我國基于社區(qū)招募的吸毒人群艾滋病流行影響因素的多水平分析

中國疾病預(yù)防控制中心性病艾滋病預(yù)防控制中心（102206） 邢健男 郭 巍 錢莎莎 王 璐

我國基于社區(qū)招募的吸毒人群艾滋病流行影響因素的多水平分析

中國疾病預(yù)防控制中心性病艾滋病預(yù)防控制中心（102206） 邢健男 郭 巍 錢莎莎 王 璐△

目的利用多水平模型從群體和個體水平探討我國社區(qū)吸毒者艾滋病流行的影響因素。方法收集我國2011年艾滋病哨點監(jiān)測的吸毒者數(shù)據(jù)，利用三水平logistic模型，分析我國社區(qū)吸毒者艾滋病流行的影響因素，計算相關(guān)變量的參數(shù)估計值及OR值。結(jié)果2011年我國哨點監(jiān)測共調(diào)查社區(qū)吸毒人員42011人，HIV感染率為5.01%（95%CI：4.80%，5.22%）。零模型分析結(jié)果顯示社區(qū)吸毒者艾滋病感染在區(qū)縣水平、省份水平上均有聚集性。進一步通過三水平logistic模型分析影響因素，結(jié)果顯示，感染丙肝（OR＝6.404，95%CI：5.411，7.580）、共用針具（OR＝4.043，95%CI：3.545，4.618）、注射吸毒（OR＝1.736，95%CI：1.391，2.167）、少數(shù)民族（OR＝1.728，95%CI：1.446，2.065）等因素是社區(qū)吸毒者感染艾滋病的危險因素。結(jié)論多水平模型可以用于處理我國艾滋病哨點監(jiān)測數(shù)據(jù)，但仍需在群體水平繼續(xù)探索相應(yīng)的影響因素。

社區(qū) 吸毒者 哨點 影響因素 多水平模型

吸毒人群，特別是注射吸毒人群一直是我國艾滋病受累最為嚴重的人群之一［1-2］，雖然近年來隨著美沙酮維持治療項目的不斷擴大，部分地區(qū)吸毒人群中艾滋病流行的情況得以遏制［3］，但是也有研究表明，來自社區(qū)的吸毒者感染率水平顯著高于監(jiān)管場所中的吸毒者［4］，亟需對社區(qū)吸毒人群開展艾滋病感染影響因素分析的相關(guān)研究。我國自1995年建立吸毒者艾滋病監(jiān)測哨點［5］，隨著艾滋病的流行，吸毒者艾滋病的哨點數(shù)量逐年增加，這些監(jiān)測數(shù)據(jù)為當?shù)豀IV/AIDS感染流行趨勢和艾滋病綜合防治、科學(xué)干預(yù)提供了重要依據(jù)。但是，由于我國不同省份和地區(qū)間吸毒人群艾滋病流行情況差異較大，在合并使用不同地區(qū)哨點監(jiān)測數(shù)據(jù)進行影響因素探討時，需要考慮哨點監(jiān)測對象的層次特征（如哨點所在省份和區(qū)縣，以及招募方式）對結(jié)果的影響。有研究表明，對這類層次結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)進行影響因素方面的研究時，傳統(tǒng)的多元回歸模型不能體現(xiàn)不同地區(qū)間的差異，對影響因素的探討可能會出現(xiàn)偏差。而多水平模型則可以使傳統(tǒng)模型擬合后的殘差按照數(shù)據(jù)層次再進行分解，這就降低了不能解釋殘差的比例，從而改善模型擬合效果［6］。

本研究擬采用多水平logistic模型的方法，對我國2011年社區(qū)吸毒者人群的哨點監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析，探索社區(qū)吸毒者感染艾滋病的影響因素及多水平模型在我國艾滋病監(jiān)測數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用。

資料與方法

1.資料來源：收集2011年我國吸毒人群艾滋病哨點監(jiān)測數(shù)據(jù)，截取樣本來源為吸毒者社區(qū)的數(shù)據(jù)。根據(jù)哨點監(jiān)測方案要求，吸毒者是指口服、吸入和注射海洛因、可卡因、大麻等毒品的人，而社區(qū)吸毒者是指通過同伴教育員或關(guān)鍵知情人采用滾雪球的方法在吸毒者社區(qū)中招募的監(jiān)測對象。對每一位招募來的調(diào)查對象開展面對面的問卷調(diào)查和血清學(xué)檢測。問卷調(diào)查內(nèi)容包括人口學(xué)特征、既往和最近6個月的吸毒行為、性行為以及接受艾滋病防治服務(wù)的情況，血清學(xué)檢測內(nèi)容包含了艾滋病病毒、梅毒和丙型肝炎病毒的檢測。省水平數(shù)據(jù)（2011年各省人均可支配收入）來源于國家統(tǒng)計局。

2.方法

（1）統(tǒng)計描述：調(diào)查對象人口學(xué)特征及高危行為的頻數(shù)分布情況、艾滋病病毒（HIV）、梅毒病毒以及丙肝病毒（HCV）感染率水平。

（2）單因素logistic分析及自變量選擇：將待研究自變量依次納入傳統(tǒng)logistic方程進行單因素分析。之后將所有自變量納入傳統(tǒng)logistic方程，使用逐步回歸法進行自變量的篩選。由于本研究樣本量較大，選入自變量和剔除自變量的統(tǒng)計學(xué)標準均設(shè)定為0.05。有意義的自變量納入多水平logistic方程進行進一步分析。單因素logistic分析和自變量的篩選使用SAS 9.2軟件包完成。

（3）多水平logistic模型：根據(jù)多水平模型的原理［6］，模型基本形式如下：

其中，β1為處理因素的效應(yīng)參數(shù)，稱為固定效應(yīng)參數(shù)；μ0jk、ν0k為logit均值的二水平和三水平的隨機效應(yīng)，其方差被稱為隨機系數(shù)。當不納入自變量時，方程為零模型，用于檢驗是否數(shù)據(jù)是否存在層次結(jié)構(gòu)特征并應(yīng)用多水平模型。如果存在區(qū)域聚集性，計算方差成分系數(shù)（variance partition coefficient， VPC）［6］，即用以衡量吸毒者艾滋病感染在區(qū)縣水平或省水平聚集性的大小，數(shù)值越大說明數(shù)據(jù)在高水平單位內(nèi)存在的聚集性越強。

本文數(shù)據(jù)分為三個水平，社區(qū)招募的吸毒者個體為第一水平，哨點所在區(qū)縣為第二水平，所在省份作為第三水平，以吸毒者感染艾滋病與否為應(yīng)變量并納入第一水平（年齡、性別、高危行為等）及第三水平自變量（人均可支配收入）。多水平logistic模型的擬合在WLw iN2.26中進行，參數(shù)估計使用近似的預(yù)測性擬似然法（predictive or penalized quasi likelihood，PQL），參數(shù)檢驗使用卡方檢驗，第一水平尺度參數(shù)被約束為1，OR值及95%CI用來評價各影響因素的作用強度，P值小于0.05具有統(tǒng)計學(xué)意義。

結(jié) 果

1.人口學(xué)特征和HIV感染率

2011年我國艾滋病哨點監(jiān)測系統(tǒng)共通過關(guān)鍵知情人和同伴教育員在吸毒者社區(qū)中招募了40211名吸毒人員，男女比例為5.24：1，平均年齡為（34.9± 8.29）歲。社區(qū)吸毒者的HIV抗體陽性檢出率為5.01%（95%CI：4.80%，5.22%），梅毒感染率為4.56%，HCV抗體陽性檢出率為42.0%。

招募的社區(qū)吸毒者中，注射吸毒者25214人，占62.7%。注射吸毒者男女性別比為5.24：1，平均年齡35.7±7.61歲，注射吸毒人群HIV抗體陽性檢出率為7.30%（95%CI：6.97%，7.62%），梅毒感染率為5.16%，HCV抗體陽性檢出率為58.6%。

2.單因素logistic分析及自變量選擇在不考慮數(shù)據(jù)的層次關(guān)系的情況下，采用傳統(tǒng)logistic方程對吸毒者艾滋病感染的影響因素進行單因素分析，結(jié)果顯示性別、戶籍所在地、民族、受教育程度、婚姻狀況、注射吸毒、共用針具、梅毒和丙肝感染與否均對吸毒者感染艾滋病有影響且具有統(tǒng)計學(xué)意義，見表1。將所有自變量納入傳統(tǒng)logistic方程，使用逐步回歸法對自變量進行篩選，除性別外，其余自變量均有統(tǒng)計學(xué)意義。

表1 單因素logistic分析

*：*無統(tǒng)計學(xué)意義

3.三水平logistic模型：

（1）零模型：

首先擬合零模型判斷分析變量是否存在區(qū)縣和省份水平上的聚集性。結(jié)果顯示，反映分析變量在區(qū)縣和省份水平聚集性的隨機系數(shù)值分別為2.203、3.219，經(jīng)卡方檢驗P值均小于0.05，提示區(qū)縣和省級水平的聚集性有統(tǒng)計學(xué)意義，結(jié)果詳見表2。區(qū)縣和省份水平方差成分系數(shù)（VPC）分別為40.1%和49.4%，可認為吸毒者艾滋病感染在區(qū)縣和省份水平上均存在聚集性，故使用三水平logistic模型分析本文數(shù)據(jù)較為合適。

表2 零模型擬合結(jié)果

（2）方差成分模型

由于區(qū)縣級自變量數(shù)據(jù)獲取困難，本研究方差成分模型中在納入了個體水平（第1水平）后，只加入省級水平（第3水平）自變量進行分析。估計截距項隨機系數(shù)、各個水平自變量系數(shù)的固定效應(yīng)值、卡方檢驗值及OR值。結(jié)果顯示，納入第1和第3水平的自變量后，區(qū)縣級和省級水平的隨機系數(shù)值分別為1.653和1.526，計算區(qū)縣和省級水平方差成分系數(shù)（VPC）分別為33.4%和31.6%。

相應(yīng)地，在考慮了區(qū)縣和省級聚集性之后，個體水平的自變量中社區(qū)吸毒者是否為少數(shù)民族、是否注射吸毒、是否共用針具以及是否感染了丙型肝炎是其感染HIV的危險因素。另外，與年齡29歲及以下者相比，年齡30～39歲和40歲及以上者感染HIV的比例更高。在婚與單身相比為保護因素，高中及以上、初中文化程度與小學(xué)及以下文化程度相比為保護因素。第三水平變量人均可支配收入20000～29999元、≥30000元相對于人均可支配收入≤19999元為保護因素但無統(tǒng)計學(xué)意義。多水平模型影響因素分析結(jié)果詳見表3。

表3 三水平logistic方差成分模型擬合結(jié)果

討 論

多元回歸方法是進行影響因素探討最常用的方法，傳統(tǒng)的多元回歸模型的估計方法要求個體的測量值間相互獨立，當這個前提不成立時，如果繼續(xù)使用傳統(tǒng)回歸模型時，回歸模型中的參數(shù)估計值的有效性和統(tǒng)計特征易受到影響，從而最終的統(tǒng)計推斷結(jié)論將可能出現(xiàn)偏倚，發(fā)生一類錯誤的概率會增加。多水平統(tǒng)計模型是近年來出現(xiàn)的一種統(tǒng)計方法，可以很好地用于研究具有層次結(jié)構(gòu)或嵌套式結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，我國的吸毒者艾滋病哨點監(jiān)測數(shù)據(jù)體現(xiàn)了研究對象間存在的空間聚集性，利用多水平模型分析可以得到更加準確的分析及參數(shù)估計結(jié)果。

對于多水平模型而言，2級和3級水平自變量的篩選是比較復(fù)雜的過程。在本研究中，由于區(qū)縣級自變量數(shù)據(jù)獲取困難，本研究在方差成分模型中只納入了個體水平（第1水平）及省級水平（第3水平）自變量進行分析，結(jié)果顯示，納入這些自變量后，與零水平模型相比，縣區(qū)水平和省級水平的隨機系數(shù)、方差成分系數(shù)（VPC）均出現(xiàn)了下降，這說明所選擇的省級水平的自變量在一定程度上解釋了影響吸毒者艾滋病感染與否的地區(qū)間差異，但是隨機系數(shù)仍存在統(tǒng)計學(xué)意義也提示，仍然有一些比較關(guān)鍵的解釋變量沒有被納入模型中。

與傳統(tǒng)logistic模型相比，在對社區(qū)吸毒者艾滋病監(jiān)測數(shù)據(jù)進行了2級水平和3級水平調(diào)整之后，部分危險因素相對危險度（OR）的點估計值略有下降。戶籍所在地和梅毒感染不再是HIV感染的危險因素，而高年齡組、共用針具以及感染HCV的OR值均有所降低，但仍然是我國社區(qū)吸毒者HIV感染的危險因素，如表1和表3所示。其中少數(shù)民族相對于漢族感染艾滋病的可能性由5.735倍降至1.728倍，而少數(shù)民族多為省內(nèi)聚集，與地理位置密切相關(guān)。既往的一些研究顯示少數(shù)民族由于生活環(huán)境所處的地理位置［7］及一些生活風俗［8-9］使其相比于漢族更易于感染艾滋病，而且一些研究顯示少數(shù)民族可能是共用針具的危險因素［10-12］。本研究中，由于采取了多水平模型的分析方法，少數(shù)民族這一屬性對吸毒者感染艾滋病的影響被分解到了2級及3級水平，即HIV感染的風險被部分歸因于2級水平和3級水平及其變量中，從而降低了個體屬性和行為對HIV感染率的影響。

年齡的增高、注射吸毒、共用針具均為影響吸毒者感染艾滋病的危險因素，其中年齡大的吸毒者可能由于吸毒時間更長而因此有可能實施更多的危險行為而感染艾滋病，而注射吸毒和共用針具使吸毒者易通過血液傳播感染艾滋病，是吸毒者感染艾滋病的主要途徑。丙型肝炎病毒和艾滋病病毒均通過血液和性接觸傳播［13］，感染丙肝的危險行為如共用針具、性行為等，有可能使感染HCV的吸毒者同時感染HIV。在感染HCV的16904位吸毒者中感染HIV人數(shù)為1738人，感染率達到10.2%，高于全部吸毒者中的HIV感染率，說明在吸毒人群中HCV、HIV合并感染情況較為嚴重。另外，戶籍所在地為外省、感染梅毒為吸毒者感染艾滋病的危險因素，但均無統(tǒng)計學(xué)意義?；橐鰻顩r為在婚與單身相比是保護因素，而離異或喪偶為危險因素（無統(tǒng)計學(xué)意義），這與段松等人在云南省德宏州進行的隊列研究的結(jié)果［14］及林新勤等人的研究結(jié)果［15］相一致，說明穩(wěn)定的婚姻狀態(tài)可能保護吸毒者避免感染艾滋病。

本研究也提示，良好的教育可以減低HIV感染的風險，這與既往研究的結(jié)論相似［16-18］。進一步探索群體水平HIV感染的危險因素，本文嘗試將“人均可支配收入”作為省級水平變量納入了多水平模型，希望探索各省經(jīng)濟發(fā)展水平［19］與社區(qū)吸毒者艾滋病感染的關(guān)系。在三水平logistic方程中，雖然人均可支配收入的參數(shù)估計無統(tǒng)計學(xué)意義，但三水平的隨機系數(shù)和方差成分系數(shù)均有較大幅度下降，這一結(jié)果一方面提示經(jīng)濟較發(fā)達省份社區(qū)吸毒者HIV感染的風險相對較小，另一方面也提示需要納入更多的反映社會經(jīng)濟宏觀情況的變量，進一步探討影響社區(qū)吸毒者HIV感染的社會因素。

綜上所述，由于我國吸毒者哨點監(jiān)測數(shù)據(jù)在區(qū)縣水平和省級水平上均存在聚集性，應(yīng)用傳統(tǒng)logistic模型進行危險因素探討時會出現(xiàn)危險因素被高估的現(xiàn)象，甚至出現(xiàn)不合理的結(jié)論。應(yīng)用多水平模型，可以將反應(yīng)變量間的變異分解到縣及省水平，可很好的處理我國吸毒者哨點監(jiān)測數(shù)據(jù)，得到更加真實的結(jié)果。但同時我們也應(yīng)該注意到，群體水平危險因素的探討是一個比較復(fù)雜的問題，哪些社會宏觀因素更適合納入多水平模型，以及這些宏觀因素之間的關(guān)聯(lián)性是多水平模型擬合過程中需要探討的問題。

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（責任編輯：丁海龍）

M ultilevel M odel Analysis on the Influence of HIV/AIDS Infected among Community-based Recruitment of Drug User in China．

XingJiannan，GuoWei，QianShasha，etal．（NationalCenterforAIDS/STDControlandPrevention，ChineseCenterforDisease ControlandPrevention（102206），Beijing）

ObjectiveUsing multilevelmodel to explore the influencing factors of HIV/AIDS epidemic among drug users who were recruited through community from the level of populations and individuals.MethodsThe Research collected of an annual sentinelmonitoring data among community-based drug user，using three-level logistic model to analyze the impact of the HIV/AIDS epidem ic factors of China＇s drug user，computing variable parameter estimates and the value ofOR.Results42011 drug userswere recruited from community and the HIV/AIDS prevalence was5.01%（95%CI：4.80%，5.22%）.Null model analysis showed that HIV/AIDS infected drug users clustered in country and province.Further analysis through three levels of Logisticmodel showed infected w ith hepatitis C（OR＝6.404，95%CI：5.411，7.580），sharing needles（OR＝4.043，95%CI：3.545，4.618），injection drug use（OR＝1.736，95%CI：1.391，2.167），minorities（OR＝1.728，95%CI：1.446，2.065）and other demographic characteristics and behavioral factors are risk factors of community drug users infected w ith HIV/AIDS.ConclusionMultilevelmodel can be used to handle our HIV/AIDS sentinel surveillance data，but still need to explore the appropriatelevel factors.

Community；Drug；Sentinel；Influencing factors；Multilevelmodel

△通信作者：王璐，E-mail：wanglu64＠163.com