01马军

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由董
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1 862 中华预防医学杂志 218 年 8 月第 52 卷第 8 期 Chin J Prev Med,August 218, Vol. 52, No. 8 综述男男性行为人群个体 HIV 感染风险评估模型研制进展及启示李玲玲何纳摘要男男性行为人群 (MSM) 高危性行为发生率高, 是艾滋病梅毒等性传播疾病感染的高危人群, 也是传播控制的重点人群但是,MSM 中的每个个体由于其社会人口学特征性行为特征性行为网络等因素的差异, 感染 HIV 的风险也存在差异为了让具有男男性行为的个体了解自身感染 HIV 的风险, 以及提高预防干预措施的针对性, 建立适用于中国 MSM 的个体 HIV 感染风险评估模型势在必行本文对已建立的 MSM 的 HIV 感染风险评估模型进行综述, 并提出建立中国 MSM 的 HIV 感染风险评估模型时可使用的方法可纳入考虑的条目以及相关注意事项, 为今后中国风险评估模型的建立提供一些参考与建议关键词 HIV 感染 ; 危险性评估 ; 男男性行为人群基金项目 : 上海市公共卫生三年行动计划高端海外研修团队培养计划 (GWTD215S5); 国家卫生计生委疾病预防控制局项目 Research progress and enlightenment of HIV infection risk assessment model in men who have sex with men Li Lingling, He Na. Department of Epidemiology, School of Public Health, the Key Laboratory of Public Health Safety of Ministry of Education, Fudan University, Shanghai 22, China Corresponding author: He Na, nhe@fudan.edu.cn Abstract The incidence of high-risk sexual behaviors among men who have sex with men (MSM) is high, indicating that MSM is the high-risk population of HIV/AIDS, syphilis and other sexually transmitted infections (STIs), and also the key population of transmission control. However, the risk of HIV infection is different between individual MSM due to differences in socio-demographic characteristics, sexual characteristics, sexual networks and other factors. It is imperative to establish an HIV infection risk assessment model for MSM in China, to allow for MSM to quantitatively recognize their risk of HIV infection as well as to allow for implementation of tailored HIV prevention and intervention programs targeting MSM at greatest risk for HIV infection. The present study reviewed all published HIV infection risk assessment models among MSM in the world, and put forward the workable methods, potential items and precautions to develop an HIV infection risk assessment model among MSM in China. Key words HIV infections; Risk assessment; Men who have sex with men Fund program: Advanced Oversea Research and Training Program of Shanghai Public Health Action Plan (GWTD215S5); Research Program of Department of Disease Prevention and Control, National Health and Family Planning Commission 近十年来, 中国艾滋病报告病例中经男男同性性行为 [1] 途径感染者所占比例逐年增加全国艾滋病疫情报告显示,217 年 5 月全国现存活 HIV 感染者和艾滋病患者 (human immunodeficiency virus / acquired immunodeficiency syndrome,hiv/aids) 例, 其中, 当月新发现的例 HIV/AIDS 中, 男男同性性行为传播 5 例, 占 2.2% [2] DOI:1.76/cma.j.issn 作者单位 :22 上海, 复旦大学公共卫生学院流行病学教研室公共卫生安全教育部重点实验室通信作者 : 何纳, nhe@fudan.edu.cn 与此同时, 中国男男同性性行为人群 (men who have sex with men,msm) 中 HIV 感染率也逐年升高 28 年 2 月至 29 年 9 月, 全国 61 个城市 MSM 艾滋病流行病学调查结果显示,MSM 的 HIV 感染率为.9%(95%CI:.7%~5.1%) [] 李东 [] 民等对年中国 MSM 哨点监测的结果进行分析发现, 从年,MSM 的 HIV 抗体阳性率分别为 5.7% 6.% 6.8% 7.5%;12 个 MSM 哨点中,HIV 抗体阳性率超过 5% 的哨点个数从 21 年的 5 个增加到 21 年的 69 个,HIV 抗体阳性率超过 1% 的哨点个数从 21 年的 2 个增加到 21 年的个此外, 冯一冰等对 21 年以来有关 MSM 的 HIV 新发感染的 2 篇队列研究报道进行

2 中华预防医学杂志 218 年 8 月第 52 卷第 8 期 Chin J Prev Med,August 218, Vol. 52, No Meta 分析发现, 中国 MSM 的 HIV 新发感染率为 5./1 人年 (95%CI:.1/1 人年 ~5.8/1 人年 ) 由此可见,MSM 已成为中国艾滋病防治重点人群尽管中国针对 MSM 开展了包括安全套推广和扩大检测等措施在内的综合防控, 但其效果有待进一步观察既往的观察研究显示, 不同的男男性行为个体, 由于其社会人口学性行为行为网络等因素的差异, 感染 HIV 的风险也存在差异 [6], 提示有必要精准评估和识别男男性行为个体感染艾滋病的风险并采取及时有效的行为和医学干预一风险评估模型的作用与应用采用一个简单的风险评估方法, 将 MSM 根据其 HIV 感染的风险差异进行分层, 然后对不同感染风险的 MSM 采取不同的干预措施, 干预的成本效果将大大降低中国是个人口大国, 如何利用有限的资源发挥最大的效果尤为重要, 有效的风险评估模型将为以后在 MSM 中开展有针对性的精准预防提供一些思路与指导另一方面, 对于 MSM 本身, 通过风险评估模型, 他们可以直接客观地了解自己的感染风险, 并知道如果改变某一行为将会降低的感染风险从这个角度讲, 风险评估模型将会促进 MSM 改变危险性行为对个体进行疾病的患病风险评估, 了解个体患某种疾病的风险, 并进一步采取有针对性的预防控制措施, 促进个体健康, 这一方法目前在慢性病领域运用比较成熟, 例如著 [7] 名的 Framingham 队列建立的 Framingham 冠心病风险模型 [8] 以及哈佛癌症预防中心建立的哈佛癌症风险指数等但是, 国内外目前有关 HIV 感染风险评估模型的研究报道较 [9-12] 少, 基于 MSM 的风险评估模型研究文献则更少, 仅有 [1-15] [16] 篇, 其中美国篇, 中国 1 篇二国外 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型 ( 一 ) 三个模型的建立 [1] 29 年, 华盛顿大学 Menza 等发表的文章以西雅图国王郡公共卫生中心性病门诊中有男男性行为的患者为对象, 建立了第一个基于 MSM 的个体 HIV 感染风险评估模型年, 他们选择性病门诊患者中第一次检测时为 HIV 阴性且检测次数大于 1 次的 MSM 为建模人群, 每 12 个月做一次随访检测, 以基线调查时的情况为变量取值, 建立 COX 比例风险模型全模型有 6 个二分类变量, 包括社会人口学特征性传播感染 (sexually transmitted infection, STI) 物质使用情况高危性行为等个方面 ; 而简单模型则不考虑社会人口学特征, 仅考虑后个方面, 共有个二分 [15] 类变量 ( 表 1) 212 年,Smith 等发表以 HIV 疫苗临床实验 (VaxGen ) 人群为对象建立的基于 MSM 的 HIV 感染风险评估模型的文章该疫苗临床实验在年进行, 从美国 57 个地区选取未感染 HIV 的 MSM 为研究对象, 每 6 个月做一次随访排除有毒品注射史或者仅来检测过一次的对象, 使用广义估计方程 (generalized estimating equations, GEE) 做分析, 建立 HIV 感染风险评估模型最终, 模型中纳入包括年龄性行为情况物质使用情况等三 [1] 个方面的 7 项指标变量 ( 表 1) 215 年,Hoenigl 等建立了 SDET 模型, 该模型依据加利福尼亚州圣地亚哥的急性早期 HIV(acute and early HIV infection, AEH) 筛查项目, 在年期间, 选择急性早期 HIV 感染者及 HIV 阴性者为研究对象, 并调查他们近 12 个月的社会人口学 STI 及性行为相关情况, 建立 logistic 回归模型, 经多因素分析, 最终有个变量纳入最终模型 ( 表 1) ( 二 ) 三个模型的验证人群 Menza 和 Smith 所建模型均选取 Project Explore 的研究对象为验证人群 Project Explore 是一项随机化行为干预实验, 在 1999 年 1 月至 21 年 2 月期间, 从 6 个美国城市中选取年龄大于 16 岁且 HIV 阴性的 MSM 作为研究对象但是,Menza 模型仅选取了 Project Explore 的对照组来验证模型, 而 Smith 模型则既选取了对照组又选取了实验组作为验证人群, 但是排除了其中有过毒品注射史或者仅来检测过一次的对象 SDET 模型的验证人群和建模人群都来自于圣地亚哥的急性早期 HIV 筛查项目, 只是将符合条件的对象按 2 1 的比例分为两组, 前者作为建模人群, 后者作为验证人群 ( 三 ) 三个模型的评估效果 Menza 模型通过不同得分或得分区间研究对象的 HIV 感染风险累计发病率生存函数以及受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,roc) 下面积 (area under the ROC curve,auc) 来评价模型的评估效果, 其中 AUC 是最主要的指标, 其越接近于 1 则表示模型评估效果越好在验证人群 Project Explore 中,Menza 全模型 1 年的 AUC 为.68(95%CI:.62~.75), 年的 AUC 为.67(95%CI:.62~.71);Menza 简单模型 1 年的 AUC 为.67(95%CI:.6~.75), 年的 AUC 为.66(95%CI:.61~.71) Smith 模型用不同分值做诊断分界点 (cut-off 值 ), 计算敏感度和特异度, 最终选择敏感度特异度兼顾最好的 1 分为诊断分界点 Smith 模型也采用了 AUC 来评价最终模型的评估效果, 在建模人群 VaxGen 中 AUC 为.78, 在验证人群 Project Explore 中 AUC 为.721 SDET 模型则使用约登指数来确定危险得分的诊断分界点, 并使用诊断性的 OR 值来比较不同阈值, 同样, 它也采用了 AUC 来评价模型评估效果, 在建模人群中 AUC 为.7(95%CI:.696~.785), 在验证人群中 AUC 为.7(95%CI:.625~.781) ( 四 )Smith 模型的应用 Smith 模型由于风险预测效果较好, 被美国公共卫生服务中心用作确定暴露前预防用药 (pre-exposure prophylaxis, [17] PrEP) 靶向 MSM 的工具 Jones 等基于 Smith 模型, 设计了一款应用程序, 可以在医疗环境中简化有关性行为的讨论, 从而降低这类讨论的社会不适感, 同时筛选出合适的 MSM [18] 接受 PrEP Wilton 等也利用 Smith 模型, 在加拿大多伦多社会检测机构中匿名筛选可接受 PrEP 的最优 MSM, 研究分析发现,Smith 模型得分越高者感知到其有中 - 高度 HIV 感染风险的可能性越高 ( 每增加 1 分的调整 OR=1.7,95%CI:

3 86 中华预防医学杂志 218 年 8 月第 52 卷第 8 期 Chin J Prev Med,August 218, Vol. 52, No. 8 表 1 Menza 模型 Smith 模型 SDET 模型各自变量及危险分值模型变量 Menza 全模型社会人口学特征非白人或非亚太地区岛民年龄 < 岁 STI 现患或曾患 STI 物质使用近 6 个月使用过甲基苯丙胺类或吸入性亚硝酸类物质高危性行为近 1 年男性性伴数 1 近 1 年有 URAI Menza 简单模型 STI 现患或曾患 STI 物质使用近 6 个月使用过甲基苯丙胺类或吸入性亚硝酸类物质高危性行为近 1 年男性性伴数 1 近 1 年有无保护肛交 Smith 模型年龄 ( 岁 ) 18~28 29~ 1~8 9 近 6 个月男性性伴数 >1 6~1 ~5 近 6 个月 HIV 阳性男性性伴数 >1 1 近 6 个月与任意 HIV 状态性伴 URAI 次数 1 近 6 个月与 HIV 阳性性伴 UIAI 次数 5 ~ 近 6 个月使用过甲基苯丙胺类物质 Yes No 近 6 个月使用过 poppers 是否 SDET 模型近 1 年男性性伴数 1 近 1 年与 5 个男性性伴有 CRAI 近 1 年与 HIV 阳性性伴有 CRAI STI β 值 OR/HR 值 HR=1.8 HR=1.88 HR=1.65 HR=. HR=1.7 HR=1.9 HR=1.57 HR=2.9 HR=1. HR=1.16 OR=1.57 OR=2.72 OR=.2 OR=1.7 P 值 < < <.1 <.1 < <.1 <.1.2 危险分值注 : 危险分值 :Menza 全模型和简单模型与 Smith 模型为 β 乘以 1 再取整得到,SDET 模型为 OR 值取整得到 ;STI: 性传播感染 ; UIAI: 无保护插入式肛交 ;URAI: 无保护接受式肛交 ;CRAI: 无保护接受式肛交

4 中华预防医学杂志 218 年 8 月第 52 卷第 8 期 Chin J Prev Med,August 218, Vol. 52, No ~2.), 愿意接受 PrEP 的可能性也越高 ( 每增加 1 分的调整 OR=1.7, 95%CI:1.~2.2) 这些应用都表明个体 HIV 感染风险评估模型可以让 MSM 更加方便清楚直接地了解自身感染 HIV 的风险, 并且也更愿意接受干预 ( 五 ) 三个模型的不足处 Menza 模型的建模人群选择的是 STD 门诊患者, 且主要为白种人, 存在选择偏倚, 而且很多人仅来过门诊一次, 在分析的时候排除了这部分人, 而有研究表明危险行为与 [6, 19] HIV 检测行为之间是有关联的, 所以,Menza 模型的建模人群是一个具有高度选择性的人群另外,Menza 模型的建模人群是在年收集, 而验证人群是在年收集, 收集时间不同, 且两个人群的数据收集方式也不同, 报告的行为时间区间也不同, 可能会造成信息的错误分类 Menza 模型还存在一个问题就是, 它将近 6 个月使用过甲基苯丙胺类或吸入性亚硝酸类物质项赋值太高, 在新型毒品使用较低的人群中, 模型可能不适用 Smith 模型的建模人群为疫苗实验人群, 并不是一般 MSM, 而且与 Menza 模型一样, 研究对象主要为白种人, 所以, 同样存在建模人群的选择偏倚另外,Smith 模型建模人群在年收集, 验证人群在年收集, 队列时间比较久远, 随着时间的变化,MSM 的整体行为模式可能已经发生了较大的变化 SDET 模型建模人群与验证人群为同一人群, 且数据收集时间为年, 但是研究对象主要为白种人, 且为单中心数据, 所以, 也存在选择偏倚, 不利于研究结果的外推另外,SDET 模型采用的是回顾性研究设计, 且发现的急性 / 早期 HIV 感染者也比较少, 这些因素都可能对模型的评估效果产生影响三国内 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型 [16] 国内仅胡培等建立了基于广州 MSM 横断面调查的艾滋病风险评估模型, 依据哈佛癌症指数的算法对危险因素进行筛选与量化, 将不同 RR 值 ( 用 OR 值近似 ) 区间赋予不同的危险分值 (RR=.9~1.1, 危险分值 =;RR=.7~.9 或 1.1~1.5, 危险分值 =5;RR=.~.7 或 1.5~., 危险分值 =1; RR=.2~. 或.~7., 危险分值 =25;RR<.2 或 >7., 危险分值 =5), 最终纳入了安全套使用情况性病相关症状现症梅毒首次性行为年龄寻找性伴场所 HIV 检测情况以及一般人口学特征等因素分析包括 :(1) 个体疾病风险定性 [8] 评估 ( 依据 Colditz 方法 ): 通过调查研究对象危险因素的暴露情况, 将个体暴露的所有危险因素的危险分值相加, 可以计算出每个个体的总危险分值 ; 某因素的人群暴露率与其相应的危险得分相乘得到该因素的人群平均危险分值, 各单项危险因素的人群平均危险分值相加得到人群总平均危险分值, 某个体的总危险分值除以人群总平均危险分值得到发病风险等级, 根据发病风险等级的得分, 可定性分为五类 (<.5, 显著低于一般人群 ;.5~<.9, 低于一般人群 ;.9~ <1.1, 相当于一般人群 ;1.1~2., 高于一般人群 ;>2., 显著高于一般人群 );(2) 个体疾病风险定量评估 ( 依据 Kim 方 [2] 法 ): 计算个体相对一般人群发病的相对风险, 采用公式 : n RR= 1 RRI i n 1 [ ( P i RRc i) + (1 - P i) ],Pi 为某因素的人群暴露比例,RRc i 为暴露于该因素的相对危险度,RRI i 为个体存在该因素的相对危险度,n 为纳入分析的危险因素个数 [16] 胡培等建立的模型在评估广州市 MSM 个体感染 HIV 的风险时的 AUC 为.711, 并进一步进行了量化分层, 可较好地帮助个体识别高危行为, 对开展有针对性的健康教育与行为干预有一定意义广州市疾病预防控制中心与非政府组织合作, 以此风险评估模型为基础, 应用互联网 + 的理念, 构建了 MSM 艾滋病预防干预软件和 HIV 检测网络服务平台, 扩大了干预覆盖面加强了干预质量提高了检测 [21] 服务可及性但是, 该研究构建模型时使用的是横断面调查数据, 且仅仅在广州市进行研究, 研究结论外推效果还有待考量四关于建立中国 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型的思考目前国内外有关 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型的研究还不够成熟, 几项研究均存在诸多问题, 例如研究对象选择偏倚研究数据收集时间比较久远研究为单中心等而且基于美国 MSM 所作的风险评估模型也并不一定适用于中国 MSM, 其实用性还有待验证 ( 一 )MSM 个体 HIV 感染风险评估模型建立方法 Menza 模型基于性病门诊中 MSM 的随访调查数据, 建立 Cox 比例风险模型, 纳入社会人口学特征物质使用情况性传播疾病感染情况以及高危性行为等个方面的因素 ;Smith 模型基于疫苗临床实验随访数据, 使用广义估计方程做分析, 纳入年龄性行为情况物质使用情况等个方面的因素 ;SDET 模型基于急性早期 HIV 筛查项目的回顾性研究数据, 建立 logistic 回归模型, 纳入性传播疾病感染情况以及高危性行为两方面因素 ; 广州模型基于广州 MSM 的横断面调查, 建立 logistic 回归模型, 纳入安全套使用情况性病相关症状现症梅毒首次性行为年龄寻找性伴场所 HIV 检测情况以及一般人口学特征等因素目前已有的个模型均是依据单中心研究数据建立统计学模型, 进一步筛选有统计学意义的指标纳入风险评估模型对于危险分值的确定,Menza 模型与 Smith 模型均是直接将统计学模型的各指标模型系数乘以 1 再取整得到, SDET 模型是取各指标 OR 值最近整数, 广州模型是根据哈佛癌症指数的算法, 将不同 OR 值区间赋不同的危险分值这些方法仅局限于建立供局部地区使用的 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型如果考虑建立全国性的 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型, 可以在全面文献系统综述基础上建立初步的风险评估条目池, 进一步通过德尔菲专家咨询法对 [22-2] 风险评估模型指标进行论证, 初步建立风险评估模型, 建立风险评估模型后, 可以利用已有研究数据对模型应用效果进行评估, 计算不同得分或得分区间对象的 HIV 感染风险并计算 ROC 曲线下面积, 还可以通过随机对照实验对

5 866 中华预防医学杂志 218 年 8 月第 52 卷第 8 期 Chin J Prev Med,August 218, Vol. 52, No. 8 风险评估模型的实用性进行评估, 探索风险评估模型在 MSM 艾滋病防控工作中的应用 ( 二 )MSM 个体 HIV 感染风险评估模型纳入指标中国不同省直辖市自治区 MSM 的 HIV 感染率水平相差较大, 队列研究也显示不同地区 MSM 的 HIV 新发感染率及其危险因素也不尽相同在建立中国 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型时, 应综合考虑各种因素, 同时, 从简单实用的角度, 应首先考虑选取对 MSM 的 HIV 感染最为关键最具有代表性的因素组成风险评估模型的指标体系为此, 根据国内外相关研究文献, 同时参考国内有关 MSM 的 HIV 新发感染率及危险因素研究的两篇 Meta 分析和全国 61 个城市 MSM 艾滋病流行病学调查结果, 建议中国 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型应主要包含以下指标或变量条目 1. 年龄 :Menza 全模型和 Smith 模型均纳入了年龄变量, [16] 年龄越小危险分值越大而胡培等在广州建立的评估工具也考虑了年龄, 但是年龄越大危险分值越大有关年龄与 HIV 感染之间的关联性, 研究结果存在不一致性例如 [] 李东民等对年中国 MSM 哨点监测的结果进行分析发现,HIV 抗体阳性率从 2 岁组的.9% 上升到 >5 岁组的 1.1%, 趋势检验差异有统计学意义 (P<.1) 另外,61 个城市流调结果也显示 5~69 岁组感染率显著大于 [] [25] 18~2 岁组但是, 王毅等基于四川省绵阳市 MSM 人群的队列研究发现, 年龄越大,HIV 新发感染的风险越低 (RR: 21~25 岁比 2 岁 :.2(95%CI:.11~.95), 26 岁比 2 岁 :.17(95%CI:.5 ~.66)) 为了更具有可信性, 可以参考全国历年 MSM 哨点监测数据, 对年龄进行分段, 得到历年不同年龄段的感染风险, 通过综合分析, 确定其危险分值 2. 文化程度 : 冯一冰等对 21 年 1 月至 215 年 2 月发表的中国 MSM 队列研究进行 Meta 分析发现, 文化程度低是 MSM 的 HIV 感染的危险因素 (HR=1.61,95%CI:1.21~2.15) 61 个城市流调结果也提示, 文化程度越低, 感染风险越大 ( 调整 OR: 高中 / 初中.98(95%CI:.87~1.1), 大学及以上 / 初中.77(95%CI:.68~.88)) [] 所以在建立 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型时, 应该考虑文化程度因素并予以相应的危险分值. 地区 :211 年卫生部发表的中国艾滋病疫情评估报告中指出, 各省市报告的 HIV 感染者和艾滋病患者数差异很大, 排在前 6 位的省份依次为云南省广西壮族自治区河南省四川省新疆维吾尔自治区和广东省, 而这 6 个省份的总报告人数占全国报告总数的 75.8%, 且累计报告 HIV/AIDS 例数排名在前 2 位的县 ( 区 / 市 ) 均分布在云南省广西壮族自治区新疆维吾尔自治区河南省和四川 [26] [27] 省邱英鹏等的 Meta 分析也指出西南地区 MSM 的 HIV 感染率为 11.2%, 明显高于其他地区 (2.%~.6%) HIV 感染者是 HIV 传播的惟一传染源, 在感染率较高的地区生活的 MSM 感染 HIV 的风险更大, 所以在建立 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型时, 应该考虑地区因素可以根据全国历年 MSM 哨点监测数据, 得到不同省份的 MSM 的 HIV 感染率, 从而可间接获得因所处省份不同带来的风险差异, 并给予不同的危险分值. 民族 : 相对于汉族而言, 少数民族人民多数住在偏远地区, 经济落后, 文化程度偏低, 接受卫生服务与健康教育比较困难冯一冰等的 Meta 分析发现, 少数民族也是 MSM 人群 HIV 感染的危险因素 (HR=2.,95%CI:.89~ 6.) 另外,61 个城市流调结果也显示出类似的结果 ( 调整 OR=1.1,95%CI:.88~1.) [] 所以在建立 MSM 的 HIV 感染风险评估模型时, 应该考虑民族因素, 少数民族应获得相对较高的危险分值 [28] 5. 危险性行为 : 冯一冰等的 Meta 分析以及 Li 等的 Meta 分析均发现无保护性行为 [ 冯一冰等,HR=1.5,95%CI:.97~2.16;Li 等的为近 6 个月存在无保护接受式肛交 (unprotected receptive anal intercourse,urai),rr=.88, 95%CI: 1.~1.7] 多性伴 ( 冯一冰等,HR=2.1,95%CI: [28] 1.6~.;Li 等,RR=2.81,95%CI: 1.59~.95) 是 MSM 的 HIV 感染的危险因素, 另外冯一冰等的 Meta 分析还发现商业性行为 (HR=.11,95%CI: 1.7~11.6) 也是危险因素由于 HIV 感染者是 HIV 传播的惟一传染源, 所以考虑多性伴情况的同时, 具体考虑阳性性伴数目将更有利于发现高风险的 MSM 因此, 在建立 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型时, 可考虑的危险性行为因素有 : 多性伴近 6 个月 HIV 阳性性伴数近 6 个月存在无保护性肛交近 6 个月存在商业性行为根据具体的危险性行为予以不同的危险分值 [28] 6. 梅毒感染 : 冯一冰等的 Meta 分析以及 Li 等的 Meta 分析均发现梅毒感染 ( 冯一冰等,HR=.22,95%CI: 2.21~ [28].7;Li 等,RR=.,95%CI: 1.97~5.62) 是 MSM 的 HIV 感染的危险因素 61 个城市流调结果也提示, 梅毒感染者感染 HIV 的风险较大 ( 调整 OR=.,95%CI:.~.7) [] 此外, 梅毒感染是 MSM 的 HIV 监测中常规检测数据所以, 在建立 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型时, 可以考虑纳入梅毒感染因素, 并给予相应危险分值 7. 新型毒品使用 : 新型毒品可促进 HIV/AIDS 相关的高 [29] 危性行为, 还可能降低机体的免疫能力从而导致对 HIV [-1] 的易感性增加, 另外滥用新型毒品还可能影响抗病毒治 [2] 疗的可接受性与依从性 Menza 模型和 Smith 模型中均纳入了甲基苯丙胺类以及吸入性亚硝酸酯类新型毒品作为变 [] 量 Xu 等通过对中国 7 个城市的横断面调查发现, 使用新型毒品可增加 MSM 感染 HIV 的风险 ( 调整 OR=1.67, 95%CI:1.1~2.1) 所以, 在建立 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型时, 也应考虑纳入新型毒品使用的变量除了上述 7 项指标外, 也有研究认为其他一些人口学心理行为等因素可能影响中国 MSM 的 HIV 感染风 [-5] [] [5] 险, 如经济收入低下包茎或包皮过长肛交出血 [, 5-6] [7] [8-9] 性角色焦虑与抑郁心理群交既往 HIV 检 [] 测等, 但相关研究结果并不一致, 需要进一步的队列研究支持

6 中华预防医学杂志 218 年 8 月第 52 卷第 8 期 Chin J Prev Med,August 218, Vol. 52, No ( 三 ) 构建 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型注意事项 1. 建立全国性的 MSM 个体 HIV 感染风险评估模型时, 由于参考不同文献形成条目池, 各变量指标之间很有可能存在混杂, 需要严格控制参考文献选入标准, 尽量参考队列研究资料 2. 初步构建风险评估模型后, 可以开展随机对照实验进行模型的应用研究, 从而对模型进行修正与完善, 提高有效性与准确性. 建立全国性的风险评估模型时需要参考不同研究得到的 HR/RR/OR 值, 从而提高危险赋值的准确性, 但目前研究较多且对 MSM 的 HIV 感染有明确影响作用的因素 ( 如多性伴无保护性肛交商业性行为等 ), 存在各研究之间定义不一致的情况, 很难综合比较, 所以建议今后的研究中可以对这些因素进行统一定义. 最后的具体评估模型语言应尽量简单易懂, 指标数目也不宜过多, 从而更加方便可及, 便于 MSM 进行快速的自我评估, 提高模型的实用性总而言之, 我们可以综合各类来源的有关 MSM 的 HIV 感染率和新发感染率及其危险因素的监测数据和研究数据, 建立 MSM 个体 HIV 感染风险评估指标体系, 进而通过已有的以及新建的 MSM 队列研究数据对该评估指标体系进行评估与验证, 从而科学设计适用于中国 MSM 的个体 HIV 感染风险评估模型, 以期精准识别具有 HIV 感染高风险的 MSM 个体, 并采取针对性的精准干预措施, 为有效防控 MSM 艾滋病传播提供重要技术手段参考文献 [1] 黑发欣, 王璐, 秦倩倩, 等. 中国年男男性行为者艾滋病疫情分析 [J]. 中华流行病学杂志, 212,(1): DOI:1.76/cma.j.issn [2] 中国疾病预防控制中心, 性病艾滋病预防控制中心, 性病控制中心. 217 年 5 月全国艾滋病性病疫情 [J]. 中国艾滋病性病, 217,2(7):581. DOI:1.119/j.cnki. aids [] Wu ZY, Xu J, Liu EW, et al. HIV and syphilis prevalence among men who have sex with men: a cross-sectional survey of 61 cities in China[J]. Clin Infect Dis, 21, 57(2): DOI:1.19/cid/cit21. [] 李东民, 葛琳, 王岚, 等. 中国年男男性行为人群艾滋病及相关行为变化趋势分析 [J]. 中华流行病学杂志, 21,5(5): DOI:1.76/cma.j. issn 冯一冰, 步凯, 李萌, 等. 中国男男性行为人群 HIV 新发感染率和相关危险因素的 Meta 分析 [J]. 中华流行病学杂志, 215, 6(7): DOI: 1.76 / cma. j. issn [6] Koblin BA, Husnik MJ, Colfax G, et al. Risk factors for HIV infection among men who have sex with men[j]. AIDS, 26,2 (5): DOI:1.197/1.aids [7] Bitton A, Gaziano T. The Framingham heart study's impact on global risk assessment[j]. Prog Cardiovasc Dis, 21, 5(1): DOI:1.116/j.pcad [8] Colditz GA, Atwood KA, Emmons K, et al. Harvard report on cancer prevention volume : Harvard Cancer Risk Index. Risk Index Working Group, Harvard Center for Cancer Prevention [J]. Cancer Causes Control, 2,11(6): [9] Balkus JE, Brown E, Palanee T, et al. An empiric HIV risk scoring tool to predict HIV-1 acquisition in African women[j]. J Acquir Immune Defic Syndr, 216, 72(): -. DOI: 1.197/QAI.97. [1] Haukoos JS, Lyons MS, Lindsell CJ, et al. Derivation and validation of the Denver human immunodeficiency virus (HIV) risk score for targeted HIV screening[j]. Am J Epidemiol, 212,175(8): DOI:1.19/aje/kwr89. [11] Kahle EM, Hughes JP, Lingappa JR, et al. An empiric risk scoring tool for identifying high-risk heterosexual HIV-1-serodiscordant couples for targeted HIV-1 prevention [J]. J Acquir Immune Defic Syndr, 21,62():9-7. DOI: 1.197/QAI.b1e1827e622d. [12] Smith DK, Pan Y, Rose CE, et al. A brief screening tool to assess the risk of contracting HIV infection among active injection drug users[j]. J Addict Med, 215,9(): DOI: 1.197/ADM.12. [1] Hoenigl M, Weibel N, Mehta SR, et al. Development and validation of the San Diego early test score to predict acute and early HIV infection risk in men who have sex with men[j]. Clin Infect Dis, 215,61(): DOI:1.19/cid/civ5. [1] Menza TW, Hughes JP, Celum CL, et al. Prediction of HIV acquisition among men who have sex with men[j]. Sex Transm Dis, 29,6(9): DOI:1.197/OLQ.b1e181a9cc1. [15] Smith DK, Pals SL, Herbst JH, et al. Development of a clinical screening index predictive of incident HIV infection among men who have sex with men in the United States[J]. J Acquir Immune Defic Syndr, 212, 6(): DOI: / QAI.b1e18256b2f6. [16] 胡培, 钟斐, 程伟彬, 等. 广州市男男性行为者艾滋病感染风险模型的建立 [J]. 中华流行病学杂志, 212, (7): DOI:1.76/cma.j.issn [17] Jones J, Stephenson R, Smith DK, et al. Acceptability and willingness among men who have sex with men (MSM) to use a tablet-based HIV risk assessment in a clinical setting[j]. Springerplus, 21,(1):78. DOI:1.1186/ [18] Wilton J, Kain T, Fowler S, et al. Use of an HIV-risk screening tool to identify optimal candidates for PrEP scale-up among men who have sex with men in Toronto, Canada: disconnect between objective and subjective HIV risk[j]. J Int AIDS Soc, 216,19(1):2777. DOI:1.78/IAS [19] MacKellar DA, Valleroy LA, Secura GM, et al. Repeat HIV testing, risk behaviors, and HIV seroconversion among young men who have sex with men: a call to monitor and improve the practice of prevention[j]. J Acquir Immune Defic Syndr, 22, 29(1): DOI:1.197/ [2] Kim DJ, Rockhill B, Colditz GA. Validation of the Harvard Cancer Risk Index: a prediction tool for individual cancer risk [J]. J Clin Epidemiol, 2, 57(): 2-. DOI: / j. jclinepi [21] 程伟彬, 徐慧芳, 钟斐, 等年广州市互联网 + 艾滋病预防服务在男男性行为人群中的应用 [J]. 中华预防医学杂志, 216,5(1): DOI:1.76/cma.j. issn [22] Landeta J. Current validity of the Delphi method in social sciences[j]. Technol Forecast Soc Change, 26, 7(5): DOI:1.116/j.techfore [2] 刘览, 钟斐, 程伟彬, 等. 基于 Delphi 法的 MSM 人群艾滋病

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全球苯丙胺类兴奋剂使用流行现状联合国毒品与犯罪事务办公室 (UNODC, 2013) 的数据表明, 全球苯丙胺类兴奋剂的供应和消费市场正在扩大,2011 年, 全球 15 岁至 64 岁的人云南省药物依赖防治研究所李建华教授全球苯丙胺类兴奋剂使用流行现状联合国毒品与犯罪事务办公室 (UNODC, 2013) 的数据表明, 全球苯丙胺类兴奋剂的供应和消费市场正在扩大,2011 年, 全球 15 岁至 64 岁的人群中, 估计有 0.7%