360中国艾滋病性病2021年4月第27卷第4期Chin J AIDS STD Vol.27 No.4 Apr 2021 DOI: 10.13419/j ki.aids.2021.04.08
中国吸毒人群HIV感染率的Meta分析
鲁华业、陈国红2，张莹'，傅更锋2，羊海涛1
(1.东南大学公共卫生学院，南京210009; 2.江苏省疾病预防控制中心，南京210009)
摘要：目的估计2010—2018年全_和不同地区吸毒人群H1V感染率和变化趋势。方法对2013 —2019年发 表的关于中国吸毒人群中H1V感染的研究进行了系统综述和Meta分析，分析了各省份、地区、全国范围的吸毒人群 HIV合并感染率。结果研究共纳入128篇文献，覆盖全国25个省（自治区、直辖市）。在全国范围内，吸毒人群HIV 合并感染率为4.8%(95%C/:4.4%〜5.3%)，其中注射吸毒人群感染率为ll.l%(95%a:9.0%〜13.2%)，非注射吸毒人群 感染率为1.6%(95%C7:1.1%〜2.丨％)。研究地点不同是造成异质性的主要原因。西南地区HIV感染率最高，为9.6% (95%(：/:7.9%〜11.3%)，东北地区[4丨¥感染率最低，为0.4%(95%(：/:0〜1.3%)(：结论近十年我国注射吸毒人群中HIV感染率仍处于较高水平，非注射吸毒人群HIV感染率相对较低，地域差异大。应继续加强吸毒人群H1V动员检 测和促进感染者发现，以控制艾滋病在中国吸毒人群中的流行。
关键词：艾滋病病毒；吸毒人群；中国；Meta分析
中图分类号：R373.9 文献标志码：A文章编号：1672-5662(2021)04-0360-05
HIV prevalence among drug urs in China: a Meta-analysis LU Huaye', CHEN Guohong^, ZHANG Ying1, FU Gengfeng2, YANG Haitao'.(/. School of Public Health, Southeast University, Nanjing 210009, China; 2. Jiangsu Provincial Center f or Dia Control and Prevention, Nanjing 210009)
Corresponding author: YANG Haitao, Email: *******************;FUGcngfeng,Email:*************
Abstract: Objective This paper aims to estimate the magnitude and changing trends of HIV among drug urs at the national and subnational levels in China during 2013-2019. Methods We undertook a systematic review of studies published from 2013-2019 on HIV among drug urs in China. Meta-analysis was conducted to generate pooled prevalence estimates by province, region, and nationally. Results A total of 128 studies which cover 25 provinces, were lected. Nationally, the pooled prevalence of HIV among drug urs was 4.8% (95%C/:4.4%~5.3%), with the prevalence of HIV among intravenous drug urs as 11.1% (95%C/:9.0%~13.2%) and the prevalence of HIV among non-intravenous drug urs as 1.6% (95%C/: 1.1%~2.1%). The study location appeared the major contributor of heterogeneities of HIV prevalence among drug urs in China. HIV prevalence was the highest in the Southwest, 9.6% (950/〇C7:7.90/〇~l 1.3%), while the lowest in the Northeast
0.4% (95%C7:0.0%〜1.3%). Conclusion In China, the overall HIV prevalence among intravenous drug urs was high in the past ten years. However, the prevalence was low among non-intravenous drug urs and with a considerable geographic variation. Enhanced detection of HIV is warranted among drug urs to control the HIV epidemic among drug urs in China.
Keywords: HIV; drug urs; China; meta-analysis
过去四十年中国毒品使用的快速增长引起人们 的极大关注，根据中国国家禁毒委员会的资料显示，我国登记在册的吸毒人数从1990年的7.0万人增长 到2018年的240.4万人1;。此外，近年来全球毒品的 产地、种类和消费情况都发生了巨大的变化，新型合
收稿日期：2020-09-2丨；修回日期：202卜01 -19
第一作者简介：鲁华业（1996—)，男，安徽省宣城市人，在读 硕士，专业方向：公共卫生（流行病与统计学）。Email：丨02329459@ qq.com
通信作者：羊海涛，研究生导师，Email: yangh〖*************；傅更锋，博士，Email:*************成毒品数量逐年增加，2014年新型毒品使用者首次 超过传统毒品，截至2018年底，中国56.1%的吸毒者 使用冰毒(新型毒品的一种）,37.0%的吸毒者使用海 洛因（传统毒品的一种）m。随着新型毒品滥用规模 的扩大，给艾滋病防控带来了新的严峻挑战。
截至2019年底，我国HIV经静脉吸毒传播得到 有效控制，性传播成了新发感染的最主要原因2。新型毒品会对人体产生多种影响，包括亢奋、欣快 感、增强性欲和损害认知功能>5]。认知功能受损和 增强性欲相互作用，会极大地诱导吸毒者发生危险 性行为，包括肛交、无套性行为甚至出现群交X 。
随着国内毒品滥用结构发生变化的是我国吸毒人群 在艾滋病流行中扮演的角色变化，了解中国吸毒人 群HIV 感染状况及其变化情况迫在眉睫。
目前国内对于吸毒者在国家、地区、省级的HIV 感染率综合研究不足，研究报道的HIV 感染率普遍 存在很大差异，反映出中国吸毒人群HIV 感染率可 能受到时间和地理方面因素的影响。因此，本文对 2013 — 2019年发表的我国吸毒人群HIV 感染率相关 文献进行M eta 分析，为吸毒人群的艾滋病防控及制 定防治策略提供科学依据。
1材料与方法
1.1资料来源检索数据库包括中国期刊全文数 据库（€〜1〇)、万方数据资源系统、？必1\1£^和贾吨0£
Science 数据库。
1.2检索方式由两名独立的研究员对上述四个 数据库2013年1月至2019年10月中发表的同行评 审中英
文文献进行检索。
1) 中文数据库以关键词为“HIV ”或“AIDS ”或
“艾滋病”或“获得性免疫缺陷综合征”和“吸毒”进行
检索。
2) 英文数据库采用主题词加自由词的方式进
行检索。
1.3文献纳入排除标准1)纳人标准:①提供中国吸毒者HIV 感染率的估计值;②研究报告的HIV 感 染必须通过实验室检测诊断;③以中文或者英文发 表的文章；④必须报告研究设计（研究地点、研究时 间、样本量等）。
2)排除标准：①文献类型为综述或者Meta 分 析;②未经过实验室检测的自我报告HIV 感染;③研 究对象非中国吸毒人群;④样本量<100。
1.4数据提取从所有符合条件的研究中提取以 下信息：第一作者、发表时间、研究地点、研究时间、
样本来源、性别、年龄、样本量、HIV 阳性数、实验室 检测方法。为清晰描述吸毒人群HIV 感染的分布， 根据1995 — 2009年中国艾滋病监测系统病例报 告_:1°]，其中（云南、四川、广东、广西、新疆)五个省被 列为吸毒人群HIV 感染的高传播地区(HTAs )，其余 省份被视为低传播地区（LHTAs )；并将31个省份划 分为东北、北部、东部、南部、西北、西南和中部七个 行政区域。所有研究的研究时间在2010—2018年 间，由于2014年为新型毒品使用人数首次超过传统 毒品的时间，所以将其分为2010 —2013和2014 — 2018两个时间段。
1.5统计分析采用R 软件进行统计量合并，利用 随机效应模型计算中国吸毒者HIV 合并感染率及其 95%C /。根据/2统计量判断模型使用方法，f <50%认 为不存在异质性。利用Meta 回归及亚组分析探讨异 质性的来源，文献发表偏倚通过绘制漏斗图并进行
Egger 检验进行评估。2
结果
2.1文献筛选过程及结果本研究按照文献纳入和排除标准，共纳人128篇文献（中文124篇，英文4 篇），见图1。
图1
文献筛选流程
2.2纳入文献的基本特征本研究纳入的128篇文献覆盖全国25个省（自治区、直辖市），样本量从111 到4 493 (中位数:407，四分位数间距:383~800)。所 有研究对象均自吸毒人群中招募，3
3.6%(43/128)单 独从戒毒所招募，13.3%( 17H 28)单独从美沙酮门诊 招募，53.1 % (68/128)从社区、美沙酮门诊、戒毒所混 合招募。
2.3 Meta 分析结果
2.3.1吸毒人群HIV 合并感染率将纳入的128篇 文献进行整理，对吸毒人群HIV 感染率进行初步数 据合并。异质性检验结果显示，各研究间存在异质 性(P <0.01 ,/2=97.8%)，
故采用随机效应模型进行指
标合并。应用随机效应模型分析吸毒人群的HIV 感 染率为 4.8%(95%C /:4.4%~5.3%)。
2.3.2 吸毒人群HIV 合并感染率的Meta 回归 Me -
ta 回归分析结果表明研究时间、样本量、研究对象来
源、资料来源对吸毒人群HIV感染率的异质性贡献 不显著。地理因素对于异质性的影响有统计学意 义，详见表1。
表1中国吸毒人群HIV感染率的Meta回归
inferior研究特征HIV感染率/%
(95%C/)
文献数量P值
研究时间0.002P=0.87 2014-2018 4.9(4.3~5.6)58
2010-2013 4.8(4.2~5.4)70
研究地点：-0.078P<0.01 HTA.s9.1(7.8-10.3)72
I.HTAs0.8(0.6 〜1.0)56
样本量0.007P=0.58 <500 3.70.2-4.2)81
彡500 6.2(5.4 〜7.0)47
魔兽flash版研究对象来源-0.013P=0.13美沙酮门诊 4.4(3.2~5.7)17
戒毒所 2.7(2.1~3.2)43
非单一来源 6.4( 5.7-7.1)68
资料来源0.011P=031
哨点监测 5.5( 4.9-6.1)75
独立科研项目 3.9(33-4.5)53
谢谢英文2.3.3 不同研究地区吸毒人群HIV合并感染率亚组分析显示，HIV的流行在不同地区有很大差异，详 见表2。西南地区感染率最尚为9.6% (95%C/: 7.9%~11.3%)，东北地区感染率最低为0.4%(95%C/: 0〜1.3%)，各组间差异有统计学意义（(^=245.8, P<0.01)。其中部分亚组异质性显著下降，中部地区 /:=88.6%，东部地区f=32.5%，北部地区/-’=72.5%，东北地区/2=68.9%。西北地区f=99.4%，南部地区尸= 96_7%，西南地区/2=98.6%，三个亚组的异质性无明 显下降。在25个有数据来源的省份中，新疆感染率 最高为14.2%(95%C/:9.0%~19.4%)，其次是云南13.7% (95%C/:10.0%~ 17.4%)和广西 1U%(95%C/: 8.3%~13.9%)〇
2.3.4不同吸毒方式人群HIV合并感染率按照吸毒方式对我国吸毒人群HIV感染率进行亚组分析，其中37篇文献报告了注射吸毒人群的详细情况(47 191人），33篇文献报告了非注射吸毒人群的详 细情况（27 141人）。结果显示，注射吸毒人群感染 率为11.1%(95%C/:9.0%~13.2%)，非注射吸毒人群 感染率为1.6%(95%C/:1.1%~2.1%)，组间差异有统 计学意义(<?=71.9，P<0.01)，其中各省份注射吸毒人 群感染率均高于非注射吸毒人群，详见表3。
2.3.5发表偏倚绘制HIV合并感染率的漏斗图，
表2中国吸毒人群不同地区、省份HIV合并感染率
省份文献数量HI V合并感染率/%(95%C/)
全国128 4.8(4.4~5.3)
北部7 1.0(0.4-1.6)
北京2 2.1(1.6-2.7)
天津10.5 (0.0-1.2)
河北11 •0(0.0 〜2.1)电解电容英文
山西10.8(0.0~1.6)
内蒙古20.5 (0.0 〜1.0)
东北20.4(0.0〜1.3)
黑龙江-
辽宁20.4(0.0~1.3)
吉林-
日语成绩查询西北149.4(5.7 〜13.0)
甘肃10.9(0.0~2.0)
青海-
陕西20.8(0.0~2.2)
新疆914.2(9.0 〜19.4)
宁夏2 1.0(0.0〜2.8)
中部8 1.0(0.4~1.6)
河南2 1.5(0.6-23)
湖北30•0(0•0 〜1.5)
湖南3 1.3( 1.4 〜2.5)
东部260.5(0.3~0.6)
安徽-
山东6 1.0(0.4-1.6)
上海40.5(0.1~0.8)
江苏40.4(0.1 〜0.8)
ultraviolet
江西-
福建60.4(0.2 〜0.6)
浙江60.4(0.2~0.7)
南部42 5.8(4.8~6.7)
广东21 2.1 ( 1.4-2.7)
广西2011.1(8.3-13.9)
海南10.5(0.0~1.1)
西南299.6(7.9-11.3)
云南1313.7( 10.0-17.4)
四川910.1(5.4〜14.8)
贵州30.5(0.2~0.8)
重庆4 5.0(1.3~7.8)
西藏-
注：-为无文献纳人的省份
漏斗图结果显示对称性一般，进行Egger检验评估发 表偏倚，Egger检验结果《=1丨.84，户<0.01，存在发表偏 倚(图2)。
3讨论
本研究结果略低于2009年的一篇关于吸毒人 群的Meta分析，其中注射吸毒人群感染率为12.6%,
squid0.005
0.010
0.015
0.020
0.025
0.030
0.035
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4
HIV感染率佔计值
图2中国吸毒人群HIV感染率Meta分析漏斗图
非注射吸毒人群感染率为l.i研究显示吸毒人 群总体HIV感染率逐年下降，但是仍高于暗娼、流动 人口等性活跃人群12]，远高于我国全人群HIV感染 率 0_058%[13]。
与之前的研究结果一致，本研究Meta回归及亚 组分析结果显示H1V感染率在吸毒人群中均存在很 大的地理差异14_17'。西北和西南地区HIV感染率最 高，这与先前的一项研究结果一致17]，研究显示包括 吸毒人群以及注射吸毒人群在内的高危人群中，我 国西北和西南都是HIV感染最严重的地区。由于舭 邻金三角和金新月地区，这两个地区一直是中国受 艾滋病影响最大的地区，尤其是新疆和云南，是中国 吸毒人群HIV感染率最高的两个省17]。此外，广东 过去被认为是吸毒人群HIV感染的高发地区[|°]，但 在本研究中发现，HIV感染率为2.1%，其中注射吸毒 者感染率为5.1%，这一结果和先前的一篇Meta分析相近14，远低于其余四个同属高传播地区的省份。
本研究对于吸毒方式的亚组分析结果显示，注
射吸毒和非注射吸毒HIV感染率存在很大差异。由
于共用注射器是导致HIV传播的危险因素，注射吸
毒人群一直是HIV传播的高危人群，尽管已经
全面实施美沙酮维持治疗、清洁针具交换等措
施1〜2"，该人群HIV新发感染率呈逐年下降趋势
但可能由于既往HIV阳性患者仍然存活，目前总体
的HIV感染率仍很高。与传统毒品主要通过注射吸
食不同，我国新型毒品滥用者主要通过非注射方式
吸食，高危性行为是其感染和传播HIV的主要途
径[23]，但该部分吸毒人群体内HIV感染率尚低24 ，这
可能严重低估新型毒品对于HIV流行的影响，一旦
吸食新型毒品人群的HIV感染者人数达到一定数
量，将有可能引起该地区吸毒人群的艾滋病感染率
的迅速上升。并且由于新型毒品在增强性欲以及损
害认知功能方面的作用，以及在酒吧、派对上广受欢 迎;25]，会很大程度上造成HIV从高危行为人群向一
般人群的蔓延，因此吸毒人群仍然是今后艾滋病防
控的重点关注人群，需要后续更多的研究以进行全
面综合评估。
本研究也存在一些不足，一是在本次Meta分析
中有6个省份没有被纳人关于吸毒人群HIV感染率
的报告，海南、甘肃、天津、河北、山西等省份对于 HIV感染率的估计仅基于一项研究，这些可能导致
该地区或整个国家吸毒人群HIV感染估计存在偏 差。二是由于目前国内研究主要集中在高传播地
区，而低传播地区的研究相对较少，这可能导致发表
偏倚，也可能高估全国范围吸毒人群HIV感染的总
体水平。
综上所述，近十年我国注射吸毒人群HIV感染
率总体仍处于较高水平，非注射吸毒人群HIV感染
率相对较低，地域差异大，提示继续针对我国注射吸
毒人群HIV感染的防治，及时控制新型毒品使用者
中艾滋病通过性途径传播，对遏制中国艾滋病的流
行至关重要。
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表3中国吸毒人群不同吸毒方式HIV合并感染率
省份
注射吸毒非注射吸毒
文献数量
HIV感染率/%
(95%C/)文難量H=r
重庆2 5.50.2-7.9)2 2.6(0.2 〜5.1)广东8 5.1(2.8 〜7.5)80.4(0.2 〜0.6)广西88.9(6.5-11.2)70.5(03-0.8)贵州1 2.5( 2.0-3.1)1 1.3(0.6〜2.1)河南111.2(4.1-19.4)10.5( 0•0〜0.1)湖北2 1.0(0.0-1.8)20.0(0.0 〜0.0)湖南110.0(6.6-12.5)1 1.9(0.0 〜5.6)宁夏1 2.9(0.9~4.8)10.0(0.0-1.3)陕西1 2.0(0.0~3.2)1 2.2(0.0 〜5.2)四川214.4(11.6-17.2)2 5.1(0.0-11.2)新疆130.1(28.4 〜33.5)1 6.K3.6-8.6)云南922.8(9.8-35.7)6 2.6(0.5~4.7)合计3711.1(9.0-13.2)33 1.6(1.1-2.1)
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