一、艾滋病的流行病学研究现状（论文文献综述）
张晗希[1]（2021）在《中国艾滋病病毒感染者自杀死亡分布及相关疾病负担研究》文中指出背景:高效联合抗逆转录病毒治疗（Highly Active Antiretroviral Therapy,HARRT）能够抑制 HIV（Human immunodeficiency Virus,HIV）复制,促进机体免疫重建。通过有效的抗病毒治疗可不断降低艾滋病病毒感染者或艾滋病病人（Acquired Immunodeficiency Syndrome,AIDS）（以下简称 HIV 感染者）的病死率,但目前尚未找到治愈艾滋病的方法,HIV感染所致过早死亡或伤残及心理健康问题等给HIV感染者造成严重疾病负担。国内外研究均发现HIV感染者中抑郁、焦虑等症状出现比例均高于一般人群,但相关研究尚不多见。因此,中国HIV感染者心理健康问题及疾病负担亟待探索。目的:利用1993-2012年国家艾滋病病例报告数据,描述中国HIV感染者的流行特征和病死率变化;利用2013-2018年国家艾滋病病例报告数据,分析HIV感染者自杀死亡空间分布特征及影响因素;综合国家艾滋病病例报告数据和现场流行病学调查数据,估计HIV感染者期望生存时间,探索中国HIV感染者中心理健康问题相关疾病负担。方法:1.基于“艾滋病综合防治数据信息管理系统”数据,采用中断时间序列分析方法探讨“四免一关怀”政策实施（2004年）前后我国HIV感染者报告病例病死率变化。2.利用2013-2018年病例报告数据,分别以省、市为单位对HIV感染者的自杀死亡特点、流行特征进行空间分析;运用多因素logistic回归模型分析一般人口学特征、感染特征等个体因素对HIV感染者自杀死亡的影响;运用地理加权回归模型探索经济、交通、医疗水平等社会经济因素对HIV感染者自杀死亡的影响。3.根据HIV感染者自杀死亡的地区分布特点及主要影响因素,选择研究现场,采用方便抽样进行现场流行病学调查,探讨HIV感染者的心理健康状况、医疗费用、治疗情况等因素。应用结构方程模型探索HIV感染者心理特征间的相互关系。4.利用病例报告、死亡数据,估计2004、2012、2018年HIV感染者的期望生存时间及去自杀死因期望生存时间;以现场调查中CES-D量表所测量抑郁症状为主要指标进行失能权重估计,计算HIV感染者中心理健康问题所导致的疾病负担。结果:1.1993-2012年HIV感染者病死率变化:抗病毒治疗政策的实施降低了我国HIV感染者的艾滋病相关病死率。中断时间序列分析结果显示,艾滋病相关病死率在1993-2003年间逐渐上升,在抗病毒治疗政策实施当年（2004年）,艾滋病相关病死率下降（β=-1.530,p=0.155）;政策实施后（2005-2012年）,艾滋病相关病死率呈下降趋势（β=-0.926,p=0.005）。提示我国HIV感染者寿命在抗病毒治疗后有所延长。2.2013-2018年HIV感染者自杀死亡分布特征:（1）分布特点:HIV感染者自杀死亡地区分布与艾滋病总体流行特征的地区分布不一致。我国艾滋病高流行区集中云南、四川、广西等西南地区省份,自杀死亡率和自杀死亡比例较高省份集中在我国中部和南部地区省份。自杀死亡率前五位省份为湖北（113.57/万）、湖南（103.65/万）、安徽（96.08/万）、江西（51.98/万）、河南（41.90/万）;自杀死亡比例前五位的省份为安徽（8.15%）、湖北（7.27%）、湖南（5.28%）、山东（4.78%）、江苏（4.59%）。空间自相关分析结果显示HIV感染者自杀死亡率及自杀死亡比例呈现空间聚集性。我国中南部和东部地区为自杀死亡率和自杀死亡比例的热点区域,提示此类地区的自杀死亡为高高聚集区域;冷点区域主要分布在我国的东北、西北及西南地区,属于低低聚集区域。（2）个体因素:低年龄及同性性行为感染是HIV感染者自杀死亡的主要危险因素。与50岁及以上HIV感染者相比,<30岁组（aOR=2.602,95%CI:2.200-3.078）、30～岁组（aOR=1.708,95%CI:1.490-1.957）、以及 40～岁组（aOR=1.518,95%CI:1.355-1.701）均为自杀死亡的危险因素。与异性性行为感染途径相比,同性性行为感染是自杀死亡的危险因素（aOR=1.776,95%CI:1.570-2.009）。（3）社会经济因素:经济水平在全国范围内对自杀死亡比例的影响以负相关为主,主要分布在南部和东部地区;交通水平与自杀死亡比例呈正相关,呈现中部地区高,向东北、西北地区逐渐减小;医疗卫生水平与自杀死亡比例呈负相关,从西南部地区向西北、东北地区逐渐增高。3.HIV感染者心理特征:按照自杀死亡分布分析结果,选择流行病学调查现场。结果显示,调查对象中出现抑郁症状的比例为51.76%,最近半年有自杀意念的比例为23.08%。调查对象心理压力的主要原因进行排序中,压力来源首位为“感染HIV”的调查对象占比最高,为69.05%（667/966）。构建感知压力、应对、情绪稳定性与抑郁症状的结构方程模型,结果显示,情绪稳定性在感知压力与抑郁症状之间为完全中介效应关系。4.HIV感染者心理健康问题相关疾病负担研究:（1）随着抗病毒治疗政策的持续实施与推广,HIV感染者期望生存时间有所延长。基于病例报告数据,按照抗病毒治疗实施后的不同时间点（2004年、2012年和2018年）,计算HIV感染者各年龄组期望生存时间,根据各时间点自杀死亡数计算去自杀死因期望生存时间,比较两者差值,自杀死亡所造成的寿命损失在2012年最高。（2）心理健康问题相关的疾病负担估计:2018年新报告HIV感染者中,自杀死亡182人,所导致的过早死亡损失寿命年（YLLs）共计2275.98人年。其中,25～岁组（470.83人年）和45～岁组（677.84人年）YLLs较高,但15～岁组（211.22人年）所在总YLLs中占比最高（5.46%）。通过现场流行病学调查获得2018年抑郁症状患病数估计值、失能权重估计值,计算HIV感染者的伤残损失寿命年（YLDs）为27563.54人年。其中,25～岁的YLDs最高,为6012.31人年,之后YLDs随年龄增加而逐渐下降。结论:1.本研究基于国家艾滋病病例报告数据,发现抗病毒治疗政策实施后,我国HIV感染者生存时间延长。2.报告HIV感染者中,自杀死亡的地区分布与艾滋病总体流行特征的地区分布不一致,且呈现空间聚集性。自杀死亡的影响因素有个体因素和社会经济因素的影响。可为我国制定分区域防控策略和政策研究提供依据。3.首次采用多中心流行病学现场调查设计对HIV感染者人群2018年心理健康问题所致疾病负担进行估计,过早死亡损失寿命年和伤残损失寿命年分别为2275.98人年和27563.54人年。为我国心理健康问题相关疾病负担研究提供本土化数据。为今后针对HIV感染者进行心理健康干预及收益评价提供线索。
董志隆[2]（2021）在《非婚非商异性性传播艾滋病的病原学和流行病学特征及传播网络研究》文中指出研究背景:性传播已经成为我国艾滋病流行的主要传播途径,且异性性传播的比例逐年提升。异性性传播中最主要的传播途径是非婚异性性传播,包括非婚非商异性性传播和商业异性性传播两大类。2015年以来,经非婚非商异性性传播的艾滋病病毒感染者和艾滋病患者（People living with HIV/AIDS,以下简称PLWHA）的病例报告数日益增多,提示我国艾滋病流行正逐渐从高危人群向一般人群扩散,这给我国艾滋病防控带来了新的挑战。但目前国内外关于非婚非商异性性传播PLWHA的流行情况、变化趋势、病原学及分子传播网络等特征鲜有报道。了解我国非婚非商异性性传播艾滋病的流行现况和发展规律有助于艾滋病的有效防控。因此,本课题结合了流行病学、病原学和分子流行病学的分析方法,从流行病学和病原学的角度综合分析我国非婚非商异性性传播PLWHA的流行特征。研究目的:从流行病学、病原学和分子流行病学等多个维度对非婚非商异性性传播PLWHA的流行特点、病原学特征、分子传播网络、与高危人群的关联情况等进行探索,以丰富对非婚非商异性性传播PLWHA流行特征的认知,为我国艾滋病防控策略的完善和创新提供依据。研究内容和方法:本研究的第一部分基于中国艾滋病综合防治数据信息管理系统(the Chinese HIV/AIDS Comprehensive Response Information Management System（CRIMS）中2015到2018年的52万多例新报告PLWHA的相关信息,采用描述流行病学方法分析了我国非婚非商异性性传播PLWHA在全国范围内的流行特征。研究采用了多因素logistic回归分析和空间分析等方法比较分析了非婚非商与商业异性性传播PLWHA的社会人口学特征、空间分布情况。同时,还对有非婚非商异性性接触史的PLWHA的多接触史情况进行了分析。本研究的第二部分对2017到2019年浙江省九个区县内新报告的328例非婚非商异性性传播PLWHA进行了现场流行病学调查,同时成功获取了 198例（60.37%）调查对象的HIV基因序列信息,对调查对象的性伴类型和性行为特征、分子亚型与分子传播网络等特征进行了综合分析。本研究的第三部分在第二部分的分析基础上,运用分子传播网络分析方法,对2017到2019年浙江省嘉兴市的803例（74.42%）不同传播途径PLWHA的亚型和分子传播网络特征进行了比较分析,并且,探索了非婚非商异性性传播PLWHA与其他途径传播PLWHA在分子传播网络中的关联性。结果:流行病学分析结果发现:在异性性传播PLWHA中,非婚非商异性性传播PLWHA的比例从46.33%（2015）上升到49.02%（2018）,男性更多报告为经商业异性性传播,而女性则更多报告为经非婚非商异性性传播。在65岁以上人群中,商业异性性传播PLWHA的病例报告数有显着增长,而年轻人则相对更多报告为经非婚非商异性性传播。非婚非商和商业异性性传播PLWHA在全国范围的热点分布区域有大部分重叠。在报告有多接触史的PLWHA中,同时报告有非婚非商和商业异性性接触史的PLWHA占比最高（53.48%）,提示这两类PLWHA的跨途径传播可能最多,其次是同时报告有非婚非商异性和男男性接触史的PLWHA（24.98%）。病原学分析和现场流调结果发现:非婚非商异性性传播PLWHA存在不同的性伴类型和性行为特征,仅有临时性伴、仅有固定性伴和两类性伴都有者分别占比为35.98%、53.35%和10.67%。而且,非婚非商异性性传播PLWHA常发生无保护性行为,安全套使用率非常低。男性与临时性伴和固定性伴每次都使用安全套的比例分别为8.33%和2.48%,女性与临时性伴和固定性伴每次都使用安全套的比例分别为4.44%和0%。安全套使用率低可能是导致非婚非商异性性传播PLWHA报告数逐年上升的重要原因。此次研究发现在非婚非商异性性传播PLWHA中流行的HIV共有16种亚型,这提示该人群的HIV传播流行情况复杂,可能与高风险人群的跨途径传播有关。在非婚非商异性性传播PLWHA的分子传播网络中,CRF01＿AE和CRF07＿BC亚型的成簇最多,但是整体成簇率低,且均为零散成簇,提示该人群的传播网络分布零散,内部传播关联度不高,可能与高风险人群有密切的传播关系。分子传播网络分析发现:嘉兴市非婚非商异性性传播PLWHA与其他传播途径PLWHA都以CRF01＿AE和CRF07＿BC亚型为主要的传播流行亚型。但不同传播途径PLWHA的亚型分布之间也存在一定的差异,在非婚非商和商业异性性传播PLWHA中CRF08＿BC亚型占比分别为18.22%和21.31%,而在男男性传播PLWHA中该亚型仅占0.32%。CRF55＿01B亚型在男男性传播PLWHA中占比为5.7%,而在非婚非商异性性传播PLWHA中占比仅有1.69%。在1%基因距离阈值下对嘉兴市的803名PLWHA构建分子传播网络,共有332例患者成簇,成簇率为41.34%,成簇数为97个,最大簇包括63例PLWHA。CRF07＿BC和CRF01＿AE亚型的成簇率最高,分别为46.02%和40.21%,CRF01＿AE的成簇数多于CRF07＿BC,而CRF07＿BC的成簇密度大于CRF01＿AE。本研究对非婚非商异性性传播PLWHA与其他途径传播PLWHA在分子传播网络中的关联性进行了定量分析,结果提示嘉兴市非婚非商异性性传播PLWHA与商业异性性传播和男男性传播PLWHA的加权关联度占比分别为26.72%和26.16%。男男性传播PLWHA与非婚非商异性性传播PLWHA的加权关联度占比为19.48%。商业异性性传播PLWHA与非婚非商异性性传播PLWHA的加权关联度占比为31.32%。结论:非婚非商异性性传播已成为我国艾滋病传播流行的主要方式之一。在异性性传播PLWHA中,男性以商业异性性传播为主,女性以非婚非商异性性传播为主。在有非婚非商异性性接触史的多接触史PLWHA中,同时存在商业和非婚非商异性接触史的比例最高。非婚非商异性性传播PLWHA有不同的性伴类型和性行为特征,且安全套使用率低。分子传播网络分析结果显示,非婚非商异性性传播PLWHA内部的传播网络分布零散,与高风险途径传播人群交织成簇,且非婚非商异性性传播PLWHA与商业异性性传播和男男性传播PLWHA有密切关联,有必要对跨途径传播的桥梁人群进行深入研究和精准防控。
朱靖[3]（2019）在《中越边境地区暗娼与嫖客人群艾滋病流行病学研究》文中提出研究背景异性性接触传播是目前我国HIV感染的最主要途径,暗娼（FSWs）与嫖客不仅是HIV感染的高危人群,也是HIV向普通人群蔓延的桥梁人群。在我国云南省中越边境地区尚缺乏FSWs与嫖客在HIV感染及相关因素上的相关性,以及对区域HIV疫情影响的研究资料。研究目的了解20052015年期间越南籍FSWs、云南省中国籍FSWs,以及嫖客的HIV感染和变化趋势;了解位于中越边境地区的云南省河口县境内FSWs与嫖客的HIV感染现状和变化趋势;分析FSWs与嫖客感染HIV的相关因素;探讨FSWs与嫖客在HIV感染及相关因素等方面的关联;评价FSWs与嫖客中的HIV感染对河口县HIV疫情的影响;为HIV防控措施的改进以及后续研究提供参考资料。研究方法计算机检索英文数据库包括:Web of Science,PubMed,ScienceDirect;中文数据库包括:万方数据库,维普中文期刊服务平台,中国知网,收集文献信息。Meta分析计算3组人群的合并HIV感染率及变化趋势。2014年6月至2015年11月期间,每隔6个月开展一次横断面调查,共开展4次调查,纳入河口县中国籍FSWs、越南籍FSWs,以及嫖客作为调查对象。问卷调查收集人口学特征、流动现状、生殖健康与求医行为、性行为,以及毒品使用等信息。采集调查对象的静脉血样本进行HIV、HSV-2,以及梅毒血清学检测;采集尿液样本进行吗啡、氯胺酮,以及苯丙胺检测。对数据资料采用非条件和条件Logistic回归和累积比数Logistic回归模型分析HIV/STIs相关因素;GIS绘制调查对象空间分布图;分类树和Web节点模型分析各变量与HIV感染之间的关联强度以及相互关系;Spectrum/EPP模型计算调查对象在HIV感染率方面关联以及对当地HIV疫情的PAR%。主要研究结果1.系统综述与Meta分析:收集符合要求的越南籍FSWs相关研究文献13篇,独立研究31项;云南省中国籍FSWs相关研究文献47篇,独立研究95项;中国嫖客相关文献32篇,独立研究39项。越南籍FSWs的HIV感染率合并估计值为4.26%（95%CI:3.045.65%）;中国籍FSWs与嫖客的HIV感染率合并估计值则分别为2.65%（95%CI:2.542.78%）和1.41%（95%CI:1.101.76%）。越南籍FSWs与中国嫖客的HIV感染率呈现缓慢上升后缓慢下降的趋势;云南省中国籍FSWs的HIV感染率则总体上呈现下降趋势。2.越南籍FSWs:越南籍FSWs主要来自于毗邻河口县的越南北部省份。检测越南籍FSWs合计1036人,HIV感染率为2.12%（22/1036）。越南籍FSWs的HIV感染率在连续横断面调查期间的变化趋势无统计学意义。经多因素分析,HSV-2感染（OR=3.83,95%CI:1.3710.76）、HIV知识知晓不合格（OR=10.40,95%CI:3.7728.66）、与客人部分时间使用安全套（OR=5.82,95%CI:1.4423.59）、接受过干预服务（OR=0.27,95%CI:0.080.84）等因素是越南籍FSWs人群HIV感染的相关因素;越南少数民族（OR=0.64,95%CI:0.490.83）、被客人包养（OR=1.50,95%CI:1.002.24）,以及与IDU发生性行为（OR=5.20,95%CI:2.0513.20）是调查对象感染1项或多项STIs的相关因素。分类树模型则判定调查对象的HIV知识知晓与HIV感染的关联最为密切;Web节点模型结果表明自己或亲人既往有被绑架经历史与HIV感染的关联最强。3.中国籍FSWs:本研究的中国籍FSWs绝大多数来自云南省内且主要来自河口县所属的红河州,在连续横断面参与调查的人数规模持续减少。共检测216名中国籍FSWs,其中1人HIV阳性。经分析,中国籍FSWs中的HIV感染者从事商业性性工作不足1个月,基本排除经商业性性行为感染HIV。4.嫖客:河口县的嫖客大多数来源于云南省,且主要分布在河口县周边地区。检测嫖客776人,16人HIV阳性,HIV感染率为2.06%（16/776）。嫖客的HIV感染率在连续横断面调查期间无显着变化。经多因素分析,年龄50周岁及以上（OR=8.11,95%CI:1.2652.16）和吗啡尿检阳性（OR=7.35,95%CI:1.4238.06）是增加男性嫖客HIV感染风险的危险因素。婚姻状况（同居或在婚:OR=2.43,95%CI:1.065.56;离异或丧偶:OR=4.86,95%CI:1.8212.93）、年龄分布（40:OR=2.22,95%CI:1.174.22;50:OR=2.65,95%CI:1.305.37）,以及付费性伴偏好（其他:OR=3.99,95%CI:1.878.50）是调查对象感染1项或多项STIs的相关因素。分类树模型则判定年龄>50周岁与男性嫖客的HIV感染之间关联最为密切;Web节点模型分析结果则表明吗啡阳性与HIV感染之间关联度最强。5.对比研究及HIV疫情PAR%估计中国籍FSWs与越南籍FSWs在性服务收入和每月接客数上的差异显着。3组人群并无共同的HIV感染相关因素。经模型计算,越南籍FSWs对河口县≥16周岁的女性HIV疫情的PAR%为2.97%;嫖客对河口县≥16周岁的男性HIV疫情的PAR%为0.68%6.41%。越南籍FSWs每月至少令1名男性嫖客感染HIV的概率为23.12%;嫖客每月至少感染1名FSW的概率为0.85%4.27%。主要研究结论1.系统综述与Meta分析结果表明3组研究人群的HIV感染率在2012年之后均呈现逐年缓慢下降趋势,越南籍FSWs的HIV感染率最高。亚组分析则说明来自我国西南地区的FSWs以及嫖客仍具有较高的HIV感染风险。2.越南籍FSWs的HIV感染率较既往研究报道有所下降,然而高频率的流动以及商业性性伴交换使得她们仍然是影响我国中越边境地区HIV疫情的重要人群。部分调查对象对HIV/STIs相关知识的缺乏以及对感染风险识别的不足是增加她们感染风险的主要因素。3.河口县的中国籍FSWs人群的HIV感染率与既往报道基本一致。相比云南省其他地区的同类人群,河口县的中国籍FSWs感染HIV的风险较低,其主要收入来源是从事娱乐场所的服务工作,而非专门提供商业性性服务。4.嫖客的HIV感染率低于既往研究报道,商业性性行为的安全套使用率有所提高。老年嫖客中的HIV流行需要重点关注,该人群的HIV感染受到毒品使用与商业性性行为的共同影响。5.中国籍与越南籍FSWs之间在性服务收费及其行为特征方面差异显着,提示2组人群的客人可能来自完全不同的总体,尚不能认为嫖客是连接中国籍与越南籍FSWs人群HIV感染风险的纽带。PAR%分析则说明嫖客与FSWs对河口县的HIV疫情贡献比例相对较低。为进一步探讨FSWs与嫖客在HIV感染上的关联,开展HIV分子流行病学及分子网络研究是可以考虑的方案之一。
耿国柱[4]（2018）在《基于复杂抽样下艾滋病高危人群基数三来源CMR法调查估计的统计方法及应用》文中研究说明目的:艾滋病（acquired immunodeficiency syndrome,AIDS）是一种因感染人类免疫缺陷病毒（human immunodeficiency virus,HIV）而导致的传染病,是困扰的全球严重公共卫生问题之一。有些人群因自身具有一些感染HIV高风险的行为因素（如不安全性行为、多性伴、吸毒等）而更容易感染HIV,这些人群是艾滋病高危人群。艾滋病高危人群基数是艾滋病流行病学研究的核心变量之一,也是全面客观分析和掌握HIV感染及艾滋病流行现状和趋势的基础,并可以为艾滋病防治相关政策的制定、卫生资源的有效分配、以及预防控制项目的设计与实施提供科学依据。捕获-标记-再捕获（capture-mark-recapture,CMR）法因具有科学的理论基础,并且经济、简便易行而在艾滋病研究中得到了较为广泛的应用。以往采用CMR法对艾滋病高危人群基数进行研究多以简单随机抽样和/或二来源CMR法居多,而复杂抽样方法（实际调查往往需要的多阶段抽样及可减小抽样误差的分层多阶段抽样等）下多来源CMR法（与二来源CMR法相比使样本更具代表性）的研究未见文献报道。本文拟用复杂抽样（二阶段、分层二阶段、三阶段、分层三阶段随机抽样）方法下三来源CMR法对艾滋病高危人群基数估计进行研究,推导出总体基数的估计量及其方差、方差估计量的统计公式。并采用本文研究的复杂抽样下三来源CMR法的调查方法及其统计公式,对2013年北京市MSM人群基数、2015年广西壮族自治区女性性工作者（female sex workers,FSW）人群基数进行了科学的实例调查估计。同时对我们研究的二阶段、分层二阶段、三阶段及分层三阶段随机抽样下三来源CMR法,进行了信度效度评价。旨在为艾滋病高危人群基数的估计提供科学的调查方法、统计公式及其信度效度评价方法;实例调查估计结果为相关部门制定艾滋病防控策略、合理分配艾滋病防治资源提供了重要的数据。方法:根据经典抽样理论、方差的性质、区间估计、对数线性模型、正交投影、极大似然估计等数理统计理论方法,在前人研究的简单随机抽样下三来源CMR法的调查方法及其统计公式的基础上,对二阶段、分层二阶段、三阶段、分层三阶段随机抽样下三来源CMR法,设计出调查方法,推导出总体基数的估计量及其方差、方差估计量的统计公式。并采用研究的二阶段随机抽样下三来源CMR法的调查方法及其统计公式,于2013年9月至12月对北京市MSM人群基数进行了实例调查估计;采用所研究的分层三阶段随机抽样下三来源CMR法的调查方法及其统计公式,于2015年8月至10月对广西壮族自治区FSW人群基数进行了实例调查估计。同时使用统计分析软件SAS编程对调查结果进行蒙特卡洛模拟,分别以2013年北京市MSM人群及2015年广西壮族自治区FSW人群的统计量调查计算结果作为模拟总体参数建立模拟总体,分别在不同获取时间段采用复杂抽样下三来源CMR法各模拟抽取100个随机样本,再采用本文推导的三来源均相关的CMR法相关公式分别计算不同获取时间段内的100个MSM或FSW人群基数的估计值、标准差及总体基数的95%可信区间,对我们研究的二阶段、分层二阶段、三阶段及分层三阶段随机抽样下三来源CMR法进行信度效度评价。结果:1.本文对二阶段、分层二阶段、三阶段及分层三阶段这些复杂随机抽样下三来源CMR法,首次设计出调查方法,并推导出总体基数的估计量及其方差、方差估计量的统计公式。2.本文采用二阶段随机抽样下三来源CMR法于2013年9月15日至12月31 日对北京市所有的有北京市户籍与在北京市居住6个月以上的常住MSM人群进行调查,调查其最近一周、最近一个月以及最近半年是否分别在北京市MSM活动场所、北京市艾滋病自愿咨询检测（HIV voluntary counseling&testing,VCT）门诊所以及MSM网站这三类场所活动过。从北京市的16个区县中随机抽取了 6个区县（西城、海淀、昌平、通州、怀柔、密云）作为一级单位;然后再从抽中的6个区县中共随机抽取1,774名MSM作为二级抽样单位。调查结果显示时间段为一周的回收合格问卷为1,771份,估计出以一周为获取时间段的北京市MSM人群的基数为94,715人,渐近标准差为9,418人,95%可信区间为76,256～113,174人。时间段为一个月的回收合格问卷为1,766份,估计出以一个月为获取时间段的北京市MSM人群的基数为81,720人,渐近标准差为8,291人,95%可信区间为65,470～97,970人。时间段为半年的回收合格问卷为1,766份,估计出以半年为获取时间段的北京市MSM人群的基数为71,899人,渐近标准差为7,346人,95%可信区间为57,501～86,297人。3.本文于2015年8月至10月采用分层三阶段随机抽样下三来源CMR法对广西女性性工作者的人群基数进行调查,调查其最近三个月以及最近半年2个时间段内是否分别接受过艾滋病干预服务、在正规医疗机构进行过性病/艾滋病检测以及提供过性服务。从广西壮族自治区的14个地级市中随机抽取了 3个地级市（百色、柳州、玉林）作为一级单位;然后分别在这3个地级市中共随机抽取了共9个县（区）作为二级单位（每个一级单位抽取3个区县）;再从抽中的9个县（区）所有FSW活动场所共随机抽取三级单位4,267名FSW作为调查对象。分层因素为年龄,根据所调查FSW的年龄分布,以年龄的中位数32岁为界分为二层,小于等于32岁为第一层,大于32岁的为第二层。调查结显示时间段为三个月的回收合格问卷为4,118份,估计出以三个月为获取时间段的广西壮族自治区FSM人群的基数为95,662人,渐近标准差为6,922人,95%可信区间为82,094～109,230人。时间段为半年的回收合格问卷为4,101份,估计出以半年为获取时间段的广西壮族自治区F SM人群的基数为91,416人,渐近标准差为6,612人,95%可信区间为78,456～104,376人。4.本文对北京市MSM人群获取时间段为最近一周的二阶段随机抽样下三来源CMR法,采用蒙特卡洛方法模拟调查分析100个样本的结果为:100个总体基数的95%可信区间中有99个包含模拟总体基数;获取时间段为最近一个月的二阶段随机抽样下三来源CMR法,采用蒙特卡洛方法模拟调查分析100个样本的结果为:100个总体基数的95%可信区间中有95个包含模拟总体基数;获取时间段为最近半年的二阶段随机抽样下三来源CMR法,采用蒙特卡洛方法模拟调查分析100个样本的结果为100个总体基数的95%可信区间中有98个包含模拟总体基数。5.本文对广西壮族自治区FSW人群获取时间段为最近三个月的分层三阶段随机抽样下三来源CMR法,采用蒙特卡洛方法模拟调查分析100个样本的结果为:100个总体基数的95%可信区间中有96个包含模拟总体基数;获取时间段为最近半年的分层三阶段随机抽样下三来源CMR法,采用蒙特卡洛方法模拟调查分析100个样本的结果为:100个总体基数的95%可信区间中有97个包含模拟总体基数。结论:1.本文研究的二阶段以及分层三阶段随机抽样下三来源CMR法的调查方法及其统计公式分别在北京市MSM人群和广西壮族自治区2015年FSW人群的总体基数调查估计中取得了良好的实际应用效果,为调查估计艾滋病高危人群的基数提供了科学的方法和成功的经验。2.采用本文研究的二阶段随机抽样下三来源CMR法调查估计出2013年北京市MSM人群基数81,720人（获取时间段为一个月）,约占同年龄段男性的1.17%。本文为相关卫生部门提供了信度高效度高的MSM高危人群基数,提示相关卫生部门应切实加强对MSM人群的精准监测,采取有力高效的精准措施,对艾滋病进行精准防控。对北京市MSM人群不同获取时间段（最近一周、一个月、半年）的二阶段随机抽样下三来源CMR法,采用蒙特卡洛模拟法模拟调查估计出100个样本的100个总体基数的95%可信区间几乎均包含模拟总体基数,说明本文研究的二阶段随机抽样下三来源CMR法的调查方法及其统计公式具有良好的效度与信度,在流行病学调查研究中具有广泛的应用前景。3.采用本文研究的分层三阶段随机抽样下三来源CMR法调查估计出广西壮族自治区2015年FSW人群基数为95,662人（获取时间段为三个月）,约占广西女性人口的0.42%。本文为相关卫生部门提供了信度高效度高的FSW高危人群基数,提示相关卫生部门应切实加强对FSW人群的精准监测,采取有力高效的精准措施,对艾滋病进行精准防控。对广西壮族自治区FSW人群不同获取时间段（最近三个月、半年）的分层三阶段随机抽样下三来源CMR法,采用蒙特卡洛模拟法模拟调查估计出100个样本的100个总体基数的95%可信区间几乎均包含模拟总体基数,说明本文研究的分层三阶段随机抽样下三来源CMR法的调查方法及其统计公式具有良好的效度与信度,在流行病学调查研究中具有广泛的应用前景。4.因分层三阶段抽样各层内即为三阶段抽样,分层三阶段抽样下三来源CMR法信度高效度高的必要条件是三阶段抽样下三来源CMR法信度高效度高,所以可以认为本文研究的三阶段随机抽样下三来源CMR法的调查方法及其统计公式也具有良好的效度与信度,在流行病学调查研究中具有广泛的应用前景。5.因无论从统计公式的推导或是抽样方法上,分层三阶段抽样均是在分层二阶段抽样基础上的进一步扩展且更复杂,分层三阶段抽样下三来源CMR法信度高效度高的必要条件是分层二阶段抽样下三来源CMR法信度高效度高,所以可认为本文研究的分层二阶段抽样下三来源CMR法的调查方法及其统计公式也具有良好的效度与信度,在流行病学调查研究中具有广泛的应用前景。6.本文研究的分层三阶段及三阶段（各层内即为三阶段）随机抽样下三来源CMR法的调查方法及其统计公式在广西壮族自治区FSW人群的总体基数调查估计中取得了良好的实际应用效果,为调查估计艾滋病高危人群的基数提供了科学的方法和成功的经验。
倪胜[5]（2018）在《2008-2015年广西7个疾病监测点法定传染病死因监测流行病学特征分析及时空趋势研究》文中进行了进一步梳理第一章2008-2015年广西7个疾病监测点法定传染病死因监测流行病学特征分析【目的】对2008-2015年广西7个疾病监测点法定传染病死因监测数据进行整理和统计分析,了解广西7个疾病监测点居民法定传染病死亡情况、发展趋势和病种死因顺位,为相关部门制定传染病防治策略提供科学依据和线索。【方法】主要采用数理统计分析方法进行研究。对2008-2015年广西7个疾病监测点（兴宁区、宾阳县、柳北区、秀峰区、合浦县、凌云县、罗城县）居民的法定传染病死因监测数据进行收集整理,根据《中华人民共和国传染病防治法》规定的甲乙丙类39种法定传染病进行病种划分,依据根本死因的ICD-10编码进行筛选;应用Microsoft Excel 2013、SPSS 16.0软件计算性别、城乡别、年龄别、民族别等不同层次的传染病死亡率、标化死亡率、死因顺位、构成比等指标,对两个或以上的死亡率采用卡方、列联表卡方检验,对时间序列死亡率采用趋势卡方检验,并对指标趋势和检验结果进行综合分析和讨论。【结果】（1）2008-2015年广西7个疾病监测点法定传染病的平均死亡率为9.58/10万,标化死亡率为7.93/10万。8年间传染病死亡率呈现先升后降,总体下降的趋势,2009年达到最高点（14.03/10万）,2015年达到最低点（6.46/10万）。（2）8年间广西居民传染病死因顺位的前5位依次为:肺结核（4.24/10万）、病毒性肝炎（3.53/10万）、艾滋病（0.80/10万）、狂犬病（0.30/10万）、流感（0.23/10万）。肺结核、病毒性肝炎和艾滋病占到总死亡的89.38%,是居民传染病的主要死因。（3）性别层次上,8年来男性传染病平均死亡率为14.13/10万,标化死亡率为12.32/10万,女性传染病平均死亡率为4.61/10万,标化死亡率为3.58/10万,男性传染病死亡率显着高于女性（χ2=1012.941,P<0.001）;每一年男性的传染病死亡率都明显高于女性,数值差异约达3倍。8年来男性和女性传染病死亡率的总趋势均为先升后降,总体下降。除流感、手足口病和感染性腹泻外,其余病种的死亡率男性都显着高于女性。（4）城乡别层次上,8年来城市居民传染病平均死亡率为5.39/10万,农村传染病平均死亡率为11.50/10万,城市显着低于农村（χ2=700.385,P<0.001）。2008-2013年城市居民传染病死亡率均显着低于农村,但2014-2015年的城乡传染病死亡率差异并无显着性。艾滋病在城市地区的死亡率（1.04/10万）高于农村地区（0.68/10万）;除了艾滋病和感染性腹泻以外的其余病种在城市地区的死亡率均显着低于农村地区,数值差距约达到2倍以上。8年来农村传染病死亡率呈现先升高后降低的走向,总体趋势是逐年下降;城市传染病死亡率则在同一数值水平附近反复波动。（5）年龄别层次上,8年间0岁组居民传染病平均死亡率为9.50/10万,1-4岁组为3.78/10万,5-14岁组为0.33/10万,15-44岁组为3.22/10万,45-64岁组为12.22/10万,65岁及以上组为51.15/10万。每个年龄组之间的8年传染病平均死亡率和每一年内的死亡率差异均具有统计学意义（P<0.001）。传染病总死亡率随着年龄增大呈现先降后升的趋势,在0岁呈现第一个小高峰,在5-14岁达到低谷,之后随着年龄增大而不断增大,在65岁及以上组急剧增大;具体到各病种时,传染病死亡率随年龄增长呈现3种不同的发展趋势。除5-14岁组外,各年龄组年份别传染病死亡率总体呈先升后降,逐年下降的趋势,与总人口的死亡率变化趋势一致。手足口病是0岁组（32.35%,3.07/10万）和1-4岁组（73.21%,2.76/10万）居民的首要死因,狂犬病是5-14岁组（50%,0.16/10万）居民的首要死因,病毒性肝炎是15-44岁组（38.86%,1.25/10万）和45-64岁组（47.03%,5.75/10万）居民的首要死因,肺结核是65岁及以上组（55.82%,25.55/10万）居民的首要死因。艾滋病的构成比在15-44岁组（22.54%）居民达到最高,之后随年龄组的升高不断降低。（6）病种年份别层次上,除了2009年和2010年,8年间居民传染病死因顺位的前3位均为肺结核、病毒性肝炎和艾滋病,这3个病种每年的构成比合计均超过86%,但是不同年份顺位有所变化。肺结核和病毒性肝炎死亡率的年份别总趋势都是先上升再下降,在2009-2010年达到高峰,后逐年降低或波动式降低。流感死亡率在2009年达到高峰（0.87/10万,6.22%）,在其余年份都稳定在低水平波动。手足口病死亡率在2010年（0.90/10万,6.60%）达到高峰后下降,并有两次回升。艾滋病死亡率先缓慢上升再波动下降,在2012年达到高峰（1.13/10万,13.64%）。（7）监测点别层次上,肺结核是合浦县（61.14%,5.92/10万）和兴宁区（56.98%,4.53/10万）居民的首要死因;病毒性肝炎是宾阳县（45.06%,5.91/10万）、凌云县（49.59%,4.00/10万）、柳北区（36.08%,1.01%）、罗城县（42.09%,6.18/10万）和秀峰区（40.54%,2.39/10万）居民的首要死因。狂犬病和流感的死亡率在罗城县较为突出;罗城县（14.69/10万）和宾阳县（13.13/10万）居民的传染病死亡率明显高于其他县区。艾滋病传染病死亡率在宾阳县、柳北区、兴宁区和秀峰区较为突出。（8）民族别层次上,主要民族的各年度总传染病死亡率和8年间平均传染病死亡率的差异没有统计学意义;肺结核是汉族居民的首要死因（47.29%,4.56/10万）,病毒性肝炎是壮族（43.18%,4.14/10万）、瑶族和仫佬族居民的首要死因。流感的死亡水平在瑶族（11.76%,0.80/10万）和仫佬族（15.15%,1.77/10万）居民中要明显高于汉族和壮族。肺结核的死亡水平在汉族中要显着高于其余民族。感染性腹泻的死亡水平在汉族中要显着低于其余民族。【结论】（1）2008-2015年广西7个疾病监测点传染病流行趋势总体呈现主体规律性,即在主体民族（汉族和壮族）、主体年龄组（15岁及以上）、主要病种（肺结核和病毒性肝炎）和主要城乡占比（农村）上呈现相似的变化趋势,并同时呈现在男性、女性和总人口的死亡率变化趋势上,即传染病死亡率随时间推移先升高,在2009-2010年达到高峰后波动下降。说明以往的传染病防控工作卓有成效,防控效果在农村地区尤为明显,应该继续保持和不断完善。（2）肺结核、病毒性肝炎和艾滋病是8年间广西居民传染病死亡的最主要原因,提示对这3种疾病应重点加大宣传和干预的力度,采取有针对性的防控措施。（3）男性传染病总死亡率和主要病种死亡率都显着高于女性,提示应从整体上更加重视男性居民的传染病宣传和防控工作。（4）城市地区居民主要传染病死亡率均显着低于农村地区,但艾滋病死亡率显着高于农村地区,说明应该关注城市化中心区域高聚集性和高流动性人群的传染病状况,尤其是艾滋病。提示我们要注意完善农村地区,尤其是农村户籍外出至城市地区常住务工人员的艾滋病宣教、筛查和报告机制,提高上报的完整率。（5）不同年龄时期传染病的流行和死亡表现出鲜明的病种特征。提示应该针对各年龄组采取具有针对性的传染病病种宣传与防治措施。（6）手足口病可能存在跨年流行的趋势,有可能是导致1-4岁组传染病死亡率跨年波动的原因之一。2009年在罗城县及邻近区域可能发生了一次一定程度的流感流行。（7）民族间的总传染病死亡水平差异很小,但主要病种的传染病死亡水平有差异。仫佬族的传染病流行情况具有单独的特征,提示可以关注民族聚居区的特殊人文与自然环境。第二章2008-2015年广西7个疾病监测点法定传染病死因监测时空趋势研究【目的】运用GIS技术,以行政村（居委会）为尺度,对2008-2015年广西7个疾病监测点居民法定传染病死因监测的空间分布进行分析,了解法定传染病死亡空间分布趋势,并对空间分布趋势进行研究对比和综合分析,为制定科学的传染病防控策略提供依据和线索。【方法】收集整理2008-2015年广西7个疾病监测点（兴宁区、宾阳县、柳北区、秀峰区、合浦县、凌云县、罗城县）法定传染病死因监测地理信息数据,运用Arc GIS 10.0软件绘制监测点数字地图,对传染病死亡空间分布特征进行分析、计算和检验。绘制传染病死亡率地区分布图、反距离加权插值分析（IDW）图,进行LISA分析、缓冲区分析,可视化反映传染病死亡率的空间分布状况、空间聚集特性、空间聚集半径、空间关联模式、空间因素相关性和死亡风险。【结果】（1）以1年或2年时间跨度进行IDW绘图和LISA分析,广西7个疾病监测点传染病死亡在大部分区域呈现散发趋势,无明显空间聚集特性;将时间跨度扩大到4年,有4个监测点存在可以探测到的死亡率高发聚集区和稳定的低发聚集区,死亡率以高发区为中心向四周辐射状下降。（2）以4年时间跨度进行IDW绘图和LISA分析,广西7个疾病监测点3个主要病种的传染病死亡在大部分区域无明显空间聚集特性。（3）凌云县传染病死亡率分布呈现东北、西南和西北三个高发带,中心强度为3/10万以上,呈现H-H关联模式;在中部邻近数个村附近呈现稳定的低发现象。随时间推移高发带内部的高发中心有所转移,但仍沿县道及县道与省道的交汇点沿线分布。（4）柳北区具有以砂糖街为中心的相对稳定的中部传染病死亡高发聚集区,中心强度10/10万以上,呈现H-L关联模式;在东部、南部和西北部都呈现稳定的低发现象。高发中心明显受到国道县道交汇点的影响。（5）罗城县传染病死亡率呈现东部高发聚集中心、东北部高发带和西部高发聚集区三个高发聚集区域,最高中心强度10/10万以上,呈现H-H关联模式;在西北部存在比较稳定的低发区域。随时间推移,除东部高发聚集区外的高发区域强度和辐射半径都有减弱的趋势。东部聚集区明显受到省道县道交汇点的影响。（6）兴宁区传染病死亡率呈现中西部高发带和东部高发聚集区,中心强度5/10万以上,呈现H-H关联模式;在中部偏东地区和西部存在两个比较稳定的低发区域。随时间推移中西部高发带朝南沿县道及国道县道交汇点方向转移;东部高发中心强度和辐射半径明显减弱。（7）秀峰区传染病死亡率没有探测到明显的高发聚集现象,但其高值区域分布有可能受到国道沿线的影响。【结论】（1）2008-2015年广西7个疾病监测点中的4个监测点的法定传染病死亡在较大的时间跨度（比如4年）上具有空间聚集特性,提示这4个地区存在某些具有一定规律空间分布特征的传染病死亡危险因素。（2）IDW空间插值和LISA分析在目标节点值的数量、节点分布和多边形对象形状上有一定的要求,对例数分布过少的对象分析局限性较大,需要辅助其他分析方法。（3）传染病的某些死亡危险因素具有流动性,首要高发聚集区中心位置比次高发聚集区随时间变化呈现更为稳定的状态;病源人群和易感人群的流动性、城市化、地区经济发展和医疗卫生条件改变等因素值得注意。（4）交通网络中的国道、省道和县道沿线对传染病死亡率的高发中心位置有明显的影响;尤其是国道、省道和县道交汇处500米辐射半径对传染病死亡率高聚集性中心位置有影响;乡道沿线与传染病死亡率高发区的分布之间没有发现明显关联。（5）人群流动趋势与主要传染病传播具有明显的联系,应该注意完善传染病死亡高发中心,尤其是位置和强度都持续稳定的高发区域及相邻区域的监控和干预措施,对疫源人群宣传公共卫生知识和规范,培养健康的公共行为。
张晶[6]（2018）在《沈阳市VCT门诊求询MSM人群电子队列构建基础上的HIV新发感染率监测及预防效果研究》文中进行了进一步梳理目的:自1980年在男男同性性行为者（men who have sex with men,MSM）中发现首例艾滋病毒（human immunodeficiency virus,HIV）感染者至今已近40年。截至2016年底,全球共有3670万存活HIV感染者（people living with HIV,PLHIV）,2016年当年即有180万人新发生了HIV感染。在此背景下,世界卫生组织（world health organization,WHO）及联合国艾滋病规划署（united nations the joint program on AIDS,UNAIDS）于2013年12月提出2020年完成三个90%目标并于2030年终结全球HIV/AIDS疫情的目标。三个90%目标包括:截至2020年,90%的PLHIV知晓自己的感染状态、90%的确诊HIV感染者接受并持续进行抗逆转录病毒治疗（antiretroviral treatment,ART）治疗、90%接受了ART治疗者达到HIV病毒抑制。其中第一个90%目标是该目标的前提和瓶颈,需依靠HIV高危人群高比例参与HIV检测来实现。MSM人群已成为我国近年HIV疫情增长最快的HIV高危人群,而该人群参与HIV检测的比例不足50%,距离三个90%目标差距极大。与此同时,自愿咨询检测（voluntary counseling and testing,VCT）作为我国向HIV高危人群提供免费HIV检测的最主要途径,在应对我国近年MSM人群中快速增长和转变的疫情上遇到了挑战:首先,VCT依靠高危MSM主动求询的“守株待兔”的方式,对当下互联网时代我国MSM全面转变的高危行为特征和HIV疫情特点缺乏应对;其次,传统VCT限于技术及资源限制,无法“主动出击”向高危MSM提供预防干预服务;最后,VCT由于匿名原则,无法从既往进行的百万量级的免费HIV检测中识别出重复检测,从而无法获得HIV新发感染率这一HIV疫情评估的金指标,更无法实现持续干预。而随着互联网、智能手机及在线社交软件在我国的快速普及,电子科技技术在生物医学领域的广泛应用,为传统VCT拓展其疫情监测及预防干预的能力提供了契机。方法:本研究第一部分通过利用并整合基于微信的互联网技术构建电子队列。该电子队列策略包括:在MSM人群线上及线下热点活动场所投放招募二维码以获得代表性样本、采用在线自助调查技术获得研究样本的流行病学敏感信息,采用线下VCT实验室检测辅以线上HIV/梅毒自检试剂申领邮寄方式获得研究样本的HIV及梅毒感染率。从而掌握电子队列在目标人群中的接受率,线上及线下招募来源的高危MSM的社会学背景特征、高危行为等特征及梅毒、HIV感染率的差异,以及多来源代表性样本下的本地区高危MSM人群的HIV感染率及影响因素。本研究第二部分对基于VCT门诊求询MSM人群的电子队列进行前瞻性随访。通过身份二维码识别技术,在保障VCT保密原则的前提下,实现多现场、实时、匿名识别求询MSM身份,通过自助流行病学调查技术避免社会期望偏倚准确地获得求询者的社会背景学特征及HIV相关高危行为特征等敏感信息,通过梅毒及HIV实验室检测获得求询者的梅毒抗体阳性率、现症梅毒感染率及HIV新发感染率。最终获得该种队列维持技术下,本地区高危MSM人群及MSM亚人群的HIV新发感染率、队列保持率及影响因素。本研究第三部分对在线VCT功能对求询MSM的HIV预防干预效果的真实世界研究。通过设计并建立在线VCT的干预功能菜单,包括在线咨询、预防信息推送、预防干预电子游戏、检测结果在线查询及HIV感染风险自评估工具等;通过后台捕捉求询MSM对于干预菜单调用的网络行为轨迹客观评估在线VCT干预功能的使用情况及求询MSM的在线求询行为的特征。通过真实世界研究法,比较在线干预功能使用者及未使用者基线及末次随访的高危行为变化情况及在线干预功能的使用对于梅毒及HIV新发感染率的影响。结果:1.研究期间（2017年3月至2018年2月）累计招募2371名求询者,其中来自线下招募来源689人（29.0%）,线上招募来源1682人（71.0%）。经筛选获得1128名符合纳入标准的MSM,其中993名MSM接受并同意参与电子队列,电子队列接受率为88.0%。相比于不接受者,接受者中更高比例地存在年龄≤24岁、在校大学生及有无保护肛交行为（condomless anal intercourse,CAI）的MSM。电子队列的基线HIV感染率为5.7%（57/993）、梅毒抗体阳性率为19.3%（191/993）。线上与线下招募来源MSM在HIV感染率方面无统计学差异（5.5%VS.5.9%,P=0.352）。流动人口（VS.一直在沈阳居住,Adjusted OR（aOR）=3.7,95%CI:1.8-7.8）、既往HIV检测频率每年≦1次（VS.每年≥2次,aOR=4.4,95%CI:1.5-12.8）、自评HIV感染风险为高风险（VS.无风险,aOR=4.4,95%CI:1.6-11.7）,过去3个月中与男性固定性伴安全套使用频率为偶然使用（VS.一直使用,aOR=5.2,95%CI:1.8-15.0）及从不使用（VS.一直使用,aOR=6.5,95%CI:2.1-20.2）与基线HIV阳性显着相关（P<0.05）。2.对基于VCT求询MSM人群电子队列的731名高危MSM进行前瞻性随访,共观察202.7人年,观察到HIV新发感染病例18例,从而获得VCT求询者的电子队列的HIV新发感染率为8.9/100人年（100-person-year,100PY）。其中,年轻MSM（年龄≦24周岁）人群中的HIV新发感染为5.4/100PY,中老年MSM（年龄≧40周岁）人群中HIV新发感染率为13.1/100 PY,在沈阳居住≦2年的流动MSM人口的HIV新发感染率为22.0/100 PY,在校大学生MSM的HIV新发感染率为3.8/100 PY。流动人口（VS.一直在沈阳居住,aHR=0.3,95%CI:0.1-0.4）,使用公园/酒吧/浴池等非互联网寻伴途径（VS.互联网等线上途径,aHR=3.8,95%CI:1.3-10.8）,过去3个月与同性性伴安全套使用频率为偶尔使用（VS.一直使用,aHR=6.2,95%CI:1.7-22.9）,梅毒抗体阳性（VS.梅毒抗体阴性,aHR=2.5,95%CI:0.9-6.6）,随访中发生了现症梅毒感染（VS.随访中未发生现症梅毒感染,aHR=4.6,95%CI:1.7-12.5）与HIV新发感染显着相关（P<0.05）。研究期间共440名MSM参加过至少一次随访检测,自然队列保持率为60.2%（440/731）,人均观察时间中位数为177天。招募来源为线上招募（VS.线下招募,aOR=2.4,95%CI:1.5-3.9）,流动人口中在沈阳居住≥3年（VS.一直在沈阳居住,aOR=1.8,95%CI:1.2-2.8）,既往HIV检测频率每年≧2次（VS.首次检测,aOR=4.5,95%CI:2.7-7.4）,过去3个月和同性存在CAI（VS.无CAI,aOR=2.5,95%CI:1.8-3.5）,过去3个月中男性固定性伴人数≧2人（VS.无此类性伴,aOR=1.8,95%CI:1.1-2.8）,过去3个月使用过助性药物（VS.未使用,aOR=1.8,95%CI:1.3-2.7）,过去3个月存在酒后性行为（VS.无此类行为,aOR=1.7,95%CI:1.3-2.4）,过去一年确诊了性传播性疾病（VS.无确诊性传播疾病,aOR=2.7,95%CI:0.9-8.2）与电子队列保持率显着相关（P<0.05）。3.研究期间,线上VCT干预功能菜单共发生了28818人次点击及功能调用。累计提供在线HIV人工及自助咨询解答2311人次。传统VCT非工作时间内（00:00-08:00,11:01-14:00,17:01-24:00）累计发生了14369人次干预功能调用,占总体功能调用人次数的49.9%（14369/28818）。电子队列随访的440名MSM中,283人使用过至少一种在线VCT干预功能,通过比较使用者基线与末次随访中的HIV相关高危性行为发生率发现,其与同性性伴近三个月CAI发生率由基线的56.2%下降为末次随访的39.9%,近三个月CAI发生率减少了16.3%（P<0.0001）。而在未使用者中未观察到具有统计学差异的高危行为减少。使用过在线VCT的干预类功能（HR=0.2,95%CI:0.1-1.1,P=0.065）及维持类功能（HR=0.8,95%CI:0.7-1.0,P=0.074）对梅毒新发感染率的降低存在边缘性相关。结论:1.电子队列策略可高效招募到大样本、多来源、具有代表性的高危MSM人群样本,在未来针对MSM人群的流行病学研究中具有应用前景。在此代表性样本基础上全面获得了本地区高危MSM人群的HIV及梅毒感染率。HIV检测频率不足及不清楚自身HIV感染风险显着增加了其HIV感染风险。2.基于VCT求询MSM电子队列在该人群及其亚人群中发现了较高的HIV新发感染率及队列保持率。该策略在维持及随访流动MSM人口方面存在低投入、高保持率的优势,亟待在本省内VCT进行推广应用。3.在线VCT干预功能在高危MSM人群中具有较高使用频次并拓展了传统VCT提供干预服务的时间及能力。在线干预功能的使用显着降低了求询MSM人群的CAI的发生率及梅毒发病密度,亟待推广应用。
秦倩倩[7]（2017）在《中国MSM人群艾滋病流行时空特征及感染率推算模型应用》文中指出背景男男性行为人群（MSM）是受艾滋病（AIDS）流行影响最为严重的人群之一,我国新发现该人群HIV感染者人数逐年增加。长期以来,聚集性流行是我国HIV流行的显着特点,一些局部地区研究显示我国大中城市MSM人群中HIV感染率较高,但尚无研究系统性阐述我国MSM人群HIV聚集性流行特征及其影响因素。人口流动是传染病扩散的关键因素,MSM人群特别是该人群中HIV感染者的流动状况可能会直接影响MSM人群中HIV流行。目前,我国MSM人群HIV监测哨点主要分布在大中城市,对地市级城市MSM人群的聚集性及HIV感染水平尚不完全了解。基于地理信息系统（GIS）和空间分析技术的数据整合和分析是健康研究中有效的手段。为此,本研究拟采用空间分析技术深入分析MSM人群HIV流行特征和影响因素,并对HIV感染率与社会宏观因素之间的关系进行探索性分析,进而通过空间分析模型推算全国MSM人群HIV感染率水平。目的1.分析中国MSM人群艾滋病流行趋势,进一步揭示流行特点及影响因素。2.分析中国MSM人群艾滋病时空分布特征,剖析空间聚集性及流动性规律。3.建立MSM人群HIV感染率推算模型,推算未设立MSM监测哨点地市的HIV感染率,为更加完善地估计地市级区域及全国总体的MSM人群艾滋病疫情提供参考数据。方法1.采用空间自相关和时空扫描技术,利用艾滋病病例报告和哨点监测数据,深入分析MSM人群HIV流行的时空聚集性和流动性特征。2.采用空间回归和多水平分析方法,分析影响我国MSM人群HIV感染者聚集性分布和发生人口流动的影响因素,并初步探索影响不同地区HIV感染率水平的社会宏观因素。3.采用线性回归模型及地理探测器、三明治模型、信息融合等空间分析方法对影响HIV感染率的主要因素进行分析并建立推算模型,估算未设立MSM监测哨点地市的HIV感染率水平。结果2006-2015年间,在我国京津地区、东北地区（黑吉辽）、长江三角洲地区（苏浙沪）、川渝地区和珠江三角洲地区（粤）逐渐形成了 5个MSM人群HIV感染者聚集区。多水平分析结果显示,在群体水平上,人口数较多（OR=1.85,95%CI:1.30-2.63）和人均 GDP 较高（OR=1.47,95%CI:1.04-2.07）的地区,MSM 人群HIV感染率更高。同时,空间滞后模型（SLM）结果也表明,医疗机构数、人均GDP和人口密度则是当地诊断发现MSM人群中HIV感染者数量多少的影响因素,空间回归系数分别为0.116、0.063和0.507（P值均<0.05）,空间回归模型整体具有统计学显着意义（决定系数R2=0.391,空间自回归系数-=0.493,P<0.001）。MSM人群的流动影响着HIV的流行。跨省流动MSM人群中HIV感染率显着高于本省 MSM 人群（2015 年 10.8%vs.7.5%,χ2=80.46,P<0.001）。MSM 人群中报告时户籍不在本地的流动感染者比例从2008年42.0%上升到2015年47.9%（χ2=130.9,P<0.001）,感染者的迁移主要从中西部欠发达地区向东部发达地区流动。多水平模型分析发现,影响MSM人群HIV感染者发生流动的因素,在个体水平主要有低年龄组（OR=1.30,95%CI:1.26-1.34）、未婚（OR=1.95,95%CI:1.87-2.02）、教育程度较高（OR=1.68,95%CI:1.64-1.73）;而在群体水平主要为城市户籍（OR=0.63,95%CI:0.61-0.65）、户籍地人口数较高（OR=0.77,95%CI:0.69-0.87）及户籍地人均 GDP 较高（OR=0.70,95%CI:0.62-0.79）。利用空间分析技术建立HIV感染率推算模型分析发现,MSM人群HIV感染者人数占当地15岁以上男性人口比例（x1）、城市规模（x2）、当地经济水平（x3）、城市化水平（x4）、交通状况（x5）是影响HIV感染率（y）的主要因素,5个因素对HIV感染率解释力分别为11.4%、20.6%、11.2%、3.5%和7.7%。利用该模型进一步推算全国338个地市MSM人群HIV感染率,其中165个地市（占48.8%,165/338）HIV感染率≥5%,35个地市（10.4%,35/338）高于10%,用MSM规模数加权得到全国总体HIV感染率约为7.6%。结论男男性行为人群中HIV流行有显着的时空聚集性,病例流动亦呈现出由不发达地区向发达地区聚集的特征。基于空间分析技术的数学模型可以用于推算不同地区MSM人群HIV感染率水平,对更有针对性地分类指导MSM人群艾滋病防治工作,具有重要意义。
王莹[8]（2016）在《2013年中国HIV/AIDS空间分布及主要社会经济影响因素》文中研究表明目的艾滋病（Acquired Immune Deficiency Syndrome）是危害人类健康的重要传染病。2014年,全球有120万人死于艾滋病毒相关病症,截止2014年底,约有3690万名艾滋病毒携带者。据世界卫生组织（WHO）统计,我国是全球艾滋病流行较严重的国家之一,因此正确认识艾滋病空间分布特征对制定切实有效的控制措施具有重要意义。本研究利用空间分析技术探讨我国HIV/AIDS疫情的空间分布模式,确定HIV/AIDS疫情热点区域,揭示HIV/AIDS疫情的空间分布特征及流行规律,并用回归模型分析艾滋病发病率的影响因素,为相关专家制定科学的、区域化的艾滋病防治政策提供依据。方法收集整理2013年我国31个省、自治区、直辖市AIDS发病率数据以及1985-2013年HIV/AIDS累计报告人数资料,提取我国31个省、自治区、直辖市的14个人口统计、社会经济、交通和医疗方面的数据,建立我国各省综合信息数据库。采用空间自相关分析、局部自相关分析、主成份分析以及地理加权回归（Geographically Weighted Regression,GWR）分析方法对资料进行分析。所采用的软件包括Excel 2003、SPSS 21.0、ArcGIS 10.2。结果1 HIV/AIDS疫情专题图2013年我国HIV/AIDS疫情呈现聚集性分布,疫情较严重的区域集中在中国的西南部地区,低流行区域集中在中国的东北、中北部地区,以及西部的青海省和西藏。2空间自相关分析AIDS发病率和HIV/AIDS累计报告人数的Moran’s I值分别为0.075和0.203,P<0.05,说明HIV/AIDS疫情存在正相关性。3局部空间自相关分析AIDS发病率“高—高”聚集区域主要集中在云南、四川和广西,即这些地区AIDS发病率高,其周围区域的AIDS发病率也较高;HIV/AIDS累计报告人数的“高—高”聚集区域为云南和广西,河南省位于“高—低”聚集区域。4热点区域分析AIDS发病率局部Gi*统计量表明,显着高值聚集区为四川、云南、贵州、湖南、广西和海南,形成AIDS发病率的“热点区域”。显着低值聚集区域为北京、天津、上海、河北、山西、山东、江苏、内蒙古和辽宁,这些省份为AIDS发病率的“冷点区域”;HIV/AIDS累计报告人数局部Gi*统计量表明,显着高值聚集区为重庆、广西、四川、云南、贵州、湖南和海南,形成HIV/AIDS累计报告人数的“热点区域”,显着低值聚集区域为内蒙古。5地理加权回归模型地理加权回归模型的回归系数和决定系数R2在不同地区取值不同,经济系数在大多数省份为负值,变化范围为（-1.190,0.123）;医疗系数在各省水平上均为负值,变化范围为（-1.652,-0.006）;交通系数在省级水平上均为正值,变化范围为（0.098,2.385）;决定系数的变化范围为（0.012,0.271）。结论1中国2013年HIV/AIDS疫情分布呈空间聚集现象。热点区域主要分布于我国的西南地区,冷点区域主要集中在东北部地区。2地理加权回归模型在筛选具有空间自相关性和空间异质性的AIDS发病率影响因素时,其结果体现出我国各省份经济、交通、医疗水平对AIDS发病率的影响不同。
吴红[9]（2016）在《某医院监测HIV/AIDS13年结果分析》文中进行了进一步梳理目的:了解HIV/AIDS在本地区流行情况,为本地区HIV/AIDS的防控提供依据。方法:对医院2002年1月-2014.年12月间需要输血、外科手术、性病门诊以及疑似HIV感染的患者进行HIV抗体检测,HIV抗体初筛采用酶联免疫吸附试法（ELISA法）,阳性者送贵州省疾控中心或遵义市疾控中心HIV确诊实验室做蛋白印迹试验（Western,WB）确诊,ELISA法与WB法均阳性者为HIV感染阳性病例。结果:13年间本院检测出HIV抗体阳性者822例,其中:男561例,女261例,男女之比为2.15:1;822例HIV抗体阳性者年龄分布2天92岁,平均49.27±16.35岁,其中处于2049岁的性活跃者618例（75.18%）,超过总数的3/4。在13年间,无论是阳性检出总例数还是阳性病例的构成比,都呈逐年上升趋势。在822例HIV抗体阳性的HIV/AIDS患者中,门诊病人185例,病房637例。在门诊10867953例就诊患者中,门诊HIV抗体阳性HIV/AIDS患者的构成比为0.017‰;在住院的556385例中,住院患者HIV抗体阳性HIV/AIDS患者的构成比1.14‰。HIV抗体阳性患者几乎遍及临床各科室。行业涉及也很广泛,包括无固定职业者、农民与农民工、工人、司机等。结论:对综合医院需要输血、手术、性病患者以及可疑HIV感染者的HIV抗体筛查是一条发现HIV/AIDS患者的重要途径,这对综合性医院发现HIV/AIDS患者、阻止HIV的医源性感染以及对其进行早期诊治、早期干预以及控制HIV/AIDS的传播具有十分重要的意义。
陈继军[10]（2014）在《兰州市男男性行为人群艾滋病流行病学研究》文中研究说明目的：了解兰州市男男性行为人群（MSM）的艾滋病流行病学特征,为艾滋病疫情估计和预测提供相关信息,为制定艾滋病防治策略和干预措施提供科学依据。方法：2006-2013年对兰州市MSM人群进行匿名问卷调查,采用在娱乐场所抽取方便样本和分类滚雪球抽样两种方法进行抽样调查。调查内容包括：人口学、血清学、行为学和艾滋病相关知识与态度及HIV抗体、梅毒等检测。用SPSS15.0软件进行统计学分析。结果：共调查2090人,调查对象平均年龄为30.23±8.83,以未婚（66.08%）、大专及以上文化（43.25%）、商业服务人员（26.94%）、本市（76.65%）、汉族（92.20%）为主；2006～2013年艾滋病知识知晓率呈上升趋势,有统计差异（x2=346.293,P<0.05）；发生首次性行为的平均年龄19.73±3.84岁；近六个月85.36%（1805/2090）与男性发生过肛交性行为,坚持使用安全套的占43.55%（786/1805）；检出HIV抗体阳性93例,阳性率为4.45%；检出梅毒阳性264例,阳性率为10.98%；梅毒阳性组中HIV感染率明显高于梅毒阴性组（x2=30.352,P<005）；>30岁组HIV感染率最高（x2=19.427,P<0.05）,未婚组HIV感染率最高（x2=27.329,P<0.05）,汉族HIV感染率高（x2=6.941,P<0.05）,初中文化程度组HIV感染率最高（x2=43.246,P<0.05）,商业/饮服务人员HIV感染率最高（x2=21.112,P<0.05）,双性恋组HIV感染率最高（x2=13.068,P<0.05）,艾滋病知识不知晓组HIV感染率高（x2=18.08],P<0.05）；首次性伴为男性的HIV感染率高（x2=6.998,P<0.05）；首次同性性行为>35岁组的HIV感染率高（x2=22.714,P<0.05）；近6月有同性性行为者HIV感染率高（x2=19.934,P<0.05）；近6月同性性伴数越多HIV感染率越高（x2=40.598,P<0.05）；年龄越大感染HIV的风险越高,20-30岁组感染HIV的风险是<20岁组的3.012倍（95%CI1.438～7.121.）,>30岁组感染HIV的风险是<20岁组的3.598倍05%CI1.576～7.734),文化程度越高感染感染HIV的风险越低,高中或中专文化组感染HIV的风险是初中及以下文化组的0.512倍（95%CI0.324～0.948）,大专及以上文化组感染HIV的风险是初中及以下文化组的0.303倍（95%CI0.149～0.595）；性取向双性恋感染HIV的风险是同性恋的2.158倍（95%CI1.346～3.257）；首次同性性行为>35岁组感染HIV的风险是<18岁组的2.687倍（95%CI1.253～6.113）；近6月有同性性行为者感染HIV的风险是无同性性行为者的2.135倍（95%CI1.115～3.782）；近6月有2个及以上同性性伴者感染HIV的风险是单一性伴者的3.890倍（95%CI1.995-7.256）；艾滋病知识知晓是感染HIV的保护因素,艾滋病知识知晓者感染HIV的风险是不知晓者的0.581倍（95%CI0.373～0.846）。结论：兰州市MSM人群HIV的感染率达到较高水平,且有逐年上升的趋势；MSM人群成为HIV传播的桥梁人群,促使HIV在异性性伴及其相关网络性伴中传播；MSM人群的年龄、婚姻、文化程度、性取向、艾滋病知识水平、首次同性性行为年龄、多性伴、同性无保护性行为和梅毒的感染等是影响HIV的感染主要因素。要做好本地区的MSM人群的艾滋病防治工作,既要从该人群本身的特点入手,也要充分考虑影响HIV感染的影响因素,通过全面、综合、有针对性的干预措施,有效遏制艾滋病在该人群中继续流行和在本地区蔓延。
二、艾滋病的流行病学研究现状（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、艾滋病的流行病学研究现状（论文提纲范文）
（1）中国艾滋病病毒感染者自杀死亡分布及相关疾病负担研究（论文提纲范文）
| 常用缩略语 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 研究背景与研究现状 |
| 一. 研究背景 |
| 二. 研究现状 |
| 研究内容与方法 |
| 一. 研究目的 |
| 二. 研究设计与技术路线 |
| (一) 研究设计 |
| (二) 技术路线 |
| 三. 数据来源 |
| (一) 艾滋病综合防治数据信息管理系统 |
| (二) 现场流行病学调查 |
| 四. 数据质量控制 |
| (一) 病例报告数据质量控制 |
| (二) 现场调查数据质量控制 |
| 五. 数据整理与分析 |
| (一) 病例报告数据分析 |
| (二) 现场调查数据分析 |
| (三) 疾病负担计算 |
| 研究结果与讨论 |
| 一. 病例报告数据分析 |
| (一) 数据质量评估 |
| (二) 1993-2012年流行特征与病死率变化 |
| (三) 2013-2018年HIV感染者自杀死亡分布特征与影响因素 |
| 二. 现场调查数据分析 |
| (一) 流行病学现场调查一般情况 |
| (二) 心理因素间相互关系的结构方程模型 |
| (三)讨论 |
| 三. 疾病负担估计 |
| (一) 死亡率及死亡比例 |
| (二) 期望生存时间 |
| (三) 心理相关疾病负担 |
| (四) 经济负担 |
| (五)讨论 |
| 研究结论 |
| 创新点和局限性 |
| 一. 研究方法的意义和评价 |
| 二. 研究的创新点及局限性 |
| (一) 创新点 |
| (二) 局限性 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 综述 我国艾滋病流行现状及HIV感染者心理健康研究现状 |
| 参考文献 |
| 博士在读期间发表论文 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（2）非婚非商异性性传播艾滋病的病原学和流行病学特征及传播网络研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩略表 |
| 前言 |
| 研究总体设计 |
| 技术路线图 |
| 第一部分 中国非婚非商异性性传播PLWHA的流行病学分析 |
| 1. 研究背景 |
| 1.1 我国艾滋病流行中异性性传播占比较高 |
| 1.2 非婚异性性传播成为异性性传播的主要方式 |
| 1.3 非婚非商异性性传播PLWHA国内外的研究现状 |
| 1.3.1 国内的相关研究 |
| 1.3.2 国外的相关研究 |
| 1.4 本研究的意义 |
| 2. 研究目的 |
| 3. 研究内容与方法 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.2 数据来源 |
| 3.3 相关定义 |
| 3.4 统计分析 |
| 3.4.1 描述性分析 |
| 3.4.2 非婚非商和商业异性性传播PLWHA的社会人口学差异分析 |
| 3.4.3 单因素logistic回归分析和多因素logistic回归分析 |
| 3.4.4 空间分布分析 |
| 3.4.5 多接触史人群的频数分布情况 |
| 3.5 统计分析工具 |
| 4. 结果 |
| 4.1 描述性分析结果 |
| 4.1.1 各类途径传播PLWHA的频数分布情况 |
| 4.1.2 不同类别异性性传播PLWHA的构成比情况 |
| 4.1.3 不同性别的非婚非商和商业异性性传播PLWHA的频数分布情况 |
| 4.1.4 非婚非商和商业异性性传播PLWHA的分性别频数分布情况 |
| 4.2 非婚非商和商业异性性传播PLWHA的社会人口学比较分析结果 |
| 4.2.1 非婚非商和商业异性性传播PLWHA的社会人口学分布情况 |
| 4.2.2 非婚非商和商业异性性传播PLWHA的不同年度平均年龄的比较 |
| 4.2.3 非婚非商和商业异性性传播PLWHA的不同年龄段频数分布与变化 |
| 4.3 非婚异性性行为与社会人口学因素的单因素和多因素分析结果 |
| 4.4 全国各省(自治区、直辖市)不同传播途径新报告PLWHA的频数分布 |
| 4.4.1 全国各省(自治区、直辖市)不同传播途径新报告PLWHA的频数分布情况 |
| 4.4.2 各省(自治区、直辖市)不同类型异性性传播新报告PLWHA的频数分布情况 |
| 4.5 非婚非商和商业异性性传播PLWHA的空间分布情况 |
| 4.5.1 全局空间自相关分析 |
| 4.5.2 非婚非商和商业异性性传播PLWHA的全国分布情况和热点分析 |
| 4.6 有非婚非商异性性接触史和其他接触史的PLWHA频数分布情况 |
| 4.6.1 有非婚非商异性性接触史和其他接触史的PLWHA的接触史类别数分布 |
| 4.6.2 有非婚非商异性性接触史和其他接触史的PLWHA频数分布 |
| 5. 讨论 |
| 5.1 非婚非商异性性传播PLWHA的整体特征 |
| 5.2 非婚非商异性性传播PLWHA的社会人口学特征 |
| 5.3 非婚非商异性性传播PLWHA的空间分布 |
| 5.4 有非婚非商异性性接触史PLWHA的多接触史存在情况 |
| 5.5 局限性 |
| 6. 结论 |
| 第二部分 浙江省九区县非婚非商异性性传播PLWHA的现场流行病学调查和病原学分析 |
| 1. 研究背景 |
| 1.1 以浙江省作为调查现场开展进一步的研究 |
| 1.2 浙江省的艾滋病流行概况 |
| 1.3 非婚非商异性性传播PLWHA的性伴类型和性行为特征研究的意义 |
| 1.4 非婚非商异性性传播PLWHA的HIV亚型特征与分子传播网络研究的意义 |
| 1.5 流行病学调查与分子传播网络的综合分析 |
| 2. 研究目的 |
| 3. 研究内容与方法 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.1.1 非婚非商异性性传播PLWHA的性伴类型及性行为特征 |
| 3.1.2 非婚非商异性性传播PLWHA的HIV亚型情况和分子传播网络特征 |
| 3.2 研究现场 |
| 3.3 研究对象 |
| 3.3.1 纳入标准 |
| 3.3.2 排除标准 |
| 3.3.3 变量定义 |
| 3.4 抽样方法 |
| 3.4.1 整群抽样 |
| 3.4.2 样本量计算 |
| 3.5 资料收集方法 |
| 3.5.1 伦理审查 |
| 3.5.2 社会人口学信息收集 |
| 3.5.3 性伴类型及性行为特征等信息收集 |
| 3.5.4 HIV亚型分析的材料与方法 |
| 3.6 资料分析方法 |
| 3.6.1 流行病学信息分析方法 |
| 3.6.2 分子流行病学分析方法 |
| 3.6.3 流调信息与分子信息综合分析方法 |
| 3.7 统计学分析工具 |
| 4. 结果 |
| 4.1 流行病学调查分析结果 |
| 4.1.1 基本社会人口学特征 |
| 4.1.2 社会人口学特征与异性性伴类型的多重对应分析 |
| 4.1.3 非婚非商异性性传播PLWHA不同性伴类型的行为特征 |
| 4.2 分子流行病学分析结果 |
| 4.2.1 HIV亚型分析结果 |
| 4.2.2 HIV分子传播网络分析结果 |
| 4.2.3 是否成簇与社会人口学综合分析 |
| 4.2.4 是否成簇与流调信息的综合分析 |
| 4.2.5 是否成簇的单因素与多因素分析 |
| 5. 讨论 |
| 5.1 非婚非商异性性传播PLWHA的性伴类型和性行为特征 |
| 5.2 不同性别非婚非商异性性传播PLWHA的性伴类型和性行为特征 |
| 5.3 非婚非商异性性传播PLWHA的HIV亚型分布和分子传播网络 |
| 5.4 非婚非商异性性传播PLWHA是否成簇的影响因素 |
| 5.5 局限性 |
| 6. 结论 |
| 第三部分 浙江省嘉兴市非婚非商异性性传播与其他途径传播PLWHA的病原学关联性分析 |
| 1. 研究背景 |
| 2. 研究目的 |
| 3. 研究内容与方法 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.1.1 非婚非商异性性传播PLWHA的HIV亚型特征 |
| 3.1.2 非婚非商异性性传播PLWHA的HIV分子传播网络特征 |
| 3.1.3 非婚非商异性性传播PLWHA与其他途径传播PLWHA的关联性 |
| 3.2 研究现场 |
| 3.3 研究对象 |
| 3.3.1 纳入标准 |
| 3.3.2 排除标准 |
| 3.4 抽样方法 |
| 3.5 资料收集方法 |
| 3.5.1 伦理审查 |
| 3.5.2 社会人口学与流行病学信息收集 |
| 3.5.3 序列信息收集 |
| 3.6 资料分析方法 |
| 3.6.1 社会人口学分析 |
| 3.6.2 HIV亚型频数和变化情况分析 |
| 3.6.3 HIV分子传播网络分析 |
| 3.6.4 是否成簇的社会人口学单因素与多因素logistic回归分析 |
| 3.6.5 是否为高危传播者的社会人口学单因素与多因素logistic回归分析 |
| 3.6.6 非婚非商异性性传播PLWHA与其他途径传播PLWHA的关联性分析 |
| 3.7 统计学分析工具 |
| 4. 结果 |
| 4.1 研究对象的基本情况 |
| 4.1.1 社会人口学特征分析 |
| 4.1.2 各传播途径分布情况 |
| 4.2 HIV亚型分布特征 |
| 4.2.1 2017 到2019年嘉兴市各途径传播PLWHA的HIV亚型分布情况 |
| 4.2.2 2017到2019年嘉兴市各途径传播PLWHA的HIV亚型年度分布情况 |
| 4.3 HIV分子传播网络特征 |
| 4.3.1 2017到2019年嘉兴市的HIV分子传播网络成簇情况 |
| 4.3.2 2017到2019年嘉兴市主要HIV亚型的分子传播网络情况 |
| 4.3.3 不同社会人口学特征PLWHA的HIV分子传播网络成簇情况 |
| 4.3.4 是否成簇的社会人口学特征单因素和多因素分析 |
| 4.3.5 各途径传播PLWHA在HIV分子传播网络中的成簇特点分析 |
| 4.4 高危传播者分析 |
| 4.4.1 高危传播者的频数和构成比分析 |
| 4.4.2 是否为高危传播者的社会人口学特征的单因素分析 |
| 4.4.3 是否为高危传播者的社会人口学特征的多因素分析 |
| 4.5 非婚非商异性性传播PLWHA与其他途径传播PLWHA之间的关联度分析 |
| 4.5.1 非婚非商异性性传播PLWHA与其他途径传播PLWHA的未加权关联度分析 |
| 4.5.2 非婚非商异性性传播PLWHA与其他途径传播PLWHA的加权关联度分析 |
| 4.5.3 男男性传播PLWHA与其他途径传播PLWHA的加权关联度分析 |
| 4.5.4 商业异性性传播PLWHA与其他途径传播PLWHA的加权关联度分析 |
| 4.6 主要HIV亚型的分子传播网络特征分析 |
| 4.6.1 CRF01_AE亚型的分子传播网络特征分析 |
| 4.6.2 CRF07_BC亚型的分子传播网络特征分析 |
| 5. 讨论 |
| 5.1 2017到2019年嘉兴市新报告PLWHA的HIV亚型分布情况 |
| 5.2 2017到2019年嘉兴市新报告PLWHA的HIV分子传播网络特征 |
| 5.3 PLWHA在HIV分子传播网络中是否成簇的影响因素 |
| 5.4 PLWHA在HIV分子传播网络中是否为高危传播者的影响因素 |
| 5.5 非婚非商异性性传播PLWHA与高风险途径传播PLWHA之间的关联性 |
| 5.6 局限性 |
| 6. 结论 |
| 全文总结 |
| 创新点 |
| 参考文献 |
| 综述 HIV传播网络研究进展 |
| 参考文献 |
| 附录 非婚非商异性性接触史病例个案信息收集问卷 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（3）中越边境地区暗娼与嫖客人群艾滋病流行病学研究（论文提纲范文）
| 缩略词中英文对照 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 研究背景 |
| 提出的研究问题 |
| 技术路线 |
| 第一章 FSWs与嫖客HIV感染率的系统综述与Meta分析 |
| 前言 |
| 1.研究目的 |
| 2.研究方法 |
| 3.研究结果 |
| 3.1 越南籍FSWs人群HIV感染率的系统综述和Meta分析 |
| 3.2 云南省中国籍FSWs人群HIV感染率的系统综述和Meta分析 |
| 3.3 中国嫖客HIV感染率的系统综述和Meta分析 |
| 4.讨论 |
| 4.1 越南籍FSWs人群HIV感染率的评价 |
| 4.2 云南省中国籍FSWs人群HIV感染率的评价 |
| 4.3 中国嫖客人群HIV感染率的评价 |
| 4.4 研究结果的局限性 |
| 5.本章小结 |
| 第二章 越南籍FSWs人群HIV感染及相关因素连续横断面调查 |
| 前言 |
| 1.研究目的 |
| 2.材料与方法 |
| 3.结果 |
| 3.1 一般情况 |
| 3.2 性行为相关特征 |
| 3.3 HIV/STIs感染以及毒品使用检测结果 |
| 3.4 干预服务接受现状 |
| 3.5 不同特征调查对象分析 |
| 3.6 HIV/STIs感染相关因素分析 |
| 3.7 对HIV疫情及HIV传播的影响 |
| 4.讨论 |
| 5.本章小结 |
| 第三章 中国籍FSWs人群HIV感染及相关因素连续横断面调查 |
| 前言 |
| 1.研究目的 |
| 2.材料与方法 |
| 3.研究结果 |
| 3.1 一般情况 |
| 3.2 性行为相关特征 |
| 3.3 艾滋病相关干预服务 |
| 3.4 HIV/STIs及毒品检测 |
| 3.5 不同特征FSWs对比分析 |
| 3.6 HSV-2感染相关因素分析 |
| 3.7 与越南籍FSWs对比分析 |
| 4.讨论 |
| 5.本章小结 |
| 第四章 嫖客人群HIV感染及相关因素连续横断面调查 |
| 前言 |
| 1.研究目的 |
| 2.材料与方法 |
| 3.研究结果 |
| 3.1 一般情况 |
| 3.2 性行为相关特征 |
| 3.3 HIV/STIs以及毒品检测 |
| 3.4 不同户籍来源调查对象对比分析 |
| 3.5 HIV/STIs感染相关因素分析 |
| 3.6 对HIV疫情以及HIV传播的影响 |
| 3.7 与FSWs人群的对比分析 |
| 4.讨论 |
| 5.本章小结 |
| 第五章 总结 |
| 1.对研究问题的回答 |
| 2.研究的新发现与局限性 |
| 2.1 研究的创新点 |
| 2.2 研究的局限性 |
| 3.对干预工作及后续研究的建议 |
| 参考文献 |
| 暗娼与嫖客人群HIV感染及相关因素流行病学研究综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 博士在读期间以第一作者发表论文 |
（4）基于复杂抽样下艾滋病高危人群基数三来源CMR法调查估计的统计方法及应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 英文摘要 引言 第一部分 基于复杂抽样下艾滋病高危人群基数三来源CMR法调查估计的统计方法 |
| 1.简单随机抽样下的三来源CMR法 |
| 1.1 抽样调查方法 |
| 1.2 总体基数的估计 |
| 1.3 基数估计量的方差 |
| 2.分层随机抽样下艾滋病高危人群基数三来源CMR法调查估计的统计方法 |
| 2.1 抽样调查方法 |
| 2.2 基数的估计 |
| 2.3 基数估计量的方差 |
| 3.二阶段抽样下艾滋病高危人群基数三来源CMR法调查估计的统计方法 |
| 3.1 抽样调查方法 |
| 3.2 基数(二级单位数)的估计 |
| 3.3 基数估计量的方差 |
| 4.分层二阶段抽样下艾滋病高危人群基数三来源CMR法调查估计的统计方法 |
| 4.1 抽样调查方法 |
| 4.2 基数(二级单位数)的估计 |
| 4.3 基数估计量的方差 |
| 5.三阶段抽样下艾滋病高危人群基数三来源CMR法调查估计的统计方法 |
| 5.1 抽样调查方法 |
| 5.2 基数(三级单位数)的估计 |
| 5.3 基数估计量的方差 |
| 6.分层三阶段抽样下艾滋病高危人群基数三来源CMR法调查估计的统计方法 |
| 6.1 抽样调查方法 |
| 6.2 基数(三级单位数)的估计 |
| 6.3 基数估计量的方差 第二部分 基于复杂抽样下艾滋病高危人群基数三来源CMR法的调查估计 |
| 1.北京市MSM人群基数二阶段抽样下三来源CMR法的调查估计 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 调查设计 |
| 1.3 结果 |
| 2.广西壮族自治区FSW人群基数分层三阶段抽样下三来源CMR法的调查估计 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 调查设计 |
| 2.3 结果 第三部分 基于复杂抽样下艾滋病高危人群基数调查估计三来源CMR法的信度与效度评价 |
| 1.蒙特卡洛模拟简介 |
| 2.基于蒙特卡洛模拟的效度与信度评价思路 |
| 3.复杂抽样下艾滋病高危人群基数调查估计三来源CMR法的蒙特卡洛模拟 |
| 3.1 二阶段抽样下北京市MSM人群基数调查估计三来源CMR法的蒙特卡洛模拟 |
| 3.2 分层三阶段抽样下广西壮族自治区FSW人群基数调查估计三来源CMR法的蒙特卡洛模拟 讨论 总结与展望 参考文献 综述 |
| 参考文献 攻读博士学位期间发表的文章 附录 |
| 附录1.MSM快速评估调查表 |
| 附录2.FSW快速评估调查表 |
| 附录3.获取时间段为最近一个月的北京市MSM人群基数调查估计蒙特卡洛模拟分析的SAS程序 |
| 附录4.获取时间段为最近半年的北京市MSM人群基数调查估计蒙特卡洛模拟分析的SAS程序 |
| 附录5.获取时间段为最近半年的广西壮族自治区FSW人群基数调查估计蒙特卡洛模拟分析的SAS程序 致谢 |
（5）2008-2015年广西7个疾病监测点法定传染病死因监测流行病学特征分析及时空趋势研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1.国内、外传染病死因研究现状 |
| 2.广西传染病死因研究现状 |
| 3.GIS应用于流行病学研究的现状 |
| 4.研究方法和技术路线图 |
| 4.1 研究内容 |
| 4.2 研究方法 |
| 第一章 2008-2015年广西7个疾病监测点法定传染病死因监测流行病学特征分析 |
| 1.研究对象与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 资料来源 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 质量控制 |
| 2.结果 |
| 2.1 传染病死亡总体情况 |
| 2.2 传染病分病种死因顺位 |
| 3.讨论 |
| 第二章 2008-2015年广西7个疾病监测点法定传染病死因监测时空趋势研究 |
| 1.研究对象和方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 资料来源 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 质量控制 |
| 2.结果 |
| 2.1 凌云县2008-2015年传染病死亡率的时空趋势分析 |
| 2.2 柳北区2008-2015年传染病死亡率的时空趋势分析 |
| 2.3 罗城县2008-2015年传染病死亡率的时空趋势分析 |
| 2.4 兴宁区2008-2015年传染病死亡率的时空趋势分析 |
| 2.5 秀峰区2008-2015年传染病死亡率的时空趋势分析 |
| 2.6 广西7个监测点传染病死亡率和交通网络时空相关性分析 |
| 3.讨论 |
| 总结 |
| 1.主要研究结论 |
| 2.本研究的创新性 |
| 2.1 材料的创新 |
| 2.2 研究内容的创新 |
| 2.3 研究方法的创新 |
| 3.本研究的局限性 |
| 4.研究进一步改善的思路 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 附录 |
（6）沈阳市VCT门诊求询MSM人群电子队列构建基础上的HIV新发感染率监测及预防效果研究（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 英文缩略语 第一部分 电子队列构建及基线样本特征分析 |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究目标 |
| 2.2 研究设计 |
| 2.3 研究对象及纳入标准 |
| 2.3.1 研究对象纳入标准 |
| 2.3.2 电子队列接受者定义 |
| 2.4 课题实施流程 |
| 2.4.1 微信注册机构认证公共服务帐号及二维码生成器的建立 |
| 2.4.2 前期数据指导下的电子队列招募来源设计 |
| 2.4.3 在线自助式流行病学问卷调查 |
| 2.5 HIV及梅毒检测 |
| 2.5.1 HIV实验室检测 |
| 2.5.2 梅毒实验室检测 |
| 2.5.3 HIV及梅毒自我检测及结果回收 |
| 2.6 数据收集与质量控制 |
| 2.6.1 数据收集 |
| 2.6.2 质量控制 |
| 2.7 统计学方法 |
| 2.8 伦理学许可 |
| 3 结果 |
| 3.1 各类高危MSM人群招募来源情况 |
| 3.2 电子队列接受者与不接受者的特征差异 |
| 3.2.1 社会人口学特征差异 |
| 3.2.2 HIV相关高危行为差异 |
| 3.2.3 HIV预防知识水平及自评HIV感染风险的差异 |
| 3.3 在线自助式调查技术与传统面对面调查对于敏感信息获取能力的对比 |
| 3.4 电子队列接受者中线上及线下样本来源的特征对比 |
| 3.4.1 社会人口学差异 |
| 3.4.2 既往HIV检测史及检测行为差异 |
| 3.4.3 HIV相关高危行为特征差异 |
| 3.5 电子队列基线HIV感染率及影响因素 |
| 3.5.1 传统VCT求询者与线上VCT求询者的HIV及梅毒感染率对比 |
| 3.5.2 电子队列基线HIV感染率的影响因素 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 第二部分 基于VCT门诊的电子队列的HIV新发感染率、队列保持率及影响因素 |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究目标 |
| 2.2 研究设计 |
| 2.3 研究对象及纳入标准 |
| 2.4 电子队列的构建和维持 |
| 2.4.1 随访对象的身份识别 |
| 2.4.2 电子队列维持技术与策略 |
| 2.5 HIV新发感染事件的确定 |
| 2.6 队列保持率的确定 |
| 2.7 数据收集与质量控制 |
| 2.7.1 数据收集 |
| 2.7.2 质量控制 |
| 2.8 统计学方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 基于VCT求询者的电子队列的HIV新发感染率 |
| 3.2 各类隐藏高危MSM亚人群的HIV发病密度 |
| 3.3 HIV新发感染的影响因素 |
| 3.4 基于VCT求询者的电子队列保持率 |
| 3.5 队列保持率的影响因素 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 第三部分 基于VCT的电子队列在线干预功能实施及效果探索 |
| 1 前言 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 研究目标 |
| 2.2 研究设计 |
| 2.3 在线VCT干预功能内容 |
| 2.3.1 干预类功能 |
| 2.3.2 咨询类功能 |
| 2.3.3 服务类功能 |
| 2.3.4 维持类功能 |
| 2.4 数据收集与质量控制 |
| 2.4.1 研究对象 |
| 2.4.2 数据收集 |
| 2.5 统计学方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 在线干预功能的实施情况 |
| 3.1.1 各项功能的使用率及使用人次数 |
| 3.1.2 线上VCT干预功能使用时间特征及波动 |
| 3.2 在线干预功能对高危性行为的预防效果 |
| 3.2.1 使用者自身基线与随访的高危行为变化对比 |
| 3.2.2 不使用者自身基线与随访的高危行为变化对比 |
| 3.3 在线干预功能对HIV新发感染率的预防效果 |
| 3.4 在线干预功能对梅毒新发感染率的预防效果 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 本研究局限性 本研究创新性的自我评价 参考文献 综述 |
| 参考文献 攻读学位期间取得的研究成果 致谢 个人简介 |
（7）中国MSM人群艾滋病流行时空特征及感染率推算模型应用（论文提纲范文）
| 缩略词表 中文摘要 Abstract 研究背景 研究目的 研究内容 技术路线 材料与方法 |
| 一、数据来源 |
| 二、研究定义 |
| 三、统计分析方法 |
| 四、HIV感染率影响因素收集方法 |
| 五、HIV感染率推算模型的建立 研究结果 |
| 第一部分 MSM人群艾滋病流行趋势及影响因素分析 |
| 一、艾滋病流行趋势分析 |
| 二、流动MSM人群HIV感染率趋势分析 |
| 三、MSM人群HIV感染率影响因素多水平模型分析 |
| 第二部分 MSM人群艾滋病时空分布特征 |
| 一、MSM人群感染HIV病例报告数时空分析 |
| 二、MSM人群HIV感染率空间分析 |
| 三、MSM人群感染HIV病例流动特点分析 |
| 第三部分 基于三明治模型的中国MSM人群HIV感染率推算 |
| 一、主要影响因素分析 |
| 二、估算结果 |
| 三、模型验证 讨论 |
| 一、空间分析方法的适用性 |
| 二、中国MSM人群艾滋病流行情况 |
| 三、大城市MSM人群HIV病例聚集原因探讨 |
| 四、MSM人群感染HIV病例流动特点 |
| 五、HIV感染率推算模型估算结果的探讨 创新性与局限性 结论 参考文献 综述 空间分析方法在艾滋病流行病学研究中应用系统综述 |
| 参考文献 致谢 个人简历 |
（8）2013年中国HIV/AIDS空间分布及主要社会经济影响因素（论文提纲范文）
| 摘要 Abstract 英文缩略词表 1 引言 2 数据来源和方法 |
| 2.1 资料来源 |
| 2.2 研究内容及方法 |
| 2.2.1 专题图的绘制 |
| 2.2.2 空间自相关分析 |
| 2.2.3 局部空间自相关 |
| 2.2.4 主成份分析 |
| 2.2.5 地理加权回归 |
| 2.3 统计软件 3 结果 |
| 3.1 HIV/AIDS疫情的专题地图 |
| 3.2 HIV/AIDS疫情空间自相关分析 |
| 3.2.1 全局空间自相关分析 |
| 3.2.2 局部空间自相关分析 |
| 3.2.3 热点区域探测 |
| 3.3 GWR模型分析 |
| 3.3.1 主成份分析 |
| 3.3.2 GWR模型参数估计 4 讨论 |
| 4.1 HIV/AIDS疫情的空间分布 |
| 4.2 空间自相关分析 |
| 4.2.1 全局空间自相关分析 |
| 4.2.2 局部空间自相关分析 |
| 4.3 AIDS发病率的影响因素 |
| 4.4 论文的创新点和不足之处 5 结论 参考文献 综述 |
| 参考文献 个人简历、在学期间发表的学术论文与科研成果 致谢 |
（9）某医院监测HIV/AIDS13年结果分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 英文摘要 前言 1 |
| 材料与方法 2.结果 3.讨论 4.结论 参考文献 综述：艾滋病合并结核病的防治综述 参考文献 致谢 作者简介 |
（10）兰州市男男性行为人群艾滋病流行病学研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 Abstract 第一章 |
| 前言 1.1 |
| 研究背景 1.2 |
| 国内外研究现状 1.3 |
| 研究目的 1.4 |
| 技术路线 第二章 |
| 材料与方法 2.1 |
| 研究对象 2.2 |
| 调查内容 2.3 |
| 研究方法 2.4 |
| 质量控制 2.5 |
| 统计方法 第三章 |
| 结果与分析 3.1 |
| 结果 3.2 |
| 讨论 第四章 |
| 结论与建议 4.1 |
| 结论 4.2 |
| 建议 参考文献 在学期间的研究成果 致谢 |
四、艾滋病的流行病学研究现状（论文参考文献）
- [1]中国艾滋病病毒感染者自杀死亡分布及相关疾病负担研究[D]. 张晗希. 中国疾病预防控制中心, 2021(02)
- [2]非婚非商异性性传播艾滋病的病原学和流行病学特征及传播网络研究[D]. 董志隆. 中国疾病预防控制中心, 2021(02)
- [3]中越边境地区暗娼与嫖客人群艾滋病流行病学研究[D]. 朱靖. 东南大学, 2019
- [4]基于复杂抽样下艾滋病高危人群基数三来源CMR法调查估计的统计方法及应用[D]. 耿国柱. 苏州大学, 2018(01)
- [5]2008-2015年广西7个疾病监测点法定传染病死因监测流行病学特征分析及时空趋势研究[D]. 倪胜. 广西医科大学, 2018(07)
- [6]沈阳市VCT门诊求询MSM人群电子队列构建基础上的HIV新发感染率监测及预防效果研究[D]. 张晶. 中国医科大学, 2018(01)
- [7]中国MSM人群艾滋病流行时空特征及感染率推算模型应用[D]. 秦倩倩. 中国疾病预防控制中心, 2017(06)
- [8]2013年中国HIV/AIDS空间分布及主要社会经济影响因素[D]. 王莹. 郑州大学, 2016(02)
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