《Scientific Reports》：Predictors of opportunistic infections among people living with HIV: a prospective cohort study from a tertiary care setting in India
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本研究针对HIV感染者中高发的机会性感染(OIs)问题，在印度西部三级医疗中心开展前瞻性队列研究。通过分析223名患者的临床数据，发现低BMI(<18.5 kg/m2)、低白蛋白血症(<2.5 g/dL)和CD4计数<250 cells/μL是OIs的独立预测因素。该研究为资源匮乏地区早期识别高危患者提供了实用指标。
在抗逆转录病毒治疗(ART)广泛可及的今天，HIV感染者(PLHIV)的机会性感染(OIs)负担依然沉重，尤其在资源有限地区。这一问题如同悬在患者头上的达摩克利斯之剑，时刻威胁着他们的生命健康。尽管早期ART启动和预防性干预已被证实能有效降低OIs发生率，但在医疗资源分布不均的现实背景下，如何精准识别高危个体、实现有限资源的优化配置，成为临床医生面临的重大挑战。
印度作为HIV高负担国家，其独特的流行病学特征和医疗环境使得本土化研究显得尤为迫切。现有预测OIs的研究多为回顾性设计，且缺乏来自印度医疗场景的前瞻性证据。正是这一研究空白，促使全印度医学科学研究院的研究团队开展了这项为期三年的前瞻性队列研究。
研究人员在印度西部三级医疗中心的ART诊所招募了223名HIV感染者，通过系统收集基线 demographics（人口统计学资料）、临床和实验室数据，并定期随访观察OIs发生情况。他们采用多变量逻辑回归和Kaplan-Meier生存分析等统计方法，深入探究OIs的预测因素。
研究的关键发现令人瞩目：近半数(43.5%)患者在随访期间发生至少一次OIs，其中结核病(TB)占比最高(41.2%)，其次为念珠菌病(16.5%)和非结核分枝杆菌(NTM)感染(11.3%)。多变量分析揭示，BMI<18.5 kg/m2(OR=2.5)、血清白蛋白<2.5 g/dL(OR=2.3)和CD4计数<250 cells/μL(OR=2.1)是OIs的独立预测因素。生存分析进一步证实，低白蛋白血症和低BMI患者的OIs无生存期显著缩短。
研究方法的核心在于前瞻性队列设计和标准化数据采集。研究团队使用结构化病例报告表系统记录人口统计学、临床和实验室参数，OIs诊断严格遵循国家艾滋病控制组织(NACO)指南和ATS/IDSA标准。统计分析采用SPSS和DATAtab软件，通过单变量/多变量逻辑回归识别预测因素，Kaplan-Meier曲线评估OIs无生存差异。
基线特征揭示高危人群轮廓
研究人群平均年龄34岁，男性为主(72.6%)。令人担忧的是，55.2%的患者CD4计数低于250 cells/μL，31.4%存在营养不良(BMI<18.5 kg/m2)，这些指标预示该群体面临较高的OIs风险。
OIs谱系反映地域特色
结核病是绝对主导的OIs类型，其中71%为肺结核，69%为播散性结核。这一分布模式与非洲地区以慢性腹泻和皮肤感染为主的OIs谱系形成鲜明对比，凸显了地域性疾病分布的差异性。
营养指标与免疫状态共筑预测模型
多变量分析中，营养指标(BMI和白蛋白)的预测效力甚至超过传统免疫指标CD4计数。低白蛋白血症作为慢性炎症和蛋白质丢失的综合标志，通过影响T细胞功能和黏膜屏障完整性，显著增加OIs易感性。
ART依从性未显预期关联
意外的是，ART依从性与OIs发生无显著统计学关联。研究人员分析，这可能与自我报告偏倚、随访时间不足或部分免疫恢复患者中存在治疗中断有关，反映真实世界ART依从性的复杂性。
研究结论强调，结合CD4计数、BMI和血清白蛋白的简易评估模型，能在资源有限环境下有效识别OIs高危患者。这不仅为个体化预防策略制定提供依据，更开辟了通过优化营养状态改善HIV预后的新思路。
值得注意的是，该研究采用的血清白蛋白<2.5 g/dL截断值虽低于常规标准，但在HIV人群中具有特殊意义——它综合反映营养不良、慢性炎症和晚期疾病负担，是预测不良预后的敏感指标。
尽管存在单中心设计和部分高级诊断技术缺失的局限，这项研究无疑为HIV管理提供了重要启示：在追求病毒学抑制的同时，应同等关注患者的营养和炎症状态。未来研究若能结合系列CD4计数和病毒载量监测，将更全面揭示免疫恢复与OIs风险的动态关联。
这项发表于《Scientific Reports》的研究，如同在HIV管理领域投下的一颗石子，其激起的涟漪将推动更精准、更个体化的OIs预防策略形成，最终为全球HIV感染者的长期健康管理贡献印度智慧。
