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1.
目的探索农村艾滋病患者自我接纳程度及其影响因素。方法采用自我接纳问卷(SAQ)和家庭及社区关怀量表对皖北农村117名艾滋病患者进行调查分析。结果皖北农村艾滋病患者SAQ总分为(39.76±6.93)分,自我评价因子评分为(19.78±4.27)分,自我接纳因子评分为(19.98±4.93)分。女性艾滋病患者SAQ总分及自我接纳因子评分低于男性(均有P<0.05)。农民患者SAQ总分、自我评价和自我接纳因子评分均低于其他职业患者(均有P<0.01)。艾滋病患者SAQ总分及自我评价因子评分与人均年收入呈正相关(均有P<0.05)。艾滋病患者SAQ总分及自我接纳因子评分与家庭及社区关怀评分呈正相关(均有P<0.01)。多元线性逐步回归分析显示,家庭及社区关怀、性别、人均年收入、是否与父母同住为艾滋病患者自我接纳程度的影响因素,且家庭及社区关怀评分高、性别为男性、人均年收入高、与父母同住是自我接纳程度的保护性因素。结论皖北农村艾滋病患者自我接纳程度较低,家庭及社区关怀、性别、人均年收入、与父母同住等是其可能的影响因素。  相似文献   
2.
ARIMA模型与灰色预测模型GM(1,1)在HIV感染人数预测中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
目的比较ARIMA模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA)与灰色预测模型[gray forecast model,GM(1,1)]在艾滋病感染人数预测上的有效性。方法以安徽省芜湖市2005-2011年疫情资料为基础,分别使用月发病人数及年度发病人数建立ARIMA模型及GM(1,1)模型,通过预测结果与实际值的对比来比较两模型的应用效果。结果 ARIMA模型及GM(1,1)模型的拟合结果均与芜湖市艾滋病发病趋势相一致,ARIMA模型的平均误差率稍高于GM(1,1)模型。结论在对无周期性的艾滋病疫情数据进行预测时,ARIMA模型的预测优势不能得到充分体现,从而使ARIMA模型的平均误差率稍高于GM(1,1)模型,因此在进行传染病及疾病预测时,应综合考虑和比较多种模型的预测效果,选择适合本地区的预测模型进行预测,且应不断补充新的数据对模型进行修正或重新拟合,才能达到有效预测的目的。  相似文献   
3.
  目的   了解安徽省儿童艾滋病患者的生存状况及影响因素。  方法   采用回顾性队列研究方法,收集“中国艾滋病综合防治信息系统”中报告的截止到2020年12月31日现住址为安徽省的儿童艾滋病患者数据资料,采用寿命表法计算生存率,Cox 比例风险模型分析其影响因素。  结果   共纳入329例儿童艾滋病患者,54 例死亡,艾滋病相关病死率为2.2/100人年。Cox 比例风险模型分析显示,儿童艾滋病患者生存时间与诊断时疾病状态、是否接受抗病毒治疗有关,诊断时疾病状态为艾滋病的死亡风险是感染者的5.32倍,未接受抗病毒治疗是接受治疗的28.29倍。接受抗病毒治疗儿童艾滋病患者生存时间与诊断时年龄、诊断时疾病状态、治疗前基线CD4 + T淋巴细胞计数有关,诊断时年龄 < 5岁的死亡风险是11~15岁的6.18倍,诊断时疾病状态为艾滋病是感染者的5.07倍,治疗前基线CD4 + T淋巴细胞计数介于50~200、 < 50个/μL分别是 > 200个/μL的8.40倍和10.99倍。  结论   抗病毒治疗是影响儿童艾滋病患者生存时间的重要因素,治疗前基线CD4 + T淋巴细胞计数水平是影响治疗效果的关键因素。  相似文献   
4.
<正>近年来我国50岁及以上人群艾滋病疫情日益严重[1]。由于中老年群体存在多性伴、无保护性行为等风险因素[2-3],并且老年人在获取HIV相关知识及检测服务方面存在障碍[4],更易存在并发症[2],需要针对这一群体采取精准有效的措施遏制HIV在这一人群中的流行。本研究分析安徽省2016-2021年新报告50岁及以上HIV/AIDS患者的特征,为针对这一人群制定防治措施提供依据。  相似文献   
5.
目的  了解安徽省医院就诊人群丙型病毒性肝炎(丙肝)感染状况及特征。方法  采用分层随机抽样方法,选择安徽省6个县市区作为研究现场,采用连续抽样的方法,对调查期间符合纳入标准的就诊人群进行调查和HCV抗体、核酸检测。结果  共调查7 052例医院就诊人群,HCV抗体阳性率为0.68%,核酸阳性率为0.31%。综合医院就诊人群HCV抗体阳性率高于妇幼保健院(P=0.004),不同性别间HCV抗体和核酸阳性率差异均无统计学意义(均P>0.05)。不同年龄段间HCV抗体和核酸阳性率差异均有统计学意义(均P < 0.001),其中≥20岁人群HCV抗体和核酸阳性率均随年龄增长而升高。不同科室送检的血样HCV抗体和核酸阳性率差异均有统计学意义(均P < 0.001)。结论  安徽省医院就诊人群丙肝感染状况呈中等流行水平,应加强对感染/传染科、内镜室等重点科室就诊人群的丙肝筛查。  相似文献   
6.
目的 分析安徽省阜阳市2020-2021年新报告HIV感染者主要亚型毒株的分子流行特征及传播网络情况,为当地制订有效的干预措施提供依据。方法 2020年1月至2021年12月共收集阜阳市新报告感染HIV-1血液样本589份,扩增pol基因和测序,运用美国斯坦福大学耐药数据库进行耐药突变分析,构建系统进化树,提取传播网络并分析其特征,对研究对象进入网络的相关因素进行分析。结果 成功扩增获得589名HIV感染者的pol区基因序列,主要的亚型为CRF07_BC(34.8%),B(30.4%)和CRF01_AE(22.4%),新报告感染者总体耐药率为8.6%。三个主要亚型分别以0.5%作为基因距离阈值构建了分子传播网络,入网率分别为B(41.3%)、CRF07_BC(34.6%)和CRF01_AE(20.5%)。对进入网络的影响因素进行分析,多因素Logistic回归结果显示,年龄>50岁(与<30岁相比,a OR=2.419,95%CI:1.189~4.921)、CRF07_BC(与CRF01_AE相比,a OR=1.875,95%CI:1.085~3.242)、B亚型(与CRF...  相似文献   
7.
8.
目的了解柳州市监测哨点嫖客的艾滋病(acquired immunodeficiency syndrome,AIDS)相关知识、行为以及艾滋病病毒(human immunodeficiency virus,HIV)感染状况,为制定防治对策提供科学依据。方法根据《全国艾滋病哨点监测实施方案》对柳州市嫖客人群进行问卷调查,并采集静脉血样进行HIV、梅毒、丙型肝炎病毒的血清学检测,分析其艾滋病知识知晓情况和安全套使用情况的影响因素。结果共调查400名嫖客,AIDS相关知识知晓率为52.75%,最近1年发生商业性行为坚持使用安全套的比例为45.74%,HIV阳性感染率为2.26%,梅毒和丙肝的感染率均为8.04%。多因素Logistic回归分析表明,年龄小、婚姻状况为离异或丧偶和大专及以上学历是嫖客人群艾滋病知识知晓的保护因素;婚姻状况为在婚、同居和离异/丧偶和对艾滋病知识知晓是嫖客人群最近1年商业性行为坚持使用安全套的保护因素。结论柳州市嫖客人群中存在着感染HIV的危险行为,需要采取针对性的干预措施,遏制艾滋病经性传播途径的蔓延。  相似文献   
9.
目的 了解安徽省丙肝病例报告的质量,为提高丙肝报告质量提供参考依据。方法 抽取丙肝病例报告数较多的不同等级医院,对选中医院2014年第1季度丙肝住院病例进行核查。结果 共抽取6市3县的19家医院进行核查,其中省级医院5家,市级医院10家,县(区)级医院4家。核查的662例丙肝住院病例中,150例漏报,总漏报率为22.66%,其中省级医院漏报率20.13%,市级医院23.54%,县(区)级医院23.15%,差异无统计学意义(χ2=0.774,P=0.679)。通过对上报至传染病报告信息管理系统的512例丙肝住院病例进行诊断分类核查发现,诊断分类误报率为39.26%,急慢性分类误报率为65.23%,其中省级医院和市级医院丙肝诊断分类误报率均明显低于县(区)级医院(均有P<0.05),省级医院丙肝急慢性分类误报率明显低于市级医院和县(区)级医院,差异均有统计学意义(均有P<0.05)。结论 目前安徽省各级医院丙肝报告质量普遍较差,丙肝漏报率和诊断分类误报率均较高,尤其是丙肝急慢性分类。建议加强对医务人员丙肝诊断报告标准的培训,规范丙肝报告要求,提高报告质量。  相似文献   
10.
目的了解安徽省医疗机构医务人员对丙肝基本知识、诊断和防护知识的知晓情况,并对培训效果进行评估,探讨培训模式及内容的可行性。方法邀请丙肝防控及临床专家,采用讲座及互动讨论的方式,就丙肝流行病学、临床特点及防控知识进行面对面培训,并于培训前、后分别对参加培训的医务人员进行问卷调查。结果参加培训的169名医务人员培训前丙肝基本知识回答正确率在70%以上,121名培训者培训后丙肝基本知识回答正确率在87%以上。医务人员对"急性丙肝的临床表现"、"慢性丙肝的定义"、"感染丙肝后可检测到HCV核酸的时间"、"确诊为丙肝的实验室检测依据"、"丙肝标准预防的原则"、"防止医务人员发生丙肝院内感染的措施"和"发生丙肝职业暴露后应采取的措施"这7个知识的回答正确率分别由培训前的78.7%、85.8%、33.7%、74.0%、53.3%、71.0%、23.8%提高到培训后的94.2%、96.7%、65.3%、99.2%、66.9%、82.6%、47.0%,差异均有统计学意义(P值均小于0.05)。结论医疗机构医务人员对丙肝诊断和防护知识的知晓水平不高,应进一步加强对安徽省医务人员丙肝知识的培训。  相似文献   
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