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陕西省2006 — 2018年艾滋病疫情变化及宏观因素影响

朱妮 李超 周体操 杨国婧 李欣欣 张义

朱妮, 李超, 周体操, 杨国婧, 李欣欣, 张义. 陕西省2006 — 2018年艾滋病疫情变化及宏观因素影响[J]. 中国公共卫生, 2021, 37(8): 1201-1204. doi: 10.11847/zgggws1129184
引用本文: 朱妮, 李超, 周体操, 杨国婧, 李欣欣, 张义. 陕西省2006 — 2018年艾滋病疫情变化及宏观因素影响[J]. 中国公共卫生, 2021, 37(8): 1201-1204. doi: 10.11847/zgggws1129184
ZHU Ni, LI Chao, ZHOU Ti-cao, . Trajectory of and impact of macro factors on AIDS incidence in Shaanxi province, 2006 – 2018[J]. Chinese Journal of Public Health, 2021, 37(8): 1201-1204. doi: 10.11847/zgggws1129184
Citation: ZHU Ni, LI Chao, ZHOU Ti-cao, . Trajectory of and impact of macro factors on AIDS incidence in Shaanxi province, 2006 – 2018[J]. Chinese Journal of Public Health, 2021, 37(8): 1201-1204. doi: 10.11847/zgggws1129184

陕西省2006 — 2018年艾滋病疫情变化及宏观因素影响

doi: 10.11847/zgggws1129184
基金项目: 陕西省卫生健康科研基金项目(2018D041)
详细信息
    作者简介:

    朱妮(1985 – ),女,陕西西安人,主管医师,硕士,主要从事传染病预防控制

    通信作者:

    张义,E-mail:8826970@qq.com

  • 中图分类号: R 512.91

Trajectory of and impact of macro factors on AIDS incidence in Shaanxi province, 2006 – 2018

  • 摘要:   目的  分析陕西省2006 — 2018年艾滋病发病趋势,探讨艾滋病报告发病率与宏观经济、卫生服务相关因素的关联。  方法   收集中国疾病控制信息系统中2006 — 2018年陕西省各地市艾滋病发病数及人口数;收集2006 — 2018年《陕西统计年鉴》中宏观经济与卫生服务水平等指标,采用多水平模型拟合2006 — 2018年艾滋病发病趋势及宏观因素对发病趋势的影响。  结果   艾滋病发病率与年份之间存在非线性关联,且随时间推移呈现加速上升趋势;地方财政收入(β = 0.002,P < 0.001)与艾滋病发病率呈正相关;而每千人卫生机构数(β = – 0.306, P = 0.023)与艾滋病发病率呈负相关。  结论  陕西省艾滋病发病呈现加速上升趋势,同时与社会宏观因素密切相关。
  • 图  1  陕西省艾滋病实际发病率与预测发病率随时间变化的趋势

    表  1  2006 — 2018年陕西省社会经济和卫生服务水平相关因素分布情况

    因素$\bar x \pm s$
    经济指标
      人均GDP(万元) 3.25 ± 2.02
      地方财政收入(亿元) 83.19 ± 128.65
      城市人均可支配收入(万元) 2.11 ± 0.86
      农村人均可支配收入(万元) 0.69 ± 0.35
    卫生服务
      卫生机构数(/千人) 0.67 ± 0.51
      卫生技术人员数(/千人) 5.50 ± 1.99
      卫生机构床位数(/千人) 4.80 ± 3.90
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    表  2  年份及其平方项与艾滋病发病率间的关联[1 – 2]

    项目艾滋病
    β95 % CIP
    年份 – 0.060 – 0.221~0.101 0.466
    年份平方项 0.010 0.004~0.017 0.002
      注:1采用多水平模型分析艾滋病发病与经济指标和卫生系统相关因素间的关联,其中高水平为各市;2采用似然比检验判定年份平方项是否应纳入模型,似然比检验结果P = 0.0022。
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    表  3  艾滋病发病率与经济指标、卫生服务相关因素间的关联 a

    项目模型1 b模型2 c
    β95 % CIP β95 % CIP
    经济指标
      人均GDP(万元) 0.033 – 0.068~0.134 0.526
      地方财政收入(亿元) 0.003 0.002~0.004 < 0.001 0.002 0.001~0.003 < 0.001
      城市人均可支配收入(万元) 1.014 0.613~1.415 < 0.001 0.317 – 0.329~0.963 0.336
      农村人均可支配收入(万元) 2.271 1.527~3.014 < 0.001 1.245 – 0.059~2.548 0.061
    卫生服务
      卫生机构床位数(/千人) 0.001 – 0.023~0.023 0.986
      卫生技术人员数(/千人) 0.130 0.014~0.247 0.028 – 0.054 – 0.177~0.069 0.389
      卫生机构数(/千人) – 0.318 – 0.626~0.009 0.044 – 0.306 – 0.571~ – 0.041 0.023
      注:a采用多水平模型分析艾滋病发病与经济指标和卫生服务相关因素间的关联,其中高水平为各市;b模型1包含的变量除表中的变量外还包含年份及年份平方项;c模型2包含的变量为:地方财政收入、城市人均可支配收入、农村人均可支配收入、每千人卫生机构数、每千人卫生技术人员数、年份及年份平方项。
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  • [1] 孙群露, 周指明, 詹志强, 等. 深圳市宝安区流动人口艾滋病相关性行为及影响因素分析[J]. 华南预防医学, 2017, 43(1): 12 – 16.
    [2] 侯海燕, 邢亚东, 范炜, 等. 淮安市男男性行为人群HIV感染情况及影响因素分析[J]. 中国健康教育, 2017, 33(1): 21 – 24.
    [3] 王海, 王亚西, 和慧敏, 等. 贵州省铜仁市2011 — 2015年晚发现HIV/AIDS病例的特征及影响因素[J]. 中国艾滋病性病, 2017, 23(3): 217 – 220.
    [4] Pellowski JA, Kalichman SC, Matthews KA, et al. A pandemic of the poor: social disadvantage and the U. S. HIV epidemic[J]. American Psychologist, 2013, 68(4): 197 – 209. doi: 10.1037/a0032694
    [5] Baral S, Logie CH, Grosso A, et al. Modified social ecological model: a tool to guide the assessment of the risks and risk contexts of HIV epidemics[J]. BMC Public Health, 2013, 13: 482. doi: 10.1186/1471-2458-13-482
    [6] Goldstein H. Multilevel statistical models[M]. 3rd ed. Oxford: Oxford University Press, 2003.
    [7] 王济川, 谢海义, 姜宝法. 多层统计分析模型: 方法与应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2008.
    [8] 高永明, 武玉梅, 杨景元, 等. 内蒙古自治区蒙古族艾滋病病例特征分析[J]. 中国公共卫生, 2016, 32(9): 1227 – 1230. doi: 10.11847/zgggws2016-32-09-24
    [9] 郁红月, 张维, 卢戎戎, 等. 重庆市1995 — 2015年HIV感染和艾滋病的流行特点和长期趋势分析[J]. 第三军医大学学报, 2017, 39(20): 2051 – 2058.
    [10] 周金玲, 王莉, 周丹, 等. 辽宁省1993 — 2015年艾滋病病例特征分析[J]. 中国公共卫生, 2017, 33(8): 1209 – 1212. doi: 10.11847/zgggws2017-33-08-13
    [11] 李健, 余爱玲, 王斌, 等. 应用GM(1, 1)模型对甘肃省2006 — 2016年艾滋病发病率的预测[J]. 医学版, 2017, 43(3): 29 – 31.
    [12] 张亚慧, 张辉国, 胡锡健. 利用地理加权泊松回归模型分析宏观因素对艾滋病疫情的影响[J]. 中国艾滋病性病, 2016, 22(10): 817 – 821.
    [13] 钱莎莎, 郭巍, 王丽艳, 等. 基于地理信息系统的我国艾滋病聚集性流行的空间分析[J]. 中国卫生统计, 2014, 31(6): 1064 – 1067.
    [14] Dou ZH, Chen RY, Wang Z, et al. HIV-infected former plasma donors in rural Central China: from infection to survival outcomes, 1985 – 2008[J]. PLoS One, 2010, 5(10): e13737. doi: 10.1371/journal.pone.0013737
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出版历程
  • 接收日期:  2020-03-19
  • 网络出版日期:  2020-10-10
  • 刊出日期:  2021-08-31

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