利用感染和传播指标确定HIV干预的重点人群：对来自十个非洲国家的15个数学模型的综合分析

《The Lancet HIV》：Identifying priority populations for HIV interventions using acquisition and transmission indicators: a combined analysis of 15 mathematical models from ten African countries

基于数学模型比较分析，研究发现不同指标（如感染获取率、直接传播率、长期传播归因分数）在识别非洲地区HIV防控优先人群时存在显著差异：直接传播指标更强调男性和非女性工作者客户群体，而感染获取指标侧重女性群体。长期传播归因分数显示性工作者防控效果可提升2倍。研究强调需结合多种指标优化防控策略。

　　在非洲地区，艾滋病的防控工作面临着复杂且多变的挑战。为了更有效地分配资源和制定干预策略，识别对新感染贡献最大的群体至关重要。本研究旨在探讨不同指标如何影响对这些群体的评估，特别是那些被认为是关键群体的人群，如性工作者及其客户、男男性行为者等。通过比较九种数学模型在15个不同地区的数据，研究揭示了在不同指标下，这些群体的优先级可能会发生变化。这表明，仅仅依赖于某一种指标可能会导致对艾滋病传播动态的理解出现偏差，从而影响干预措施的效果。

研究中使用的指标包括获取感染比例（I?）、直接传播比例（I?）、1年和10年的传播人群归因分数（tPAFs，I?和I?）。获取感染比例衡量的是某一年内特定群体获得新感染的比例，而直接传播比例则关注这些群体直接传播新感染的比例。相比之下，tPAFs衡量的是如果阻止特定群体的传播，可以在特定时间段内避免多少新感染。研究发现，不同指标在不同地区和群体中产生了不同的优先级排序。例如，在获取感染比例下，非关键人群中的女性（尤其是25岁以上）在八个地区中被识别为最大的感染来源，但在两个地区中，直接传播比例则显示了这一结果。而在非关键人群中的男性（尤其是25岁以上）和性工作者的客户，被六种模型识别为在10年时间范围内最大的传播来源。这些发现强调了使用单一指标可能无法全面反映艾滋病传播的复杂性，因此需要更细致的指标组合来指导干预策略。

研究还指出，女性性工作者的10年tPAF估计值比直接传播比例高出2.0倍，这表明在长期的艾滋病防控中，减少女性性工作者的传播风险可以显著降低新感染的数量。这一发现对于制定长期有效的防控措施具有重要意义，因为女性性工作者的传播可能不仅影响她们的客户，还可能通过间接传播途径影响更广泛的社区。因此，防控策略需要考虑这些长期效应，而不仅仅是短期的传播风险。

此外，研究中提到的模型比较显示，尽管获取感染比例是最常用的指标，但其在识别男性关键群体（如性工作者的客户）对新感染的贡献方面存在局限。这种局限可能是因为获取感染比例主要关注感染的获得，而忽略了感染者在传播中的作用。相比之下，tPAFs能够更好地反映长期传播效应，因为它考虑了直接和间接传播的双重影响。这一发现对于优化防控措施具有重要启示，因为预防和治疗措施的效果不仅取决于减少感染的发生，还取决于阻止感染的传播。

研究还发现，不同地区的模型结果存在显著差异。例如，在东部和南部非洲（ESA），非关键人群中的女性（尤其是25岁以上）在获取感染比例下被频繁识别为最大的感染来源，而在西部和中部非洲（WCA），男性关键群体（如性工作者的客户和男男性行为者）在传播指标下被更多地识别为优先干预对象。这些差异可能与不同地区的艾滋病流行情况、干预措施的覆盖范围以及人群间的接触模式有关。在ESA，由于整体艾滋病流行率较高，非关键人群的感染和传播贡献更为显著；而在WCA，由于艾滋病流行率相对较低，关键人群的传播作用更为突出。

研究中还提到，某些指标之间的差异在不同地区和人群间表现出明显的模式。例如，对于非关键人群中的年轻女性（15-24岁），获取感染比例通常高于直接传播比例，这可能是因为她们的生物学易感性较高，且其男性伴侣的艾滋病诊断和治疗覆盖率较低。而在WCA，由于男性割礼的普及率较高，这一现象可能更加显著。这些发现表明，了解不同群体的感染和传播动态对于制定针对性的防控措施至关重要。

研究的局限性在于，部分模型未能涵盖所有七种人群和四种指标，这可能影响了结果的全面性。此外，由于缺乏关于跨性别女性的数据，研究未能评估这一群体对艾滋病传播的贡献。然而，考虑到跨性别女性在非洲人口中的比例较小，其对整体传播的影响可能有限。因此，尽管这一群体的贡献未被详细评估，但其在某些特定情境下的作用仍需进一步研究。

研究的另一个重要发现是，不同指标之间的差异在不同时间段内保持相对稳定。尽管某些指标的估计值在2010年至2020年间有所变化，但这些变化并未显著影响不同群体的优先级排序。这一结果表明，尽管艾滋病的流行情况在变化，但不同指标在识别优先干预群体方面具有一致性，这为长期防控策略提供了重要的参考依据。

研究强调了使用多种指标进行评估的必要性，以更全面地理解艾滋病传播的动态。获取感染比例和传播指标的结合使用，可以帮助决策者更准确地识别需要优先干预的群体，以及选择最有效的干预措施。例如，在某些地区，增加年轻女性的预防措施（如提供PrEP）可以有效减少她们的感染风险，而在其他地区，提高男性关键群体的治疗覆盖率和病毒抑制率则可能更有效。因此，综合考虑不同指标的结果，有助于制定更加精准和有效的艾滋病防控策略。

总的来说，本研究通过比较不同数学模型在非洲地区的数据，揭示了艾滋病传播中不同群体的贡献差异。这一研究不仅为艾滋病防控策略提供了科学依据，也强调了使用多种指标进行评估的重要性。未来的工作需要进一步整合这些指标，同时考虑更多的人群和数据来源，以更全面地理解和应对艾滋病的传播挑战。