Protokol studie kohorty HIV v jižním Sečchuanu (SSHCSP)

Tato studie je smíšená retrospektivně-prospektivní kohortová studie provedená ve čtyřech městských prefekturách v jižní provincii S’-čchuan v Číně: Lu-čou, C’-kung, Nej-ťiang a I-pin.
Tyto čtyři města dohromady zahrnují 23 okresů a okresních měst, přičemž péče o HIV je poskytována prostřednictvím sítě určených léčebných zařízení koordinovaných místními centry pro kontrolu a prevenci nemocí (CDC).
Region vykazuje značné vnitroregionální rozdíly ve zdravotnických zdrojích a zátěži HIV, přičemž molekulárně-epidemiologické údaje ukazují převládající podtypy CRF01_AE (36,9 %) a CRF07_BC (41,0 %) a důkazy o koncentrovaných přenosových klastrech mezi staršími dospělými (ve věku ≥60 let).

Retrospektivní část Údaje jsou extrahovány z existujících elektronických zdravotních záznamů (EMR), registrů dohledu CDC a systémů farmaceutických/pojistných nároků za období od 1. ledna 2019 do 31. prosince 2025.
Tato fáze rekonstruuje historické trajektorie na úrovni jednotlivců v oblasti zapojení do antiretrovirové terapie (ART), laboratorního monitorování (CD4, virová nálož) a klinických výsledků za účelem vytvoření základní kohorty.

Prospektivní část Od 1. ledna 2026 do 31. prosince 2026 jsou nově diagnostikovaní jedinci a ti, kteří přecházejí do péče, zařazováni postupně s kvótovými kontrolami podle města a věkové skupiny (<50, 50–64, ≥65 let).
Během plánovaných klinických návštěv vyškolení tazatelé administrují strukturované dotazníky na tabletu zachycující výsledky hlášené pacienty, včetně kvality života související se zdravím (MOS-HIV, EQ-5D-5L), duševního zdraví (PHQ-9, GAD-7), stigmatu HIV (Bergerova škála stigmatu), schopnosti samostatného zvládání, sociálních determinant zdraví a preferencí léčby prostřednictvím experimentu s diskrétní volbou (5 atributů, 9 sad voleb).
Klinická data se nadále shromažďují z rutinních zdrojů.

Integrace dat Deterministický proces propojení používá jedinečný léčebný kód ART jako primární klíč, s pravděpodobnostním propojením pro záznamy, kde kód chybí.
Prahová hodnota neúspěchu propojení 5 % spouští manuální ověření.
Všechna data jsou harmonizována (diagnózy ICD-10, kódy léků YPID, standardizované laboratorní jednotky) a uložena na šifrovaných serverech s omezeným přístupem.

Velikost vzorku Cílové zařazení je 2 000 účastníků napříč čtyřmi městy, s přihlédnutím k očekávané 15% ztrátě během sledování.
To zajišťuje ≥1 700 účastníků s kompletními 12měsíčními údaji o výsledcích, poskytujících ≥200 událostí virologického selhání (za předpokladu 12% míry selhání) pro splnění pravidla „10 událostí na proměnnou“ pro multivariační analýzy.

Primární analýza Primárním výsledkem je 12měsíční virologická suprese (RNA HIV <50 kopií/ml).
Používá se logistická regrese s postupným výběrem proměnných (Akaikeho informační kritérium), uvádějící upravené poměry šancí a 95% intervaly spolehlivosti.
Sekundární analýzy zahrnují analýzu doby do události pro virologické selhání (≥1 000 kopií/ml ve dvou po sobě jdoucích měřeních) pomocí Coxových modelů proporcionálních rizik, s ověřením předpokladu proporcionálních rizik.

Modelování dynamických trajektorií Skryté Markovovy modely (HMM) jsou aplikovány na opakovaná měření virové nálože a CD4 pro charakterizaci nepozorovaných latentních stavů (např. stabilní suprese, imunologické fluktuace, selhání) a přechodových pravděpodobností v čase.
Schopnost samostatného zvládání a socioekonomický status jsou zahrnuty jako časově neměnné kovariáty.

Predikce strojového učení Modely jsou vyvíjeny pro predikci 12měsíčního virologického selhání (VL ≥50 kopií/ml).
Výběr prvků používá LASSO regresi na trénovací sadě (70 % dat).
Porovnávají se čtyři algoritmy: logistická regrese (referenční), náhodný les, XGBoost a skládaný ansámbl.
Ladění hyperparametrů používá mřížkové vyhledávání s pětinásobnou křížovou validací na validační sadě (10 %).
Výkon je hodnocen na vyhrazené testovací sadě (20 %) pomocí AUC-ROC, Brierova skóre a kalibračních křivek.
Syntetické převzorkování menšiny (SMOTE) je aplikováno na trénovací sadu pro řešení nerovnováhy tříd.
Interpretovatelnost modelu je vylepšena pomocí SHAP hodnot.

Chybějící data Vícenásobná imputace pomocí řetězových rovnic (MICE) je provedena pro proměnné s >10 % chybějících hodnot za předpokladu náhodného chybění, generující pět imputovaných datových sad kombinovaných pomocí Rubinových pravidel.
Analýza kompletních případů slouží jako citlivostní srovnání.

Citlivostní analýzy Alternativní prahové hodnoty virové suprese (<200 kopií/ml a <1 000 kopií/ml), různé zpracování ztráty během sledování (vážení inverzní pravděpodobnosti cenzury) a omezení na účastníky s alespoň dvěma měřeními virové nálože jsou prováděny pro posouzení robustnosti zjištění.

Etika a diseminace Studie obdržela schválení od etické komise Jihozápadní lékařské univerzity (číslo schválení SWMUIRBKS-202509-0017) a je prováděna v souladu s Helsinskou deklarací.
Písemný informovaný souhlas je získán od všech prospektivních účastníků (nebo jejich zákonných zástupců pro osoby s kognitivním postižením).
Studie je registrována u Čínského registru klinických studií (ChiCTR) před zařazením prvního prospektivního účastníka.
Výsledky budou publikovány v recenzovaných časopisech a prezentovány na vědeckých konferencích.
Anonymizované analytické datové sady budou zpřístupněny na základě rozumné žádosti, podléhající schválení výborem pro správu dat a příslušným etickým schválením.