前瞻性队列研究是获得HIV新发感染率的金标准方法，能提供可靠的HIV发病率的估计^[1]，对掌握艾滋病疫情十分重要。在队列研究长期随访中，因为死亡、退出、搬迁等造成的失访 难以避免，失访率随着随访时间的延长而增加^[2]。在暗娼队列研 究中，由于研究人群存在较高流动性，在调查过程中涉及一些敏感信息等原因^{[3, 4]}，导致该人群难以维持较高的随访率， 从而使得研究结果存在一定的偏倚^[5]。本研究通过分析在我国云 南省开远市暗娼队列中的失访率及影响随访的相关因素，探讨失访对HIV新发感染率的影响。 对象与方法

1. 研究对象：云南省开远市自我报告近3个月提供过商业性服务，年龄大于16周岁的女性，愿意签署知情同意书并提供联系 信息。

2. 研究方法：云南省暗娼人群队列研究为开放式队列研究，始于2006年3月，通过外展人员招募的方式，每6个月对研究对 象进行1次横断面调查，通过研究对象的指纹比对判断其是否为重复参加调查的研究对象，从而在系列横断面中保持一个开放式 队列，截止2013年6月，共进行了7年的随访调查。本研究选取2006年3月基线调查的661名HIV抗体阴性暗娼人群，分析其7年随访 调查的失访率，探讨影响HIV新发感染及队列失访的危险因素，同时于2013年6月通过联系本人或知情人士对失访的暗娼人群进行 失访原因调查，分析失访对队列研究结果的影响。①调查内容：基线研究对象的年龄，民族，户籍，受教育程度，婚姻，服务档 次，是否吸毒，首次从事性服务的年龄。②研究结果定义：HIV新发感染：研究对象从HIV抗体阴性状态转为阳性状态，定义为 HIV新发感染。HIV新发感染时间：研究对象最后1次抗体阴性时间与最早1次抗体阳性时间的中间时间点为HIV新发感染时间。失 访：未能参加2013年6月（即最后1次）的随访调查的研究对象。

3. 实验室检测：HIV抗体检测在每次横断面调查中进行，如果在检验中发现某个调查对象HIV抗体阳性，那么在今后的调查 中将不再对其重复检测HIV抗体。HIV抗体检测采用两次ELISA进行初筛和复检，复检阳性标本通过蛋白印迹法（WB）进行确认。

4. 统计学分析：采用R软件进行统计学分析。以人年为单位，分别计算HIV发病密度及失访发生密度，二者的95%可信区间（ CI）的计算采用Poisson分布确切概率计算法。采用Kaplan-Meier失效曲线表示吸毒与非吸毒人群HIV累计发病率及失访累计发生 率。本研究采用Cox回归模型对HIV新发感染的危险因素及失访因素分别进行分析，单因素Cox回归分析P＜0.20或其他研究发现有 影响的变量引入多因素Cox回归模型，采用逐步分析法建立多因素模型。最终用双尾P＜0.05作为有统计学意义的标准。采用调整 风险比值（aRR）及其95%CI来估计影响因素与HIV新发感染及失访的关系。 结果

1. HIV感染率及失访率：2006年3月的基线调查中，共调查 HIV抗体阴性暗娼人群661人。截至2013年6月，共随访调查1 238.5人年，平均随访（1.87±2.21）年，其中225人（34.03%）仅参加过1次调查，436人（65.96%）参加过2次及以上调查。共 16人发生HIV抗体阳转，HIV新发感染率为1.29（95%CI：0.74～2.10）/100人年。最后1次调查未参与的研究对象共计603人，失 访率为48.68（95%CI：44.88～52.73）/100人年。

将调查对象按照吸毒与否进行分层分析，661例HIV阴性人群中吸毒者35人，共随访120.75人年，5人发生HIV抗体阳转，HIV 新发感染率为4.14（95%CI：1.34～9.66）/100人年，失访24人，失访率为19.88（95%CI：12.73～29.57）/100人年；非吸毒者 626人，共随访1 117.75人年，11人发生HIV抗体阳转，HIV新发感染率为0.98（95%CI：0.49～1.76）/100人年，失访579人，失 访率为51.80（95%CI：47.67～56.20）/100人年。采用Kaplan-Meier失效曲线分析显示，吸毒暗娼的HIV累计发病率高于不吸毒 暗娼，而吸毒暗娼累计失访率低于不吸毒暗娼（图 1）。

图 1 暗娼人群HIV累计发病率及累计失访率（按吸毒与否分层）

图选项

2. HIV新发感染及失访因素Cox回归分析：单因素Cox回归分析显示，对于HIV新发感染，有统计学意义（P＜0.05）的变量为2～3年；对于失访，有统计学意义（P＜0.05）的变量为年龄、从事性服务时间和吸毒（ 表 1）。

表 1 暗娼人群HIV新发感染及失访危险因素的单因素Cox回归分析

表选项

为了排除混杂因素的影响，将单因素分析中P＜0.20的变量纳入多因素分析模型，多因素Cox回归分析显示，对于HIV新发感 染，有统计学意义的变量仍为吸毒；对于失访，有统计学意义的变量为年龄和吸毒。对于HIV新发感染，与无吸毒史的暗娼相比 ，有吸毒史的暗娼感染HIV风险更高（aRR＝4.15，95%CI：1.43～12.02），其他因素均无统计学意义。对于失访，年龄＞25岁（ aRR＝0.68，95%CI：0.57～0.81）、吸毒（aRR＝0.52，95%CI：0.35～0.79）的暗娼更不容易失访，即更易保持在队列中 （表 2）。

表 2 暗娼人群HIV新发感染及失访危险因素的多因素Cox回归分析

表选项

3. 失访原因分析：对失访的248人（41.12%，248/603）进行失访原因调查，未联系上的调查对象140人（56.45%，140/248 ），联系上108人，其中53人声明不再从事性服务工作，6人在其他市，7人不愿意参与随访调查，42人还在继续从事性服务工作 ，表示愿意参与接下来的随访调查。 讨论

在队列研究中，失访是影响研究结果的重要因素，可导致偏倚的产生^[6]。在循证医学中，按照队列随访率的高低来划分队列研究的证据等级^[7]。虽然在队列研究中保持高的随访率是必要且重要的，但在现实随访过程中 ，失访不可避免，且失访率会随着随访时间的延长而增高^[2]。另 外，由于暗娼人群本身的特殊性^{[3, 8]}（高流动性，隐蔽性等）及艾滋病调查过程中涉及敏感信息^[4]，使得该人群的队列研究更加难以保持较高的随访率^[5]。本研究主要通过对开远市暗娼人群建立的长期队列进行分析，探讨了在艾滋病高危人群中建 立长期队列时，失访对HIV发病率估计的影响。

本研究显示，暗娼人群随访7年的HIV新发感染率为1.29（95%CI：0.74～2.10）/100人年。在我国西昌地区暗娼队列人群6个 月随访的HIV新发感染率为1.00/100人年^[9]，在云南省德宏地区 ，采用IgG捕获BED酶联免疫法（BED-CEIA）估计当地暗娼的年新发感染率为1.3%～1.4%^[10]，与本研究的结果类似。

国外暗娼队列研究中，Hoffmann等^[11] 32个月的队列研究 中随访率为70%，van Loggerenberg等^[4]2年的队列研究随访率为 86.1%，均高于本研究的2年随访率（37.1%）。本研究7年的队列失访率为48.68（95%CI：44.88～52.73）/100人年，高于肯尼亚的暗娼队列失访率（23.4/100人年 ）^[5]。与国内研究相比，本研究6个月的失访率（34.03%）低于 西昌地区的暗娼队列研究失访率（46.7%）^[9]。

对HIV新发感染的危险因素分析发现，吸毒为HIV新发感染的独立危险因素，与其他研究结果一致^[12]。队列失访的影响因素分析发现，吸毒的暗娼更易保持在队列中，这可能 与吸毒暗娼熟悉当地购买毒品的途径，在外地不容易获得毒品有关^[8] ，因此相对于失访的暗娼，留在队列中的暗娼感染HIV的风险更高。本研究也显示高龄暗娼更易保持在队列中，与肯尼亚 暗娼长期队列随访研究结果一致^[5]，这可能与低年龄暗娼有较高 的流动性有关^[8]。另一方面，有研究显示亚洲国家暗娼平均从业 时间为2.9年^[13]，低于其他国家暗娼的平均从业时间，而我国 社会学家潘绥铭^[14]教授研究显示，我国的暗娼平均从业时间约 2年，其中大多数暗娼并不是“转场”，而是“转业”，改做其他工作。对失访原因分析结果也显示，大部分暗娼失访的原因为 不再从事性服务工作，即停止HIV感染的高危险行为，也表明在本队列研究中，失访人群发生HIV感染的风险低于HIV随访的人群 ^[5]，本研究可能高估了开远市暗娼的新发感染率。

这也给我们提出一个问题，队列研究中，研究对象由于终止暴露因素而不再参与研究，该研究对象是否应该定义为失访？由 于终止暴露，该研究对象不再发生由于暴露而导致的结局，该类研究对象数据应该如何处理？这类现象在实际中是普遍存在的， 如在职业病调查中，研究对象不再从事与研究暴露相关的工作；在研究行为因素与疾病的关系时，研究对象停止该行为暴露等。 笔者认为处理此类资料时，统一将其定义为失访而作为删失数据处理是不合适的，应统计该研究对象终止暴露的时间，将其作为 一个结局变量，采用竞争风险模型估计累计发生率不失为一个比较好的方法。所谓竞争风险是指研究对象除了会出现研究者感兴 趣的结局，还会出现其他意外结局，它的出现会导致感兴趣的事件永远不会发生，这被认为是与右删失数据（right censored data）的最大差别，即出现了竞争^[15]。

本研究显示，在我国暗娼队列长期随访中存在较高的失访率，而失访暗娼发生HIV感染的风险低于随访的暗娼，这可导致HIV 新发感染的估计存在偏倚，今后有必要进一步研究暗娼人群失访的原因，同时研究如何提高暗娼人群的队列随访保持率。