Logistic回归和时依Cox回归在HIV/AIDS预后研究中的应用

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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 Statistics 21.0与SAS9.1软件进行统计分析。采用Logistic回归模型探索HIV/AIDS 5年和10年病死的相关影响因素,建立HIV/AIDS 5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/AIDS 5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/AIDS 10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。
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