应用EPP模型对北京市艾滋病疫情估计和预测分析

马 宁 刘 民 郑 敏 卢红艳 李桂英 王 娟 汪 宁

艾滋病(AIDS)是由艾滋病病毒(HIV)感染所导致的一种潜伏期较长、病死率较高的传染病。AIDS流行以来，已成为近年来我国的重要公共卫生问题之一［1］。北京市于1985年发现首例HIV感染者，此后感染者逐年增加，其疫情发展趋势已引起政府和相关部门的关注。特别是北京作为国际化的大都市，大量的人口流动和各类HIV感染的高危人群存在，使得北京市AIDS疫情有进一步蔓延可能。随着AIDS疫情逐步从高危人群向一般人群扩散，AIDS的防治工作面临新的挑战［2］。

为了进一步了解北京市HIV/AIDS疫情现状、估计和预测北京市HIV/AIDS疫情发展趋势，分析HIV感染高危人群的状况，为北京市AIDS的预防控制策略提供依据，我们利用“估计和预测软件包”(estimation and projection package，EPP)模型对北京市艾滋病疫情进行估计并对未来5年的疫情进行预测［3］。现将结果报告如下。

材料与方法

1．资料来源:(1)常规监测资料:北京市注射吸毒者(2000～2010年)、男男性接触人群(2004～2010年)、暗娼(1997～2010年)、嫖客(2004～2009年)、孕产妇门诊(2004～2009年)的HIV感染情况来源于北京市疾病预防控制中心哨点监测数据;(2)文献资料:北京市统计年鉴和已公开发表的在北京市开展的HIV/AIDS感染及高危人群研究的资料，包括嫖客的一部分HIV感染率资料来源于以北京市嫖客人群为监测对象的文献报告数据;一般人群的HIV感染率来源于北京市进行的大规模无关联检测的文献报告数据［4～8］。

2．研究方法:(1)EPP模型:1)模型参数和所需指标:模型拟合所需参数主要包括两类:①15岁以上人群总规模、各类人群规模及人口学特征数据;②各类人群HIV感染情况监测数据。2)模型拟合过程中使用数据来源:本次使用EPP模型对北京市艾滋病疫情的估计和预测中，将北京市AIDS流行模式设定为聚集性流行。按流行特点将人群情况分为5类，即:注射吸毒者(injection drug user，IDU)、男男性接触人群(men who have sex with men，MSM)、嫖客(sex worker clients)、暗娼(sex workers)以及一般人群(remaining population)，分别进行模型拟合。本研究中北京市15岁以上人群总规模:是用15～49岁人口数占15岁以上人口总数比例计算得出。其中，15～49岁人口数与北京市2009年Workbook法对疫情估计中所使用的数字一致。高危人群基数:使用Workbook法对各类高危人群基数估计高、低值的均数作为本次研究中各类人群规模的估计值。此外，注射吸毒者的部分人口学特征数据采用模型推荐值，即:IDU中男性比例取0．9，IDU每年超额病死率:1.07%。(2)模型的指标调整:为了使本研究使用的模型预测结果更好地接近北京市艾滋病流行的实际情况，本研究利用专家咨询法对模型中的相关指标进行了相应的调整。指标调整的原则:基于对北京市2010年之前的艾滋病流行形势的了解对模型参数进行调整。(3)模型预测:利用EPP模型进行疫情估计与预测。①创建工作表:北京市属于艾滋病聚集流行地区，选择聚集流行结构创建需要的工作表;②定义人群:输入2009年北京市15岁以上总人口及各类人群特征信息;③输入数据:在窗口输入北京市HIV感染各类人群哨点监测数据，包括感染率及人群总数;④拟合曲线:估计不同年份人群和各类人群的HIV感染率，得到反映15岁以上人群HIV感染率随时间变化拟合最佳曲线，由此推算感染人数及感染率。

3．质量控制:(1)综合使用北京市疾病预防控制中心的监测资料与公开发布的文献数据资料，并按照所制定的原则筛选模型所需数据，在保证数据真实性的前提下使之尽量适合模型的特点，以提高结果准确性。(2)获得初步的研究结果后，进行多次专家咨询，依据专家意见对结果进行调整，尽量弥补因文献报道空白或监测资料不完善而导致的结果偏差。

结 果

1．EPP模型对北京市艾滋病疫情的总体估计:表1显示了用EPP模型对北京市1985～2015年HIV现存感染人数、感染率现存感染人数的男女性别比以及新发感染人数的估计情况。图1和所示为EPP模型对北京市疫情总体变化情况的估计，由图可知，北京市艾滋病疫情整体呈现为一个“S”形曲线，1997年前HIV感染率于低水平缓慢增加;1997年后的10余年间，HIV感染率增速加快，存活感染人数迅速增加，2005年HIV感染者数量超过了5000人，2007年HIV感染率超过了0．05%，新发感染人数在2007年后变化不大。模型预测2011年后存活感染者数量达到相对稳定，HIV感染者数量将超过10000人，新发感染数在较长时间内稳定在这一水平。

表1 EPP模型对北京市HIV感染人数和感染率的估计

图1 EPP模型对北京市HIV感染率及感染人数的估计

2．EPP模型对北京市各人群艾滋病疫情的估计:表2显示了用EPP模型对北京市5类人群HIV感染人数和感染率的估计的结果。1985～1990年间，仅出现了56例HIV感染者，其中IDU 2人，嫖客49人，暗娼5人，其余人群尚未出现HIV感染。

如图2所示，北京市5类人群中HIV感染率最高的为注射吸毒者和男男性行为者，嫖客、暗娼和一般人群的HIV感染率均在0．5%以下。在疫情发展的早期，注射吸毒者中HIV感染率快速增加，在2003年达到了最高值(6．2%)，其后逐渐下降。2000年后，男男性行为者中HIV感染率增长十分迅速，在2007年首次超过注射吸毒者，成为高危人群中HIV感染率最高的人群。模型预测2011年后男男性行为者中HIV感染率稳定在一个较高的水平，波动不大。

从现存HIV感染人数来看，注射吸毒者、男男性行为者和嫖客是北京市HIV感染者的主要组成部分(图3)。在2004年以前，注射吸毒者一直是北京市HIV感染者中人数最多的人群，2005年HIV感染者中男男性行为者的数量超过了注射吸毒者，成为感染者中数量最多的组成部分。2000年后，感染了HIV的嫖客数量迅速增加，预计在2011年超过注射吸毒者，成为感染者第二大组成部分，北京市艾滋病疫情也从以注射吸毒为主过渡到以性传播途径为主，其中同性间传播所占比重更大。

新发感染者的数量及分布情况如图4所示。可以发现注射吸毒者中新发HIV感染是早期疫情的最主要组成部分，其数量在1994年后迅速增加，于2000年达到峰值，其后逐渐下降并达到很低的水平;男男性行为者在2000年后新发感染数量增幅大，持续时间长，2003年后超过注射吸毒者，成为新发感染数最大的高危人群，到2008年达到了最高值，已超过1000人/年，其后逐渐下降。模型预测2011年后每年新发感染数接近600人，稳定在一个较高的水平，依然是HIV新发感染中最主要的组成部分;嫖客人群的新发感染数量一直以较快的速度增长，2005年后超过注射吸毒者，成为仅次于男男性行为者的第二大新发感染来源，在2010年超过200人/年，预计2015年每年新发人数接近400人。

表2 EPP模型对北京市5类人群HIV感染人数和感染率的估计

讨 论

由于HIV感染高危人群的特殊性、感染人群的隐匿性以及HIV感染者和AIDS患者遭受的社会歧视，导致目前我国病例报告数和实际感染数之间存在着较大的差距。为了合理分配卫生资源、深入分析北京市AIDS疫情的流行特点以及了解未来艾滋病的发展趋势，选择方便、易用又适合北京市疫情特点的艾滋病疫情估计和预测模型就显得尤为必要。本研究选择了世界范围内较广泛使用的HIV/AIDS“估计与预测软件包”(estimation and projection package，EPP)模型对北京市艾滋病疫情流行的总体趋势以及不同人群的流行趋势预测。该模型是由联合国艾滋病规划署(UNAIDS)于2001年开发的利用对HIV感染率的拟合来描述艾滋病流行情况的软件［3］。EPP模型主要使用流行中各人群HIV感染率监测数据及人口规模数据，其特点是分别拟合各子人群的感染情况，再将其合并得到这一地区的总体流行情况。EPP模型所使用的流行曲线包含4个参数，通过对这4个参数进行调整来使模型预测的流行曲线与监测数据所表现出来的流行趋势相一致［3］。雷娜、刘黎、杜长慧等［9～11］利用哨点监测资料使用EPP模型分别对江苏省和成都市AIDS疫情进行了估计与预测，他们的研究结果对当地艾滋病防控工作都起到了积极的推动作用。

本研究使用EPP模型对北京市艾滋病疫情进行了估计和预测。所用数据是北京市疾病预防控制中心1997～2010年对北京市人群的监测资料。其中暗娼监测时间最长，为14年，IDU监测时间11年，MSM监测时间7年，嫖客和一般人群监测时间6年。在北京市各人群的监测资料中，该数据最为完整、连续、真实，是具有代表性和连续性的宝贵资料，使得本研究结果具有较高的可信度。采用最大似然估计筛选最佳拟合曲线，在3000次曲线拟合中，以对数似然函数作为筛选指标。得到初步估计结果后，经过专家咨询，结合北京市实际疫情工作，选择最佳的拟合曲线。结果显示:北京市艾滋病疫情整体呈现为“S”形曲线，感染者以男性为主，全人群感染率维持在一个较低的水平。自1985年发现首例艾滋病病毒感染者以来HIV/AIDS人数逐年上升，1997年开始进入快速增长，新发HIV感染数量较多且逐渐增加，在大力推广各项干预措施后。模型预测结果显示，2011年后疫情增速放缓，新发感染数量开始稳定在一个较高的水平，存活感染者数量达到相对稳定。

本研究发现，北京市HIV传播模式从早期的以注射吸毒途径传播为主，逐渐转变为性传播途径为主，同性间传播所占比例很高。这与我国艾滋病流行情况的变化形式相吻合，也与北京市相关文献的报道一致。研究提示，艾滋病传播模式的改变意味着未来北京市对艾滋病进行干预的工作重心将转移到控制性途径传播上来，特别是要对男男性接触人群进行预防干预。艾滋病病毒在这一人群中的传播速度很快，累积存活感染人数在短时间内大量增加，如何能够及时发现该人群中的感染者并采取一定的措施防治感染的进一步传播，无疑是北京市艾滋病防控工作的一个重大挑战。

利用EPP模型进行北京市艾滋病疫情的估计和预测存在着一定的局限性。首先，该模型是基于封闭人群而进行计算的，不考虑外来人口的移入或本地人群人口的移出，也不考虑人群间的相互联系。而北京市艾滋病流行早期发现的绝大多数感染者都是外来人群，他们不但直接构成了北京市艾滋病流行的组成部分，而且作为HIV感染的传染源，在艾滋病的传播过程中具有十分重要的意义。本次研究中将外来人口作为北京市人口的组成部分进行分析，因此外来人口在构成上与北京人口的差异可能会对结果造成影响。其次，在对北京市疫情的估计中，由于部分人群HIV监测起步较晚，数据相对集中，很难代表流行趋势的变化情况，对结果可能造成一定影响。

1 Wang L．Overview of the HIV/AIDSepidemic，scientific research and government responses in China［J］．AIDS，2007，21 Suppl 8:S3 － S7

2 汪宁．我国艾滋病预防控制的形势与面临的挑战［J］．中华预防医学杂志，2004(5):3－5

3 UNAIDS，WHO．Estimating national adult prevalence of Hiv in concentrated epidemics［Z］．2009

4 李桂英，褚天新，贺雄，等．北京市1995～2003年性病门诊就诊者AIDS哨点监测结果分析［J］．中国艾滋病性病，2004(5):343－345

5 乌姗娜，赵高潮，王凤莲，等．2008年北京友谊医院HIV初筛实验室检测结果情况分析［J］．中华实验和临床病毒学杂志，2009，23(6):2

6 卢红艳，朱林，于建平，等．北京市医疗卫生机构HIV抗体检测结果分析［J］．首都公共卫生，2008，2(2):4

7 夏东，赵双燕．住院患者HIV感染的流行病学分析［J］．中国艾滋病性病，2004，10(4):2

8 张磊，戴苏娜，张荣华，等．北京地区无偿献血前后血液检测结果分析［J］．中华医院感染学杂志，2009(12):1524－1526

9 雷娜，彭志行，还锡萍，等．江苏省AIDS疫情估计和预测分析研究［J］．中华预防医学杂志，2010，44(11):1012－1017

10 刘黎，彭志行，施超，等．EPP模型在江苏省艾滋病疫情估计、预测与分析中的应用［J］．中华疾病控制杂志，2010，14(6):479－483

11 杜长慧，郭莉，韩德琳，等．应用EPP模型及Workbook方法短期预测成都市艾滋病疫情［J］．西南国防医药，2010，20(8):819－821