中国社区层面的COVID-19疫苗接种推广能力及其与人均接种剂量的关联：基于熵权TOPSIS与多层分析的方法

《BMC Public Health》：Community-level COVID-19 vaccination promotion capacity and its association with vaccination dose per capita in China: an entropy-weighted TOPSIS and multilevel analysis

　　

摘要

研究目的

本研究旨在构建一个评估体系，用于衡量社区在推动2019冠状病毒病（COVID-19）疫苗接种方面的能力，并量化中国不同地区基层医疗社区在疫苗推广方面的能力水平。此外，我们还分析了疫苗推广能力与人均COVID-19疫苗接种剂量之间的关联，为疫情后的初级免疫服务优化提供依据。

研究方法

研究在10个省份的94个基层医疗社区开展了一项多中心横断面研究。通过问卷调查收集了2020年至2022年期间在健康教育、大规模接种、激励措施以及监测提醒这四个方面的疫苗接种动员和服务提供相关指标。同时收集了包括政策、生态环境和社会经济环境在内的外部和内部协变量。研究采用熵权法与理想解排序法相结合的方式计算综合得分指数，并运用秩和比法对社区进行分类。在通过Lasso回归筛选出协变量后，再利用多层混合效应线性回归模型分析疫苗推广能力与人均接种剂量之间的关联。

研究结果

在不同省份之间，整体疫苗推广能力存在显著差异。安徽、河南和浙江等省份的高能力社区比例较高，达到25%；而湖北、贵州、上海、广西、山东、福建和新疆等省份则拥有更多中低能力社区。在多层混合效应线性回归模型中，整体疫苗推广能力的秩和比排名与社区人均COVID-19疫苗接种剂量呈显著负相关关系（exp[β] = 0.79，95%置信区间：0.69–0.92），这意味着能力较强的社区（秩和比排名较低）能实现更高的人均接种剂量。四大核心领域的秩和比排名也与人均接种剂量呈负相关：健康教育能力（exp[β] = 0.76，95%置信区间：0.65–0.88）、大规模接种能力（exp[β] = 0.74，95%置信区间：0.63–0.87）、疫苗激励能力（exp[β] = 0.77，95%置信区间：0.65–0.91）以及监测提醒能力（exp[β] = 0.93，95%置信区间：0.88–0.98）。在大多数模型中，市级部门发布的政策文件数量及基层工作人员的学习情况，以及疫苗接种工作人员的培训后考核通过率，都与人均接种剂量呈正相关关系。

结论

总体而言，该综合评估体系能够有效反映不同地区社区在疫苗推广方面的能力差异。更高的整体能力以及在四大核心领域的更好表现，都与更高的人均COVID-19疫苗接种剂量相关。加强政策的宣传与落实，提升疫苗接种工作人员的培训质量和考核水平，有助于构建高效的社区疫苗推广体系，减少公众对疫苗的疑虑，进而提高疫苗覆盖率。