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第一部分广西1996～2012年艾滋病流行特征研究
目的
分析广西1996～2012年艾滋病的流行特征，探讨广西艾滋病流行强度的地区差异。为广西艾滋病针对性防控策略和措施的制定提供科学依据。
方法
收集广西1996～2012年广西艾滋病防治信息管理系统中首次报告的确证HIV抗体阳性的感染者(包括HIV感染者和AIDS病人)，用各种统计图表对广西艾滋病流行特征进行描述性分析;并将感染者以县(市、区)为基本统计单位，通过GIS软件的自然断点分级法划分累积感染率(CPI)、累积患病率(CP)、累积死亡率(CMR)、累积病死率(CFR)4项流行指标(下称4项流行指标)高、中、低流行区，对比分析各县(市、区)4项流行指标的特征。
结果
1.广西艾滋病流行特征
(1)传染源累积数量大。1996～2012年累计报告广西籍HIV感染者和AIDS病人83241例，其中HIV感染者47094例，所占比例为56.58％、;36147例感染者在首次确证感染时即为AIDS病人，占43.42％。(2)感染趋势先慢后快。2003年之前，感染者数量增长缓慢，2003年以后，数量呈快速增长，但2012年有下降趋势。(3)感染人群特征明显。以男性为主，占72.34％;年龄集中在15-49岁，占68.94％;以汉族(61.11％)、已婚(57.05％)、初中及以下文化程度(79.11％)、职业为农民(含民工)和工人(60.39％)为主。(4)异性性传播为主要感染途径。66.31％的HIV感染者通过异性性传播途径感染;(5)非婚异性性行为是主要高危行为。感染者中存在非婚异性性行为(至少1个非婚异性性伴)的比例占42.56％，其中80.5g％有2个及以上非婚异性性伴。(6)临床就诊为发现HIV感染者的主要途径。感染者主要以临床就诊检查发现为主，占65.68％。
2.广西艾滋病流行区的划分及特点
以GIS软件的自然断点分级法将CPI、CP、CMR、CFR分成三组，对应为高、中、低流行区。CPI高、中、低流行区所包括的县(市、区)分别为15、45、49个，相应区间分别为2.99‰～6.91‰、1.21‰～2.98‰、0.18‰～1.20‰。CP高、中、低流行区所包括的县(市、区)分别为13、41、65个，相应区间分别为1.54‰～4.24‰、0.55‰～1.53‰、0.06‰～0.54‰。CMR高、中、低流行区所辖县(市、区)分别为4、20、85个，相应区间为0.58‰～1.26‰、0.17‰～0.57‰、0.00‰～0.16‰。CFR高、中、低流行区所包括的县(市、区)分别为18、45、46个，相应区间分别为27.25％～50.00％、13.28％～27.24％、0.00％～13.27％。
CPI和CP高、中、低流行区分布一致性较高，以CPI为参照，CP高、中、低流行区与CPI高、中、低流行区的符合率分别为86.67％、84.44％、93.88％，总体符合率达到88.99％。CPI、CP均高的县(市、区)艾滋病流行较早，主要分布在边境城市、柳州市城区及周围。CPI、CP均居中的县(市、区)主要分为两大聚集丛:以柳州片区的高流行县为中心向周围辐射的聚集丛和以边境城市的高流行县为起始，向内部蔓延的聚集丛。CPI、CP均低的县(市、区)则主要分布高、中流行区的外围。直观地图可发现，CPI、CP高、中流行区主要为自东北向西南以约45°角倾斜走向的广西经济相对发达，交通较为便利的中部地带。CMR高、中流行区所包括的县(市、区)与CPI、CP一致。然而CFR高流行区所辖的县(市、区)中，77.78％CPI、CP、CMR均低。
结论
1.广西艾滋病传染源累积基数较大，1996～2012年艾滋病的流行特点呈现先慢后快趋势，但在2012年开始下降。广西艾滋病存在43.42％的HIV阳性感染者在首次确证感染时即为AIDS病人，感染途径主要为异性接触传播，主要高危行为是非婚异性性行为等特征。因此，针对性的防控策略和措施，如推广简便、快捷的HIV检测方法，加强对文化程度较低人群的艾滋病相关健康教育，进一步推广性行为、特别是非婚性行为中安全套的使用等措施对预防广西艾滋病通过性途径的进一步蔓延具有重大的意义。
2.利用GIS自然断点分级法划分的高、中、低流行区具有较高的符合率，为直观广西不同县(市、区)艾滋病流行状况提供了便利，但需要重点考虑社会、行为等因素的影响。
3.针对不同县(市、区)4项流行指标的等级差异，广西艾滋病防控重点可以考虑CPI与CP的高、中流行区域，而CPI与CP的低流行区域(即CFR高流行区)的干预重点是降低HIV/AIDS的病死率。
第二部分广西艾滋病流行地区数理判别模型研究
目的
以CPI、CP、CMR(简称为3项流行指标，下同)为主体指标进行分层分析，分析不同流行地区的艾滋病流行模式和趋势，并探讨影响广西艾滋病3项流行指标的经济社会学因素，建立影响CPI的地区经济社会发展相关因素的多重线性回归模型以及3项流行指标高、中、低流行地区类别的数理判别模型，为科学制定艾滋病防控策略提供依据。
方法
收集影响高、中、低流行区的经济社会学发展指标资料，利用Spearman简单相关分析它们与CPI、CP、CMR的关联性;用单因素方差分析方法比较不同流行区经济社会发展指标的差异性;用逐步回归分析方法建立影响CPI的多重线性回归模型;用Fisher逐步判别法建立广西艾滋病不同流行地区类别的数理判别模型，并进行效果评价。
结果
1.经济社会学发展因素与CPI、CP、CMR的关联性:8项经济社会学相关指标(人口密度X1、非农业人口占总人口比重X2、人口自然增长率X3、人均地区生产总值X4、城镇居民人均可支配收入X5、农村居民人均纯收入X6、受教育人口九年义务教育完成率X7、AIDS病人累积治疗率X8与3项流行指标进行Spearman简单相关分析发现，X1、X7、X4、X5、X6、X7与CPI、CP相关(P＜0.10);X2、X4、X6、X7与CMR相关(P＜0.10)。
2.影响CPI、CP、CMR的经济社会学发展因素:(1)影响CPI的地区经济社会学因素为X2、X4、X5、X6、X7，多因素模型影响因素为X7，判别模型影响因素为X4、X7;影响CP的地区经济社会学因素为X2、X4、X6、X7，判别模型影响因素为X4、X7，多因素模型影响因素为X7;影响CMR的地区经济社会学因素为X2、X4、X7，多因素模型影响因素为X4，判别模型影响因素为X4。X4是3项流行指标地区类别判别模型的共同影响因素，均呈正相关关系;而X7是CPI和CP的地区类别判别模型的共同影响因素，同样呈正相关关系。
3.CPI、CP、CMR不同流行地区数理判别模型的构建:结合单因素分析有统计学意义的经济社会学发展因素以及专业知识，将与艾滋病流行密切相关的因素纳入Fisher逐步判别模型分析。建立相应的地区类别判别模型结果如下:
3.1CPI判别模型
CPI高流行区:YH=-19.36+2.39×10-4X4+0.62X7
CPI中流行区:YM=-19.97+4.68×10-4X4+0.69X7
CPI低流行区:YL=-15.72+4.27×10-4X4+0.6IX7
3.2CP判别模型
CP高流行区:YH=-19.32+1.80×10-4X4+0.61X7
CP中流行区:YM=-20.31+4.43×10-4X4+0.69X7
CP低流行区:YL=-15.97+4.29×10-4X4+0.62X7
3.3CMR判别模型
CMR高流行区:YH=-3.78+3.78×10-4X4(由于自然断点法划分的CMR高流行区包括的研究单位较少，因此在建模过程中将高、中流行区合并为高流行区)
CMR低流行区:YL=-2.54+2.92×10-4X4
4.判别模型效果评价:用回代法检验各判别函数的符合率:(1)CPI高、中、低流行地区的判别符合率分别为56.25％、58.18％、53.06％，总的判别符合率为51.38％。(2)CP高、中、低流行地区的判别符合率分别为53.84％、48.78％、52.4％，总体判别符合率为54.13％。(3)CMR高、低流行地区的判别符合率分别为48.00％、69.05％，总体判别符合率为64.22％。
结论
1.CPI、CP、CMR、CFR能够全面反映广西艾滋病的流行强度。
2.人均地区生产总值(X4)、受教育人口九年义务教育完成率(X7)是促进广西艾滋病流行的重要经济社会学发展因素。
3.对广西艾滋病流行区的划分可考虑构建数理判别模型，但其判别符合率的提高仍需要结合考虑多样、复杂的行为、生物学等因素的影响。
目的
分析广西1996～2012年艾滋病的流行特征，探讨广西艾滋病流行强度的地区差异。为广西艾滋病针对性防控策略和措施的制定提供科学依据。
方法
收集广西1996～2012年广西艾滋病防治信息管理系统中首次报告的确证HIV抗体阳性的感染者(包括HIV感染者和AIDS病人)，用各种统计图表对广西艾滋病流行特征进行描述性分析;并将感染者以县(市、区)为基本统计单位，通过GIS软件的自然断点分级法划分累积感染率(CPI)、累积患病率(CP)、累积死亡率(CMR)、累积病死率(CFR)4项流行指标(下称4项流行指标)高、中、低流行区，对比分析各县(市、区)4项流行指标的特征。
结果
1.广西艾滋病流行特征
(1)传染源累积数量大。1996～2012年累计报告广西籍HIV感染者和AIDS病人83241例，其中HIV感染者47094例，所占比例为56.58％、;36147例感染者在首次确证感染时即为AIDS病人，占43.42％。(2)感染趋势先慢后快。2003年之前，感染者数量增长缓慢，2003年以后，数量呈快速增长，但2012年有下降趋势。(3)感染人群特征明显。以男性为主，占72.34％;年龄集中在15-49岁，占68.94％;以汉族(61.11％)、已婚(57.05％)、初中及以下文化程度(79.11％)、职业为农民(含民工)和工人(60.39％)为主。(4)异性性传播为主要感染途径。66.31％的HIV感染者通过异性性传播途径感染;(5)非婚异性性行为是主要高危行为。感染者中存在非婚异性性行为(至少1个非婚异性性伴)的比例占42.56％，其中80.5g％有2个及以上非婚异性性伴。(6)临床就诊为发现HIV感染者的主要途径。感染者主要以临床就诊检查发现为主，占65.68％。
2.广西艾滋病流行区的划分及特点
以GIS软件的自然断点分级法将CPI、CP、CMR、CFR分成三组，对应为高、中、低流行区。CPI高、中、低流行区所包括的县(市、区)分别为15、45、49个，相应区间分别为2.99‰～6.91‰、1.21‰～2.98‰、0.18‰～1.20‰。CP高、中、低流行区所包括的县(市、区)分别为13、41、65个，相应区间分别为1.54‰～4.24‰、0.55‰～1.53‰、0.06‰～0.54‰。CMR高、中、低流行区所辖县(市、区)分别为4、20、85个，相应区间为0.58‰～1.26‰、0.17‰～0.57‰、0.00‰～0.16‰。CFR高、中、低流行区所包括的县(市、区)分别为18、45、46个，相应区间分别为27.25％～50.00％、13.28％～27.24％、0.00％～13.27％。
CPI和CP高、中、低流行区分布一致性较高，以CPI为参照，CP高、中、低流行区与CPI高、中、低流行区的符合率分别为86.67％、84.44％、93.88％，总体符合率达到88.99％。CPI、CP均高的县(市、区)艾滋病流行较早，主要分布在边境城市、柳州市城区及周围。CPI、CP均居中的县(市、区)主要分为两大聚集丛:以柳州片区的高流行县为中心向周围辐射的聚集丛和以边境城市的高流行县为起始，向内部蔓延的聚集丛。CPI、CP均低的县(市、区)则主要分布高、中流行区的外围。直观地图可发现，CPI、CP高、中流行区主要为自东北向西南以约45°角倾斜走向的广西经济相对发达，交通较为便利的中部地带。CMR高、中流行区所包括的县(市、区)与CPI、CP一致。然而CFR高流行区所辖的县(市、区)中，77.78％CPI、CP、CMR均低。
结论
1.广西艾滋病传染源累积基数较大，1996～2012年艾滋病的流行特点呈现先慢后快趋势，但在2012年开始下降。广西艾滋病存在43.42％的HIV阳性感染者在首次确证感染时即为AIDS病人，感染途径主要为异性接触传播，主要高危行为是非婚异性性行为等特征。因此，针对性的防控策略和措施，如推广简便、快捷的HIV检测方法，加强对文化程度较低人群的艾滋病相关健康教育，进一步推广性行为、特别是非婚性行为中安全套的使用等措施对预防广西艾滋病通过性途径的进一步蔓延具有重大的意义。
2.利用GIS自然断点分级法划分的高、中、低流行区具有较高的符合率，为直观广西不同县(市、区)艾滋病流行状况提供了便利，但需要重点考虑社会、行为等因素的影响。
3.针对不同县(市、区)4项流行指标的等级差异，广西艾滋病防控重点可以考虑CPI与CP的高、中流行区域，而CPI与CP的低流行区域(即CFR高流行区)的干预重点是降低HIV/AIDS的病死率。
第二部分广西艾滋病流行地区数理判别模型研究
目的
以CPI、CP、CMR(简称为3项流行指标，下同)为主体指标进行分层分析，分析不同流行地区的艾滋病流行模式和趋势，并探讨影响广西艾滋病3项流行指标的经济社会学因素，建立影响CPI的地区经济社会发展相关因素的多重线性回归模型以及3项流行指标高、中、低流行地区类别的数理判别模型，为科学制定艾滋病防控策略提供依据。
方法
收集影响高、中、低流行区的经济社会学发展指标资料，利用Spearman简单相关分析它们与CPI、CP、CMR的关联性;用单因素方差分析方法比较不同流行区经济社会发展指标的差异性;用逐步回归分析方法建立影响CPI的多重线性回归模型;用Fisher逐步判别法建立广西艾滋病不同流行地区类别的数理判别模型，并进行效果评价。
结果
1.经济社会学发展因素与CPI、CP、CMR的关联性:8项经济社会学相关指标(人口密度X1、非农业人口占总人口比重X2、人口自然增长率X3、人均地区生产总值X4、城镇居民人均可支配收入X5、农村居民人均纯收入X6、受教育人口九年义务教育完成率X7、AIDS病人累积治疗率X8与3项流行指标进行Spearman简单相关分析发现，X1、X7、X4、X5、X6、X7与CPI、CP相关(P＜0.10);X2、X4、X6、X7与CMR相关(P＜0.10)。
2.影响CPI、CP、CMR的经济社会学发展因素:(1)影响CPI的地区经济社会学因素为X2、X4、X5、X6、X7，多因素模型影响因素为X7，判别模型影响因素为X4、X7;影响CP的地区经济社会学因素为X2、X4、X6、X7，判别模型影响因素为X4、X7，多因素模型影响因素为X7;影响CMR的地区经济社会学因素为X2、X4、X7，多因素模型影响因素为X4，判别模型影响因素为X4。X4是3项流行指标地区类别判别模型的共同影响因素，均呈正相关关系;而X7是CPI和CP的地区类别判别模型的共同影响因素，同样呈正相关关系。
3.CPI、CP、CMR不同流行地区数理判别模型的构建:结合单因素分析有统计学意义的经济社会学发展因素以及专业知识，将与艾滋病流行密切相关的因素纳入Fisher逐步判别模型分析。建立相应的地区类别判别模型结果如下:
3.1CPI判别模型
CPI高流行区:YH=-19.36+2.39×10-4X4+0.62X7
CPI中流行区:YM=-19.97+4.68×10-4X4+0.69X7
CPI低流行区:YL=-15.72+4.27×10-4X4+0.6IX7
3.2CP判别模型
CP高流行区:YH=-19.32+1.80×10-4X4+0.61X7
CP中流行区:YM=-20.31+4.43×10-4X4+0.69X7
CP低流行区:YL=-15.97+4.29×10-4X4+0.62X7
3.3CMR判别模型
CMR高流行区:YH=-3.78+3.78×10-4X4(由于自然断点法划分的CMR高流行区包括的研究单位较少，因此在建模过程中将高、中流行区合并为高流行区)
CMR低流行区:YL=-2.54+2.92×10-4X4
4.判别模型效果评价:用回代法检验各判别函数的符合率:(1)CPI高、中、低流行地区的判别符合率分别为56.25％、58.18％、53.06％，总的判别符合率为51.38％。(2)CP高、中、低流行地区的判别符合率分别为53.84％、48.78％、52.4％，总体判别符合率为54.13％。(3)CMR高、低流行地区的判别符合率分别为48.00％、69.05％，总体判别符合率为64.22％。
结论
1.CPI、CP、CMR、CFR能够全面反映广西艾滋病的流行强度。
2.人均地区生产总值(X4)、受教育人口九年义务教育完成率(X7)是促进广西艾滋病流行的重要经济社会学发展因素。
3.对广西艾滋病流行区的划分可考虑构建数理判别模型，但其判别符合率的提高仍需要结合考虑多样、复杂的行为、生物学等因素的影响。