COVID-19封锁政策对约翰内斯堡HIV感染者抗逆转录病毒治疗启动的连锁影响：一项回顾性定量研究

本综述系统分析了COVID-19封锁政策对南非约翰内斯堡HIV感染者启动抗逆转录病毒治疗（ART）的深远影响。研究采用回顾性图表审查设计，发现社区健康中心（CHC）ART启动率下降40%，诊所下降20%，且患者保留率存在显著差异（CHC 55% vs. 诊所75%）。结果凸显了突发公共卫生事件下医疗资源分配不均及服务可及性挑战，为优化HIV防控策略提供了关键实证依据。

　　

摘要

本研究探讨COVID-19大流行及其封锁措施对南非约翰内斯堡HIV感染者启动抗逆转录病毒治疗（ART）的影响。采用定量回顾性图表审查设计，分析索韦托地区D区域选定诊所的医疗记录，比较封锁前、封锁期间及封锁后的ART启动趋势。结果显示，封锁期间社区健康中心（CHCs）的ART启动率下降40%，而诊所下降20%。此外，诊所的患者保留率为75%，CHCs仅为55%。这些发现表明，COVID-19可能逆转全球HIV防控进展，强调需采取针对性干预措施以维持HIV防治成果。

1 引言

COVID-19大流行引发全球健康危机，严重影响医疗服务的提供。南非政府实施的严格封锁措施对基本卫生服务造成深远影响，特别是HIV感染者的ART启动。疫情前，南非在HIV应对方面取得显著进展，包括ART可及性增加和死亡率下降。然而，疫情及相关限制措施引发对HIV护理倒退的担忧。全球研究显示，COVID-19破坏了撒哈拉以南非洲及其他中低收入国家的ART启动，凸显这些挑战并非南非独有。医疗资源转向应对疫情，加上行动限制，为许多寻求ART的个体制造重大障碍。

南非HIV感染者长期面临参与ART的多重挑战，包括污名化、服药疲劳及社会经济因素（如粮食不安全和交通成本）。COVID-19大流行带来的额外压力，如失业和社会隔离，可能加剧这些障碍，最终影响ART启动率。约翰内斯堡处于HIV和COVID-19疫情的中心，理解封锁法规对ART启动的连锁效应至关重要。本研究旨在描述大流行及后续封锁措施如何影响约翰内斯堡HIV感染者的ART启动， addressing健康、社会和经济因素在这一复杂时期的相互作用。

2 研究设计与方法

2.1 研究途径

本研究采用定量方法，适合量化数据、形成证据和识别模式。定量研究在健康科学中至关重要，为实践、教育和管理提供 robust 见解。通过收集和分析数值数据，该方法为研究目标提供证据支持。

2.2 研究设计

采用回顾性图表审查设计，完全依赖医疗记录和患者数据库中的数据，无需直接参与者参与。从卫生部信息系统（DHIS）和三联电子登记册（Tier.net）提取数据，后者用于存储HIV和结核病感染者的记录。选择此设计是为了系统分析二级数据，以确定不同COVID-19监管阶段的ART启动趋势。

2.3 研究设置

研究在南非约翰内斯堡索韦托的D区域进行。索韦托是全国最大的乡镇，包含32个子乡镇，多元文化人口约1,058,978人。该地区面临显著社会经济挑战，包括贫困、高失业率和低教育水平。D区域涵盖28家提供ART服务的诊所，包括移动单位。本研究从D区域选择代表性诊所样本。该地区服务多种语言和族裔群体，包括祖鲁语、索托语、文达语和聪加语使用者。

2.4 研究人群与抽样程序

2.4.1 研究人群

研究人群包括索韦托D区域内的HIV感染者，特别是那些在COVID-19大流行期间诊断但因封锁限制无法启动ART的个体。从DHIS获取2019年至2022年HIV诊断和ART启动的统计数据，重点关注15-79岁新诊断个体。国家指标规定HIV阳性者从15岁开始；年龄分组为15-24岁，依据性教育或暴露于这些年龄组。

2.4.2 抽样技术

研究采用多阶段抽样方法，包括：

2.4.2.1 简单随机抽样

D区域28家提供ART服务的诊所纳入抽样框架。为确保简单随机选择，应用抽签技术：将所有28家诊所的名称分别写在相同的纸片上，折叠后放入不透明碗中。研究人员在不看的情况下每次抽一张纸片，直到选出8家设施，包括社区健康中心（CHCs）和初级卫生诊所（PHCs）。为管理潜在选择偏倚，特别是代表高容量或高能力设施不足的风险，在随机选择前采用分层。28家诊所首先按设施类型分为CHCs和PHCs两层。从每层中，使用相同抽签方法随机选择4家诊所，确保两种诊所类型的比例代表性。这种分层随机抽样方法增强了代表性，同时保持随机性，并减少了过度抽样小型或非典型设施的可能性。抽样过程由第二名研究人员独立记录和审查，以确保透明度和可重复性。

2.4.2.2 分层总人口抽样

为更好理解COVID-19的发生，数据分为三个不同层次：

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  COVID-19前：2019年1月至2019年12月，代表宣布COVID-19为爆发前的月份，无病毒相关病例报告。

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  COVID-19期间：2020年1月至2021年12月，标志COVID-19初始爆发，病例开始全球出现，南非宣布国家紧急状态。

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  COVID-19后：2022年1月至2022年12月，南非总统放宽封锁法规，反映每日报告病例显著减少，标志COVID-19不再视为国家紧急状态。

这种抽样方法确保了两性代表，并排除具有特定条件（如结核病）的个体，以符合研究目标。

2.4.3 样本量

样本量基于DHIS和Tier.net系统2019年1月至2022年12月期间的回顾性二级数据可用性确定。由于本研究采用基于普查的方法，指定时间段（COVID-19封锁前、期间及后）八家选定诊所新诊断HIV感染者的所有可用记录均纳入分析。未进行正式效能计算，因为研究不涉及需要最小样本阈值的假设检验或比较。相反，目的是检查大流行期间ART启动的人口水平趋势，因此最大化所有合格记录的包容性是适当的。这种方法与回顾性图表审查研究的最佳实践一致，重点在于描述跨时间和设施类型的观察到的服务提供模式。最终数据集包括三个时期八家诊所总共25,350条新诊断HIV感染者的记录。

2.4.4 纳入与排除标准

纳入标准包括COVID-19封锁法规前、期间及后新诊断HIV感染者的数据。排除标准为再启动案例数据及2019年前诊断的个体。研究人群排除未在COVID-19前、期间及后启动的HIV感染者，同时排除诊断为结核病者、孕妇和15岁以下儿童。

2.4.5 测量工具

开发自设计数据提取检查表，从DHIS和Tier.net数据库系统收集统一数据。检查表结构包括以下变量：

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  患者人口统计：年龄（分类为15-24、25-34、35-49和50岁以上）和性别。

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  临床时间线：HIV诊断日期，以及ART启动的年和月。

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  设施特征：设施类型（CHC或PHC）、设施名称和地理子区域（子乡镇）。

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  服务提供指标：每月新诊断HIV阳性病例数、每月ART启动总数、每月ART启动率（计算为诊断病例中启动ART的百分比）。

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  保留指标（可用时）：使用Tier.net的默认保留指标，患者启动后3个月和6个月的随访结果。

检查表最初由两名HIV项目经理进行内容效度审查，然后在未纳入研究样本的五家诊所进行试点，以评估完整性、清晰度和功能性。进行修订以确保变量定义的准确性和一致的数据抽象。最终检查表确保提取的数据在设施间标准化，并与国家HIV计划指标一致。

值得注意的是，在一些设施中，ART启动率超过100%。这种异常可通过跨设施服务动态解释，即患者在一家诊所诊断（记录在DHIS），但在另一家设施启动ART（记录在Tier.net）。由于分母（诊断）和分子（启动）从不同服务点捕获，当更多患者在一家设施启动ART而非正式诊断时，可能出现超过100%的比率。这反映了地区卫生系统内的患者流动和转诊实践，而非数据错误。类似发现在HIV计划报告中已有记录，其中联系护理指标受设施级记录实践影响。

2.4.6 预测试

检查表在未纳入研究的五家设施中进行预测试，以识别模糊之处并确保功能性。进行调整以增强可靠性和效度。

2.5 伦理考虑

获得文达大学人类与临床试验研究伦理委员会（伦理批准号FHS/24/PH/4）和豪登省卫生部的伦理批准。严格保密措施确保仅研究人员、主管和共同主管访问数据。匿名设施代码保护患者身份，数据安全协议保护所有收集信息。

2.6 数据收集

研究人员获得伦理批准和相关当局（包括国家健康研究数据库NHRD和豪登省卫生部）的许可。使用检查表收集数据，并存储在加密外部驱动器中。研究人员访问DHIS检查HIV指标，并使用Tier.net确定新启动ART的个体总数。数据通过求和不同年龄组HIV阳性测试数计算，得出年度总数。类似过程用于计算每月新启动ART的个体数。此外，每年的总数在电子表格中组织。

2.7 数据分析

数据提取到Microsoft Excel中，并使用SPSS（版本29）进行分析。使用描述性统计（频率、百分比和线图）总结跨设施和年份的HIV阳性诊断和ART启动总数。

为补充描述性分析，进行推断统计以检验ART启动率的显著差异。应用交叉表与卡方独立性检验，检查（a）设施类型（CHC与诊所）与ART启动状态，（b）日历年（2019-2022）与ART启动状态，以及（c）COVID-19应对阶段（大流行前、期间、后）与ART启动状态之间的关联。使用显著性水平p < 0.05。

这种双重方法允许检查描述性趋势和差异的统计显著性，为解释研究期间ART启动模式提供更强证据基础。本研究与Nyasulu等人提出的90-90-90目标一致，旨在到2020年消除HIV流行。设施在这些目标的背景下进行评估，表1和表2以红色突出显示未达目标的设施，绿色表示达成目标。

3 结果

3.1 人口统计特征

研究包括来自索韦托D区域的四家CHCs和四家PHCs，比较八家医疗设施。

3.2 CHCs的HIV阳性总数

选定设施（CHC A、CHC B、CHC C和CHC D）记录的HIV阳性病例数在4年间显着波动，反映COVID-19封锁法规对HIV检测服务的影响。2019年，CHC A报告3459例HIV阳性病例，大幅超过CHC B（1615）、CHC C（811）和CHC D（1541）的总数。CHC A在所有年份 consistently 报告最高数量的HIV阳性病例。CHC B、C和D遵循类似趋势，病例总数较低（见表1）。2020年，CHC A报告2663例病例，急剧减少93%。其他诊所观察到类似下降，CHC B报告913例，CHC C 552例，CHC D 876例。2021年，随着限制开始放宽，大多数设施的HIV阳性总数 modest 恢复。显然，CHC A报告938例，CHC B 678例，CHC C 554例，CHC D 836例。到2022年，总数进一步稳定，CHC A为843例，CHC B为718例，CHC C为563例，CHC D为763例。这种稳定表明检测服务在大流行后逐渐恢复。

3.3 CHCs的ART启动总数

ART启动趋势密切镜像HIV阳性病例，突出测试和治疗服务的相互关联性。2019年，ART启动总数最高在CHC A（1472），其次是CHC D（1405）、CHC B（1353）和CHC C（1070）。2020年，CHC A减少至1139启动，而CHC D下降至752，代表46%减少。类似地，CHC B启动901个体ART，CHC C启动675。2020年所有CHCs均观察到ART启动减少，与HIV阳性病例数下降平行。2021年，ART启动数开始恢复，但仍低于大流行前水平。CHC A启动884个体，CHC B（n=655），CHC C（n=563），和CHC D（n=740）。2022年ART启动数稳定，CHC A为821，CHC B为703，CHC C为506，CHC D为658。尽管这些数字反映恢复努力，但无法返回大流行前水平表明持续挑战。

3.4 CHCs的ART启动率

ART启动率，计算为HIV阳性个体中启动ART的百分比，跨设施和时期变化。2019年，启动率范围从CHC A的43%到CHC C的132%，CHC B和CHC D分别达到84%和91%。CHC C的高比率表明有效的联系护理计划，而CHC A滞后。2020年，尽管ART启动总数减少，一些诊所的启动率改善。CHC B达到99%，CHC C上升至122%，反映优先处理大流行期间诊断者的治疗努力。相反，CHC A和CHC D经历最小变化，维持43%和86%的比率。

到2021年，大多数设施的启动率继续改善。CHC A达到94%，CHC B达到97%，CHC C记录102%。CHC D维持稳定比率89%。2022年，比率进一步稳定，CHC B和CHC A分别达到97%和98%。CHC C轻微下降至90%，而CHC D保持一致86%。大多数CHCs的ART启动率随时间增加，CHC A从2019年43%上升至2022年98%（见表1）。在一些案例中，ART启动超过HIV阳性诊断。这由患者在不同地点测试阳性但在报告设施启动ART解释。

3.5 诊所的HIV阳性总数、ART启动总数和ART启动率（2019-2022）

3.5.1 诊所的HIV阳性总数

四家诊所（Clinic A、Clinic B、Clinic C和Clinic D）的HIV阳性病例数从2019年到2022年显着变化。2019年，Clinic A报告773例HIV阳性病例，而Clinic B记录794例。诊所C和D相对较少病例，分别报告240和642例。2020年，Clinic A的HIV阳性病例数急剧下降至53，可能由于COVID-19封锁期间检测减少。类似地，Clinic D减少至354例，而Clinic B报告轻微增加至821例。Clinic C的总数上升至270。到2021年，所有诊所观察到病例反弹：Clinic A报告474例，Clinic B 544例，Clinic C 352例，Clinic D 271例。2022年，HIV阳性病例总数稳定。Clinic B（452）和Clinic C（296）经历 modest 下降，而Clinic A（402）和Clinic D（289）保持一致。

3.5.2 诊所的ART启动总数

ART启动反映HIV阳性病例趋势，但也突出诊所连接个体护理能力的差异。2019年，Clinic B启动844个体ART，超过其HIV阳性病例总数，表明强大服务提供。Clinic C也超过其HIV阳性总数，启动298个体ART。相反，Clinics A和D分别启动198和282个体ART。2020年，Clinic A维持ART启动197，尽管仅报告53例HIV阳性诊断。Clinic B启动839个体ART，维持其强大表现。Clinic C启动283个体ART，而Clinic D启动231。2021年，Clinic B（535）和Clinic C（340）的ART启动数保持高位，反映封锁后强大恢复努力。然而，Clinic A仅启动113个体ART，Clinic D报告180 ART启动。到2022年，Clinic B继续表现良好，448 ART开始，其次是Clinic C（271）、Clinic D（180）和Clinic A（165）。这表明逐渐恢复，但Clinics A和D存在持续挑战。

3.5.3 诊所的ART启动率

ART启动率说明诊所连接诊断个体护理的有效性。Clinic B一致实现出色比率，2019年开始106%，并在整个研究期维持超过98%的比率。Clinic C也表现良好，2019年启动率124%，逐渐下降至2022年92%。这种下降表明需要解决潜在新兴障碍。相反，Clinic A经历显着波动。2019年报告低启动率26%，2020年戏剧性增加至372%。然而，随后2021年大幅下降至24%。到2022年，比率轻微改善至41%，但仍次优，表明服务提供不一致。Clinic D报告2019年启动率44%和2022年62%（见表2）。

3.6 CHCs的总体ART启动和HIV诊断

CHCs的ART启动在4年间一致下降，从2019年6342减少至2022年3301，近48%减少。同时，诊断为HIV阳性的个体数更陡峭下降，从2019年8993减少至2022年3741，58%减少。HIV阳性诊断和ART启动之间差距缩小表明相对于诊断病例，ART启动率改善。尽管这反映增强计划努力连接诊断个体护理，总体下降引发对系统因素的担忧，包括可能HIV检测覆盖减少、服务可及性或服务人口真正减少（见图1）。

3.7 诊所的ART启动和HIV诊断

诊所遵循类似下降轨迹，ART启动从2019年2887减少至2022年1706，反映41%下降。诊断的HIV阳性病例也大幅减少，从2019年4305减少至2022年1706，标志60%减少。值得注意的是，到2022年，诊所实现ART启动和HIV诊断平价，表明这些设施内强大联系护理。尽管诊所经历比CHCs略小的ART开始减少，其连接诊断个体治疗的比例改善值得称赞。这种缩小差距可能反映优化护理连续性的针对性干预 within诊所（见图2）。

3.8 按设施类型、年份和COVID-19时期比较ART启动

进行卡方检验检查设施类型、日历年