Logistic回归和时依Cox回归在HIV/AIDS预后研究中的应用

摘要

目的：
　　艾滋病(Acquired Immune Deficiency Syndrome，AIDS)是危害人类健康的重大公共卫生问题，河南省是我国HIV/AIDS疫情较严重的省份之一，存在较大基数的现存活病例。本研究拟通过对河南省艾滋病高发地区HIV/AIDS病例历史资料的回顾性分析，建立HIV/AIDS短期（5年）与长期（10年）病死状态的预测模型并进行评价，对比经典Cox模型与时依Cox模型在多因素分析中的结果差异，并探讨HIV/AIDS患者预后病死及生存时间的相关影响因素，提出符合现状的针对性防治措施，从而为延长HIV/AIDS患者的生存时间，改善艾滋病预防控制的效果提供理论参考。
　　方法
　　采用回顾性研究方法，收集河南省艾滋病高发地区1995-2015年期间确认阳性的HIV/AIDS病例历史基线及随访结局资料，依据事先设定的纳入、排除标准筛选出符合本研究要求的研究对象。经整理、校对后建立 Excel数据库，利用IBM SPSS Statistics21.0与SAS9.1软件进行统计分析。采用Logistic回归模型探索HIV/AIDS5年和10年病死的相关影响因素，建立HIV/AIDS5年病死和10年病死的预测模型，并利用ROC曲线评价预测模型的诊断价值。运用寿命表法(life table)估计HIV/AIDS的生存概率并绘制生存曲线。采用log-rank检验，对不同特征组别人群生存曲线进行单因素分析，选取单因素分析有意义的变量拟合经典Cox回归模型和时依Cox回归模型进行多因素分析。
　　结果：
　　1.HIV/AIDS病死影响因素分析及预测模型评价：HIV/AIDS5年病死的影响因素包括性别（OR=0.747）、确认阳性时年龄（ OR=1.296）、婚姻状况（OR1=0.349，OR2=1.620）、感染途径（OR2=2.306）、基线CD4+水平（OR=0.325）、基线是否伴随临床症状（OR=7.334）、基线是否接受抗病毒治疗（OR=0.090）、是否曾为同伴教育员（OR=0.351）；HIV/AIDS10年病死的影响因素包括性别（OR=0.684）、确认阳性时年龄（OR=1.565）、文化程度（OR=0.833）、婚姻状况（OR1=0.486，OR2=2.282）、感染途径（OR1=0.468，OR2=2.501）、基线CD4+水平（OR=0.384）、基线是否伴随临床症状（OR=3.136）、基线是否接受抗病毒治疗（OR=0.020）；利用Logistic回归分析建立的5年和10年病死预测模型的ROC曲线下面积分别为0.883（95％CI：0.874~0.891）和0.938（95%CI：0.933~0.944），两个模型在最佳截点时的灵敏度和特异度分别为79.1%、81.4%和85.8%、88.7%。
　　2.HIV/AIDS生存时间影响因素分析：单因素Log-rank检验表明除民族外，其余变量不同组别之间的生存分布差异均具有统计学意义（P<0.05）。校正性别、确认阳性后年龄、婚姻状况等人口特征因素后，多因素时依Cox回归模型结果显示，基线CD4+计数水平较高（HR=0.301，95%CI:0.270~0.335）、基线接受抗病毒治疗（HR=0.079，95%CI:0.071~0.088）是HIV/AIDS预后生存时间的保护因素，2个变量对生存时间影响的时变效应同样具有统计学意义（P<0.05）。
　　结论：
　　1.利用Logistic回归分析可以较好地建立HIV/AIDS短期或长期病死结局的预测模型。影响HIV/AIDS病死及生存时间的因素除性别、确认阳性时年龄等自身特征外，早期提升CD4+计数水平、及早开展抗病毒治疗等措施可以减小死于艾滋病相关疾病的风险。
　　2.时依Cox回归模型作为Cox回归模型的扩展，在自变量不满足PH假定时，可以估计变量对生存时间影响的时变效应，提供更多的模型信息，在HIV/AIDS预后研究中具有一定的应用价值。

目录

声明

英文缩略词

1 引言

2 研究对象与方法

2.1 研究对象

2.2研究内容与方法

2.3 统计学处理

3 结果

3.1 HIV/AIDS病死影响因素分析

3.2 HIV/AIDS生存率估计

3.3 HIV/AIDS生存时间影响因素分析

4 讨论

4.1 HIV/AIDS病死影响因素分析及预测模型评价

4.2 HIV/AIDS生存分布情况

4.3 HIV/AIDS生存时间的影响因素探讨

4.4时依Cox回归模型在HIV/AIDS预后研究中的应用

4.5 创新与局限性

5 结论

参考文献

综述:HIV/AIDS流行现状及生存分析研究

个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果

致谢