全球及国家层面抗击结核病（tuberculosis, TB）的倡议近年来不断扩展，尽管如此，某些人群中的TB负担仍然较重，其中男性被确认为具有更高的TB风险。TB患病率性别差异的汇总指标最后估计于2016年。此后，大量新增的患病率调查得以开展，包括在全球TB负担最高的国家。研究人员开展了一项系统综述，纳入1993–2025年发表的性别分层的TB患病率调查数据，旨在提供更新的男性与女性TB患病率比值（male-to-female (M:F) TB prevalence ratios），并确定TB负担的性别相关差异是否随时间缩小。
研究人员检索了报告社区代表性、性别分层的肺结核（pulmonary TB）患病率的调查，覆盖中低收入国家（low- and middle-income countries, LMICs），包括既往综述（涵盖1993年1月至2016年3月）及新增系统综述（涵盖2015年12月1日至2025年10月13日）。本综述在PROSPERO前瞻性注册（CRD42024503853），检索了PubMed、Embase、Global Health、Cochrane Library、Africa Index Medicus、LILACS和SciELO等数据库。研究人员提取了成 人（年龄≥15岁）中细菌学确诊（bacteriologically confirmed）和痰涂片阳性（smear-positive）TB患病率数据，并按性别分层。采用针对患病率调查的八项标准评估偏倚风险。研究人员拟合了具有研究水平和国家水平随机效应的多层次贝叶斯回归模型（multi-level Bayesian regression models），以估计TB患病率的M:F比值（男性患病率除以女性患病率），包括总体估计及关键亚组估计。在荟萃回归分析（meta-regression analyses）中，研究人员估计了患病率比值随时间的变化，以及根据已知TB危险因素和TB病例定义的变化情况。
研究人员从10,124篇出版物中筛选出100项符合条件的研究，代表102项独特的患病率调查，涉及4,658,310名参与者（男性占45.6%），分布于33个LMICs。在102项纳入调查中，有90项显示男性TB患病率高于女性，细菌学确诊TB的合并M:F患病率比值为2.02（95%可信区间：1.71, 2.34），痰涂片阳性TB为2.38（95% CrI：1.91, 2.90）。时间趋势分析显示，研究期间细菌学确诊TB的M:F比值平均每年变化2.0%（95% CrI: −0.2, 4.5%）。M:F患病率比值在男性HIV感染率超额（excess HIV prevalence）更高的国家，以及性别公平程度更高（以联合国性别发展指数衡量）的国家估计更高。未将检测限制于报告TB症状个体的调查估计M:F比值也更高。研究局限性包括调查方法和定义的异质性，以及美洲、东地中海和欧洲WHO区域及COVID-19后时期的数据有限。
## 研究背景与问题
结核病（tuberculosis, TB）仍是全球单一传染病死因首位。2024年，男性估计占全球成 人TB发病数和HIV阴性成 人TB死亡数的约60%。尽管性别差异在TB感染、患病和死亡中已被广泛观察到，但这些差异随时间和地区的变化规律尚不清楚。2016年，Horton等发表的系统综述和荟萃分析估计，中低收入国家（LMICs）男性TB患病率超过女性的两倍。自此之后，全球TB防控格局发生重大变化：COVID-19大流行期间TB资源被重新调配导致病例发现下降和死亡上升；同时，新的诊断技术如Xpert MTB/RIF推广应用，HIV治疗覆盖面扩大，且大量新的患病率调查在高负担国家完成。此外，世界卫生组织（WHO）于近年将男性列为TB脆弱人群。在此背景下，TB患病率的性别差异是否随时间变化，成为亟待回答的科学问题。为此，研究人员开展了一项系统综述和荟萃分析，旨在更新性别分层TB患病率的估计，并探究其时间趋势及相关影响因素。
## 关键技术与方法
本研究采用贝叶斯多层次荟萃回归模型（Bayesian multilevel meta-regression models）作为核心分析方法。数据来源于1993年至2025年间发表的102项独特的社区代表性TB患病率调查，涵盖33个LMICs的4,658,310名参与者。模型以M:F患病率比值的对数为因变量，纳入研究水平和国家水平的随机效应；时间趋势模型额外加入调查年份项及其与国家或WHO区域的交互随机效应。研究人员以估计年度变化百分比（estimated annual percentage change, EAPC）量化趋势，并计算EAPC为正值的概率（probability of positive direction, PPD）判断趋势方向。在探索性分析中，研究人员将联合国性别发展指数（Gender Development Index, GDI）及全球疾病负担研究（Global Burden of Diseases Project, GBD）提供的国家层面HBV/AIDS、饮酒障碍、2型糖尿病、低体质指数（BMI）和吸烟等危险因素的性别差异数据标准化后纳入模型，分析其与M:F比值的关联。模型诊断通过有效样本量、潜在尺度缩减因子和后验预测检验完成。
## 研究结果
**总体患病率性别差异**：在102项调查中，90项显示男性细菌学确诊TB患病率高于女性，总体合并M:F比值为2.02（95% CrI: 1.71, 2.34）；64项报告痰涂片阳性TB的研究显示合并M:F比值更高，为2.38（95% CrI: 1.91, 2.90）。所有40项国家代表性调查均报告男性患病率更高。
**区域差异**：各WHO区域男性TB患病率均高于女性，细菌学确诊TB的M:F比值从东地中海区域的1.76（95% CrI: 1.17, 2.49）到东南亚区域的2.91（95% CrI: 2.51, 3.33）不等。后验分析显示，国家间和区域间方差超过调查水平方差，提示结构性因素驱动差异。
**时间趋势**：M:F比值平均每年增加2.0%（95% CrI: −0.2, 4.5%），增长趋势的可能性较高（PPD=0.96）。WHO非洲区域增幅最大，年均变化2.9%（95% CrI: 0.2, 6.0%），PPD=0.98。按5年分组的探索性分析显示，2020–2024年M:F比值达2.84（95% CrI: 1.50, 4.64），但该时期仅6项调查。
**调查设计与诊断方法的影响**：要求症状筛查才能收集痰液的调查，其M:F比值显著低于不要求症状筛查的调查（乘数效应：0.64；95% CrI: 0.51, 0.80）。采用Xpert MTB/RIF或培养作为诊断组成环节的调查，M:F比值高于仅使用痰涂片镜检的调查（乘数效应：1.48；95% CrI: 1.12, 1.94）。
**国家层面危险因素关联**：在38项国家代表性调查中，男性相对HIV感染率超额与M:F比值正相关（乘数效应：1.18；95% CrI: 1.03, 1.35）。性别发展指数（GDI）也与M:F比值呈正相关（单变量乘数效应：1.15；95% CrI: 1.03, 1.28；多变量1.16；95% CrI: 1.00, 1.34）。纳入的协变量解释了60%（95% CrI: 38%, 78%）的观察变异。
**国家特异性估计**：印度（27项调查）、埃塞俄比亚（11项）、中国（6项）、孟加拉国（5项）和越南（5项）的M:F比值均大于1.0，其中印度（3.28; 95% CrI: 2.68, 3.91）、孟加拉国（3.25; 95% CrI: 1.54, 5.57）和中国（2.65; 95% CrI: 1.77, 3.57）的可信区间排除了无效值。
**与既往综述的比较**：2016年综述后发表的调查显示更高的合并M:F比值（2.34; 95% CrI: 1.95, 2.79），而既往综述纳入研究的M:F比值为1.79（95% CrI: 1.39, 2.25）。
## 讨论与结论
本研究发现LMICs中男性细菌学确诊TB患病率超过女性的两倍，且这一性别差异在过去三十年间可能正在扩大，尤其在WHO非洲区域增幅最为明显。尽管WHO等机构已认识到男性TB负担过重的问题，但现有干预措施尚不足以缩小这一差距。值得注意的是，基于症状筛查的TB检测策略可能因男女性症状报告行为的差异而导致男性TB的低发现，提示需要采用超越症状依赖的诊断方法。男性HIV感染率相对过高与TB患病率性别差异的关联，强调了优化HIV检测和治疗服务对于男性群体的重要性，因为抗逆转录病毒治疗（ART）可有效降低HIV感染者中的TB发病率。
GDI与M:F比值的正相关关系提示，在性别发展更公平的国家，男性TB患病率相对更高，但其机制尚不明确，可能受多种混杂因素影响，需谨慎解读。结构性因素如性别规范、就医行为差异和工作场所暴露等，可能共同作用于男性更高的TB风险。研究人员指出，若性别差异确实在扩大，开发降低男性TB风险并促进男性参与TB预防和关怀的有效策略，对于实现终止TB的目标至关重要。
本研究的主要局限包括：调查地理分布不均衡，多集中于高负担大国；调查方法学异质性，如抽样策略、筛查算法和诊断工具的差异；痰涂片阳性TB数据仅来自部分调查；COVID-19期间数据有限；以及国家层面协变量可能存在的测量误差。此外，尽管样本量大，但多项估计的不确定性仍然较大。
**研究结论**：LMICs男性持续经历比女性更高的TB患病率。时间趋势估计虽存在不确定性，但与过去三十年TB患病率性别差异扩大的趋势一致，尽管已有针对这一超额TB负担背后危险因素的干预努力。该研究成果发表在《PLOS MEDICINE》。
