天津醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)系(300700)張?zhí)鹛?崔 壯 宋德勝 姚婷婷 陳 陽 于澤洋 黃慧杰 張洪璐 李長平 劉媛媛

【提 要】 目的 探討潛在類別分析在男男同性戀(men who have sex with men，MSM)人群分類中的應(yīng)用，識別HIV感染風(fēng)險高的MSM人群潛在類別，為采取有針對性的干預(yù)措施提供科學(xué)依據(jù)。方法 將文化程度、戶籍所在地、天津本地居住時間、最近一次安全套使用情況、安全套使用頻率、最近6個月內(nèi)的異性性行為作為顯變量進行潛在類別分析，對MSM人群進行分類。對不同潛在類別的MSM進行人口學(xué)和危險性行為的差異性分析；將是否感染HIV作因變量，潛在類別作自變量進行l(wèi)ogistic回歸，分析不同潛在類別MSM的HIV感染風(fēng)險；進一步將年齡、商業(yè)性行為等作為協(xié)變量納入潛在類別分析。結(jié)果 根據(jù)潛在類別模型擬合結(jié)果得到3個潛在類別的模型為最佳模型，MSM人群的三個潛在類別分別為：“外地危險行為組”811(15.7%)人，“外地安全行為組”2291(44.33%)人，“本地相對安全行為組”2066(39.98%)人，其中以外地危險行為組MSM感染HIV風(fēng)險最高。該類人群的多人性行為比例顯著高于其他兩類人群，且衛(wèi)生服務(wù)接受情況及HIV檢測顯著低于其他兩類人群。結(jié)論 潛在類別分析可以用于MSM人群的分型研究，探索不同潛在類別人群的HIV感染情況及人口學(xué)、行為學(xué)特點，為合理分配衛(wèi)生資源，有針對性地提供干預(yù)措施提供科學(xué)依據(jù)。

UNAIDS最新數(shù)據(jù)表明，截至到2018年，全球共有3790萬艾滋病患者，并且HIV感染者數(shù)量仍呈持續(xù)上升趨勢[1]。如何有效地控制HIV傳播，降低HIV感染者人數(shù)是國內(nèi)外亟待解決的問題。

男男同性戀者(MSM)因多性伴、無保護性肛交(UAI)、低安全套使用率、缺乏定期檢測等高危行為[2-4]，其HIV感染風(fēng)險遠高于一般人群[5-6]，是普通成年男性的23倍[1]。據(jù)中國疾病預(yù)防控制中心(CDC)數(shù)據(jù)顯示，在2018年新增的149 000 HIV感染者中，23.3%的感染者其感染途徑為男性性傳播[7]。正因如此，在HIV防控工作進展的同時，我們應(yīng)該著重控制MSM人群HIV的傳播。

2013年我國衛(wèi)生部在61個城市開展的艾滋病綜合防治試點調(diào)查發(fā)現(xiàn)，浴池型MSM的HIV感染率、梅毒患病率和UAI的比例明顯高于一般MSM[8]。因此，2011年11月，中國CDC、天津市CDC與美國CDC合作，以天津市MSM浴池作為中國的第一個試點，開展浴池MSM的HIV防控干預(yù)項目。因此，了解浴池MSM群體人口學(xué)以及危險性行為特征，找到高感染風(fēng)險的MSM亞群，可為實行有針對性的精準干預(yù)提供科學(xué)依據(jù)。

在既往的MSM人群的調(diào)查研究中，人口學(xué)特征、行為因素與HIV感染的關(guān)聯(lián)性分析多采用回歸模型，評價危險因素的平均效應(yīng)以及因素間的一級交互效應(yīng)，卻很難解釋多個因素的交互作用[9-10]。潛在類別分析( latent class analysis，LCA )是基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析目標人群潛在類別的一種統(tǒng)計分析方法。通過將特征相似的個體分為一組，達到同時評價多個危險因素的交互效應(yīng)的目的。

為探究MSM人群的人口學(xué)和危險性行為在HIV感染風(fēng)險中的多維度特性，我們采用LCA方法，分析天津浴池的MSM人群的人口學(xué)以及危險性行為特征，得到浴池MSM的潛在類別。通過比較不同潛在類別的MSM的人口學(xué)及危險性行為差異，以及不同潛在類別的MSM的HIV感染風(fēng)險，揭示MSM人群HIV高感染風(fēng)險的亞組人群，有助于我們識別HIV感染風(fēng)險高的MSM，為實行有針對性的防控工作提供科學(xué)依據(jù)。

資料與方法

1.研究對象

本研究是從2011年3月31日開始實行，截至到2018年10月1日，共納入5168名MSM，其中HIV感染者564人，HIV陰性者4604人。本研究的納入標準為自報是男男同性戀者，且在過去12個月內(nèi)與男性有過性行為。

2.抽樣方法

由于MSM是特殊群體，因此本研究采用雪球抽樣。在天津浴池，自愿咨詢治療服務(wù)站(VCT)的工作人員均是男男同性戀者，同時他們也是天津深藍工作組的工作人員。前來檢測和咨詢的MSM需簽署知情同意書，且在咨檢前需在艾滋病預(yù)防管理系統(tǒng)中錄入指紋，并生成唯一的指紋識別號，用以記錄和追蹤MSM的問卷和檢測信息。為保證研究的客觀性和及時性，該系統(tǒng)無管理員許可不能進行篡改。VCT工作人員采用圈內(nèi)話術(shù)與咨檢的MSM進行交流，并且在整個交流過程中填寫調(diào)查問卷。完成調(diào)查問卷之后，對MSM進行HIV快速檢測，檢測結(jié)果將在20分鐘之后遞交受檢人員。在等待檢測結(jié)果的這段時間，工作人員會根據(jù)該受檢者的問卷調(diào)查情況對其進行風(fēng)險評估，并對他們進行有針對性地安全性教育。出現(xiàn)快速檢測為陽性的受檢者將會提供陽性咨詢，并接受WB(western plot)檢測以確證HIV感染狀況。對于HIV確診檢測為陽性者，將提供標準化HIV治療服務(wù)。對于所有的受檢MSM，工作人員會發(fā)放免費的安全套和潤滑油，并且鼓勵他們帶性伴或朋友進行檢測。除此之外，為保護受檢者隱私，HIV的檢測和咨詢均是在私密的房間內(nèi)進行。除負責(zé)檢測的工作人員外，只有受檢者本人知道自己的感染狀況。

3.研究設(shè)計

本研究針對目標人群設(shè)計“浴池健康服務(wù)”問卷，問卷內(nèi)容包括：人口學(xué)信息(年齡、戶籍所在地等)，行為學(xué)信息(最近一次肛交安全套使用情況、安全套使用頻率、最近6個月商業(yè)性行為、最近6個月異性性行為等)，HIV知識，藥物使用，其他性傳播疾病的感染狀況以及HIV意識和衛(wèi)生服務(wù)使用情況在內(nèi)的42道問題。除此之外，問卷還包括是否是MSM浴池的男男性工作者，HIV檢測及復(fù)檢結(jié)果在內(nèi)的5道問題，將由天津浴池的工作人員填寫。

4.潛在類別模型(latent class model，LCM)基本原理

潛在類別模型基于描述多個潛變量關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)方程模型和尋找多變量模型中潛在公因子的因子分析的理念加以發(fā)展，完善既往模型對類別潛變量處理的不足，提升分類變量的利用度。當目標群體內(nèi)存在多個分布不同的亞組，且各亞組所占比例未知時，利用潛在類別分析構(gòu)建潛變量解釋群體內(nèi)存在的異質(zhì)性[11]，從而將目標人群分類。該模型基于兩個基本假設(shè)：(1)所有樣本能且僅能分入一個潛在類別中，各類別相互獨立且不相交；(2)局部獨立性假設(shè)，即在特定的潛在類別下，顯變量相互獨立。其分析過程包括模型參數(shù)化、參數(shù)估計、模型識別、擬合優(yōu)度評價、潛在分類與結(jié)果解釋等[12]。

(1)概率參數(shù)化(probabilistic parameterization)：概率參數(shù)化包括兩種類型的分類變量：顯變量(manifest variable)和潛變量(latent variable)；兩種類型的參數(shù)：潛在類別概率(latent class probabilities)和條件概率(conditional probabilities)。LCM假定任意兩個觀測變量之間的關(guān)系可以由潛變量解釋?，F(xiàn)假定A、B、C、D為四個顯變量，潛在類別模型可以表達為：

(1)

(2)模型估計與模型擬合：模型估計包括EM(expectation-maximization)算法和NR(newton-Raphson)算法。比較模型適配度的指標有l(wèi)og likelihood檢驗，Akaike information criterion(AIC)，Bayesian information criterion(BIC)和樣本校正的BIC(aBIC)。其中，AIC準則和BIC準則在LCA方法中應(yīng)用最為廣泛[13]，兩者的數(shù)值越小表明模型適配度越好。當樣本量大于1000時，BIC指標較AIC可靠。當樣本量小于1000時，AIC指標優(yōu)于BIC[14]。Entropy指數(shù)用來評估分類的精確程度，取值范圍在0～1之間。當Entropy=0.6時，表明約有20%個體存在分類錯誤，Entropy在0.8左右時，表明分類的準確度超過90%[15]。

(3)潛在分類：經(jīng)過以上模型假定、估計、評價等確定模型后，接下來是將各組觀察值分類到適當?shù)臐撛陬悇e中，來說明觀察值的后驗類別屬性(posterior membership)。

5.數(shù)據(jù)分析

本研究的所有的數(shù)據(jù)分析使用SAS 9.4進行。潛在類別分析使用SAS中的PROC LCA 來執(zhí)行[16]。P<0.05表明有統(tǒng)計學(xué)意義。本研究共納入6個顯變量，包括文化程度、戶籍所在地、天津本地居住時間、最近一次安全套使用情況、安全套使用頻率、最近6個月內(nèi)的異性性行為。我們通過6個顯變量采用LCA方法將該人群劃分為不同的潛在類別，采用卡方檢驗進一步分析不同潛在類別的MSM人口學(xué)和行為學(xué)差異，通過logistic回歸分析研究不同的潛在類別人群HIV感染風(fēng)險，為干預(yù)措施的實施以及衛(wèi)生資源的分配提供科學(xué)依據(jù)。我們進一步分析帶有協(xié)變量的LCA，將年齡、最近6個月商業(yè)性行為、最近6個月多人性行為、1年內(nèi)安全套宣傳和發(fā)放情況、1年內(nèi)艾滋病檢測、MSW作為協(xié)變量納入LCA，提高模型的參數(shù)估計值的準確性，從而降低分類誤差。

結(jié) 果

1.模型擬合和選擇

本研究共納入5168名MSM，對這5168名MSM進行潛在類別分析。將潛在類別數(shù)分別設(shè)置在3、4、5，LCA擬合統(tǒng)計結(jié)果見表1。由于AIC與BIC最小為模型最優(yōu)的衡量標準，且在樣本量大于1000時，BIC為主要衡量指標，因此我們考慮將類型設(shè)置為三分類。在三分類時，模型的BIC最低且Entropy為0.78，表示該模型的準確度較高，具有合理性。我們根據(jù)MSM后驗概率值最大對其進行分類，可將該人群分為三個潛在類別，即Class1 ：戶籍為外地，安全套使用頻率低且(或)最近一次肛交未使用安全套，命名為“外地危險行為組”；Class 2：戶籍為外地，最近6個月安全套使用頻率高且最近一次肛交使用安全套，命名為“外地安全行為組”；Class 3：戶籍為本地，最近6個月安全套使用頻率相對較高且(或)最近一次肛交使用安全套，命名為“本地相對安全行為組”，見圖1。

表1 潛在類別模型擬合結(jié)果

圖1 三類MSM人群各變量的響應(yīng)概率

2.三類潛在類別人群的差異性分析

三類人群在HIV患病率、年齡、文化程度、6個月多人性行為、6個月內(nèi)商業(yè)性行為、6個月內(nèi)異性性行為、1年內(nèi)安全套的宣傳和發(fā)放、1年內(nèi)艾滋病檢測、是否是同志浴池MSW、與異性的婚姻狀況方面均有統(tǒng)計學(xué)差異。其中，外地危險行為組的HIV感染率(15.54%)最高，其次是外地安全行為組(12.05%)，以本地相對安全行為組的HIV感染率(7.84%)最低。在人口學(xué)方面，外地MSM的年齡低于本地MSM的年齡，其中以外地安全行為組的年齡最低，且外地MSM的單身、離異、喪偶的比例高于本地MSM。除此之外，外地危險行為組的文化程度為三類人群最低，其次是外地安全行為組。在危險性行為方面，外地危險行為組的MSM最近6個月多人性行為的比例最高，其次是本地相對安全行為組。外地MSM商業(yè)性行為的比例以及男性性工作者(MSW)的比例均高于本地MSM。除此之外，外地危險行為組的MSM一年內(nèi)接受安全套宣傳和發(fā)放以及HIV檢測的比例為三類人群最低(表2)。

表2 三類人群差異性分析

3.三類潛在類別人群的logistic回歸分析

與本地相對安全行為組相比，外地危險行為組HIV感染風(fēng)險的OR值為2.16(95%CI：1.69～2.77，P<0.0001)；外地安全行為組HIV感染風(fēng)險的OR值為1.61(95%CI：1.31～1.97，P<0.0001)。在調(diào)整年齡、婚姻狀況、文化程度、最近6個月是否有多人性行為、商業(yè)性行為、異性性行為、最近一年HIV檢測以及衛(wèi)生服務(wù)接受情況、是否是MSW之后，與本地相對安全行為組相比，外地危險行為組HIV感染風(fēng)險的調(diào)整OR值為2.27(95%CI：1.74～2.96，P<0.0001)；外地安全行為組HIV感染風(fēng)險的調(diào)整OR值為1.52(95%CI：1.22～1.89，P=0.0002)。

表3 三類潛在類別人群HIV感染狀況分析

討 論

本研究采用LCA將MSM人群分為三個亞組，分別是外地危險行為組、外地安全行為組和本地相對安全行為組。我們發(fā)現(xiàn)，外地(不論是否進行危險行為)MSM，其HIV感染風(fēng)險均高于本地MSM，且該人群更低齡，文化水平偏低，未婚離異喪偶的比例更高。外地危險行為組是三類MSM中HIV感染風(fēng)險最高的人群，更傾向于進行多人性行為，且MSW比例較高。該類人群在一年內(nèi)接受衛(wèi)生服務(wù)以及HIV檢測在三類人群中的比例最低。除此之外，本地相對組的MSM商業(yè)性行為，MSW、未婚離異喪偶比例為三類人群最低且衛(wèi)生服務(wù)接受情況為三類人群最高。這提示有關(guān)衛(wèi)生部門，除了針對外地MSM進行規(guī)律性的衛(wèi)生服務(wù)以及定期的HIV檢測外，還應(yīng)對其進行安全教育，以提高該類人群安全性行為。通過本項研究，為MSM人群有針對的實施干預(yù)措施，合理分配衛(wèi)生資源提供科學(xué)依據(jù)。

本研究存在一定的局限性：(1)本研究納入LCA中的變量較少，雖能在一定程度反應(yīng)MSM人群的行為和人口學(xué)信息。(2)本研究的MSM人群采用雪球抽樣獲得。該抽樣方法雖具有一定的偏性，但是本研究是基于天津浴池開展，天津浴池聚集了全國各地的MSM，可在一定程度上降低抽樣方法帶來的偏性。