新冠肺炎在全球流行已经持续一年有余,严重侵害了人类健康和社会正常运转。疫苗作为对抗新冠肺炎病毒传播的有效工具,正陆续研发并上市,如何减少公众对疫苗的疑虑即疫苗犹豫,以提高接种率已成为新冠预防的新挑战[1-2]。
2012年,WHO免疫战略委员会(Strategic Advisory Group of Experts,SAGE)将疫苗犹豫定义为:“尽管提供了疫苗接种服务,但仍延迟接受或拒接接种疫苗。疫苗犹豫是复杂而特定背景的,会随着时间、地点和疫苗的不同而变化,受到自满、便利和信任等因素的影响”[3-4]。在毫无疑问接受所有疫苗的人和拒绝所有疫苗的人之间,疫苗犹豫是一个连续体。疫苗犹豫的个体介于这两个极端之间,包括拒绝某些疫苗而接受其他疫苗的人、推迟接种疫苗的人及接受疫苗接种但有顾虑的人[5]。“3Cs”模型是WHO于2011年提出的疫苗犹豫模型,包括信任(confidence)、自满(complacency)和便利(convenience)3个维度:信任是指对疫苗的安全性、有效性、提供疫苗的系统(包括卫生服务机构和卫生专业人员的可靠性和能力)和决定所需疫苗的政策制定者的信任;自满主要是指对疫苗接种的必要性(认为感染疫苗可预防疾病的风险低)和重要性(不认为疫苗接种是必要的预防措施)认识不足;便利是指疫苗的可获得性、可负担性和支付意愿、地理可及性、理解能力(语言和健康素养)以及免疫服务的便利性[3, 6]。
2019年WHO将疫苗犹豫纳入全球十大健康威胁之一[7]。疫苗犹豫与疫苗接种率有很强的负相关[8]。疫苗接种作为最重要的公共卫生实践之一[9],能够极大地减少全世界的疾病、伤残、死亡和不平等现象[10],前提是人群接种率达到一定水平,形成群体免疫,降低不能接种疫苗的人感染疫苗可预防疾病的风险[11-12]。研究表明,人群中新冠肺炎疫苗接种率达到67%,新冠肺炎感染发病率才会下降[13]。因此,能否有效遏制新冠肺炎的流行很大程度上取决于公众的新冠肺炎疫苗接种率。随着各国新冠肺炎疫苗接种工作的陆续开展,公众的疫苗犹豫越来越引起业内关注。评估公众的新冠肺炎疫苗犹豫现状有利于提高疫苗接种率。自2020年秋季我国启动新冠肺炎疫苗接种工作以来,针对我国新冠肺炎疫苗犹豫现状的研究尚未见报道。我们于2020年底至2021年初开展了相关研究,因国内首批疫苗接种人员要求年龄为18~59岁,故本次调研对象为18~59岁人群。本研究旨在了解国内公众的新冠肺炎疫苗犹豫现状,分析造成疫苗犹豫的影响因素,为实施针对性干预提供科学依据和理论指导。
资料和方法抽样方法和研究对象 采用方便抽样法,调查全国34个省、市、自治区范围内18~59岁居民的新冠肺炎疫苗犹豫情况。调查时间为2020年12月31日—2021年1月11日。研究方案经复旦大学伦理委员会审批通过(IRB#2021-01-0869)。
调查方法 利用问卷星平台制作、发放问卷,通过群发、朋友圈推送等方式进行线上问卷调查,合格完成调查问卷者将获得抽奖机会,奖品设置有华为手环、小米充电宝、现金红包等。
调查内容 调查问卷包括“基本情况调查表”和“新冠肺炎疫苗犹豫量表”两部分。第一部分包括:性别、年龄、婚姻状况、学历、是否为医护工作者、现居地类型、自评健康状况、亲属有无医学相关背景或从事相关工作、是否有现患或曾患病史、是否存在疫苗接种犹豫[3];根据WHO的定义,采用一个问题来评估调查对象的疫苗犹豫程度:“请根据您的实际情况,请选择您对疫苗接种的愿意程度。”选项为完全拒绝(Refuse all)、倾向拒绝但不确定(Refuse but unsure)、部分倾向拒绝(Refuse some)、暂缓接种(Delay)、部分倾向愿意(Accept some)、倾向愿意但不确定(Accept but unsure)、完全愿意(Accept all),如果调查对象选择前5项中的任意一项,则认为存在疫苗犹豫。第二部分以“3Cs”模型为理论指导,在文献阅读、居民访谈和专家咨询的基础上自行拟定,包括信任、自满、便利3个维度,采用Likert 5级评分法(完全不同意、比较不同意、基本同意、比较同意、完全同意),其中自满维度的必要性部分由“完全同意”到“完全不同意”计为5~1分,其余项均采用反向计分,即“完全同意”到“完全不同意”计为1~5分[14]。信任通过感知的疫苗安全性、有效性和对疫苗提供系统的信任度衡量,自满通过感知的疫苗必要性和疫苗可预防疾病的严重性衡量;便利通过感知到的疫苗接种便利性衡量。本研究中“3Cs”模型量表的Cronbach’s α值为0.66。
质量控制 (1)设置质控题条目,回答错误一律按无效问卷处理;(2)问卷发放前多次测试,完成一份问卷至少需要3 min,所有完成时间 < 3 min的问卷按无效问卷处理;(3)所有选项均为同一选项的问卷,同样作无效问卷处理。
统计学处理 将问卷星中的数据导入Excel表进行汇总,用SPSS 20.0软件包进行数据分析。计量资料以x±s表示,计数资料用例数和百分数(%)表示。单因素分析采用χ2检验,多因素分析采用Logistic回归。本研究统计分析均采用双侧检验,检验水准为α=0.05。
结果基本情况 共回收有效问卷2 531份。2 531位调查对象的平均年龄为(33.9±8.9)岁,男性1 045人(41.3%),男女比例为1∶1.42,疫苗犹豫的调查对象占44.3%(1 120)。
将疫苗犹豫与年龄、性别、学历、婚姻状况、月收入、现居地类型、是否为医护工作者、亲属有无医学相关背景或从事相关工作、自评健康状况、是否有现患或曾患病史等10个变量进行单因素分析,发现不同年龄、性别、月收入水平、是否为医护工作者、自评健康状况以及是否患病或曾患病对疫苗犹豫的影响有统计学意义(表 1)。
Variables | Sample size | Positive[n (%)] | χ2 | P |
Age(y) | 9.089 | 0.028 | ||
18-29 | 926 | 412 (44.5) | ||
30-39 | 993 | 467 (47.0) | ||
40-49 | 410 | 163 (39.8) | ||
50-59 | 202 | 78 (38.6) | ||
Gender | 10.797 | 0.001 | ||
Male | 1 045 | 422 (40.4) | ||
Female | 1 486 | 698 (47.0) | ||
Educational levels | 0.258 | 0.611 | ||
Secondary education and belowa |
1 813 | 808 (44.6) | ||
Higher educationb | 718 | 312 (43.5) | ||
Marital status | 0.650 | 0.420 | ||
Married | 1 660 | 725 (43.7) | ||
Othersc | 871 | 395 (45.4) | ||
Monthly income (yuan) | 8.088 | 0.018 | ||
< 6 000 | 1 128 | 479 (42.5) | ||
6 000-9 999 | 787 | 338 (42.9) | ||
≥10 000 | 616 | 303 (49.2) | ||
Type of residence | 3.812 | 0.051 | ||
City | 2 262 | 1 016 (44.9) | ||
Othersd | 269 | 104 (38.7) | ||
Healthcare workerse | 8.494 | 0.004 | ||
Yes | 497 | 191 (38.4) | ||
No | 2 034 | 929 (45.7) | ||
Relative medical backgrounde | 1.346 | 0.246 | ||
Yes | 1 056 | 453 (42.9) | ||
No | 1 475 | 667 (45.2) | ||
Self-reported health | 20.016 | < 0.001 | ||
Good | 2 020 | 849 (42.0) | ||
Fair/Poor | 511 | 271 (53.0) | ||
History of illness | 7.590 | 0.006 | ||
Yes | 884 | 424 (48.0) | ||
No | 1 647 | 696 (42.3) | ||
Total | 2 531 | 1 120 (44.3) | ||
aJunior high school and below, high school or technical secondary school;bUndergraduate or college and Master's degree and above;cUnmarried, divorced, widowed;d Villages or towns or countryside; eClinical, public health, pharmacy, nursing, etc. |
调查对象“3Cs”模型各变量得分情况 按照是否存在新冠肺炎疫苗犹豫分组,分别对“3Cs”模型各维度的得分进行t检验(表 2)。结果发现,无疫苗犹豫的人群与有疫苗接种犹豫的人群相比,有着更多的信任、更少的自满,能感受到更多的便利,即对疫苗安全性、有效性以及对疫苗提供系统的信任更高,认为接种疫苗的必要性和便利程度更高;但是,二者对于新冠肺炎严重性的感知统计学差异无统计学意义。
(x±s) | |||||||||||||||||||||||||||||
Dimension | Total (n=2 531) | Vaccine hesitancy | t | P | |||||||||||||||||||||||||
Yes (n=1 120) | No (n=1 411) | ||||||||||||||||||||||||||||
Confidence | 13.95±4.07 | 13.28±3.66 | 15.47±4.57 | 11.80 | < 0.001 | ||||||||||||||||||||||||
Safety | 5.28±2.09 | 4.85±1.88 | 6.25±2.12 | 15.34 | < 0.001 | ||||||||||||||||||||||||
Effective | 4.94±1.88 | 4.79±1.72 | 5.27±2.18 | 5.42 | < 0.001 | ||||||||||||||||||||||||
Trust in the vaccine delivery system | 3.73±1.14 | 3.64±1.12 | 3.95±1.15 | 6.30 | < 0.001 | ||||||||||||||||||||||||
Complacency | 13.22±3.77 | 13.61±3.67 | 12.36±3.85 | -7.80 | < 0.001 | ||||||||||||||||||||||||
Necessary | 7.40±2.46 | 7.77±2.36 | 6.56±2.47 | -11.76 | < 0.001 | ||||||||||||||||||||||||
Severity | 5.82±2.68 | 5.84±2.62 | 5.80±2.83 | -0.32 | 0.750 | ||||||||||||||||||||||||
Convenience | 3.23±1.15 | 3.20±1.11 | 3.31±1.24 | 2.22 | 0.027 |
疫苗犹豫影响因素的Logistic回归分析 将“3Cs”模型各维度得分按平均值分为高低两组,以疫苗犹豫为因变量,以单因素分析中有意义的年龄、性别、月收入、居住地类型、是否为医护工作者、自评健康状况、是否有现患或曾患病史及“3Cs”模型的信任、自满、便利为自变量,建立多因素Logistic回归模型,采用输入回归的方法筛选自变量,变量的纳入和排除标准分别为α入=0.05、α出=0.10。结果显示:性别、月收入、是否为医护工作者以及“3Cs”模型中的信任和自满对疫苗犹豫的影响具有统计学意义。具体来说,女性有疫苗犹豫的概率是男性的1.33倍;高收入人群有疫苗犹豫的概率是低收入人群的1.57倍;非医护工作者有疫苗犹豫的概率是医护工作者的1.39倍;对疫苗有效性、安全性等信任度高的群体有疫苗犹豫的概率小于信任度低的群体;对疫苗必要性以及疫苗可预防疾病严重性持自满态度的群体有疫苗犹豫的风险是非自满群体的2.49倍(表 3)。
Variables | β | P | OR | 95%CI |
Confidence | ||||
No | 1 | |||
Yes | -0.76 | < 0.001 | 0.47 | 0.40-0.56 |
Complacency | ||||
No | 1 | |||
Yes | 0.91 | < 0.001 | 2.49 | 2.10-2.96 |
Age(y) | ||||
18-29 | 1 | |||
30-39 | 0.12 | 0.259 | 1.13 | 0.92-1.38 |
40-49 | -0.25 | 0.062 | 0.78 | 0.60-1.01 |
50-59 | -0.33 | 0.059 | 0.72 | 0.52-1.01 |
Gender | ||||
Male | 1 | |||
Female | 0.29 | 0.001 | 1.33 | 1.12-1.58 |
Monthly income (yuan) | ||||
< 6 000 | 1 | |||
6 000-9 999 | 0.15 | 0.154 | 1.16 | 0.95-1.43 |
≥10 000 | 0.45 | < 0.001 | 1.57 | 1.25-1.97 |
Healthcare workers | ||||
Yes | 1 | |||
No | 0.33 | 0.003 | 1.39 | (1.12,1.73) |
本研究通过对全国34个省、市、自治区的18~59岁居民新冠肺炎疫苗犹豫的调查,评估了人口学特征及“3Cs”模型各维度对公众新冠肺炎疫苗犹豫的影响。“3Cs”模型包括信任、自满、便利3个维度,因易于理解和应用,并且可以在不同国家和地区使用[15],被认为是分析疫苗犹豫最有用的模型之一[3]。研究表明[14, 16],感知到的疫苗安全性、有效性以及对提供疫苗的系统的信任度越高,接种疫苗越不犹豫;感知到疫苗接种的必要性以及感染新冠肺炎的严重性越高、越不自满,接种疫苗越不犹豫;感知到的接种疫苗便利程度越高,接种疫苗越不犹豫。本次调查所得结果与之基本一致,仅感知严重性在有接种犹豫和没有接种犹豫的群体之间的差异无统计学意义。可能是因为新冠肺炎病毒来势之凶猛,传播之迅速,持续之长久,使得公众不管是否存在接种犹豫都无法否认其严重性。
本研究的多因素Logistic回归分析结果表明,自满是疫苗犹豫的危险因素,信任是疫苗犹豫的保护因素,提示对疫苗安全性、有效性等不信任以及对新冠肺炎严重性和接种新冠肺炎疫苗必要性自满会影响新冠肺炎疫苗接种意愿。本研究未发现便利对疫苗犹豫的影响有统计学意义,可能是因为我国新冠肺炎疫苗面对全人群就近、免费、预约接种,所以本研究对“3Cs”模型便利的调查只涉及流程便利性这一个问题,不涉及价格、地理位置等,可能会掩盖便利性与新冠肺炎疫苗犹豫的真实关系。
与相关研究结论一致[17-18],本研究发现,男性比女性表现出更低的新冠肺炎疫苗犹豫,可能与男性患新冠肺炎并发症、死亡的风险较高有关[19]。同样,医护工作者新冠肺炎疫苗犹豫也低于其他人[20],可能与其工作性质有关,接触和感染新冠肺炎病毒的机会较高。此外,有研究表明年龄较大的人新冠肺炎疫苗犹豫概率低[20-21],也有研究表明年龄与新冠肺炎疫苗犹豫并无联系[22]。本研究结果支持后者,可能因为本研究的调查对象年龄为18~59岁,不涉及老年人,感染和发展成严重疾病的风险相对较低。本研究还发现,高收入人群的新冠肺炎疫苗犹豫概率高于低收入人群,可能与我国疫苗免费接种有关,也可能是由于国内疫情防控较好,高收入人群有更充足的资金,获得更多个人防护用品,因此觉得做好防护可以代替接种疫苗。
WHO报告,疫苗接种每年可防止250万人死亡[23]。疫苗接种是最具成本效益的公共卫生措施之一,疫苗在降低疾病感染率、减少医疗支出方面贡献极大[9]。而疫苗犹豫是疫苗成功的产物。疫苗的有效性使公众淡忘了对恶性传染病的恐惧。为有效防控疫情,我们建议采取以下措施阻止该现象的蔓延。
(1)有关部门要健全疫苗管理条例、完善疫苗安全保障系统,保证疫苗的安全;要实时监测公众疫苗犹豫的变化,包括疫苗犹豫的社会经济差异,为免疫项目提供有针对性的干预措施,增加公众对疫苗的信心[8];要规范疫苗的消息渠道,严厉打击媒体虚假、失实报导以及个人造谣、传谣行为。研究表明,互联网在传播反疫苗运动中发挥了很大的作用[24],而提供准确的信息是增进疫苗了解、降低疫苗犹豫的重要策略之一[25]。
(2)对疫苗接种人员进行专业培训,使其充分了解疫苗和疫苗犹豫,学习推定式沟通策略和激励性访谈,为疫苗接种群体提供关键性指导,建立信心。有研究表明,以推定的方式而不是参与的方式(推定式:你该接种新冠疫苗了;参与式:你要接种新冠疫苗吗?)提供疫苗会增加接种疫苗的可能性[26]。
(3)对公众进行健康教育,使其认识到自己和家人接种疫苗不仅可免受疫苗可预防疾病的困扰,而且增益全社会[23]。通过增强其荣誉感和使命感,提升其疫苗接种意识,从而提高疫苗接种率。
疫苗犹豫原因复杂,需要全社会共同努力来改善,以防止疫苗可预防疾病的卷土重来。国内针对疫苗犹豫的研究较少,利用“3Cs”模型分析疫苗犹豫的更少见,目前尚无利用此模型研究新冠肺炎疫苗犹豫的报道。
本研究最大的局限性是基于横断面调查,故代表性可能不够;其次,研究对象的年龄为18~59岁,不能反映未成年人和老年人的疫苗犹豫情况。但是,本研究样本量较大,研究对象来自全国各地,且采用线上匿名填写方式,比面对面调查更能保证敏感话题的信息真实性。
综上所述,本研究基于“3Cs”模型在国内开展新冠肺炎疫苗犹豫的调查,发现模型中的信任和自满维度对新冠肺炎疫苗犹豫有明显影响。建议通过提升公众对新冠肺炎疫苗的信心,减少疫苗相关的自满情绪,来提高新冠肺炎疫苗的接种率。
作者贡献声明 刘晓曦 文献查阅与整理,执行调查,数据收集与分析,论文撰写。戴俊明 构思与设计,可行性分析,论文撰写与修订,监督指导,提供资助。陈浩 文献查阅与整理,执行调查,数据收集与分析。李晓梅,陈苏虹,于洋,赵秋雯,王茹茹,毛一蒙 文献查阅与整理,执行调查,数据收集。傅华,高俊岭,郑频频 构思与设计,监督指导。
利益冲突声明 所有作者均声明不存在利益冲突。
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