潛在類別分析在識(shí)別MSM人群HIV高感染風(fēng)險(xiǎn)的亞組人群中的應(yīng)用*

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(jì)學(xué)系(300700)張?zhí)鹛?崔 壯 宋德勝 姚婷婷 陳 陽(yáng) 于澤洋 黃慧杰 張洪璐 李長(zhǎng)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(shí)別HIV感染風(fēng)險(xiǎn)高的MSM人群潛在類別，為采取有針對(duì)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(shí)間、最近一次安全套使用情況、安全套使用頻率、最近6個(gè)月內(nèi)的異性性行為作為顯變量進(jìn)行潛在類別分析，對(duì)MSM人群進(jìn)行分類。對(duì)不同潛在類別的MSM進(jìn)行人口學(xué)和危險(xiǎn)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(jìn)行l(wèi)ogistic回歸，分析不同潛在類別MSM的HIV感染風(fēng)險(xiǎn)；進(jìn)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(gè)潛在類別的模型為最佳模型，MSM人群的三個(gè)潛在類別分別為：“外地危險(xiǎn)行為組”811(15.7%)人，“外地安全行為組”2291(44.33%)人，“本地相對(duì)安全行為組”2066(39.98%)人，其中以外地危險(xiǎn)行為組MSM感染HIV風(fēng)險(xiǎn)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(cè)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(diǎn)，為合理分配衛(wèi)生資源，有針對(duì)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(shì)[1]。如何有效地控制HIV傳播，降低HIV感染者人數(shù)是國(guó)內(nèi)外亟待解決的問題。

男男同性戀者(MSM)因多性伴、無保護(hù)性肛交(UAI)、低安全套使用率、缺乏定期檢測(cè)等高危行為[2-4]，其HIV感染風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于一般人群[5-6]，是普通成年男性的23倍[1]。據(jù)中國(guó)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(jìn)展的同時(shí)，我們應(yīng)該著重控制MSM人群HIV的傳播。

2013年我國(guó)衛(wèi)生部在61個(gè)城市開展的艾滋病綜合防治試點(diǎn)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(guó)CDC、天津市CDC與美國(guó)CDC合作，以天津市MSM浴池作為中國(guó)的第一個(gè)試點(diǎn)，開展浴池MSM的HIV防控干預(yù)項(xiàng)目。因此，了解浴池MSM群體人口學(xué)以及危險(xiǎn)性行為特征，找到高感染風(fēng)險(xiǎn)的MSM亞群，可為實(shí)行有針對(duì)性的精準(zhǔn)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(píng)價(jià)危險(xiǎn)因素的平均效應(yīng)以及因素間的一級(jí)交互效應(yīng)，卻很難解釋多個(gè)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(biāo)人群潛在類別的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。通過將特征相似的個(gè)體分為一組，達(dá)到同時(shí)評(píng)價(jià)多個(gè)危險(xiǎn)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(xiǎn)性行為在HIV感染風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)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(xiǎn)性行為差異，以及不同潛在類別的MSM的HIV感染風(fēng)險(xiǎn)，揭示MSM人群HIV高感染風(fēng)險(xiǎn)的亞組人群，有助于我們識(shí)別HIV感染風(fēng)險(xiǎn)高的MSM，為實(shí)行有針對(duì)性的防控工作提供科學(xué)依據(jù)。

資料與方法

1.研究對(duì)象

本研究是從2011年3月31日開始實(shí)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(biāo)準(zhǔn)為自報(bào)是男男同性戀者，且在過去12個(gè)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(shí)他們也是天津深藍(lán)工作組的工作人員。前來檢測(cè)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(shí)別號(hào)，用以記錄和追蹤MSM的問卷和檢測(cè)信息。為保證研究的客觀性和及時(shí)性，該系統(tǒng)無管理員許可不能進(jìn)行篡改。VCT工作人員采用圈內(nèi)話術(shù)與咨檢的MSM進(jìn)行交流，并且在整個(gè)交流過程中填寫調(diào)查問卷。完成調(diào)查問卷之后，對(duì)MSM進(jìn)行HIV快速檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果將在20分鐘之后遞交受檢人員。在等待檢測(cè)結(jié)果的這段時(shí)間，工作人員會(huì)根據(jù)該受檢者的問卷調(diào)查情況對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并對(duì)他們進(jìn)行有針對(duì)性地安全性教育。出現(xiàn)快速檢測(cè)為陽(yáng)性的受檢者將會(huì)提供陽(yáng)性咨詢，并接受WB(western plot)檢測(cè)以確證HIV感染狀況。對(duì)于HIV確診檢測(cè)為陽(yáng)性者，將提供標(biāo)準(zhǔn)化HIV治療服務(wù)。對(duì)于所有的受檢MSM，工作人員會(huì)發(fā)放免費(fèi)的安全套和潤(rùn)滑油，并且鼓勵(lì)他們帶性伴或朋友進(jìn)行檢測(cè)。除此之外，為保護(hù)受檢者隱私，HIV的檢測(cè)和咨詢均是在私密的房間內(nèi)進(jìn)行。除負(fù)責(zé)檢測(cè)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(jì)

本研究針對(duì)目標(biāo)人群設(shè)計(jì)“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(gè)月商業(yè)性行為、最近6個(gè)月異性性行為等)，HIV知識(shí)，藥物使用，其他性傳播疾病的感染狀況以及HIV意識(shí)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(cè)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(gè)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(duì)類別潛變量處理的不足，提升分類變量的利用度。當(dāng)目標(biāo)群體內(nèi)存在多個(gè)分布不同的亞組，且各亞組所占比例未知時(shí)，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(biāo)人群分類。該模型基于兩個(gè)基本假設(shè)：(1)所有樣本能且僅能分入一個(gè)潛在類別中，各類別相互獨(dú)立且不相交；(2)局部獨(dú)立性假設(shè)，即在特定的潛在類別下，顯變量相互獨(dú)立。其分析過程包括模型參數(shù)化、參數(shù)估計(jì)、模型識(shí)別、擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)、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(gè)觀測(cè)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(gè)顯變量，潛在類別模型可以表達(dá)為：

(1)

(2)模型估計(jì)與模型擬合：模型估計(jì)包括EM(expectation-maximization)算法和NR(newton-Raphson)算法。比較模型適配度的指標(biāo)有l(wèi)og likelihood檢驗(yàn)，Akaike information criterion(AIC)，Bayesian information criterion(BIC)和樣本校正的BIC(aBIC)。其中，AIC準(zhǔn)則和BIC準(zhǔn)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(dāng)樣本量大于1000時(shí)，BIC指標(biāo)較AIC可靠。當(dāng)樣本量小于1000時(shí)，AIC指標(biāo)優(yōu)于BIC[14]。Entropy指數(shù)用來評(píng)估分類的精確程度，取值范圍在0～1之間。當(dāng)Entropy=0.6時(shí)，表明約有20%個(gè)體存在分類錯(cuò)誤，Entropy在0.8左右時(shí)，表明分類的準(zhǔn)確度超過90%[15]。

(3)潛在分類：經(jīng)過以上模型假定、估計(jì)、評(píng)價(jià)等確定模型后，接下來是將各組觀察值分類到適當(dāng)?shù)臐撛陬悇e中，來說明觀察值的后驗(yàn)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(jìn)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(jì)學(xué)意義。本研究共納入6個(gè)顯變量，包括文化程度、戶籍所在地、天津本地居住時(shí)間、最近一次安全套使用情況、安全套使用頻率、最近6個(gè)月內(nèi)的異性性行為。我們通過6個(gè)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(yàn)進(jìn)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(xiǎn)，為干預(yù)措施的實(shí)施以及衛(wèi)生資源的分配提供科學(xué)依據(jù)。我們進(jìn)一步分析帶有協(xié)變量的LCA，將年齡、最近6個(gè)月商業(yè)性行為、最近6個(gè)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(cè)、MSW作為協(xié)變量納入LCA，提高模型的參數(shù)估計(jì)值的準(zhǔn)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(duì)這5168名MSM進(jìn)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(jì)結(jié)果見表1。由于AIC與BIC最小為模型最優(yōu)的衡量標(biāo)準(zhǔn)，且在樣本量大于1000時(shí)，BIC為主要衡量指標(biāo)，因此我們考慮將類型設(shè)置為三分類。在三分類時(shí)，模型的BIC最低且Entropy為0.78，表示該模型的準(zhǔn)確度較高，具有合理性。我們根據(jù)MSM后驗(yàn)概率值最大對(duì)其進(jìn)行分類，可將該人群分為三個(gè)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(xiǎn)行為組”；Class 2：戶籍為外地，最近6個(gè)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(gè)月安全套使用頻率相對(duì)較高且(或)最近一次肛交使用安全套，命名為“本地相對(duì)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(gè)月多人性行為、6個(gè)月內(nèi)商業(yè)性行為、6個(gè)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(cè)、是否是同志浴池MSW、與異性的婚姻狀況方面均有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。其中，外地危險(xiǎn)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(duì)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(xiǎn)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(xiǎn)性行為方面，外地危險(xiǎn)行為組的MSM最近6個(gè)月多人性行為的比例最高，其次是本地相對(duì)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(xiǎn)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(cè)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(duì)安全行為組相比，外地危險(xiǎn)行為組HIV感染風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)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(gè)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(cè)以及衛(wèi)生服務(wù)接受情況、是否是MSW之后，與本地相對(duì)安全行為組相比，外地危險(xiǎn)行為組HIV感染風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)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(gè)亞組，分別是外地危險(xiǎn)行為組、外地安全行為組和本地相對(duì)安全行為組。我們發(fā)現(xiàn)，外地(不論是否進(jìn)行危險(xiǎn)行為)MSM，其HIV感染風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)行為組是三類MSM中HIV感染風(fēng)險(xiǎn)最高的人群，更傾向于進(jìn)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(cè)在三類人群中的比例最低。除此之外，本地相對(duì)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(duì)外地MSM進(jìn)行規(guī)律性的衛(wèi)生服務(wù)以及定期的HIV檢測(cè)外，還應(yīng)對(duì)其進(jìn)行安全教育，以提高該類人群安全性行為。通過本項(xiàng)研究，為MSM人群有針對(duì)的實(shí)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(guó)各地的MSM，可在一定程度上降低抽樣方法帶來的偏性。