疫苗剂量分配策略的效果差异研究：基于死亡人数与生命年数双重视角的建模分析

本研究通过数学模型探讨COVID-19疫苗分配策略的优化问题，比较单剂（one-dose）与双剂（two-dose）方案在减少死亡（deaths averted）和挽救生命年数（life-years saved）上的差异。结果显示，当可用剂量为3-10百万时，单剂策略更优；而剂量充足时，双剂策略的优越性取决于疫苗有效性（VE1 /VE2 ）和评估指标。该研究为未来疫情中疫苗分配策略的伦理决策提供了量化依据。

　　

在新冠疫情全球大流行的背景下，疫苗作为最有效的防控手段之一，其分配策略的优化一直是公共卫生领域的核心议题。传统模型多聚焦于减少死亡人数或医疗负担，而忽视了对生命年数（life-years）的考量。这种局限性可能导致资源分配偏离最大化社会效益的目标。英国疫苗接种与免疫联合委员会（JCVI）在疫情初期推荐延长两剂疫苗间隔至12周，正是基于短期内单剂覆盖更多人群能更有效降低死亡率的模型结论。然而，当评估指标从单纯死亡人数转向生命年数时，策略的优先性是否改变？这一问题尚未得到充分探讨。

针对这一科学空白，布里斯托大学的研究团队在《Journal of Theoretical Biology》发表了一项创新性建模研究。他们扩展了Hill和Keeling开发的经典模型，首次将生命年数作为核心评估指标，结合英格兰实际疫苗接种数据（包括不同人群的死亡率风险、疫苗覆盖率及预期寿命），系统比较了单剂与双剂分配策略的效果差异。

研究采用静态数学模型框架，通过算法计算两种策略下死亡人数减少（Deaths_averted
）和生命年数增加（Life-years_saved
）的量化指标。模型参数来源于英国官方数据集，包括：1）按优先级分组的人口规模（P_p
）；2）基于2020年死亡数据的COVID-19死亡率风险（R_p
）；3）国家生命表提供的预期剩余生命年数（L_p
）；4）疫苗覆盖率（U¹
_p
/U²
_p
）；5）针对Alpha变种的疫苗有效性（VE₁
=70-85%，VE₂
=75-99%）。通过构建方程（1）-（4），量化比较不同剂量策略下各优先级群体的保护效果。

3. 结果
疫苗分配动态：当可用剂量为5百万时，单剂策略能更快覆盖低优先级群体（如50-54岁人群在3千万剂量时即开始接种），而双剂策略需5.5千万剂量才触及最年轻群体（0-49岁）。

死亡人数与生命年数的权衡：在3-10百万剂量范围内，无论评估指标如何，单剂策略均更优。但随着剂量增加，双剂策略的优势显现点存在显著差异：以死亡人数为指标时，当VE₁
=70%、VE₂
=99%，7.5百万剂量即需转向双剂策略；而以生命年数为指标时，该阈值升至3.3千万剂量。

优先级重排效应：若以生命年数最大化目标，基础疾病患者（群体6）和年轻人群（群体10）的接种优先级应提升，因其每避免一死亡可挽救更多生命年数（群体6单剂策略可获196,046生命年数，仅次于80岁以上群体）。

4. 讨论与结论
这项研究揭示了公共卫生决策中评估指标选择的关键影响。当资源有限时（如疫情初期），单剂策略能更高效地同时实现死亡控制和生命年数保全双重目标；而资源充足后，双剂策略的优势显现阈值会因指标选择产生1.8-2.6倍的差异。这一发现挑战了传统模型仅以死亡率为决策依据的局限性，为WHO提出的"疫苗作为全球公共产品"伦理框架提供了量化支持。

研究的创新性在于首次在剂量分配模型中引入生命年数指标，但存在三点局限：1）静态模型未考虑动态传播和免疫衰减；2）参数基于Alpha变种数据；3）未纳入间接保护效应。未来研究可结合动态传播模型，探索在变异株流行、混合免疫背景下的策略优化。

该成果对后疫情时代的公共卫生实践具有深远启示：在制定疫苗政策时，除感染数、住院和死亡等传统指标外，生命年数应作为核心评估维度。这不仅适用于COVID-19，也为未来新发传染病应急响应提供了方法论范式——简单模型可快速生成证据，但必须纳入多维健康影响评估，方能实现真正符合伦理的资源配置。