基于贝叶斯地理统计模型与交互式仪表盘的尼日利亚疫苗接种空间差异分析及决策支持研究

这篇研究采用贝叶斯地理统计模型（SPDE/R-INLA）和交互式仪表盘技术，系统分析了尼日利亚卡诺州和拉各斯州零剂次儿童（zero-dose）和未充分免疫（under-immunisation）的空间分布特征。研究揭示了城乡差异（OR=0.609）、冷链设备功能（OR=1.296）等结构性决定因素，并开发了集成疫苗安全监测、补充免疫活动（SIAs）和疾病分布的可视化决策工具，为优化资源分配提供了循证依据。

　　

引言

免疫接种作为最具成本效益的公共卫生干预措施，每年可挽救200-300万儿童生命。然而尼日利亚贡献了全球14%（310万）的零剂次儿童（未接种DTP₁
疫苗），其中卡诺州和拉各斯州成为典型研究区域。2021年调查显示，卡诺州DTP₁
覆盖率从59.8%降至54.9%，拉各斯州从97.3%降至92.4%，凸显出地理隔离、贫困等多维贫困指数（MPI）相关障碍的复杂影响。

研究方法

研究区域与数据

聚焦非洲最大城市拉各斯（人口2100万，五岁以下死亡率90‰）和西北部卡诺州（人口1340万，死亡率103‰）。整合6类数据源：

1. 常规免疫（RI）微计划中的定居点特征
2. 人口健康调查（MICS/NICS）
3. 开放物流信息系统（LMIS）冷链数据
4. 人力资源数据库（卡诺州已数字化）
5. 疾病监测系统（SORMAS）
6. 地区卫生信息系统（DHIS2）疫苗覆盖率

模型构建

采用随机偏微分方程（SPDE）框架，通过R-INLA实现空间预测。定义二分类变量y_ij
表示卫生机构是否出现零剂次（DTP₁
<100%）或未充分免疫（DTP₃
<100%）。模型包含固定效应（定居点类型、冷链状态）和随机效应（服务定居点数量、距离梯度），利用三角网格（图2）实现高斯马尔可夫随机场（GMRF）近似。

关键发现

卡诺州差异显著

• 城市机构零剂次风险降低39%（OR=0.609, 95%CI:0.406-0.906）
• 每增加2名社区健康工作者（CHWs），未充分免疫减少43%（OR=0.572）但零剂次增加74%（OR=1.736）
• 功能性冷链机构零剂次风险反升30%（OR=1.296），反映偏远地区上报偏差

拉各斯州空间特征

• 定居点距离>5km时未充分免疫显著上升
• 高密度城区（如拉各斯主岛）同时存在零剂次热点和常规接种缺口

空间异质性

卡诺州北部（格瓦佐、达姆巴塔等LGA）和拉各斯贫民窟形成双重负担区域（图7-8），其中库尔米等LGA零剂次和未充分免疫率均超阈值。

决策支持创新

开发的Tableau仪表盘（图9）实现四大功能：

1. 实时疫苗库存预警
2. 卫生人力地理分布热图
3. 补充免疫活动（SIAs）效果追踪
4. 黄热病/麻疹暴发空间叠加分析
   该工具已成功应用于肯尼亚地区健康档案（DHP）系统，支持疟疾防控资源调配。

局限与展望

研究受限于：

1. 冲突地区数据缺失
2. 城乡定居点分类偏差
   未来需结合移动接种单元（如无人机冷链）和社区动员，针对卡诺州游牧族群和拉各斯非正规聚居区设计差异化干预策略。