我国基于社区招募的吸毒人群艾滋病流行影响因素的多水平分析

中国疾病预防控制中心性病艾滋病预防控制中心（102206） 邢健男 郭 巍 钱莎莎 王 璐

我国基于社区招募的吸毒人群艾滋病流行影响因素的多水平分析

中国疾病预防控制中心性病艾滋病预防控制中心（102206） 邢健男 郭 巍 钱莎莎 王 璐△

目的利用多水平模型从群体和个体水平探讨我国社区吸毒者艾滋病流行的影响因素。方法收集我国2011年艾滋病哨点监测的吸毒者数据，利用三水平logistic模型，分析我国社区吸毒者艾滋病流行的影响因素，计算相关变量的参数估计值及OR值。结果2011年我国哨点监测共调查社区吸毒人员42011人，HIV感染率为5.01%（95%CI：4.80%，5.22%）。零模型分析结果显示社区吸毒者艾滋病感染在区县水平、省份水平上均有聚集性。进一步通过三水平logistic模型分析影响因素，结果显示，感染丙肝（OR＝6.404，95%CI：5.411，7.580）、共用针具（OR＝4.043，95%CI：3.545，4.618）、注射吸毒（OR＝1.736，95%CI：1.391，2.167）、少数民族（OR＝1.728，95%CI：1.446，2.065）等因素是社区吸毒者感染艾滋病的危险因素。结论多水平模型可以用于处理我国艾滋病哨点监测数据，但仍需在群体水平继续探索相应的影响因素。

社区 吸毒者 哨点 影响因素 多水平模型

吸毒人群，特别是注射吸毒人群一直是我国艾滋病受累最为严重的人群之一［1-2］，虽然近年来随着美沙酮维持治疗项目的不断扩大，部分地区吸毒人群中艾滋病流行的情况得以遏制［3］，但是也有研究表明，来自社区的吸毒者感染率水平显著高于监管场所中的吸毒者［4］，亟需对社区吸毒人群开展艾滋病感染影响因素分析的相关研究。我国自1995年建立吸毒者艾滋病监测哨点［5］，随着艾滋病的流行，吸毒者艾滋病的哨点数量逐年增加，这些监测数据为当地HIV/AIDS感染流行趋势和艾滋病综合防治、科学干预提供了重要依据。但是，由于我国不同省份和地区间吸毒人群艾滋病流行情况差异较大，在合并使用不同地区哨点监测数据进行影响因素探讨时，需要考虑哨点监测对象的层次特征（如哨点所在省份和区县，以及招募方式）对结果的影响。有研究表明，对这类层次结构特征数据进行影响因素方面的研究时，传统的多元回归模型不能体现不同地区间的差异，对影响因素的探讨可能会出现偏差。而多水平模型则可以使传统模型拟合后的残差按照数据层次再进行分解，这就降低了不能解释残差的比例，从而改善模型拟合效果［6］。

本研究拟采用多水平logistic模型的方法，对我国2011年社区吸毒者人群的哨点监测数据进行分析，探索社区吸毒者感染艾滋病的影响因素及多水平模型在我国艾滋病监测数据方面的应用。

资料与方法

1.资料来源：收集2011年我国吸毒人群艾滋病哨点监测数据，截取样本来源为吸毒者社区的数据。根据哨点监测方案要求，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，而社区吸毒者是指通过同伴教育员或关键知情人采用滚雪球的方法在吸毒者社区中招募的监测对象。对每一位招募来的调查对象开展面对面的问卷调查和血清学检测。问卷调查内容包括人口学特征、既往和最近6个月的吸毒行为、性行为以及接受艾滋病防治服务的情况，血清学检测内容包含了艾滋病病毒、梅毒和丙型肝炎病毒的检测。省水平数据（2011年各省人均可支配收入）来源于国家统计局。

2.方法

（1）统计描述：调查对象人口学特征及高危行为的频数分布情况、艾滋病病毒（HIV）、梅毒病毒以及丙肝病毒（HCV）感染率水平。

（2）单因素logistic分析及自变量选择：将待研究自变量依次纳入传统logistic方程进行单因素分析。之后将所有自变量纳入传统logistic方程，使用逐步回归法进行自变量的筛选。由于本研究样本量较大，选入自变量和剔除自变量的统计学标准均设定为0.05。有意义的自变量纳入多水平logistic方程进行进一步分析。单因素logistic分析和自变量的筛选使用SAS 9.2软件包完成。

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

其中，β1为处理因素的效应参数，称为固定效应参数；μ0jk、ν0k为logit均值的二水平和三水平的随机效应，其方差被称为随机系数。当不纳入自变量时，方程为零模型，用于检验是否数据是否存在层次结构特征并应用多水平模型。如果存在区域聚集性，计算方差成分系数（variance partition coefficient， VPC）［6］，即用以衡量吸毒者艾滋病感染在区县水平或省水平聚集性的大小，数值越大说明数据在高水平单位内存在的聚集性越强。

本文数据分为三个水平，社区招募的吸毒者个体为第一水平，哨点所在区县为第二水平，所在省份作为第三水平，以吸毒者感染艾滋病与否为应变量并纳入第一水平（年龄、性别、高危行为等）及第三水平自变量（人均可支配收入）。多水平logistic模型的拟合在WLw iN2.26中进行，参数估计使用近似的预测性拟似然法（predictive or penalized quasi likelihood，PQL），参数检验使用卡方检验，第一水平尺度参数被约束为1，OR值及95%CI用来评价各影响因素的作用强度，P值小于0.05具有统计学意义。

结 果

1.人口学特征和HIV感染率

2011年我国艾滋病哨点监测系统共通过关键知情人和同伴教育员在吸毒者社区中招募了40211名吸毒人员，男女比例为5.24：1，平均年龄为（34.9± 8.29）岁。社区吸毒者的HIV抗体阳性检出率为5.01%（95%CI：4.80%，5.22%），梅毒感染率为4.56%，HCV抗体阳性检出率为42.0%。

招募的社区吸毒者中，注射吸毒者25214人，占62.7%。注射吸毒者男女性别比为5.24：1，平均年龄35.7±7.61岁，注射吸毒人群HIV抗体阳性检出率为7.30%（95%CI：6.97%，7.62%），梅毒感染率为5.16%，HCV抗体阳性检出率为58.6%。

2.单因素logistic分析及自变量选择在不考虑数据的层次关系的情况下，采用传统logistic方程对吸毒者艾滋病感染的影响因素进行单因素分析，结果显示性别、户籍所在地、民族、受教育程度、婚姻状况、注射吸毒、共用针具、梅毒和丙肝感染与否均对吸毒者感染艾滋病有影响且具有统计学意义，见表1。将所有自变量纳入传统logistic方程，使用逐步回归法对自变量进行筛选，除性别外，其余自变量均有统计学意义。

表1 单因素logistic分析

*：*无统计学意义

3.三水平logistic模型：

（1）零模型：

首先拟合零模型判断分析变量是否存在区县和省份水平上的聚集性。结果显示，反映分析变量在区县和省份水平聚集性的随机系数值分别为2.203、3.219，经卡方检验P值均小于0.05，提示区县和省级水平的聚集性有统计学意义，结果详见表2。区县和省份水平方差成分系数（VPC）分别为40.1%和49.4%，可认为吸毒者艾滋病感染在区县和省份水平上均存在聚集性，故使用三水平logistic模型分析本文数据较为合适。

表2 零模型拟合结果

（2）方差成分模型

由于区县级自变量数据获取困难，本研究方差成分模型中在纳入了个体水平（第1水平）后，只加入省级水平（第3水平）自变量进行分析。估计截距项随机系数、各个水平自变量系数的固定效应值、卡方检验值及OR值。结果显示，纳入第1和第3水平的自变量后，区县级和省级水平的随机系数值分别为1.653和1.526，计算区县和省级水平方差成分系数（VPC）分别为33.4%和31.6%。

相应地，在考虑了区县和省级聚集性之后，个体水平的自变量中社区吸毒者是否为少数民族、是否注射吸毒、是否共用针具以及是否感染了丙型肝炎是其感染HIV的危险因素。另外，与年龄29岁及以下者相比，年龄30～39岁和40岁及以上者感染HIV的比例更高。在婚与单身相比为保护因素，高中及以上、初中文化程度与小学及以下文化程度相比为保护因素。第三水平变量人均可支配收入20000～29999元、≥30000元相对于人均可支配收入≤19999元为保护因素但无统计学意义。多水平模型影响因素分析结果详见表3。

表3 三水平logistic方差成分模型拟合结果

讨 论

多元回归方法是进行影响因素探讨最常用的方法，传统的多元回归模型的估计方法要求个体的测量值间相互独立，当这个前提不成立时，如果继续使用传统回归模型时，回归模型中的参数估计值的有效性和统计特征易受到影响，从而最终的统计推断结论将可能出现偏倚，发生一类错误的概率会增加。多水平统计模型是近年来出现的一种统计方法，可以很好地用于研究具有层次结构或嵌套式结构的数据，我国的吸毒者艾滋病哨点监测数据体现了研究对象间存在的空间聚集性，利用多水平模型分析可以得到更加准确的分析及参数估计结果。

对于多水平模型而言，2级和3级水平自变量的筛选是比较复杂的过程。在本研究中，由于区县级自变量数据获取困难，本研究在方差成分模型中只纳入了个体水平（第1水平）及省级水平（第3水平）自变量进行分析，结果显示，纳入这些自变量后，与零水平模型相比，县区水平和省级水平的随机系数、方差成分系数（VPC）均出现了下降，这说明所选择的省级水平的自变量在一定程度上解释了影响吸毒者艾滋病感染与否的地区间差异，但是随机系数仍存在统计学意义也提示，仍然有一些比较关键的解释变量没有被纳入模型中。

与传统logistic模型相比，在对社区吸毒者艾滋病监测数据进行了2级水平和3级水平调整之后，部分危险因素相对危险度（OR）的点估计值略有下降。户籍所在地和梅毒感染不再是HIV感染的危险因素，而高年龄组、共用针具以及感染HCV的OR值均有所降低，但仍然是我国社区吸毒者HIV感染的危险因素，如表1和表3所示。其中少数民族相对于汉族感染艾滋病的可能性由5.735倍降至1.728倍，而少数民族多为省内聚集，与地理位置密切相关。既往的一些研究显示少数民族由于生活环境所处的地理位置［7］及一些生活风俗［8-9］使其相比于汉族更易于感染艾滋病，而且一些研究显示少数民族可能是共用针具的危险因素［10-12］。本研究中，由于采取了多水平模型的分析方法，少数民族这一属性对吸毒者感染艾滋病的影响被分解到了2级及3级水平，即HIV感染的风险被部分归因于2级水平和3级水平及其变量中，从而降低了个体属性和行为对HIV感染率的影响。

年龄的增高、注射吸毒、共用针具均为影响吸毒者感染艾滋病的危险因素，其中年龄大的吸毒者可能由于吸毒时间更长而因此有可能实施更多的危险行为而感染艾滋病，而注射吸毒和共用针具使吸毒者易通过血液传播感染艾滋病，是吸毒者感染艾滋病的主要途径。丙型肝炎病毒和艾滋病病毒均通过血液和性接触传播［13］，感染丙肝的危险行为如共用针具、性行为等，有可能使感染HCV的吸毒者同时感染HIV。在感染HCV的16904位吸毒者中感染HIV人数为1738人，感染率达到10.2%，高于全部吸毒者中的HIV感染率，说明在吸毒人群中HCV、HIV合并感染情况较为严重。另外，户籍所在地为外省、感染梅毒为吸毒者感染艾滋病的危险因素，但均无统计学意义。婚姻状况为在婚与单身相比是保护因素，而离异或丧偶为危险因素（无统计学意义），这与段松等人在云南省德宏州进行的队列研究的结果［14］及林新勤等人的研究结果［15］相一致，说明稳定的婚姻状态可能保护吸毒者避免感染艾滋病。

本研究也提示，良好的教育可以减低HIV感染的风险，这与既往研究的结论相似［16-18］。进一步探索群体水平HIV感染的危险因素，本文尝试将“人均可支配收入”作为省级水平变量纳入了多水平模型，希望探索各省经济发展水平［19］与社区吸毒者艾滋病感染的关系。在三水平logistic方程中，虽然人均可支配收入的参数估计无统计学意义，但三水平的随机系数和方差成分系数均有较大幅度下降，这一结果一方面提示经济较发达省份社区吸毒者HIV感染的风险相对较小，另一方面也提示需要纳入更多的反映社会经济宏观情况的变量，进一步探讨影响社区吸毒者HIV感染的社会因素。

综上所述，由于我国吸毒者哨点监测数据在区县水平和省级水平上均存在聚集性，应用传统logistic模型进行危险因素探讨时会出现危险因素被高估的现象，甚至出现不合理的结论。应用多水平模型，可以将反应变量间的变异分解到县及省水平，可很好的处理我国吸毒者哨点监测数据，得到更加真实的结果。但同时我们也应该注意到，群体水平危险因素的探讨是一个比较复杂的问题，哪些社会宏观因素更适合纳入多水平模型，以及这些宏观因素之间的关联性是多水平模型拟合过程中需要探讨的问题。

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（责任编辑：丁海龙）

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