HIV相關(guān)知識(shí)及預(yù)期污名化對(duì)男男性行為者抑郁的影響
——基于潛在類別分析

戴振威，司明玉，吳奕錦，陳旭，付佳琪，黃依漫，王浩，肖偉軍，于飛，米國棟*，蘇小游*

男男性行為（men who have sex with men，MSM）者作為HIV感染的高危人群，其感染HIV的概率是一般人群的26倍［1］。在中國，MSM者的HIV感染人數(shù)呈逐年上升趨勢(shì)，研究顯示，中國HIV感染歸因于MSM的比例從2006年的2.5%上升到2016年的28%［2-3］。此外，MSM在中國仍然不被公眾廣泛接受，他們可能在生活和工作中遭受歧視和污名化［4］。上述原因均可導(dǎo)致MSM者產(chǎn)生負(fù)性情緒，如焦慮、抑郁等。研究顯示，MSM者的抑郁發(fā)生率普遍高于一般人群，2021年的一項(xiàng)調(diào)查顯示中國西部MSM者抑郁的發(fā)生率為38.0%，一項(xiàng)系統(tǒng)綜述的結(jié)果也顯示中國MSM者抑郁發(fā)生率為40%［3，5］。長期的抑郁癥狀不僅會(huì)對(duì)身體造成損害，還會(huì)增加自殘、自殺等行為的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，因此MSM者的抑郁問題亟待解決［6］。既往研究指出，MSM者的HIV相關(guān)知識(shí)可對(duì)抑郁產(chǎn)生影響［7］。該人群的HIV預(yù)期污名化也可能是抑郁的影響因素［8］。MSM者的抑郁狀況可通過量表評(píng)估獲得，但是通過量表評(píng)估僅能從整體水平反映其抑郁狀況，無法準(zhǔn)確識(shí)別該群體的抑郁特征，即使兩個(gè)個(gè)體得分一致，他們?cè)诟鳁l目上的答案也可能有所差異。潛在類別分析（latent class analysis，LCA）是利用潛在類別模型將人群按照不同特征分為多個(gè)類別的統(tǒng)計(jì)方法，其分類的準(zhǔn)確度高于傳統(tǒng)分類方法，在心理學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本研究旨在使用LCA探索MSM者抑郁的分類特征，并探究HIV相關(guān)知識(shí)和HIV預(yù)期污名化對(duì)不同水平抑郁的影響，為針對(duì)不同特征群體實(shí)施特定干預(yù)提供參考。

1 資料與方法

1.1 一般資料 本研究采用便利抽樣的方法，于2020-12-16至2021-03-02選取1 394例未感染HIV或感染狀態(tài)未知的MSM者進(jìn)行線上問卷調(diào)查，納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）生理性別為男性；（2）最近1年與男性發(fā)生口交/肛交；（3）未做過HIV檢測或檢測結(jié)果為陰性；（4）能獨(dú)立完成問卷；（5）自愿參加本研究。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）年齡＜18歲；（2）不能配合調(diào)查者。本研究已于2020-05-20經(jīng)過淡藍(lán)公益?zhèn)惱砦瘑T會(huì)審批（DLIRB202005-01），研究對(duì)象自愿參加本研究并知情同意。

1.2 研究設(shè)計(jì) 本研究采用同性社交軟件Blued7.5平臺(tái)對(duì)注冊(cè)用戶進(jìn)行線上調(diào)查，線上調(diào)查的方式不僅可確保問卷的完整性和匿名性，且受試對(duì)象能夠在更自然的狀態(tài)下填寫問卷，提高問卷結(jié)果的真實(shí)性。問卷通過“近6個(gè)月內(nèi)，你與多少名男性發(fā)生過肛交性行為”這一題項(xiàng)進(jìn)行質(zhì)量控制，調(diào)查由專業(yè)研究人員于2020-12-16至2021-03-02將招募信息及電子問卷發(fā)布至平臺(tái)，感興趣的用戶打開鏈接后點(diǎn)擊“同意并開始作答”按鈕方可填寫問卷。無效問卷標(biāo)準(zhǔn)：（1）“近6個(gè)月內(nèi)，你與多少名男性發(fā)生過肛交性行為”題項(xiàng)的填寫結(jié)果≥300；（2）選項(xiàng)明顯規(guī)律，如所有條目選項(xiàng)相同。

1.3 調(diào)查內(nèi)容 （1）一般資料：自行設(shè)計(jì)一般資料調(diào)查問卷，內(nèi)容包括年齡、婚姻狀況、工作狀況、民族、受教育程度、月收入、是否做過HIV檢測、近6個(gè)月是否與男性發(fā)生性行為、近6個(gè)月是否與女性發(fā)生性行為、近6個(gè)月是否使用助性劑、抑郁情況。（2）HIV知 識(shí) 問 卷（HIV Knowledge Questionnaire，HIVKQ-18）：該問卷由CAREY等［9］于2002年編制，用于衡量個(gè)體對(duì)HIV及其預(yù)防相關(guān)知識(shí)的了解程度，共18個(gè)條目，每個(gè)條目分為“對(duì)”“錯(cuò)”和“不知道”3個(gè)選項(xiàng)，答對(duì)的條目得1分，答錯(cuò)或不答得0分，總分越高說明對(duì)HIV及其預(yù)防的相關(guān)知識(shí)掌握越好。該問卷的Cronbach's α系數(shù)為0.890。本研究中該問卷的Cronbach's α系數(shù)為0.759。（3）HIV預(yù)期污名量表（Anticipated HIV Stigma Scale，AHSS）：該問卷由GOLUB等［10］于2013年編制，用于衡量MSM者的HIV預(yù)期污名化程度，共7個(gè)條目，各條目采用Likert 4級(jí)計(jì)分法，“完全不同意”計(jì)1分，“不同意”計(jì)2分，“同意”計(jì)3分，“完全同意”計(jì)4分，得分越高說明預(yù)期污名化程度越嚴(yán)重。 該量表的Cronbach's α系數(shù)為0.820。本研究中該量表的Cronbach's α系數(shù)為0.837。（4）簡版流調(diào)中心抑郁量表（Center for Epidemiologic Studies Depression Scale，CES-D10）：該量表由美國國立精神衛(wèi)生研究院RADLOFF［11］于1977年編制，共包含20個(gè)條目。YU等［12］于2013年引進(jìn)國內(nèi)并精簡為包含10個(gè)條目的CES-D10，各條目采用Likert 4級(jí)計(jì)分法，“沒有或很少有”計(jì)0分，“有時(shí)或小部分時(shí)間”計(jì)1分，“時(shí)常或一半的時(shí)間”計(jì)2分，“絕大多數(shù)或全部時(shí)間”計(jì)3分，得分越高說明抑郁程度越嚴(yán)重，總分≥10分提示存在抑郁癥狀。本研究在進(jìn)行LCA時(shí)根據(jù)KOHOUT等［13］的建議將該量表的各條目轉(zhuǎn)換為2分類，其中原條目的“0”和“1”轉(zhuǎn)換為“0”，原條目的“2”和“3”轉(zhuǎn)換為“1”。該量表的Cronbach's α系數(shù)為0.850。本研究中該量表的Cronbach's α系數(shù)為0.825。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 將原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入Excel軟件，采用SAS 9.4和Mplus 8.3軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)數(shù)資料以相對(duì)數(shù)表示；計(jì)量資料以（±s）表示；MSM者抑郁的潛在類別應(yīng)用LCA，本研究采用穩(wěn)健極大似然法（robust maximum likelihood，MLR） 對(duì) 1～5個(gè) 潛 在類別的模型進(jìn)行擬合，并通過擬合指標(biāo)及實(shí)際理論決定最佳模型，擬合指標(biāo)包括：赤池信息準(zhǔn)則（akaike information criterion，AIC）、貝葉斯信息準(zhǔn)則（bayesian information criterion，BIC）、校正貝葉斯信息準(zhǔn)則（adjusted bayesian information criterion，aBIC）、熵值（Entropy）、似然比檢驗(yàn)指標(biāo)（lo-mendell-rubin，LMR）和基于Bootstrap的似然比檢驗(yàn)（the bootstrap likelihood ratio test，BLRT）結(jié)果等。其中AIC、BIC、aBIC越小提示模型擬合越好；Entropy＞0.8說明類別分類合理；似然比檢驗(yàn)若P值達(dá)到顯著性水平（P＜0.05），則表明k個(gè)類別的模型顯著優(yōu)于k-1個(gè)類別的模型，此外，還需結(jié)合分類的實(shí)際意義來確定最終的類別數(shù)目。模型選擇完畢后利用Kappa值評(píng)估通過潛在類別模型所得的分類與量表截?cái)嘀邓玫姆诸惖囊恢滦裕忙?檢驗(yàn)對(duì)抑郁分類和研究對(duì)象一般資料進(jìn)行單因素分析，單因素分析達(dá)統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著的變量與HIV預(yù)期污名化、HIV相關(guān)知識(shí)共同作為自變量，抑郁分類作為因變量進(jìn)行多因素Logistic回歸分析，檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 一般資料 最終收回問卷1 396份，有效問卷1 394份，有效率為99.9%。1 394例研究對(duì)象中，年齡＞30歲530例（38.0%），未婚1 210例（86.8%），無固定工作483例（34.6%），其他民族152例（10.9%），受教育程度為本科及以上716例（51.4%），月收入＜7 000元1 013例（72.7%），做過HIV檢測1 029例（73.8%），近6個(gè)月與男性發(fā)生過性行為967例（69.4%），近6個(gè)月與女性發(fā)生過性行為159例（11.4%）；近6個(gè)月使用過助性劑461例（33.1%），見表1。HIVKQ-18得分為（13.7±3.2） 分，AHSS得 分 為（23.3±4.4）分。

表1 研究對(duì)象一般資料Table 1 Demographic characteristics of participants

2.2 潛在類別模型擬合指標(biāo) 以CES-D10的10個(gè)條目為外顯指標(biāo)，依次選取1～5個(gè)潛在類別模型對(duì)MSM者抑郁狀況進(jìn)行探索性LCA，不同類別數(shù)的潛在類別模型的擬合指標(biāo)見表2。結(jié)果顯示AIC、BIC、aBIC隨著類別數(shù)的增加而降低；類別數(shù)為2、4、5時(shí)Entropy值＞0.8；盡管隨著類別數(shù)的增加，似然比檢驗(yàn)均達(dá)統(tǒng)計(jì)顯著性（P＜0.05），但是當(dāng)類別數(shù)為5時(shí)，其中一個(gè)類別概率僅為0.090，提示該類別樣本數(shù)量太少，實(shí)際意義低，因此綜合上述考量，本研究選擇含有4個(gè)類別的潛在類別模型進(jìn)行分析，各條目在每個(gè)潛在類別上的條件概率見圖1和表3。根據(jù)CES-D10，各條目得分越高，表明MSM者的抑郁程度越嚴(yán)重，從圖1可知，C4類別在10個(gè)條目的得分概率均較低，根據(jù)其得分特征，將這一類別命名為“無明顯抑郁”；C1類別在各條目上的得分概率均明顯高于C4，低于C3，因此將C1命名為“可能存在輕微抑郁”，并將C3命名為“可能存在中至重度抑郁”；C2類別的各條目得分概率與C4相似，但是條目4和條目7的得分概率較高，兩條目的意思分別代表“平時(shí)不感到高興”和“覺得生活沒那么有意思”，反映該組MSM者可能有發(fā)生抑郁的風(fēng)險(xiǎn)，故將該組命名為“可能存在抑郁風(fēng)險(xiǎn)”。各組的類別概率見表3，其中“無明顯抑郁”占40.1% ，“可能存在抑郁風(fēng)險(xiǎn)”占21.6%，“可能存在輕微抑郁”占28.0%，“可能存在中至重度抑郁”占10.3%。為檢驗(yàn)該分類的準(zhǔn)確性，將根據(jù)CES-D10的截?cái)嘀邓袛嗟囊钟艚Y(jié)果（0=無抑郁；1=存在抑郁）與LCA所得結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)（0=無明顯抑郁+可能存在抑郁風(fēng)險(xiǎn)；1=可能存在輕微抑郁+可能存在中至重度抑郁），結(jié)果顯示Kappa=0.735（P＜0.001）。

表2 探索性LCA模型擬合指標(biāo)Table 2 Model fit indices in exploratory latent class analysis

表3 各條目在每個(gè)潛在類別上的條件概率及類別概率Table 3 Conditional probabilities and class probabilities of each item of the CES-D-10 on latent classes

圖1 4個(gè)抑郁潛在類別條件概率分布圖Figure 1 Distribution of conditional probabilities on four latent classes of depression

2.3 MSM者抑郁影響因素的單因素分析 不同抑郁分組MSM者民族、月收入、HIV檢測情況、近6個(gè)月與男性性行為情況、近6個(gè)月與女性性行為情況、近6個(gè)月使用助性劑情況比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）；不同抑郁分組MSM者年齡、婚姻狀況、工作狀況、受教育程度比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），見表4。

表4 MSM者抑郁影響因素的單因素分析〔n（%）〕Table 4 Univariate analysis of influencing factors of depression in Chinese men who have sex with men

2.4 MSM者抑郁影響因素的多因素Logistic分析 以年齡（賦值：1=＞30歲，2=≤30歲）、婚姻狀況（賦值：1=未婚，2=已婚）、工作狀況（賦值：1=全職工作，2=無固定工作）、受教育程度（賦值：1=本科以下，2=本科及以上）、HIV預(yù)期污名化（賦值：實(shí)測值）、HIV相關(guān)知識(shí)（賦值：實(shí)測值）作為自變量，抑郁分組（賦值：1=可能存在輕微抑郁，2=可能存在抑郁風(fēng)險(xiǎn)，3=可能存在中至重度抑郁，4=無明顯抑郁）作為因變量，將“無明顯抑郁”作為參考類別進(jìn)行多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，高水平HIV相關(guān)知識(shí)（OR=0.926，P=0.001）、本科及以上受教育程度（OR=0.642，P=0.003）是可能存在抑郁風(fēng)險(xiǎn)的影響因素；HIV預(yù)期污名化（OR=1.594，P＜0.001）、已婚（OR=0.593，P=0.026）是可能存在輕微抑郁的影響因素；高水平HIV相關(guān)知識(shí)（OR=0.935，P=0.026）、HIV預(yù)期污名化（OR=2.239，P＜0.001）、無固定工作（OR=1.518，P=0.045）是可能存在中至重度抑郁的影響因素，見表5。

表5 MSM抑郁影響因素的多因素Logistic回歸分析Table 5 Multinomial logistic regression of influencing factors of depression in Chinesemen who have sex with men

3 討論

3.1 LCA方法的科學(xué)性及優(yōu)勢(shì) 除LCA外，還有許多其他方法可對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分組，如聚類分析、Taxometric分析法等。但是與聚類分析相比，LCA是基于模型的方法，分類的標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果的檢驗(yàn)更為合理；與Taxometric分析法相比，Taxometric分析法只能將研究對(duì)象分為2個(gè)類別［14］。因此，本研究采用LCA法將研究對(duì)象進(jìn)行分組。

3.2 MSM者抑郁的潛在類別特征 本研究采用LCA探討了MSM者抑郁癥狀的異質(zhì)性，結(jié)果顯示無明顯抑郁的MSM者占40.1%，可能存在抑郁風(fēng)險(xiǎn)的MSM者占21.6%，可能存在輕微至重度抑郁的MSM者占38.3%，與王毅等［15］、薛建等［16］的研究結(jié)果類似。該結(jié)果提示MSM者的抑郁發(fā)生率仍高于一般人群，應(yīng)重視這一人群抑郁狀況的臨床評(píng)估，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果從個(gè)人、社會(huì)等多角度進(jìn)行干預(yù)［17］。

3.3 MSM者受教育程度、婚姻狀況、工作狀況對(duì)MSM者抑郁的影響 多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，高學(xué)歷（本科及以上）是MSM者可能存在抑郁風(fēng)險(xiǎn)的保護(hù)因素；已婚是MSM者可能存在輕微抑郁的保護(hù)因素；無固定工作是MSM者可能存在中至重度抑郁的危險(xiǎn)因素。與潘蓉等［18］、荊少華［19］、楊昊等［20］的研究結(jié)果類似。分析原因可能為：（1）學(xué)歷方面，教育可以使個(gè)體擁有更多應(yīng)對(duì)壓力源的資源，從而減少抑郁發(fā)生的可能［21］。（2）婚姻狀況方面，由于MSM者特殊的性取向可能有悖于了中國結(jié)婚生子的文化傳統(tǒng)，其行為通常會(huì)遭受社會(huì)的偏見，因此，在中國，許多MSM者選擇結(jié)婚并向他們的妻子和周圍的人隱瞞他們的同性行為［22］。結(jié)婚可以掩蓋同性戀行為、滿足大眾期望、避免被家庭或社會(huì)“淘汰”和緩沖來自父母和家庭的壓力源，從而降低抑郁的發(fā)生率［23］。（3）工作狀況方面，有固定工作的MSM者一般會(huì)有穩(wěn)定的收入，該特征增加了其在經(jīng)濟(jì)上的穩(wěn)定性，使其更不容易產(chǎn)生抑郁癥狀［24］。但是由于學(xué)歷、婚姻及工作狀況等均屬于較難進(jìn)行干預(yù)的變量，且可能產(chǎn)生一系列倫理問題，因此，相關(guān)部門應(yīng)優(yōu)先考慮對(duì)易于實(shí)施干預(yù)的因素進(jìn)行干預(yù)，如HIV及其預(yù)防相關(guān)知識(shí)、HIV預(yù)期污名化等，以期為改善MSM群體心理健康的長期目標(biāo)打下基礎(chǔ)。

3.4 HIV及其預(yù)防相關(guān)知識(shí)對(duì)MSM者抑郁的影響 多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示，高水平HIV相關(guān)知識(shí)是MSM者可能存在抑郁風(fēng)險(xiǎn)及可能存在中至重度抑郁的保護(hù)因素，與高迪思等［7］的研究結(jié)果類似。分析原因可能為，對(duì)HIV相關(guān)知識(shí)掌握越好的MSM者越能夠?qū)IV有更客觀地了解，也有較強(qiáng)的自我保護(hù)動(dòng)機(jī)，并能夠以正確有效的方式預(yù)防感染HIV，從而減少發(fā)生抑郁的風(fēng)險(xiǎn)；而對(duì)HIV及其預(yù)防相關(guān)知識(shí)掌握較少的MSM者不僅會(huì)增加抑郁傾向，還易發(fā)生無保護(hù)性性行為，增加感染HIV的概率［25］。研究顯示，社交媒體是加快知識(shí)傳播、擴(kuò)大知識(shí)影響力的有效途徑［26］。因此，相關(guān)部門可考慮在MSM者中開展HIV及其預(yù)防相關(guān)知識(shí)的健康教育，如借助網(wǎng)絡(luò)社交媒體發(fā)布HIV相關(guān)知識(shí)，從而更方便、有效地提高M(jìn)SM者對(duì)HIV及其預(yù)防知識(shí)的掌握程度，進(jìn)而影響其抑郁的發(fā)生和發(fā)展［27］。

3.5 HIV預(yù)期污名化對(duì)MSM者抑郁的影響 本研究結(jié)果顯示，HIV預(yù)期污名化是MSM者可能存在輕微抑郁和可能存在中至重度抑郁的危險(xiǎn)因素。與劉越男等［28］的研究結(jié)果類似。分析原因可能為，HIV預(yù)期污名化程度較高的MSM者對(duì)自身的認(rèn)同感比較低，面對(duì)困難時(shí)通常采取回避型應(yīng)對(duì)方式并減少獲得來自外界支持的機(jī)會(huì)，從而增加包括抑郁在內(nèi)的心理問題發(fā)生的可能性［29］。由于MSM者的HIV預(yù)期污名化的根本來源是社會(huì)對(duì)HIV人群的污名化，因此，相關(guān)部門一方面可考慮針對(duì)大眾開展HIV相關(guān)知識(shí)的宣教，引導(dǎo)公眾正確認(rèn)識(shí)HIV，減少社會(huì)對(duì)HIV的恐懼和歧視，從而改善MSM者的HIV預(yù)期污名化，進(jìn)而防止其抑郁的發(fā)生［30］。此外，相關(guān)部門可考慮通過MSM線上社交平臺(tái)促進(jìn)MSM間的同伴支持，降低其自我歧視；也可考慮針對(duì)該人群進(jìn)行如基于正念的心理干預(yù)，引導(dǎo)MSM者在掌握安全性行為及HIV預(yù)防相關(guān)知識(shí)的基礎(chǔ)上關(guān)注當(dāng)下，不必過度擔(dān)憂未來是否會(huì)感染HIV及可能受到的歧視［31］。

本研究通過多中心、大樣本調(diào)查對(duì)抑郁進(jìn)行LCA，將MSM者分為無明顯抑郁、可能存在抑郁風(fēng)險(xiǎn)、可能存在輕微抑郁、可能存在中至重度抑郁。其中HIV及其預(yù)防相關(guān)知識(shí)對(duì)可能存在抑郁風(fēng)險(xiǎn)、可能存在中至重度抑郁有影響；HIV預(yù)期污名化對(duì)可能存在輕微抑郁、可能存在中至重度抑郁有影響，相關(guān)部門可考慮結(jié)合社交媒體針對(duì)MSM者的HIV相關(guān)知識(shí)及預(yù)期污名化進(jìn)行干預(yù)，從而預(yù)防及控制MSM者抑郁的發(fā)生和發(fā)展。本研究存在以下局限性：首先，本研究沒有納入不使用Blued平臺(tái)的MSM者，結(jié)果可能產(chǎn)生一定的偏差；其次，本研究采用信息熵對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類，盡管在方法學(xué)上可行，但是在分類上具有一定的主觀性。但是本研究為針對(duì)MSM者的抑郁狀況施行精準(zhǔn)干預(yù)提供了新思路，后續(xù)可開展多種心、大樣本的干預(yù)研究驗(yàn)證本研究結(jié)果的可靠性。

作者貢獻(xiàn)：戴振威、司明玉進(jìn)行文章的構(gòu)思與設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)整理，結(jié)果的分析與解釋，撰寫論文；吳奕錦、陳旭、付佳琪、黃依漫、王浩、肖偉軍、于飛進(jìn)行數(shù)據(jù)收集與分析；米國棟、蘇小游進(jìn)行論文的修訂，對(duì)文章整體負(fù)責(zé)，監(jiān)督管理；蘇小游負(fù)責(zé)文章的質(zhì)量控制及審校。

本文無利益沖突。