2022, Vol. 43
文章信息
- 唐夕佳, 段蕾静, 梁雯丽, 程思, 董婷丽, 解祯, 刘康迈, 于飞, 陈子煌, 米国栋, 梁良, 闫红静, 陈琳, 林丽, 康殿民, 付笑冰, 邱茂锋, 江震, 徐杰, 吴尊友.
- Tang Xijia, Duan Leijing, Liang Wenli, Cheng Si, Dong Tingli, Xie Zhen, Liu Kangmai, Yu Fei, Chen Zihuang, Mi Guodong, Liang Liang, Yan Hongjing, Chen Lin, Lin Li, Kang Dianmin, Fu Xiaobing, Qiu Maofeng, Jiang Zhen, Xu Jie, Wu Zunyou
- 采用限制性抗原亲和力酶联免疫法估算男男性行为人群HIV-1新发感染率的研究
- Application of limiting antigen avidity enzyme immunoassay for estimating HIV-1 incidence in men who have sex with men
- 中华流行病学杂志, 2022, 43(1): 72-77
- Chinese Journal of Epidemiology, 2022, 43(1): 72-77
- http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.cn112338-20210609-00463
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文章历史
收稿日期: 2021-06-09
2. 中国疾病预防控制中心性病艾滋病预防控制中心参比实验室, 北京 102206;
3. 淡蓝(北京)传媒有限公司, 北京 100020;
4. 河北省疾病预防控制中心, 石家庄 050021;
5. 江苏省疾病预防控制中心, 南京 210009;
6. 浙江省疾病预防控制中心, 杭州 310051;
7. 福建省疾病预防控制中心, 福州 350001;
8. 山东省疾病预防控制中心, 济南 250014;
9. 广东省疾病预防控制中心, 广州 511430
2. National HIV/AIDS Reference Laboratory, National Center for AIDS and STD Control and Prevention, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Beijing 102206, China;
3. Danlan Beijing Media Limited, Beijing 100020, China;
4. Hebei Provincial Center for Disease Control and Prevention, Shijiazhuang 050021, China;
5. Jiangsu Provincial Center for Disease Control and Prevention, Nanjing 210009, China;
6. Zhejiang Provincial Center for Disease Control and Prevention, Hangzhou 310051, China;
7. Fujian Provincial Center for Disease Control and Prevention, Fuzhou 350001, China;
8. Shandong Provincial Center for Disease Control and Prevention, Ji'nan 250014, China;
9. Guangdong Provincial Center for Disease Control and Prevention, Guangzhou 511430, China
监测HIV-1新发感染率能够及早地发现高危人群，有助于进一步阐释HIV-1感染的传播动态、追踪疾病的流行趋势，同时也可为制定艾滋病防治计划以减少HIV感染提供有效的科学证据[1]。目前，HIV-1新发感染率的估算方法主要有三种：队列研究、数学模型法和实验室方法[2]。其中，队列研究结果最接近真实情况，但较为费时且具有成本高昂、人群隐匿流动、选择偏倚等缺陷；数学模型估算法是基于历年数据及假说前提，与实际情况存在一定差距，实际预测和外推都存有局限性。近年来，多项研究提示[2-3]，利用BED捕获酶联免疫法（BED-CEIA）、限制性抗原亲和力酶联免疫法（LAg-Avidity EIA）等实验室检测方法，从横断面样本中估算新发感染率，与队列研究结果一致性较高，可获得较为准确的HIV-1新发感染率估计值且成本较低。LAg-Avidity EIA相比于BED-CEIA，对HIV-1新发感染率估计的误判率更低，准确率更高[4-6]。目前，该方法已被WHO与联合国艾滋病规划署（UNAIDS）等多个机构推荐，是当前较为广泛使用的HIV-1新发感染率估算方法。根据WHO的估算公式[7]，除平均窗口期（ω）、假新发感染率（FRR）为固定参数外，横断面调查中检测出的阳性、阴性样本数以及实验室判定新发感染数均可能影响计算结果，而以上参数的准确性取决于现场调查工作的完成质量。当前，针对LAg-Avidity EIA的研究大多关注不同实验室检测方法之间原理或结果比较，鲜少深入现场调查各个环节，分析估算结果可能存在的偏差及其影响因素。本研究结合防治实践，深入研究男男性行为人群（MSM）横断面调查中LAg-Avidity EIA检测参数收集过程，为提高HIV-1新发感染率估算准确性提供参考依据。
对象与方法1. 研究对象：来源于国家科技重大专项子课题“群组随机化控制传染源减少MSM HIV-1新发感染研究”。纳入标准：≥18岁男性；最近12个月发生男男性行为；经常使用MSM社交软件；HIV自愿咨询检测点参加HIV检测者；完成并签署知情同意书。排除标准：在其他城市已参加本研究相关活动者。
2. 研究方法及内容：
（1）研究设计：采用群组随机化社区干预对照。
（2）研究现场：选择标准：每个城市城区人口数规模为100万~500万，每年MSM中新报告HIV感染者≥90例。结合现场实际情况，确定研究群组为20个城市：干预城市（石家庄、济南、青岛、宁波、嘉兴、镇江、无锡、徐州、厦门和珠海），对照城市（廊坊、保定、烟台、昆山、台州、金华、常州、盐城、福州和佛山）。本研究通过中国CDC性病艾滋病预防控制中心伦理委员会审批（批准文号：X180629516）。
（3）估算样本量：按照MSM的HIV-1感染率（7%）估算，各城市检测出符合新发感染判定标准的HIV阳性感染者约35名，共送检700例血样。
（4）研究方法：2020年4-11月，通过MSM手机社交软件“Blued”建立“快乐检”预约检测平台，与20个城市的自愿检测咨询点建立线上预约和线下检测的衔接机制。检测者通过扫描微信二维码，预约匿名问卷调查和HIV-1抗体初筛，首次调查完成500例即可停止调查。对筛检中发现的HIV-1感染者（包括6个月内报告的既往阳性、未接受抗病毒治疗者、非艾滋病临床期的感染者）血液样本送至中国CDC性病艾滋病预防控制中心参比实验室进行检测，根据检测结果估算HIV-1新发感染率。
（5）检测方法及判定标准[8]：采用LAg-Avidity EIA（试剂由美国Maxim公司生产）检测。试验结果判定标准：当吸光度（An）值> 2.0时，判定为长期感染；当An值≤2.0时，需要进行确认试验（每份样本做3孔复检）。确认试验结果判定标准：当An值> 1.5时，判定为长期感染；当0.4 < An值≤1.5，判为新发感染；当An值≤0.4时，需要对样本进一步做HIV-1抗体确证检测；如确证检测结果为阳性，判定为新发感染，如确证检测结果为阴性或不确定，该样本不纳入HIV-1抗体阳性样品总数。
3. 统计学分析：采用Excel 2016软件进行数据清理，利用SPSS 23.0软件进行统计学分析。应用WHO推荐的HIV新发感染率估算公式，根据实验室检测结果，估算MSM的HIV-1新发感染率及95%CI。公式[7]：
其中，P代表调查中阳性样本数量；R代表试验判定为新发感染的总人数；
1. 数据核查：完成HIV-1初筛共10 650例。第一轮数据核查中，HIV-1初筛阴性9 851例，初筛阳性反应799例，剔除既往阳性和不合格样本，实际送检621例，剔除误报样本后，完成LAg-Avidity EIA检测547例；第二轮数据核查中，完成LAg-Avidity EIA检测520例。LAg-Avidity EIA判定为HIV-1新发感染155例。见表 1。
2. HIV-1新发感染率测算：20个城市MSM的HIV-1新发感染率为4.06%（95%CI：3.27%~4.85%）。由于HIV-1阳性样本检测率 < 85.0%，校正公式估算的HIV-1新发感染率为5.53%（95%CI：4.45%~6.60%）。根据HIV-1阳性样本缺失比例，未考虑误报样本情况下，对HIV-1阴性样本数进行校正。
假设无缺失及误报样本的情况下估算HIV-1新发感染率。假设缺失样本中存在与未流失样本中相同比例的确证阴性样本，根据表 1，缺失样本中确证阴性样本为10例，再剔除未流失样本中的误报样本27例后，得到确证阳性样本数为708例，新发感染人数调整为211人，代入公式得到20个城市HIV-1新发感染率为5.66%（95%CI：4.67%~6.65%）。如存在非随机缺失现象，本估算方法存在偏倚。
综上，两种校正方法估算的HIV-1新发感染率均低于原始数据的估算值。由于缺失样本可能存在假阳性或既往阳性，估算20个城市总HIV-1新发感染率为4.06%~5.66%。
讨论LAg-Avidity EIA试验具有良好的精确度及较低的误判率，已被广泛应用于人群中HIV-1新发感染率的估算[10]。本研究通过对研究对象统一匿名编码，将其与实验室样本编码进行关联匹配，梳理出样本采集、初筛阳性者转介确证、样本留存及运送、实验室质控等各环节问题，再根据LAg-Avidity EIA得到的估算结果，分析影响结果准确性的因素。
核查过程中发现，样本采集送检主要存在的偏差有：①样本误报：上报了非横断面调查期采集的样本；重复检测后阳转的样本等。②样本缺失：因人员流动、不配合、疾病等各种原因未进行确证试验，导致初筛阳性样本缺失。
具体来说，研究对象与实验室样本来源不匹配，即样本误报，会导致估算结果偏差。LAg-Avidity EIA的前提条件是确保HIV阳性样本全部且仅来源于现场横断面调查目标人群，否则会导致样本被误报。常见的误报样本包含既往阳性样本、横断面观察期外采集的阳性样本、重复检测的阳性样本、非指定检测点的样本等。误报样本的存在可能会导致新发感染数、阳性样本数被高估。通过现场调查和实验室联合质量控制，加强对LAg-Avidity EIA数据的技术管理和核查等措施，识别并剔除误报的阳性样本，减少HIV-1新发感染率被高估的可能性。
另外，样本缺失导致送检阳性样本数的下降。通过研究对象和实验室样本编码的匹配，进行数据核查，发现24.78%的阳性反应样本应送检但实际未送检，主要原因有：患者拒绝进行检测或患者失联；工作人员未进行二次采血确证。样本缺失导致新发感染数、阳性样本数被低估，使得HIV-1新发感染率估算值低于理论值。样本缺失会给结果带来系统性偏差，而较大的调查规模，可以较为有效地抵消少量采样缺失的影响[6]。
本研究对于样本误报及缺失导致的估算偏差，对误报率和缺失率进行了校正，得到20个城市MSM的HIV-1新发感染率在4.06%~5.66%之间，该结果与金晓媚等[6]、郭巍等[11]、傅卓华等[12]和Simmons等[13]的研究结果相似，但高于Moyo等[14]的研究结果（1.29%）[14]。
另外，LAg-Avidity EIA方法自身也可能对结果产生的影响。尽管LAg-Avidity EIA试验相比于BED-CEIA，CD4及疾病状态对检测结果的影响相对较小，具有更稳定一致的估算结果[9, 15]，但使用此方法需排除艾滋病患者的样本[8]。此方法也易受抗病毒治疗的影响，患者接受抗病毒治疗后，样本容易被误判为新发感染[16]。
根据结果，本研究总结了几个影响HIV-1新发感染率估算的主要问题，并提出了纠偏建议：①明确样本采集的人群、时间、地点范畴，执行时间尽量不与其他同类项目重叠，如不可避免，需要对横断面调查时间精确到天，非横断面调查期间、非规定调查地点样本不得送检，以避免由于误报样本而导致估算结果偏差；②明确现场到实验室各环节工作与LAg-limiting EIA检测相关参数之间的关联性；③尽可能减少初筛阳性反应受检者的流失，对失访人员信息及失访原因做出标注，为参数估计提供参考依据；④采取技术措施，尽可能保证调查对象无重复检测；⑤实验室要规范化采集、处理、保存、检测样本，例如剔除样本标准为报告时间≥6个月、艾滋病患者、已接受抗病毒治疗者；⑥采购质量合格的LAg-limiting EIA试剂，确保实验人员接受了专业的培训且尽量固定[11]。
综上所述，样本缺失及误报可能导致HIV-1新发感染率的估算偏差。确保样本均来源于调查人群并对样本收集及检测各环节进行严格质控，可减小HIV-1新发感染率的估算偏差。LAg-Avidity EIA估算的HIV-1新发感染率必须结合项目城市的艾滋病防治基础能力，进行综合判断。
利益冲突 所有作者声明无利益冲突
作者贡献声明 唐夕佳：研究设计、论文撰写、数据整理、数据分析、论文修改；段蕾静、梁雯丽：实验操作；程思、董婷丽、于飞、陈子煌：数据整理；米国栋、解祯：现场协调；刘康迈：研究指导；梁良、闫红静、陈琳、林丽、康殿民、付笑冰：现场调查实施；邱茂锋：研究设计、论文修改、研究指导；江震：研究设计、论文撰写、论文修改；徐杰：研究指导、经费支持；吴尊友：经费支持
致谢 感谢20个项目城市（石家庄、廊坊、保定、镇江、无锡、徐州、常州、盐城、昆山、台州、金华、宁波、嘉兴、福州、厦门、济南、青岛、烟台、珠海和佛山）CDC同行及专家和相关社会组织为本研究付出的辛勤努力
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