艾滋病(acquired immunodeficiency syndrome，AIDS)是由人类免疫缺陷病毒(human immunode-ficiency virus，HIV) 感染而引起的一种传染病。由于其全球蔓延、缺乏治愈手段、病死率高等特点，患者的生存时间一直为国内外学者所关注^{[1, 2, 3]}。本研究对安徽省六安市1999 2013年确诊报告的HIV感染者及AIDS患者进行随访观察及生存分析，并探讨影响生存时间的影响因素。 1 对象与方法 1.1 对象

在中国疾病预防控制系统艾滋病综合防治信息系统中选取1999年1月1日至2013年12月31日首次检测确证报告的、户籍地或现住址为六安市的HIV/AIDS病例作为本次研究对象。 1.2 方法 1.2.1 队列研究

将研究对象纳入该研究队列，观察开始时间为HIV/AIDS首次初筛为HIV阳性的日期，观察结局为因AIDS及其并发症死亡，观察截止时间为2014年4月30日。结局变量：研究对象在随访期间因AIDS及其相关机会性感染、肿瘤死亡。截尾变量：除结局变量死亡事件外的其他事件，包括死于艾滋病之外的其他疾病、失访、存活。 1.2.2 资料来源

从研究起点到终点资料来自中国疾病预防控制系统艾滋病综合防治信息系统中病例报告、个案流调、随访检测、治疗记录以及必要的补充调查。本次研究的所有调查员均为当地疾病预防控制机构从事艾滋病防治工作人员，每年4次为调查对象提供流调、随访干预、CD₄细胞检测、抗病毒治疗及生活救助等服务，与调查对象之间建立了良好的相互信任关系，调查前经过统一的培训。调查对象经过多次的流行病学调查、随访，资料信息准确、完整。 1.3 统计学分析

EpiData 3.1软件双录入建立数据库，并一致性检验。数据分析使用SPSS 18.0统计软件。本研究主要运用生存分析方法，以寿命表法计算生存率及死亡率等；以Kaplan-Meier法进行单变量分析，计算生存时间及95%置信区间；用Log-Rank检验比较不同组别生存时间的差异，计算χ²值及P值；用Cox比例风险回归模型进行多因素分析，采用向前LR法将变量引入多因素Cox模型，纳入标准为α=0.05，排除标准为β=0.10。 2 结果 2.1 一般情况

661例研究对象中，男性512例(77.50%)，女性149例(22.50%);观察开始年龄最小1岁，最大81岁，中位数为34岁;文化程度为小学及以下186例(28.14%)，初中270例(40.85%)，高中或中专116例(17.55%)，大专及以上89例(13.46%) ;婚姻状况为未婚222例(33.59%)，已婚有配偶321例(48.56%)，离异或丧偶118例(17.85%)。感染途径为异性性传播335例(50.68%)，同性性传播233例(35.25%)，既往献血、输血传播60例(9.08%)，其他途径33例(4.99%)。接受高效抗反转录病毒治疗(highly activeantiretroviral therapy，HAART)的比例60.21%(398/661)，其中男性治疗比例为58.98%(302/512)，女性治疗比例为64.43%(96/149)。 2.2 HIV/AIDS队列及结局情况

研究对象的平均观察时间为(2.27±2.20)年，最短观察时间0年，最长观察时间为12.92年。截至观察终点，658例(99.55%)存活; 3例(0.45%)失访; 121例(18.31%)出现观察结局。接受HAART治疗研究对象，369例(92.71%)存活，29例(7.29%)出现观察结局。 2.3 生存情况

以研究对象首次初筛为HIV阳性时间为起点，截至本次观察期末2014年4月30日，661例研究对象121例死于艾滋病相关疾病。累计观察1502.00人年，艾滋病相关疾病的死亡率为8.06/100人年(6.71/1000人月)。平均生存时间9.76年(95%CI：8.98～10.53)，中位生存时间12.00年。研究对象各年度生存率、死亡率见表 1，生存曲线见图 1。

图 1 HIV/AIDS患者生存函数曲线 Figuer 1 Survival curve of PLWHA

图选项

使用Log-Rank检验比较不同组别生存时间的差异，进行生存时间的单因素分析。结果显示，患者性别、确诊时的年龄、婚姻状况、文化程度、职业、感染途径、确诊时病期、CD₄水平、治疗情况和感染至初筛阳性年限是HIV感染者及AIDS患者生存时间的影响因素(P＜0.05)，见表 2。

根据单因素分析结果，结合专业知识，采用向前LR法，将患者性别、确诊时的年龄、婚姻状况、文化程度、职业、感染途径、确证时病期、CD₄水平、治疗情况以及合并结核等变量以二分类或哑变量形式引入模型，纳入标准为P<0.05，排除标准为P>0.10，进行多因素Cox回归分析，结果显示，性别、确诊时CD₄水平、治疗情况和合并结核与研究对象生存时间之间存在统计学关联。首次HIV筛查阳性时年龄越大、CD₄计数水平越低，死亡风险越高；接受HAART治疗者死亡风险低于未接受HAART治疗者，合并结核者死亡风险高于未合并结核者，见表 3。

接受HAART治疗的患者，治疗是否及时、开始治疗时的CD₄水平、治疗过程中停药或中断治疗以及治疗持续时间，可能影响其治疗的效果，进而影响生存率。然而，这些因素是未治疗患者所不具备的。鉴于上述差异，患者生存率影响因素的Cox 分析，分别针对治疗患者和未治患者进行。

治疗患者的多因素Cox分析显示，开始抗病毒治疗时基线CD₄计数水平越低，死亡风险高; 治疗持续时间越长，生存时间越长; HIV初筛阳性至治疗时间间隔越长，生存时间越长。见表 4。

未治疗患者，首次初筛阳性时年龄大，确诊时CD₄计数水平低，死亡风险增加，见表 5。

本研究中661例研究对象AIDS相关死亡率(8.06/100人年)明显低于湖北省武汉市^[1]，平均生存时间(9.76年)长于湖北武汉及云南岑溪等地区^{[1, 2]}，5年、10年生存率也均高于上述地区。不同地区AIDS患者生存时间、死亡率及生存率研究结果的差异可能与样本来源、患者确诊时所处病程、当地抗病毒治疗开展情况以及社会经济环境等因素有关。一般来说，确诊时所处病程越晚、抗病毒治疗越迟，生存时间越短，生存率越低；反之，生存时间越长，生存率越高。

研究显示，HIV感染者/AIDS患者发现时的CD₄计数水平、年龄、是否接受HAART以及治疗的持续时间对患者生存时间的影响具有统计学意义，感染途径、职业、文化程度以及是否合并结核都不同程度地影响患者的生存时间。

HIV感染者/AIDS患者的生存曲线显示，在首次筛查HIV阳性1年内，生存率下降显著，死亡危险较高，相关文献也有类似报道^[3]。原因是发现HIV感染的时间相对于患者实际感染HIV的时间存在明显的滞后，进入发病期，甚至是晚期患者才因出现症状而检测，这时死亡的危险明显高于HIV感染初期。

HAART是患者长期存活最显著的保护因素。治疗越及时，持续的时间越长，患者死亡的危险越低。国内外的文献报道认为，在CD₄计数水平较高时开始HAART能够获得良好的有效性和安全性，有效降低HIV相关的发病率和死亡率，改善生活质量^[4]。而极低的治疗前CD₄细胞计数基线值和治疗后持续的低CD₄细胞计数水平，与艾滋病相关性疾病死亡及非艾滋病相关死亡有关^[5]。HIV感染者/AIDS患者经高效抗反转录病毒治疗后，体内HIV的RNA浓度明显降低，免疫功能得到改善，不仅能够延缓疾病进程和降低病死率^{[6, 7, 8]}，而且可以有效降低HIV的传播概率^{[9, 10]}，减少其他HIV 相关疾病的死亡危险^[11]。

确保HAART效果的最重要的因素是服药依从性。中断治疗或中途退出是依从性差的主要表现。一般来说，中断治疗往往导致病情恶化，治疗失败，发生耐药，影响个体的生存时间和整个人群的平均期望寿命。本次研究未发现中断治疗对生存率的影响，可能有以下原因：(1)患者中断治疗或中途退出后观察时间较短；(2)中断或退出的病例数过少(13例)，建议今后继续观察研究。

首次筛查HIV阳性时CD₄计数水平与研究对象生存时间关系密切，且呈明显的剂量-反应关系，与国内外大多数文献报道相一致^{[11, 12]}。CD₄水平不仅反映机体状态，也反映疾病的病程。CD₄水平越高，机体状况越好，病程越早，死亡风险越低；反之，死亡风险越高。因此，最大限度及早发现HIV感染者/AIDS患者，并提供规范的抗病毒治疗，是降低其病死率的有效途径。

综上所述，笔者认为应从以下几个方面加强艾滋病防治：(1)加强宣传，通过宣传教育不仅使未感染者远离艾滋病，从而得到一级预防目的，还可促使高危人群主动检测，达到早发现目的；(2)加强检测，提高艾滋病免费自愿咨询检测点的利用率及医务人员的检测意识，从而达到早发现、早治疗、早管理二级预防目的；(3)提供规范的抗病毒治疗，预防机会性感染，延长患者生存时间，提高生命质量，达到三级预防目的。