目的:四川省是中国艾滋病疫情较为严重的省份,已发现且存活的艾滋病病毒（HIV）感染者和艾滋病（AIDS）病人（简称“HIV/AIDS”）的数量居全国第一位,近10年来,新报告的HIV/AIDS病例中50岁及以上（中老年）男性病例的数量快速上升,占新报告病例的比例也在不断升高,但全省的流行特征、变化趋势和影响因素尚不明确。本研究拟从中老年男性艾滋病报告疫情的流行特征、分子流行病学特点、主要影响因素以及HIV感染水平和流行趋势预测等方面对四川省中老年男性艾滋病疫情的流行形势开展多方位的研究,为该人群的艾滋病防控策略制定提供数据支持。方法:在“中国疾病预防控制信息系统”中下载2008年1月1日至2019年12月31日的艾滋病病例报告和随访资料,按终审时间、现住址、性别和年龄筛选出四川省当年新报告和存活的中老年男性HIV/AIDS病例数据,同时获取四川省艾滋病监测哨点的数据资料;利用2018年和2019年1月、3月、5月、7月、9月和11月以及2019年4月新报告的中老年男性HIV/AIDS病例确证检测时留存的血样开展实验室检测分析;从四川省统计局官方网站上获取2008-2018年可能影响艾滋病疫情的人口、经济、交通和医疗等资料;收集四川省主要妇幼保健机构婚检中的HIV检测数据;此外,还开展横断面调查研究。应用SPSS 23.0、Excel等软件对数进行清理和图表绘制。α=0.05。（1）利用中老年男性HIV/AIDS病例报告数据资料,针对病例的三间分布、传播途径、晚发现情况以及变化趋势（Cochran-Armitage检验）进行全面分析;利用Arc GIS 10.6和Arc GIS Pro 2.4软件对历年新报告病例在区县水平上进行全局和局部空间自相关分析、双变量自相关分析聚类和异常值分析以及时空聚类分析,并进行可视化。（2）应用差分自回归移动平均模型（ARIMA）,应用2008-2018年的月度新报告病数对2019-2022年报告病例数进行预测,应用SPSS 23.0软件构建模型,利用SAS 9.3软件进行季节性分解,并对模型进行比较和评估,并应用2019年的报告数进行验证,然后用最佳模型对全省的报告病例数进行预测,应用相同的方法对部分重点市（州）的报告病例数进行预测。（3）利用四川省历年艾滋病监测哨点资料、人口数据资料、婚检的HIV检测、监管场所HIV检测等数据,同时对暗娼（FSW）、男男同性人群（MSM）、注射吸毒人群（IDU）、嫖客等重点人群的规模按照“全国艾滋病疫情估计数据收集和使用指南”的标准进行估计,然后应用估计和预测软件包（EPP/Spectrum）模型,利用Spectrum 5.3.1软件完成对四川省中老年男性HIV/AIDS病例的存活数和新发感染数进行估计。（4）利用限制性抗原亲和力酶联免疫实验（LAg-Avidity EIA）方法对2018年和2019年奇数月新报告的中老年男性HIV/AIDS病例进行新发感染检测,发现感染时间在130天内的新发感染病例,分析新报告病例的新发感染比例（新发感染数/实验检测数）及其分布特征。（5）应用HIV基因提取、扩增和纯化技术,获取2019年4月新报告中老年男性HIV/AIDS病例的HIV基因序列,应用Sequencher 4.9和Bioedit 7.2软件对基因序列进行清理、匹配,最后应用Fasttree软件进行基因分型;应用HYPHY软件计算HIV基因序列间的距离（Pairwise distance）,应用1.5%的基因距离阈值构建HIV-1分子传播网络,并应用Cytoscape 3.2.0软件进行可视化。（6）在市（州）级水平对2008-2018年中老年男性病例报告数与人口密度（人/km~2）、人均地区生产总值（元）、HIV检测量（人次）、公路里程数（km）和每万常住人口医疗卫生人员数等因素的关系进行分析,应用Geo Da 1.1.4.0构建空间回归模型,并比普通较最小二乘法模型（OLS）、空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）,最后选用最佳模型进行相关性分析。（7）开展横断面调查研究,调查HIV/AIDS病例和普通中老年男性居民（约3000人）艾滋病相关行为、态度和知识等内容,应用调查对象中经LAg-Avidity EIA实验判定为新发感染的中老年男性HIV/AIDS病例作为病例,按年龄±1岁匹配的普通中老年男性居民作为对照,开展病例对照分析,利用SAS 9.3软件进行单因素和多因素logistic回归方法分析中老年男性HIV感染的影响因素。（8）横断面调查研究中,对调查的中老年男性居民进行HIV抗体检测,而且同步在调查开展地区的15家综合医院对在研究期间就诊的中老年男性就诊者进行HIV抗体检测（检测量为10500份）,以评估中老年男性的HIV感染率水平。结果:（1）报告疫情特征:2008-2019年,全省共报告中老年男性HIV/AIDS病例56908例,占全部新报告病例的26.3%,年度新报告病例数由2008年的263例上升至2019年的16017例,占新报告病例数的比例由3.3%上升至42.7%,呈显著增加趋势（Z=120.60,P＜0.001）,中老年男性报告发病率由1.86/10万上升至147.32/10万;新报告病例的平均年龄是64±9岁,高年龄组（≥65岁）的构成呈上升趋势（P＜0.001）;职业以农民为主（70.6%）,呈逐年上升趋势（Z=40.53,P=0.000）;文化程度以小学为主（53.6%）,呈上升趋势（Z=15.60,P=0.000）;婚姻状况以已婚有配偶者居多（54.8%）,呈下降趋势（Z=-6.74,P=0.000）;传播途径以异性传播为主（95.9%）,呈上升趋势（Z=35.91,P=0.000）,异性传播的主要形式是商业性行为传播（69.8%）,并呈现逐年升高的趋势（Z=10.29,P=0.000）;中老年男性病例以被动检测发现为主,综合医院检测发现的比例是72.3%;中老年男性病例的晚发现比例为44.7%,呈下降趋势（Z=-12.10,P=0.000）;新报告中老年男性病例在报告年度内死亡的比例为15.0%,呈逐年下降趋势（Z=-25.85,P=0.000）,主要死因是艾滋病无关死亡（70.9%）;与青壮年（20-49岁）男性HIV/AIDS病例在职业、传播途径、文化程度、婚姻状况、感染时间、异性传播形式、晚发现比例等方面差异显著（P=0.000）。2019年底报告存活的中老年男性HIV/AIDS病例数为45249例,占全部报告存活病例的28.0%,中老年男性HIV报告感染率为0.32%,存活病例的传播途径以异性传播为主（93.4%）,存活病例的职业以农民为主（68.7%）。（2）时空分布特征:全局自相关分析显示四川省报告中老年男性HIV/AIDS病例数呈正空间自相关性,并不断增强,全局Moran’s I指数由2008年的0.15增加到2019年的0.67（P值均＜0.001）),且聚集类型属于高值聚集型（Getis-Ord General G值均＞0且Z值均＞1.96）;双变量空间自相关分析显示,除2008年外,其他年份中老年男性病例报告数与青壮年男性病例报告数呈正空间自相关性;局部热点分析显示四川攀西地区出现热点的时间段是2008-2010年,之后热点数量在不断减少,2011年开始消失;川西北无热点,在2012年开始出现冷点地区,且不断扩大;四川省中部于2008年发现热点,集中在成都市;在川东北,热点主要集中在达州市和广安市交界处（2008-2016年）,之后消失,并出现零星冷点;川东南在2010年出现第1个热点后,热点数量和面积不断扩大;聚类和异常值分析（Anselin Local Moran I）显示低-低值聚集区集中在四川省西北部的甘孜州和阿坝州,高-高值聚集区在2008-2013年分散在四川南部、中部和东北部,2014年及之后逐渐向四川东南部集中;时空分析发现12种不同类型的时空聚集模式,其中连续热点主要分布在四川省东南部及成都市,连续冷点主要分布在阿坝州、甘孜州及四川南部和北部,持续热点位于成都市西北部,增强热点是成都市双流区、龙泉驿区和新都区,历史热点位于广安市东部,减弱热点是成都市锦江区。（3）ARIMA预测结果:最佳模型是ARIMA（0,1,1）（0,1,1）12,R~2=0.955,AIC=1538.81,Ljung-Box检验结果显示模型残差呈随机分布（Q=20.48,P=0.200）;模型预测显示2019-2022年新报告中老年男性病例数呈增加趋势,预测2019年新报告病例数与实际报告数的误差为0.3%;同样的方法预测成都市、自贡市、内江市、乐山市、宜宾市和凉山州等重点地区的中老年男性报告数,结果均显示呈现上升趋势。（4）EPP/Spectrum估计结果:EPP/Spectrum模型拟合结果显示,IDU人群（不含凉山州）的HIV感染率呈下降趋势,FSW、MSM、嫖客及普通人群的HIV感染率在上升;估计存活的中老年男性HIV/AIDS病例数不断增加,2019年底估计数为5.47万例（95%CI:4.21万～7.18万）,中老年男性HIV/AIDS病例的发现率为82.8%;新发感染估计结果显示,中老年男性的新发感染数呈上升趋势,中老年男性的HIV新发感染率由2009年的0.63/万上升至2019年的5.38/万。（5）新发感染结果:完成LAg-Avidity EIA实验检测的病例总数是13513例,占报告病例总数的93.4%,判定为新发感染的病例数为1737例,新发感染比例为12.9%,2018年是13.1%,2019年为12.7%,差异无统计学显著性（c~2=0.42,P=0.514）;新发感染比例居前五位的是达州市（19.1%）、绵阳市（18.8%）、遂宁市（17.5%）、甘孜州（17.1%）、德阳市（16.1%）,凉山州新发感染比例最低（8.0%）;新发感染比例随年龄的增加呈上升趋势（Z=4.99,P＜0.001）,由50-54岁的11.1%上升至75岁及以上的15.7%;经同性传播的新发感染比例较高（19.1%）;异性传播形式中的非婚非商业性传播的比例是14.5%,商业性行为传播的比例是12.4%;离异/丧偶者的新发感染比例较高（13.5%）;离退休人员的新发感染比例是16.4%,农民的是12.3%,不同职业的差异有统计学显著性（c~2=16.96,P=0.002）;青壮年男性的新发感染比例为11.7%,低于中老年男性,且差异有统计学显著性（c~2=6.71,P=0.010）（6）HIV-1分子簇特征:2019年4月新报告中老年男性HIV/AIDS病例中,通过测序共获得642条HIV-1的基因序列,流行的HIV-1毒株主要是CRF07＿BC（46.4%）、CRF01＿AE（29.8%）、CRF08＿BC（9.2%）和CRF85＿BC（7.5%）亚型。HIV-1毒株的总体成簇率为45.8%（294/642）,CRF85＿BC亚型的成簇率最高（72.9%）,不同亚型成簇率的差异有统计学显著性（c~2=77.73,P=0.000）;共发现58个HIV-1分子簇,最大的簇含有78个基因序列;最大的分子簇由CRF01＿AE毒株亚型构成,组成该簇的基因序列来自全省13个市,成都市最多（50.0%）;由CRF85＿BC亚型形成的分子簇（35个序列）的序列主要来源于宜宾市（88.6%）;由CRF08＿BC亚型形成的分子簇（33个序列）的序列来自全省11个市（州）,成都市序列最多（30.3%）。（7）流行影响因素:根据空间回归模型拟合结果,最终确定普通最小二乘法模型（OLS）对2008-2018年中老年报告病例数的影响因素进行分析,发现HIV检测量（2016-2018年）、人口密度在（2011-2012年）、人均GDP（2008-2018年）、公路里程数（2008-2010年、2012-2013年和2016年）与中老年男性病例报告数呈正相关关系,每万常住人口卫生人员数（2008年和2010-2018年）与报告数呈负相关关系。病例对照分析中,共纳入新发感染的中老年男性HIV/AIDS病例242例,普通中老年男性居民968人。非条件多因素logistic回归分析结果显示:已婚有配偶（OR=0.48,95%CI:0.37～0.64）、对找小姐持中立或反对态度（OR=0.36,95%CI:0.27～0.48）、获取艾滋病知识的途径≥2种（OR=0.72,95%CI:0.55～0.94）、做过HIV检测（OR=0.73,95%CI:0.56～0.96）、知晓艾滋病知识（OR=0.55,95%CI:0.42～0.72）等因素是中老年男性HIV感染的保护因素,独居/集中居住（OR=1.56,95%CI:1.20～2.04）、有外出务工史（OR=2.10,95%CI:1.61～2.73）、有商业性行为（OR=1.71,95%CI:1.32～2.22）等是中老年男性感染HIV的危险因素。（8）中老年男性HIV感染水平:横断面调查研究中,共有2895名普通中老年人男性居民完成HIV检测,占调查人数的96.5%,其中HIV确证检测阳性14人,HIV检出阳性率为0.48%（95%CI:0.23%～0.74%）,宜宾市为1.59%（95%CI:0.50%～2.68%）、自贡市为0.68%（95%CI:0.02%～1.35%）、成都市为0.33%（95%CI:0.00%～0.80%）,眉山市和广元市HIV检出阳性率为0;医院中老年男性就诊者中共完成有效检测10426份,完成计划样本量的99.3%（10426/10500）,其中HIV阳性69人,HIV阳检出阳性率为0.66%（95%CI:0.50%～0.82%）,宜宾、成都、眉山、自贡和广元的阳性率分别为1.54%、0.91%、0.48%、0.34%、0.10%;HIV阳性率最高的是65-69岁（0.92%）;医院HIV抗体检测结果、横断面调查结果和报告存活感染率的差异有统计学意义（c~2=40.60,P＜0.001）,其中医院就诊者检测结果与报告存活感染率的差异有统计学显著性（c~2=38.20,P＜0.001）。结论:（1）中老年男性已经成为四川省艾滋病防控的重点人群。该人群的艾滋病流行特点有:异性传播是主要传播途径,并呈现上升趋势,非婚异性性行为普遍,商业性行为的比例高;以低收入、低文化程度为主;综合医院是该人群病例发现的最主要途径,属于被动检测发现,晚发现比例高,主动检测意识较差;地区分布不均衡,病例主要集中在成都市及其周边和四川省东南部的宜宾市、内江市、自贡市和泸州市;感染多数发生在50岁及之后。（2）影响中老年男性艾滋病疫情的发展和个人感染的因素广泛存在。交通发展、人口密度、人均GDP等因素对该人群的艾滋病疫情起到促进作用;而婚姻状况、获取艾滋病知识的途径、HIV主动检测意识、对找小姐等持有的态度、艾滋病知识知晓情况、居住情况、有外出务工史、非婚异性性行为等与个体密切相关的因素均能够影响中老年男性的HIV感染。（3）四川省中老年男性中的HIV新发感染在持续发生。中老年男性中高危性行为普遍存在,安全套使用率低,新发感染检测结果显示新报告中老年病例的新发比例12.9%,高于性活跃期的青壮年男性,并随年龄增大新发感染比例上升,模型预测结果也显示新发感染数不断增加,需对未婚、离异/丧偶、独居、有外出务工史等特征的中老年男性要加强艾滋病的宣传干预。（4）中老年男性艾滋病疫情防控难度较大。四川省中老年男性就行的病毒毒株亚型较多,HIV-1分子簇提示中老年男性病例间的关联性,其中两个分子簇涉及10余个市（州）,中老年男性病例的本地报告比例是91.9%,说明导致中老年男性感染的关键人群（如暗娼）流动性较大;另一个分子簇的地域集中在宜宾市,也提示中老年男性艾滋病传播也存在局部聚集性流行;主要通过商业性行为传播,而非婚非商的比例也较高,对该人群艾滋病防控带来巨大挑战。（5）四川省中老年男性艾滋病疫情有进一步加重的可能。2008-2019年新报告中老年男性HIV/AIDS病例不断增加,ARIMA模型预测显示未来三年的新报告病例数会进一步增加,EPP/Spectrum模型估计结果表明中老年HIV/AIDS病例存活数快速上升,新发感染数也在不断上升,普通人群的HIV感染率在升高,而且该人群的HIV感染率相对较高。