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基于组轨迹模型的全球艾滋病疾病负担变化模式研究

2025-01-22 34 上传者：管理员

摘要：目的基于组轨迹模型分析全球与中国1990-2021年人类免疫缺陷病毒/获得性免疫缺陷综合征(HIV/AIDS)感染者的疾病负担现状及趋势变化情况，为我国艾滋病防控提供参考依据。方法由全球疾病负担研究(GBD 2021)数据获得1990-2021年HIV/AIDS感染者的疾病指标，利用Joinpoint模型描述全球及中国1990-2021年HIV/AIDS疾病负担变化趋势，探索潜在转折点并拟合基于疾病负担指标的单组轨迹模型。结果 Joinpoint回归趋势分析显示，1990-2021年全球和中国标准化发病率呈先增长后下降趋势，全球伤残调整寿命年率(DALYs)与标准化死亡率呈先增长后下降的趋势，而中国标准化死亡率与DALYs呈现波动上升趋势。组轨迹分析结果显示，年龄标准化发病率可分为低水平上升组、中水平上升组和高水平下降组3组轨迹，年龄标准化死亡率与DALYs可分为低水平上升组、中水平上升后下降组和高水平上升后下降组3组轨迹。结论 HIV/AIDS的疾病负担整体趋势在地区间存在差异。针对低水平上升组，可通过加强预防教育，增加检测机会，确保感染者得到尽早管理；针对中水平上升后下降组，可通过定期评估现行防控措施，确保资源合理配置，提高干预效果；针对高水平下降组，应推动加强基础教育，推广安全套使用，减少新发感染人数，以期降低疾病负担。

关键词：
人类免疫缺陷病毒
感染
疾病负担
组轨迹模型
艾滋病
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截至2022年,全球现存活3900万例人类免疫缺陷病毒(humanimmunodeficiencyvirus,HIV)感染者与获得性免疫缺陷综合征(acquiredimmunedeficiencysyndrome,AIDS)患者[1]。同时,随着艾滋病毒抗逆转录病毒治疗(antiretroviraltherapy,ART)覆盖面增大、有效性提高,感染者寿命延长,需要全生命周期治疗和健康管理。因此,对全球及中国的HIV/AIDS疾病负担趋势进行研究和预测具有十分重要的意义。疾病负担作为疾病对健康产生损害的综合性评价指标[2-3],不仅可以反映一个国家或地区国民宏观健康状况的变化情况,还可以为正确制定卫生政策、满足卫生需求、合理配置卫生资源奠定基础[4]。既往研究[5-6]认为,我国仍是亚洲地区艾滋病疾病负担较严重的国家之一。但已有疾病负担研究多基于横断面研究数据进行分析,难以体现整体变化趋势,且忽略了不同国家或地区的异质性[7]。本研究拟利用2021年全球疾病负担研究(globalburdenofdisease2021,GBD2021)数据,分析1990-2021年全球HIV/AIDS疾病负担变化趋势,利用组轨迹模型(group-basedtrajectory modeling,GBTM)探索其轨迹模式,以明确HIV/AIDS的疾病负担变化规律,并通过中国与全球的比较研究,为疫情防控的公共卫生政策制定、卫生资源分配提供参考依据。

1、资料与方法

1.1资料来源本研究疾病负担资料来源于GBD数据库(https://www.healthdata.org/)。该数据库对全球204个国家和地区368种疾病的疾病负担进行了汇总,本研究中检索疾病为“HIV/AIDS”,提取年份为1990-2021年,地区为“Global”“Allcountriesandterritories”和“China”。

1.2研究变量

GBD数据库为便于不同国家地区间进行比较分析,采取全球年龄标准人群作为年龄标准化依据。疾病负担指标选择HIV/AIDS患者年龄标准化发病率、年龄标准化死亡率和伤残调整寿命年率(disabilityadjustedlifeyears,DALYs)。同时,从GBD网站下载各国家与地区2021年的社会发展指数(socioldemographicnindex,SDI)信息,地区分组为:地区1:高收入地区;地区2:拉丁美洲与加勒比海;地区3:欧洲中部、东欧与中亚;地区4:南亚;地区5:东南亚、东亚与大洋洲;地区6:北非与中东;地区7:撒哈拉地区的非洲国家。

1.3统计学方法

利用JoinpointRegressionProgram软件包通过Joinpoint回归模型分析全球及中国1990—2021年HIV/AIDS疾病负担的变化趋势,估计年度变化百分比(annualpercentagechange,APC)。利用SAS9.4(SASInstitute,Inc;Cary,NC,USA),通过GBTM探索年龄标准化发病率、年龄标准化死亡率和DALYs的组轨迹模式;根据模型要求,为改善数据的正态性,压缩数据的数量级差距,稳定方差,拟合模型前对原始数据进行对数转换,模型拟合结果通过平均后验概率等拟合优度评价指标,结合轨迹形态的可解释性,确定3组为最优模型组轨迹;轨迹模式与不同SDI等级和地区的组间比较采用秩和检验,相关分析采用Gamma系数。检验水准α均设定为0.05。

2、结果

2.1 1990-2021年全球及中国疾病负担变化趋势

全球年龄标准化发病率、年龄标准化死亡率和DALYs均呈先增长后下降的趋势,并分别在1997年与2003年达到高峰。1994-2014年,高峰位置女性疾病负担明显高于男性,其他时间段男女基本一致。中国的年龄标准化发病率在2003年达到峰值,2014年之后基本平缓,年龄标准化死亡率、DALYs呈波动上升趋势,在2016年后逐渐趋于平缓,但仍处于较高水平。中国均为男性高于女性,且差距有逐渐增大的趋势(图1)。·

图1 1990—2021年全球和中国不同性别的年龄标准化疾病负担指标Joinpoint模型分析结果

2.2全球疾病负担指标

GBTMGBTM结果显示,全球204个国家和地区1990-2021年的HIV/AIDS疾病负担可分为3组轨迹组,3个指标的轨迹趋势基本一致。其中,年龄标准化发病率分为低水平上升组、中水平上升组、高水平下降组;年龄标准化死亡率与DALYs分为低水平上升组、中水平上升后下降组、高水平上升后下降组。我国均处于低水平组(图2)。

图2基于GBTM模型对数疾病负担指标轨迹组及95%置信带

2.3不同SDI及地区轨迹模式分析

由秩和检验分析可知,2021年不同地区及SDI等级的3个疾病负担轨迹构成差异均有统计学意义(P<0.001);3个疾病负担轨迹与SDI等级的Gamma系数分别为-0.534、-0.602、-0.607,差异有统计学意义(P<0.001);同时,不同地区间差异有统计学意义(P<0.001);撒哈拉非洲、低SDI地区仍是艾滋病疾病负担最重的地区,疾病负担较轻的地区为“高收入地区”“东南亚、东亚与大洋洲”及“欧洲中部”等地区(表1~2)。

表1不同SDI地区疾病负担指标轨迹模式的构成差异分析

表2不同地区疾病负担指标轨迹模式的构成差异分析

2.4基于组的单轨迹模型评价

发病率、死亡率、DALYs轨迹模型的拟合效果评价指标显示,各组轨迹平均后验概率(average posteriorprobabilit,Avepp)均>0.80,模型拟合各组的后验概率(Pj)与实际轨迹组概率(πj)接近,相对熵(relativeentropy,Ek)均>0.75,说明模型具有较高的分类精度(表3)。

表3基于组的单轨迹模型统计学评价指标

3、讨论

1990-2021年全球HIV/AIDS疾病负担呈先增长后下降的趋势,1994-2014年为高峰段,且女性高于男性,2014年之后男女差距减小。中国发病率整体处于较低水平,与全球趋势一致,但死亡率、DALYs仍在波动上升,均为男性高于女性,且差距有逐渐增大趋势。根据全球各地区疾病负担的不同水平,可分为低、中、高3个轨迹组。同时,轨迹组的分布与不同地区及SDI水平有关,其中撒哈拉地区的非洲地区国家以及低SDI地区国家艾滋病疾病负担最重,高收入地区、东南亚、东亚与大洋洲以及欧洲中部疾病负担较轻。其中,我国3组疾病负担轨迹组均位于低组,与其他国家地区相比,我国HIV/AIDS疾病负担处于较低水平。与先前研究[8]一致,全球HIV/AIDS疾病负担呈先增长后下降的趋势,其原因可能与当前采取大量切实有效的防控措施有关;而我国的死亡率、DALYs的上升可能与我国HIV/AIDS人群基数较大、年龄偏高有关。随着我国筛查力度的加大和 “发现即治 ”策略的继续实施,HIV/AIDS感染人群规模扩大、寿命延长,疾病负担进一步增加。本研究发现,全球女性疾病负担水平高于男性,与Lu等[9]研究一致,这一特征主要集中在撒哈拉以南非洲等艾滋病流行严重的地区。由于病毒载量、性激素水平和男女免疫反应的不同,女性比男性更容易感染HIV[10],先前研究[11]也探讨了女性在社会、文化等方面的性别不平等增加了女性对HIV/AIDS的易感性。同时,女性对疾病有更高的自我意识及卫生保健需要[12],也可能是男性发病率低于女性的原因。与高流行地区趋势不同,在过去30年里,我国HIV/AIDS疾病负担男性高于女性。有研究[13-14]称,可能与中国东部地区男男性行为者人数增加和西南地区经异性商业性行为感染的中老年男性人数增加有关。基于组的轨迹分析提示,HIV/AIDS的疾病负担仍在地区间存在差异。在非洲地区国家以及社会发展水平较低的国家中已经成为非洲死亡的主要原因,并带来巨大的负担[15]。原因可能与非洲人民对艾滋病认知混杂、性伴侣多样、无保护性行为多发以及经济发展落后、医疗资源稀缺、难以获得平等的医疗保健服务有关[16-17]。本研究利用GBTM拟合出基于疾病负担指标的单组轨迹模型,该模型可以将异质性较大的群体划分为不同轨迹组并分析各组特征。同时该模型通过分组分析更清晰地展现了不同轨迹的演变模式,为精准的公共卫生干预提供实证依据。未来研究可以借鉴该模型结合地区特征和其他社会经济变量进行更加细化的分析。但由于GBD数据以国家与地区为单位,为基于文献数据以及监测报告的数据,采用贝叶斯DisMod-MR模型来估计HIV/AIDS疾病负担[18],可能与实际情况存在一定偏差[4]。综上所述,全球HIV/AIDS疾病负担呈先增长后下降的趋势,中国标准化发病率、标准化死亡率和DALYs整体处于较低水平,但标准化死亡率、DALYs仍在波动上升。基于GBTM分析结果,针对低水平上升组,可通过加强预防教育和增加检测机会,确保感染者得到尽早管理;针对中水平上升后下降组,可通过定期评估现行防控措施,确保资源合理配置,提高干预措施的效果;针对高水平下降组,应推动加强性健康基础教育,推广安全套使用,减少新发感染人数。

参考文献:

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[8]倪文婷,王沿,单亦凡,等.1990—2019年四个不同社会人口指数国家10~49岁人群HIV/AIDS疾病负担分析以及模型预测[J].公共卫生与预防医学,2024,35(4):6-10.

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基金资助:重大传染病防控中央补助资金课题(No:223Z021);成都医学院研究生科研创新基金一般项目(No:YCX2023-01-44);

文章来源:蒙镜羽,蒋炬希,蒋昊林,等.基于组轨迹模型的全球艾滋病疾病负担变化模式研究[J].成都医学院学报,2025,20(01):149-153.