艾滋病毒在中国是一个日益严峻的公共卫生挑战，每年新诊断出艾滋病毒的人数从2007年的每10万人3.66人上升到2020年的每10万人9.35人[ 1， 2］．截至2020年底，中国艾滋病病毒感染者105.3万人，累计报告艾滋病病毒相关死亡人数35.1万人[ 2］．虽然爱滋病检测服务在中国很普及[ 3.， 4]，估计只有68.9%的艾滋病毒感染者知道自己的血清状况[ 5]，这远远低于联合国艾滋病毒和艾滋病联合规划署的目标，即95%的艾滋病毒感染者知道自己的艾滋病毒状况[ 6］．许多高危人群，包括男男性行为者(MSM)、性工作者和吸毒者，由于担心保密、污名、歧视和不便，不愿寻求以场所为基础的艾滋病毒检测服务[ 7］．确定如何提高HIV检出率，促进HIV感染者的识别，一直是艾滋病疫情防控工作的重点和难点。

艾滋病毒自检有望扩大艾滋病毒检测[ 8］．2017年通过的《中国艾滋病毒预防和控制第十三个五年规划》是国家艾滋病毒应对政策框架，鼓励采取创新战略扩大艾滋病毒检测，包括通过网络平台分发艾滋病毒检测包[ 9］．在中国，亚马逊和eBay等电子商务平台以及淘宝和京东是人们购物和购买商品的核心，包括艾滋病毒感染工具包[ 10］．这些平台覆盖了高、中、低收入国家的数十亿注册用户[ 10］．在中国，通过电子商务平台很容易买到艾滋病毒检测试剂盒[ 11]， 2018年网上销售了100万套[ 12］．在一些艾滋病毒感染高风险人群中，通过网络购买艾滋病毒感染包很常见。中国三分之一的男同性恋者在网上购买了艾滋病毒检测试剂盒[ 7］．此外，最近一项研究显示，在中国591名曾在网上购买艾滋病毒检测包的人中，64.7%(220/340)的异性恋受访者、69.9%(112/161)的同性恋受访者和72%(65/90)的双性恋受访者在过去6个月内有过无保护措施的性行为[ 12］．换句话说，基于网络的艾滋病毒检测包购买行为很大程度上表明，近期的高危性行为是感染艾滋病毒的一个因素。

近几十年来，时空分析已应用于不同人群的HIV监测和暴发调查[ 13- 16］．应用这些相同的原则来分析HIV试剂盒购买模式的时空演变，可以深入了解艾滋病毒潜在高危人群以及需要艾滋病毒和艾滋病毒护理的人群的分布[ 17］．这些信息可用于确定艾滋病毒预防方面的差距并优化资源配置[ 17］．确定艾滋病毒检测试剂盒购买与艾滋病毒检测设施数量、城市化比率(城市人口占总人口的比例)和国内生产总值(GDP)等宏观因素之间的关系，可能有助于制定针对不同环境的干预战略或政策应对措施。

此前没有文献对艾滋病病毒的时空分布进行分析，基于中国艾滋病防治“十三五”规划扩大艾滋病病毒传播的效果尚不明确。在本研究中，我们使用从一家领先的电子商务平台收集的交易数据，分析了中国艾滋病病毒感染检测试剂盒购买人群(HIVSTKPP)的时空格局，以揭示艾滋病病毒感染检测试剂盒购买的聚类，并评估与宏观因素的相关性。

从中国一家领先的电子商务平台检索2016年1月1日至2019年12月31日期间艾滋病毒感染试剂盒的销售记录[ 17］．为了保护消费者的隐私，电子商务平台的名称没有透露。提取的变量包括(1)匿名身份信息;(二)购买日期;(三)航运省、市、省辖县;(4)采购数量。此外，IP地址不包括在原始数据集中。

每个航运省、市和省辖县的常住人口规模、城市化比率和人均GDP(人民币1万元[1410美元])取自《中国统计年鉴》[ 18］．每个地区的艾滋病毒检测设施数量是从中国疾病预防控制中心(CCDC)收集的[ 19］．地图来自国家地理信息目录服务[ 20.］．

所有个人身份信息被删除或去识别。所有数据完全在电子商务平台的沙盒环境中维护。

为了最大限度地减少大量或代理购买艾滋病病毒检测包的影响，我们只纳入了在整个研究期间累计购买≤48个检测包的人。我们只包含了中国大陆范围内的收货地址记录。运往香港、澳门、台湾和海外的订单不包括在内。

在我们的研究中，HIVSTKPP指的是在2016年1月1日至2019年12月31日期间在中国从领先的电子商务平台购买了艾滋病毒检测试剂盒供自己使用的匿名人士。

每10万人口中艾滋病毒感染工具包的购买率是用匿名购买工具包的人数除以某一地区的总人口来计算的。在计算HIVSTKPP比率时，我们只计算了每个匿名者最新的购买记录，以避免重复。在本研究中，匿名者被定义为电子商务平台匿名用户ID的唯一个体。数据在地区、省、市和省控制的县各级进行了分析。

在中国，31个省份被中国政府根据地理、气候、经济、历史和民族划分为7个地区(华北、东北、华东、华中、华南、西南和西北)( 文本框1)．

这7个地区和31个省份的地理分布以 图1．此外，4个直辖市(北京、上海、天津和重庆)属于省级行政单位。31个省份及其省会以 文本框2．

时间序列分析[ 21]和连接点回归分析[ 22]的研究分别是为了检查每月的HIVSTKPP规模的季节性模式和HIVSTKPP发病率的年度趋势。构建空间自相关模型，评估HIVSTKPP的空间分布模式(聚类、分散和随机)[ 23， 24］．空间自相关模型可识别出四种局部空间集群类型:高-高、低-低、高-低和低-高[ 13］．高-高和低-低聚类表明一个城市及其周边地区的艾滋病病毒感染率分别高于平均水平和低于平均水平。高-低聚类表示HIVSTKPP发病率高于平均水平的城市被低于平均水平的城市包围，而低-高聚类表示HIVSTKPP发病率低于平均水平的城市被高于平均水平的城市包围。实施时空聚类分析，同时在空间和时间上识别高风险(对hiv病毒试剂盒需求较高)和低风险(对hiv病毒试剂盒需求较低)的hiv病毒kpp聚类[ 25， 26]，我们设置最大空间聚类大小为50%的高危人群，最大时间聚类大小为50%的研究周期，在我们的研究中扫描高发生率和低发生率的空间聚类。建立了一个贝叶斯时空模型来检测hiv病毒的热点和冷点[ 27］．构建空间滞后模型或空间误差模型(SEM)和地理加权回归模型，分别评估艾滋病毒检测设施数量、城市化率和人均GDP (CN¥10,000 {US $1410}])与艾滋病病毒检测项目规模之间的全球和局部空间相关性[ 13， 28］．有关统计分析的详情，请参阅 多媒体附件1［ 1- 3.， 6- 9， 17， 18， 29- 39］．

本研究经中山大学机构审查委员会和伦理委员会批准(SYSU-SPH2021026)进行。在我们的分析中，我们没有有意或无意地识别或重新识别任何个人。

2016年1月1日至2019年12月31日，全国共有218万匿名用户在网上下单415万次，购买451万套hiv病毒检测试剂盒。向366个城市和省控制的县( 表1)．每月售出的艾滋病毒感染包的平均数量为94.01万套，每天售出的艾滋病毒感染包的平均数量为3.09万套。在购买艾滋病毒检测包的218万匿名人士中，2016年1月1日至2019年12月31日期间，分别有139万(63.79%)、41万(18.73%)和16万(7.39%)匿名人士购买了1次、2次和3次艾滋病毒检测包;此外，有133万(60.88%)、43万(19.59%)和17万(7.66%)匿名人士购买了1、2和3个套件( 表2)．2016年1月1日至2019年12月31日期间，年平均HIVSTKPP发病率为39.16 / 10万人(标准差为19.90)。 表1)．

观察到的年度HIVSTKPP从2016年的29万匿名人数显著增加到2019年的91万匿名人数( 图2)．观察到的HIVSTKPP显示出明显的周期性模式，46.31%(1,009,704/2,180,284)的匿名人士在9月至12月期间购买了HIVST试剂盒( 图3- 5)．所有省份的最高月均出现在十二月份( 图5而且 图6)．

2016年1月1日至2019年12月31日，艾滋病病毒感染kpp率增加了2.14倍(从20.62 / 10万增加到64.82 / 10万，年平均百分比变化[AAPC]=48.2%; P<措施; 表3)．在中国大陆7个地区中，2016年1月1日至2019年12月31日期间，中国南方(50.85 / 10万)和西北(24.91 / 10万)的年平均艾滋病病毒感染率分别最高和最低( 表3)．在31个省份中，规模最大的是广东(27万)、江苏(18万)、浙江(15万)、山东(14万)和四川(13万);数据未显示)。北京(106.20)、上海(103.32)、浙江(67.79)、广东(60.10)和江苏(56.48; 图7而且 表3)．

2016年1月1日至2019年12月31日，全国7个地区和31个省份的艾滋病病毒感染率均显著上升 P<措施; 图8- 11, 表3)．中国西南地区的年艾滋病毒感染率中位数为35.25 / 10万，其艾滋病毒感染率增幅最大(AAPC=53.3%; P<措施; 图8一个和 图9)．大多数省份的年度艾滋病病毒感染kpp发病率较低，但艾滋病病毒感染kpp发病率大幅上升( 图8B和 图11)．北京和上海的年平均艾滋病病毒感染kpp率都很高，而且艾滋病病毒感染kpp率也有大幅增长。

在市和省控制的县一级，hiv - stkpp比率的空间分布具有明显的异质性( 图12一个和 图13)．艾滋病毒感染kpp年平均发病率最高的前10个城市显示在 文本框3， HIVSTKPP大小最大的以 文本框4．

全球Moran I显示，在整个研究期间，在城市和省控制的县一级，年平均hiv - stkpp率呈显著的正空间聚类(Moran I=0.252; P<措施;表S1 多媒体附件2)．全球莫兰I从2016年的0.317下降到2019年的0.234。空间关联显著的局部指标主要表现在高-高和低-低聚类( 表4)．

2016年1月1日至2019年12月31日，在366个市县中，分别有26个(7.1%)和27个(7.4%)被确定为高-高和低-低集群( 表4)．高-高集群的年平均HIVSTKPP发病率(79.63 / 10万)比低-低集群(15.06 / 10万)高5.29倍。HIVSTKPP占所有匿名者的26.16%(570,261/2,180,284)的高-高聚类主要分布在华东和华南，包括浙江、广东和江苏三省( 图12B和表S2 多媒体附件2)．2016年1月1日至2019年12月31日，空间关联聚类局部指标保持相对稳定( 图14)．高-高集群的城市数量从2016年的31个减少到2019年的24个，HIVSTKPP(高-高集群vs所有匿名人)比例从2016年的28.16%(80297 / 285107)下降到2019年的23.89%(216848 / 907539)，而HIVSTKPP率从2016年的41.61 / 10万显著上升到2019年的124.93 / 10万(AAPC=45.6%; P<措施; 表4)．

集群web上可用HIVST需求较高的包被发现在75个城市和provincial-controlled县位于中国东部、南部中国,与中国中部2018年1月1日和12月31日,2019年,包括15个(20%)在广东省、浙江省11例(15%),11(15%)在江西省,安徽省10例(13%),9例(12%)在福建,江苏7例(10%),6例(8%)在湖南省,湖北省5例(7%),1例(1%)在上海。2016年1月1日至2017年12月31日期间，在181个城市和省控制的县发现了对网上提供的艾滋病毒感染工具包需求较低的集群( 图12C和 表5)．高需求人群和低需求人群分别占艾滋病病毒感染kpp总数的42.2%(643,977/ 1,526012)和29.74%(194,571/654,240)。高需求集群的HIVSTKPP发病率(每10万人中有165.79人)比低需求集群(每10万人中有32.94人)高5.03倍。与邻近城市和省控制的县相比，在高需求集群中确定的艾滋病毒感染kpp的发病率是其2.55倍(相对风险=2.55; P<措施)。

我们发现，IV型相互作用的时空模型具有最低的偏差信息准则阀。因此，这是最适合的模型，并应用于我们的分析(表S3 多媒体附件2)．在研究期间，广东省深圳市、浙江省杭州市和广东省珠海市的空间相对风险最高( 图15)．恰好37.2%(136/366)和48.1%(176/366)的市和省辖县分别被划分为热点(对艾滋病毒感染试剂盒需求较高)和冷区(对艾滋病毒感染试剂盒需求较低)( 图12D和表S4 多媒体附件2)．

调整后相对危险度(ARR;(2016年1月1日至2019年12月31日)的时空相互作用效应的相对需求 图16．2016年1月1日至2019年12月31日期间，每个地区的ARR略有变化，较高的ARR(对艾滋病毒感染试剂盒的需求较高)继续适用于直辖市、省会城市和大城市。

SEM被认为是解释城市和省控制的县为基础的因素与hiv - stkpp之间关联的最合适的模型(数据未显示)。SEM结果显示，全国艾滋病检测设施数量、城镇化率和人均GDP与艾滋病病毒感染kpp呈显著正相关，回归系数分别为14.106、11.236和1.057 P数值达到统计显著性阈值;表S5 多媒体附件2)．值得注意的是，地理加权回归模型显示，艾滋病毒检测设施数量和城市化率之间的关系存在很强的空间异质性( 图17和表S6中的 多媒体附件2)．大多数城市HIV检测设施数量和城市化率与HIV kpp呈显著正相关(分别为306/366,83.6%和289/366,79%)。与艾滋病检测机构数量呈正相关的城市主要集中在四川和贵州。在城镇化率方面，正相关程度较高的城市也主要集中在四川和贵州。

在这项回顾性分析数据中，2016年1月1日至2019年12月31日期间，中国218万匿名人士在网上订购了451万份hiv病毒检测包，我们确定了对hiv病毒检测包需求较大的关键地区。2016年1月1日至2019年12月31日期间，各地区艾滋病病毒感染和艾滋病病毒感染预防计划的规模和发病率都有所增加。hvstkpp高发地区和贝叶斯时空分析的热点地区主要集中在大城市、省会城市和直辖市。空间自相关分析确定了高-高需求集群，时空聚类分析确定了高需求集群，主要分布在中国东南沿海城市。艾滋病毒检测设施数量、城市化率和人均GDP与全国较大的艾滋病病毒感染kpp相关。

我们观察到在4年的研究期间，艾滋病毒感染工具包的购买稳步增加。2017年之后，艾滋病毒感染预防计划规模加速增长。这一增长可能是由艾滋病毒预防和控制“十三五”规划推动的，该规划指示中国疾病控制和预防委员会和非政府组织重点在人口层面推广艾滋病毒，包括组织一系列的宣传活动 全国艾滋病毒检测和咨询月在2018年和2019年11月20日至12月20日期间开展计划，以提高公众对艾滋病毒检测的认识，并促进积极检测[ 40， 41］．艾滋病病毒kpp的年度增长也可以解释为人们越来越多地依赖网络购物，而艾滋病病毒工具包与其他产品没有什么不同。然而，在中国，艾滋病毒检测的数量和新诊断的艾滋病毒感染者的数量在同一时期没有显示出类似的增长速度。2016年、2017年和2018年中国艾滋病病毒检测总数分别为1.69亿、200.72万和24087万，2017年和2018年的年增长率分别为18.77%和20% [ 5］．2016年、2017年和2018年中国新诊断的艾滋病毒感染者总数分别为124555人、134512人和148589人，2017年和2018年的年增长率分别为7.99%和10.46% [ 5］．与我们研究中艾滋病毒感染kpp的增长相比，两者都相形见绌，2016年、2017年和2018年分别为64万、83万和120万，对应于2017年和2018年的年增长率分别为29.80%和44.51%。31个省份的艾滋病病毒检测kpp规模排名也与艾滋病病毒检测和新诊断艾滋病毒感染者的排名有所不同[ 5］．虽然我们的研究无法弄清楚所观察到的广泛和迅速增长的网上购买HIV病毒包的现象是纯粹来自创新的扩散过程，还是与潜在流行病的恶化相结合，但这些现象证实了在艾滋病毒预防和控制方面可能存在以前未满足的需求，并强调迫切需要一种将HIV病毒预防和控制计划与基于设施的艾滋病毒检测和护理联系起来的新战略。

在12月网上购买艾滋病病毒检测包的数量最多，这可能表明在世界艾滋病日(12月1日)进行艾滋病毒检测的公共教育活动是有效的。除世界艾滋病日外，预防艾滋病运动还将更加频繁和定期地开展。

在大城市、省会城市和直辖市，发现了较高的艾滋病病毒感染率和热点地区。在我们的研究中，hiv - stkpp在地方层面的时空分布为政策制定者提供了有关可能需要检测和治疗服务的人数的罕见而有价值的信息。这可以指导公共卫生当局分配资源、制定干预措施和提供服务。

最近的研究表明，2006年至2015年期间，男男性行为者中艾滋病毒的聚集性流行从中国东部的几个大城市蔓延到全国大多数直辖市和省会城市[ 13］．2005年至2012年期间，15至24岁年轻人中的艾滋病毒流行群集从中国西南部蔓延至中国中部和东北部[ 14］．然而，在我们的研究中，2016 - 2019年期间，HIVSTKPP的空间聚集主要出现在东南沿海城市。一些研究显示，大多数艾滋病毒感染者报告说，他们在过去6个月内有过高风险的性行为[ 12， 42］．因此，基于网络的HIV试剂盒购买行为可能在很大程度上表明，近期的高危性行为可能是艾滋病病毒感染的一个因素，而我们研究中确定的高需求的HIVSTKPP时空集群可以作为新的HIV流行的早期预警信号。基于网络的HIV试剂盒购买行为和HIV流行之间可能存在潜在差距，应通过将我们的发现与同一人群和研究时期的HIV流行模式联系和比较来进一步确定，以便及时调整HIV预防和控制策略。

我们的SEM发现了一个地区的艾滋病毒检测设施数量、城市化率和人均GDP与艾滋病毒感染kpp之间的正相关。在306个市和省辖县，HIV检测设施的数量与艾滋病防治计划的规模呈正相关。艾滋病毒检测设施数量较多的地区可能有较高水平的相关健康教育，从而进一步促进艾滋病毒检测。此外，289个市和省辖县的城市化率与艾滋病防治计划的规模呈正相关。这种积极影响可能与以下假设有关:城市人口比例的增加可能会促进社交网络和性风险行为(如多性伴侣、无保护措施的性行为和商业性行为)[ 28]，从而导致对艾滋病毒感染试剂盒的需求增加。人均国内生产总值在艾滋病毒感染防治计划的规模方面没有发挥重要作用，其影响在不同地区略有不同。因此，HIV检测机构数量和城镇化率的空间变异在很大程度上解释了HIV检测机构数量和城镇化率的空间变异。

我们的研究显示，在更易获得艾滋病毒检测中心和城市化程度更高的地区，艾滋病毒检测包的购买量会更高。对于目前缺乏足够的艾滋病毒检测渠道的地区，特别是艾滋病毒负担沉重的地区(如西藏、四川、贵州和广西等农村省份)[ 1， 5， 43]，我们的研究还发现，很少有人在网上购买艾滋病毒感染工具包。因此，迫切需要开展公共教育活动，在人口层面上促进基于网络的艾滋病毒检测包的购买，以扩大这些地区的艾滋病毒检测以及艾滋病毒预防和控制项目。

据我们所知，这项研究是第一个评估HIVSTKPP时空模式的研究。监测艾滋病毒感染工具包的购买模式可能是公共卫生政策制定者、研究人员和项目执行者重新分配资源、促进艾滋病毒感染和优化艾滋病毒护理连续体的新工具。

我们的研究有几个局限性。首先，虽然我们的研究中包括了中国领先的电子商务平台的销售记录，但我们没有包括所有电子商务平台、艾滋病诊所、医院、线下药店和CCDC办公室的记录。我们研究中的样本并不代表中国的整个HIVSTKPP，我们的分析低估了HIVSTKPP的比率。我们的发现应该谨慎解释，需要进一步的研究，包括从所有潜在的HIVST试剂盒来源收集数据。其次，我们无法定量评估HIVSTKPP与HIV流行病学数据之间的关系，以确定中国当前HIV监测实践中的潜在差距。此外，我们无法将我们的发现与国家CCDC关于首次使用自检筛查的新艾滋病毒诊断的数据进行比较，因为这些数据不是公开的，我们无法获得这些数据。第三，我们无法在更精细的地理单位(如街道水平)评估HIVSTKPP的空间格局。最后，许多性工作者，包括男性性工作者，可能在一天结束时在网上批量购买了艾滋病毒感染工具包。然而，我们的研究没有包括批量采购的记录进行分析。

本研究揭示了中国大陆地区艾滋病病毒感染防治计划的时空格局，为国家和地方艾滋病病毒感染防治指南的制定、资源配置和艾滋病病毒检测推广提供参考。在我们的研究中确定的关键地区，迫切需要制定适合艾滋病毒预防和控制的背景性预防和干预策略。需要进一步研究将艾滋病毒的时空模式与艾滋病毒流行病学数据相结合，以确定当前艾滋病毒监测实践中的潜在差距，并制定全面的艾滋病毒控制战略。