实时数字干预提升男男性行为者口服暴露前预防用药依从性的随机对照试验：突破传统干预模式的新证据

本研究针对男男性行为者(MSM)口服暴露前预防用药(PrEP)依从性低下的公共卫生难题，创新性地采用智能药盒结合实时监测技术开展随机对照试验。结果显示，数字化干预使6个月用药依从率显著提升23.3%(83.1% vs 59.8%)，且对每日用药和按需用药(2-1-1)两种方案均有效，为资源有限地区优化HIV预防策略提供了循证依据。

　　

在全球HIV防控形势依然严峻的背景下，暴露前预防用药(PrEP)作为重要的生物医学干预手段，其效果高度依赖用药依从性。然而现实情况令人担忧——研究显示当PrEP依从性低于40%时，保护效果断崖式下降，不仅增加HIV传播风险，还可能导致耐药性产生。特别是在男男性行为者(MSM)群体中，受遗忘服药、健康素养不足、社会心理障碍等多因素影响，PrEP的实际依从率长期难以突破60%的瓶颈。更棘手的是，新冠疫情等突发公共卫生事件进一步加剧了传统干预模式的实施难度，亟需创新性的解决方案。

中国医科大学附属第一医院等机构的研究团队敏锐捕捉到这一关键问题，在《npj Digital Medicine》发表了开创性研究。该团队设计了一项多中心随机对照试验，通过智能药盒(NB-IoT技术)实现PrEP服药的实时监测，结合分级提醒系统(包括设备自动提醒和研究人员人工干预)构建闭环管理。研究纳入442名MSM受试者，比较数字化干预组与传统管理组在6个月内的效果差异，首次系统评估了数字技术对两种PrEP方案(每日用药和事件驱动型用药)的差异化影响。

研究采用四大关键技术方法：(1)基于窄带物联网的智能药盒实现服药行为实时监测；(2)分层随机化确保每日用药(n=255)和事件驱动型用药(n=187)亚组的均衡性；(3)通过微信平台整合问卷调查与性行为日志，精确计算预期用药量；(4)采用多重插补法处理随访缺失数据。所有技术方案均在预实验阶段经过10名使用者测试优化。

【主要结果】

1. 总体干预效果
   干预组6个月随访时表现出显著更高的PrEP依从率(83.1% vs 59.8%)，调整后净差异达21.0%(95%CI:12.9-29.2%)。敏感性分析证实该效果具有稳健性，多重插补后结果保持一致。

1. 不同用药方案差异
   每日用药组中，干预使依从率从基线的90.0%维持至83.7%，而对照组则从84.8%骤降至58.0%。事件驱动型用药组呈现更戏剧性变化：干预组依从率从70.1%提升至82.3%，对照组则从62.2%降至61.9%。

2. 高危行为影响
   两组在男性性伴数量、无保护肛交(CAI)发生率、物质使用障碍等方面均无统计学差异。趋势分析显示，干预组CAI比例从53.8%降至45.7%，但未达显著水平。

3. 剂量遗漏分析
   在监测到的1358次遗漏剂量中，智能系统成功干预530次(39.4%)，研究人员人工干预补救275次(20.4%)，但仍有541次(39.8%)未被纠正。事件驱动型用药的遗漏剂量干预成功率更高(10/12)。

【讨论与结论】

该研究突破性地证实，基于实时监测的数字干预能有效维持MSM群体长期PrEP依从性，尤其逆转了事件驱动型用药依从性自然下降的趋势。这一发现具有三重重要意义：

首先，技术方案创新性地解决了既往SMS提醒的局限性。智能药盒的多模态提醒(声音、震动、灯光、微信推送)形成立体干预网络，而人工后备干预则弥补了自动化系统的不足。这种"科技+人性化"的混合模式特别适合中国MSM群体的使用习惯。

其次，研究首次揭示了数字干预对不同PrEP方案的差异化作用机制。对每日用药者，干预主要防止"行为疲劳"导致的依从性衰减；而对事件驱动型用药者，则通过性行为同步提醒强化"需求-用药"的条件反射。这一发现为精准化干预提供了理论依据。

最后，研究证实数字干预不会导致风险补偿行为——这一直是公共卫生界的核心关切。干预组在CAI、性伴数量等指标上的稳定表现，消除了对"技术干预可能助长高风险行为"的疑虑。

值得注意的是，研究也揭示了当前技术的局限性：约40%的遗漏剂量仍未得到纠正，提示需要整合社会支持、经济援助等综合策略。作者团队在讨论中前瞻性地提出，未来可探索人工智能聊天机器人提供24/7支持，或与长效PrEP形成互补防护体系。

这项来自中国的原创研究为全球PrEP实施科学提供了关键证据，其创新价值在于：(1)验证了数字技术在资源有限地区的适用性；(2)建立了可量化的实时干预标准；(3)开发了兼容两种PrEP方案的技术路径。正如研究者强调的，在长效PrEP尚未普及的过渡期，这种低成本、高可及性的数字干预方案，有望成为"以人为中心"的HIV综合预防策略的重要支柱。