文章信息
- 罗涛, 古丽斯亚·海力力, 陈珍, 妥小青, 蔡爱杰, 张昭, 戴江红.
- Luo Tao, Gulisiya Hailili, Chen Zhen, Tuo Xiaoqing, Cai Aijie, Zhang Zhao, Dai Jianghong.
- 基于路径分析探讨MSM暴露前预防用药自信度对用药意愿影响
- The confidence affects willingness to use pre-exposure prophylaxis among MSM, based on Path analysis
- 中华流行病学杂志, 2019, 40(10): 1279-1284
- Chinese Journal of Epidemiology, 2019, 40(10): 1279-1284
- http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2019.10.020
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文章历史
收稿日期: 2019-01-11
我国艾滋病疫情呈以性传播途径为主的传播特征[1]。据有关报道,我国2015年新发现艾滋病病例中经性途径传播比例达到90%以上,尤其在新发现男性青年病例中男男性行为已成为主要传播方式[2],因此,MSM是我国艾滋病防控的重点人群。暴露前预防(pre-exposure prophylaxis,PrEP)用药是指有高感染风险的HIV阴性个体在潜在的HIV暴露之前或暴露期间规律服用单一的或复方的抗反转录病毒药物以期降低感染风险。根据现有研究,PrEP用药在HIV高感染地区是值得推广的[3],PrEP为高危个体提供了一种将药理学与个体行为相结合的新型预防HIV感染和传播的方式,很有可能改变艾滋病的流行趋势[4]。研究表明,PrEP的效果在一定程度上依赖于用药人群在试验过程中的依从性[5],而MSM在逆境下坚持PrEP用药的比例急剧下降[6]。PrEP用药自信度反映MSM在不利情况下坚持用药的自信心理,PrEP用药意愿反映个体对于PrEP的接受程度,一般采用问卷对MSM PrEP用药自信度和用药意愿进行测量。MSM的性行为特征、心理状况及艾滋病认识水平等因素可影响MSM的PrEP用药自信度与用药意愿,但各影响因素与PrEP用药自信度与用药意愿之间的关系以及是否存在中介效应仍需进一步研究。本研究以问卷调查的形式,利用结构方程模型取向的路径分析模型探讨新疆乌鲁木齐市MSM PrEP用药自信度对用药意愿的影响,进一步研究其余各影响因素通过影响用药自信度对用药意愿影响的中介效应,为提高MSM PrEP用药依从性提供依据。
对象与方法1.调查对象:2014年1-5月,依靠乌鲁木齐市2个MSM社会组织,采用滚雪球法招募MSM。纳入标准:年龄18~65岁、检测HIV抗体阴性、无交流表达理解障碍并完成知情同意。MSM志愿者550人。
2.研究方法:由符合纳入标准的MSM进一步推荐同伴。安排专人审查入组资格,避免重复入组。采用统一设计问卷,由统一培训的调查员进行面对面问卷调查。问卷内容包括一般情况、艾滋病相关行为与风险意识、抑郁自评量表(CES-D)、焦虑自评量表(SAS)、PrEP用药自信度及用药意愿,其中PrEP用药意愿由11个相关问题反映,按照“完全不愿意、有点不愿意、比较愿意、很愿意、完全愿意”分别赋予1~5分,得分越高,表示用药意愿越高;PrEP用药自信度由8个相关问题反映,按照“完全不自信、有点不自信、比较自信、很自信、完全自信”分别赋予1~5分,得分越高,表示用药自信度越高;将CES-D分为4个不同维度:①抑郁情绪;②积极情绪;③躯体症状;④人际冲突;将SAS量表分为4个维度:①焦虑心情;②植物神经功能紊乱;③运动性紧张;④焦虑与植物神经混合症状。通过文献查阅及多因素分析结果,构建MSMPrEP用药意愿影响因素的路径分析模型,并通过数据对模型进行拟合修正。
3.统计学分析:用EpiData 3.1软件建立数据库,数据采用双人双录入。利用SPSS 21.0软件进行统计分析。利用SPSS Amos 24.0软件建立结构方程模型取向的路径分析模型。结构方程模型取向的路径分析是一种以结构方程模型(structural equation model,SEM)处理路径分析的方法,在此方法中路径分析可以使用SEM加以建模与检验[7],能同时处理中介变量以及中介变量之间的复杂关系,对自变量与因变量之间中介效应的大小进行区间估计[8]。还可利用测量变量间的共变情形,同时估计模型当中所有的参数,并配合研究者所提出的特定假设模型或竞争模型,检验理论模型与观察数据的适切性,找出最佳的模型[7]。另外,采用逐步回归法对用药自信度和用药意愿进行多因素分析,自变量纳入标准=0.05,剔除标准=0.10,变量赋值见表 1。双侧检验,以P<0.05为差异有统计学意义。
结果1.一般情况:调查问卷527份,有效问卷513份,有效应答率为97.3%(513/527)。调查对象年龄主要集中在20~40岁,占比80.7%;84.6%为城镇户口;86.9%为汉族;48.7%为大学本科及以上学历,23.2%为大专,24.2%为高中,4.9%为初中;79.7%在业,13.5%为在校学生;77.6%为未婚,14.4为已婚,7.6%为离异;月均收人≤3 000元占38.0%,3 001~元占43.5%,≥5 001元占17.1%。
2.多因素分析:采用逐步回归法对用药自信度和用药意愿进行多因素分析。见表 2。
3.影响因素的路径分析模型:
(1)模型构建:根据多元线性回归结果及相关专业知识构建结构方程模型取向的路径分析模型,构建的修正前路径分析模型(图 1)。
(2)模型识别:依据结构方程模型t-法则:t<1/2(p+q)(p+q+1)时模型可识别。本次模型外因测量变量p=7,内因测量变量q=2,数据据点数目2(p+q)(p+q+1)/2=45,自由参数数目t=26,t小于据点数,模型可识别。
(3)样本量与参数估计:本次研究最终可用于路径分析模型研究的样本量为513例,大于最低样本量要求:测量变量个数的10倍(90例),自由参数的5倍(130例),满足样本量要求。参数估计采用极大似然法(Maximum Likelihood,ML)。
(4)参数估计值和拟合指数:修正前模型各路径的标准化路径系数(图 1),修正前后的拟合指数见表 3。
(5)模型修正:根据修正前模型的各路径系数及拟合结果对路径分析模型进行修正,删除无统计学意义路径,连接具有相关关系的不同外生测量变量,最终路径分析模型见图 2。修正后路径分析模型拟合指标见表 5,修正后模型拟合情况良好,各回归路径均有统计学意义(见表 4),各相关路径均有统计学意义(见表 5)。
(6)修正路径分析模型的分析:根据MSM中用药意愿影响因素的路径分析模型,使用Bootstrap检验对各因素对PrEP用药意愿的中介效应进行分析,结果见表 6。在路径分析模型中PrEP用药自信度及PrEP用药意愿路径系数分别为0.181和0.230。
讨论PrEP是WHO推荐的预防HIV感染的重要方法之一[9]。蔡爱杰等[10]对PrEP在HIV感染高危人群的可行性进行研究,但仍存在MSM个体对PrEP认识度低、用药依从性的不确定及药物副作用数据有限等挑战。其中个体用药依从性对PrEP的效果存在较大影响,PrEP依从性与HIV感染风险间存在负向剂量反应关系[11],随人群用药依从性的提高,减少的HIV感染风险由48.9%上升为83.5%[12],因此人群用药依从性对PrEP成功与否至关重要,PrEP用药自信度及用药意愿的强弱是影响PrEP试验中人群用药依从性的重要因素[13],因此本文对PrEP用药自信度及用药意愿进一步研究。
性伴对PrEP的态度及本人用药受性伴影响的程度对MSM的PrEP用药意愿存在直接效应,且通过影响PrEP用药自信度而存在间接效应,这可能与MSM的心理特征有关,由于社会上普遍对同性恋者存在歧视,MSM很难像异性恋者那样公开寻找性伴侣,现实生活中同性交友渠道往往受阻碍,因此男性伴侣是MSM寻找心灵慰藉和发展社交关系的轴心[14],同时MSM与其同伴存在特有的社交网络,在网络中的人彼此相互影响,如同伴中关于安全套使用的态度和规范影响着他们的性行为等[15];MSM用药受性伴影响的程度越高,表明其越容易受到周围环境影响,因此对自身坚持PrEP的用药自信度和用药意愿可能越低。因积极情绪采用反向赋分,积极情绪与PrEP用药自信度及PrEP用药意愿呈负相关,表明若MSM有积极的情绪表现,则其PrEP用药自信度及PrEP用药意愿越高,可能与积极情绪的人更易接受新生事物以及可能获得更多的社会支持[16],提升MSM自信心,更愿意投入社会活动中,从而提高PrEP用药自信度及用药意愿。
性行为角色对PrEP用药意愿存在着直接效应,在男男性行为扮演主动方的个体其PrEP用药意愿越高。有研究表明,肛交被动方发生HIV新发感染的风险是主动方的1.5~3.2倍[17],大专及以上文化程度的MSM处在肛交被动方时,坚持使用安全套的情况更好,可能与MSM知道肛交被动方感染HIV风险更高有关[18]。因此肛交被动方的MSM其PrEP用药意愿较高,可能与其知晓自身更高的HIV风险有关。同时艾滋病预防行为、认为艾滋病严重程度也体现了MSM对于艾滋病的风险感知,当MSM认为人群艾滋病严重以及进行艾滋病咨询或检测时,表示其知晓和担忧自身HIV感染风险越高,因此其对PrEP用药的接受度可能相对较高。
本研究中多因素回归分析与结构方程模型取向的路径分析在自变量(如性行为中的角色、性伴对PrEP的态度、积极情绪等)与因变量(用药自信度、用药意愿)关联大小的点估计值上略有不同,这可能是因为基于结构方程模型的路径分析在计算回归系数或路径系数时,全面考虑了多个因变量同时存在时的相互影响,对所有因变量同时进行计算;以及基于结构方程模型取向的路径分析允许因变量存在一定的测量误差有关[19],因为使用问卷调查测量某一具体指标时总是存在一定的测量误差的;同时基于结构方程模型取向的路径分析能够使用Bootstrap的方法对自变量与因变量中介效应进行区间估计,因此基于结构方程模型取向的路径分析能够更加准确的揭示自变量与因变量之间的复杂关系,一定程度上弥补了传统多因素分析的不足。
本研究存在不足。由于MSM的隐蔽性,采用方便抽样招募研究对象,难免存在选择偏倚;对于问卷中存在的一些敏感问题,研究对象可能存在隐瞒情况,因此可能存在信息偏倚,造成MSM性行为特征及性行为发生情况的低估;本次路径分析模型中PrEP用药自信度及用药意愿的决定系数分别为0.181、0.230,这表明还存在对用药意愿影响较大的因素尚未纳入本研究,需进一步调查了解MSM全方位的PrEP用药意愿情况。
综上所述,MSM暴露前预防用药自信度对用药意愿存在影响,可对MSM开展针对性干预措施(同伴教育、社会支持、心理疏导、PrEP知识宣传教育等),提高MSMPrEP用药自信度及用药意愿;相对于传统多因素回归分析,利用结构方程模型取向的路径分析能够更好地揭示自变量与因变量之间的中介效应。
利益冲突 所有作者均声明不存在利益冲突
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