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應(yīng)用Spectrum模型估計(jì)貴州省梅毒疫情及病例發(fā)現(xiàn)水平

2023-06-07 06:31:22鄭敏錢曉涵陶銳馬琳周鳳朱志霖姚永明
中國皮膚性病學(xué)雜志 2023年6期
關(guān)鍵詞:嫖客梅毒患病率

鄭敏,錢曉涵,陶銳,馬琳,周鳳,朱志霖,姚永明

梅毒是由梅毒螺旋體引起的一種慢性全身性性傳播疾病,危害性極大,病變幾乎可累及人體所有組織器官。自2004年實(shí)行傳染病疫情網(wǎng)絡(luò)直報(bào)以來,我國梅毒報(bào)告病例數(shù)逐年上升[1-4],貴州省梅毒病例增長更加迅速,報(bào)告發(fā)病率從2004年的1.94/10萬上升到2019年的48.84/10萬[5]。Spectrum模型是世界衛(wèi)生組織和聯(lián)合國艾滋病規(guī)劃署于本世紀(jì)初開發(fā)的一個(gè)基于人口學(xué)統(tǒng)計(jì)預(yù)測的政策模型[6],后期開發(fā)了Spectrum-STI模型用于開展性病疫情估計(jì)和預(yù)測,能夠幫助評(píng)估治療需求和疾病負(fù)擔(dān)等的資源分配及防治策略等諸多問題,在世界范圍內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用[7-8]。梅毒的傳播危害人民群眾身心健康,為了解貴州省梅毒疫情規(guī)律,為下一步防治規(guī)劃的制定提供堅(jiān)實(shí)的科學(xué)依據(jù),貴州省采用Spectrum-STI模型對(duì)2010—2021年梅毒感染率及其變化趨勢進(jìn)行估計(jì)與預(yù)測。

1 資料與方法

1.1資料來源

1.1.1人口數(shù)據(jù) 15~49歲成年人口數(shù)來自Spectrum-DemProj模塊中提供的國家水平的世界人口預(yù)測數(shù)據(jù)(WPP2019),包括了2010—2021年分年齡和性別人口數(shù)、總和生育率、年齡別生育率、出生性別比、期望壽命、壽命表模型及國際人口流動(dòng)數(shù)量的變化情況,其中2010年和2020年使用貴州省人口普查結(jié)果,并根據(jù)普查結(jié)果的變化趨勢對(duì)各年間數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。

1.1.2高危人群規(guī)模估計(jì)數(shù) 女性性工作者、男男性行為者、男性嫖客人群規(guī)模數(shù)據(jù)按亞太地區(qū)高危人群比例推算,女性性工作者占15~49歲女性的0.35%,男男性行為人群占總15~49歲男性的1.66%。參考艾滋病疫情估計(jì)Workbook模型中數(shù)據(jù)使用指南,嫖客人群規(guī)模是暗娼的5~8倍,結(jié)合貴州省實(shí)際情況,選擇嫖客按照暗娼的8倍計(jì)算。

1.1.3不同人群梅毒感染率數(shù)據(jù)依據(jù) 低危女性,指梅毒感染風(fēng)險(xiǎn)較低的女性人群,常規(guī)用普通孕產(chǎn)婦的調(diào)查數(shù)據(jù)作為代表:采用2010—2020年貴州省艾滋病哨點(diǎn)監(jiān)測中孕產(chǎn)婦梅毒調(diào)查數(shù)據(jù)(共9個(gè)監(jiān)測點(diǎn)),2017—2020年貴州省孕產(chǎn)婦梅毒常規(guī)篩查數(shù)據(jù)及專項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)(包括工作數(shù)據(jù)及發(fā)表論文數(shù)據(jù))。

低風(fēng)險(xiǎn)男性,指梅毒感染風(fēng)險(xiǎn)較低的普通男性人群:采用2010—2020年貴州省獻(xiàn)血者梅毒篩查數(shù)據(jù)及專項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)(包括工作數(shù)據(jù)及發(fā)表論文數(shù)據(jù))。

女性性工作者(female sex worker, FSW),指從事商業(yè)性性交易的女性,是梅毒感染風(fēng)險(xiǎn)較高的女性人群代表:采用2010—2020年貴州省艾滋病哨點(diǎn)監(jiān)測中女性性工作者FSW梅毒調(diào)查數(shù)據(jù)(共14個(gè)監(jiān)測點(diǎn))及專項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)(包括工作數(shù)據(jù)及發(fā)表論文數(shù)據(jù))。

男男性行為人群(men who have sex with men, MSM),指調(diào)查時(shí)間的1年內(nèi)有過插入性口交或肛交同性性行為的男性,是梅毒感染風(fēng)險(xiǎn)較高的男性人群代表:采用2010—2020年貴州省艾滋病哨點(diǎn)監(jiān)測中MSM人群梅毒調(diào)查數(shù)據(jù)(共3個(gè)監(jiān)測點(diǎn))及專項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)(包括工作數(shù)據(jù)及發(fā)表論文數(shù)據(jù))。

嫖客人群,指與暗娼發(fā)生過商業(yè)性性行為的男性,是梅毒感染風(fēng)險(xiǎn)較高的男性人群代表:采用2010—2020年貴州省艾滋病哨點(diǎn)監(jiān)測中性病門診男性就診者梅毒監(jiān)測數(shù)據(jù)的梅毒感染率數(shù)據(jù)(共11個(gè)監(jiān)測點(diǎn))及專項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)(包括工作數(shù)據(jù)及發(fā)表論文數(shù)據(jù))。

1.1.4梅毒報(bào)告病例 采用2010—2021年中國疾病預(yù)防控制中心“傳染病報(bào)告系統(tǒng)”中貴州省所轄醫(yī)療機(jī)構(gòu)上報(bào)的梅毒確診病例數(shù)據(jù)。診斷采用《梅毒診斷標(biāo)準(zhǔn)》(WS 273-2018)。

1.2方法 Spectrum-STI 是在世界衛(wèi)生組織(WHO)的支持下開發(fā)的一種統(tǒng)計(jì)趨勢估計(jì)模型,是Spectrum衛(wèi)生政策規(guī)劃工具套件的一個(gè)模塊,用于綜合性監(jiān)測性傳播感染數(shù)據(jù)并生成趨勢估計(jì)。以人口預(yù)測(DemProj)模塊構(gòu)建和提供的某一地區(qū)的人口學(xué)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),在STI模塊中對(duì)各類人群的人群規(guī)模、性病感染率等數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,估計(jì)得到不同人群及總?cè)巳旱男圆』疾÷省l(fā)病率。通過Logistic回歸的方法,擬合出一條能反映本地區(qū)歷史流行情況的曲線,對(duì)未來短期內(nèi)的流行趨勢進(jìn)行預(yù)測,估計(jì)性傳播疾病的流行率和發(fā)病率及其趨勢。

本研究以人口預(yù)測(DemProj)模塊和貴州省2010—2020年人口學(xué)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建,將15~49歲成年人口分為低危女性、高危女性(女性性工作者)、低危男性、高危男性(男男性行為人群及嫖客)四類人群,將不同人群的患病率乘以人群規(guī)模數(shù)得到患病數(shù),對(duì)四個(gè)人群的數(shù)據(jù)合并得到估算的總?cè)巳呵闆r。填入模型的監(jiān)測和調(diào)查的患病率數(shù)據(jù),模型中根據(jù)患病率=病程×發(fā)病率來計(jì)算各人群的梅毒發(fā)病率。模型采用Logistic回歸模型擬合數(shù)據(jù),bootstrapping方法推算95%置信區(qū)間(95%CI),通過最大和最小估計(jì)值體現(xiàn)不同年份各人群的患病率及患病率和病程的不確定性。

2 結(jié)果

2.12010—2021年貴州省高危人群規(guī)模估計(jì)數(shù) Spectrum-STI模型將人群劃分為低危人群和高危人群,高危人群包括女性性工作者、男男性行為者和男性嫖客。高危人群中,嫖客的人群規(guī)模最大,預(yù)測 2021年嫖客有253 759例,是男男性行為者168 920例的1.50倍,是暗娼31 720例的8.00倍。見表1。

表1 貴州省高危人群2010—2021年人數(shù)變化 例

2.2不同人群15~49歲梅毒患病率估計(jì)結(jié)果 根據(jù)Spectrum-STI模型估計(jì)結(jié)果顯示,2011—2021年全人群梅毒患病率呈現(xiàn)下降趨勢,從2011年0.71%(0.56%~0.91%)下降到0.36%(0.27%~0.47%);其中男性從2011年0.74%(0.61%~0.90%)下降到0.43%(0.33%~0.53%);女性從2011年0.67%(0.41%~0.70%)下降到0.28%(0.16%~0.49%)。MSM人群患病率由7.17%(3.08%~13.12%)下降到5.84%(3.20%~8.92%);嫖客的梅毒患病率相對(duì)穩(wěn)定,患病率2011年為3.82%(1.86%~6.46%),2021年為3.90%(1.79%~6.72%);暗娼人群從2.26%(1.41%~4.00%)下降到1.19%(0.38%~2.55%)。見圖1,表2。

表2 貴州省不同人群15~49 歲2011—2021年梅毒患病率估計(jì)結(jié)果 (%)

圖1 貴州省2011—2021年不同人群梅毒發(fā)病率估計(jì)情況

2.32011—2021年不同人群梅毒發(fā)病率估計(jì) Spectrum-STI模型估計(jì)結(jié)果,15~49歲全人群梅毒發(fā)病率從2011年的249/10萬,下降到2021年的129/10萬;其中男性從2011年的270/10萬,下降到2021年的161/10萬;女性從2011年的226/10萬,下降到2021年的93/10萬;男性高于女性。梅毒發(fā)病率最高的前三位分別是男男性行為人群、嫖客和女性性工作者;2011年發(fā)病率分別為3 057/10萬、1 650/102萬和823/10萬;2021年分別為2 447/10萬、1 685/10萬和427/10萬;男男性行為人群和女性性工作者發(fā)病率明顯下降,而嫖客一直處于較高水平。見圖1,表3。

表3 2011—2021年貴州省15~49歲人群梅毒發(fā)病率估計(jì) (/100 000)

2.415歲以上人群梅毒發(fā)病數(shù)估計(jì) Spectrum-STI模型以15~49歲人口數(shù)為基數(shù)進(jìn)行估計(jì),在此基礎(chǔ)上進(jìn)行人口系數(shù)的調(diào)整而得到15歲以上數(shù)據(jù)。人口系數(shù)為15歲以上人口數(shù)與15~49歲人口數(shù)之比。15歲以上人群在2011—2021年發(fā)病數(shù)總體呈下降趨勢,2012年達(dá)到最高值63 029例后持續(xù)下降至2021年最低35 658例。見表4。

續(xù)表

2.5梅毒報(bào)告病例數(shù)與估計(jì)發(fā)病數(shù)的關(guān)系 模型估計(jì)2011年貴州省15歲以上人口中梅毒新發(fā)病例數(shù)為62 345例,實(shí)際報(bào)告數(shù)為6 177例;2021年新發(fā)病例數(shù)為35 658,實(shí)際報(bào)告數(shù)為22 375例。梅毒病例報(bào)告數(shù)逐年上升,估計(jì)新發(fā)病例數(shù)逐年下降,梅毒病例報(bào)告數(shù)占估計(jì)新發(fā)病例數(shù)比例從2011年的9.91%上升到2021年的62.75%。見表5。

表5 2011—2021年15歲以上人口梅毒病例報(bào)告數(shù)占估計(jì)新發(fā)病例數(shù) 例

3 討論

通過Spectrum模型擬合數(shù)據(jù)顯示,貴州省全人群梅毒患病率和發(fā)病率從2011—2021年呈逐年下降趨勢,與貴州省近年報(bào)告的梅毒病例呈逐年增加趨勢不一致[5]。梅毒報(bào)告病例的增加并不一定由于感染率上升所致,朱文倩,岳曉麗等[1,9]研究發(fā)現(xiàn),全國29個(gè)省包括貴州省篩查量與梅毒報(bào)告數(shù)呈正相關(guān),工作數(shù)據(jù)顯示與近年來貴州省各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)梅毒篩查力度增加、報(bào)告規(guī)范性增加有關(guān)。梅毒患病率和發(fā)病率下降,提示近十年來貴州省的梅毒防治措施取得一定的成效,遏制了梅毒的傳播。

擬合數(shù)據(jù)顯示,在不同人群中,患病率和發(fā)病率最高的是男男性行為人群,其次是嫖客和暗娼人群。高危人群的感染率是普通人群的數(shù)倍以上,以2021年為例,暗娼的感染率為普通女性的4倍,男男性行為人群和嫖客感染率分別是普通人群的24倍和16倍。這與貴州省在男男性行為人群[10]、暗娼人群[11]、孕產(chǎn)婦人群[12]中的梅毒感染率監(jiān)測結(jié)果相吻合,預(yù)測結(jié)果也與云南省預(yù)測結(jié)果相近[13]。嫖客人群的感染率未呈現(xiàn)下降趨勢,可能是由于嫖客人群的感染率是用性病門診男性患者替代,相對(duì)現(xiàn)實(shí)中的嫖客人群來說,數(shù)值可能高估。

通過模型估計(jì)結(jié)果,近十年來貴州省梅毒發(fā)病率呈逐年下降趨勢,每年實(shí)際檢測發(fā)現(xiàn)并且報(bào)告的病例數(shù)逐年增加,但2021年尚有40%病例未檢測發(fā)現(xiàn)出來,不能給予及時(shí)、規(guī)范的診療,存在繼續(xù)傳播的風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)結(jié)合艾滋病防治工作,尤其是通過社會(huì)組織和醫(yī)療機(jī)構(gòu),加大對(duì)重點(diǎn)人群的宣教干預(yù),擴(kuò)大篩查檢測,及時(shí)給予規(guī)范性的診療。

此外,除了Spectrum模型以外,ARIMA模型、NAR模型、LSTM模型和灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型等模型也越來越多的被用于對(duì)梅毒發(fā)病趨勢的預(yù)測[13-16],下一步可選擇其他模型比較,更好的擬合預(yù)測梅毒報(bào)告發(fā)病率,為梅毒的防控提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐。

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