利用社交软件估计成都市高校学生MSM人群规模

目的估计成都市多区域高等院校学生男男性行为(men who have sex with men,MSM)人群规模,为学生艾滋病防控提供科学依据。方法通过社会组织招募高校学生志愿者,利用MSM社交软件Blued定位搜索,收集全市33所高校学生MSM在线情况,采用捕获-再捕获方法估计MSM人群规模。结果成都市活跃于社交网络的高校学生规模数为1084人(95%CI:1041~1127),软件登记使用人数为8401人(95%CI:8311~8491)。成都市高校男学生中有2.08%使用过MSM社交软件,0.27%为MSM社交软件在线活跃的学生群体。被调查高校登记使用社交软件的学生MSM人群规模数最大1273人(95%CI:1204~1342),最小38人(95%CI:32~45)。结论成都市高校学生中使用男男社交软件的MSM具有一定规模,尤其是在成华区、双流区和郫都区等高校集中的区域,需采取相应的网络干预措施。

成都市男男性行为人群涉药性行为聚类分析及其对高危性行为的影响

目的了解成都市MSM涉药性行为(SDU)特征及应用二阶聚类算法对其行为模式进行分类,并探索SDU与HIV高危性行为的关联,为制定预防艾滋病干预措施提供参考依据。方法2021年12月至2022年2月依托成都市MSM社会组织开展横断面调查,通过现场调查和同伴推荐招募MSM,收集社会人口学、SDU特征、性行为情况、STD诊断史和HIV感染等信息。对7项SDU特征进行二阶聚类分析,进一步采用单因素χ^(2)检验和多因素logistic回归分析SDU聚类模式与高危性行为的关联。结果共调查MSM 727人,近6个月SDU报告率为39.8%(289/727)。二阶聚类将报告SDU的MSM(SDU-MSM)聚成三类,单因素分析结果显示,三类MSM在月均收入、SDU所使用毒品类型、毒品使用方式、SDU频率、多种毒品或与药品混用、不坚持使用安全套和群交等变量间的差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示,第三类报告SDU-MSM不坚持使用安全套的可能性是第一类的2.22(95%CI:1.06~4.66)倍;第三类和第二类报告SDU-MSM发生群交的可能性分别是第一类的2.82(95%CI:1.18~6.77)倍和8.78(95%CI:3.42~22.42)倍。结论成都市MSM中SDU报告率超过1/3,不同SDU-MSM聚类模式与高危性行为相关,SDU频率较高、毒品用量较大和有多种毒品或与药品混用的MSM更容易发生群交和不坚持使用安全套的高危性行为,增加HIV/STD感染风险,需加强SDU监测和干预力度。

成都市男男性行为者HIV检测意愿的影响因素分析

目的了解成都市男男性行为(MSM)人群HIV检测情况,分析MSM HIV检测意愿的影响因素,为成都市MSM人群HIV传播控制提供依据。方法于2018年5月—2020年5月,采用互联网招募MSM人群,以某某男男同性恋交友软件为研究对象,开展网络问卷调查,最终130例MSM接受调查。采用自行设计问卷调查MSM的艾滋病知晓率情况和基本特征、最近6个月口交/肛交性行为、近1年HIV检测以及HIV检测意愿等情况。结果最终收集有效问卷125份,MSM人群HIV总知晓率为95.20%(119/125)。最近1年HIV检测比例为48.80%(61/125),HIV抗体阳性检出率为12.00%(15/125),其中1年未做过HIV检测者HIV抗体阳性检出率18.75%(12/64)高于1年中做过检测者4.92%(3/61)(P<0.05),65.60%(82/125)具有明确的检测意愿;多因素分析发现,初次性行为年龄≥30岁、知晓HIV、通过线上寻找伴侣、近6个月发生同性肛交、近1年接受艾滋病预防服务、未向家人表露同性恋身份、过去12个月内有性病检测史为MSM HIV定期检测意愿的促进因素(P<0.05),自认为所生活的区域MSM人群感染HIV风险低、近6个月性交时使用安全套频率低为MSM定期检测意愿的阻碍因素(P<0.05)。结论成都市MSM人群HIV认知及定期检测率和检测意愿偏低,建议针对影响因素,重点加强行为干预,动员MSM参加HIV定期检测,扩大HIV检测覆盖面。

成都市683名男男性行为者中涉药性行为亚群的特征及相关因素

目的 了解MSM中涉药性行为亚群的特征及其相关因素。方法 采用现场问卷调查方式收集成都市部分MSM的基本情况、性行为学特征、是否有涉药性行为(chemsex)经历等变量。采用单因素分析及多因素分析探索涉药性行为亚群的特征及相关因素。结果 本研究共纳入683名MSM,平均年龄为(29.15±7.41)岁。调查对象中44.95%(307例)有涉药性行为经历,近6个月性伴数大于1的比例为48.32%,67.79%的调查对象近6个月主要通过网络寻找性伴。多因素分析结果显示,首次男男性行为年龄<18岁(OR=1.74,95%CI:1.17~2.60),近6个月性伴数大于1(OR=2.13,95%CI:1.50~3.05),近6个月有通过网络寻找性伴侣(OR=1.62,95%CI:1.10~2.39),近6个月有HIV阳性或状态不确定的男伴(OR=1.80,95%CI:1.24~2.60),近6个月有接触涉药性行为正向信息(OR=2.04,95%CI:1.41~2.94),近6个月有收到涉药性行为邀请、精神活性物质或毒品销售渠道等信息(OR=1.68,95%CI:1.18~2.39)与发生涉药性行为呈正相关关系。结论 多性伴、不关注性伴是否感染HIV与涉药性行为亚群高度相关;过早发生性行为、网络交友,以及网络各种推广信息会促使涉药性行为发生,应该对青少年加强宣传性相关知识及健康教育,并对网络信息及各种应用软件加强监管。

男男性行为者HIV感染危险因素及预测模型构建

目的 探讨男男性行为者(MSM)人类免疫缺陷病毒(HIV)感染的危险因素并构建预测模型。方法 对2019年2月-2021年2月成都医学院第二附属医院通过滚雪球抽样法招募的发生男男性行为的1 814例男性进行问卷调查,其中HIV感染组127例,HIV未感染组1 687例,采用单因素和多因素Logistic回归分析MSM感染HIV的危险因素并构建预测模型。结果 多因素Logistic分析结果显示,年龄≤30岁(OR=1.705,P=0.009)、学历为高中及以下(OR=2.007,P=0.001)、被动肛交(OR=3.838,P<0.001)、性伴数>2个(OR=5.708,P<0.001)、从未/偶尔使用安全套(OR=2.315,P<0.001)、有灌肠(OR=6.820,P<0.001)、有自杀倾向(OR=2.117,P=0.013)均为MSM感染HIV的独立危险因素;根据危险因素构建的MSM感染HIV预测模型经Hosmer-Lemeshow检验,模型预测值与实际观测值拟合度较好(χ^(2)=6.185,P=0.627);受试者工作特征(ROC)曲线分析显示该模型预测MSM感染HIV的曲线下面积(AUC)为0.847,95%CI为0.816~0.879。结论 年龄≤30岁、学历为高中及以下、肛交被动方、性伴数>2个、从未/偶尔使用安全套、有灌肠、有自杀倾向均为MSM感染HIV的独立危险因素,可从这几个方面入手,针对性开展干预措施。

15~24岁校内外男男性行为者艾滋病风险认识及相关行为特征

目的了解成都市15~24岁校内外男男性行为者(MSM)的艾滋病风险认识及相关行为特征状况。方法通过Blued手机交友平台和MSM活动场所对成都市15~24岁校内外MSM进行横断面调查,内容包括首次性行为年龄、艾滋病风险认识、安全套使用、毒品使用和艾滋病病毒(HIV)检测等信息。结果共纳入1002份有效问卷,学生MSM 494人,占49.3%;非学生MSM 508人,占50.7%。发生过肛交行为的占比学生低于非学生(80.4%vs.92.7%,χ~2=32.99,P<0.001)。关于"感染其他性病会增加感染艾滋病的风险?"的知识正确率学生低于非学生(52.0%vs.61.2%),关于"一个人是否感染了艾滋病,可以通过外表来判断?"的正确率学生高于非学生(84.8%vs.69.3%),差异均有统计学意义(P<0.05)。做过HIV检测的比例学生低于非学生(50.6%vs.69.9%,χ~2=38.89,P<0.001)。过去6个月发生男男肛交性行为时为被插入方角色者占比学生高于非学生(52.1%vs.40.9%,χ~2=17.28,P<0.001);使用过Rush的占比学生低于非学生(22.3%vs.30.7%,χ~2=9.15,P=0.002)。结论成都市15~24岁校内外MSM对性病会增加感染艾滋病的风险、检测窗口期传播风险高、肛交行为中被插入方感染风险高的知晓率较低,对感染艾滋病风险认识不足,学生MSM接受过HIV检测的比例较低。