楊妮 蘇茜 肖月 逯嘉 宋楊 饒正遠 夏嵐 何金戈 陳闖 張靈麟
MTB/HIV雙重感染日益成為全球緊迫的公共衛(wèi)生問題,HIV感染者與AIDS患者一生中罹患結核病的概率可高達50%,是發(fā)展為活動性結核病患者的主要因素之一。2019年,大約862 000例AIDS患者患有結核病[1-3]。據報道,單純結核病患者接受治療可取得理想療效,但MTB/HIV雙重感染患者的治療成功率相對較低,且有20%~25%的MTB/HIV雙重感染患者死于結核病,居于AIDS患者死因的第一位[4]。
在我國開展MTB/HIV雙重感染防治試點和實施全球基金項目的部分地區(qū)也發(fā)現,MTB/HIV雙重感染患者抗結核治療期間的病死率明顯高于單純肺結核患者。許多HIV陽性的結核病患者不知道其HIV感染狀況,且大多數AIDS并發(fā)結核病患者雖已知為HIV感染者,但尚未結束抗病毒治療,導致無法服用抗結核藥物,或是因CD4+T淋巴細胞水平低下,導致AIDS進展,是造成MTB/HIV雙重感染患者死亡的主要原因。四川省是我國AIDS疫情較重的地區(qū)之一,MTB/HIV雙重感染防控形勢嚴峻,患者治療負擔沉重,對四川省MTB/HIV雙重感染患者的治療效果的分析和評價亟待開展。目前,及時、準確的抗結核治療仍是挽救MTB/HIV雙重感染患者生命的核心措施,而明確影響MTB/HIV雙重感染患者治療轉歸的危險因素,對具有以靜脈吸毒為感染HIV途徑、CD4+T淋巴細胞水平低、中斷抗結核治療等人口學和臨床患病特征的患者,早期開展雙向篩查、及時予以標準化治療,可為取得預期療效、減少轉成復發(fā)和耐藥結核病的風險、降低該類人群的死亡率提供參考。
通過《中國疾病預防控制信息系統(tǒng)》的子系統(tǒng)《結核病信息管理系統(tǒng)》導出2017—2019年在四川省診斷并登記為MTB/HIV雙重感染且接受治療的患者共計2249例,排除40例無停止治療原因及時間,11例診斷變更,40例耐藥,最后納入觀察共2158例。收集患者病案中的人口學特征(性別、年齡、民族、職業(yè))、結核病診斷信息、治療信息[包括患者發(fā)現方式(患者來源、首診機構級別)與患病特征(有無并發(fā)其他結核、是否重癥、病原學檢查結果、治療分類)],以及AIDS診斷信息(HIV陽性檢查時間、確診AIDS年限)等。
1.相關定義:以《中國結核病防治規(guī)劃實施工作指南(2008年版)》[5]為依據,治療轉歸包括治療成功和不良結局,治療成功包括治愈及完成療程,不良結局包括非結核死亡、丟失、因結核死亡、因藥物不良反應停止治療、失敗、轉入耐多藥治療、其他。按照《WS 288—2017 肺結核診》的標準[6],結核病防治機構根據患者病史,采集痰、支氣管灌洗液、胸腔積液等涂片抗酸染色陽性或病理檢查證實,結合影像學及臨床特征確診結核病。抗結核治療方案:肺結核2H-R-Z-E/4H-R,肺外結核2H-R-Z-E/10H-R-E;抗HIV治療方案:拉米夫定+司他夫定+依法韋侖。
2.資料整理:將導出的患者信息采用Excel 2007軟件進行篩選,保留與本研究有關的數據,包括姓名、地區(qū)、登記日期、性別、年齡、民族、職業(yè)、現詳細地址類型、患者來源、首診機構級別、有無并發(fā)其他結核、是否重癥、HIV陽性檢查時間、病原學檢查結果、治療分類、確診AIDS年限、停止治療原因等。并將導出的相關信息進行整理,對患者的職業(yè)、民族、病原學檢查結果、年齡進行分類合并,并對其進行賦值。
將整理后的數據導入SPSS 17.0軟件進行統(tǒng)計學分析,計數資料以“構成比”或“率(%)”表示,組間差異的比較采用χ2檢驗,檢驗水準為0.05;采用非條件logistic逐步回歸分析方法篩選患者治療轉歸的影響因素,α入=0.10,α出=0.15。
2158例患者中,男性1752例,占81.19%;16~45歲組的患者1217例,占56.39%;漢族患者1294例,占59.96%;職業(yè)登記為農民的患者1763例,占81.70%;病原學檢查結果為陰性及無病原學結果患者1513例,占70.11%。見表1。

表1 2158例MTB/HIV雙重感染患者的基本情況
2158例MTB/HIV雙重感染患者全部接受治療,治愈442例、完成療程1505例,治療成功率為90.22%(1947/2158);不良結局發(fā)生率為9.78%(211/2158),包括非結核死亡134例(6.21%)、丟失22例(1.02%)、因結核死亡16例(0.74%)、因藥物不良反應停止治療13例(0.60%)、失敗7例(0.32%)、轉入耐多藥治療1例(0.05%)、其他18例(0.83%)。
單因素分析結果顯示,年齡、民族、首診機構級別、有無并發(fā)其他結核和病原學檢查結果不同的MTB/HIV雙重感染患者治療成功率不同,差異均有統(tǒng)計學意義,見表2。
在單因素分析的基礎上,將組間差異有統(tǒng)計學意義的變量通過逐步有條件向后回歸法引入非條件二分類logistic回歸分析,變量賦值見表3。多因素分析結果顯示,與首診機構為市級的患者相比,到縣級就診的患者發(fā)生不良結局的風險較小(OR=0.525,95%CI:0.288~0.955)。與病原學檢查結果為陰性及無病原學結果的患者相比,病原學檢查結果為陽性的患者不良結局的風險是其1.433倍(OR=1.433,95%CI:1.053~1.951)。各變量回歸分析結果詳見表4。
四川省MTB/HIV雙重感染患者男性多于女性,原因可能是吸毒和某些高危因素導致。患者以16~45歲的青壯年為主,與李京等[7]的研究結果相近。漢族患者多于少數民族,主要通過因癥就診、因癥推薦和轉診、追蹤被發(fā)現,結果與全國MTB/HIV雙重感染流行狀況相似[8]。劉曉寧和范曉云[9]的研究發(fā)現,經抗結核治療后,MTB/HIV雙重感染患者的治療成功率可達89%,說明在早期開展MTB/HIV的雙向篩查、及時進行標準化治療的有效防控下,雙重感染患者可取得預期療效。本研究中2158例患者的治療成功率為90.22%,也與上述報道的結果相近。非結核死亡134例(6.21%),占不良結局患者例數的第一位,此結果與許靜等[10]的結果相近[非結核死亡15例(7.54%)],原因可能與《結核病信息管理系統(tǒng)》登記分類有關,當HIV陽性患者死于結核病時,其死亡根本原因在國際疾病分類系統(tǒng)中被編碼為因HIV死亡。
多因素分析發(fā)現,首診機構級別是MTB/HIV雙重感染患者治療成功與否的影響因素。有關MTB/HIV雙重感染患者首診機構級別對患者治療預后影響的研究較少,考慮可能的原因主要有:到縣級醫(yī)療機構就診的MTB/HIV雙重感染患者多是在發(fā)生可能感染HIV的高危行為后主動求詢就診,能夠及時了解HIV感染狀況,以便早確診,后期就近接受抗病毒、抗結核治療等醫(yī)療服務。而選擇到市級醫(yī)療機構就診的患者可能是因為其免疫系統(tǒng)已受到嚴重破壞,出現機會感染或AIDS相關疾病就醫(yī)時被發(fā)現,發(fā)現較晚,影響治療效果,進而影響MTB/HIV雙重感染患者的治療成功率[11]。結核病病原學檢測結果為陽性是MTB/HIV雙重感染患者發(fā)生不良結局的影響因素。本研究結果顯示,結核病病原學檢查結果為陽性的MTB/HIV雙重感染者治療成功率為87.50%,低于陰性或無病原學結果的患者治療成功率(91.47%);并發(fā)其他結核的患者治療成功率為86.58%,低于未并發(fā)其他結核的患者(90.66%)。提示結核病病變程度是影響MTB/HIV雙重感染患者發(fā)生不良結局的主要原因[12],MTB和HIV在發(fā)病機制上相互影響,在流行上相互促進。在當前醫(yī)學發(fā)展水平上,這種相關機制尚未完全明了,但兩種病原都會導致人體的免疫系統(tǒng)出現損傷,甚至導致喪失免疫功能,使得患者的病情惡化迅速,以致影響患者的預后[13]。同時,本研究也發(fā)現,MTB/HIV雙重感染患者的年齡、民族等人口學特征對患者的治療轉歸均有影響。本研究單因素分析結果顯示,年齡和民族對治療轉歸有影響,但多因素分析顯示差異無統(tǒng)計學意義,分析其原因可能為不同年齡患者治療轉歸的差異應歸因于不同年齡段患者的生理狀態(tài)、心理狀態(tài)、社會行為、經濟狀況、社會保障等因素的影響。同樣,民族對治療轉歸的影響也源于不同狀態(tài)下的患者生理狀況、心理狀態(tài)及社會因素的不同。而且王先化[14]的研究發(fā)現我國維吾爾族人群中CISH基因單核苷酸多態(tài)性與結核易感性相關,在4個多態(tài)性位點中rs17051025及rs2239751是危險因素。因此,建議加強我國西部少數民族地區(qū)結核病和 HIV感染的防控工作,尤其要重視MTB/HIV雙重感染分子機制方面的探索。

表2 MTB/HIV雙重感染患者治療轉歸影響因素的單因素分析

續(xù)表2

表3 多因素logistic回歸分析各變量賦值表

表4 MTB/HIV雙重感染患者治療轉歸影響因素的多因素logistic回歸分析
綜上所述,影響MTB/HIV雙重感染患者治療轉歸情況的因素,既有結核病的因素,又有HIV感染的因素。結合本研究分析結果,建議對肺結核患者特別是病原學檢查結果為陽性的患者進行HIV篩查,是早期發(fā)現MTB/HIV雙重感染患者的重要途徑,對提高MTB/HIV雙重感染者治愈率,延長患者壽命均有現實意義。MTB/HIV雙重感染患者治療轉歸的影響因素彼此間相互影響、相互作用,構成復雜的動態(tài)交互網絡系統(tǒng),傳統(tǒng)的統(tǒng)計學方法無法從整體上系統(tǒng)闡述作用機制,可利用概率推理方法(如貝葉斯網絡)進一步分析[15]。