗需求、ICU 入住、并发症、住院时间、30 天再入院率及死亡率。
研究采用倾向评分加权，以调整年龄、性别、基线临床状态和合并症等混杂因素，从而尽可能接近随机试验中的平衡状态。
主要结果
共分析 196 例婴儿（女 90 例、男 106 例），中位年龄为 86 天。其中，146 例（74%）接受克拉霉素，50 例（26%）接受阿奇霉素。
倾向评分加权分析显示，与克拉霉素相比，阿奇霉素与更高的重症百日咳（PSS>5）发生几率显著相关：分别为 60% 和 33%（比值比 1.80，95% 置信区间 1.01-3.21）。
进一步的临床结局同样更倾向于克拉霉素组。接受阿奇霉素治疗的婴儿更常需要氧疗和入住 ICU，并且并发症发生率更高。不过，两组的中位血氧饱和度和 30 天再入院率差异无统计学意义。
队列中共发生 2 例死亡，均见于阿奇霉素治疗组，但由于例数较少，死亡结局的推断强度有限。
住院时间未被充分详细报告，但可推断阿奇霉素组因病情更重且更常需要 ICU 支持，住院时间可能更长。
专家点评
本研究为支持在住院百日咳婴儿中优先选择克拉霉素提供了较强证据，也与药代动力学资料相互印证：后者提示克拉霉素在呼吸道组织中可达到更稳定的治疗浓度，而这对于清除百日咳鲍特菌至关重要。
本研究采用的目标试验模拟设计是一项方法学优势，它通过尽可能再现随机对照试验条件，弥补了回顾性观察性研究固有的局限。
不过，研究仍存在若干局限性，包括尽管进行了倾向评分调整，仍可能存在残余混杂；未进行随机分配；以及阿奇霉素组样本量较小。由于研究为观察性设计，无法得出确定性的因果结论，但其结果与临床药理学考虑及既往小样本研究一致。
现行指南通常将两种大环内酯类药物视为可互换选择，但这些真实世界有效性数据提示，应重新评估指南，优先考虑克拉霉素。尽管这两种药物在婴幼儿中的安全性特征已较明确，但个体耐受性和不良反应谱同样应纳入处方决策。
结论
综上，这项采用目标试验模拟的多中心研究提示，在因百日咳住院的婴儿中，克拉霉素的临床结局优于阿奇霉素。克拉霉素可降低重症表现、氧依赖、ICU 入住及并发症发生率。
这些数据支持修订治疗建议，在住院环境中将克拉霉素作为婴儿百日咳的一线治疗优先考虑，当然仍需进一步前瞻性研究予以证实。
未来仍需持续监测并开展研究，以明确在这一脆弱人群中兼顾疗效、安全性与耐受性的最佳大环内酯类治疗方案。后续随机对照试验将提供最高等级证据，以验证这些发现。
资助与致谢
本研究由欧盟 Next Generation PNRR Extended Partnership initiative on Emerging Infectious Diseases 资助，旨在支持传染病管理相关的协作研究与证据生成。
参考文献
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- Target Trial Emulation Framework. Hernán MA, Robins JM. Using Big Data to Emulate a Target Trial When a Randomized Trial Is Not Available. Am J Epidemiol. 2016;183(8):758-64.
