本文關(guān)鍵詞：我國(guó)部分地區(qū)艾滋病抗病毒治療效果的流行病學(xué)評(píng)價(jià)研究

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【摘要】：第一部分我國(guó)部分地區(qū)艾滋病抗病毒治療效果評(píng)價(jià)[背景]自我國(guó)于2003年實(shí)施“四免一關(guān)懷”政策,為HIV感染者開(kāi)展免費(fèi)抗逆轉(zhuǎn)錄病毒治療(antiretroviral therapy, ART)以來(lái),截至2013年底已有超過(guò)27.8萬(wàn)例患者接受了一線藥物的治療。所有符合條件的感染者均可接受治療,而高效抗逆轉(zhuǎn)錄病毒治療(highly active antiretroviral therapy, HAART)已覆蓋了我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)。既往針對(duì)HAART效果的研究往往局限于短期內(nèi)的觀察以及較小的樣本量,而評(píng)價(jià)治療效果亟需長(zhǎng)期大樣本的研究。[目的]根據(jù)患者的病毒載量(viral load, VL)和CD4+T淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)來(lái)分析治療的效果,評(píng)判病毒學(xué)失敗和免疫學(xué)失敗的發(fā)生情況并分析相關(guān)的危險(xiǎn)因素,為治療策略的制訂和完善提供依據(jù)。[方法]回顧性收集國(guó)家“艾滋病綜合防治信息系統(tǒng)一抗病毒治療管理”數(shù)據(jù)庫(kù)中符合條件的患者數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)收集的截止時(shí)間為2014年1月。觀察終點(diǎn)為患者發(fā)生病毒學(xué)失敗和免疫學(xué)失敗。利用Kaplan-Meier曲線分析治療失敗的發(fā)生情況,利用Cox風(fēng)險(xiǎn)比例模型分析與治療失敗相關(guān)的危險(xiǎn)因素。[結(jié)果]共有2172名患者納入本研究,中位年齡為33歲,78.5%的患者為男性,48.2%通過(guò)異性性行為感染。中位隨訪時(shí)間為31個(gè)月,63名(2.9%)患者死于AIDS相關(guān)疾病,發(fā)生病毒學(xué)失敗和免疫學(xué)失敗的分別有292人(13.4%)和400人(18.4%)Cox模型分析結(jié)果顯示,與各自的對(duì)照組相比,經(jīng)由IDU感染(AHR, adjust hazard ratio=2.09,95%CI:1.05-4.17),基線VL大于106拷貝/mL(AHR=2.19,95%CI:1.25-3.84),以及基線臨床分期為IV期(AHR=4.61, 95%CI:2.01-10.57)是發(fā)生病毒學(xué)失敗的相關(guān)因素,基線年齡在50歲以上(AHR=1.42,95%CI:1.01-2.02),以及基線臨床分期為Ⅲ(AHR=1.69,95%CI: 1.07-2.69)或IV期(AHR=2.15,95%CI:1.38-3.34)相對(duì)于各自對(duì)照組為發(fā)生免疫學(xué)失敗的危險(xiǎn)因素,而基線CD4+T細(xì)胞計(jì)數(shù)在50個(gè)/μL至99個(gè)/μL之間(AHR=0.46,95%CI:0.32-0.66)和100個(gè)/μL至199個(gè)/μL之間(AHR=0.53, 95%CI:0.41-0.70)相比于基線CD4計(jì)數(shù)在50個(gè)/μL以下則是發(fā)生免疫學(xué)失敗的保護(hù)因素。[結(jié)論]從治療效果來(lái)看,患者的死亡率保持在較低的水平,病毒學(xué)和免疫學(xué)指標(biāo)也得到了較好的控制,患者基線時(shí)的身體狀況與治療失敗的發(fā)生有較強(qiáng)關(guān)聯(lián),提示在今后的工作中應(yīng)盡早將感染者納入治療。第二部分抗病毒治療對(duì)男男性行為人群艾滋病疫情影響的動(dòng)力學(xué)模型研究[背景]性行為已成為我國(guó)艾滋病傳播的主要途徑,而其中經(jīng)同性性行為感染的比例正逐年增加,針對(duì)男男性行為人群(men who have sex with men, MSM)的艾滋病疫情變化,已有一些學(xué)者利用動(dòng)力學(xué)模型做了理論性研究,但鮮有文獻(xiàn)在模型中考慮耐藥對(duì)整體疫情的影響。因此,有必要針對(duì)MSM的高危行為和治療情況進(jìn)行綜合分析,以了解疫情可能的發(fā)展趨勢(shì)及影響因素。[目的]估計(jì)我國(guó)MSM人群中艾滋病疫情的變化趨勢(shì),分析不同防治措施、同一措施的不同水平對(duì)疫情可能產(chǎn)生的影響,為艾滋病防治工作提供參考依據(jù)。[方法]采用確定性動(dòng)力學(xué)模型對(duì)MSM人群中的艾滋病流行情況進(jìn)行模擬,模型參數(shù)主要來(lái)源于既往相關(guān)研究和文獻(xiàn)。主要分析感染者總?cè)藬?shù)、AIDS期人數(shù)、耐藥者人數(shù)及其在感染者中的比例變化趨勢(shì)。數(shù)值的模擬分析和圖形繪制分別使用Matlab 2009a和Microsoft Excel 2013完成。[結(jié)果]MSM人群的艾滋病疫情總體上呈持續(xù)上升趨勢(shì)。根據(jù)模型擬合結(jié)果,2015年時(shí)總感染人數(shù)為1.71×106人,至2020年總感染人數(shù)約為3.22×106人；AID病人數(shù)在2015年時(shí)為2.59×105人,至2020年時(shí)約為6.30×105人。總耐藥比例和原發(fā)性耐藥比例持續(xù)上升,在2020年時(shí)分別達(dá)到35.8%和25.3%。改變各項(xiàng)參數(shù)條件后的模擬結(jié)果顯示,提高干預(yù)措施力度、擴(kuò)大治療覆蓋和降低患者退出治療率對(duì)疫情可以起到一定的抑制作用,而降低耐藥發(fā)生率和退出治療率則能夠控制耐藥者在總感染者中的比例。[結(jié)論]我國(guó)MSM人群的艾滋病疫情仍然嚴(yán)峻,在今后的工作中,應(yīng)加強(qiáng)對(duì)高危人群的干預(yù)力度,并擴(kuò)大抗病毒治療的覆蓋范圍,提高患者的治療依從性,以控制疫情的進(jìn)一步發(fā)展。
【關(guān)鍵詞】：抗逆轉(zhuǎn)錄病毒治療 病毒學(xué)失敗 免疫學(xué)失敗 WHO分期 抗逆轉(zhuǎn)錄病毒治療 男男性行為者 確定性模型 耐藥
【學(xué)位授予單位】：南京醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R512.91;R181.3
【目錄】：

• 主要縮略詞中英文對(duì)照表5-6
• 中文摘要6-9
• 英文摘要9-13
• 前言13-17
• 第一部分 我國(guó)部分地區(qū)艾滋病抗病毒治療效果評(píng)價(jià)17-34
• 對(duì)象與方法17-21
• 結(jié)果21-31
• 討論31-34
• 第二部分 抗病毒治療對(duì)男男性行為人群艾滋病疫情影響的動(dòng)力學(xué)模型研究34-57
• 對(duì)象與方法34-39
• 結(jié)果39-53
• 討論53-57
• 小結(jié)57-58
• 參考文獻(xiàn)58-67
• 文獻(xiàn)綜述67-77
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 附錄77-80
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文情況80-81
• 致謝81

【相似文獻(xiàn)】

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