HIV感染者心理健康症状与物质使用模式的聚类分析及其对病毒抑制的影响

来自约翰霍普金斯大学的研究人员针对HIV感染者(PWH)中普遍存在的心理健康问题与物质使用对病毒抑制的协同影响这一研究空白，采用机器学习聚类方法，通过分析抑郁、焦虑、创伤后应激症状及酒精/可卡因/阿片类药物使用数据，成功识别出三个特征迥异的患者亚群。其中抑郁症状最显著(中位数4分)且可卡因使用率达99.9%的群体病毒抑制率最低(74.5%)，而症状最轻群体抑制率达81.1%。该研究为优化抗病毒治疗策略提供了精准干预靶点。

　　

这项创新性研究揭示了HIV感染者(PWH)群体中令人警觉的"症状-行为-疗效"三联征。通过约翰霍普金斯HIV临床队列2013-2023年数据，研究者构建了基于随机森林模型的智能聚类体系：

最令人担忧的"高风险组"展现出典型的"四高"特征——抑郁症状中位数达4分(1-8分IQI区间)、焦虑症状中位数2分(0-7分IQI)、可卡因使用率飙升至99.9%、非法阿片类药物使用率达28%，而其病毒抑制率却跌至74.5%的谷底。

与之形成鲜明对比的是"优势组"，该群体不仅抑郁(中位数1分)和焦虑(0分)症状最轻微，可卡因与阿片类药物使用率更分别降至0%和2.5%，病毒抑制率则攀升至81.1%的峰值。

研究巧妙运用森林衍生相似性度量(forest-derived similarity measure)实现患者分型，证实心理健康症状与物质使用存在明显的"协同负效应(synergistic negative effect)"。这些发现为制定针对性的"精准干预(precision intervention)"策略提供了重要循证依据，特别是对伴有"双重负担(dual burden)"的PWH亚群需优先关注。