人类免疫缺陷病毒感染合并癌症接受化疗患者的机会性感染风险

Risks of Opportunistic Infections in People With Human Immunodeficiency Virus With Cancers Treated With Chemotherapy

作者信息Alain Makinson, Lesley S Park, Kimberly Stone, Janet Tate, Maria C Rodriguez-Barradas, Sheldon T Brown, Roxanne Wadia, Kristina Crothers, Roger Bedimo, Matthew Bidwell Goetz, Fatma Shebl, Jacques Reynes, Vincent Le Moing, Keith M Sigel
PMID34458394
发布时间2021-07-19
DOI10.1093/ofid/ofab389

实验完整度

高

该研究为大型队列研究,包含2106名HIV感染者和2981名未感染者,通过多重调整(IPW、PCP预防)和敏感性分析比较OI发生率,并经医师图表审查确认OIs。

主要模型

退伍军人老龄化队列研究(VACS)中接受化疗的HIV感染退伍军人 退伍军人老龄化队列研究(VACS)中接受化疗的未感染退伍军人

重点核对

HIV状态(PWH vs 未感染) 肿瘤类型(血液系统 vs 非血液系统) CD4计数(>200/≤200 cells/mm³) HIV病毒载量(<500 vs ≥500 copies/mL) PCP预防用药(使用与否)

摘要

背景:我们确定了癌症化疗中的HIV感染者与非HIV感染者的机会性感染(OIs)发生率。方法:我们从退伍军人老龄化队列研究中确定了1996年至2017年间接受至少1剂化疗的2106名HIV感染者和2981名未感染退伍军人。我们在化疗后6个月内确定了机会性感染,包括带状疱疹、巨细胞病毒、结核病、念珠菌性食管炎、肺孢子菌肺炎(PCP)、弓形虫病、隐球菌病、非典型分枝杆菌感染、沙门氏菌菌血症、组织胞浆菌病、球孢子菌病或进行性多灶性白质脑病。我们使用泊松方法计算按HIV状态分层的OIs发生率,并针对血液系统和非血液系统肿瘤进行分层。我们通过HIV状态的逆概率加权并进一步调整PCP预防,比较了按HIV状态的OI率。结果:我们确认了101人中的106例OIs。校正后的OI发生率比(IRRs)表明HIV感染者所有癌症(IRR,4.8;95%置信区间[CI],2.8–8.2)、血液系统癌症(IRR,8.2;95% CI,2.4–27.3)和非血液系统癌症(IRR,3.9;95% CI,2.1–7.2)的风险更高。CD4>200细胞/mm³且病毒载量<500拷贝/mL者的发生率比没有显著升高(IRR,1.8;95% CI,0.9–3.2)。所有PCP病例(n=11)均发生在HIV感染者中,其中2例未经微生物学确认,发生在1467名无非血液系统癌症、未接受PCP预防且CD4计数>200/mm³的HIV感染者中。结论:接受化疗的HIV退伍军人的OI发生率高于未感染退伍军人,特别是血液系统癌症患者,但在HIV疾病得到控制的HIV感染者中没有升高。我们的研究不支持对CD4>200/mm³且病毒载量受控的HIV感染者实体瘤进行系统性PCP预防。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
HIV感染者化疗后6个月内机会性感染的发生率是否高于未感染者,且风险是否因肿瘤类型和HIV控制状态而异?
核心机制
化疗和HIV感染共同导致的免疫抑制增加机会性感染风险,尤其是未控制的HIV病毒血症和合并症负担。
主要证据
基于VACS队列,HIV感染者OI发生率(89.0/1000人年)显著高于未感染者(17.8/1000人年),校正后IRR为4.8;血液系统癌症IRR为8.2,非血液系统为3.9;但CD4>200且病毒载量<500者IRR不显著(1.8)。
研究意义
该研究不支持对CD4>200且病毒载量受控的HIV感染者实体瘤进行系统性PCP预防,并提示需关注HIV感染者的带状疱疹预防策略。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

队列识别与基线特征比较

确定HIV感染和未感染退伍军人癌症化疗人群,并比较基线特征。

从VACS中筛选出1996-2017年间诊断癌症并接受至少1剂化疗的HIV感染者和未感染者,使用χ²检验和Wilcoxon检验比较基线特征。

2

机会性感染事件确认

确认化疗后6个月内发生的既定OI列表中的事件。

通过诊断编码初步识别OIs,并由传染病医生通过图表审查确认所有事件。

3

发生率计算与比较

比较HIV感染者和未感染者的OI发生率,并评估按肿瘤类型和HIV控制状态的分层差异。

使用泊松方法计算OI发生率,并使用逆概率加权(IPW)调整基线差异,进一步调整PCP预防使用,计算IRR。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

队列建立与特征比较
发生率计算与风险估计

产品清单

实验环节名称品牌货号
Stata 15----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
队列纳入与排除
纳入标准:癌症诊断时间(1996-2017)、化疗至少1剂;排除标准:卡波西肉瘤、皮肤癌(除外黑色素瘤)
阅读提示:Methods: Population
机会性感染定义
OI类型列表、事件时间窗口(化疗后6个月内且首次化疗后至少14天)、诊断编码识别和图表审查确认
阅读提示:Methods: Study Outcomes and Variables; Supplementary
HIV状态分组
CD4计数、病毒载量阈值(>200 cells/mm³, <500 copies/mL)、PCP预防使用
阅读提示:Methods: Statistical Analysis; Table 1
统计调整
IPW模型变量(年龄、性别、肿瘤部位、种族、诊断年份、吸烟、酒精使用障碍)、调整PCP预防使用
阅读提示:Methods: Statistical Analysis