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浙江省宁波市某街道常住居民新冠疫苗犹豫情况及其影响因素的横断面研究

发表时间:2023年03月15日阅读:756次 下载:296次 下载 手机版

作者: 乔頔 1, 2 任文 1 任柳芬 2 卢云 2 任菁菁 1

作者单位: 1. 浙江大学医学院附属第一医院全科医学科(杭州 310003) 2. 宁波市鄞州区福明街道社区卫生服务中心全科医学科(浙江宁波 315000)

关键词: 新冠疫苗 疫苗犹豫 健康信念模型 中介效应 横断面研究

DOI: 10.12173/j.issn.1004-4337.202301069

引用格式: 乔頔, 任文, 任柳芬, 卢云, 任菁菁. 浙江省宁波市某街道常住居民新冠疫苗犹豫情况及其影响因素的横断面研究[J]. 数理医药学杂志, 2023, 36(2): 134-143. DOI: 10.12173/j.issn.1004-5511.202301069

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摘要| Abstract

目的  研究新冠疫苗犹豫的影响因素,分析知识、健康信念与新冠疫苗犹豫之间的相关性。

方法  2022年6月21日—7月10日,通过宁波市全民健康信息平台,筛选宁波市福明街道18周岁及以上的常住居民,采用系统抽样法抽取调查对象,通过智慧公卫系统进行线上问卷调查。采用多因素Logistic回归分析疫苗犹豫的影响因素,Spearman相关分析探究知识、健康信念和新冠疫苗犹豫之间的相关性,采用Bootstrap法的中介分析探究三者之间的关系。

结果  1 049名调查对象的新冠疫苗犹豫率为7.82%[95%CI(6.19%,9.44%)],18~35岁人群比36~59岁的有更高的新冠疫苗犹豫率,近两年未接种过流感疫苗的人群更有可能发生新冠疫苗犹豫,健康信念在知识对新冠疫苗犹豫的影响中起到完全中介效应作用。

结论  针对不同的人群采取不同的干预措施,对提高居民健康素养、减少新冠疫苗犹豫非常重要。

全文| Full-text

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)大流行以来,对民众的健康、生活和经济等都造成了巨大的影响。疫苗是应对流行病主要的公共卫生措施之一[1]。尽管全球范围内新冠疫苗的覆盖率正在逐步提高,但普遍存在不同程度的新冠疫苗犹豫,这可能影响新冠疫苗接种的实际有效性[2-7]。世界卫生组织也将疫苗犹豫列为2019年全球健康的十大威胁之一。

2015年,免疫战略咨询专家组疫苗犹豫工作组将“疫苗犹豫”定义为“尽管有疫苗接种服务,但仍延迟接受或拒绝接种疫苗。疫苗犹豫是复杂的,并且因具体情况而异,随时间、地点和疫苗种类的不同而不同。它受自满、便利和信心等因素的影响”[8]。 健康信念模型是健康行为研究中最成熟的理论之一,有研究显示健康信念模型显著预测了新冠疫苗犹豫,其中感知易感性、感知严重性、感知益处和感知障碍能够解释59%疫苗犹豫的差异[9-12]。也有研究显示,知识、态度和实践对疫苗犹豫的影响是显著的,新冠疫苗知识介导了风险认知、阴谋信念和疫苗犹豫[13-14]。知识、健康信念与新冠疫苗犹豫相关,但目前有关三者之间关系的研究较少,本研究调查了浙江省宁波市福明街道常住居民新冠疫苗犹豫情况,通过探讨新冠疫苗犹豫的影响因素,分析知识、健康信念和新冠疫苗犹豫之间的相关性。

1 资料与方法

1.1 调查对象

浙江省宁波市福明街道18周岁及以上的常住居民。纳入标准:①在宁波市福明街道居住时间达6个月以上的居民;②年龄为18周岁及以上;③具备良好的理解、沟通能力,能配合独立完成线上调查问卷。排除标准:不愿配合完成调查的居民。本研究经宁波大学附属人民医院医学伦理委员会批准(宁大附人伦审2022研第033号),并豁免知情同意。

1.2 抽样方法

本研究通过宁波市全民健康信息平台筛选调查对象36 320人,按照横断面调查所需样本量公式 ,参照国内外文献调查结果,新冠疫苗犹豫率P取0.30,按照检验水准α=0.05,绝对允许误差δ=3%,同时考虑到5%无效问卷,本研究所需最小有效样本量为940。在EXCEL表中将36 320人信息通过使用函数RAND()产生随机数,根据随机数将调查对象进行升序排列、编号,采用系统抽样的方法抽取调查对象。

1.3 研究方法与内容

本研究通过智慧公卫系统向调查对象发放问卷,采用多因素Logistic回归分析疫苗犹豫的影响因素,Spearman相关分析探究知识、健康信念和新冠疫苗犹豫之间的相关性,采用Bootstrap法的中介分析探究三者之间的关系。

问卷调查的时间为2022年6月21日—7月10日。调查问卷内容分为三部分,第一部分为一般人口学信息,第二部分为新冠疫苗接种相关知识,第三部分为新冠疫苗接种态度。

1.4 统计学分析

将数据导入SPSS 23.0中进行统计描述,分类变量采用频数和百分比,组间比较采用卡方检验或Fisher精确检验。计量变量根据正态分布检验结果采用均数±标准差 (x±s)或中位数(第一四分位数,第三四分位数)[Md(P25,P75)]进行描述,组间比较采用两独立样本的t检验或Wilcoxon秩和检验。为探究不同特征对疫苗犹豫的独立作用,采用单因素和多因素Logistic回归,单因素分析中P<0.200的因素进入多因素分析,分别为知识得分和信念得分建立独立的多因素模型。采用中介分析探究是否存在知识-信念-态度的中介效应,其置信区间采用Bootstrap法(n=10 000),取检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 一般情况

本次线上问卷调查共收回问卷1 049份,已接种新冠疫苗990人、未接种新冠疫苗59人,男性443人、女性606人,18~35岁259人、36~59岁596人、60岁及以上194人,高中及以下学历420人、大专253人、本科及以上376人,详见表1。

  • 表格1 不同人口学特征新冠疫苗犹豫的比较
    Table 1.Comparison of COVID-19 vaccine hesitancy among different demographic charac-teristics

2.2 新冠疫苗犹豫情况

新冠疫苗犹豫率为7.82%[95%CI(6.19%,9.44%)]。已接种新冠疫苗的人群中愿意接种的930人,疫苗犹豫60人(犹豫不决的55人、不愿意接种的5人)。未接种人群中愿意接种的37人,疫苗犹豫22人(犹豫不决的14人、不愿意接种的8人)。已接种新冠疫苗的人群疫苗犹豫率为6.06%,未接种的为37.29%,两组新冠疫苗犹豫率的差异有统计学意义(P<0.001)。

2.3 新冠疫苗犹豫的影响因素

2.3.1 不同人口学特征新冠疫苗犹豫的比较

不同年龄段人群新冠疫苗犹豫率的差异有统计学意义(χ2=8.430,P=0.015),近两年接种过流感疫苗的人群与未接种的新冠疫苗犹豫率相比,差异有统计学意义(χ2=4.172,P=0.041)。性别、文化程度、婚姻状况、宗教信仰、是否有子女、职业、居住地以及是否患有慢性病对新冠疫苗犹豫的影响差异无统计学意义(P>0.05),详见表1。

2.3.2 新冠疫苗相关知识知晓情况的比较

非犹豫组与犹豫组新冠知识“接种新冠疫苗后仍需佩戴口罩”(χ2=9.857,P=0.002)、“慢性病稳定后建议接种新冠疫苗”(χ2=12.201,P<0.001)相比,差异有统计学意义,详见表2。

  • 表格2 新冠疫苗相关知识知晓情况的比较
    Table 2.Comparison of knowledge about COVID-19 vaccine

2.3.3 健康信念的比较

表3显示非犹豫组和犹豫组的感知易感性(z=-8.329,P<0.001)、感知严重性(z=-6.438,P<0.001)、感知益处(z=-9.081,P<0.001)、感知障碍(z=-10.560,P<0.001)的平均得分和健康信念(z=-9.529,P<0.001)得分的差异均有统计学意义。

  • 表格3 新冠疫苗接种非犹豫组与犹豫组健康信念的比较
    Table 3.Comparison of health beliefs between the non-hesitant group and the hesitant group for COVID-19 vaccination
    注:b 维度得分,等于各条目得分的平均值;c 非常同意-5,同意-4,不确定-3,不同意-2,非常不同意-1;d 信念总分,等于各维度得分之和

2.3.4 新冠疫苗犹豫影响因素的Logistic回归分析

多因素Logistic回归模型结果显示,相较于18~35岁,36~59岁的人群新冠疫苗犹豫率降低近50%,而未接种过流感疫苗的人群新冠疫苗犹豫率高于接种过流感疫苗的人群,差异有统计学意义。多因素模型1显示知识得分与新冠疫苗犹豫有显著相关性,且为新冠疫苗犹豫的保护因子[OR=0.72,95%CI(0.56,0.93),P=0.010],多因素模型2显示健康信念得分与新冠疫苗犹豫有显著相关性,且为新冠疫苗犹豫的保护因子[OR=0.58,95%CI(0.52,0.65),P<0.001]。详见表4。

  • 表格4 新冠疫苗犹豫影响因素的logistic回归分析
    Table 4.Table 4 Logistic regression analysis of influencing factors of COVID-19 vaccine hesitancy

2.3.5 知识、健康信念与新冠疫苗犹豫的中介分析

知识、健康信念之间采用一般线性回归分析,知识每增加1分,健康信念增加0.52分(P<0.001);知识、健康信念与新冠疫苗犹豫之间采用Logistic回归分析,健康信念每增加1分,新冠疫苗犹豫减少0.55分(P<0.001),为新冠疫苗犹豫的保护因子,知识的回归系数为0.02(P=0.883),与新冠疫苗犹豫之间的关系无统计学意义。知识、健康信念与新冠疫苗犹豫采用Bootstrap法估计中介效应(95%置信区间估计不包含1,表示有统计学意义),结果显示知识与新冠疫苗犹豫直接效应OR=1.02,95%CI(0.83,1.21),无统计学意义,间接效应OR=0.79,95%CI(0.73,0.86),有统计学意义。图1表示健康信念在知识对新冠疫苗犹豫的影响中起到完全中介效应作用,见图1。

  • 图1 中介分析的回归系数图
    Figure 1.Regression coefficients of mediation analysis

3 讨论

本研究显示,新冠疫苗犹豫率为7.82%,与中国2021年8月一项全国性研究初次接种新冠疫苗犹豫率8.4%,加强疫苗8.39%[2]相近,低于中国2021年1月全国不同人群多中心研究的15.6%[3]、中国第一轮全国性横断面研究的35.5%[4]和健康信念模型视角全国性研究的44.3%[5],普遍低于其他国家,如意大利31.1%[15]、美国37.8%[16]、澳大利亚42%[17]、日本11.3%[18]、伊拉克库尔德斯坦53.2%[19]、土耳其45.3%[20]、阿拉伯83%[21]、科威特26.2%[22]、哈萨克斯坦36%以上[23]、孟加拉国32.5%[24],多数高收入国家30%以上[7],低收入和中低收入国家综合率38.2%[6]。

本研究显示,18~35岁的人群比36~59岁的有更高的新冠疫苗犹豫率。先前较多的研究也得出相似的结论, Lee M等分析韩国媒体对新冠疫苗犹豫的影响,结果显示20多岁、30多岁参与者犹豫程度更高[25];Troiano G等的研究显示低年龄与新冠疫苗犹豫有关[26];Joshi A等对PubMed数据库的文献进行分析显示老年人更有可能接受新冠疫苗[27]。其主要原因可能是一方面因为年轻人对自己的健康状况比较自信,认为自己不会因为感染COVID-19而患重病[28],而老年人患严重的COVID-19风险更高,因此老年人更愿意接种新冠疫苗[29];另一方面,年轻的女性可能比较担心接种新冠疫苗后对怀孕或哺乳的影响[7, 30],日本的一项研究显示40岁以下女性因为担心疫苗对怀孕和哺乳的影响,疫苗犹豫是其他女性的1.6倍[28];再者,公共卫生更注重老年人接种疫苗,缺乏对年轻人的关注,年轻人经常使用的社交平台缺乏有关新冠疫苗接种的宣传[7]。但是,也有研究得出不一样的结论。Qunaibi EA等对沙特阿拉伯的研究显示与年龄较大的人相比,30~59岁的人更不愿意接种新冠疫苗,20岁以下的年轻人却更愿意接种新冠疫苗[21];Alibrahim J等对科威特的研究显示30~63岁的人新冠疫苗犹豫更为普遍,并且18~29岁的年轻人并没有表现出比65岁以上有明显更高的新冠疫苗犹豫[22]。值得注意的是,有些研究发现新冠疫苗犹豫与年龄呈倒U型相关,Schwarzinger M等对法国的研究显示18~24岁、55~64岁的人群比25~54的人群有更低的疫苗犹豫[31],Reno C等对意大利的研究发现与35~55岁的人相比,年轻人和大于55岁的人表现出更低的新冠疫苗犹豫[15]。这些结果与本研究的结论有所不同,这可能与国家、地区之间的政治、文化差异等因素有关[32],例如,一些国家年纪较大的人文化程度较低,缺乏COVID-19相关知识,同时有些国家的老年人有宗教信仰等,这些都可能导致新冠疫苗犹豫[24];而年轻人不愿意接受与COVID-19相关的社会限制,希望疫情早日结束,更习惯和接受科学,所以更愿意接种新冠疫苗等[33]。但年龄与新冠疫苗犹豫的相关性及影响因素尚需要更多的研究来证实。

本研究显示,性别、文化程度、婚姻状况、宗教信仰、是否有子女、职业状态、居住地以及是否患有慢性病对新冠疫苗犹豫的影响无统计学差异。美国一项全国性研究同样得出居住地、宗教信仰和收入对新冠疫苗犹豫的影响无统计学差异[34]。然而,美国另一项全国性研究得出女性、较低的文化程度、收入低更可能对新冠疫苗接种产生犹豫[35];Troiano G等人对PubMed中的文献进行分析也显示多数文献得出女性、宗教信仰、文化程度低、失业和收入低导致新冠疫苗犹豫[26];Joshi A等人的研究显示男性、婚姻状况、受过高等教育、高收入人群更可能接受新冠疫苗,父母身份可能会增加疫苗犹豫[27]。也有研究得出相相反的结论。中国和沙特阿拉伯的研究显示受过高等教育更有可能对疫苗接种犹豫不决[4,13,33];南亚的一项多国研究显示文化程度、职业在不同国家对疫苗犹豫的影响不同[36];一项全球性的研究同样显示性别、文化程度、就业情况、居住地为疫苗犹豫的矛盾预测因子[32]。虽然这些结论与本次研究结果有所不同,但是疫苗犹豫的影响因素是复杂的,且因具体情况而异,如时间、地点、不同疫苗等,疫苗犹豫的影响因素还包括背景、个体和群体因素[8],因进行研究的国家、地区、背景和研究时间等的不同导致得出不同的结论,具体的影响因素尚需未来更多的研究来阐明。

本研究显示,近两年未接种过流感疫苗的人群更有可能发生新冠疫苗犹豫。较多研究显示相似的结论,例如,缺乏流感疫苗接种史是与新冠疫苗犹豫增加相关的因素[7,32],流感疫苗接种史是愿意接种新冠疫苗积极有效的预测因素[10,27]。

本研究显示,健康信念是新冠疫苗犹豫的影响因素,新冠疫苗犹豫与感知易感性、感知严重性、感知益处呈负相关,而与感知障碍呈正相关,此结论与先前一些文献一致[9,12,25,37-38]。此外,有研究得出感知益处和感知障碍是与新冠疫苗犹豫显著相关最常见的决定因素[9,11]或直接相关[5],也有研究显示感知易感性、感知益处和感知严重性三者之间存在相互作用,当感知益处较高时,感知易感性和感知严重性影响较大,且感知益处与感知严重性之间互为积极促进作用[12]。本研究未对四因素之间的相互关系进行更深层次的研究,目前对这方面的研究不多,因此,可作为未来研究进一步探索的方向。

健康信念在知识对新冠疫苗犹豫的影响中起到完全中介效应作用,是本研究的一个亮点。本研究显示知识每增加1分,健康信念增加0.52分;健康信念每增加1分,新冠疫苗犹豫则减少0.55分。Shahani R等研究显示知识介导了阴谋论信念、风险感知和疫苗接种意图,阴谋信念、风险感知与疫苗接种意愿呈负相关[14],Lin XQ等的研究显示对新冠疫苗接种有更多了解的人有更少的疫苗犹豫[13]。因此,提高公众对新冠疫苗的认识可以减少疫苗犹豫。新冠疫苗的安全性和(或)有效性是公众新冠疫苗犹豫的主要原因[7,15,21,30,39-42],可作为疫苗知识宣传的重点。互联网、社交媒体或电视是公众常用的信息来源[25,43-44],可作为宣传的有力工具。但是,错误信息的传播会增加新冠疫苗犹豫[39,45-46],因此,确保传播信息的科学性有助于公众建立正确的疫苗接种态度。

本研究存在一定的局限性。首先,本次研究的调查对象为一个街道的部分人群,代表性方面存在局限性;其次,本次为线上问卷调查,存在一定的样本偏差,这在一定程度上影响了研究对象的代表性,例如年龄、职业类型、婚育状况等分布不均匀;此外,本研究尚有一些问题,需要进一步探究,例如不同背景下人口学特征与新冠疫苗犹豫的关系,健康信念模型的四因素在新冠疫苗犹豫的影响中相互作用的关系等。

综上所述,18~35岁的人群比36~59岁的有更高的新冠疫苗犹豫率,近两年未接种过流感疫苗的人群更可能发生新冠疫苗犹豫,健康信念在知识对新冠疫苗犹豫的影响中起到完全中介效应的作用。针对不同的人群采取不同的干预措施,对提高居民健康素养、减少新冠疫苗犹豫非常重要。

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