为长效技术做准备:密苏里州圣路易斯市口服PrEP使用者中PrEP持续性与HIV及STI实验室检测覆盖的多状态分析(2014-2021年)

PrEParing for Long-acting Technologies: A Multistate Analysis of PrEP Persistence and HIV and STI Lab Coverage Among Oral PrEP Initiators in St. Louis, Missouri (2014-2021)

作者信息Lindsey M Filiatreau, Rupa Patel, Kate Curoe, Ashley Underwood, Joseph Cherabie, Elvin H Geng, Aditi Ramakrishnan, Rachel Presti, Aaloke Mody
PMID41550692
发布时间2026-01-09
DOI10.1093/ofid/ofaf795

实验完整度

中

本研究为观察性队列分析,包含明确的人群定义、数据来源(EHR和调查)、多状态统计建模及亚组分析,但缺乏干预性实验验证层级,属于中等完整度。

主要模型

PrEP使用者队列(来自圣路易斯市两家诊所)

重点核对

队列纳入470例PrEP使用者,涵盖2014年6月至2021年11月,随访2年 护理脱离定义:诊室就诊间隔超过183天,实验方案要求核对 实验室检测延迟定义:HIV、梅毒、淋病、衣原体检测间隔超过183天 多状态模型使用Aalen-Johansen估计器,需验证统计参数设置

摘要

背景:参与暴露前预防(PrEP)护理以及HIV和性传播感染(STI)的常规筛查,对于实现这一HIV预防策略的全部益处至关重要。方法:我们招募了一个从2014年6月至2021年11月在密苏里州(一个“终结HIV流行”优先州)的两家诊所寻求PrEP服务的个体队列。我们使用电子健康记录和调查数据,采用多状态方法探讨了链接护理后2年内的结局。我们评估了八个互斥的护理状态之间的转换,这些状态根据是否收到处方、实验室检测覆盖状态和保留情况来区分。我们描述了总体人群和不同社会人口学亚组中的结局。结果:共纳入470人(90.3%为男性;中位年龄29岁,四分位距25–36;52.9%为非西班牙裔白人),共计879.5人年的随访时间。链接护理后一周,86.8%(95%置信区间:83.6–90.0)的参与者有PrEP处方。在第6个月时,35.2%(95%置信区间:30.7–39.7)仍在护理中但HIV/STI筛查出现延迟,在第12个月时,48.3%(95%置信区间:43.7–53.1)已脱离护理。在脱离护理的人群中,28.3%(95%置信区间:23.9–32.7)在6个月后重新参与。女性和无保险者在随访的第一年最有可能脱离护理。结论:在密苏里州的PrEP使用者中,临床就诊和实验室筛查的延迟很常见,大多数脱离护理的人不会返回。女性、无保险者和其他边缘化群体可能特别容易发生持续性不佳,这表明有必要采取有针对性的干预措施。

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
在密苏里州圣路易斯市启动PrEP护理的人群中,PrEP的持续使用模式以及HIV/STI实验室检测的覆盖情况如何随时间变化?
核心机制
PrEP护理参与是一个动态过程,个体可能在不同状态间转换,包括处方、实验室检测覆盖和临床参与,脱离护理和重新进入的情况常见。
主要证据
基于470名PrEP使用者的队列研究,使用多状态模型分析了2年内的护理状态转变,发现约有48%的人在一年内脱离护理,28.3%在脱离后6个月内重新参与,且脱离者以女性和无保险者居多。
研究意义
该研究强调了针对女性和无保险者等高风险群体进行定制化PrEP持续性干预的必要性,并建议将多状态方法用于PrEP护理的规划与评估,以改善公共健康规划。

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

队列建立与数据收集

确定研究人群并收集其基线特征和后续护理数据。

从2014年6月至2021年11月,在圣路易斯市两家诊所招募了516名PrEP使用者,最终纳入470人。通过调查问卷和电子健康记录收集了人口学、实验室检测和就诊信息。

2

定义PrEP护理状态

建立互斥且全面的护理状态分类,以评估护理参与动态。

根据是否链接诊所、是否获得PrEP处方、实验室检测状态、临床参与和血清转换情况,定义了八个互斥且穷尽的护理状态。

3

纵向随访与状态评估

描述PrEP使用者在2年内各个护理状态的分布和转变。

使用Aalen-Johansen估计器进行多状态分析,估计每个时间点处于各状态的概率,以及从脱离开开始的概率;并计算限制平均时间。

4

亚组分层分析

探讨不同社会人口学亚组在PrEP护理脱离方面的差异。

按性别、年龄、种族/民族、保险状况、教育程度和就业状况分层,比较一年后脱离护理的比例。

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。

产品清单

实验环节名称品牌货号
RedCap----
SASSAS Institute Inc.--
STATAStataCorp LLC--
RR Foundation for Statistical Computing--

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
研究队列
纳入标准(年龄≥18岁,处方接受Truvada、Descovy或Apretude);随访时间2年;数据来源为电子健康记录和调查问卷
阅读提示:Methods中的Study Population和Data Sources部分
护理状态定义
实验室检测间隔超过183天定义为“未及时检测”;就诊间隔超过183天定义为“脱离护理”;此定义需核对原文
阅读提示:Methods中的Measures部分和Figure 1
统计分析
多状态模型使用Aalen-Johansen估计器;置信区间通过1000次自助重抽样获取;时间零点为链接护理或首次脱离护理日期
阅读提示:Methods中的Statistical Analyses部分
亚组分析
按性别、年龄、种族/民族、保险状况、教育程度和就业状况分层;需要核对样本量和各组具体人数
阅读提示:Results中的Stratified Analyses和Figure 4