我国出入境人员梅毒检出率Meta分析-中国口岸科学技术-2024年06期

我国出入境人员梅毒检出率Meta分析

作者：武长礼任宁刘艺张翠萍武庆昌

武长礼任宁刘艺张翠萍武庆昌

摘要 本文分析了近年来我国出入境人员的梅毒检出率，为开展口岸梅毒监测提供参考依据。在中外文献数据库中检索监测时间为2010—2023年的我国出入境人员梅毒检出率的相关文献，通过文献筛选和数据整理后，利用R语言Meta软件包进行分析。有23篇文献纳入，结果显示2010—2023年我国出入境人员的梅毒合并检出率为0.45%（95% CI：0.32%～0.60%）；梅毒检测策略和口岸大小类别是影响梅毒检出率的重要原因，正向策略和欧洲疾病预防和控制中心（European Center for Disease Prevention and Control，ECDC）推荐的反向检测策略的梅毒合并检出率分别为0.36%（95% CI：0.24%～0.51%）和0.83%（95% CI：0.60%～1.10%），大小口岸梅毒合并检出率分别为0.25%（95% CI：0.18%～0.40%）和0.65%（95% CI：0.44%～0.90%），Eggar检验提示纳入文献不存在发表偏倚。综上所述，为防止梅毒从国境口岸传入，应加强重点口岸监测和出入境人员梅毒健康知识普及。

关键词 出入境；口岸；梅毒；Meta分析

Meta Analysis of Syphilis Positive Rate among Entry and Exit Personnel at Chinese Ports

WU Chang-Li¹ REN Ning¹ LIU Yi¹ ZHANG Cui-Ping¹ WU Qing-Chang²

Abstract This paper reviews syphilis positive rate of entry and exit personnel at Chinese ports recently, and provides a reference basis for the monitoring of syphilis at ports. The published literature on syphilis positive rate monitored at Chinese mainland ports from 2010 to 2013 were retrieved in Chinese and foreign databases, and the R language Meta software package was used after literature screening and data sorting. 23 studies were included in the analysis. The pool positive rate of syphilis from 2010 to 2023 was 0.45% (95% CI: 0.32%-0.60%). The methods of test and port size were important factors affecting the syphilis positive rate. The pool positive rates of syphilis with forward strategy and ECDC reverse strategy were 0.36% (95% CI: 0.24%-0.51%) and 0.83% (95% CI: 0.60%-1.10%) respectively. The pool positive rate of small ports was 0.25% (95% CI: 0.18%-0.40%) while the pool positive rate of the large ports was 0.65% (95% CI: 0.44%-0.90%). No publication bias in the included literature is indicated by Eggar test. To prevent transmission of syphilis from ports, we should reinforce the monitoring at key ports and popularize health knowledage among entry and exit personnel.

Keywords entry and exit; port; syphilis; Meta analysis

基金项目：武汉海关科研项目（2023WK013）

第一作者：武长礼（1986—），男，汉族，湖北孝感人，硕士，主治医师，主要从事法定口岸传染病监测与防控研究工作，E-mail: changliw2018@163.com

1. 湖北国际旅行卫生保健中心（武汉海关口岸门诊部）武汉 430070

2. 苏州大学苏州 215021

1. Hubei International Travel Health Care Center (Outpatient Department of Wuhan Customs Port), Wuhan 430070

2. Soochow University, Suzhou 215021

梅毒是一种由梅毒螺旋体引起并主要通过性行为传播的传染病。由于梅毒具有一定潜伏期和传播的隐蔽性，容易在人群间扩散，对公共健康卫生安全造成一定威胁。据世界卫生组织报告估计，全球2020年15～49岁人群组中约有710万病例。据中国疾病预防和控制中心报告，2023年我国梅毒报告发病率约为39.16/10万人，较上一年有所上升^[1]。近年来，随着各国贸易往来和人员交流日益加深，梅毒等传染性疾病通过口岸传播风险增大。近年的文献主要针对的是国内特定人员及特定场所的梅毒感染的Meta分析^[2-3]，但针对出入境人员群体的研究尚未见报道。本研究旨在对监测时间段为2010—2023年的我国出入境梅毒研究相关文献进行Meta分析，掌握口岸梅毒合并检出率，为口岸梅毒防控提供参考依据。

1 资料及方法

1.1 资料来源及检索方法

在中国知网、万方和重庆维普数据库中以“梅毒”“出入境”“口岸”为中文检索词，在Pubmed和Web of Science 以“syphilis”“entry and exit”“port”为英文检索词，检索发表时间段为2010年1月至2024年2月的相关文献。扩展自由词以扩大检索范围并精确匹配，检索梅毒监测时间段为2010—2023年我国出入境梅毒的相关文献。

1.2 纳入和排除标准

纳入标准：1）能直接或者间接从文献中获取某个口岸的梅毒检出人次和监测总人次数；2）按照SN/T 1210—2003《国境口岸梅毒检验规程》检测梅毒^[4]。限定文献报道监测时间段为2010—2023年的梅毒横断面调查数据。

排除标准：1）无法从文献中获取某个口岸的梅毒检出人次和/或监测总人次数；2）文献中不符合纳入标准中的梅毒检测策略；3）数据来源相同或者发表重复的文献只从中选取一篇数据最详细、文献质量评分最高的文献；4）特定人群只包括出境人员或者入境人员；5）只涉及检测方法的文献、病例报道、健康教育等不相关的文献。

1.3 文献筛选整理及质量评价

按照文献的纳入和排除标准，对检索到的相关文献去重，阅读文献题目和摘要初步筛选，然后精读文献进行二次筛选并提取所需的数据，主要包括文献作者、发表年份、梅毒检测策略、监测口岸、在某个时间段梅毒检出人次和监测总人次数。对所有纳入的文献采取美国卫生保健研究和质量机构（Agency for Healthcare Research and Quality，AHRQ）推荐的评分，选取其中9条，每条1分，共9分，剔除质量不佳（质量评分低于5分）的文献。以上步骤均由两名专业人员独立完成，当发生分歧时双方探讨协商解决分歧^[2]。

1.4 变量赋值

对梅毒合并检出率的可能影响因素予以变量赋值。文献发表的年份赋值：1 = 2010年至2014年；2 = 2015年至2019年；3 = 2020年至2023年。按照文献报道的梅毒检测策略赋值：策略1 = 甲苯胺红不加热血清试验或者快速血浆反应素环状卡片试验初筛，阳性者采用梅毒螺旋体明胶颗粒凝集试验或者梅毒螺旋体血球凝集试验证实；策略2 =酶联免疫吸附试验初筛，阳性者采用梅毒螺旋体明胶颗粒凝集试验或者梅毒螺旋体血球凝集试验证实。将口岸年平均监测样本量小于6000人次的设定为小口岸并赋值1，其余设定为大口岸并赋值为2^[5]。对监测地区进行赋值^[5]。

1.5 统计分析

采用R语言（Version：4.3.2，platform：x86_64-w64-mingw32 ）Meta软件包（Version：7.0-0）进行分析，因单个率的分布不符合正态分布，故进行率的转换及正态性检验，计算梅毒合并检出率及95%可信区间（Confidence Interval，CI），异质性检验如果I²＜50%和p≥0.1采用固定效应模型；否则，采用随机效应模型；利用Meta回归和亚组分析探索影响梅毒检出率的因素；对纳入的文献进行敏感性分析；应用漏斗图和对称性检验分析纳入的文献是否存在发表偏倚。

2 结果与分析

2.1 检索结果分析

根据既定的检索方案，共检索到325篇文献，通过Noteexpress去重（大小写不敏感、忽略标点符号和空格）、初筛，按照纳入和排除标准，得到55篇文献初步入选，通过阅读全文，提取相关数据，最终23篇文献入选^[6-28]。在入选的文献中，涉及监测样本量最大为150232人次，最小样本量1006人次；阳性检出最多为824人次，最少阳性检出为5人次，涉及15个省、自治区、直辖市。

2.2 Meta分析

在本研究中，2010—2023年监测人群总数为654940人次，梅毒检出人数共3000人次，单个率利用Freeman-Turkey双重反正弦法转换后呈正态性分布。梅毒合并检出率为0.45%（95% CI：0.32%～0.60%）。异质性检验结果显示：I² = 98.7%（95% CI：98.4%～98.9%），H = 8.69（95% CI：8.00%～9.44%），p＜0.001，采用随机效应模型。纳入文献的特征、梅毒检出率及权重等如图1所示。

2.3 Meta回归

将文献发表时间、梅毒检测策略、口岸大小类别和监测地区4个因素分别与梅毒合并检出率进行单因素分析，结果表明梅毒合并检出率受检测策略和口岸大小类别这两个因素的影响（p＜0.05），见表1。将上述4个因素同时引入模型进行Meta回归分析，结果显示解释系数R² = 34.99%，这表明梅毒检测策略和口岸大小类别能解释34.99%异质性的来源。

表1 我国出入境人员梅毒检出率单因素分析

Table 1 Univariate analysis of syphilis positive rate among entry and exit personel in China

因素	统计量	p	I² (%)	R² (%)
文献发表时间	1.11	0.266	98.52	1.32
检测策略	2.65	0.008	98.04	23.18
口岸大小类别	-3.05	0.002	97.93	28.21
监测地区	-0.30	0.767	98.54	0

2.4 亚组分析

按照检测策略和口岸大小类别分别进行亚组分析，结果显示：策略1和策略2的合并检出率分别为0.36%（95% CI：0.24%～0.51%）和0.83%（95% CI：0.60%～1.10%）；大小口岸的合并检出率分别为0.25%（95% CI：0.18%～0.40%）及0.65%（95% CI：0.44%～0.90%）具体如图2、图3所示。

2.5 发表偏倚和敏感性分析

漏斗图提示漏斗两侧分布基本均衡，Eggar法检验提示：t = 0.79，p = 0.44＞0.05，不存在发表偏倚；剪补法敏感性分析模拟增加8个研究后，p＜0.001结果稳健；留一法逐一剔除单篇文献后，合并检出率结果稳定，并未受到单篇文献的影响出现较大波动，如图4所示。

3 讨论

梅毒是口岸监测的传染病之一，近年来，各出入境口岸因监测地人员来源、口岸大小类别及检测策略等方面存在一定差异，检出率也不尽相同。本研究采用Meta分析方法计算2010—2023年我国各出入境口岸梅毒合并检出率，在一定程度上为开展口岸梅毒监测提供了参考依据。

本研究结果显示，2010—2023年我国梅毒合并检出率为0.45%（95% CI：0.32%～0.60%），比2008年曲江文等^[29]报道全国口岸梅毒平均年检出率高，这可能有以下几个方面的原因：一是随着国际贸易往来交流日益频繁，跨境人员流动性增加以及性观念发生改变，梅毒跨境传播风险增加；二是科学技术日新月异，梅毒检测灵敏度、准确度不断提高，从而为进一步梅毒检出提供了技术条件^[30]。因此，应持续加大口岸梅毒监测力度，防止梅毒跨境传播。

异质性检验结果显示：I²= 98.7%（95% CI：98.4%～98.9%）， H = 8.69（95% CI：8.00%～9.44%），提示存在较大异质性，故采用随机效应模型、Meta回归和亚组分析3种方式探索和降低异质性。将文献发表时间、梅毒检测策略、口岸大小类别和监测地区4个因素进行Meta回归提示，梅毒检测策略和口岸大小类别是异质性的主要来源，能解释34.99%异质性的来源。

口岸梅毒螺旋体感染的诊断方法主要是实验室梅毒螺旋体抗体检测，包括梅毒非特异抗体（Non-Treponemal Tests，NTT）和特异性抗体检测（Treponemal Tests，TT）。口岸梅毒检测策略主要有以下两种：一是正向检测策略，以一种NTT方法为初筛手段，阳性者以一种TT方法确认；二是ECDC推荐的反向检测策略，以一种TT方法为初筛，阳性者用另一种TT方法确认。本研究按照梅毒检测策略进行亚组分析显示，ECDC推荐的反向检测策略口岸梅毒检出率比正向策略高。ECDC认为与正向检测策略相比，其推荐的反向检测策略具有更高灵敏度和准确性。徐东江等^[31]也研究证实了ECDC推荐的反向检测策略适合于梅毒的临床筛查和诊断。口岸年平均监测量也是影响梅毒检出率的一个重要原因。相对于大口岸，小口岸梅毒检出率更高。这可能是小口岸监测的对象更倾向于面向特定区域或者特定人群，以及监测样本量相对较少，检出率更容易受到波动。梅毒和艾滋病都是主要通过性传播的传染病，且两者传播具有一定协同性^[32]。此前笔者在关于艾滋病Meta分析中，发现监测地区是一个重要影响因素，鉴于以上原因，本研究亦将监测地区这个因素纳入分析，结果表明梅毒和艾滋病疫情分布区域无明显的相关性，这与陆瑶等^[2]的研究一致。

本研究也存在一定局限性：首先，纳入文献并没有覆盖全国所有省、自治区和直辖市。全国口岸梅毒报道文献的数量不一，有的甚至在监测时间段内无相关文献报道，如西藏、陕西、贵州等地；有的有多篇报道，如内蒙古等地，导致样本分布不均衡，对研究结果造成一定影响。其次，率的合并异质性较大。率的合并本身就是一项观察性研究，加之实验对象人群类别、检测试剂、试验诊断方法等多方面存在一定差异，因此异质性较大。最后，按照梅毒检测策略亚组分析时，两个组别文献数量相差较大，每篇文献报道数据时间跨度不一，因此可能造成一定偏倚，影响研究结果。

综上所述，口岸梅毒疫情防控形势仍需重视，有针对性地对重点口岸尤其是小口岸重点监测，加强对出入境人员的健康教育培训，多措并举，共同维护国门安全。

参考文献

[1]中国疾病预防控制中心传染病预防控制处. 2023年12月中国甲乙丙类传染病疫情动态简介[J]. 疾病监测, 2024, 39(1): 1.

[2]陆瑶, 吴静, 胡翼飞. 中国青年学生HIV和梅毒感染率Meta分析[J]. 中国艾滋病性病, 2017, 23(6): 524-528.

[3]何佳晋, 居豪, 吴超. 中国MSM人群HIV新发感染率及其影响因素的Meta分析[J]. 预防医学, 2022, 34(1): 70-77.

[4] SN/T 1210—2003 国境口岸梅毒检验规程[S]. 北京: 中国标准出版社, 2003.

[5]武长礼, 武庆昌, 刘艺, 等. 我国口岸出入境人员HIV检出率Meta分析[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2021, 44(3): 175-180.

[6]陈琳, 张小静, 莫小霞, 等. 2007—2010年三亚口岸出入境人员传染病监测结果分析[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2011, 34(5): 328-330+338.

[7]葛藤, 蔡鹏, 李云峰, 等. 大连口岸出入境人员梅毒血清学监测结果分析[C]. 中国国境卫生检疫学术大会. 中国国际旅行卫生保健协会; 中国国境卫生检疫杂志编辑部, 2011.

[8]胡婷, 黄丽莉, 刘伟, 等. 2008—2011年江西口岸出入境人员传染病监测结果分析[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2012, 35(4): 235-237.

[9]罗忠鑫. 孟连口岸出入境人员传染病监测结果分析[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2013, 36(1): 18-20.

[10]史灵梅, 张述铿, 蔡怡珊, 等. 2006—2011年福州口岸出入境人员传染病监测结果分析[J].中国国境卫生检疫杂志, 2013, 36(1): 27-31.

[11]张昕, 万向阳, 符璇芝, 等. 2009—2012年湖南口岸出入境人员传染病监测结果分析[J].中国国境卫生检疫杂志, 2013, 36(2): 86-89.

[12]宋晓峰, 刘海江, 陈守光, 等. 威海口岸出入境人员HIV、梅毒监测结果分析[J]. 河南预防医学杂志, 2014, 25(5): 350-352.

[13]古丽努尔·买买提, 加娜尔·木西, 周晓彬, 等. 新疆乌鲁木齐口岸2008—2012年出入境人群中HIV和梅毒感染者的流行病学调查研究[J]. 中国预防医学杂志, 2015, 16(7): 555-557.

[14]王毅, 张贻旺, 林瑛. 清远口岸出入境人员梅毒检测结果分析[J]. 口岸卫生控制, 2015, 20(1): 43-45.

[15]赵亮, 贾浩, 石静, 等. 2010—2013年大连口岸出入境人员传染病监测及流行病学特征分析[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2015, 38(1): 25-29.

[16]郭文秀, 韩冰, 云托娅, 等. 2011—2015年呼和浩特地区出入境人员传染病监测[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2016, 39(5): 327-329.

[17]王馨厚, 葛润平, 陈宇飞. 2010—2014年包头出入境人员传染病血清学监测结果[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2017, 40(1): 1-14.

[18]叶文才, 陈斌, 吴金枝, 等. 福清口岸出入境人员传染病监测结果分析[J]. 口岸卫生控制, 2017, 22(4): 46-49.

[19]滕娟, 陈莉, 陈丽, 等. 2015—2017年海南口岸出入境人员传染病监测情况分析[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2018, 41(4): 283-286.

[20]陈琳, 杨志俊, 陈峰, 等. 2011—2018年扬州口岸出入境人员传染病监测情况分析[J]. 口岸卫生控制, 2019, 24(4): 56-59.

[21]高晓丽, 杨凤英, 梅霓, 等. 太仓口岸2014—2017年出入境人员梅毒流行情况分析及防控对策[J]. 口岸卫生控制, 2019, 24(6): 51-55.

[22]林妙端, 郑爱萍, 李晓芬. 三明口岸2010—2018年出入境人员监测传染病流行特征[J]. 海峡预防医学杂志, 2019, 25(4): 31-34.

[23]周聪, 彭绮粤, 陈泳桥, 等. 2013—2017年茂名口岸出入境人员健康体检结果分析[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2019, 42(1): 66-68.

[24]范晶, 张小玲, 韩丹, 等. 2016—2019年内蒙古口岸出入境人员梅毒监测分析[J]. 中国国境卫生检疫杂志, 2021, 44(2): 121-123.

[25]尤国霜, 于晓丽, 陈君豪, 等. 2016—2020年天津口岸出入境人员传染病流行特征分析[J].口岸卫生控制, 2021, 26(6): 16-21+26.

[26]向俊, 秦勇, 周艳, 等. 宜昌出入境人员梅毒感染流行病学调查[J]. 口岸卫生控制, 2022, 27(3): 60-62.

[27]孟静, 封官正, 曹娜, 等. 2022年天津出入境人员梅毒感染流行病学调查分析[J]. 口岸卫生控制, 2023, 28(4): 13-15.

[28]苏丽萍, 吴雪松, 陈晓敏, 等. 莆田口岸出入境人员HBsAg、HCV、梅毒、HIV抗体监测结果分析[J]. 口岸卫生控制, 2023, 28(4): 19-22.

[29]曲江文, 马博懿, 柳巍, 等. 中国国境口岸梅毒流行病学监测分析[J]. 中国艾滋病性病, 2008(2): 145-147.

[30]鲍泽英, 娄家怡, 张小平, 等. 2020—2022年杭州出入境人员梅毒流行病学分析[J]. 中国口岸科学技术, 2023, 5(12): 56-60.

[31]徐东江, 王克迪, 吴俊. 三种梅毒血清学检测策略在临床梅毒诊断中的应用研究[J]. 中国艾滋病性病, 2019, 25(9): 936-942.

[32] Tsai A C, Burns B F. Syndemics of psychosocial problems and HIV risk: A systematic review of empirical tests of the disease interaction concept[J]. Social Science & Medicine, 2015, 139: 26-35.