MSM人群是美国等西方国家和部分亚洲国家出现HIV 流行与扩散最早和最主要的人群，已经成为HIV感染的重点人群^[1]，经MSM途径传播是我国HIV传播的主要途径^[2]，2000 年中国MSM人群HIV感染率为1.77%，2005 年为3.50%，到2010 年则增加到了5.98%，呈持续增长态势。2010－2013 年我国MSM 人群哨点监测结果显示，MSM 人群HIV 抗体阳性率分别为5.7%、6.4%、6.8%、7.5% ；102 个MSM 哨点中，HIV 抗体阳性率超过5%的哨点从53 个增加到69 个，超过10%的哨点从24 个增加到34 个，该人群中HIV 传播流行较广，HIV 感染率上升较快^[3]。我国MSM人群HIV 感染率随时间在不断上升，但是这些研究反映的都是感染率，不能反映HIV 传播速度和趋势。近年来我国大力开展HIV/AIDS 扩大咨询检测，范围和可及性都大幅度提高；抗病毒治疗等措施也使感染者和患者生存时间延长。艾滋病作为一种慢性、不能治愈的传染病，只有通过HIV 新发感染监测，才能了解其传播速度的变化，HIV 发病率信息对描述和预测该人群HIV 感染的扩散和趋势很重要。队列研究是了解MSM人群HIV新发感染率的直接方法。本研究对已发表的我国MSM 人群HIV 新发感染率的队列研究（中、英文）进行Meta 分析，并探讨影响HIV 新发感染率的危险因素。

1. 文献检索：在英文数据库PubMed 与中文万方数据库（Wanfang data）、中国医院知识总库（CHKD）检索，从2010 年1 月至2015 年2 月公开发表的我国MSM人群HIV 新发感染率研究。文献类型限定为期刊文献，语言限定为中文和英文。检索词包括HIV、incidence、acute infection、seroconversion、MSM、China；艾滋病病毒、新发感染率、发病率、男男性行为者。

2. 文献纳入、排除标准：纳入标准为①研究对象为MSM人群且来自中国大陆；②研究的是HIV 新发感染率（指单位观察人年中HIV的新发感染人数，即新发感染率＝HIV 新发感染人数/观察人年或暴露人时）；③研究类型为队列研究；④有研究开展的年限或文章公开发表的时间；⑤原始数据提供发病例数、随访时间和风险比（HR）或可以通过间接得到。文献排除标准为①横断面研究和病例报告；②针对同一资料的重复发表文献；③综述或学位论文等；④无明确的HIV新发感染确定和排除标准。

3. 文献数据提取：应用Excel 软件建立信息摘录数据库，提取文献信息并进行初步筛选。提取数据：第一作者姓名、发表时间、发表期刊、卷期号、研究地区、研究对象来源、年龄、样本量、发病人数、观察人年、相关危险因素的HR值及其95%CI 。

4. 统计学分析：采用Stata 12.0 软件进行统计学分析，异质性检验以I²为判定指标，以χ²检验进行分析，P＜0.05 为具有异质性。当I²＜50%时，采用固定效应模型（Mantel-Haenszel 法）；反之则采用随机效应模型（DerSimonian-Laird 法）。出现异质性时，进行亚组分析和敏感性分析寻找异质性来源。发表偏移，使用Egger’s 检验法。运用敏感性分析检测Meta分析结果的稳定性。

1. 纳入文献基本情况：共检索到459 篇相关文献，按照纳入、排除标准进行筛选，最终纳入24 篇文献（27 个研究），见图 1。纳入研究的文献特点见表 1。

图 1 文献筛选过程

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表 1 入选文献基本情况

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2. HIV 新发感染率：共纳入24 篇基于我国MSM 人群的队列研究，研究对象年龄17～74 岁。各研究报道的MSM 人群HIV 新发感染率在2.6%～18.8%^{[4, 16]}。24 篇文献中22 篇采用ELA＋WB诊断方法，2 篇采用了ELS＋WB＋NAAT 诊断方法^{[25, 26]}。3 篇文献^{[4, 16, 21]}中报道了两个不同随访结果，对27 个研究结果进行HIV 新发感染率合并，得到我国MSM 人群HIV 新发感染率为5.0/100 人年（95%CI：4.1%～5.8%），异质性检验I²＝64.2%，P＝0.000，数据合并采用随机效应模型（DerSimonian-Laird 法）。根据中国艾滋病病例报告系统中MSM报告病例地区差异^[28]，将研究地区分为重点城市和其他城市进行亚组分析，结果显示，重点地区（北京、沈阳、南京、昆明、贵阳、苏州、绵阳）MSM人群HIV新发感染率为5.4/100 人年（95%CI：4.4%～6.5%），I²＝70.6%，P＝0.000；其他地区（南宁、乌鲁木齐、深圳、扬州和中山市）MSM 人群HIV 新发感染率为3.4/100 人年（95% CI：2.5% ～4.4%），异质性I²＝0.0%，P＝0.882，见图 2。

图 2 MSM人群HIV新发感染率Meta分析森林图

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秦鸥等^[16]的研究结果明显高于其他研究，剔除该研究后总的HIV新发感染率为4.6/100 人年，异质性检验I²＝50.9%，P＝0.002；亚组分析，重点城市新发感染率为4.9/100 人年，异质性检验I²＝58.6%，P＝0.001，其他城市结果没有变化，见图 3。

图 3 MSM人群HIV新发感染率Meta分析森林图（剔除后）

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3. 危险因素分析：①文化程度：4 篇文献^{[6, 9, 14, 23]}比较了MSM 人群中文化程度高低发病率的差异（I²＝38.60%，P＝0.181，固定效应模型）。结果显示，未接受高等教育MSM 相对与接受高等教育的MSM，HR＝1.61（95%CI：1.21～2.15），文化程度低使MSM感染HIV的风险增高。②梅毒感染：5 篇文献^{[6, 9, 13, 23, 25]}报道了梅毒感染状态与HIV 新发感染的相关性（I²＝0.00%，P＝0.872）。结果显示，感染梅毒可增加HIV 感染的风险，HR＝3.22（95% CI：2.21～4.70）。③无保护性肛交：4 篇文献^{[6, 13, 23, 25]}报道了无保护性肛交对HIV 新发感染的影响（I²＝56.40%，P＝0.076）。结果显示，无保护性肛交可以增加HIV 感染的风险（HR＝1.45，95% CI：0.97～2.16）。④民族：4 篇文献^{[6, 9, 15, 25]}报道了少数民族和汉族MSM 新发感染的差异（I²＝61.30% ，P＝0.052），结果显示少数民族相对于汉族MSM 感染HIV 风险高（HR＝2.40，95%CI：0.89～6.43）。⑤商业性行为：3 篇文献^{[6, 23, 25]}报道了商业性行为对HIV新发感染的影响（I²＝0.00%，P＝0.561），结果显示商业性行为可增加HIV 新发感染的风险（HR＝4.11，95%CI：1.47～11.46）。⑥多性伴：4 篇文献^{[6, 15, 23, 25]}报道了多性伴对MSM 感染HIV 的影响（I²＝0.00%，P＝0.614）。结果显示，多个性伴侣可增加HIV新发感染的风险（HR＝2.31，95%CI：1.60～3.34）。见表 2。

表 2 HIV新发感染危险因素的Meta分析

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4. 发表偏倚：文化程度和民族对HIV 新发感染影响的分析中，Egger 检验显示可能存在发表偏移。分析纳入的文献均少于10 篇，发表偏移检验的结果可信度有限。见表 3。

表 3 发表偏倚的Egger检验

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5. 敏感性分析：本研究对有明显异质性的各项分析进行了敏感性分析。在文化程度高低感染率差异的分析中，若排除傅卓华等^[14]的文章，各研究基本同质（I²＝3.0% ，P＝0.357），HR＝2.06（95%CI：1.37～3.10）。在无保护性肛交对HIV新发感染影响的分析中，若排除李东亮等^[6]的文章，各研究基本同质（I²＝0，P＝0.972），HR＝2.92（95%CI：1.51～5.63）。民族新发感染率差异分析中，若排除李东亮等^[6]的文章，各研究基本同质（I²＝0，P＝0.872），HR＝4.01（95%CI：1.96～8.21）。见表 4。

表 4 敏感性分析

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本研究从中英文数据库中共筛选出24 篇（2010 年1 月至2015 年2月）基于我国MSM 人群的HIV 新发感染队列研究，HIV 新发感染率为2.6/100 人年～18.8/100 人年，合并后新发感染率为5.0/100 人年。已有研究分析了2010 年以前公开发表的我国MSM人群HIV 新发感染队列研究文献^[29]，显示MSM队列研究新发感染率为3.5/100 人年，低于本研究结果（5.0/100 人年），提示MSM人群HIV新发感染率较2010 年之前有所上升。本文纳入的研究大部分在MSM病例报告严重的城市，因此合并结果只能反映我国部分地区MSM的HIV新发感染率情况。不同研究报道的新发感染率差别较大，可能是由于研究开展的时间、地区、样本来源和样本量不同。尤其是秦鸥等^[16]针对贵阳MSM人群的研究结果，HIV 新发感染率为18.8/100人年，明显高于其他研究，另外也有研究显示贵阳市MSM新发感染率为18.9/100 人年^[17]，两个研究结果相似，提示贵阳市MSM人群感染HIV的风险极高。

本研究显示，MSM人群中，文化程度低、少数民族、梅毒感染、无保护性肛交、商业性行为和多性伴可以增加HIV感染的风险。个人的教育水平往往影响认知行为，而少数民族相对于汉族而言大多居住在偏远地区、生活方式相对原始、经济水平落后以及与外界缺乏有效沟通，使其更易成为艾滋病的受累人群^{[30, 31]}。这也表明HIV预防干预措施不应只在大城市实施，还应该覆盖更多的偏远地区。本研究发现梅毒阳性者HIV血清阳转的风险是梅毒阴性者的3.22 倍，以往研究结果也显示梅毒感染是促进MSM感染HIV 的普遍危险因素，这与国内外研究报道的溃疡性性病能促进HIV 感染结果一致^{[6, 29, 32]}。本研究结果显示无保护性肛交可以增加HIV感染的风险（HR＝2.92），由无保护性肛交导致的HIV 感染在不断增加^[33]，是由于无保护性肛交时直肠黏膜和阴茎包皮极易受到外力作用而破损出血，增加病原体入侵和感染的危险^[34]。本研究显示有商业性行为者HIV 新发感染风险是没有商业性行为者的4.11 倍，多性伴也可以增加HIV新发感染的风险。

纳入分析的研究间有明显异质性，研究地区是产生异质性的重要原因。根据MSM病例报告疫情轻重划分研究地区进行亚组分析，结果显示，疫情轻的地区各研究基本同质（I²＝0.0%），但疫情重的地区，研究间有显著异质性（I²＝70.6%）。剔除疫情严重地区秦鸥等^[16]的研究后，合并HIV 新发感染率降为4.6/100 人年（剔除前5.0/100 人年）；总合并效应异质性降低（I²＝50.9%），亚组内重点城市组的异质性也降低（I²＝58.6%），疫情轻的组结果不变；MSM人群HIV 新发感染率在MSM病例报告疫情严重的地区仍高于其他地区（剔除前5.4/100 人年vs. 3.4/100人年，剔除后4.9/100 人年vs. 3.4/100 人年）。该研究显示贵阳MSM人群HIV 新发感染率为18.8/100 人年，明显高于其他地区，但与其他文献在研究方法、研究对象选择和统计学方法上没有本质区别。贵阳地区MSM人群HIV 新发感染严重的原因还有待进一步研究。

Egger 检验发现MSM 人群HIV 新发感染危险因素的研究中，文化程度和民族的研究存在发表偏倚。Egger 检验中分析纳入的文献均少于10 篇，发表偏倚检验的结果可信度有限。另外，本研究只检索了公开发表的期刊文献，没有检索未发表的“灰色文献”，如会议摘要和学位论文，因此可能对合并结果和发表偏倚有影响。综上所述，中国MSM人群HIV新发感染率约为5.0/100 人年，北京、南京、贵阳等病例报告疫情严重地区相对于其他地区新发感染率也高，研究结果为了解中国MSM 人群HIV 新发感染情况以及针对该人群开展防治工作提供了重要的参考依据。