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【摘要】 目的 了解接受高效抗逆转录病毒治疗（HAART）艾滋病病人CD4+细胞变化趋势，分析对吸毒感染人群与其他途径感染人群治疗效果的异同。 方法 描述CD4+细胞在治疗后1年内不同时点上的分布情况；利用混合效应线性模型，拟合CD4+细胞与感染途径、年龄、性别、婚姻状况和检测时间等因素之间的关系。 结果 CD4+细胞计数与治疗时间和开始治疗时CD4+水平正相关，含3TC方案高于不含3TC方案；吸毒感染人群与其他途径感染人群的免疫学效果不存在统计学差异(P>0.05)。 结论 接受HAART治疗后1年内，CD4+细胞计数随治疗时间有上升的趋势，且吸毒感染人群坚持HAART治疗，其免疫学效果肯定。
【关键词】 艾滋病 高效抗逆转录病毒治疗 CD4+细胞 混合效应线性模型
Observation on the variations of CD4+ cell after highly-active antiretroviral treatment utilizing linear mixed effects model.
ZANG Chun-peng, ZHAO De-cai, Dou Zhi-hui, et al.
(Xuzhou Municipal Center for Disease Control and Prevention, Xuzhou 221003, Jiangsu, P.R. China)
Abstract：Objective To observationally analyze AIDS patients in regions receiving highly-active antiretroviral treatment (HAART), understand trends of varying CD4+ counts, similarities and differences in a population infected through drug use and those infected through other routes of transmission, and the main contributing factors towards changes in CD4+ counts. Methods The circulation status of CD4+ cells at varying time points following treatment was described; using mixed effects model, CD4+ cell count correlations with respect to factors such as routes of infection, age, gender, marital status, etc were draw up. Results Statistical analysis demonstrates that CD4+ cell count was positively conrrelated with treatment time and the level of CD4+ at the time of treatmetn; the group of patients infected through drug use showed no statistically significant difference in treatment efficacy from groups infected through other means; CD4+ counts in females were higher than that of males; regimens consisting of 3TC resulted in higher CD4+ counts than those without; and there was positive correlation between baseline CD4+ count and endpoint count. Conclusion Following HAART treatment, CD4+ cell counts show an upward trend with duration of treatment, resembling results from Western reports. In the group infected through drug use, the effectiveness of HAART treatment is definite, thus rationalizing the expansion of HAART treatment across members of this group. Understanding the main contributing factors for changes in CD4+ counts through modeling provides meaningful guidance for clinical practices.
Key words：AIDS; Highly-active antiretroviral treatment (HAART); CD4+ cell; Linear mixed effects model
中国的免费艾滋病抗病毒治疗2002年启动，充分借鉴了西方成功的经验和理论，采用了国际上先进的HAART治疗方案。由于东西方人种上的差异，有可能在一些具体的机体免疫等方面与西方人不尽相同，例如CD4+细胞计数正常值范围与西方存在着差异［1］。随着吸毒途径感染人群的增加，在吸毒人群中开展抗病毒治疗的效果还存在争议。本研究以CD4+细胞计数作为评价疗效的主要手段，拟从人群的角度观察分析接受HAART治疗人群CD4+细胞变化的规律。选取云南和广西两个以静脉吸毒感染较多的省，同时考察吸毒人群接受HAART治疗的效果与其他途径感染的人群是否存在差异。
1 对象与方法
1.1 研究对象 通过整群随机抽样的方法，选取云南省的YR市、YD市，广西壮族自治区的GN市和GL市四个地区。截至2007年9月30日，以上4个地区累计报告接受HAART治疗病人1 922例。按照《国家免费抗病毒治疗信息管理规范》要求，在治疗开始后的3、6、9和12个月对病人进行了CD4+细胞计数的检测。从中选择既往未接受过抗病毒治疗、至少在上述4个随访点上有1次以上检测结果，并且排除CD4+细胞计数为异常值的记录，最后共有885例进入分析。在进入分析的人群中经静脉吸毒感染的占20.90％，经性途径感染的占66.33％，其他途径占12.87％。男女比例为1.59：1。年龄分布以中青年为主，20～49岁年龄组占83.84％。在婚状态占74.71％，非婚状态占25.29％。
1.2 资料来源 来源于国家免费抗病毒治疗数据库截至2007年9月底的资料。
1.3 研究方法 利用描述性统计量中位数与四分位间距，对不同时点的CD4+细胞变化趋势作简单描述。
由于我们分析的是一个重复测量资料，应变量CD4+细胞在4个时间点的测量值，同一个体的各测量值之间相互不独立，存在内部的相关性。如果用传统的t检验方法重复比较各时点上测量值，必然会增大假阳性错误，如果采用重复测量方差分析，可以分析和检验不同时点研究对象整体CD4+细胞水平的差异，但是无法满足其无缺失数据、重复观测数据间方差协方差相等的应用条件［２～4］。所以选择了混合效应线性模型，因为混合效应线性模型允许有缺失值，而且没有应变量之间独立和等方差的要求，混合效应线性模型的一般形式如下［２～6］。Y=Xβ+ZΓ+ε，(1) Ｘ为固定效应自变量的设计矩阵，β是固定效应参数向量，Ｚ为随机效应变量构造的设计矩阵，Γ为随机效应参数向量，ε为随机误差向量。
要建立混合效应线性模型，首先要选择合适的协方差结构矩阵，分别拟合了独立结构（SIMPLE）、复合对称结构（CS），一阶自回归结构（AR(1)），循环相关结构（Toeplitz），不规则结构（UN），带状主对角结构（UN(1)），空间幂相关结构（sp(pow)）等7种常用的协方差结构，从中选择最适合本研究资料的协方差结构。
对进入模型的因素进行筛选。以各随访点上的CD4+细胞计数作为应变量，以是否静脉吸毒感染作为分组变量，以年龄、性别、婚姻状况、治疗方案及开始治疗时的CD4+细胞计数作为协变量，拟合混合效应模型。考虑到CD4+细胞与时间的关系可能存在非线性的关系，构造了一个时间的二次项time*time，考虑到年龄与婚姻状况，性别与感染途径之间可能存在交互作用，增加了两个交互项。
模型参数估计，经过因素筛选后以有意义的因素建立模型，并估计模型参数。
2 结果
在进入治疗的开始点，病人的CD4+细胞中位数为75.5(19,178)，治疗1年后在接受检测的病人中的CD4+细胞中位数上升到251.5(176.5,351.5)，见图1。
图1 HAART治疗病人不同测量时点的CD4+细胞计数分布（略）
为了找到适合本研究数据的协方差结构，分别拟合了独立结构（SIMPLE）、复合对称结构（CS），一阶自回归结构（AR(1)），循环相关结构（Toeplitz），不规则结构（UN），带状主对角结构（UN(1)），空间幂相关结构（sp(pow)）等7种常用的协方差结构。通过比较AIC、AICC、BIC统计量的结果，可以明显的看到空间幂相关结构拟合效果最好，见表1，故选用空间幂相关结构进行下一步分析。
表1 拟合7种协方差结构的统计量（略）
选择空间幂相关协方差结构建立混合效应线性模型，应变量为CD4+细胞在4个不同时点上的测量值，以感染途径作为分组变量，以年龄、性别、婚姻状况、治疗方案、开始治疗时的CD4+细胞计数，和time*time的二次项，年龄与婚姻状况、性别与感染途径的交互项作为协变量，全部放入模型中，用SAS中的proc mixed过程，计算方法采用最大似然估计法，用1型离均差平方和假设检验作筛选，逐步剔除没有意义的因素，最后方程中只留下测量时间、年龄、性别、治疗方案和开始治疗时的CD4+细胞计数5个变量，见表2。
经过变量筛选，以α=0.05的显著性水平，分组变量感染途径没有进入方程，故我们尚不能认为静脉吸毒感染人群与其他途径感染人群的CD4+细胞计数在治疗后1年内有统计学差异。婚姻状况、年龄、年龄与婚姻状况的交互项、性别与感染途径的交互项以及时间的二阶效应均被排除在模型之外，说明这些变量对CD4+细胞的影响不具有统计学显著性。时间的一阶效应引入模型，证明了CD4+细胞计数随治疗时间增加有上升的趋势。
排除没有统计学意义的变量，以测量时间、性别、治疗方案和开始治疗时的CD4+细胞计数作为协变量，以空间幂相关结构作为协方差结构构造模型，并对模型参数进行估计，见表3。
表2 包含不同变量模型的1型离均差平方和检验结果（略）
表3 固定效应的参数估计值及假设检验结果（略）
从模型的参数估计中，可以看到开始治疗时的CD4+细胞计数与治疗后不同时点的CD4+细胞计数呈正相关；性别差异有显著性，女性明显高于男性；使用含3TC方案者高于不使用含3TC方案；CD4+细胞与治疗时间呈正相关，随着治疗时间延长CD4+细胞有上升的趋势，平均增长速度约每个月8.5个。
3 讨论
吸毒人群由于依从性差，容易出现漏服等原因，一些专家以为其难以保证抗病毒治疗的质量，对吸毒人群中抗病毒治疗的效果，在学术上还存在着争议。通过对接受HAART 1年内CD4+细胞计数变化的研究，发现云南、广西两个省的吸毒感染人群的免疫学效果与其他人群没有统计学差异，吸毒感染人群只要坚持治疗，其免疫学效果是可以肯定的。
对于中国资源相对有限地区，免疫学指标是评价治疗效果的主要手段。通过对CD4+细胞计数在1年内变化情况的研究，证实CD4+细胞计数在治疗后的一年内有随着治疗时间增长的趋势，与西方的报道相同。通过模型参数估计，进一步得到了CD4+细胞增长的平均速度，可以定量的预测病人的CD4+细胞水平。
通过CD4+细胞计数的影响因素分析，可以发现含3TC的治疗方案效果相对较好，可能是3TC的胃肠道的副作用较小，有效地减少了因恶心呕吐而导致的停药现象，有利于提高病人服药的依从性有关。开始治疗时的CD4+细胞计数越高，治疗后的CD4+细胞计数也相对越高，提示治疗时机应该在符合治疗标准后尽早治疗，治疗前的CD4+水平较低者，即使接受抗病毒治疗，治疗后的免疫学指标仍然相对较低。
本次研究的局限性，资料来源不是临床药物实验的科研数据，而是来源于国家免费抗病毒治疗数据库，由于各地在政策落实、资金保障和医疗服务质量上的差异，造成数据缺失较多，可能对结果的稳定性有影响。
【参考文献】
［1］ 蒋卫民，潘孝彰，康来仪.上海地区成人不同年龄组间CD4、CD8淋巴细胞计算正常值调查［J］.中华传染病杂志，2002,20(4):203～205.
［2］ Brown H,Prescott R. Applied mixed models in medicine. English:John Wily & Sons Ltd,1999.
［3］ 陈峰,姚晨,孙高.新药临床试验中重复测量资料的混合效应模型. 中国卫生统计,2000,17(6):54～57.
［4］ 余松林.混合线性模型的应用.中国医院统计，2006,13(3)：70～75.
［5］ Wolfinger, R.D.An Example of Using Mixed Modlels and PROC MIXED for Longitudinal Data［J］.Journal of Biopharmaceutical statistics,1997, 7(4):481～500
［6］ Singer JD.Using SAS PROC MIXED to fit multilevel models, hierarchic-al models, and individual growth models. J Educ Behav Stat,1998,24:323～355.
作者单位：徐州市疾病预防控制中心，江苏 徐州 221003； 中国疾病预防控制中心性病艾滋病预防控制中心,北京 100005.