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视觉政策叙事信息提高了 COVID-19 疫苗接种率
面对疫苗犹豫，公共卫生官员正在寻求更有效的风险沟通方法来提高疫苗接种率。我们通过 2021 年初（n = 3,900）和 8 周后（n = 2,268）进行的小组调查实验，测试了视觉政策叙事对 COVID-19 疫苗接种行为的影响。我们研究了三种视觉政策叙事信息的影响，这三种信息测试了人物选择（你自己、你的圈子和你的社区）的叙事机制和非叙事对照对 COVID-19 疫苗接种行为的影响。使用叙事的视觉风险信息通过对信息的情感反应和接种 COVID-19 疫苗的动机进行连续中介，对 COVID-19 疫苗接种产生积极影响。此外，人物选择也很重要，因为关注保护他人（即你的圈子和你的社区）的信息比关注你自己的信息表现更好。政治意识形态调节了一些影响，非叙事对照条件下的保守派受访者接种疫苗的概率高于保护自己条件。综合起来，这些结果表明公共卫生官员应该使用基于叙述的视觉交流信息来强调疫苗接种的社区益处。
一款可提高 HPV 疫苗接种率的移动网络应用程序
在美国，人乳头瘤病毒 (HPV) 疫苗的接种率仍远低于“健康人 2030”计划规定的 80% 的接种完成率 ( 1 )。在全国范围内，2019 年 13-17 岁青少年中 54.2% 的人乳头瘤病毒 (HPV) 疫苗已按时接种 [女性 56.8%；男性：51.8% ( 2 )]。在新墨西哥州，该青少年年龄段的 HPV 疫苗接种完成率也仍然很低 (59.8%)。虽然疫苗接种率不尽如人意的原因可能有很多，但父母的担忧以及对 HPV 疫苗有效性和安全性的错误信息仍然是实现公共卫生疫苗接种目标的障碍 ( 1 , 2 )。疫苗接种受健康信念的影响（例如，疫苗知识、预防性疫苗的重要性、副作用担忧），而疫苗接种完成率 [如果在 14 岁前开始接种，则接种 2 剂； 15 岁后无需接种 3 剂（3）] 受到后勤障碍（如遗忘、时间安排困难、儿童保育、旅行时间、医生犹豫）和健康信念（4-10）的影响。健康信念易于通过健康教育干预来改变。研究表明，人们对 HPV 疫苗存在大量（1）困惑和不确定性，以及（2）有关 HPV 疫苗的错误信息，包括疫苗的适用对象以及疫苗在何种条件下能发挥最大作用。确定提高 HPV 疫苗接种率的有效策略是美国疾病控制和预防中心 (CDC) (11) 和世界卫生组织 (WHO) (12) 的首要任务。医生和诊所的干预措施已显示出对疫苗接种的一些积极影响（13-15），但父母的担忧和犹豫仍然是 HPV 疫苗接受的障碍。鉴于临床医生在儿科和青少年初级保健就诊期间与父母互动的时间有限，理想情况下，通过针对父母顾虑的数字干预措施（在本例中为智能手机应用程序）可以解决父母接种 HPV 疫苗的障碍，尤其是考虑到几乎所有 50 岁以下的美国成年人都使用互联网 ( 16 )。截至 2019 年，互联网使用情况在性别、种族或城乡状况之间几乎没有差异，所有群体的使用率都超过 85%。近五分之一的 50 岁以下成年人使用智能手机上网，其中西班牙裔和农村成年人使用这种蜂窝互联网的比例最高 ( 16 )。本文报告了一项针对父母和青春期女孩（11-14 岁）的智能手机网络应用程序随机试验的结果，该试验旨在鼓励美国种族多元化的新墨西哥州接种 HPV 疫苗。该试验检验了以下假设：H1：与分配到常规和习惯 (UC) 信息对照组的父母相比，分配到 Vacteen/Vacunadolescente 移动网络应用程序的父母将表达更有利的 HPV 疫苗信念、知情决策、接种 HPV 疫苗的意愿、HPV 疫苗接种的自我效能以及为其女儿接种 HPV 疫苗的益处和风险。H2：与分配到 UC 信息对照组的父母的女儿相比，分配到 Vacteen/Vacunadolescente 移动网络应用程序的父母的女儿将有更多的人开始并完成 HPV 疫苗接种系列。
县级疫苗接种率与医疗保险受益人之间的结果之间的关联
•COVID-19疫苗是控制Covid-19大流行的关键组成部分。临床数据表明，疫苗在预防199次感染和包括住院和死亡在内的严重结果方面非常有效。•在对个人水平健康数据和县级疫苗接种率的分析中，我们发现县疫苗接种率较高，与COVID-19的感染，住院和死亡的医疗保险费用服务（FFS）受益人之间受益人的差异显着降低有关。•将这些结果的速率与我们的模型预测发生的情况进行比较，没有任何疫苗接种，我们估计COVID-19疫苗接种与估计减少了约107,000次感染，43,000次住院治疗，16,000例死亡和16,000次死亡，我们的研究样本为25300万受益人。这些估计值对应于估计减少约265,000次感染，107,000次住院和39,000人死亡，该医疗保险人口为6270万人。•在Medicare FFS索赔数据中，COVID-19死亡的潜在报道可能不足之后，考虑到替代模型，在整个Medicare人群中阻止的死亡人数可能可能在12,000至49,000人死亡之间。•全国各地和种族群体以及我们样本中包括的所有48个州的累积每周死亡减少。•在最低（34％）和最高（85％）县和州之间的65岁及以上的人的疫苗接种率差异突出了持续的机会来利用COVID-19的疫苗接种疫苗以防止COVID-19，以防止COVID-19。
希腊初级卫生保健中高危人群的流感疫苗接种率
结果：34.8% 的受试者接种了季节性流感疫苗。肺部疾病的疫苗接种率为 53.9%，慢性肾脏疾病的疫苗接种率为 55.6%，心血管疾病的疫苗接种率为 43.7%，糖尿病的疫苗接种率为 40.6%，各种恶性肿瘤的疫苗接种率为 40.6%，神经系统疾病的疫苗接种率为 33.3%。疫苗接种的最重要预测因素是年龄组为 60 至 79 岁（OR = 3.08，95% CI：1.79–5.29）、年龄超过 80 岁（OR = 2.91，95% CI：1.58–5.36）、呼吸系统疾病（OR = 2.25，95% CI：1.33–3.76）、心血管疾病（OR = 1.46，95% CI：1.02–2.10）和每年 3 至 5 次就诊（OR = 1.57，95% CI：1.12–2.24）。最后，研究发现，一至三种疾病共存会降低疫苗接种的可能性比（OR = 0.15，95% CI：0.03–0.79，p < 0.05）。
各邮政编码地区的 MMR 疫苗接种率：沙利文县
• 自 2008 年 1 月 8 日起，纽约州纽约市以外的所有医疗保健提供者都必须使用 NYSIIS 向 NYSDOH 报告所有为 19 岁以下人群接种的免疫接种情况以及该人的免疫接种史。 • 计算出的比率基于个人居住地，基于通过 NYSIIS 报告的最新居民信息。 • 跨越多个县的邮政编码包含在每个县的地图和表格中，这些地图和表格基于此处的开放数据页面以及与当地县卫生部门的协商。显示整个邮政编码的比率。县总体比率仅包括报告给定居住县的儿童。这可能导致邮政编码比率与下表中的县比率之间存在一些差异。 • 符合条件年龄范围内居民少于 20 人的邮政编码不包括数据。 • 一些不受纽约州监管的实体（例如联邦军事设施、原住民和纽约州以外的司法管辖区等联邦实体）可能不会向纽约州报告这些数据，因此其数据不会包含在 NYSDOH 费率中。• 纽约市卫生和心理卫生局 (NYCDOHMH) 通过全市免疫登记处 (CIR) 保存纽约市居民的非 COVID-19 免疫接种记录。
COVID-19 疫苗犹豫：分析 Twitter 以确定英国低接种率地区的疫苗接种障碍
为了促进有效的针对性 COVID-19 疫苗接种策略，了解接种率低的人群对疫苗犹豫的原因非常重要。人工智能 (AI) 技术提供了从软情报来源（包括社交媒体数据）实时分析公众态度、情绪和关键讨论主题的机会。在这项工作中，我们探索了利用人工智能作为支持公共卫生研究的证据来源的软情报的价值。作为案例研究，我们部署了一个自然语言处理 (NLP) 平台，从英国伦敦的一系列地理定位推文中快速识别和分析疫苗接种的主要障碍。我们制定了一种搜索策略来捕获与 COVID-19 疫苗相关的推文，在 2020 年 11 月 30 日至 2021 年 8 月 15 日期间识别了 91,473 条推文。该平台的算法根据推文的主题和情绪对其进行聚类，从中我们从前 12 个负面情绪主题集群中提取了 913 条推文。提取这些推文进行进一步的定性分析。我们认为安全问题、对政府和制药公司的不信任以及可及性问题是限制疫苗接种的主要障碍。我们的分析还发现，Twitter 用户之间广泛传播疫苗错误信息。这项研究进一步表明，使用现成的 NLP 工具来利用社交媒体数据的见解来支持公共卫生研究具有广阔的前景。建议未来的工作是研究在何处可以将此类工作整合为混合方法研究方法的一部分，以支持地方和国家决策。
美国退伍军人 COVID-19 疫苗接种率的种族、族裔和农村差异
方法：利用退伍军人事务部企业数据仓库数据，我们纳入了 5,871,438 名在 2019 年至少接受过 1 次初级保健就诊的患者（9.4% 为女性），开展了一项回顾性队列研究。每位患者被分配一个种族和民族，这些种族和民族是互斥的自我报告类别。农村地区基于邮政编码级别的 2019 年家庭住址。我们的主要结果是 2020 年 12 月 15 日至 2021 年 6 月 15 日之间首次接种 COVID-19 疫苗的时间。其他协变量包括年龄（岁）、性别、地理区域（北大西洋、中西部、东南、太平洋、大陆）、吸烟状况（现在、以前、从不）、Charlson 合并症指数（基于 ≥ 1 名住院患者或 1 名门诊患者的国际疾病分类代码）、服务联系（有/无，使用退伍军人事务部标准化的残疾补偿截止值）和 2019-2020 年的流感疫苗接种情况（是/否）。
