《Vaccines》：High-Resolution Mapping of DTP1–3 and MCV1 Immunization Coverage and Estimates of Zero-Dose and Under-Vaccinated Children in the Democratic Republic of the Congo
编辑推荐：
背景/目的：刚果民主共和国（Democratic Republic of the Congo, DRC）的免疫覆盖率持续低于全球标准，使该国成为未接种疫苗或“零剂量”（zero-dose）儿童比例最高的国家之一。本研究旨在生成白喉-破伤风-百日咳疫苗（diph
背景/目的：刚果民主共和国（Democratic Republic of the Congo, DRC）的免疫覆盖率持续低于全球标准，使该国成为未接种疫苗或“零剂量”（zero-dose）儿童比例最高的国家之一。本研究旨在生成白喉-破伤风-百日咳疫苗（diphtheria–tetanus–pertussis vaccine, DTP）第1至3剂（DTP1–3）及含麻疹疫苗第1剂（measles-containing vaccine, MCV1）覆盖率的高分辨率（1 km × 1 km）地理空间估计，以及零剂量和未充分接种儿童估计，以支持DRC的疫苗接种规划。方法：研究人员采用贝叶斯地理空间统计建模（Bayesian geostatistical modelling），整合2023年疫苗接种覆盖率调查（Enquête de Couverture Vaccinale, ECV）数据、地理空间协变量和统一人口数据集。该模型在考虑空间依赖性和预测不确定性的情况下，生成了1 × 1 km分辨率的疫苗覆盖率和脱落率。网格级估计通过人口加权平均值汇总到health areas、health zones和省（provinces），并与一岁以下人口估计相结合，以量化零剂量和DTP未充分接种儿童数量。结果：网格级无约束覆盖率估计（对所有土地网格单元的估计）显示出全国范围的显著变异性（DTP1：13.3%至99.7%；DTP2：12.3%至96.8%；DTP3：3.1%至93.6%；MCV1：7.5%至93.6%）。在绘制的health areas中，56.4%的DTP1覆盖率超过80%，但DTP2降至32%，DTP3降至15%，MCV1降至8.3%。约60.5%的health zones的DTP1覆盖率≥80%，而只有2.7%低于40%，表明这些health zones之间持续存在显著差异。在全国范围内，基于约束覆盖率估计（仅针对已识别建成定居点的区域）应用于2024年估计的约420万名一岁以下儿童，18.4%未接种DTP1，20.7%为DTP未充分接种（已接种DTP1但未接种DTP3），46.8%仍未接种MCV1。结论：大量零剂量儿童的存在以及脱落率的增加，凸显了在获取服务和后续行动方面的系统性问题。这些发现对于微观规划和有针对性的外展活动至关重要，以实现《2030年免疫议程》（Immunization Agenda 2030）中“不让任何儿童掉队”的目标。
刚果民主共和国免疫覆盖不均与零剂量负担：高分辨率地理空间估计解读
免疫接种是全球公共卫生的核心干预措施之一。《2030年免疫议程》设定了将零剂量儿童数量减半的目标，但2023年全球仍有1450万零剂量儿童，其中约55%集中在包括刚果民主共和国（DRC）在内的10个国家。DRC长期面临免疫覆盖率低、常规数据不可靠等问题，且超过40年未进行全国人口普查，导致可靠数据稀缺。传统的省级代表性调查无法揭示卫生区级别的空间异质性，阻碍了精准规划。因此，研究人员利用2023年疫苗接种覆盖率调查（Enquête de Couverture Vaccinale, ECV）数据，结合地理空间协变量和贝叶斯地理统计建模（Bayesian geostatistical modelling），生成了DTP1–3和MCV1覆盖率的高分辨率（1 km × 1 km）地图，并估计了零剂量和未充分接种儿童的数量与分布。该研究发表在《Vaccines》上，旨在为微观规划和定向外展提供数据支持。
在技术方法上，研究人员使用ECV 2023调查数据，该调查由金沙萨公共卫生学院实施，采用三阶段分层整群抽样，覆盖全部26个省，最终数据包含79,404个家庭和2656个群组；分析对象为12–23个月儿童。通过非空间二项广义线性模型筛选出20个地理空间协变量，包括可达性、社会经济、冲突、气候等。采用集成嵌套拉普拉斯近似（INLA）和随机偏微分方程（SPDE）方法的贝叶斯地理统计模型，其中DTP2和DTP3通过比率指标（DTP2/DTP1、DTP3/DTP2）建模以保证一致性。人口估计来自GRID3和WorldPop Global，一岁以下人口数通过年龄性别比例应用于总人口网格得到。模型性能通过10折交叉验证、省级比较和国家级比较评估。
主要研究结果如下。
3.1 模型验证：聚类水平10折交叉验证显示，DTP1的预测性能最优，相关系数为0.760，均方根误差（RMSE）为0.146，平均绝对误差（MAE）为0.108，平均偏差仅0.004；MCV1的相关系数为0.657，RMSE为0.195；比率指标DTP2/DTP1和DTP3/DTP2的相关系数较低（0.531和0.496），但平均偏差接近零，表明无系统偏差。省级比较中，DTP1、DTP2、DTP3的R
2分别达到0.985、0.986、0.982，MCV1为0.959，表明模型能准确复现省级调查估计。国家级估计与2023年ECV报告差异仅0.5–2.8个百分点，证实了模型的宏观有效性。
3.2 高分辨率覆盖率估计：网格级无约束估计显示，DTP1覆盖率介于13.3%至99.7%之间，
