【摘要】：目的:使用軌跡分析模型(Group-based trajectory modeling,GBTM)將艾滋病病毒(Human immunodeficiency virus,HIV)陰性的男男性行為人群(Men who have sex with men,MSM)人乳頭瘤病毒(Human papillomavirus,HPV)感染風(fēng)險進行分類,并分析不同風(fēng)險亞組的影響因素。方法:2016年3月1日至2016年12月31日,采用滾雪球法招募MSM作為研究對象,以其入組時間為基準(zhǔn),每6個月進行一次隨訪�；�與隨訪均進行問卷調(diào)查、HPV檢測與HIV檢測,使用調(diào)查問卷收集人口學(xué)及性行為特征數(shù)據(jù),調(diào)查員使用棉拭子采集肛管脫落細(xì)胞以檢測HPV,同時使用2支采血管分別采集3ml血液標(biāo)本以初篩及確診HIV感染。HPV感染狀態(tài)易變化,呈多種感染類型,本研究使用GBTM擬合不同HPV感染類型的感染率變化趨勢,在此基礎(chǔ)上將研究對象歸類。不同型別HPV的累計感染數(shù)量作為因變量(y),隨訪次數(shù)作為自變量(x)構(gòu)建GBTM,分別模擬將研究對象分為1個、2個、3個及4個亞組時的感染率變化軌跡;使用貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)、貝葉斯因子對數(shù)值(2log_e(B_(10)))、平均驗后概率(AvePP)3個評價指標(biāo)判斷不同亞組GBTM的擬合效果,直至選出最優(yōu)模型。結(jié)果:基線共有500名合格的HIV陰性的MSM,截止2017年9月30日,MSM隨訪最多3次,最少1次。綜合BIC、2log_e(B_(10))與AvePP 3個評價指標(biāo),HPV感染類型和各類型感染率的變化趨勢,以及模型簡約原則,最終將研究對象分為3個亞組時模型擬合效果最佳。3組軌跡模型中的第1亞組由HPV持續(xù)陰性與感染清除的個體組成,占44.6%(161/361),HPV感染率呈下降趨勢,定義為低危(Low risk,LR)組;第2亞組由HPV持續(xù)陽性、新發(fā)感染與其他情況的個體組成,占49.6%(179/361),HPV感染率呈平穩(wěn)趨勢,定義為中危(Moderate risk,MR)組;第3亞組由HPV持續(xù)陽性的個體組成,占5.8%(21/361),HPV感染率呈上升趨勢,定義為高危(High risk,HR)組。以LR組作為對照組,經(jīng)多分類Logistic回歸分析,MR組的危險因素包括被插入式肛交性行為(AOR:2.25,95%CI:1.36-3.70)、過去6個月的肛交中不能堅持使用安全套(AOR:1.91,95%CI:1.16-3.15)、過去一年與男性發(fā)生商業(yè)性行為(AOR:3.62,95%CI:1.13-3.70)和成癮物質(zhì)使用史(AOR:1.80,95%CI:1.07-3.04);HR組的危險因素包括被插入式肛交性行為(AOR:2.82,95%CI:1.03-7.70)、過去6個月的肛交中不能堅持使用安全套(AOR:3.84,95%CI:1.38-10.64)、和曾患有其它STIs(AOR:5.23,95%CI:1.30-21.10)。結(jié)論:GBTM能有效將MSM HPV感染狀態(tài)變化趨勢分類并將其可視化,本研究將調(diào)查對象分為3個亞組時模型擬合效果最佳。
【圖文】：

圖 2 361 名 MSM HPV 感染的 1 組軌跡模型曲線Fig.2 The development trend of one-trajectory model among 361 MSM2.1.2 二組軌跡模型擬合 2 組軌跡模型時，第 1 亞組占 61.2%（221/361），0≤y≤2，，曲線呈下降趨

圖 3 361 名 MSM HPV 感染數(shù)量 2 組軌跡模型曲線Fig.3 The development trends of two-trajectory model among 361 MSM2.1.3 三組軌跡模型擬合 3 組軌跡模型時，第 1 亞組占 44.6%（161/361），0≤y≤3，曲線呈下降趨
【學(xué)位授予單位】：新疆醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R511

【參考文獻】

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本文編號：2710305