英国新冠疫苗接种率地域差异的贝叶斯多层建模研究

《BMC Public Health》：How COVID-19 vaccination in England varied by geography, demography, deprivation and registry: Bayesian ecological modelling

　　摘要背景COVID-19疫苗在英国通过NHS（国民保健署）免费提供，自2020年底开始初始推广，但各地的接种率差异显著。是什么解释了这种差异？方法疫苗登记册（VR）、第1和第2剂初免（P1，P2）以及加强针/第3针（B3I）的中超级输出区（MSOA）级别数据来自COVID-19仪表盘。协变量来源包括2021年人口普查、多重剥夺指数（IMD）、流感疫苗接种、欧盟公投、军事基地和监狱。VR除以12岁以上人口普查人口后定义为VRx。对接种率拟合了贝叶斯多层Beta-二项模型，包含嵌套于区域内的下级地方政府因素。通过留一法（Leave-one-out）估计离群值和模型项及组的效应。结果模型收敛且拟合良好，离群值较少。P1接种率是预测P2的关键指标，P2则预测B3I。区域和地方政府因素以及IMD与VRx的交互作用对P1有强烈影响。各少数族裔的人口比例、较年轻年龄、国际移民、投票支持"脱欧"以及人口普查中宗教或性取向相关问题的下降趋势，均为P1接种率的负向预测因素。在各族裔中，"其他白人"群体（包括东欧国籍）的影响最强。伦敦、西南、东南和英格兰东部的中心化"随机效应"可信地高于西北或东北。十个最高和最低的嵌套地方政府效应之间的差异可信且显著。年度公共卫生拨款至2021-22年的百分比变化有正向影响，部分解释了区域和地方效应。结论以疫苗登记册与合格人口的比率进行建模可提高预测能力。疫苗接种大流行规划应优先关注初始阶段。一些可能是对政府机构不信任的替代指标、多个少数族裔，特别是"其他白人"社区和国际移民，预测了较低的地域接种率。定性证据与需要主动外展以克服语言障碍的结论一致。地方政府效应和离群值可能反映了NHS和公共卫生在疫苗接种关键初始期策略和提供相关服务能力的差异。