津巴布韦男性HIV感染率与HIV状态不知晓的社会人口和地理空间差异——基于ZIMPHIA 2020的全国代表性横断面研究

《Discover Public Health》：Geospatial and sociodemographic disparities in HIV prevalence and HIV status unawareness among men in Zimbabwe using ZIMPHIA 2020 data

　　

背景：尽管津巴布韦是有望在2030年前终结HIV（人类免疫缺陷病毒）流行的国家之一，但仍存在重要缺口。近期HIV资金中断可能逆转数十年进展。理解HIV负担和关怀的地理与社会人口差异对于优化资源分配很重要。方法：研究人员使用ZIMPHIA 2020（Zimbabwe Population-based HIV Impact Assessment 2020，津巴布韦基于人群的HIV影响评估2020）调查的横断面数据。在纳入研究的7,664名男性中，研究人员估计了调查加权描述性统计及各社会人口特征下的HIV患病率。研究人员按社会人口特征评估第一个95目标，并描述和映射全部95–95–95目标。采用多变量logistic回归识别与HIV状态不知晓相关的因素。采用空间自相关和热点分析评估HIV患病率及HIV不知晓的地理聚集。结果：男性HIV患病率为10.2%（95% CI（置信区间）：9.5%–11.0%）。在HIV阳性男性（n = 906）中，84.3%知晓自身状态，知晓者中95.9%接受ART（抗逆转录病毒治疗），接受ART者中89%达到病毒抑制。HIV患病率在45⁺岁男性中最高（21.1%；95% CI：19.1%–23.2%）。相反，不知晓在15–24岁男性中最高。年龄每增加1岁，不知晓的比值降低9%（aOR（调整比值比）= 0.91；95% CI：0.88–0.94）。HIV患病率在马塔贝莱兰各省最高，而不知晓在马绍纳兰中部省和马斯温戈省最高。聚类水平空间分析显示HIV患病率存在显著空间聚集并呈局部热点，而HIV状态不知晓无显著聚集。结论：研究结果表明男性HIV患病率和不知晓存在社会人口与地理异质性，资源分配应据此进行靶向配置。

研究背景与问题：全球HIV应对取得进展，但区域和亚人群差异显著，撒哈拉以南非洲负担最重。UNAIDS（联合国艾滋病规划署）提出95–95–95目标；津巴布韦成人HIV负担高，2024年底已达成目标并保持下降轨迹，但国家层面进展掩盖男性和地理差异。男性在检测、链接、ART和病毒抑制各环节持续落后，未诊断和未治疗男性还促进传播。既有国家数据难以揭示省/社区差异，而外部HIV资金不稳定使地理优先更迫切。因此，研究人员利用ZIMPHIA 2020分析男性HIV患病率、级联缺口、不知晓相关因素及空间聚集，为靶向资源配置提供依据。研究人员基于全国代表性横断面数据，估计男性HIV患病率及95–95–95级联表现，采用多变量logistic回归识别不知晓因素，并用空间自相关和热点分析刻画省和聚类水平地理格局。研究结论显示，男性患病率10.2%，低于女性15.3%，但在知晓、ART和抑制各环节均更差；最大缺口为HIV诊断不知晓，且年轻男性不知晓比例最高；患病率与不知晓存在空间错配。意义在于为男性中心、青年友好检测及高患病区治疗扩展提供地理和人群依据，尤其在资源紧缩背景下。

关键方法：数据源于ZIMPHIA 2020（2019年11月至2020年3月），由卫生与儿童保健部（MoHCC）领导、美国疾病控制与预防中心（CDC）技术支持、美国总统防治艾滋病紧急救援计划（PEPFAR）资助。该调查采用两阶段分层整群抽样，覆盖10省，选取356个枚举区（EA）/初级抽样单位（PSU）；11,707户中89.1%完成访谈，19,535名成人受访，男性7,664名有有效HIV生物标志物数据，其中906名实验室确诊HIV阳性。分析采用调查加权描述统计、95–95–95级联估计、多变量logistic回归（完全病例n=785）及Global Moran’s I和局部空间关联指标（LISA）热点分析，GPS坐标随机位移以保护隐私。

3.1 国家HIV负担与95–95–95目标进展：调查加权估计显示，成人HIV患病率12.9%（95% CI：12.3%–13.6%），女性15.3%、男性10.2%；总体知晓86.8%、知晓者ART 97.0%、ART者病毒抑制90.3%。男性各环节均低于女性：知晓84.3% vs 88.3%，ART 95.9% vs 97.6%，抑制89.0% vs 91.0%。
3.2 主要分析样本特征：加权描述统计显示，7,664名男性多为25–44岁（41.8%）、高中及以上（70.9%）、已婚/同居（88.3%）、农村（70.9%）、未包皮环切（76.9%）；HIV阳性者较阴性者更年长、教育较低、财富较低、已婚和包皮环切比例较低。
3.3 男性HIV患病率分布：加权患病率在45⁺岁（21.1%）、丧偶（37.7%）、未包皮环切（11.9% vs 4.8%）、Matabeleland North/South（均12.5%）较高，Manicaland较低（7.7%）；城乡相近。
3.4 HIV阳性男性不知晓比例：加权比例在15–24岁最高（28.1%），45⁺岁最低（7.7%）；最高财富五分位17.0%、最低14.6%；Mashonaland Central 26.4%、Masvingo 21.9%较高，Mashonaland East 8.4%、Matabeleland South 9.3%较低；城乡相近。
3.5 不知晓相关因素：调查加权多变量logistic回归显示，年龄每增加1岁不知晓几率降低9%（aOR=0.91；95% CI：0.88–0.94；p<0.001）；教育、财富、婚姻、包皮和居住地无显著关联。
3.6 地理空间分析：省级分级统计地图显示患病率在南部、中部、西部（Matabeleland和Midlands）较高，第一个95缺口在北部/东北（Mashonaland West/Central）和东南Masvingo更明显；第二个95缺口全国较小，Harare/Midlands略高；第三个95缺口北部/东部更明显，Manicaland最高。聚类水平Global Moran’s I显示患病率正空间自相关（I=0.087，p=0.005），LISA识别Matabeleland North/South和南部Midlands高–高热点；不知晓无显著全局空间自相关（I=0.104，p=0.067）及显著局部聚集。

讨论部分总结：原文强调男性虽患病率低于女性，但级联各环节更差，最大缺口为诊断不知晓；这与撒哈拉以南非洲多国趋势一致，健康系统传统上更侧重母婴服务，VMMC（自愿医学男性包皮环切术）可作为男性检测入口。年轻男性、最高财富和已婚者呈现较低患病率但较高不知晓，提示检测策略应覆盖未诊断人群。调整后仅年龄与不知晓独立相关。空间上患病率热点集中在Matabeleland和Midlands，而诊断缺口更弥散，存在空间错配；原文提出迁移、个体与健康系统障碍、项目投入和流行成熟度差异等可能解释，并指出不知晓的Moran’s I（0.104，p=0.067）可能受聚类数量限制而检验效能不足。局限性包括横断面设计、数据为2019–2020年、年龄线性假设、知晓复合定义、聚类小样本和GPS位移、生态学解释及完全病例分析；优势为全国代表性、生物标志物确认、亚国家空间分析和男性聚焦。

研究结论翻译：本研究识别了男性HIV关怀连续体缺口，以及HIV患病率和不知晓的社会人口与地理差异。年龄与HIV状态不知晓显著相关；年轻男性不知晓的几率更高，尽管其HIV患病率相对较低。地理空间分析显示HIV负担与诊断缺口之间存在空间错配：HIV患病率在南部和西部省份最高，而诊断缺口在北部和东部省份最明显。该错配说明仅依据负担分配资源并不充分，需要采取双轨策略，在高患病地区扩大治疗，同时在未诊断HIV高发地区强化检测。