现代预防医学

纳入研究	调查地区	调查时间，年	资料收集方式	总样本量(例)
张燕等^[9]，2013^a	重庆、四川、广西	2009.07—2010.03	线下	1 402
薛珲等^[10]，2015^a	-	2013.11—2013.12	线上	760
张昭等^[11]，2015	乌鲁木齐	-	线下	379
韦所苏等^[12]，2016	广西	2014.09—2016.02	线下	295
谢棚印等^[13]，2017	武汉	2015.08—2015.11	线下+线上	301
石安霞等^[14]，2020	合肥、成都、广州	2018.06—2018.10	线下	622
王玉淼等^[15]，2021	昆明	2018.06—2018.11	线下	396
陈怀瑾等^[16]，2021	长沙	2019.11—2020.06	线下	295
郑亦慧等^[17]，2021	上海	2019.12—2020.06	线下+线上	606
陈鹏等^[18]，2022	北京	2020.12—2021.05	线上	288
李建卓等^[19]，2022	济南	2021.02—2021.05	-	400
郭佳欢等^[20]，2022	北京、深圳、成都、济南、南京	2021.03—2021.04	线上	5 870
郝连正等^[21]，2023	山东	2020.02—2020.12	线下	2 537
张祖样等^[22]，2023^a	云南14个城市	2021.04—2021.06	线下	2 450
魏娜沙等^[23]，2023	陕西	2021.06—2021.12	线上	820
李昕等^[24]，2023	南京	2022.04—2022.05	线下	696
Zhou等^[25]，2012	北京	2009.08—2010.01	线下	152
Ding等^[26]，2016	上海	2012.10—2013.12	线下	1 033
Wang等^[27]，2018	武汉、上海	2015.05—2015.12	线下	487
Zheng等^[28]，2019	广州	-	线上	541
Han等^[29]，2019	中国33个地区	2017.01—2017.02	线上	4 581
Peng等^[30]，2019	成都	2018.11—2019.03	线下	524
Chen等^[31]，2021	广州、深圳、无锡	2017.01—2017.08	线下	550
Fu等^[32]，2021	柳州市	2017.11—2019.05	线下	829
Cui等^[33]，2021	天津	2018.08—2018.12	线下	495
Yu等^[34]，2021	长沙	2019.06—2019.08	线上	255
Zhou等^[35]，2022	桂林	2020.11—2021.04	线上	219
Guo等^[36]，2023	成都	2018.11—2019.05	线上	608
Guan等^[37]，2023	中国34个城市	2018.12—2019.01	线上	1 915
Cui等^[38]，2023	上海、北京、长沙、广州、昆明	2019.07—2019.09	线下	775
Zhang等^[39]，2023	南京	2019.12—2020.08	线下	309
张燕等^[9]，2013^a	310/1 400	891/1 402	12/1 402	①②③④⑤⑥⑦	高
薛珲等^[10]，2015^a	-	243/758	-	-	高
张昭等^[11]，2015	-	259/379	-	-	中
韦所苏等^[12]，2016	58/295	265/295	-	-	高
谢棚印等^[13]，2017	52/301	224/301	-	②⑧⑨	高
石安霞等^[14]，2020	351/622	66/622	27/622		中
王玉淼等^[15]，2021	253/396	366/396	7/253	②⑥⑩	高
陈怀瑾等^[16]，2021	160/295	91/295	-	-	中
郑亦慧等^[17]，2021	532/606	284/606	-	⑧⑫⑬	中
陈鹏等^[18]，2022	176/288	156/176	-	①	中
李建卓等^[19]，2022	-	244/400	-	④⑭	中
郭佳欢等^[20]，2022	4 668/5 870	4 543/4 668	821/4 668	①⑥⑨	中
郝连正等^[21]，2023	-	1 487/2 537	-	①④⑤⑫⑭	高
张祖样等^[22]，2023^a	1 677/2 449	1 343/2 368	-	①⑩⑮⑮	中
魏娜沙等^[23]，2023	665/820	390/820	-	①③	高
李昕等^[24]，2023	198/696	537/696	-	①⑥⑮⑰⑱	高
Zhou等^[25]，2012	17/152	103/152	-	⑲	高
Ding等^[26]，2016	-	197/1 033	-	①⑪⑮⑰⑳	中
Wang等^[27]，2018	-	347/487	-	-	中
Zheng等^[28]，2019	-	196/541	-	-	高
Han等^[29]，2019	1 028/4 581	3 465/4 581	-	⑥⑧⑬⑮	中
Peng等^[30]，2019	276/524	445/524	-	⑥⑦⑪⑲	高
Chen等^[31]，2021	237/550	362/550	-	⑥⑭	中
Fu等^[32]，2021	-	251/829	-	①⑫⑯⑱	中
Cui等^[33]，2021	129/495	39/129	-	①⑦⑭⑱⑲	中
Yu等^[34]，2021	145/255	39/255	1/145	①⑥⑩	中
Zhou等^[35]，2022	81/219	144/219	3/81	②⑨⑱	中
Guo等^[36]，2023	298/608	500/608	-	-	高
Guan等^[37]，2023	-	1 617/1 915	23/1 915	①⑬⑳	中
Cui等^[38]，2023	-	542/775	-	-	中
Zhang等^[39]，2023	-	234/309	-	①	高

纳入研究	调查地区	调查时间，年	资料收集方式	总样本量(例)
张燕等^[9]，2013^a	重庆、四川、广西	2009.07—2010.03	线下	1 402
薛珲等^[10]，2015^a	-	2013.11—2013.12	线上	760
张昭等^[11]，2015	乌鲁木齐	-	线下	379
韦所苏等^[12]，2016	广西	2014.09—2016.02	线下	295
谢棚印等^[13]，2017	武汉	2015.08—2015.11	线下+线上	301
石安霞等^[14]，2020	合肥、成都、广州	2018.06—2018.10	线下	622
王玉淼等^[15]，2021	昆明	2018.06—2018.11	线下	396
陈怀瑾等^[16]，2021	长沙	2019.11—2020.06	线下	295
郑亦慧等^[17]，2021	上海	2019.12—2020.06	线下+线上	606
陈鹏等^[18]，2022	北京	2020.12—2021.05	线上	288
李建卓等^[19]，2022	济南	2021.02—2021.05	-	400
郭佳欢等^[20]，2022	北京、深圳、成都、济南、南京	2021.03—2021.04	线上	5 870
郝连正等^[21]，2023	山东	2020.02—2020.12	线下	2 537
张祖样等^[22]，2023^a	云南14个城市	2021.04—2021.06	线下	2 450
魏娜沙等^[23]，2023	陕西	2021.06—2021.12	线上	820
李昕等^[24]，2023	南京	2022.04—2022.05	线下	696
Zhou等^[25]，2012	北京	2009.08—2010.01	线下	152
Ding等^[26]，2016	上海	2012.10—2013.12	线下	1 033
Wang等^[27]，2018	武汉、上海	2015.05—2015.12	线下	487
Zheng等^[28]，2019	广州	-	线上	541
Han等^[29]，2019	中国33个地区	2017.01—2017.02	线上	4 581
Peng等^[30]，2019	成都	2018.11—2019.03	线下	524
Chen等^[31]，2021	广州、深圳、无锡	2017.01—2017.08	线下	550
Fu等^[32]，2021	柳州市	2017.11—2019.05	线下	829
Cui等^[33]，2021	天津	2018.08—2018.12	线下	495
Yu等^[34]，2021	长沙	2019.06—2019.08	线上	255
Zhou等^[35]，2022	桂林	2020.11—2021.04	线上	219
Guo等^[36]，2023	成都	2018.11—2019.05	线上	608
Guan等^[37]，2023	中国34个城市	2018.12—2019.01	线上	1 915
Cui等^[38]，2023	上海、北京、长沙、广州、昆明	2019.07—2019.09	线下	775
Zhang等^[39]，2023	南京	2019.12—2020.08	线下	309
张燕等^[9]，2013^a	310/1 400	891/1 402	12/1 402	①②③④⑤⑥⑦	高
薛珲等^[10]，2015^a	-	243/758	-	-	高
张昭等^[11]，2015	-	259/379	-	-	中
韦所苏等^[12]，2016	58/295	265/295	-	-	高
谢棚印等^[13]，2017	52/301	224/301	-	②⑧⑨	高
石安霞等^[14]，2020	351/622	66/622	27/622		中
王玉淼等^[15]，2021	253/396	366/396	7/253	②⑥⑩	高
陈怀瑾等^[16]，2021	160/295	91/295	-	-	中
郑亦慧等^[17]，2021	532/606	284/606	-	⑧⑫⑬	中
陈鹏等^[18]，2022	176/288	156/176	-	①	中
李建卓等^[19]，2022	-	244/400	-	④⑭	中
郭佳欢等^[20]，2022	4 668/5 870	4 543/4 668	821/4 668	①⑥⑨	中
郝连正等^[21]，2023	-	1 487/2 537	-	①④⑤⑫⑭	高
张祖样等^[22]，2023^a	1 677/2 449	1 343/2 368	-	①⑩⑮⑮	中
魏娜沙等^[23]，2023	665/820	390/820	-	①③	高
李昕等^[24]，2023	198/696	537/696	-	①⑥⑮⑰⑱	高
Zhou等^[25]，2012	17/152	103/152	-	⑲	高
Ding等^[26]，2016	-	197/1 033	-	①⑪⑮⑰⑳	中
Wang等^[27]，2018	-	347/487	-	-	中
Zheng等^[28]，2019	-	196/541	-	-	高
Han等^[29]，2019	1 028/4 581	3 465/4 581	-	⑥⑧⑬⑮	中
Peng等^[30]，2019	276/524	445/524	-	⑥⑦⑪⑲	高
Chen等^[31]，2021	237/550	362/550	-	⑥⑭	中
Fu等^[32]，2021	-	251/829	-	①⑫⑯⑱	中
Cui等^[33]，2021	129/495	39/129	-	①⑦⑭⑱⑲	中
Yu等^[34]，2021	145/255	39/255	1/145	①⑥⑩	中
Zhou等^[35]，2022	81/219	144/219	3/81	②⑨⑱	中
Guo等^[36]，2023	298/608	500/608	-	-	高
Guan等^[37]，2023	-	1 617/1 915	23/1 915	①⑬⑳	中
Cui等^[38]，2023	-	542/775	-	-	中
Zhang等^[39]，2023	-	234/309	-	①	高

项目	文献数	样本量（例）	效应模型	异质性检验结果	meta分析结果	Egger检验结果
PrEP知晓率	20	21 425	随机	99.69	<0.01	46.70	34.14~59.47	-0.84	0.41
PrEP使用意愿率	31	31 390	随机	99.68	<0.01	61.49	51.58~70.95	-2.14	0.04
PrEP使用率	7	10 679	随机	99.33	<0.01	3.41	0.07~10.62	-1.45	0.21

项目	文献数	样本量（例）	效应模型	异质性检验结果	meta分析结果	Egger检验结果
PrEP知晓率	20	21 425	随机	99.69	<0.01	46.70	34.14~59.47	-0.84	0.41
PrEP使用意愿率	31	31 390	随机	99.68	<0.01	61.49	51.58~70.95	-2.14	0.04
PrEP使用率	7	10 679	随机	99.33	<0.01	3.41	0.07~10.62	-1.45	0.21

项目	研究数	样本量(例)	异质性检验结果	效应模型	使用意愿率（95% CI，%）
调查时间
2015年前	5	3 726	99.43	<0.01	随机	49.67（28.09~71.32）
2015—2019年	13	12 338	99.55	<0.01	随机	61.45（47.27~74.71）
2019年后	8	13 280	99.78	<0.01	随机	71.16（50.60~87.97）
地理分区
华北	3	935	98.37	<0.01	随机	63.86（28.57~92.29）
华东	6	5 581	99.41	<0.01	随机	56.43（38.15~73.85）
华南	4	1 884	99.31	<0.01	随机	56.83（28.93~82.57）
华中	3	951	99.18	<0.01	随机	39.28（9.00~75.18）
西北	2	1 199	98.00	<0.01	随机	54.26（51.43~57.07）
西南	4	3 978	99.32	<0.01	随机	80.40（60.86~94.31）
调查方式
线下	19	14 445	99.35	<0.01	随机	60.07（49.58~70.11）
线下+线上	2	907	99.90	<0.01	随机	56.35（53.10~59.57）
线上	9	15 638	99.79	<0.01	随机	64.61（45.32~81.71）

项目	研究数	样本量(例)	异质性检验结果	效应模型	使用意愿率（95% CI，%）
调查时间
2015年前	5	3 726	99.43	<0.01	随机	49.67（28.09~71.32）
2015—2019年	13	12 338	99.55	<0.01	随机	61.45（47.27~74.71）
2019年后	8	13 280	99.78	<0.01	随机	71.16（50.60~87.97）
地理分区
华北	3	935	98.37	<0.01	随机	63.86（28.57~92.29）
华东	6	5 581	99.41	<0.01	随机	56.43（38.15~73.85）
华南	4	1 884	99.31	<0.01	随机	56.83（28.93~82.57）
华中	3	951	99.18	<0.01	随机	39.28（9.00~75.18）
西北	2	1 199	98.00	<0.01	随机	54.26（51.43~57.07）
西南	4	3 978	99.32	<0.01	随机	80.40（60.86~94.31）
调查方式
线下	19	14 445	99.35	<0.01	随机	60.07（49.58~70.11）
线下+线上	2	907	99.90	<0.01	随机	56.35（53.10~59.57）
线上	9	15 638	99.79	<0.01	随机	64.61（45.32~81.71）

相关因素	比较组	对照组	研究数	样本量（例）	异质性检验结果	效应模型	meta分析结果
年龄（岁）	25~29	<25	2	5 277	23.20	0.25	固定	1.10（0.82，1.49）	0.52
	30~39	<25	2	5 277	0.00	0.63	固定	1.15（0.83，1.59）	0.42
	≥40	<25	4	8 760	38.80	0.18	固定	1.90（1.47，2.57）	<0.01
文化程度	高中/中专	初中及以下	7	13 613	64.80	0.01	随机	1.28（0.90，1.81）	0.18
	大专及以上	初中及以下	7	13 613	87.30	<0.01	随机	1.67（0.99，2.79）	0.05
婚姻状况	在婚/同居	单身	4	2 318	75.90	<0.01	随机	1.57（0.70，3.59）	0.27
	离异/丧偶	单身	2	615	83.10	0.02	随机	2.38（0.84，6.71）	0.82
家庭人均月收入（元）	≥3 000	<3 000	2	2 222	0.00	0.38	固定	1.00（0.74，1.37）	0.98
民族	汉族	其他	2	3 279	96.40	<0.01	随机	3.51（0.61，20.23）	0.16
职业	学生	在职	2	1 729	77.70	0.03	随机	1.24（0.46，3.32）	0.67
	待业/无业	在职	2	1 729	87.20	0.01	随机	0.74（0.21，2.63）	0.64
吸毒史	有	无	3	4 339	59.80	0.08	随机	0.72（0.48，1.06）	0.10
性病史	有	无	2	3 939	90.30	<0.01	随机	0.99（0.38，2.60）	0.98
HIV检测史	有	无	4	2 239	0.00	0.66	固定	2.13（1.63，2.80）	<0.01
性取向	双性恋	同性恋	3	5 488	53.90	0.11	随机	0.79（0.52，1.20）	0.27
	不确定	同性恋	3	5 488	0.00	0.50	固定	0.60（0.41，0.89）	0.01
艾滋病知识了解情况	高	低	3	2 421	71.20	0.03	随机	1.20（0.89，1.63）	0.23
PrEP知晓情况	知晓	不知晓	8	14 274	87.70	<0.01	随机	2.80（1.86，4.24）	<0.01
自我感知HIV感染风险	有	无	3	3 101	89.20	<0.01	随机	4.05（0.28，58.68）	0.31
性伴寻找方式	线上	线下	4	3 982	53.10	0.09	随机	1.44（1.04，2.00）	0.03
性伴HIV感染状况	阳性/不确定	阴性	3	6 390	83.90	<0.01	随机	1.04（0.17，6.18）	0.97
固定伴侣	无	有	3	2 163	12.00	0.32	固定	1.69（1.32，2.17）	<0.01
口交/肛交性行为	有	无	3	3 972	0.00	0.99	固定	1.86（1.32，2.61）	<0.01
近6个月同性肛交伴侣数	>5	≤5	2	2 948	0.00	0.38	固定	1.55（1.38，2.37）	0.04
近6个月安全套使用频率	总是	从不/偶尔	3	1 171	0.00	0.38	固定	0.47（0.29，0.75）	<0.01
近1年无套口交/肛交情况	有	无	3	7 102	30.90	0.24	固定	1.40（1.19，1.65）	<0.01

相关因素	比较组	对照组	研究数	样本量（例）	异质性检验结果	效应模型	meta分析结果
年龄（岁）	25~29	<25	2	5 277	23.20	0.25	固定	1.10（0.82，1.49）	0.52
	30~39	<25	2	5 277	0.00	0.63	固定	1.15（0.83，1.59）	0.42
	≥40	<25	4	8 760	38.80	0.18	固定	1.90（1.47，2.57）	<0.01
文化程度	高中/中专	初中及以下	7	13 613	64.80	0.01	随机	1.28（0.90，1.81）	0.18
	大专及以上	初中及以下	7	13 613	87.30	<0.01	随机	1.67（0.99，2.79）	0.05
婚姻状况	在婚/同居	单身	4	2 318	75.90	<0.01	随机	1.57（0.70，3.59）	0.27
	离异/丧偶	单身	2	615	83.10	0.02	随机	2.38（0.84，6.71）	0.82
家庭人均月收入（元）	≥3 000	<3 000	2	2 222	0.00	0.38	固定	1.00（0.74，1.37）	0.98
民族	汉族	其他	2	3 279	96.40	<0.01	随机	3.51（0.61，20.23）	0.16
职业	学生	在职	2	1 729	77.70	0.03	随机	1.24（0.46，3.32）	0.67
	待业/无业	在职	2	1 729	87.20	0.01	随机	0.74（0.21，2.63）	0.64
吸毒史	有	无	3	4 339	59.80	0.08	随机	0.72（0.48，1.06）	0.10
性病史	有	无	2	3 939	90.30	<0.01	随机	0.99（0.38，2.60）	0.98
HIV检测史	有	无	4	2 239	0.00	0.66	固定	2.13（1.63，2.80）	<0.01
性取向	双性恋	同性恋	3	5 488	53.90	0.11	随机	0.79（0.52，1.20）	0.27
	不确定	同性恋	3	5 488	0.00	0.50	固定	0.60（0.41，0.89）	0.01
艾滋病知识了解情况	高	低	3	2 421	71.20	0.03	随机	1.20（0.89，1.63）	0.23
PrEP知晓情况	知晓	不知晓	8	14 274	87.70	<0.01	随机	2.80（1.86，4.24）	<0.01
自我感知HIV感染风险	有	无	3	3 101	89.20	<0.01	随机	4.05（0.28，58.68）	0.31
性伴寻找方式	线上	线下	4	3 982	53.10	0.09	随机	1.44（1.04，2.00）	0.03
性伴HIV感染状况	阳性/不确定	阴性	3	6 390	83.90	<0.01	随机	1.04（0.17，6.18）	0.97
固定伴侣	无	有	3	2 163	12.00	0.32	固定	1.69（1.32，2.17）	<0.01
口交/肛交性行为	有	无	3	3 972	0.00	0.99	固定	1.86（1.32，2.61）	<0.01
近6个月同性肛交伴侣数	>5	≤5	2	2 948	0.00	0.38	固定	1.55（1.38，2.37）	0.04
近6个月安全套使用频率	总是	从不/偶尔	3	1 171	0.00	0.38	固定	0.47（0.29，0.75）	<0.01
近1年无套口交/肛交情况	有	无	3	7 102	30.90	0.24	固定	1.40（1.19，1.65）	<0.01

中国男男性行为者对HIV暴露前预防用药使用意愿及影响因素的meta分析

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邹小翠 ¹^,² , 毛孝容 ²^,³ , 李玥 ²^,⁴ , 毛琴 ²^,⁵ , 郑伟 ²^,⁶ , 江庆华 ⁷

现代预防医学 | 疾病预防控制 2024,51(8): 1499-1506

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现代预防医学 | 疾病预防控制 2024, 51(8): 1499-1506

中国男男性行为者对HIV暴露前预防用药使用意愿及影响因素的meta分析

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邹小翠¹^,², 毛孝容²^,³, 李玥²^,⁴, 毛琴²^,⁵, 郑伟²^,⁶, 江庆华⁷

作者信息

^1.四川省医学科学院·四川省人民医院(电子科技大学附属医院) 肝胆外科，四川成都 610072

^2.电子科技大学医学院

^3.四川省医学科学院·四川省人民医院(电子科技大学附属医院)护理部

^4.四川省医学科学院·四川省人民医院(电子科技大学附属医院) 特需医疗科

^5.四川省医学科学院·四川省人民医院(电子科技大学附属医院) 儿科

^6.四川省肿瘤医院消毒供应中心

^7.四川省肿瘤医院护理部

邹小翠（1991—），女，硕士在读，主管护师，研究方向：传染病和慢病管理

通讯作者:

毛孝容，E-mail：xiaorong_mao@qq.com

Willingness and influencing factors of using pre-exposure prophylaxis among men who have sex with men in China: a meta -analysis

Xiao-cui ZOU¹^,², Xiao-rong MAO²^,³, Yue LI²^,⁴, Qin MAO²^,⁵, Wei ZHENG²^,⁶, Qing-hua JIANG⁷

Affiliations

Department of Hepatobiliary Surgery, Sichuan Provincial People’s Hospital, School of Medicine, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan 610072, China

出版时间: 2024-04-25 doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202312052

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摘要

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目的

系统评价我国男男性行为者（MSM）暴露前预防用药（PrEP）使用意愿及相关因素。

方法

计算机检索中国知网、维普、万方、中国生物医学文献数据库、EMbase、CINAHL、Pubmed、The Cochrane Library和Web of Science，检索时间均从建库至2023年8月16日。

结果

纳入31篇文献，样本量共计31 390例。meta分析结果显示，MSM PrEP知晓率为46.70%（95% CI：34.14~59.47）、PrEP使用意愿率为61.49 %（95% CI：51.58~70.95）、PrEP使用率为3.41%（95% CI：0.07~10.62）。年龄≥40岁(OR=1.90，95% CI:1.47~2.57)、有HIV检测史(OR=2.13，95% CI:1.63~2.80)、知晓PrEP(OR=2.80，95% CI:1.86~4.24)、线上寻求性伴(OR=1.44，95% CI:1.04~2.00)、无固定性伴(OR=1.69，95% CI:1.32~2.17)、有口交/肛交性行为(OR=1.86，95% CI:1.32~2.61)、近6个月同性肛交伴侣数>5(OR=1.55，95% CI:1.38~2.37)、近1年有无套口交/肛交(OR=1.40，95% CI:1.19~1.65)是MSM PrEP使用意愿的促进因素，性取向不确定(OR=0.60，95% CI:0.41~0.89)、近6个月总是使用安全套(OR=0.47，95% CI:0.29~0.75)是其障碍因素。

结论

我国MSM PrEP知晓率和使用意愿率较高，但PrEP使用率低；影响 PrEP使用意愿的因素较多。

关键词

男男性行为者 / 暴露前预防用药 / 意愿 / 影响因素 / meta分析

Abstract

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Objective

To systematically review the willingness to use pre-exposure prophylaxis (PrEP) and related factors among men who have sex with men (MSM) in China.

Methods

CNKI, VIP, Wanfang Data, CBM, EMbase, CINAHL, Pubmed, The Cochrane Library and Web of Science were searched from inception to August 16, 2023.

Results

A total of 31 articles with 31 390 participants were included. The results of meta-analysis showed that the awareness rate of PrEP was 46.70% (95% CI: 34.14-59.47), the willingness rate of PrEP use was 61.49% (95% CI: 51.58-70.95), and the use rate of PrEP was 3.41% (95% CI:0.07-10.62). Age≥40 years (OR=1.90, 95% CI:1.47-2.57), HIV testing history (OR=2.13, 95% CI:1.63-2.80), awareness of PrEP (OR=2.80, 95% CI:1.86-4.24), online sexual partner seeking (OR=1.44, 95% CI:1.04-2.00), no regular sexual partner (OR=1.69, 95% CI:1.32-2.17), oral sex/anal sex behavior (OR=1.86, 95% CI:1.32-2.61), number of homosexual anal sex partners in the past 6 months>5 (OR=1.86，95% CI:1.32-2.61), Having oral or anal sex in the past year (OR=1.40，95% CI:1.19-1.65) was the promoting factor of PrEP use, while uncertain sexual orientation (OR=0.60, 95% CI:0.41-0.89) and always using condom in the past 6 months (OR=0.47, 95% CI:0.29-0.75) were the barriers.

Conclusion

The rate of MSM PrEP awareness and willingness to use is high in China, but the rate of PrEP use is low; more factors influence the willingness to use PrEP.

Key words

Men who have sex with men / Pre-exposure prophylaxis / Willingness / Influence factors / Meta analysis

引用本文

邹小翠, 毛孝容, 李玥, 毛琴, 郑伟, 江庆华. 中国男男性行为者对HIV暴露前预防用药使用意愿及影响因素的meta分析. 现代预防医学, 2024 , 51 (8) : 1499 -1506 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202312052

Xiao-cui ZOU, Xiao-rong MAO, Yue LI, Qin MAO, Wei ZHENG, Qing-hua JIANG. Willingness and influencing factors of using pre-exposure prophylaxis among men who have sex with men in China: a meta -analysis[J]. Modern Preventive Medicine, 2024 , 51 (8) : 1499 -1506 . DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202312052

正文

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男男性行为者(men who have sex with men，MSM)是感染艾滋病病毒（human immunodeficiency virus，HIV）的高危人群，传播比例从2006年的2.5%上升至2022年的25.6%^[1]，防疫形式严峻。为推进2030年终结艾滋病（acquired immuno-deficiency syndrome，AIDS）流行的可持续发展目标，遏制HIV性传播途径的上升势头，国家卫生健康委等发布了《遏制艾滋病传播实施方案（2019—2022年）》，特别指出要开展针对MSM的暴露前预防工作，制定完善政策逐步推广^[2]。暴露前预防（Pre-exposure Prophylaxis，PrEP）是通过服用抗反转录病毒药物（如替诺福韦、恩曲他滨）以预防HIV感染的一种新兴生物学预防方法^[3]。自2015年世界卫生组织就建议对所有HIV高暴露风险人群开展PrEP，PrEP药物也在2020年获得我国药品监督管理局的批准^[4]。虽然PrEP已被证明能够有效降低HIV高暴露风险人群感染HIV的可能，但因为成本、知识缺乏、HIV低风险感知和病耻感等原因，导致PrEP的推广效果并未达到预期效果^[5-6]。一项荟萃分析结果显示，MSM PrEP使用意愿率为10.6%~99.0%^[7]。近年来我国针对MSM PrEP使用意愿及影响因素的研究较多，但结果不一。因此，本研究旨在对国内MSM PrEP使用意愿率及相关因素进行meta分析，为促进PrEP在MSM中的推广提供依据。

1 资料与方法

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1.1 检索策略

以主题词和自由词相结合的方式，计算机系统检索中国知网、维普、万方、中国生物医学文献数据库、EMbase、CINAHL、Pubmed、The Cochrane Library和Web of Science。中文检索词为男男性行为者、男男同性性行为者、男男性接触者、男同性恋、暴露前预防、暴露前药物预防、意愿、接受、需求、态度；英文检索词为China、Chinese、sexual and gender minorities、men who have sex with men、homosexual men、male homosexuality、gay、MSM、pre-exposure prophylaxis、anti-retroviral chemoprophylaxis、chemoprevention、HIV prophylaxis、biomedical HIV prevention、willingness、attitude、acceptability、intention、needs。检索时限为建库至2023年8月16日，并进一步检索纳入文献的参考文献以作补充。

1.2 纳入与排除标准

纳入标准：（1）研究对象：我国大陆MSM，其中MSM是指最近一年内与同性发生过性行为的男性，且自报HIV感染结果为阴性或不知晓HIV感染状况；（2）研究类型：横断面研究；（3）结局指标：PrEP知晓率、PrEP使用意愿率、PrEP使用率、多因素分析中PrEP使用意愿影响因素的OR值及95% CI，其中PrEP使用意愿是指在保证PrEP预防HIV感染上是安全有效的前提下是否愿意使用；PrEP使用意愿率是指在已知晓PrEP（包括曾知晓或既往不知晓但在调查前进行告知后知晓PrEP）的调查对象中会使用PrEP者（包括肯定会使用、可能会使用）所占比例；（4）中、英文文献。

排除标准：（1）二次文献、会议文献及重复发表文献等；（2）无法获得全文或有效数据的文献；（3）文献数据来源同一研究；（4）仅调查PrEP服药方式（包括每日服药、按需服药）其中一种使用意愿的相关研究。

1.3 方法

1.3.1 文献筛选与资料提取

两名研究者按照纳入排除标准独立完成文献检索及筛选，资料提取后交叉核对结果。如有分歧，交由第三方评判。资料提取的内容为第一作者、发表时间、调查地区、调查时间、资料收集方式、样本量、PrEP知晓率、PrEP使用意愿率、PrEP使用率、PrEP使用意愿影响因素。

1.3.2 方法学质量评价

两名研究者采用美国卫生保健质量和研究机构推荐的质量评价标准^[8]独立完成文献质量评价，如有分歧，交由第三方评判。0~3分、4~7分、8~11分分别对应低、中、高质量文献。

1.4 统计分析

使用Stata 16.0软件进行分析。采用I²值和Q检验进行异质性分析，当I²<50%且P>0.1时，说明无统计学异质性，则使用固定效应模型；反之，则选择随机效应模型进行分析。通过逐一剔除文献进行敏感性分析。发表偏倚采用Egger检验法。检验水准α=0.05。

2 结果

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2.1 文献检索和筛选结果

初步检索到文献425篇，筛选后最终纳入文献31篇，包括16篇中文文献，15篇英文文献。见图1。

2.2 纳入文献的基本特征和质量评价

最终纳入31篇文献，样本量共计31 390例。文献质量评价结果显示，有高质量文献14篇，中等质量文献17篇。见表1。

2.3 meta分析结果

2.3.1 MSM PrEP相关行为meta分析

结果显示，MSM PrEP知晓率为46.70%（95% CI：34.14~59.47）、PrEP使用意愿率为61.49 %（95% CI：51.58~70.95）、PrEP使用率为3.41%（95% CI：0.07~10.62）。见表2。

2.3.2 不同亚组MSM的PrEP使用意愿率

亚组分析结果显示，调查时间≥2020年、地理分区为西南、通过线上收集资料的PrEP使用意愿率更高。见表3。

2.3.3 MSM PrEP使用意愿影响因素的meta分析

将纳入文献数≥2篇的影响因素进行meta分析，最终共纳入20个因素，其中年龄≥40岁、有HIV检测史、知晓PrEP、线上寻求性伴、无固定性伴、有口交/肛交性行为、近6个月同性肛交伴侣数>5、近1年有无套口交/肛交是MSM PrEP使用意愿的促进因素，而性取向不确定、近6个月总是使用安全套是其障碍因素。见表4。

2.4 敏感性分析

将纳入的31篇文献采用逐一剔除的方法进行敏感性分析，结果显示，PrEP使用意愿率合并结果无明显变化，表明合并结果较稳定。见图2。

2.5 发表偏倚和剪补法矫正

对PrEP相关行为进行Egger检验，结果显示，PrEP知晓率和使用率不存在发表偏倚，PrEP使用意愿率可能存在发表偏倚（见表2）。采用剪补法对存在发表偏倚的PrEP使用意愿率进行矫正，剪补后合并效应量为58.00%（95% CI：48.30~67.60）。可见剪补后合并效应量的估计值变化较小，表明发表偏倚对合并的结果影响不大，结果较稳定，见图3。

3 讨论

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本研究结果显示，MSM PrEP的知晓率、使用意愿率和使用率分别为46.70%、61.49%、3.41%。巴西、墨西哥和秘鲁的MSM PrEP知晓率分别为68.82%、64.11%、46.60%，PrEP使用意愿率分别为64.45%、70.07%、57.56%，PrEP使用率分别为4.33%、3.03%、3.22%^[40]。与上述国家相比，我国MSM PrEP的知晓率和使用意愿率较低，但PrEP的使用率差距较小。导致差异的原因可能是因为文化背景、经济状况和种族等不同^[41]。亚组分析结果显示，2015年后MSM PrEP使用意愿率呈上升趋势，与既往研究^[42]结果类似。表明AIDS防治宣传工作取得进展，MSM愿意接受PrEP。西南地区以及通过线上调查方式的PrEP使用意愿率更高。可能是西南部分地区AIDS疫情较严重^[1]，对PrEP的宣传和推广力度更大，所以MSM PrEP知晓水平较高。而PrEP使用意愿和其知晓水平直接相关^[20]。通过线上调查的方式可能存在选择偏倚，因为对该话题有兴趣的MSM更可能参与问卷调查，导致线上和线下的调查结果有所差异。因此，在以后宣传工作中要重视范围的广度和内容的深度，加强宣传服务的针对性和质量，有必要进一步探究影响PrEP知晓和使用的因素，促使MSM知信行统一。

研究发现，年龄较大的MSM更倾向选择PrEP。但既往研究^{[40, 43]}结果显示，年龄较小的MSM更愿意使用PrEP。Klein等^[44]发现，年龄较大的MSM更了解PrEP，更可能结识到其他PrEP使用者，感受到的PrEP相关耻辱和使用障碍更少，而年龄较小的MSM更有兴趣通过多种途径（如朋友、医生、网站）了解更多的PrEP信息。故有待未来进一步验证。有HIV检测史和知晓PrEP的MSM 更可能有PrEP使用愿意，与既往研究^{[42, 45]}结果一致。可能是因为接受过HIV检测的MSM得到医护人员更多新型HIV防护措施的普及，通过对PrEP的深入了解，有利于对其益处和安全性的认识，提高MSM选择PrEP的意愿。线上寻求性伴、无固定性伴、有口交/肛交性行为、近6个月同性肛交伴侣数>5、近1年有无套口交/肛交的MSM更愿意使用PrEP。研究^[42-43]发现，有高危性行为的MSM更愿意采用PrEP。可能是因为针对具有高危性行为的MSM的宣传教育力度较大，加之高危性行为的发生增加了感染HIV的风险^[46]，从而增加其PrEP使用意愿。性取向不确定和近6个月总是使用安全套的MSM使用PrEP的意愿较低。究其原因可能是因为患者没有意识到自己是感染HIV的高风险人群，认为使用安全套能有效预防HIV，不用再考虑使用PrEP^[47]。此外，因无法获取PrEP药物，担心药物的副作用，以及PrEP相关耻辱感等^{[41, 48]}，进一步阻碍MSM考虑使用PrEP。因此，有必要创新宣传和实施途径，强化对PrEP安全性和有效性的宣传，强调生物医学与行为预防并重，提高MSM对PrEP的认识水平，提升PrEP药物的可及性，同时也需注意营造开放、包容、友好的就医环境，制定具有文化响应的干预策略。

本研究的局限性：（1）合并异质性较大且亚组分析仍存在显著的异质性，影响研究结果；（2）均为横断面研究，各影响因素合并文献数较少，且有部分因素（如饮酒、群交、社会支持等）因文献数少未纳入分析，需未来开展更多的调查研究。

基金

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四川性社会学与性教育研究中心课题(SXJYB2309)

参考文献

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文献

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2024年第51卷第8期

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文章信息

doi: 10.20043/j.cnki.MPM.202312052

接收时间：2023-12-04
首发时间：2026-03-16
出版时间：2024-04-25

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收稿日期：2023-12-04

基金

四川性社会学与性教育研究中心课题(SXJYB2309)

作者信息

^1.四川省医学科学院·四川省人民医院(电子科技大学附属医院) 肝胆外科，四川成都 610072

^2.电子科技大学医学院

^3.四川省医学科学院·四川省人民医院(电子科技大学附属医院)护理部

^4.四川省医学科学院·四川省人民医院(电子科技大学附属医院) 特需医疗科

^5.四川省医学科学院·四川省人民医院(电子科技大学附属医院) 儿科

^6.四川省肿瘤医院消毒供应中心

^7.四川省肿瘤医院护理部

通讯作者:

毛孝容，E-mail：xiaorong_mao@qq.com

参考文献

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

纳入研究	调查地区	调查时间，年	资料收集方式	总样本量(例)
张燕等^[9]，2013^a	重庆、四川、广西	2009.07—2010.03	线下	1 402
薛珲等^[10]，2015^a	-	2013.11—2013.12	线上	760
张昭等^[11]，2015	乌鲁木齐	-	线下	379
韦所苏等^[12]，2016	广西	2014.09—2016.02	线下	295
谢棚印等^[13]，2017	武汉	2015.08—2015.11	线下+线上	301
石安霞等^[14]，2020	合肥、成都、广州	2018.06—2018.10	线下	622
王玉淼等^[15]，2021	昆明	2018.06—2018.11	线下	396
陈怀瑾等^[16]，2021	长沙	2019.11—2020.06	线下	295
郑亦慧等^[17]，2021	上海	2019.12—2020.06	线下+线上	606
陈鹏等^[18]，2022	北京	2020.12—2021.05	线上	288
李建卓等^[19]，2022	济南	2021.02—2021.05	-	400
郭佳欢等^[20]，2022	北京、深圳、成都、济南、南京	2021.03—2021.04	线上	5 870
郝连正等^[21]，2023	山东	2020.02—2020.12	线下	2 537
张祖样等^[22]，2023^a	云南14个城市	2021.04—2021.06	线下	2 450
魏娜沙等^[23]，2023	陕西	2021.06—2021.12	线上	820
李昕等^[24]，2023	南京	2022.04—2022.05	线下	696
Zhou等^[25]，2012	北京	2009.08—2010.01	线下	152
Ding等^[26]，2016	上海	2012.10—2013.12	线下	1 033
Wang等^[27]，2018	武汉、上海	2015.05—2015.12	线下	487
Zheng等^[28]，2019	广州	-	线上	541
Han等^[29]，2019	中国33个地区	2017.01—2017.02	线上	4 581
Peng等^[30]，2019	成都	2018.11—2019.03	线下	524
Chen等^[31]，2021	广州、深圳、无锡	2017.01—2017.08	线下	550
Fu等^[32]，2021	柳州市	2017.11—2019.05	线下	829
Cui等^[33]，2021	天津	2018.08—2018.12	线下	495
Yu等^[34]，2021	长沙	2019.06—2019.08	线上	255
Zhou等^[35]，2022	桂林	2020.11—2021.04	线上	219
Guo等^[36]，2023	成都	2018.11—2019.05	线上	608
Guan等^[37]，2023	中国34个城市	2018.12—2019.01	线上	1 915
Cui等^[38]，2023	上海、北京、长沙、广州、昆明	2019.07—2019.09	线下	775
Zhang等^[39]，2023	南京	2019.12—2020.08	线下	309
张燕等^[9]，2013^a	310/1 400	891/1 402	12/1 402	①②③④⑤⑥⑦	高
薛珲等^[10]，2015^a	-	243/758	-	-	高
张昭等^[11]，2015	-	259/379	-	-	中
韦所苏等^[12]，2016	58/295	265/295	-	-	高
谢棚印等^[13]，2017	52/301	224/301	-	②⑧⑨	高
石安霞等^[14]，2020	351/622	66/622	27/622		中
王玉淼等^[15]，2021	253/396	366/396	7/253	②⑥⑩	高
陈怀瑾等^[16]，2021	160/295	91/295	-	-	中
郑亦慧等^[17]，2021	532/606	284/606	-	⑧⑫⑬	中
陈鹏等^[18]，2022	176/288	156/176	-	①	中
李建卓等^[19]，2022	-	244/400	-	④⑭	中
郭佳欢等^[20]，2022	4 668/5 870	4 543/4 668	821/4 668	①⑥⑨	中
郝连正等^[21]，2023	-	1 487/2 537	-	①④⑤⑫⑭	高
张祖样等^[22]，2023^a	1 677/2 449	1 343/2 368	-	①⑩⑮⑮	中
魏娜沙等^[23]，2023	665/820	390/820	-	①③	高
李昕等^[24]，2023	198/696	537/696	-	①⑥⑮⑰⑱	高
Zhou等^[25]，2012	17/152	103/152	-	⑲	高
Ding等^[26]，2016	-	197/1 033	-	①⑪⑮⑰⑳	中
Wang等^[27]，2018	-	347/487	-	-	中
Zheng等^[28]，2019	-	196/541	-	-	高
Han等^[29]，2019	1 028/4 581	3 465/4 581	-	⑥⑧⑬⑮	中
Peng等^[30]，2019	276/524	445/524	-	⑥⑦⑪⑲	高
Chen等^[31]，2021	237/550	362/550	-	⑥⑭	中
Fu等^[32]，2021	-	251/829	-	①⑫⑯⑱	中
Cui等^[33]，2021	129/495	39/129	-	①⑦⑭⑱⑲	中
Yu等^[34]，2021	145/255	39/255	1/145	①⑥⑩	中
Zhou等^[35]，2022	81/219	144/219	3/81	②⑨⑱	中
Guo等^[36]，2023	298/608	500/608	-	-	高
Guan等^[37]，2023	-	1 617/1 915	23/1 915	①⑬⑳	中
Cui等^[38]，2023	-	542/775	-	-	中
Zhang等^[39]，2023	-	234/309	-	①	高

纳入研究

调查地区

调查时间，年

资料收集方式

总样本量(例)

张燕等^[9]，2013^a

重庆、四川、广西

2009.07—2010.03

线下

1 402

薛珲等^[10]，2015^a

2013.11—2013.12

线上

760

张昭等^[11]，2015

乌鲁木齐

线下

379

韦所苏等^[12]，2016

广西

2014.09—2016.02

线下

295

谢棚印等^[13]，2017

武汉

2015.08—2015.11

线下+线上

301

石安霞等^[14]，2020

合肥、成都、广州

2018.06—2018.10

线下

622

王玉淼等^[15]，2021

昆明

2018.06—2018.11

线下

396

陈怀瑾等^[16]，2021

长沙

2019.11—2020.06

线下

295

郑亦慧等^[17]，2021

上海

2019.12—2020.06

线下+线上

606

陈鹏等^[18]，2022

北京

2020.12—2021.05

线上

288

李建卓等^[19]，2022

济南

2021.02—2021.05

400

郭佳欢等^[20]，2022

北京、深圳、成都、济南、南京

2021.03—2021.04

线上

5 870

郝连正等^[21]，2023

山东

2020.02—2020.12

线下

2 537

张祖样等^[22]，2023^a

云南14个城市

2021.04—2021.06

线下

2 450

魏娜沙等^[23]，2023

陕西

2021.06—2021.12

线上

820

李昕等^[24]，2023

南京

2022.04—2022.05

线下

696

Zhou等^[25]，2012

北京

2009.08—2010.01

线下

152

Ding等^[26]，2016

上海

2012.10—2013.12

线下

1 033

Wang等^[27]，2018

武汉、上海

2015.05—2015.12

线下

487

Zheng等^[28]，2019

广州

线上

541

Han等^[29]，2019

中国33个地区

2017.01—2017.02

线上

4 581

Peng等^[30]，2019

成都

2018.11—2019.03

线下

524

Chen等^[31]，2021

广州、深圳、无锡

2017.01—2017.08

线下

550

Fu等^[32]，2021

柳州市

2017.11—2019.05

线下

829

Cui等^[33]，2021

天津

2018.08—2018.12

线下

495

Yu等^[34]，2021

长沙

2019.06—2019.08

线上

255

Zhou等^[35]，2022

桂林

2020.11—2021.04

线上

219

Guo等^[36]，2023

成都

2018.11—2019.05

线上

608

Guan等^[37]，2023

中国34个城市

2018.12—2019.01

线上

1 915

Cui等^[38]，2023

上海、北京、长沙、广州、昆明

2019.07—2019.09

线下

775

Zhang等^[39]，2023

南京

2019.12—2020.08

线下

309

纳入研究

PrEP知晓率(%)

PrEP使用意愿率(%)

PrEP使用率(%)

PrEP使用意愿影响因素

文献质量评价

张燕等^[9]，2013^a

310/1 400

891/1 402

12/1 402

①②③④⑤⑥⑦

高

薛珲等^[10]，2015^a

243/758

高

张昭等^[11]，2015

259/379

中

韦所苏等^[12]，2016

58/295

265/295

高

谢棚印等^[13]，2017

52/301

224/301

②⑧⑨

高

石安霞等^[14]，2020

351/622

66/622

27/622

中

王玉淼等^[15]，2021

253/396

366/396

7/253

②⑥⑩

高

陈怀瑾等^[16]，2021

160/295

91/295

中

郑亦慧等^[17]，2021

532/606

284/606

⑧⑫⑬

中

陈鹏等^[18]，2022

176/288

156/176

①

中

李建卓等^[19]，2022

244/400

④⑭

中

郭佳欢等^[20]，2022

4 668/5 870

4 543/4 668

821/4 668

①⑥⑨

中

郝连正等^[21]，2023

1 487/2 537

①④⑤⑫⑭

高

张祖样等^[22]，2023^a

1 677/2 449

1 343/2 368

①⑩⑮⑮

中

魏娜沙等^[23]，2023

665/820

390/820

①③

高

李昕等^[24]，2023

198/696

537/696

①⑥⑮⑰⑱

高

Zhou等^[25]，2012

17/152

103/152

⑲

高

Ding等^[26]，2016

197/1 033

①⑪⑮⑰⑳

中

Wang等^[27]，2018

347/487

中

Zheng等^[28]，2019

196/541

高

Han等^[29]，2019

1 028/4 581

3 465/4 581

⑥⑧⑬⑮

中

Peng等^[30]，2019

276/524

445/524

⑥⑦⑪⑲

高

Chen等^[31]，2021

237/550

362/550

⑥⑭

中

Fu等^[32]，2021

251/829

①⑫⑯⑱

中

Cui等^[33]，2021

129/495

39/129

①⑦⑭⑱⑲

中

Yu等^[34]，2021

145/255

39/255

1/145

①⑥⑩

中

Zhou等^[35]，2022

81/219

144/219

3/81

②⑨⑱

中

Guo等^[36]，2023

298/608

500/608

高

Guan等^[37]，2023

1 617/1 915

23/1 915

①⑬⑳

中

Cui等^[38]，2023

542/775

中

Zhang等^[39]，2023

234/309

①

高

项目	文献数	样本量（例）	效应模型	异质性检验结果	meta分析结果	Egger检验结果
PrEP知晓率	20	21 425	随机	99.69	<0.01	46.70	34.14~59.47	-0.84	0.41
PrEP使用意愿率	31	31 390	随机	99.68	<0.01	61.49	51.58~70.95	-2.14	0.04
PrEP使用率	7	10 679	随机	99.33	<0.01	3.41	0.07~10.62	-1.45	0.21

项目

文献数

样本量（例）

效应模型

异质性检验结果

meta分析结果

Egger检验结果

I²(%)

率（%）

95% CI

PrEP知晓率

21 425

随机

99.69

<0.01

46.70

34.14~59.47

-0.84

0.41

PrEP使用意愿率

31 390

随机

99.68

<0.01

61.49

51.58~70.95

-2.14

0.04

PrEP使用率

10 679

随机

99.33

<0.01

3.41

0.07~10.62

-1.45

0.21

项目	研究数	样本量(例)	异质性检验结果	效应模型	使用意愿率（95% CI，%）
调查时间
2015年前	5	3 726	99.43	<0.01	随机	49.67（28.09~71.32）
2015—2019年	13	12 338	99.55	<0.01	随机	61.45（47.27~74.71）
2019年后	8	13 280	99.78	<0.01	随机	71.16（50.60~87.97）
地理分区
华北	3	935	98.37	<0.01	随机	63.86（28.57~92.29）
华东	6	5 581	99.41	<0.01	随机	56.43（38.15~73.85）
华南	4	1 884	99.31	<0.01	随机	56.83（28.93~82.57）
华中	3	951	99.18	<0.01	随机	39.28（9.00~75.18）
西北	2	1 199	98.00	<0.01	随机	54.26（51.43~57.07）
西南	4	3 978	99.32	<0.01	随机	80.40（60.86~94.31）
调查方式
线下	19	14 445	99.35	<0.01	随机	60.07（49.58~70.11）
线下+线上	2	907	99.90	<0.01	随机	56.35（53.10~59.57）
线上	9	15 638	99.79	<0.01	随机	64.61（45.32~81.71）

项目

研究数

样本量(例)

异质性检验结果

效应模型

使用意愿率（95% CI，%）

I²(%)

调查时间

2015年前

3 726

99.43

<0.01

随机

49.67（28.09~71.32）

2015—2019年

12 338

99.55

<0.01

随机

61.45（47.27~74.71）

2019年后

13 280

99.78

<0.01

随机

71.16（50.60~87.97）

地理分区

华北

935

98.37

<0.01

随机

63.86（28.57~92.29）

华东

5 581

99.41

<0.01

随机

56.43（38.15~73.85）

华南

1 884

99.31

<0.01

随机

56.83（28.93~82.57）

华中

951

99.18

<0.01

随机

39.28（9.00~75.18）

西北

1 199

98.00

<0.01

随机

54.26（51.43~57.07）

西南

3 978

99.32

<0.01

随机

80.40（60.86~94.31）

调查方式

线下

14 445

99.35

<0.01

随机

60.07（49.58~70.11）

线下+线上

907

99.90

<0.01

随机

56.35（53.10~59.57）

线上

15 638

99.79

<0.01

随机

64.61（45.32~81.71）