中国男男性行为者(MSM)性行为与药物使用模式的聚类分析：揭示性行为风险分层与干预策略

本研究针对中国男男性行为者(MSM)中性与药物并用行为(SDU)对高风险性行为的影响展开调查。研究人员通过微信广告招募890名MSM，采用Gower距离和层次聚类分析，发现SDU群体(Cluster 3)具有更高的PrEP使用率(34.9%)、更多性伴侣(平均4.55±6.55)和更低安全套使用率(48.53%)。该研究为MSM群体精准干预提供了重要分层依据，成果发表于《BMC Public Health》。

　　

在全球化背景下，性与药物并用行为(Sexualized Drug Use, SDU)已成为影响男男性行为者(Men Who Have Sex with Men, MSM)健康的重要公共卫生问题。这种将药物使用与性活动结合的行为模式，不仅会增强性体验，更可能引发高风险性行为，如无保护性行为、多性伴接触和群体性活动，从而显著增加HIV和其他性传播感染(STI)的传播风险。国际研究显示，欧美国家MSM中SDU流行率高达34-79%，而中国相关数据相对匮乏，现有研究多聚焦于单一行为风险，缺乏对性行为模式与药物使用交互作用的系统分析。

西安交通大学公共卫生学院与澳大利亚莫纳什大学合作团队在《BMC Public Health》发表的研究，首次采用机器学习聚类方法，对中国MSM群体的性行为与药物使用模式进行多维分层。研究通过微信平台招募890名MSM，收集其人口学特征、性行为细节和药物使用数据，创新性地结合Gower距离算法与层次聚类分析，解决了传统分析方法难以捕捉行为模式细微差异的难题。

关键技术方法包括：1)通过社区组织采用微信广告进行全国范围样本招募(n=890)；2)采用Gower距离和划分围绕中心点算法(PAM)处理混合数据类型；3)基于对数正态分布拟合估算12个月内性行为频率；4)通过t-SNE降维可视化聚类结构。

研究结果揭示三个显著差异的MSM亚群：

1. 聚类特征对比：Cluster 3(n=155)全部报告最近一次性行为伴SDU(83.87%使用Poppers)，相比Cluster 1(n=581)和Cluster 2(n=154)具有更高PrEP使用率(34.9% vs 17.02% vs 8%)、更多性行为频次(年均35.8-61.3次 vs 4.37-21.22次)和更低安全套坚持率(48.53% vs 72.28%)。
2. 风险行为差异：Cluster 3参与者报告更多STI感染性伴(8.39% vs 3.9%)和群体性行为参与率(29.03% vs 7.84%)，且更常同时承担插入和接受性行为角色(23.87% vs 12.99%)。
3. 独特行为模式：Cluster 2以自慰为主要性行为(年均118.52次)，表现出最保守的性安全实践；而Cluster 1虽无近期SDU，但41.83%有既往SDU史，呈现中等风险特征。

讨论部分强调，该研究首次通过数据驱动方法揭示中国MSM群体内SDU与性行为的复杂关联。Cluster 3的高风险特征提示需要针对性干预策略，如加强PrEP与安全套的联合使用教育、在MSM友好场所提供防护用品等。值得注意的是，中国MSM中Poppers使用占主导(83.87%)，与欧美以GHB/GBL和甲基苯丙胺为主的模式形成鲜明对比，反映毒品管控政策对行为模式的影响。研究局限性包括自我报告偏差和在线招募的选择偏倚，未来需纳入更广泛人群验证聚类稳定性。

这项研究为制定精准化公共卫生干预提供了重要证据：对SDU活跃群体(Cluster 3)需侧重危害减少策略；对中等风险群体(Cluster 1)应强化关系中的风险沟通；而对保守群体(Cluster 2)则需关注心理健康支持。研究建立的聚类框架，为后续探索SDU长期健康影响和优化STI防控策略奠定了基础。