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在传染病（再）暴发时，污名化问题突出却常被忽视。研究人员开展 “传染病疫情污名化概念化的沙漏模型” 研究，构建了沙漏污名模型。该模型有助于在疫情防控中系统考虑污名化问题，提升防控效果。
在全球传染病防控的大舞台上，传染病（再）暴发时的污名化问题，就像隐藏在暗处的 “幽灵”，严重影响着疫情防控和社会稳定。当一种新的传染病突然来袭，人们往往会陷入恐惧和不安之中，这种情绪很容易引发对感染者或相关群体的歧视与偏见。比如在 2014 - 2016 年西非埃博拉疫情后，幸存者在回归社区时遭遇重重阻碍，他们被误解、被排斥，难以重新融入正常生活；在新冠疫情期间，也出现了针对特定群体的歧视现象。这些污名化行为不仅给个人带来了巨大的心理创伤，还阻碍了疫情防控工作的顺利开展，使得人们对寻求医疗帮助产生顾虑，影响了防控措施的有效实施。
面对这一棘手问题，来自牛津大学（University of Oxford）等多个机构的研究人员决心深入探索，力求找到解决之道。他们开展了一项旨在构建传染病疫情污名化概念模型的研究，通过系统剖析污名化现象，为公共卫生防控提供有力支持。最终，他们成功构建了 “沙漏污名模型（Hourglass Stigma Model）”，这一成果对于完善疫情防控策略、保障公众健康具有重要意义，相关研究发表在《Scientific Reports》上。
为了开展这项研究，研究人员采用了深度访谈和主题分析等技术方法。他们运用最大变异目的抽样法，对来自 25 种易暴发疾病领域的 34 位关键利益相关者进行了 30 - 60 分钟的一次性深度访谈。这些利益相关者涵盖了应急响应领导者、一线响应人员、研究人员和社区倡导者等多个群体。访谈结束后，研究人员将访谈内容逐字转录，并使用 NVivo 定性数据分析软件进行编码，运用混合归纳和演绎主题分析法，结合相关社会和行为理论，构建出了沙漏污名模型。
研究结果主要围绕沙漏污名模型展开：
- 背景（Context）：研究发现，疫情背景包含三个关键方面，即先前存在的社会生态系统、（再）出现的疾病特征和疫情应对措施，它们相互作用影响污名化。集体记忆对新出现的污名有显著影响，例如殖民干预的历史记忆以及过往疫情的污名经历，都会影响人们对新疫情的看法。疫情应对措施可能降低疾病的隐匿性，使感染者更易被识别，从而加剧污名化，如接触追踪等措施会让与感染者接触的人受到更多关注和歧视。此外，疾病传播模式与宗教、政治和历史因素的关联，也会导致特定传播模式被道德化评判，进而引发污名化。
- 想法（Thoughts）：多种因素交织形成人们对疾病和感染者的看法。卫生主导的公共卫生信息可能使人们认为患病者 “不洁”，从而加剧社会分化。疾病知识与污名化之间并非简单的线性关系，因为多种背景因素会影响人们的认知。而且，人们可能会利用疾病来进一步污名化那些他们在道德上不认同的高风险群体，这种现象被称为 “道德搭便车（moral - piggybacking）”。
- 情感（Emotions）：情感反应在污名化过程中起着重要作用。恐惧等情感反应可能由自动的负面反应触发，难以完全消除。为促使人们遵守预防措施而诉诸恐惧的宣传方式，可能会产生不良后果，如降低人们的理性和同情心，引发虚假的疾病叙事和阴谋论。
- 表现（Manifestations）：污名化的表现形式多样，不仅局限于对感染者的歧视，还涉及与疫情相关的多个群体。而且，污名可能由于无意识偏见直接从背景因素中产生，比如在新冠疫情期间使用 “中国病毒” 这样的称呼，就是无意识传播污名的表现。
- 影响（Impact）：污名化在个体、关系、机构和社会等多个层面产生影响。在个体和关系层面，污名会带来长期的心理社会后果，影响感染者及其家人的身心健康，还会减少他们获得治疗的机会。在机构层面，污名化会影响人们对机构的信任，进而影响疫情防控工作的开展，如人们可能因不信任而拒绝配合防控措施。此外，污名化还会使疫情控制难度加大，阻碍防控工作的推进。
研究结论表明，沙漏污名模型为理解和解决传染病疫情中的污名化问题提供了一个系统的框架。通过明确各因素之间的相互作用，该模型能够帮助公共卫生工作者和决策者更好地预测和应对污名化带来的挑战，制定更有效的防控策略。同时，这一模型也为后续研究提供了理论基础，有助于进一步深入探讨污名化的形成机制和干预措施。在讨论部分，研究人员指出，目前针对疫情污名化的干预措施存在理论基础薄弱、缺乏针对性等问题，而沙漏污名模型的出现，为解决这些问题提供了新的思路和方向。它强调在疫情防控中要充分考虑污名化因素，将其纳入防控策略的制定和实施过程中，以实现更公平、更有效的防控目标，这对于全球公共卫生事业的发展具有重要的推动作用。
