□雷 颀

统计学在艾滋病（AIDS）研究中的应用广泛且非常重要。艾滋病自1981年首次被发现以来，迅速成为全球范围内的重大公共卫生问题。艾滋病的流行与传播，与许多复杂的因素相关，包括但不限于行为、环境、社会经济条件及生物学因素。统计学在理解这些复杂关系中扮演着关键角色，从数据的收集、分析到预判趋势，以及支持公共卫生决策和政策制定。
流行病学研究
统计学在艾滋病流行病学研究中的应用，体现在数据的收集和分析上。统计学家利用概率和数据分析工具，估计艾滋病的发病率、患病率及死亡率。如K-M（乘积极限法）方法和COX（比例风险回归模型）被广泛应用于估算艾滋病患者的生存时间和生存概率，并评估抗逆转录病毒疗法（HAART）对艾滋病患者病程的影响，这些方法对于理解疾病的自然进程非常重要。利用COX模型对河南省中医药治疗艾滋病项目数据库数据进行分析发现，中医药治疗有助于降低艾滋病患者的病死率，相较于COX比例风险回归模型，边缘COX模型可以精确地分析中医药治疗对艾滋病患者死亡的影响因素。
预测和趋势分析
统计建模被用于预测艾滋病的流行趋势，并帮助制定对策。已知所研究变量的影响因素，并充分掌握各个因素的影响特征，建立基于因果关系的回归方程，即有助于获得可靠的预测结果。对艾滋病患者医学资料建立时间序列模型，预测所分析变量未来的取值范围，有利于掌握艾滋病群体致病因子规律，感染率规律等，进而确定干预时机和干预形式，以制定科学策略预防艾滋病。如根据前20年的HIV（人类免疫缺陷病毒）感染和死亡率数据，专家预测到2020年，严重受艾滋病影响的国家将迎来约6800万病例出现。其中动态模型、回归模型、ARIMA（自回归滑动平均模型）模型可以作为HIV检出预测预警的数学模型，为选择检测方法和制定检测策略及无偿献血队伍管理提供理论依据。
风险评估与预防策略
在风险评估方面，统计学帮助识别艾滋病传播的风险因素。通过对行为和生物数据的分析，统计方法被用于预测HIV感染的概率，并量化不同人群风险。通过建立MSM人群HIV感染风险的疾病感染诊断模型，帮助MSM进行HIV感染风险的自我评估与诊断，并有望促进其进行HIV检测。研究人员发现，高风险群体如MSM在检测到HIV病毒载量时，倾向于不一致使用安全套，这提示了需要针对这些风险群体的干预措施。
数据整合与公共政策
统计学还用于整合和分析艾滋病相关的各类数据，支持公共卫生政策的制定。项目组对项目内管理患者进行定期随访的数据源进行统计分析，采用变量分析、logisti回归（广义的线性回归分析模型）及倾向性评分法等分析方法，发现中医药治疗能够提高患者的生活质量和免疫功能，同时降低患者体内的病毒载量、机会性感染发生率，有效降低患者病死率。为河南省中医药治疗艾滋病提供证据支持，发布一系列中医药治疗艾滋病指南和专家共识，为救治项目纳入更多艾滋病患者奠定基础。
统计学在艾滋病研究中应用广泛。它不仅帮助理解疾病的流行病学特征，还为防控策略制定提供数据支持，提高治疗效果，降低患者死亡率与发病率，从而在艾滋病的中西医结合全球防治中发挥核心作用。
（作者供职于河南中医药大学第一附属医院）