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Hamfrey Sanhokwe1帕特里克Shabangu2Fastel Chipepa1 *
1米德兰州立大学应用数学与统计学系，津巴布韦2省斯威士兰摩中摩中摩押学会乡村董事
*通讯作者：Fastel Chipepa，津巴布韦米德兰州立大学应用数学与统计学系，电话:+2687 76027521;电子邮件:fastel.chipepa@gmail.com.
获得性免疫缺陷综合征(艾滋病)仍然是一个重大的全球公共卫生问题。到2018年，估计有130万人生活在津巴布韦，估计有110万人在接受抗逆转录病毒疗法(ART)，这意味着80%以上的抗逆转录病毒疗法覆盖率[1]。这项研究探讨了津巴布韦艾滋病毒感染者(15岁以上)抗逆转录病毒治疗结果的相关因素。
这一主题的文学摘要
以下是全球范围内先前研究的因素总结。
与治疗失败相关的因素:一些研究探索了全球艺术成果相关的因素。美国卫生和人类服务部（2013年）报告称，由于各种风险因素，Plhiv可能发生治疗失败。These include poor adherence to treatment, poor absorption of ARVs, previous treatment failure, drug resistance, comorbidities, drug toxicity and drug interactions, poor health prior to initiation of ART, as well as substance abuse (e.g. tobacco smoking or excessive alcohol consumption) leading to poor adherence. Other studies [2-4] also seem to suggest that other factors such as advanced HIV disease, gender, ARV regimens low baseline CD4, age, and long periods on ART are strongly associated with treatment failure.
Haile等人[5]的一项研究调查了埃塞俄比亚东南部贝尔区医院成年抗逆转录病毒治疗患者治疗失败的预测因素。本研究采用贝尔区四家医院的回顾性队列研究。研究结果显示，与女性相比，男性ART患者更有可能经历治疗失败[AHR=4.49;95% ci:(2.61±7.73)]。此外，CD4计数降低(<100 m3./dl)与更高的治疗失败几率显著相关[AHR=3.79;95% ci:(2.46±5.84)]。同样,卧床不起(AHR = 5.02;95% CI:(1.98±12.73)]和非卧床患者[AHR=2.12;95% CI:(1.08±4.07)]患者比有工作功能状态的患者更容易经历治疗失败。正如预期的那样，结核病合并感染患者也有更高的几率经历治疗失败[AHR=3.06;95% ci:(1.72±5.44)]。研究进一步表明，与其他患者相比，在ART启动后发展为结核病的患者有更高的几率经历治疗失败[AHR=4.35;95% ci:(1.99±9.54)。在ART启动期间发生其他机会性感染也与治疗失败的更高几率相关[AHR=7.0, 95% CI:(3.19±15.37)]。 Having fair [AHR=4.99 95% CI: (1.90 ± 13.13)] and poor drug adherence [AHR=2.56; 95% CI: (1.12 ± 5.86)] were significantly associated with higher odds of treatment failure as compared to clients with good adherence.
总的来说，Haile等人的[5]研究显示了两组变量:一组置信区间较窄(意味着变异性较小)，例如CD4计数较低、流动状态、结核合并感染和药物依从性差。另一组变量具有更宽的置信区间(意味着更高的变异性)，例如，卧床、发病后发生结核病、其他OIs和公平的耐药性。本研究探讨了本研究中正在调查的一些主要因素，并对潜在的预期提供了关键的见解。这是最近的一项研究，为这项研究的研究增加了价值。然而，该研究报告并没有表明这些发现是否反映了后几个月的脚本时代。尽管如此，该研究人员进行的其他审查表明，埃塞俄比亚已经采用了差异化的护理模式。
与生存相关的因素：Ram Bajpai等人进行的一项回顾性研究评估了印度安得拉邦成年PLHIV患者的生存率和与生存率相关的因素。这项研究使用了2007年至2011年期间登记的139679名年龄≥15岁接受抗逆转录病毒治疗的PLHIV患者的数据。这些情况一直持续到2013年12月。利益的结果是委托人的死亡。Kaplan-Meier用于估计生存期，cox回归模型用于探索与生存期相关的因素。
研究结果显示，大约13%新近开始接受抗逆转录病毒治疗的患者在随访期间死亡，56%的死亡发生在最初三个月内。在这项研究中，CD4计数(调整后的危险比为4.88;95%可信区间为4.36 - 5.46对于<100细胞/mm3.Vs. >350 cells/mm3);功能状态(调整后的危险比为3.05;卧床与正常的95%可信区间为2.82 - 3.30)和体重(调整后的风险比为3.69;<45 kg与>60 kg的95%置信区间为3.42 - 3.97)与HIV患者的生存密切相关。Ram Bajpai等人[6]的这项研究与该研究人员进行的研究在方法学上有很多相似之处。这可以通过以下例子来说明:回顾性设计，相对较长的随访(然而这只是我研究的一半)，以及显著较大的样本量。同样值得注意的是，本研究的置信区间较窄(在其他因素中，反映了由于大样本而较少的可变性)。然而，与本研究相比，本研究仅探索了有限的结果(主要是生存)。尽管如此，它为当前的研究提供了丰富的存储库。
免疫功能衰竭相关因素:病毒学失败仍然是抗逆转录病毒治疗中PLHIV的主要抗逆转录病毒治疗结果之一。有证据表明，有无数的因素与病毒学失败有关。这些包括但不限于以下情况:有害饮酒，影响对抗逆转录病毒药物[7]的依从性;ART[8]期间的机会性感染;在开始抗逆转录病毒治疗前曾接触过抗逆转录病毒药物;HIV晚期(WHO临床4期)[9];由于毒性而改变抗逆转录病毒药物;基线血红蛋白水平低于10g/dl[2]。另一方面，其他研究表明，患者的性取向(异性恋和非异性恋比较);婚姻及就业状况[2]; patient’s residence (whether urban or rural), pre-ART opportunistic infections, co-infection with Hepatitis B Virus (HBV) and Hepatitis C Virus (HCV) [3].
此外，其他研究也表明，不披露艾滋病毒状态、结核病史(TB)、社会经济地位/阶层、病毒载量检测时的吸烟史、病毒载量检测时的草药使用情况以及共发病与病毒学失败有关。
虽然艾滋病病毒疫情仍然是“性别的”，在马萨诸塞州普通医院艾滋病病毒诊所的研究仍然是“性别的”。在巴西的Clinicas de Porto和泰国清迈大学医院表明男性性别与病毒学衰竭无关[3]。同样，在尼日利亚[2]中进行的一项研究表明，男性性别与病毒学失败无关。然而，在美洲（墨西哥）完成的研究表明，结果表明，结果表明，女性性别与病毒学衰竭略微相关[4]。
研究设计和数据来源
这是对治疗结果的回顾性队列分析。数据来源于2012年10月至2013年3月间为接受ART的患者编写的OI/ART患者护理手册。
研究人群
选址：从Chitungwiza的所有五个Mohcc设施收集数据;Chitungwiza Central Hospital，Seke North Clinic，Seke South Clinic，St Mary的诊所和Zengeza诊所。
患者入选标准:所有在2012年10月至2013年3月期间在Chitungwiza的五个抗逆转录病毒治疗地点开始接受抗逆转录病毒治疗的15岁及以上的艾滋病毒阳性患者，无论治疗结果如何，都被纳入该研究。
病人排除标准:2013年3月之后开始接受ART的患者被排除在研究之外。没有记录的ART起始日期的患者被排除在研究之外。
样本大小
采用以下公式计算样本量:
左\ [n = \ [p{\左(100 - p{} \右)/ \三角洲{\ rm {\ ^}} 2 \ * f \离开({1 - \ propto} \右)}\右)\]
N =计算的样本量
P =比例的估计
∆=期望的置信区间宽度
1 -∝=置信水平
这意味着该研究需要取样至少310份OI/ART患者护理手册，以生成95%置信区间，在利益比例周围有+/- 2.5%的界限。样本的分布如下，每个地点，使用与规模成比例的概率(按2013年6月五个卫生设施的抗逆转录病毒治疗量计算)(表1)。
| 卫生机构名称 | 比例 | 样本大小 |
| Chitungwiza中心医院 | 0.44337 | 137（f = 82; m = 55） |
| Seke北诊所 | 0.05673 | 18 (F = 11;M = 7) |
| 塞克南诊所 | 0.19602 | 60 (F = 36;M = 24) |
| 圣玛丽医院 | 0.12711 | 39 (F = 24;M = 15) |
| Zengeza诊所 | 0.17679 | 56 (F = 33;M = 23) |
| 总计 | 1 | 310（f = 186; 124） |
表1:每个卫生设施的样本量。
数据收集
所有分析均使用stata13软件进行。采用单因素和多因素回归模型确定与ART患者治疗反应相关的因素。对数据进行完整性和一致性检查。缺失数据使用归因技术进行估计。通过Logistic回归确定与患者滞留有关的因素，通过线性回归确定与体重增加有关的因素。采用泊松回归模型确定与免疫反应相关的因素。对协变量和因子变量运行单变量Cox比例风险模型。使用Lemeshow Hosmer统计量选择多变量Cox比例风险模型的变量，所有单变量分析中p值<0.25的变量都被考虑纳入多变量模型。比例风险假设使用Kaplan Meir曲线进行检验，并使用log-rank检验统计量进行验证。并进行后估计诊断，以检验所有模型的充分性。
数据分析
所有分析均使用stata13软件进行。进行数据管理，检查数据的完整性和一致性。在stata13软件中使用recode、encode、generate、destring和tabstat命令管理变量。进行了单变量分析，得出描述性统计和图形表示。采用Wilcoxon配对签名秩检验分别检测基线CD4和CD4随访、基线体重和随访体重之间的中位差异。Kaplan Meier和Nelson-Aalen方法被用来模拟保留和生存时间的生存函数曲线，并通过选定的自变量进行分层。采用log-rank检验对选定的分类变量进行保留和生存差异的显著性检验。
道德的考虑
已向香港交通公司总办事处、Chitungwiza中心医院首席执行官、CITIMED Chitungwiza医院院长和Chitungwiza市卫生局申请批准。为确保机密性，在抽取图表时，不会收集与客户有关的个人身份信息，如患者姓名或诊所登记、编号等。所有资料均由首席研究员保存在一台有密码保护的登入屏幕的个人电脑上。
人口特征
350(305)名受访者参与了这项研究。60%的受访者是女性。大多数客户(71%)达到中等教育水平。只有1%的男性和女性达到了高等教育水平。此外，只有1%的人没有接受过任何程度的教育。64%的客户是已婚的，18%是丧偶的，10%是离婚的，7%是单身的。表2显示了受访者的其他人口学特征。58%(58%)的受访者是通过自愿咨询和测试(VCT)登记的。37%(37%)的抽样客户处于世卫组织临床III期，详见表3。在总样本中，23%的人没有进行CD4计数(42/183女性和29/122男性)。 In 2012/13, where point of care CD4 counts was done, ART initiations were restricted to those with a CD4 cell count of 350 cells/µL or less. The exceptions to this rule were pregnant women as well as those who were TB-HIV co-infected regardless of sex. The proportion of those with/without a documented CD4 result was the same for both males and females. The average CD4 count at initiation was 334 cells/µL for females and 289 cells/µL for males.
| 人口统计变量 | 女性艺术的客户 | 男性艺术客户 | 总体样本 | |||
| 婚姻状况 | 数量 | 百分 | 数量 | 百分 | 数量 | 百分 |
| 离婚了 | 24 | 13% | 5 | 4％ | 29 | 10％ |
| 结婚了 | 99. | 54％ | 96. | 79％ | 195 | 64％ |
| 单 | 13 | 7％ | 9 | 7％ | 22 | 7％ |
| 丧偶的 | 47. | 26％ | 9 | 7％ | 56. | 18％ |
| 未知的 状态 |
0 | 0％ | 3. | 2％ | 3. | 1％ |
| 总计 | 183. | 100％ | 122 | 100％ | 305 | 100％ |
| 教育水平 | ||||||
| 没有一个 | 2 | 1％ | 1 | 1％ | 3. | 1％ |
| 主 | 27 | 15％ | 10 | 8％ | 37. | 12％ |
| 二次 | 123 | ６７％ | 95. | 78％ | 218 | 71％ |
| 三级 | 2 | 1％ | 1 | 1％ | 3. | 1％ |
| 未知的 等级 |
29 | 16％ | 15 | 12％ | 44. | 14％ |
| 总计 | 183. | 100％ | 122 | 10％ | 305 | 100％ |
表2:被调查者的婚姻状况和受教育程度。
| 艾滋病毒护理和治疗的转诊来源 | 女性艺术的客户 | 男性艺术客户 | 总体样本 | |||
| vct. | 89. | 49％ | 87. | 176. | 58％ | |
| 结核诊所 | 5 | 3％ | 10 | 8％ | 15 | 5％ |
| 预防母婴传播 | 13 | 7％ | 0 | 0％ | 13 | 4％ |
| 产科单位 | 10 | 5％ | 0 | 0％ | 10 | 3％ |
| 住院治疗 | 62. | 34％ | 23 | 19％ | 85. | 28％ |
| 首页 | 1 | 1％ | 0 | 0％ | 1 | 0％ |
| 其他 | 3. | 2％ | 2 | 2％ | 5 | 2％ |
| 总计 | 183. | 100％ | 122 | 100％ | 305 | 100％ |
| 阶段在 初始化 |
数量 | 百分 | 数量 | 百分 | 数量 | 百分 |
| 阶段我 | 55. | 30％ | 20. | 16％ | 75. | 25％ |
| 第二阶段 | 73. | 40％ | 40. | 33％ | 113 | 37% |
| 第三阶段 | 49. | 27％ | 59. | ４８％ | 108 | 35％ |
| 四期 | 6 | 3％ | 3. | 2％ | 9 | 3％ |
| 总计 | 183. | 100％ | 122 | 100％ | 305 | 100％ |
| CD4 +细胞计数完成 | ||||||
| 是的 | 42. | 23％ | 29 | 24% | 71. | 23％ |
| 没有 | 141. | 77％ | 93. | 76％ | 234 | 77％ |
| 总计 | 183. | 100％ | 122 | 100％ | 305 | 100％ |
| 与接触 | ||||||
| 哈斯特 | 39. | 21％ | 21 | 17％ | 60. | 20％ |
| 预防母婴传播 | 7 | 4％ | 0 | 0％ | 7 | 2％ |
| SD一步法 | 4 | 2％ | 1 | 1％ | 5 | 2％ |
| 没有一个 | 133. | 73％ | One hundred. | 82％ | 233 | 76％ |
| 总计 | 183. | 100％ | 122 | 100％ | 305 | 100％ |
| ART启动前的OI暴露 | ||||||
| TB. | 9 | 5％ | 21 | 17％ | 30. | 10％ |
| 其他oi | 36. | 20％ | 16 | 13% | 52. | 17％ |
| 没有一个 | 138. | 75％ | 85. | 70％ | 223 | 73％ |
| 总计 | 183. | 100％ | 122 | 100％ | 305 | 100％ |
表3：采样男性和女性客户的临床特征。
与观察治疗结果相关的因素
下面的部分突出了与观察到的结果相关的关键因素。
保留的预测:下面的表4列出了与留存率相关的因素。如表4所示，女性接受抗逆转录病毒治疗的可能性是男性的两倍。同样，在世卫组织II期患者中继续接受护理的几率是IV期患者的3.02倍。接受复方新诺明的患者中继续接受护理的几率是未接受复方新诺明的患者的1.8倍。使用多月脚本(MMS)的客户比未使用MMS的客户留存率低28%。同样，受过大学教育的客户与受过初等教育的客户相比，留在护理中心的可能性要低73%。额外产出见表4。
协变量 |
几率 比率 |
SE. | 假定值 | 95％CI. | |
| 性 | |||||
| 女性 | 2.01 | 0．84 | 0.09 | 0.89 | 4.55 |
| 年龄 | |||||
| 年龄段 | 0.38 | 0.07 | 0 |
０．２６ | 0.55 |
| 谁阶段 | |||||
| 2 | 3.02 | 0.68 | 0 |
1.94 | 4.68 |
| Cotrim | |||||
| 是的 | 1．8 | 0．17 | 0 |
1.49 | 2.17 |
| 艺术疗法 | |||||
| 拉米夫定+司他夫定+ Nevirapine. |
０．２６ | 0．14 | ０．０１ | 0.09 | 0．73 |
| 彩信 | |||||
| 是的 | 0．72 | 0.28 | 0．4 |
0.34 | 1.54 |
| 教育水平 | |||||
| 二次 | 1.48 | 0．25 | ０．０２ | 1．06 | 2．05 |
| 大学 | ０．２７ | 0．31 | ０．２６ | 0.03 | 2.65 |
| 没有一个 | 3．15 | 1.59 | ０．０２ | 1．17 | 8.49 |
表4:保留的预测因子。
体重增加的预测因素:表5给出了与体重增加相关的关键因素(感兴趣的临床结果)使用线性回归模型的概要。在其他因素不变的情况下，女性患者比男性患者体重增加更多。女性体重增加的可能性是男性的3.72倍(1.313 kg;范围的0.347;2.279公斤)。与已婚人士相比，寡妇增重的可能性要低96%。同样，未受过教育的PLHIV感染者与至少上过小学的感染者相比，体重增加的可能性要低96%。
| 协变量 | 几率 比率 |
SE. | p值 | 95％CI. | |
| 性 | |||||
| 女性 | 3.72 | 1．37 | ０．０２ | 1.41 | 9.76 |
| 年龄 | |||||
| (25 - 29) | ０．０１ | ０．０２ | ０．０２ | 0 | 0.28 |
| (34) | ０．０１ | ０．０１ | ０．０１ | 0 | 0.21 |
| 婚姻状况 | |||||
| 丧偶的 | ０．０４ | 0．06 | 0.09 | 0 | 2.03 |
| 教育水平 | |||||
| 没有一个 | 0．18 | 0．11 | ０．０４ | ０．０４ | 0.85 |
| 艺术疗法 | |||||
| 拉米夫定+司他夫定+奈韦拉平 | 0.28 | 0．12 | ０．０４ | 0.09 | 0.87 |
表5:重量增益预测因子（兴趣的临床结果）。
免疫结果预测因素（CD4）：下面的表6显示了与CD4计数阳性变化相关的因素。irr是指泊松模型的发生率比，通过取泊松回归系数的指数得到。IRR是在这个模型中保持其他变量不变的情况下，CD4增加一个单位的估计比率。如果一个艾滋病毒感染者的CD4增加一个点，他/她的CD4比率预计将下降0.68倍。这具有统计学意义(CI: 0.57-0.81)。单身人士的情况也一样(IRR=0.54;置信区间:0.36—-0.80);接受复方磺胺甲恶唑(IRR = 0.69;置信区间:0.63—-0.76);在MMS (IRR = 0.77; CI: 0.64-0.92). Clients in WHO stage IV are expected to have a rate of 1.71 times greater for loss in CD4 than clients in stage 1, while holding other variables constant (IRR=1.71; CI:1.48-1.96).
| 协变量 | IRR | SE. | 假定值 | 95％CI. | |
| 婚姻状况 | |||||
| 丧偶的 | 0.68 | 0．06 | 0 | 0．57 | 0.81 |
| 单 | 0.54 | 0．11 | 0 | 0.36 | 0．8 |
| 教育水平 | |||||
| 二次 | 0．00 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 世卫组织阶段 | |||||
| 4 | 1．71 | 0．12 | 0 | 1.48 | 1.96 |
| Cotraimoxazole. | |||||
| 是的 | 0．69 | 0.03 | 0 | 0．63 | 0.76 |
| 在MMS | |||||
| 是的 | 0.77 | 0.07 | ０．０１ | 0.64 | 0.92 |
| 艺术方案 | |||||
| 拉米夫定+替奈福韦+依非韦伦 | 1.59 | 0．31 | ０．０２ | 1.08 | 2.33 |
| Zidovudine + Lamivudine + Nevirapine | 1.52 | 0．12 | 0 | 1.31 | 1.76 |
表6:CD4积极变化的预测因素。
存活的预测因素：表7以下详细说明与生存相关的因素。使用Weibull回归对预测因子，数据显示，女性比男性更容易生存96％（HR = 0.04; CI：0.00-0.28）。同样，那些接受Cotrimoxazole的人比没有（HR = 0.07; CI：0.02-0.24）的人更容易存活，如下表7所示。没有教育的普利夫以比有一些教育的人数超过60％（HR = 0.4; CI：0.03-5.72），而我阶段的客户以比那些低96％的速度达到96％阶段IV（HR = 0.04; CI：0.01- 0.15）。与15-19岁的人相比，25-29岁的染色危害显着高（HR = 11.64; CI：1.67-81.15），尽管具有更广泛的置信区间。其他重要因素在同一张表中详述。
| 预测 | 人力资源 | SE. | p值 | 95％CI. | |
| 性 | |||||
| 女性 | ０．０４ | ０．０４ | 0 | 0 | 0.28 |
| Cotraimoxazole. | |||||
| 是的 | 0.07 | ０．０４ | 0 | ０．０２ | 0．24 |
| 年龄 | |||||
| (25 - 29) | 11.64 | 11.53 | ０．０１ | 1.67 | 81.15 |
| (34) | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| (35 +) | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 教育水平 | |||||
| 二次 | 0．05 | 0.03 | 0 | ０．０１ | 0．2 |
| 大学 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 没有一个 | 0．4 | 0.54 | 0．5 | 0.03 | 5.72 |
| 其他 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 世卫组织阶段 | |||||
| 我 | ０．０４ | 0.03 | 0 | ０．０１ | 0．15 |
| 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 艺术方案 | |||||
| Zidovudine + Lamivudine + Efaviraz | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 齐多夫定+拉米夫定+奈韦拉平 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| / ln_p. | -0.72 | 0．2 | 0 | -1.11 | -0.33 |
| p | 0.49 | ０.１ | ０．３３ | 0．72 | |
| 1 / p | 2．05 | 0．41 | 1．39 | 3.04 | |
表7：存活的预测因素。
这项研究证实了津巴布韦早期研究的一些发现，尽管在一些被认为重要的因素上存在差异。这项研究有助于现有的关于影响津巴布韦抗逆转录病毒治疗结果的关键因素的知识体系，尽管考虑到向差异化服务提供模式的过渡以及抗逆转录病毒治疗方案的变化，有必要进一步探讨这一主题。
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文章类型:研究文章
引用:Sanhokwe H, Shabangu P, Chipepa F(2019)在多月脚本编制(MMS)制度下的津巴布韦(15岁以上)艾滋病毒成年感染者抗逆转录病毒治疗结果相关因素。J HIV AIDS 5(2): dx.doi.org/10.16966/2380-5536.164
版权:©2019 Sanhokwe H，等。这是一篇开放获取的文章，在知识共享署名许可协议的条款下发布，该协议允许在任何媒体上无限制地使用、发布和复制，前提是注明原作者和来源。
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