日前，发表在杂志Sexually Transmitted Diseases上的一篇研究报告中，来自加州大学洛杉矶分校菲尔丁公共卫生学院的研究人员通过研究表示，应当对暴露前预防相关的联邦健康指南进行修正来预防HIV的传播，因为当前的标准或许会错过一些需要预防和治疗的患者。

暴露前预防（PrEP）是一种特殊的措施，其被证明能够高效预防无预防措施性交引发的HIV传播，虽然不是绝对安全，但研究表明每天服用特鲁瓦达Truvada能够高效（92%）预防HIV的感染。从2012年开始，美国CDC就推荐PrEP作为在过去6个月里有未带安全套肛交或诊断为性传播疾病的同性恋或双性恋男性的预防措施，同时PrEP还能够作为男男以及一方为HIV阳性感染者的男性的预防措施。

研究者认为，目前的指导准则或许并不能够走得太远，因为其忽略了一些重要的因素，即那些让个体处于高风险HIV感染的状况，而本文研究中研究者开发除了一种新型的在线风险评估计算器，其或许就能够填补当前预防准则的漏洞。Robert Weiss教授说道，据我们所知，PrEP计算器是首个基于具体真实数据的评估系统，我们希望该系统能够让更多男男个体在决定是否PrEP对其有帮助之前进行正确的抉择。

在2009年1月至2014年6月间LGBT中心收集了HIV随访者多种行为风险因素，研究人员利用行为数据和HIV检测结果来确定关键的特性，基于该特性研究者就能够有效区分那些在研究开始时HIV阴性但在随后的随访过程中变为HIV阳性的男男个体和一直保持HIV阴性的个体。利用相关研究数据科学家建立了一种HIV风险算法，他们以这种算法作为推荐PrEP的标准机制，其并不像CDC的指导准则，该算法能够询问和一系列因素相关的重要问题，这些因素都会使得个体处于高风险的HIV感染之中，包括药物使用、性伴数量、年龄、种族、其它因素等。

研究者发现，如果所有个体的风险分值大于等于5（检测规模，即51%的人都使用这种计算器），而且被给予PrEP的话，那么在接下来的随访过程中75%的HIV感染者或许就会避免这种情况，研究者认为这种模式优于CDC的准则，因为其将CDC准则中没有考虑的情况或行为考虑了进去。利用这种风险计算器研究人员或许就能够评估男男个体是否会发现该计算器能够帮其确定有没有必要进行PrEP。

当然，本文研究也能够基于当前和此前研究者收集的数据来帮助男男性接触者确定其HIV感染的总体风险，而*终HIV的风险分值就能够帮助确定是否PrEP真的适用于这些个体。*后研究者Beymer表示，当然这种新型风险计算器也存在一定的缺陷，其可能并不适合于异性恋个体、药物注射者等人，此外，其也并没有考虑到一些情况，比如那些长期和HIV阳性男性保持关系的HIV阴性男性个体。