基于混合效应模型、机器学习的HIV/AIDS儿童抗病毒治疗免疫学、生长发育影响因素的研究

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目的:探讨艾滋病毒/艾滋病(HIV/AIDS)儿童抗逆转录病毒治疗(Antiretroviral therapy,简称ART)后免疫学(CD4+T细胞,简称CD4)疗效,卫生学(生长发育)疗效随治疗时间变化的特点,了解影响CD4、生长发育的相关因素,为提高HIV/AIDS儿童治疗效果提供数量依据。方法:本课题收集了2007年1月-2016年6月631例新疆接受抗病毒治疗确诊年龄小于15岁的HIV/AIDS儿童随访数据,按照年龄分为<5岁和≥5岁两组。(1)对2008年6月-2016年6月新疆接受ART治疗时间≤3年的271例HIV/AIDS儿童治疗的随访数据描述短期疗效免疫学动态变化趋势并与正常儿童组CD4进行比较,同时利用广义线性混合效应模型进行建模,分析影响免疫学疗效的主要因素;(2)对2007年1月-2016年6月新疆接受ART 601例HIV/AIDS儿童的随访数据分析生长发育情况,采用倾向性评分匹配法(PSM)按照年龄、性别1:1比例从正常儿童中匹配出601例作为对照组,比较正常儿童与HIV/AIDS儿童不同治疗时间身高、体重变化情况。同时使用Z评分方法比较HIV/AIDS儿童不同年龄营养变化情况,即年龄别体重(WAZ)和年龄别身高(HAZ),利用广义线性混合效应模型对HAZ、WAZ建模,用于确定各影响因素与WAZ和HAZ结果之间的关联。(3)采用5种机器学习算法对HIV/AIDS儿童抗病毒治疗免疫学和生长发育进行建模分析,并与混合效应模型拟合结果进行比较,选择出最优的模型。结果:(1)CD4方面,纳入271例HIV/AIDS儿童,年龄<5岁和≥5岁两组人数分别是71例和200例,基线中位CD4细胞分别是654和400个。HIV/AIDS儿童,经过治疗后不同年龄段CD4细胞与正常儿童CD4细胞相比均较低,但是HIV/AIDS儿童CD4细胞随治疗时间大多呈现上升的趋势,均高于基线CD4细胞组。在因素分析中,免疫学失败的危险因素为基线免疫学抑制程度、基线WHO临床分期、最近7天漏服药情况[比值比(OR)均>1],均会增加免疫学失败的发生,而治疗时间则会降低免疫学失败的发生[OR=0.9715,95%(CI):0.971 40.9715]。(2)生长发育方面,纳入601例HIV/AIDS儿童,经过不同时间的治疗,HIV/AIDS儿童生长发育轨迹与正常儿童比较无显著性差异,且平均水平均有所提高。在因素分析中,HAZ改变主要与开始ART年龄、治疗时间、规范参加随访情况、最近7天漏服药情况和基线WHO临床分期有关(P值均<0.05),其中免疫抑制程度和开始ART年龄存在交互作用(P均<0.05),免疫抑制程度低且开始ART年龄早的HIV/AIDS儿童身高增加显著;WAZ改变主要与性别、治疗时间有关(P值均<0.05),其中治疗时间和开始ART年龄分组存在交互作用(P<0.001),开始ART年龄早且治疗时间长的HIV/AIDS儿童体重增加显著。(3)采用5种机器学习算法对CD4、长发育进行建模分析,与混合效应模型进行比较,得出机器学习算法较优于混合效应模型。结论:经过ART治疗后CD4水平、生长发育指标较显著提高,并且长期治疗较短期治疗疗效显著,因此应加大对HIV/AIDS儿童病人早诊断、早治疗的宣传力度,加强随访管理,提高依从性,进一步改善HIV/AIDS儿童病人生活质量。
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