撒哈拉以南非洲十二国艾滋病检测影响因素的多层次模型分析：基于人口艾滋病影响评估数据

《Discover Public Health》：Unpacking the drivers of HIV testing uptake among adolescents and adults in twelve sub-Saharan African countries using population HIV impact assessment data

　　为提升撒哈拉以南非洲地区艾滋病检测率以达成UNAIDS“90-90-90”目标，研究人员利用PHIA数据对12个国家607,967名15岁及以上个体开展横断面研究。通过广义线性混合模型回归分析发现，女性、26-35岁年龄组、已婚及高学历人群检测意愿更高，而饮酒和不使用安全套则显著降低检测可能性。该研究为制定针对性干预策略提供了关键循证依据。

　　

在全球抗击艾滋病（Human Immunodeficiency Virus, HIV）的战役中，早期检测是控制疫情蔓延、实现联合国艾滋病规划署（UNAIDS）提出的“90-90-90”目标（即90%的HIV感染者知晓自身状况）的关键第一步。然而，尽管全球HIV检测率在过去十年间有所提升，作为全球艾滋病负担最重的地区——撒哈拉以南非洲（Sub-Saharan Africa, SSA）的检测覆盖率增长却相对缓慢，仍有数百万感染者未能及时诊断。这一严峻现实构成了实现全球健康目标，特别是可持续发展目标（SDG）3（确保健康与福祉）的重大障碍。究竟是什么因素阻碍或促进了该地区居民主动寻求HIV检测？为了回答这个核心问题，来自坦桑尼亚多多马大学（University of Dodoma）的Boniface Simpoli Yohana及其合作者John Massito和Arbogast Moshi，开展了一项大规模研究，其成果发表于《Discover Public Health》期刊。

为了系统揭示影响HIV检测行为的驱动因素，研究人员利用了2015年至2023年间在十二个撒哈拉以南非洲国家（包括坦桑尼亚、津巴布韦、马拉维、赞比亚、埃斯瓦蒂尼、莱索托、乌干达、埃塞俄比亚、卢旺达、喀麦隆、科特迪瓦和肯尼亚）进行的具有全国代表性的人口艾滋病影响评估（Population HIV Impact Assessment, PHIA）数据。这项研究共纳入了607,967名15岁及以上的青少年和成年人，样本量巨大，确保了结果的统计效力。研究采用横断面设计，核心因变量为“HIV检测接受度”，定义为在调查前至少接受过一次HIV检测服务。解释变量则涵盖了广泛的社会人口学特征（如年龄、性别、婚姻状况、教育水平、收入、财富等级）、行为因素（如酒精使用频率、是否曾为性服务付费、与家人共处时间、安全套使用情况、性伴侣数量）以及非货币性贫困维度（如家庭规模、居住地、食物短缺情况）。

在数据分析策略上，研究者首先进行了描述性统计和双变量分析（如卡方检验）以初步探索变量间关系。随后，针对因变量的二分类特性（是/否接受检测）和数据存在的层次结构（个体嵌套于国家），研究团队选择了更为先进的广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMMs）进行多变量回归分析。这一方法能够通过引入国家层面的随机效应，有效控制不同国家间背景差异对个体水平关联的潜在混淆，从而获得更准确、更可靠的参数估计。模型诊断测试（如多重共线性检验）表明数据满足GLMMs的应用前提，确保了分析结果的稳健性。

主要研究结果

1. 社会人口学特征

研究样本中，女性参与者略多于男性（53.1% vs 46.19%），平均年龄为38岁。大多数受访者已婚（81.04%），且最高教育程度集中在小学水平（41.63%）。行为特征显示，近期性行为中不使用安全套的比例非常高（75.70%），仅有少数人报告频繁饮酒（每周三次或以上，占4.98%）。大部分受访者居住在农村地区（64.14%）。

2. HIV检测接受度与各因素的关联

双变量分析显示，所有考察的自变量均与HIV检测接受度存在统计学上的显著关联（p值均小于0.05），为后续的多变量分析奠定了基础。

3. 广义线性混合模型回归结果

多变量GLMMs分析揭示了影响HIV检测接受度的关键预测因子：

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  性别差异显著：女性接受HIV检测的可能性是男性的3.06倍（OR: 3.06, 95% CI: 2.15-4.32）。这通常归因于女性有更多机会接触医疗卫生服务，例如产前检查，以及针对女性HIV易感性的专项宣传项目。
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  年龄效应明显：与15-25岁的年轻组相比，26-35岁年龄组接受检测的几率高出2.5倍（OR: 2.50, 95% CI: 1.36-4.62）。这可能与该年龄段人群健康意识增强、处于组建家庭等生命阶段有关。而年轻组检测率较低则可能与认知不足、对阳性结果的恐惧、服务可及性差以及社会文化障碍（如污名化）有关。
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  婚姻状况的影响：已婚个体接受检测的可能性比未婚个体高50%（OR: 1.50, 95% CI: 1.01-2.23）。这可能源于伴侣间的相互影响、共同健康责任以及对关系内HIV传播风险的感知。
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  教育水平的积极作用：与仅接受小学教育者相比，拥有中学（OR: 1.48）、大专（OR: 2.98）和大学（OR: 1.77）学历的个体，其检测接受度显著更高。教育提升了健康素养、风险意识和获取服务的能力。
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  风险行为的负面影响：在最近一次性行为中未使用安全套的个体，其接受HIV检测的可能性降低了48%（OR: 0.52, 95% CI: 0.35-0.78）。这可能反映了低风险感知、恐惧或否认心理。此外，每月饮酒2-4次的个体，其检测可能性也比不饮酒者低53%（OR: 0.47, 95% CI: 0.29-0.75），表明物质使用可能削弱健康寻求行为。
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  国家间差异：组内相关系数（ICC）为0.61，意味着HIV检测接受度的总变异中有约61%可归因于国家层面的差异，这强烈支持了使用GLMMs考虑国家随机效应的必要性。

结论与意义

本研究通过大规模、多国家的数据分析，清晰地描绘了撒哈拉以南非洲地区青少年和成人HIV检测接受度的社会人口学和行为学图景。研究结论强调，女性、处于特定年龄阶段（26-35岁）、已婚状态以及较高的教育水平是促进HIV检测的积极因素；而高风险性行为（如不使用安全套）和酒精消费则是显著的障碍因素。

这些发现具有重要的公共卫生政策意义。它们提示，要有效提高该地区的HIV检测率，从而更接近UNAIDS的目标，必须采取有针对性的、差异化的干预策略。例如，需要设计专门针对男性、年轻人以及教育程度较低人群的检测推广活动，解决他们面临的具体障碍（如与男性气概相关的观念、对医疗服务的回避等）。同时，将HIV检测服务与生殖健康服务、针对女性的健康项目以及减少有害酒精使用的倡议相结合，可能会产生协同效应。此外，加强健康教育和风险沟通，提升公众对HIV传播、预防和早期检测益处的认知，特别是针对低教育水平群体，也至关重要。

当然，本研究也存在一些局限性，如依赖于自我报告的数据（可能存在回忆偏倚和社会期望偏倚），未能评估检测服务的质量（如咨询、保密性），以及研究发现的普适性可能受特定国家背景限制。未来的研究可以着眼于检测行为的长期动态变化、服务质量的评估，以及运用定性方法深入探究特定亚群体面临的深层文化和社会障碍。

总之，Yohana等人的这项研究为理解和改善撒哈拉以南非洲地区的HIV检测现状提供了宝贵的实证证据。其研究结果强调，成功的干预措施必须充分考虑并回应性别、年龄、婚姻状况、教育背景和风险行为等多维度的差异，从而为实现更公平、更有效的HIV预防和控制铺平道路。