喬 頔，任 文，任柳芬，盧 云，任菁菁

1. 浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院全科醫(yī)學科（杭州 310003）

2. 寧波市鄞州區(qū)福明街道社區(qū)衛(wèi)生服務中心全科醫(yī)學科（浙江寧波 315000）

新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）大流行以來，對民眾的健康、生活和經(jīng)濟等都造成了巨大的影響。疫苗是應對流行病主要的公共衛(wèi)生措施之一[1]。盡管全球范圍內(nèi)新冠疫苗的覆蓋率正在逐步提高，但普遍存在不同程度的新冠疫苗猶豫，這可能影響新冠疫苗接種的實際有效性[2-7]。世界衛(wèi)生組織也將疫苗猶豫列為2019年全球健康的十大威脅之一。

2015年,免疫戰(zhàn)略咨詢專家組疫苗猶豫工作組將“疫苗猶豫”定義為“盡管有疫苗接種服務，但仍延遲接受或拒絕接種疫苗。疫苗猶豫是復雜的，并且因具體情況而異，隨時間、地點和疫苗種類的不同而不同。它受自滿、便利和信心等因素的影響”[8]。 健康信念模型是健康行為研究中最成熟的理論之一，有研究顯示健康信念模型顯著預測了新冠疫苗猶豫，其中感知易感性、感知嚴重性、感知益處和感知障礙能夠解釋59%疫苗猶豫的差異[9-12]。也有研究顯示，知識、態(tài)度和實踐對疫苗猶豫的影響是顯著的，新冠疫苗知識介導了風險認知、陰謀信念和疫苗猶豫[13-14]。知識、健康信念與新冠疫苗猶豫相關，但目前有關三者之間關系的研究較少，本研究調(diào)查了浙江省寧波市福明街道常住居民新冠疫苗猶豫情況，通過探討新冠疫苗猶豫的影響因素，分析知識、健康信念和新冠疫苗猶豫之間的相關性。

1 資料與方法

1.1 調(diào)查對象

浙江省寧波市福明街道18周歲及以上的常住居民。納入標準：①在寧波市福明街道居住時間達6個月以上的居民；②年齡為18周歲及以上；③具備良好的理解、溝通能力，能配合獨立完成線上調(diào)查問卷。排除標準：不愿配合完成調(diào)查的居民。本研究經(jīng)寧波大學附屬人民醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準（寧大附人倫審2022研第033號），并豁免知情同意。

1.2 抽樣方法

本研究通過寧波市全民健康信息平臺篩選調(diào)查對象36 320人，按照橫斷面調(diào)查所需樣本量公式，參照國內(nèi)外文獻調(diào)查結(jié)果，新冠疫苗猶豫率P取0.30，按照檢驗水準α=0.05，絕對允許誤差δ=3%，同時考慮到5%無效問卷，本研究所需最小有效樣本量為940。在EXCEL表中將36 320人信息通過使用函數(shù)RAND()產(chǎn)生隨機數(shù)，根據(jù)隨機數(shù)將調(diào)查對象進行升序排列、編號，采用系統(tǒng)抽樣的方法抽取調(diào)查對象。

1.3 研究方法與內(nèi)容

本研究通過智慧公衛(wèi)系統(tǒng)向調(diào)查對象發(fā)放問卷，采用多因素Logistic回歸分析疫苗猶豫的影響因素，Spearman相關分析探究知識、健康信念和新冠疫苗猶豫之間的相關性，采用Bootstrap法的中介分析探究三者之間的關系。

問卷調(diào)查的時間為2022年6月21日—7月10日。調(diào)查問卷內(nèi)容分為三部分，第一部分為一般人口學信息，第二部分為新冠疫苗接種相關知識，第三部分為新冠疫苗接種態(tài)度。

1.4 統(tǒng)計學分析

將數(shù)據(jù)導入SPSS 23.0中進行統(tǒng)計描述，分類變量采用頻數(shù)和百分比，組間比較采用卡方檢驗或Fisher精確檢驗。計量變量根據(jù)正態(tài)分布檢驗結(jié)果采用均數(shù)±標準差（±s）或中位數(shù)（第一四分位數(shù)，第三四分位數(shù)）[Md（P25，P75）]進行描述，組間比較采用兩獨立樣本的t檢驗或Wilcoxon秩和檢驗。為探究不同特征對疫苗猶豫的獨立作用，采用單因素和多因素Logistic回歸，單因素分析中P＜0.200的因素進入多因素分析，分別為知識得分和信念得分建立獨立的多因素模型。采用中介分析探究是否存在知識-信念-態(tài)度的中介效應，其置信區(qū)間采用Bootstrap法（n=10 000）,取檢驗水準α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 一般情況

本次線上問卷調(diào)查共收回問卷1 049份，已接種新冠疫苗990人、未接種新冠疫苗59人，男性443人、女性606人，18～35歲259人、36～59歲596人、60歲及以上194人，高中及以下學歷420人、大專253人、本科及以上376人，詳見表1。

表1 不同人口學特征新冠疫苗猶豫的比較Table 1. Comparison of COVID-19 vaccine hesitancy among different demographic characteristics

續(xù)表1

2.2 新冠疫苗猶豫情況

新冠疫苗猶豫率為7.82%[95%CI（6.19%，9.44%）]。已接種新冠疫苗的人群中愿意接種的930人，疫苗猶豫60人（猶豫不決的55人、不愿意接種的5人）。未接種人群中愿意接種的37人，疫苗猶豫22人（猶豫不決的14人、不愿意接種的8人）。已接種新冠疫苗的人群疫苗猶豫率為6.06%，未接種的為37.29%，兩組新冠疫苗猶豫率的差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.001）。

2.3 新冠疫苗猶豫的影響因素

2.3.1 不同人口學特征新冠疫苗猶豫的比較

不同年齡段人群新冠疫苗猶豫率的差異有統(tǒng)計學意義（χ2=8.430，P=0.015）,近兩年接種過流感疫苗的人群與未接種的新冠疫苗猶豫率相比，差異有統(tǒng)計學意義（χ2=4.172，P=0.041）。性別、文化程度、婚姻狀況、宗教信仰、是否有子女、職業(yè)、居住地以及是否患有慢性病對新冠疫苗猶豫的影響差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05），詳見表1。

2.3.2 新冠疫苗相關知識知曉情況的比較

非猶豫組與猶豫組新冠知識“接種新冠疫苗后仍需佩戴口罩”（χ2=9.857，P=0.002）、“慢性病穩(wěn)定后建議接種新冠疫苗”（χ2=12.201，P＜0.001）相比，差異有統(tǒng)計學意義，詳見表2。

表2 新冠疫苗相關知識知曉情況的比較Table 2. Comparison of knowledge about COVID-19 vaccine

2.3.3 健康信念的比較

表3顯示非猶豫組和猶豫組的感知易感性（z=-8.329，P＜0.001）、感知嚴重性（z=-6.438，P＜0.001）、感知益處（z=-9.081，P＜0.001）、感知障礙（z=-10.560，P＜0.001）的平均得分和健康信念（z=-9.529，P＜0.001）得分的差異均有統(tǒng)計學意義。

表3 新冠疫苗接種非猶豫組與猶豫組健康信念的比較Table 3. Comparison of health beliefs between the non-hesitant group and the hesitant group for COVID-19 vaccination

2.3.4 新冠疫苗猶豫影響因素的Logistic回歸分析

多因素Logistic回歸模型結(jié)果顯示，相較于18～35歲，36～59歲的人群新冠疫苗猶豫率降低近50%，而未接種過流感疫苗的人群新冠疫苗猶豫率高于接種過流感疫苗的人群，差異有統(tǒng)計學意義。多因素模型1顯示知識得分與新冠疫苗猶豫有顯著相關性，且為新冠疫苗猶豫的保護因子 [OR=0.72，95%CI（0.56，0.93），P=0.010]，多因素模型2顯示健康信念得分與新冠疫苗猶豫有顯著相關性，且為新冠疫苗猶豫的保護因子[OR=0.58，95%CI（0.52，0.65），P＜ 0.001]。詳見表4。

表4 新冠疫苗猶豫影響因素的logistic回歸分析Table 4 Logistic regression analysis of influencing factors of COVID-19 vaccine hesitancy

續(xù)表4

2.3.5 知識、健康信念與新冠疫苗猶豫的中介分析

知識、健康信念之間采用一般線性回歸分析，知識每增加1分，健康信念增加0.52分（P＜0.001）；知識、健康信念與新冠疫苗猶豫之間采用Logistic回歸分析，健康信念每增加1分，新冠疫苗猶豫減少0.55分（P＜0.001），為新冠疫苗猶豫的保護因子，知識的回歸系數(shù)為0.02（P=0.883），與新冠疫苗猶豫之間的關系無統(tǒng)計學意義。知識、健康信念與新冠疫苗猶豫采用Bootstrap法估計中介效應（95%置信區(qū)間估計不包含1，表示有統(tǒng)計學意義），結(jié)果顯示知識與新冠疫苗猶豫直接效應OR=1.02，95%CI（0.83，1.21），無統(tǒng)計學意義，間接效應OR=0.79，95%CI（0.73，0.86），有統(tǒng)計學意義。圖1表示健康信念在知識對新冠疫苗猶豫的影響中起到完全中介效應作用，見圖1。

圖1 中介分析的回歸系數(shù)圖Figure 1. Regression coefficients of mediation analysis

3 討論

本研究顯示，新冠疫苗猶豫率為7.82%，與中國2021年8月一項全國性研究初次接種新冠疫苗猶豫率8.4%，加強疫苗8.39%[2]相近，低于中國2021年1月全國不同人群多中心研究的15.6%[3]、中國第一輪全國性橫斷面研究的35.5%[4]和健康信念模型視角全國性研究的44.3%[5]，普遍低于其他國家，如意大利31.1%[15]、美國37.8%[16]、澳大利亞42%[17]、日本11.3%[18]、伊拉克庫爾德斯坦53.2%[19]、土耳其45.3%[20]、阿拉伯83%[21]、科威特26.2%[22]、哈薩克斯坦36%以上[23]、孟加拉國32.5%[24]，多數(shù)高收入國家30%以上[7]，低收入和中低收入國家綜合率38.2%[6]。

本研究顯示，18～35歲的人群比36～59歲的有更高的新冠疫苗猶豫率。先前較多的研究也得出相似的結(jié)論， Lee M等分析韓國媒體對新冠疫苗猶豫的影響，結(jié)果顯示20多歲、30多歲參與者猶豫程度更高[25]；Troiano G等的研究顯示低年齡與新冠疫苗猶豫有關[26]；Joshi A等對PubMed數(shù)據(jù)庫的文獻進行分析顯示老年人更有可能接受新冠疫苗[27]。其主要原因可能是一方面因為年輕人對自己的健康狀況比較自信，認為自己不會因為感染COVID-19而患重病[28]，而老年人患嚴重的COVID-19風險更高，因此老年人更愿意接種新冠疫苗[29]；另一方面，年輕的女性可能比較擔心接種新冠疫苗后對懷孕或哺乳的影響[7,30]，日本的一項研究顯示40歲以下女性因為擔心疫苗對懷孕和哺乳的影響，疫苗猶豫是其他女性的1.6倍[28]；再者，公共衛(wèi)生更注重老年人接種疫苗，缺乏對年輕人的關注，年輕人經(jīng)常使用的社交平臺缺乏有關新冠疫苗接種的宣傳[7]。但是，也有研究得出不一樣的結(jié)論。Qunaibi EA等對沙特阿拉伯的研究顯示與年齡較大的人相比，30～59歲的人更不愿意接種新冠疫苗，20歲以下的年輕人卻更愿意接種新冠疫苗[21]；Alibrahim J等對科威特的研究顯示30～63歲的人新冠疫苗猶豫更為普遍，并且18～29歲的年輕人并沒有表現(xiàn)出比65歲以上有明顯更高的新冠疫苗猶豫[22]。值得注意的是，有些研究發(fā)現(xiàn)新冠疫苗猶豫與年齡呈倒U型相關，Schwarzinger M等對法國的研究顯示18～24歲、55～64歲的人群比25～54的人群有更低的疫苗猶豫[31]，Reno C等對意大利的研究發(fā)現(xiàn)與35～55歲的人相比，年輕人和大于55歲的人表現(xiàn)出更低的新冠疫苗猶豫[15]。這些結(jié)果與本研究的結(jié)論有所不同，這可能與國家、地區(qū)之間的政治、文化差異等因素有關[32]，例如，一些國家年紀較大的人文化程度較低，缺乏COVID-19相關知識，同時有些國家的老年人有宗教信仰等，這些都可能導致新冠疫苗猶豫[24]；而年輕人不愿意接受與COVID-19相關的社會限制，希望疫情早日結(jié)束，更習慣和接受科學，所以更愿意接種新冠疫苗等[33]。但年齡與新冠疫苗猶豫的相關性及影響因素尚需要更多的研究來證實。

本研究顯示，性別、文化程度、婚姻狀況、宗教信仰、是否有子女、職業(yè)狀態(tài)、居住地以及是否患有慢性病對新冠疫苗猶豫的影響無統(tǒng)計學差異。美國一項全國性研究同樣得出居住地、宗教信仰和收入對新冠疫苗猶豫的影響無統(tǒng)計學差異[34]。然而，美國另一項全國性研究得出女性、較低的文化程度、收入低更可能對新冠疫苗接種產(chǎn)生猶豫[35]；Troiano G等人對PubMed中的文獻進行分析也顯示多數(shù)文獻得出女性、宗教信仰、文化程度低、失業(yè)和收入低導致新冠疫苗猶豫[26]；Joshi A等人的研究顯示男性、婚姻狀況、受過高等教育、高收入人群更可能接受新冠疫苗，父母身份可能會增加疫苗猶豫[27]。也有研究得出相相反的結(jié)論。中國和沙特阿拉伯的研究顯示受過高等教育更有可能對疫苗接種猶豫不決[4,13,33]；南亞的一項多國研究顯示文化程度、職業(yè)在不同國家對疫苗猶豫的影響不同[36]；一項全球性的研究同樣顯示性別、文化程度、就業(yè)情況、居住地為疫苗猶豫的矛盾預測因子[32]。雖然這些結(jié)論與本次研究結(jié)果有所不同，但是疫苗猶豫的影響因素是復雜的，且因具體情況而異，如時間、地點、不同疫苗等，疫苗猶豫的影響因素還包括背景、個體和群體因素[8]，因進行研究的國家、地區(qū)、背景和研究時間等的不同導致得出不同的結(jié)論，具體的影響因素尚需未來更多的研究來闡明。

本研究顯示，近兩年未接種過流感疫苗的人群更有可能發(fā)生新冠疫苗猶豫。較多研究顯示相似的結(jié)論，例如，缺乏流感疫苗接種史是與新冠疫苗猶豫增加相關的因素[7,32]，流感疫苗接種史是愿意接種新冠疫苗積極有效的預測因素[10,27]。

本研究顯示，健康信念是新冠疫苗猶豫的影響因素，新冠疫苗猶豫與感知易感性、感知嚴重性、感知益處呈負相關，而與感知障礙呈正相關，此結(jié)論與先前一些文獻一致[9,12,25,37-38]。此外，有研究得出感知益處和感知障礙是與新冠疫苗猶豫顯著相關最常見的決定因素[9,11]或直接相關[5]，也有研究顯示感知易感性、感知益處和感知嚴重性三者之間存在相互作用，當感知益處較高時，感知易感性和感知嚴重性影響較大，且感知益處與感知嚴重性之間互為積極促進作用[12]。本研究未對四因素之間的相互關系進行更深層次的研究，目前對這方面的研究不多，因此，可作為未來研究進一步探索的方向。

健康信念在知識對新冠疫苗猶豫的影響中起到完全中介效應作用，是本研究的一個亮點。本研究顯示知識每增加1分，健康信念增加0.52分；健康信念每增加1分，新冠疫苗猶豫則減少0.55分。Shahani R等研究顯示知識介導了陰謀論信念、風險感知和疫苗接種意圖，陰謀信念、風險感知與疫苗接種意愿呈負相關[14]，Lin XQ等的研究顯示對新冠疫苗接種有更多了解的人有更少的疫苗猶豫[13]。因此，提高公眾對新冠疫苗的認識可以減少疫苗猶豫。新冠疫苗的安全性和（或）有效性是公眾新冠疫苗猶豫的主要原因[7,15,21,30,39-42]，可作為疫苗知識宣傳的重點?；ヂ?lián)網(wǎng)、社交媒體或電視是公眾常用的信息來源[25,43-44]，可作為宣傳的有力工具。但是，錯誤信息的傳播會增加新冠疫苗猶豫[39,45-46]，因此，確保傳播信息的科學性有助于公眾建立正確的疫苗接種態(tài)度。

本研究存在一定的局限性。首先，本次研究的調(diào)查對象為一個街道的部分人群，代表性方面存在局限性；其次，本次為線上問卷調(diào)查，存在一定的樣本偏差，這在一定程度上影響了研究對象的代表性，例如年齡、職業(yè)類型、婚育狀況等分布不均勻；此外，本研究尚有一些問題，需要進一步探究，例如不同背景下人口學特征與新冠疫苗猶豫的關系，健康信念模型的四因素在新冠疫苗猶豫的影響中相互作用的關系等。

綜上所述，18～35歲的人群比36～59歲的有更高的新冠疫苗猶豫率，近兩年未接種過流感疫苗的人群更可能發(fā)生新冠疫苗猶豫，健康信念在知識對新冠疫苗猶豫的影響中起到完全中介效應的作用。針對不同的人群采取不同的干預措施，對提高居民健康素養(yǎng)、減少新冠疫苗猶豫非常重要。