2020年山东省 ≥ 15岁HIV/AIDS患者抗病毒治疗耐药影响因素分析

李桂蓉; 王俪璇; 朱晓艳; 李亚君; 李玲; 孙晓光; 赵帅; 张娜; 王国永; 康殿民

doi:10.11847/zgggws1142626

2020年山东省 ≥ 15岁HIV/AIDS患者抗病毒治疗耐药影响因素分析

李桂蓉¹,
王俪璇²,
朱晓艳³,
李亚君³,
李玲³,
孙晓光³,
赵帅³,
张娜³,
王国永^3, ,,
康殿民^{1, 3, ,}

1.
山东第一医科大学山东省医学科学院公共卫生与健康管理学院，济南 250117
2.
烟台山医院，烟台 264008
3.
山东省疾病预防控制中心艾滋病防制所，济南 250014

基金项目: 国家重点研发计划资助（2017YFE0103800）

详细信息

作者简介:
李桂蓉（1997 – ），硕士在读，研究方向：流行病学与卫生统计学

通讯作者:
王国永，E-mail：yshhl@163.com

康殿民，E-mail：dmkang66@163.com

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出版历程
- 收稿日期: 2023-07-19
- 修回日期: 2023-08-07
- 录用日期: 2023-11-15
- 网络出版日期: 2024-03-20
- 刊出日期: 2023-12-09

Influencing factors of antiretroviral therapy resistance among HIV/AIDS patients aged ≥ 15 years in Shandong province: a registration data-based case-control analysis

1.
School of Public Health and Health Management, Shandong First Medical University and Shandong Academy of Medical Sciences, Ji’nan 250117, China
2.
Yantaishan Hospital, Yantai 264008, China
3.
Institute of AIDS Control and Prevention, Shandong Center for Disease Control and Prevention, Ji’nan 250014, China

More Information

Corresponding author:
WANG Guoyong, E-mail: yshhl@163.com

KANG Dianmin, E-mail: dmkang66@163.com

摘要

摘要:
目的
分析山东省艾滋病病毒感染者/艾滋病（HIV/AIDS）患者抗病毒治疗耐药的影响因素。
方法
对山东省2020年1 — 12月接受抗病毒治疗时间 > 6个月、年龄 ≥ 15岁12608例HIV/AIDS患者进行病毒载量检测，并在检测病毒载量（VL） > 1000拷贝/mL的样本中进行耐药基因型检测。将病毒学应答失败且基因测序结果对 ≥ 1种抗病毒治疗药物存在低度及以上者认定为耐药患者。选择100例耐药患者（耐药组）和131例非耐药患者（非耐药组）进行抗病毒治疗耐药影响因素问卷调查。采用χ²检验和logistic回归模型分析耐药相关影响因素。
结果
有效检测12521例患者，抗病毒治疗耐药率为1.74%（218/12521）；获得有效问卷223份，其中耐药组97份，非耐药组126份，logistic多因素回归分析结果显示，治疗时间相差1～12个月的患者是及时治疗者发生耐药的2.74倍（95%CI = 1.18～6.33）；更换过1、2、3次药物组合者是未换药的12.62倍（95%CI = 5.44～29.23）、39.96倍（95%CI = 10.10～158.15）、12.01倍（95%CI = 1.60～90.40）；无人督服药者是有人监督的3.08倍（95%CI = 1.39～6.84）。中、高依从性服药（OR = 0.10，95%CI = 0.04～0.27；OR = 0.07，95%CI = 0.02～0.19）是发生耐药的保护性因素。
结论
山东省艾滋病抗病毒治疗耐药的危险因素是未及时启动治疗、一次或多次换药、无人监督服药，提高服药的高依从性可以减少耐药的发生。
- HIV/AIDS /
- 高效抗逆转录病毒治疗 /
- 耐药 /
- 影响因素
Abstract:
Objective
To analyze influencing factors of antiretroviral therapy (ART) resistance among human immuno-deficiency virus/acquired immunodeficiency syndrome (HIV/AIDS) patients in Shandong province.
Methods
During 2020 in Shandong province, viral load detection was conducted among 12 608 HIV/AIDS patients aged ≥ 15 years and receiving ART more than 6 months and HIV drug resistance genotyping was performed for the 564 patients with ART failure (viral load > 1 000 copies/mL). Of the 477 ART failure patients with successful PCR amplification and HIV sequencing, 218 were assessed as having resistance to one or more antiretroviral drugs based on the results of HIV sequencing referring to the Stanford HIV Resistance Database. Then, a face-to-face interview with a self-designed questionnaire was carried out among 100 of the 218 ART resistance cases and 131 gender-, age-, current address-matched controls selected from the HIV patients sensitive to ART. Chi-square test, Fisher′s exact probability test and logistic regression model were used to analyze factors related to ART resistance.
Results
For the 12 521 HIV/AIDS patients completing the viral load detection, 218 (1.74%) were resistant to ART. Valid responses were obtained from 97 cases and 126 controls in the questionnaire interview. Logistic regression analysis revealed following risk factors of ART resistance: with delayed treatment of 1 – 12 months compared to the treatment in time (adjusted odd ratio [aOR] = 2.74, 95% confidence interval [95%CI]: 1.18 – 6.33), frequency of ART regimen change (once: aOR = 12.62, 95%CI: 5.44 – 29.23; twice: aOR = 39.96, 95%CI: 10.10 – 158.15; and thrice: aOR = 12.01, 95%CI: 1.60 – 90.40), and without supervision on ART (aOR = 3.08, 95%CI: 1.39 – 6.84); the analysis also showed that moderate adherence (aOR = 0.10, 95%CI: 0.04 – 0.27) and high adherence (aOR = 0.07, 95%CI: 0.02 – 0.19) to ART were protective factors against ART resistance.
Conclusion
Delayed time of ART, changing ART regimen and without supervision on ART are risk factors but high compliance to ART is a protective factor for ART resistance among HIV/AIDS patients receiving ART in Shandong province.
- HIV/AIDS /
- highly active anti-retroviral therapy /
- drug resistance /
- influence factor

HTML全文

高效抗逆转录病毒治疗（Highly Active Anti-Retroviral Therapy, HAART）通过 ≥ 3种抗病毒药物联合使用治疗艾滋病，是目前临床上艾滋病治疗的主要手段^[1]，但在治疗过程中人类免疫缺陷病毒（human immunodeficiency virus，HIV）仍会保持低水平复制^[2]。随着抗病毒治疗药物的应用，出现对一种或多种药物耐药的现象^[3]，成为HIV抗病毒治疗失败的最主要原因^[4]。本研究以对山东省2020年1 — 12月接受抗病毒治疗 > 6个月、年龄 ≥ 15岁艾滋病病毒感染者/艾滋病（human immunodeficiency virus/acquired immunodeficiency syndrome，HIV/AIDS）患者12608例为研究对象，对HIV/AIDS患者抗病毒治疗病毒学失败者进行耐药影响因素分析，为今后指导HIV/AIDS患者临床用药提供参考依据。

1. 对象和方法

1.1 对象

选择山东省2020年1 — 12月接受抗病毒治疗 > 6个月、年龄 ≥ 15岁的HIV/AIDS患者12608例作为研究对象。纳入标准：年龄 ≥ 15岁；抗病毒治疗数据进入国家（成人）艾滋病抗病毒药物治疗数据库；目前治疗随访状态为省内在治。排除标准：有明显的心理或精神类疾病者；缺乏关键资料者。本研究通过了山东省疾病预防控制中心伦理委员会的审查，所有受访者均自愿参加本项研究，并签署知情同意书。耐药组：将病毒学应答失败且基因测序结果对 ≥ 1种抗病毒治疗药物存在低度及以上耐药^[5]的HIV/AIDS患者认定为耐药组。非耐药组：根据耐药组研究对象情况，按照1 : 1的比例，在国家艾滋病抗病毒药物治疗数据库中随机匹配相同现住址、同性别、年龄相差 ≤ 5岁且最近一次病毒载量检测应答成功^[6]的HIV/AIDS患者认定为非耐药组。

1.2 方法

1.2.1 实验室检测

（1）CD4 + T淋巴细胞计数：24 h内取0.5 mL全血样本，采用流式细胞仪（BEC2TON DICKINSON,美国）按照标准操作步骤对抗凝全血进行CD4计数；（2）病毒载量（viral load，VL）检测：采用m2000全自动病毒载量检测系统（雅培公司，美国）进行病毒载量检测；VL > 1000拷贝/mL定义为病毒学失败^[6]。（3）耐药检测与分析：对病毒载量（VL） > 1000拷贝/mL的样本采用RT-PCR和巢氏PCR方法扩增Pol基因反转录酶（RT）和蛋白酶（PR）基因区；将测得序列使用MEGA-Ⅹ软件进行拼接、校对整理，整理后序列提交斯坦福大学HIV耐药数据库（http://hivdb.stanford.edu/）进行比对，分析耐药情况^[7]。高、中、低依从性的界定，参考8项Morisky药物依从性量表（8-item Morisky medicationadherence scale，MMAS-8^[8]。

1.2.2 问卷调查

对调查对象进行面对面访谈方式进行问卷调查，自行设计的问卷内容包括一般人口学资料、临床特征、服药情况、服药依从性等。

1.3 统计分析

采用SPSS 26.0软件对数据结果进行统计学分析。符合正态分布的计量资料采用$ \bar{x} $ ± s描述，分类变量采用频数和构成比描述。采用χ²检验、Fisher确切概率法和logistic回归模型分析耐药的相关因素，多因素分析采用逐步向前法纳入自变量，纳入标准为0.05，排除标准为0.10。双侧检验，检验水准α = 0.05。

2. 结　果

2.1 耐药组与非耐药组患者基本资料比较（表1）

表 1 HIV感染者/艾滋病患者抗病毒治疗耐药情况及影响因素分析（n = 223）

Table 1. Influences of demographics, sexual orientation, infection route, medical insurance, disease stage, CD4+T count, opportunistic infection, and anti-retroviral treatment conditions (duration, regimen, adherence, follow-up) on antiretroviral therapy resistance among HIV/AIDS patients in Shandong province: univariate logistic analysis on registration data of 97 antiviral-resistant cases and 126 gender-, age-, current address-matched non-resistant cases

基本特征		N	耐药组（n = 97）		非耐药组（n = 126）		单因素分析
基本特征		N	n	%	n	%	OR 值	95%CI	P 值
性别	男性	180	79	81.4	101	80.2	1.00
	女性	43	18	18.6	25	19.8	0.92	0.47～1.81	0.810
年龄（岁）	15～20	4	2	2.1	2	1.6	1.00
	21～30	32	15	15.5	17	13.5	0.88	0.11～7.06	0.906
	31～40	84	36	37.1	48	38.1	0.75	0.10～5.58	0.779
	41～50	56	23	23.7	33	26.2	0.70	0.09～5.31	0.728
	≥ 51	47	21	21.6	26	20.6	0.81	0.11～6.23	0.838
文化程度	小学及以下	48	23	24.0	25	19.8	1.00
	初中	68	33	34.4	35	27.8	1.03	0.49～2.15	0.948
	高中或中专	56	21	21.9	35	27.8	0.65	0.30～1.43	0.285
	大专	26	10	10.4	16	12.7	0.68	0.26～1.80	0.436
	大学	22	9	9.4	13	10.3	0.75	0.27～2.09	0.585
	研究生及以上	2	0	0.0	2	1.6	0.00		0.999
性取向	同性恋	78	31	32.0	47	37.3	1.00
	异性恋	112	49	50.5	63	50.0	1.18	0.66～2.12	0.582
	双性恋	33	17	17.5	16	12.7	1.61	0.71～3.66	0.254
职业	服务业	19	11	11.8	8	6.4	1.00
	职员	37	15	16.1	22	17.6	0.50	0.16～1.52	0.221
	工人	50	22	23.7	28	22.4	0.57	0.20～1.66	0.305
	个体/自由职业	54	25	26.9	29	23.2	0.63	0.22～1.80	0.386
	务农	51	17	18.3	34	27.2	0.36	0.12～1.07	0.067
	学生	4	2	2.2	2	1.6	0.73	0.08～6.31	0.773
	事业单位	3	1	1.1	2	1.6	0.36	0.03～4.74	0.440
参与医疗保险	是	199	81	83.5	118	93.7	1.00
	否	24	16	16.5	8	6.3	2.91	1.19～7.13	0.019
感染途径	同性性途径	116	50	51.5	66	52.4	1.00
	异性性途径	85	38	39.2	47	37.3	1.07	0.61～1.88	0.821
	血液途径	19	7	7.2	12	9.5	0.77	0.28～2.10	0.609
	母婴传播	3	2	2.1	1	0.8	2.64	0.2～29.94	0.433
WHO临床分期	Ⅰ期	173	71	73.2	102	81.0	1.00
	Ⅱ期	19	7	7.2	12	9.5	0.83	0.31～2.21	0.709
	Ⅲ期	19	13	13.4	6	4.8	3.08	1.12～8.49	0.030
	Ⅳ期	12	6	6.2	6	4.8	1.42	0.44～4.59	0.555
基线CD4 + T淋巴细胞（个/mL）	未检测	17	4	4.2	13	10.4	1.00
	1～50	25	19	19.8	6	4.8	10.29	2.4～43.81	0.002
	51～200	42	20	20.8	22	17.6	2.95	0.8～10.56	0.096
	201～350	73	28	29.2	45	36.0	2.02	0.60～6.82	0.256
	≥ 351	64	25	26.0	39	31.2	2.08	0.61～7.11	0.241
治疗年数	≤ 2	36	9	9.3	27	21.4	1.00
	2～5	99	50	51.5	49	38.9	2.95	1.25～6.93	0.013
	> 5	88	38	39.2	50	39.7	2.20	0.92～5.23	0.076
治疗时间差（月）	0	85	29	29.9	56	44.8	1.00
	1～12	78	46	47.4	32	25.6	2.78	1.47～5.24	0.002
	> 12	59	22	22.7	37	29.6	1.15	0.57～2.29	0.696
机会性感染	有	29	17	17.5	12	9.6	1.00
	无	193	80	82.5	113	90.4	0.50	0.23～1.10	0.086
基线药物	一线药物	205	91	93.8	114	90.5	1.00
	非一线药物	18	6	6.2	12	9.5	0.63	0.23～1.73	0.368
基线服药种类	AZT + 3TC + EFV	61	35	36.1	26	20.6
	AZT + 3TC + NVP	34	17	17.5	17	13.5
	TDF + 3TC + EFV	108	38	39.2	70	55.6
	TDF + 3TC + NVP	2	1	1.0	1	0.8
	AZT + DDI + NVP	2	0	0.0	2	1.6
	EFV + 3TC + d4T	2	1	1.0	1	0.8
	NVP + 3TC + d4T	10	4	4.1	6	4.8
	TDF + 3TC + AZT	1	1	1.0	0	0.0
	TDF + 3TC + DTG	1	0	0.0	1	0.8
	AZT + 3TC + LPV/r	1	0	0.0	1	0.8
是否换药	无	121	26	26.8	95	75.4	1.00
	有	101	71	73.2	30	23.8	8.65	4.7～15.89	0.001
换药次数	0	121	26	26.8	95	75.4	1.00
	1	73	49	50.5	24	19.0	7.46	3.8～14.34	0.001
	2	22	18	18.6	4	3.2	16.44	5.1～52.82	0.001
	≥ 3	6	4	4.1	2	1.6	7.31	1.2～42.13	0.026
依从性	低依从性	56	43	44.3	13	10.3	1.00
	中依从性	100	37	38.1	63	50.0	0.18	0.08～0.37	0.001
	高依从性	67	17	17.5	50	39.7	0.10	0.04～0.24	0.001
是否停服	否	173	60	61.9	113	89.7	1.00
	是	50	37	38.1	13	10.3	5.36	2.65～10.85	0.001
是否漏服	否	118	37	38.1	81	64.3	1.00
	是	105	60	61.9	45	35.7	0.34	0.20～0.59	0.001
告知他人	有	147	61	62.9	86	68.3	1.00
	无	76	36	37.1	40	31.7	1.27	0.73～2.21	0.402
监督服药	有	104	38	39.2	66	52.4	1.00
	无	119	59	60.8	60	47.6	1.71	1.00～2.92	0.051
疾控随访	无	70	39	40.2	31	24.6	1.00
	有	153	58	59.8	95	75.4	0.49	0.27～0.86	0.014
医院随访	无	24	13	13.4	11	8.7	1.00
	有	199	84	86.6	115	91.3	0.62	0.26～1.45	0.268
注：AZT：齐多夫定；3CT：拉米夫定；EFV：依非韦伦；NVP：奈韦拉平；TDF：替诺福韦；ddI：去羟肌苷；d4T：司他夫定；DTG：多替拉韦；LPV/r：洛匹那韦/利托那韦。

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对12608例患者进行耐药检测，564例病毒学应答失败，纳入耐药基因监测范畴，87例扩增或测序失败，其余477例扩增和测序成功，根据本研究耐药筛选标准，确定218条序列为耐药突变序列，耐药率为1.74%（218/12521）。在耐药患者中选择100例进行单独面对面，按照1 : 1匹配非耐药组。排除转出、拒访及精神状态有问题无法参与调查的病例，最终获得有效问卷223份，其中耐药组97份，非耐药组126份，耐药组与非耐药组患者在参加医保、基线CD4、治疗时间、治疗时间差、是否换药、换药次数、依从性、是否停服、是否漏服、是否疾控随访间差异均具有统计学意义（P < 0.05）。2组在性别、年龄、文化程度、机会性感染等方面差异均无统计学意义。在223例患者中，自报告由同性和异性性途径感染的患者分别占52.0%（116/223）和38.1%（85/223）；停服（OR = 5.36，95%CI = 2.65～10.85）和漏服（OR = 0.34，95%CI = 0.20～0.59）抗病毒治疗药物均有较大可能造成耐药，耐药率分别占74.0%（37/50）和57.1%（60/105）。

2.2 HIV/AIDS患者抗病毒治疗耐药影响因素的多因素分析

多因素logistic回归将单因素分析结果中P < 0.100的变量（参加医保、基线WHO临床分期、基线CD4、治疗时间差、机会性感染、是否换药、换药次数、依从性、是否停服、是否漏服、监督服药、）及人口学因素（性别、年龄、性取向、文化程度）纳入方程，采用前进法筛选自变量，引入和剔除水准分别为0.05和0.10。结果显示：较“发现即治疗”，晚治疗是耐药的危险因素，治疗时间相差1～12个月的患者是及时治疗耐药的2.74倍（95%CI = 1.18～6.33）；与未更换过治疗方案相比，多次换药是导致艾滋病患者耐药的主要危险因素，更换过1、2、3次药物组合的患者是未换药的12.62倍（95%CI = 5.44～29.23）、39.96倍（95%CI = 10.10～158.15）、 12.01（95%CI = 1.60～90.40）；中高依从性是耐药的保护因素，分别为0.10倍（95%CI = 0.04～0.27）和0.07倍（95%CI = 0.02～0.19）；同时，无人提醒监督服药是造成耐药的危险因素（OR = 3.08，95%CI = 1.39～6.84）。

3. 讨　论

研究显示，山东省2010 — 2015年HIV/AIDS患者抗病毒治疗耐药率在3.1%～6.6%，呈波动趋势，之后逐年降低，至2020年下降到1.74%，处于低度水平（ < 5%）^[9-10]。其原因是，山东省艾滋病疫情从2015年开始进入快速增长期^[11]，HIV/AIDS患者新发例数逐年增加，并且在2016年艾滋病治疗覆盖范围扩大，更多的HIV/AIDS患者纳入艾滋病耐药监测，基数的不断增加可能造成耐药率逐年降低；另一方面，即开始抗病毒治疗的标准降低。从2008年国家首次启动免费治疗时期的CD4 < 200个/mL，到2012年和2014年将标准调整为 < 350个/mL和500个/mL，2016年新版治疗手册不再限制CD4标准，实施发现即治疗。HIV/AIDS患者启动治疗时的免疫情况逐年转好，对治疗成功率和耐药率可能带来影响。

本研究单因素分析结果显示，开始治疗时CD4降至1～50个/mL的患者产生耐药风险高（OR = 10.29，95%CI = 2.42～43.81），提示患者基线CD4越高^[12-14]，越不易产生耐药。确诊1年内未及时治疗的患者与发现即治疗^[15-16]的患者相比，发生耐药情况增加（OR = 2.78，95%CI = 1.47～5.24），调查结果证明了“早发现、早诊断、早治疗”的必要性，为“发现即治疗”提供可靠的依据。单因素分析显示，诊断为临床Ⅲ期的患者较临床早期患者更容易耐药（OR = 3.08，95%CI = 1.12～8.49），已治疗2～5年的患者发生耐药机会高（OR = 2.95，95%CI = 1.25～6.93）。这可能是由于抗病毒治疗时间长^[17]、患者处于艾滋病期、合并发生机会性感染的患者更易发生耐药。提示疾控和医疗机构应动态监测患者的服药情况，定期随访并进行病毒载量检测，及时发现并控制耐药情况的发生。多因素结果显示，换药次数达2次的患者耐药危险性是未换药患者的39.69倍（95%CI = 10.10～158.15）， ≥ 3次的危险性是12.01倍（95%CI = 1.60～90.40）。患者换药多因病毒载量高等抗病毒治疗失败而换药，因耐药而换药，而频繁换药又引起耐药，由此进入抗病毒治疗耐药换药的恶性循环。因此，提示疾控、医疗机构应定期随访进行病毒载量检测，及时监测耐药情况的发生，做到精准换药。单因素分析显示，停服（OR = 5.36，95%CI = 2.65～10.85）和漏服（OR = 0.20，95%CI = 0.34～0.59）抗病毒治疗药物均有较大可能造成耐药。因此，在治疗开始前，疾控、医疗机构应与患者进行充分沟通，详细的讲解服药后可能产生的副作用及应对措施，叮嘱患者如出现严重反应要及时就医，切不能随意减少药量或停药，并在服药初期增加随访次数。研究表明，具有良好依从性的患者服药后病毒载量可以得到有效控制、CD4细胞总数保持稳定或有所增加。本研究多因素分析结果显示，中、高依从性分别是低依从性患者耐药的0.10倍（95%CI = 0.04～0.27）和0.07倍（95%CI = 0.02～0.19），依从性越好产生耐药的可能性越低，与既往研究结果一致^{[12, 18-19]}。另外本研究结果显示，无人监督服药（OR = 3.08，95%CI = 1.39～6.84）也是耐药的危险因素，抗病毒治疗患者需要每天定时定量服药，但会出现遗忘等依从性降低的服药行为，因此当有人提醒监督患者服药时，可使患者依从性增加；另外将自己的患病情况告知他人，会提高服药监督率，规范服药行为，提高抗病毒治疗的成功率。

本研究尚有不足之处，部分患者担心健康问题，对本调查拒访，对结果可能产生影响；采用一代测序技术，无法判定应答成功和扩增失败患者是否存在耐药，其耐药率可能被低估；部分参与调查者对自身的治疗和心理状况可能存在隐瞒。

综上所述，在今后对患者进行动员和治疗时，应提倡早发现、早治疗^[20],医务人员定期进行病毒载量检测，推迟和延缓耐药的发生时间；加强落实依从性教育；创新方法监督治疗者服药；建议开展治疗前耐药监测，及时掌握并防止原发性耐药的产生；加强疾控和有关医务人员的随访监督，充分发挥医防融合的作用。

表 1 HIV感染者/艾滋病患者抗病毒治疗耐药情况及影响因素分析（n = 223）

Table 1 Influences of demographics, sexual orientation, infection route, medical insurance, disease stage, CD4+T count, opportunistic infection, and anti-retroviral treatment conditions (duration, regimen, adherence, follow-up) on antiretroviral therapy resistance among HIV/AIDS patients in Shandong province: univariate logistic analysis on registration data of 97 antiviral-resistant cases and 126 gender-, age-, current address-matched non-resistant cases

基本特征		N	耐药组（n = 97）		非耐药组（n = 126）		单因素分析
基本特征		N	n	%	n	%	OR 值	95%CI	P 值
性别	男性	180	79	81.4	101	80.2	1.00
	女性	43	18	18.6	25	19.8	0.92	0.47～1.81	0.810
年龄（岁）	15～20	4	2	2.1	2	1.6	1.00
	21～30	32	15	15.5	17	13.5	0.88	0.11～7.06	0.906
	31～40	84	36	37.1	48	38.1	0.75	0.10～5.58	0.779
	41～50	56	23	23.7	33	26.2	0.70	0.09～5.31	0.728
	≥ 51	47	21	21.6	26	20.6	0.81	0.11～6.23	0.838
文化程度	小学及以下	48	23	24.0	25	19.8	1.00
	初中	68	33	34.4	35	27.8	1.03	0.49～2.15	0.948
	高中或中专	56	21	21.9	35	27.8	0.65	0.30～1.43	0.285
	大专	26	10	10.4	16	12.7	0.68	0.26～1.80	0.436
	大学	22	9	9.4	13	10.3	0.75	0.27～2.09	0.585
	研究生及以上	2	0	0.0	2	1.6	0.00		0.999
性取向	同性恋	78	31	32.0	47	37.3	1.00
	异性恋	112	49	50.5	63	50.0	1.18	0.66～2.12	0.582
	双性恋	33	17	17.5	16	12.7	1.61	0.71～3.66	0.254
职业	服务业	19	11	11.8	8	6.4	1.00
	职员	37	15	16.1	22	17.6	0.50	0.16～1.52	0.221
	工人	50	22	23.7	28	22.4	0.57	0.20～1.66	0.305
	个体/自由职业	54	25	26.9	29	23.2	0.63	0.22～1.80	0.386
	务农	51	17	18.3	34	27.2	0.36	0.12～1.07	0.067
	学生	4	2	2.2	2	1.6	0.73	0.08～6.31	0.773
	事业单位	3	1	1.1	2	1.6	0.36	0.03～4.74	0.440
参与医疗保险	是	199	81	83.5	118	93.7	1.00
	否	24	16	16.5	8	6.3	2.91	1.19～7.13	0.019
感染途径	同性性途径	116	50	51.5	66	52.4	1.00
	异性性途径	85	38	39.2	47	37.3	1.07	0.61～1.88	0.821
	血液途径	19	7	7.2	12	9.5	0.77	0.28～2.10	0.609
	母婴传播	3	2	2.1	1	0.8	2.64	0.2～29.94	0.433
WHO临床分期	Ⅰ期	173	71	73.2	102	81.0	1.00
	Ⅱ期	19	7	7.2	12	9.5	0.83	0.31～2.21	0.709
	Ⅲ期	19	13	13.4	6	4.8	3.08	1.12～8.49	0.030
	Ⅳ期	12	6	6.2	6	4.8	1.42	0.44～4.59	0.555
基线CD4 + T淋巴细胞（个/mL）	未检测	17	4	4.2	13	10.4	1.00
	1～50	25	19	19.8	6	4.8	10.29	2.4～43.81	0.002
	51～200	42	20	20.8	22	17.6	2.95	0.8～10.56	0.096
	201～350	73	28	29.2	45	36.0	2.02	0.60～6.82	0.256
	≥ 351	64	25	26.0	39	31.2	2.08	0.61～7.11	0.241
治疗年数	≤ 2	36	9	9.3	27	21.4	1.00
	2～5	99	50	51.5	49	38.9	2.95	1.25～6.93	0.013
	> 5	88	38	39.2	50	39.7	2.20	0.92～5.23	0.076
治疗时间差（月）	0	85	29	29.9	56	44.8	1.00
	1～12	78	46	47.4	32	25.6	2.78	1.47～5.24	0.002
	> 12	59	22	22.7	37	29.6	1.15	0.57～2.29	0.696
机会性感染	有	29	17	17.5	12	9.6	1.00
	无	193	80	82.5	113	90.4	0.50	0.23～1.10	0.086
基线药物	一线药物	205	91	93.8	114	90.5	1.00
	非一线药物	18	6	6.2	12	9.5	0.63	0.23～1.73	0.368
基线服药种类	AZT + 3TC + EFV	61	35	36.1	26	20.6
	AZT + 3TC + NVP	34	17	17.5	17	13.5
	TDF + 3TC + EFV	108	38	39.2	70	55.6
	TDF + 3TC + NVP	2	1	1.0	1	0.8
	AZT + DDI + NVP	2	0	0.0	2	1.6
	EFV + 3TC + d4T	2	1	1.0	1	0.8
	NVP + 3TC + d4T	10	4	4.1	6	4.8
	TDF + 3TC + AZT	1	1	1.0	0	0.0
	TDF + 3TC + DTG	1	0	0.0	1	0.8
	AZT + 3TC + LPV/r	1	0	0.0	1	0.8
是否换药	无	121	26	26.8	95	75.4	1.00
	有	101	71	73.2	30	23.8	8.65	4.7～15.89	0.001
换药次数	0	121	26	26.8	95	75.4	1.00
	1	73	49	50.5	24	19.0	7.46	3.8～14.34	0.001
	2	22	18	18.6	4	3.2	16.44	5.1～52.82	0.001
	≥ 3	6	4	4.1	2	1.6	7.31	1.2～42.13	0.026
依从性	低依从性	56	43	44.3	13	10.3	1.00
	中依从性	100	37	38.1	63	50.0	0.18	0.08～0.37	0.001
	高依从性	67	17	17.5	50	39.7	0.10	0.04～0.24	0.001
是否停服	否	173	60	61.9	113	89.7	1.00
	是	50	37	38.1	13	10.3	5.36	2.65～10.85	0.001
是否漏服	否	118	37	38.1	81	64.3	1.00
	是	105	60	61.9	45	35.7	0.34	0.20～0.59	0.001
告知他人	有	147	61	62.9	86	68.3	1.00
	无	76	36	37.1	40	31.7	1.27	0.73～2.21	0.402
监督服药	有	104	38	39.2	66	52.4	1.00
	无	119	59	60.8	60	47.6	1.71	1.00～2.92	0.051
疾控随访	无	70	39	40.2	31	24.6	1.00
	有	153	58	59.8	95	75.4	0.49	0.27～0.86	0.014
医院随访	无	24	13	13.4	11	8.7	1.00
	有	199	84	86.6	115	91.3	0.62	0.26～1.45	0.268
注：AZT：齐多夫定；3CT：拉米夫定；EFV：依非韦伦；NVP：奈韦拉平；TDF：替诺福韦；ddI：去羟肌苷；d4T：司他夫定；DTG：多替拉韦；LPV/r：洛匹那韦/利托那韦。

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参考文献(20)

[1]	卢珍珍, 姜晨晨, 倪明健, 等. 中国艾滋病高效抗病毒治疗研究进展[J]. 中国公共卫生, 2020, 36(4): 639 – 642.
[2]	袁德富, 殷玥琪, 陈剑双, 等. 中国初始接受抗病毒治疗病毒学失败的HIV/AIDS患者耐药情况的Meta分析[J]. 中国艾滋病性病, 2022, 28(2): 162 – 167.
[3]	张福杰, 赵燕, 马烨, 等. 中国免费艾滋病抗病毒治疗进展与成就[J]. 中国艾滋病性病, 2022, 28(1): 6 – 9.
[4]	Zou XB, He JM, Zheng J, et al. Prevalence of acquired drug resistance mutations in antiretroviral-experiencing subjects from 2012 to 2017 in Hunan Province of central South China[J]. Vir-ology Journal, 2020, 17(1): 38. DOI: 10.1186/s12985-020-01311-3
[5]	Snoeck J, Kantor R, Shafer RW, et al. Discordances between interpretation algorithms for genotypic resistance to protease and reverse transcriptase inhibitors of human immunodeficiency virus are subtype dependent[J]. Antimicrobial Agents and Chemotherapy, 2006, 50(2): 694 – 701. DOI: 10.1128/AAC.50.2.694-701.2006
[6]	郑本锋, 刘宏伟, 袁源, 等. HIV抗病毒治疗者病毒抑制失败影响因素及耐药[J]. 中国公共卫生, 2011, 27(6): 728 – 730.
[7]	王艳, 邢辉, 王哲, 等. 河南省某县HIV感染者耐药性影响因素分析[J]. 中国公共卫生, 2007, 23(7): 803 – 805.
[8]	侯凯旋, 闫素英. 慢病患者药物依从性量表的研究[J]. 中国医院药学杂志, 2018, 38(2): 192 – 196.
[9]	朱晓艳, 王国永, 孙晓光, 等. 山东省抗病毒治疗的HIV/AIDS病人的耐药调查结果分析[J]. 中国艾滋病性病, 2017, 23(2): 107 – 111.
[10]	单士馨, 孙晓光, 朱晓艳, 等. 山东省艾滋病病毒感染者抗病毒治疗继发性耐药影响因素的病例对照研究[J]. 中华流行病学杂志, 2018, 39(7): 943 – 947.
[11]	于海英, 孙晓光, 苏生利, 等. 2014 — 2018年山东省MSM哨点HIV-1新发感染研究[J]. 中国艾滋病性病, 2021, 27(8): 809 – 812.
[12]	段振华, 范双凤, 吴学庆, 等. 成都市2008 — 2018年艾滋病抗病毒治疗病毒学失败影响因素[J]. 中国公共卫生, 2020, 36(8): 1237 – 1241.
[13]	李超锋, 杨萱, 杨晓霞, 等. 郑州市HIV/AIDS病人一线抗病毒治疗失败发生规律及影响因素分析[J]. 中国艾滋病性病, 2019, 25(3): 239 – 242.
[14]	Stirrup OT, Sabin CA, Phillips AN, et al. Associations between baseline characteristics, CD4 cell count response and virological failure on first-line efavirenz + tenofovir + emtricitabine for HIV[J]. Journal of Virus Eradication, 2019, 5(4): 204 – 211. DOI: 10.1016/S2055-6640(20)30037-6
[15]	董利民, 张建新, 李群, 等. 艾滋病抗病毒治疗效果及影响因素的分析[J]. 预防医学情报杂志, 2017, 33(2): 138 – 140.
[16]	赵啸, 陈婧, 周枫, 等. 北京市2010 — 2015年艾滋病免费抗病毒治疗免疫学效果分析[J]. 中国公共卫生, 2019, 35(12): 1608 – 1612.
[17]	柯贤洲, 柯中古, 解瑞青, 等. 黄石市2003 — 2020年艾滋病患者抗病毒疗效影响因素分析[J]. 海峡预防医学杂志, 2022, 28(1): 49 – 51.
[18]	贺军, 江光煚, 李十月. 襄阳市HIV/AIDS抗病毒治疗依从性相关研究[J]. 公共卫生与预防医学, 2014, 25(6): 32 – 35.
[19]	郑武, 笪琴, 张薇, 等. 湖北省2003 — 2015年接受艾滋病HAART患者免疫学失败及影响因素分析[J]. 中国公共卫生, 2018, 34(10): 1403 – 1406.
[20]	张超, 付钰淋, 李华, 等. 陕西省HIV/AIDS患者接受抗病毒治疗后病毒载量结果及其影响因素分析[J]. 实用预防医学, 2019, 26(4): 397 – 399.

施引文献(1)

期刊类型引用(1)

夏宏丽，周小毅，朱平，马平，庄勋，章施静，刘凯. 南通市186例抗病毒治疗失败的HIV/AIDS耐药情况分析. 江苏预防医学. 2024(06): 686-689 .

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1. 对象和方法
1.1 对象
1.2 方法
1.2.1 实验室检测
1.2.2 问卷调查
1.3 统计分析
2. 结　果
2.1 耐药组与非耐药组患者基本资料比较（表1）
2.2 HIV/AIDS患者抗病毒治疗耐药影响因素的多因素分析
3. 讨　论

2020年山东省 ≥ 15岁HIV/AIDS患者抗病毒治疗耐药影响因素分析

作者简介: 李桂蓉（1997 – ），硕士在读，研究方向：流行病学与卫生统计学

通讯作者: 王国永，E-mail：yshhl@163.com 康殿民，E-mail：dmkang66@163.com

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