Прогнозируемые тенденции в охвате вакцинацией

По мере развития науки и технологии человечество научилось сдерживать некоторые инфекции, составляющие сейчас отдельную категорию вакциноуправляемых. Пока сохраняется необходимая прослойка иммунизированных, болезни носят спорадический, а не эпидемический характер. Однако достичь необходимого охвата вакцинацией во всех странах одновременно не так просто. Для того, чтобы более эффективно поддерживать и повышать необходимый уровень охвата вакцинацией, исследователи разработали универсальный показатель эффективности вакцинации, справедливый как для развитых, так и для развивающихся стран.

Предпосылки

Неполный охват иммунизацией в развитых и развивающихся странах приводит к заболеваниям и смерти, которые можно предотвратить. Определение факторов, которые, вероятно, влияют на охват вакцинацией, могло бы помочь в разработке успешных программ и политики иммунизации. С целью выявить корреляции между тенденциями в охвате вакцинацией и социально-экономическими факторами мы создали индикатор эффективности вакцин, который может установить приблизительные количественные значения чувствительности программ иммунизации в соответствии с уменьшением уровня иммунизации.

Методология

Мы применили анализ временных рядов на основе имеющихся данных, чтобы исследовать тенденции в охвате вакциной от коклюша, дифтерии и столбняка (КДС) в 190 странах за последние 30 лет. Мы объединили страны в шесть регионов мира в соответствии с классификацией ВОЗ. Мы использовали метод регрессии на основе гауссовских процессов для прогноза будущих уровней охвата иммунизацией и создания показателя эффективности вакцинации (VPI, vaccine performance index) — итогового показателя мощности охвата иммунизацией в стране.

Результаты

В целом охват вакцинацией увеличился во всех шести регионах мира в течение 1980–2010 годов. С помощью нашего показателя эффективности вакцинации было выявлено, что 53 страны более чем с 50%-ной вероятностью не смогут выполнить Глобальный план действий в отношении вакцин (ГПДВ), целью которого является достижение 90%-ного мирового охвата тремя дозами КДС (КДС3) к 2015 году. Эти страны преимущественно находятся в Тропической Африке и Южной Азии, однако туда входят также Австрия и Украина. Факторы, связанные с охватом вакциной КДС3, варьируются в зависимости от региона мира: уровень доходов населения (коэффициент Спирмена ρ=0,66, p=0,0011) и государственные расходы на здравоохранение (0,66, p<0,0001) являлись значимыми для охвата иммунизацией в Восточном Средиземноморье в 1980–2010 годах, в то время как получение начального школьного образования было связано с уровнем вакцинации в Африке (0,56, p<0,0001) за тот же период. Доля рождений, проходящих под наблюдением квалифицированных медицинских работников, также значительно коррелировала с охватом иммунизацией во многих регионах мира.

Интерпретация

Наш показатель эффективности вакцинации помог выделить страны, которые рискуют не достичь 90%-ного охвата вакцинацией до 2015 года в соответствии с Глобальным планом действий в отношении вакцин (ГПДВ), и может помочь ответственным лицам в оценке эффективности и устойчивости программ иммунизации. Более слабые корреляции с социально-экономическими факторами указывают на потребность в укреплении доверия к вакцинации, а повышение корреляции указывает на факторы, которым точно необходимо уделить внимание.

Финансирование

Совет по инженерным и физическим научным исследованиям, Соединённое Королевство (UK Engineering and Physical Sciences Research Council).

Введение

За последние десятилетия во многих странах число случаев заболеваний, которые можно контролировать с помощью вакцинопрофилактики, снизилось, однако большое количество детей всё ещё остаются непривитыми. По данным ЮНИСЕФ, в 2013 году 21,8 миллиона детей младше 1 года не прошли серию прививок от коклюша, дифтерии и столбняка (вакцина КДС), и примерно такое же количество детей ни разу не были привиты от кори [1]. Хотя во многих регионах главным препятствием является доступ к вакцинам, всё возрастающее количество родителей не прививают детей по собственной инициативе [2, 3].

В нескольких странах были выявлены как социально-экономические, так и эмоционально-оценочные барьеры. Было обнаружено несколько повторяющихся социально-экономических и демографических коррелятов, среди которых с вакцинацией связаны уровень образования родителей [4, 5, 6, 7, 8], их возраст [6, 9, 10], статус занятости и место работы [4, 6, 7], религиозная [11] и этническая принадлежность [12], пол ребёнка [13], уровень благосостояния [14, 15, 16, 17, 18] и расстояние до ближайших медицинских учреждений [4, 6, 11, 14, 17, 18], хотя между странами существуют заметные различия [11]. При исследовании личных причин согласия на вакцинацию либо её откладывания также были выявлены повторяющиеся темы, которые простираются от предполагаемых рисков потенциально неблагоприятных событий до религиозных или политических убеждений, которые для вакцинации являются внешними факторами, однако достаточно влиятельными [9, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25,26, 27]. Доверие к медицинским работникам [19, 20, 23, 24] и государству [19, 23, 26] также имеет огромную важность.

Рекомендации по устранению пробелов в охвате вакцинацией зависят от контекста. Чтобы бороться с сомнениями в отношении вакцинации, предлагается делать акцент на матерях с низким уровнем образования [28] и медицинской грамотности [29], а также распространять больше информации, чтобы доходчиво рассказывать о преимуществах и недостатках вакцин [2], и адаптировать посыл и усилия по вовлечению отдельных целевых групп [30]. Главной проблемой, которая была выявлена в области здравоохранения, является эффективная идентификация кластеров непривитых частей населения, проведённая путём мониторинга местных уровней иммунизации с целью предотвратить вспышки болезней, когда местные группы населения приобретают статус невакцинированных (как было в случае со вспышкой кори в Диснейленде (Анахайм, штат Калифорния, США) в 2014–2015 годах) [31]. Также было предложено контролировать степень доверия к программам иммунизации через различные показатели с целью лучше понять условия, в которых могут возникать сомнения в отношении вакцинации [32, 33].

Исследование в контексте

Данные, существовавшие до этого исследования

С помощью Академии Google (Google Scholar) мы провели поиск исследований за период с 1 января 1980 года по 1 января 2016 года, описывающих социально-экономические корреляции охвата вакцинацией. Наши критерии поиска включали слова «socio-economic» (социально-экономический), «demographic» (демографический), «correlates» (корреляты) и «vaccine coverage» (охват вакцинацией) с возможными вариациями в случае каждого термина. Например, для слова «vaccine» (вакцина) — «vaccination» (вакцинация), для «immunise» (иммунизировать) — «immunisation» (иммунизация), мы также включили в поиск конкретные названия заболеваний, предупреждаемых вакцинацией (коклюш, дифтерия и столбняк (международная аббревиатура DTP), корь, краснуха и паротит (MMR)). Альтернативные варианты написания, такие как «immunize» (иммунизировать), также были включены в поиск. Для эмоционально-оценочных коррелятов охвата вакцинацией мы использовали поисковые запросы «vaccine hesitancy» (сомнения в отношении вакцинации), «vaccine acceptance» (согласие на вакцинацию) и «vaccine delay» (отсрочка вакцинации). Нам удалось найти не очень много публикаций, в которых исследовались различия между эмоционально-оценочными и социально-экономическими коррелятами в разных странах, хотя мы нашли несколько недавних обзоров, оценивающих различное отношение к использованию вакцин в Европе и различия в социально-экономических коррелятах в странах Восточной Африки. И эмоционально-оценочные, и социально-экономические опросы сообщали о различных коррелятах, связанных с вакцинацией. Оценочные корреляты варьируются от личных, религиозных и политических взглядов до уровня доверия к системе здравоохранения и государству. Социально-экономические корреляты варьируются от страны к стране, однако уровень образования, религиозная и этническая принадлежность, а также расстояние до медицинских учреждений являются повторяющимися темами.

Значение данного исследования

Мы изучили корреляции между 190 социально-экономическими факторами и охватом иммунизацией в 190 странах и обнаружили вариации в силе социально-экономических коррелятов в разных регионах мира и в разные временные промежутки. Насколько нам известно, на сегодняшний день данная работа представляет собой наиболее полный анализ связи социально-экономических факторов с вакцинацией и позволяет сделать предположения о том, как социально-экономические корреляты влияют на охват вакцинацией и как они варьируются в разных регионах. Прогнозирование временных рядов охвата прививками дало нам возможность обобщить последние тенденции и изменчивость в уровнях иммунизации и создать показатель эффективности вакцинации, который, насколько нам известно, является первым количественно выведенным маркером эффективности вакцин. Наш прогностический показатель представляет собой различительное интерпретируемое средство оценки предположительной динамики показателя охвата вакцинацией, а также устойчивости программ иммунизации к изменениям, вызванным внешними потрясениями, — неважно, касаются ли они политических слухов или природных катастроф.

Выводы на основании всех доступных данных

Используя вероятностный прогноз уровней вакцинации в будущем, мы создали мировую карту показателей эффективности вакцинации, которая сообщает о вероятности стагнации либо пребывания уровня вакцинации ниже нормы, а также о вероятности снижения уровня вакцинации. С помощью этих прогнозов можно легко идентифицировать страны, которые, по всей вероятности, не смогут выполнить Глобальный план действий в отношении вакцин (ГПДВ) и не достигнут 90%-ного охвата вакцинациной против коклюша, дифтерии и столбняка до 2015 года. Мы предполагаем, что необходимо направить усилия на регионы, где социально-экономические факторы тесно связаны с охватом вакцинацией (поскольку социально-экономические факторы представляют собой барьеры для вакцинации), но что в некоторых регионах с более слабыми связями с социально-экономическими факторами (в частности, Европа и обе Америки) упрочнились эмоционально-оценочные барьеры для вакцинации.

Основываясь на существующей литературе, мы создали показатель коэффициент эффективности вакцинации — итоговый показатель охвата иммунизацией в стране. Этот показатель можно использовать для описания изменчивости в охвате вакцинацией, вызванной проблемами доверия и доступа, что позволяет анализировать тенденции в разных странах. Мы интерпретировали величины охвата иммунизацией с учётом цели, поставленной в Глобальном плане действий в отношении вакцин (ГПДВ) – достижение 90-процентного охвата прививками во всех странах к 2015 году [34]. Мы обсуждаем выводы как из корреляционного исследования, так и из показателя коэффициента эффективности в плане стратегий иммунизации. Мы произвели крупномасштабный глобальный корреляционный анализ, чтобы исследовать связь между рядом социально-экономических факторов и охватом вакцинацией, а также чтобы выявить временные тенденции и различия между регионами мира, выделяемые ВОЗ.

Методология

Данные

Мы исследовали широкий спектр количественных данных по 190 описательным социально-экономическим факторам в 190 странах за период с 1980 по 2010 год. Факторы охватывали следующие сферы: экономика, здравоохранение, промышленность, демографическая ситуация, система информирования, инфраструктура, географическое положение, торговля и образование. Мы использовали такой широкий спектр социально-экономических факторов, чтобы объективно выявить те из них, которые могут быть связаны с охватом иммунизацией. Страны были разделены на шесть регионов мира в соответствии с классификацией ВОЗ: Африка, обе Америки, Восточное Средиземноморье, Европа, Юго-Восточная Азия и западная часть Тихого океана [35]. Мы получили данные с сайта Gapminder, источниками информации которого являются в том числе данные Всемирного банка, Международной организации труда и ВОЗ. Чтобы отфильтровать существующие данные и добавить недостающие, был использован метод курирования данных (приложение).

Данные об охвате вакцинацией (часть целевой группы, которая была вакцинирована) были получены для БЦЖ-вакцины от туберкулёза, КДС1 и КДС3 (которые представляют первую и третью дозы соответственно и обычно назначаются в шесть месяцев после рождения), вакцины, содержащей вирус кори (MCV), и вакцины от полиомиелита (POL3, которая представляет собой третью дозу программы вакцинации от полиомиелита) из оценок охвата иммунизацией, произведённых ВОЗ–ЮНИСЕФ в 2011 году [36] для тех же стран за тот же период, хотя мы использовали самые свежие оценки для нашего показателя эффективности вакцинации. За последние три десятилетия охват иммунизацией возрос во всех регионах ВОЗ: самым высоким он является в Европе и обеих Америках, а в других регионах — менее полным (рис. 1A). Совместное исследование всех временных периодов вакцинации показало наличие сильных взаимных корреляций между вакцинами КДС1, КДС3, MCV и POL3, однако БЦЖ выпадает из данной группы (рис. 1B). Временные ряды охвата вакциной КДС3 в отдельных странах существенно различаются по величине, изменчивости и тенденциям (рис. 1C). Итак, мы сосредоточились на охвате вакциной КДС3 вследствие этой высокой корреляции и в соответствии с уже имеющейся литературой по данному вопросу, где КДС3 рассматривается как маркер эффективности программ иммунизации в стране (поскольку вакцину необходимо вводить трижды) [37]. Корреляционный анализ трёх других вакцин представлен в приложении.


Мы сосредоточились на охвате вакциной КДС3 вследствие этой высокой корреляции и в соответствии с уже имеющейся литературой по данному вопросу, где КДС3 рассматривается как маркер эффективности программ иммунизации в стране (поскольку вакцину необходимо вводить трижды).

Нажмите на изображение, чтобы увеличить.

Рис. 1. Динамика социально-экономических факторов и охвата КДС3.

(А) Тенденции роста уровней вакцинации в регионах ВОЗ с течением времени (1980–2010). Круги представляют усреднённые по всем странам уровни охвата в регионе: крайние слева — на 1980 год, а крайние справа — на 2010 год. (В) Корреляция Спирмена между всеми вакцинами по всем странам и годам. (С) Изменение охвата вакциной КДС3 во времени. (D) Временные ряды по женскому образованию. (E) Временные ряды по доступу к воде в сельской местности. (F) Точечная диаграмма, демонстрирующая связь между степенью охвата КДС3 и женским образованием в 1982 году. (G) Визуализированная матрица подобия между всеми парами социально-экономических факторов, созданная с помощью стохастического вложения соседей с распределением Стьюдента (t-SNE). Эвристические категории были заданы перед применением t-SNE. КДС1 — первая доза вакцины от коклюша, дифтерии и столбняка. КДС3 — третья доза вакцины от коклюша, дифтерии и столбняка. MCV — вакцина, содержащая вирус кори. POL3 — третья доза полиомиелитной вакцины. AFR — Африка. AMR — обе Америки. EMR — Восточное Средиземноморье. EUR — Европа. SEAR — Юго-Восточная Азия. WPR — западная часть Тихого океана. ИЧР — индекс человеческого развития.


Мы иллюстрируем данные временных рядов по социально-экономическим факторам двумя примерами: женское образование (рис. 1D) и доступ к воде в сельской местности (рис. 1E). На рис. 1F показан пример точечной диаграммы среднего охвата вакциной КДС3 в отношении к уровню женского образования для трёх регионов. В дальнейшем мы проанализировали набор данных, используя стохастическое вложение соседей с распределением Стьюдента (t-SNE), которое является локальным методом кластеризации, сохраняющим структуру, и может улучшить качество визуализации многомерных данных в других алгоритмах кластеризации [38]. Мы использовали алгоритм t-SNE для визуализации матрицы подобия, которая была создана путём взятия корреляций из всех стран по всем парам социально-экономических факторов и вакцин за год (xit [для обозначения социально-экономического фактора или вакцины i за год t]) и усреднения корреляции за 31 год:

Мы использовали алгоритм t-SNE для визуализации матрицы подобия, которая была создана путём взятия корреляций из всех стран по всем парам социально-экономических факторов и вакцин за год и усреднения корреляции за 31 год.

где Sij — элементы матрицы подобия S, T — общее число лет, а ρ — коэффициент ранговой корреляции Спирмена между двумя социально-экономическими факторами (или вакцинами). Применение t-SNE позволило обнаружить сильные связи между социально-экономическими факторами в похожих категориях, а также отделение вакцины БЦЖ, которая в распределении t-SNE находится ближе к факторам, относящимся к расходам на здравоохранение, чем другие вакцины, которые демонстрируют более яркую корреляцию с образованием (рис. 1G).

Корреляционный анализ

Мы использовали ранговую корреляцию Спирмена, чтобы обнаружить связи между охватом вакцинацией и социально-экономическими факторами (рис. 1F), потому что данные об охвате прививками ограничены интервалом 0–100. Часто между охватом иммунизацией и социально-экономическими факторами (которые могут измеряться порядковыми величинами) может возникать нелинейная зависимость. Чтобы исследовать величину корреляций с вакцинацией в течение долгого времени, мы рассчитали усреднённую по времени корреляцию между каждым фактором (xt) и охватом вакцинацией (yt) за данный год (t) для всех стран в определённом регионе ρ(xt, yt) и опустили коэффициент i, обозначающий социально-экономический показатель; затем мы взяли усреднённое по времени значение данной величины:

Мы рассчитали усреднённую по времени корреляцию между каждым фактором и охватом вакцинацией за данный год для всех стран в определённом регионе и опустили коэффициент i, обозначающий социально-экономический показатель; затем мы взяли усреднённое по времени значение данной величины.

где t1 — наиболее отдалённый год, а t2 — самый последний год, по которому имеются данные. Для анализа исторических тенденций мы приняли 1980 год за t1 и 2010 год за t2, а для современных тенденций за t1 мы приняли 2001 год. Чтобы сосредоточиться на наиболее значимых показателях, для перекрёстного сопоставления показательных коррелятов между регионами в каждом регионе в обоих временных рядах мы взяли десять социально-экономических факторов с наибольшей корреляцией; мы ограничили эти социально-экономические факторы только теми, у которых метазначение p с поправкой Бонферрони (для нулевой гипотезы о том, что корреляции в рассмотренной совокупности незначимы) было меньше 0,01. Помимо этих социально-экономических факторов мы включили другие факторы которые являются связанными и полезными для сравнения: показатели получения начального школьного образования (мужчины), улучшение доступа к объектам санитарии (в целом и в сельской местности) и улучшение доступа к воде в городах (приложение).

Прогнозирование

Прежде всего мы произвели логит-преобразование данных по охвату вакцинацией:

Прежде всего мы произвели логит-преобразование данных по охвату вакцинацией.

где y’ — преобразованные данные по вакцинации, а y — исходные данные, чтобы поставить в соответствие значениям охвата вакцинацией точки на всей вещественной прямой, тем самым решив проблему усечения гауссовских кривых, построенных на данных, в значениях 0 и 100. Мы использовали гауссовские процессы с квадратно-экспоненциальной функцией ковариации и линейной функцией среднего (чтобы обосновать высокий линейный рост тенденций в этом преобразованном пространстве), чтобы спрогнозировать данные об охвате вакцинацией на основе предыдущих величин. В приложении обобщена точность прогноза по данному методу, которая измерена в результате прогнозирования на тестовом наборе данных. Мы использовали предсказательное распределение в отношении прогнозируемых величин, чтобы определить итоговый показатель — показатель эффективности вакцинации, — который даёт возможность уравновесить (желательную) вероятность достижения высоких уровней вакцинации в будущем против (нежелательной) вероятности возрастания отрицательного отношения к вакцинации, на что указывают предыдущие тенденции и изменения. Мы определили показатель эффективности вакцинации как вероятность достижения уровня охвата иммунизацией выше некоего порогового значения (v) минус вероятность снижения в охвате иммунизацией на минимальную величину d:

Мы определили показатель эффективности вакцинации как вероятность достижения уровня охвата иммунизацией выше некоего порогового значения (v) минус вероятность снижения в охвате иммунизацией на минимальную величину d.

где VPI — значение показателя эффективности вакцинации во время t*, tN — последняя точка, в которой существует иммунизация, а t*=tN+τ — прогнозируемая точка (так что, например, tN=1999 и t*=2000 для величины показателя эффективности вакцинации в определённой стране), для которых мы нанесли на карту предсказательные распределения в диапазоне 0–100. Это выражение может быть повторно взвешено, если читатели или директивные органы пожелают сосредоточиться на другой комбинации стратегических свойств. Существуют естественные альтернативные формы для этого показателя; например, чтобы оценить план ГПДВ по достижению 90%-ного охвата иммунизацией во всех странах к 2015 году, мы устанавливаем τ, равное 2 годам, v, равное 90, и d, равное бесконечности, таким образом используя свою модель для предсказания вероятности, что уровни вакцинации в 2015 году превысят 90%. Для всех анализов мы использовали MATLAB (версия 2015a).

Роль спонсора

Спонсор исследования не имел никакого влияния на дизайн исследования, сбор, анализ и интерпретацию данных, а также на написание отчёта. Соответствующие авторы имели полный доступ ко всем данным в исследовании, и в конечном счёте именно они несли ответственность за решение о публикации.

Результаты

Мы произвели оценку тенденций и изменчивости в разных странах, считая коэффициент эффективности вакцин как вероятность того, что охват превысит 95%, минус вероятность того, что в будущем охват будет снижаться на более чем 2% за год (т.е. v=95, τ=1 и d=2); в приложении приведены подробные обоснования значений данных параметров, а также альтернативные формы данного показателя, которые могут быть естественными альтернативами, относящимися к разным целям разработки политического курса. На рис. 2A представлены значения показателя эффективности вакцинации для данных параметров в 2001, 2005, 2009 и 2013 годах. Временные ряды по охвату КДС3 и распределения гауссовского процесса для пяти стран с наиболее высокими увеличениями и снижениями значений показателя эффективности вакцинации с 2009 по 2013 год показаны на рис. 2В и 2С соответственно. На Мальте показатель эффективности вакцинации наиболее увеличился за данный промежуток времени, поскольку в 2009 году уровень охвата там резко снизился, а потом достиг необходимого уровня (рис. 2B). В Румынии наблюдались наиболее низкие показатели охвата вакцинацией, поскольку высокие и постоянные величины постепенно ухудшились (рис. 2C). В приложении представлены показатели эффективности вакцинации для всех стран.


Мы произвели оценку тенденций и изменчивости в разных странах, считая коэффициент эффективности вакцин как вероятность того, что охват превысит 95%, минус вероятность того, что в будущем охват будет снижаться на более чем 2% за год (т.е. v=95, τ=1 и d=2).

Нажмите на изображение, чтобы увеличить.

Рис. 2. Значения показателя эффективности вакцинации.

(А) Африка к югу от Сахары, части Южной и Юго-Восточной Азии и некоторые европейские страны имеют низкий показатель. Белые области обозначают отсутствие сведений. (В) Страны, где показатель наиболее вырос за 2009–2015 годы (наилучшие показатели у Мальты). (С) Страны с наибольшим снижением показателя коэффициента за 2009–2013 годы (самые низкие показатели в Румынии). Охват по оценкам ВОЗ-ЮНИСЕФ отмечен синим, а наблюдаемое (тестовое) значение в 2013 году — красным; среднее значение гауссовского процесса отмечено чёрным, а затемнённые области — это 95 % доверительные интервалы для данных режима тренировки (синий) и прогнозируемых данных (красный). Красная вертикальная линия обозначает 2013 год. КДС3 – третья доза вакцины от коклюша, дифтерии и столбняка. VPI — показатель эффективности вакцинации (vaccine performance index).


Страны со стабильно высокими результатами включают Саудовскую Аравию, Россию, Венгрию, Словакию, где как минимум с 2000 года наблюдается постоянно высокая степень охвата КДС3 (приложение). В Великобритании, США, Канаде, Австралии и Новой Зеландии исторически сложились более низкие значения показателя эффективности вакцинации, которые улучшились в Великобритании, США и Канаде, но в Австралии и Новой Зеландии по-прежнему остаются на низком уровне (рис. 2, приложение).

В общем и целом в Европе, Северной и Центральной Америке, а также в значительной части Азии с 2005 года наблюдается стабильное улучшение; в Южной Америке, на Индийском субконтиненте и в регионах Африки, расположенных южнее Сахары, напротив, не заметно значительного прогресса (рис. 2, приложение). Что удивительно, многие европейские страны с трудом достигли верхних уровней охвата вакцинацией: хотя в Норвегии, Исландии, на Украине и в Румынии в 2013 году были достаточно высокие уровни охвата КДС3 (83, 91, 94 и 89% соответственно), значения показателя эффективности вакцинации во всех этих странах далеки от +1 (рис. 2, приложение), что означает уровни охвата ниже 95%, и за этим порогом улучшения малозаметны. Результаты для Африки разнородны: в североафриканских странах значения показателя эффективности вакцинации довольно высоки, в то время как регионы к югу от Сахары не могут похвастаться высокими показателями вследствие высокой изменчивости и низкого охвата. Однако существуют некоторые исключения: Руанда, Бурунди, Ботсвана и Зимбабве (рис. 2, приложение). Эти низкие и изменчивые уровни охвата вполне могут говорить о том, что большое количество людей в области Африки к югу от Сахары не имеют доступа к последующим дозам в программе КДС.

В Юго-Восточной Азии показатели обычно низкие; во многих странах значения коэффициента эффективности вакцин близки к −1 (рис. 2, приложение), что подразумевает высокую вероятность снижения уровня вакцинации за последующий год. Во многих странах Восточного Средиземноморья за последнее десятилетие наметилось явное улучшение, и страны этого региона обычно демонстрируют стабильно высокие уровни охвата, хотя Сирия, Ирак, Пакистан, Афганистан и Йемен являются заметными исключениями (рис. 2, приложение).

Мы использовали показатель эффективности вакцинации, чтобы оценить цель ГПДВ достичь 90%-ного охвата прививками до 2015 года и спрогнозировать вероятность того, что в 2015 году уровень вакцинации превысит 90% (через два года после последних доступных экспериментальных точек в 2013 году). Этот анализ позволил получить бимодальное распределение (рис. 3), в соответствии с которым страны либо легко достигнут этой цели, либо будут довольно далеки от её достижения (за исключением Южной Америки, где есть много стран с пограничными значениями VPI). Страны Европы, в отличие от остальных, обычно показывают лучшие результаты (заметное исключение — Дания, Исландия, Румыния, Австрия, Молдова, Сан-Марино и Украина) и имеют все шансы выполнить план ГПДВ (если исходить из их современной тенденции; рис. 3). Страны в Африке к югу от Сахары и на Индийском субконтиненте (за редким исключением) с высокой вероятностью будут очень далеки от цели ГПДВ (рис. 3). Этот вывод и метод прогнозирования позволяют выделить не только регионы, ситуация в которых требует решительных мер, но и пограничные области, где сравнительно небольшое вмешательство может помочь в достижении цели ГПДВ.


Мы использовали показатель эффективности вакцинации, чтобы оценить цель ГПДВ достичь 90%-ного охвата прививками до 2015 года и спрогнозировать вероятность того, что в 2015 году уровень вакцинации превысит 90% (через два года после последних доступных экспериментальных точек в 2013 году).

Нажмите на изображение, чтобы увеличить.

Рис. 3. Экстраполяция современных тенденций в иммунизации, основанная на модели гауссовского процесса.

(А) Если сегодняшние тенденции в отношении охвата третьей дозой вакцины от коклюша, дифтерии и столбняка (КДС3) сохранятся, то 53 страны с более чем 50%-ной вероятностью не смогут достичь целей Глобального плана действий в отношении вакцин на 2015 год. 0,5 ≤ VPI < 0,9: Ангола, Аргентина, Армения, Австралия, Босния и Герцеговина, Бруней, Буркина-Фасо, Камерун, Чили, Колумбия, Коста-Рика, Куба, Дания, Сальвадор, Гондурас, Исландия, Ямайка, Кирибати, Малави, Науру, Непал, Норвегия, Палау, Парагвай, Перу, Румыния, Самоа, Сенегал, Тринидад и Тобаго, Тувалу, Танзания, Вьетнам, Йемен и Зимбабве. 0,1 ≤ VPI < 0,5: Барбадос, Коморы, Корея, Джибути, Доминиканская Республика, Лаос, Либерия, Мавритания, Микронезия, Намибия, Панама, Молдова, Сан-Марино, Соломоновы Острова, Суринам, Того, Украина. VPI < 0,1: Афганистан, Австрия, Бенин, Центральноафриканская Республика, Чад, Конго, Кот-д’Ивуар, Демократическая Республика Конго, Экваториальная Гвинея, Эфиопия, Габон, Гвинея, Гвинея-Бисау, Гаити, Индия, Индонезия, Ирак, Кения, Ливан, Мадагаскар, Мали, Маршалловы Острова, Мозамбик, Бурма, Нигер, Нигерия, Пакистан, Папуа — Новая Гвинея, Сомали, Южно-Африканская Республика, Сирия, Восточный Тимор, Уганда, Вануату, Венесуэла, Замбия. VPI — показатель эффективности вакцинации (vaccine performance index). (B) Гистограмма значений показателя.


Из широкого ряда 190 исследованных социально-экономических факторов продемонстрированные на рис. 4A могут быть интерпретированы как с большой долей вероятности имеющие настоящую (и устойчивую) связь с охватом КДС3 на протяжении времени. Сила корреляции между социально-экономическими факторами и охватом КДС3 варьируется в зависимости от региона, времени и социально-экономических факторов (рис. 4A). Доля рождений, проходящих под наблюдением квалифицированных медицинских работников, и доступность объектов санитарии — это два фактора, для которых верны усреднённые значения p менее 0,05 в самом большом количестве регионов (рис. 4A). В Африке, обеих Америках и Европе амплитуда корреляций является исторически большой, однако за последнее время снизилась, и там прослеживаются в целом аналогичные тенденции: важность доступа к воде и объектам санитарии, роды, проходящие под наблюдением квалифицированных медицинских работников, и экономические факторы исторически играют важную роль в определении уровней вакцинации, однако сейчас их значение уменьшается (особенно в обеих Америках; рис. 4A). Исключением из вышесказанного является корреляция со сферой обслуживания (социально-экономический фактор, связанный со сферой услуг, характеризуется чистой продукцией этой сферы — оптовой и розничной торговлей, транспортом и другими государственными услугами, такими как образование и здравоохранение [39]), которая является достаточно высокой и постоянно увеличивается в Африке и обеих Америках. Напротив, в Восточном Средиземноморье и западной части Тихого Океана корреляции социально-экономических факторов со временем не изменились (рис. 4A). В Юго-Восточной Азии прослеживаются более разнородные закономерности последних изменений в социально-экономических связях с, например, слабеющей связью с показателями получения начального образования и усиливающейся связью с доступом к воде и объектам санитарии (рис. 4A).


Исторические и современные социально-экономические корреляты охвата вакциной КДС3.

Нажмите на изображение, чтобы увеличить.

Рис. 4. Исторические и современные социально-экономические корреляты охвата вакциной КДС3.

(А) Группы ключевых социально-экономических факторов, полученных в процессе сбора главных коррелирующих факторов в каждом регионе в течение временных периодов с 1980 по 2010 год, а также с 2001 по 2010 год. Представлены только факторы с самыми устойчивыми ненулевыми корреляциями с вакцинацией. Ранговая корреляция Спирмена представлена жирными тёмными полосками для 1980–2010 годов и тонкими светлыми полосками для 2001–2010 годов. Средние значения p показаны чёрным для 1980–2010 годов и красным для 2001–2010 годов: *** означает p<0,001, ** означает p<0,01, * означает p<0,05, а ⋄ означает p<0,10. Планки погрешности представляют 95 % доверительные интервалы. (B) Временные ряды коэффициента ранговой корреляции Спирмена между охватом КДС3 и женским (синий) и мужским (красный) образованием. ВВП — валовой внутренний продукт. ВНД — валовой национальный доход. AFR — Африка. AMR — обе Америки. EMR — Восточное Средиземноморье. EUR — Европа. SEAR — Юго-Восточная Азия. WPR — западная часть Тихого океана. КДС3 — третья доза вакцины от коклюша, дифтерии и столбняка.


Как в Африке, так и в Восточном Средиземноморье фактор образования и доступ к воде имеют особое значение в охвате КДС3, в то время как в самом Восточном Средиземноморье государственные расходы на здравоохранение, показатели прибыли, доступ к объектам санитарии, использование телефонов и выбросы углекислого газа тесно связаны с охватом вакцинацией (рис. 4A). Корреляция с социально-экономическими факторами преимущественно слабая (как в исторической перспективе, так и в последний период) в Европе и достаточно слаба в обеих Америках (рис. 4A). В Юго-Восточной Азии уровень образования и доступ к воде являются заметно высокими коррелятами, значение которых не уменьшилось со временем (рис. 4A). В западной части Тихого океана самым сильным коррелятом (и таковым, который становится более показательным для охвата КДС3; рис. 4A) является доля рождений, проходящих под наблюдением квалифицированных медицинских работников.

Связь между государственными расходами на здравоохранение и охватом прививками варьируется по всему миру: она более ярко выражена в Восточном Средиземноморье и менее — в Юго-Восточной Азии, Африке, западной части Тихого океана (где связь усиливается) и обеих Америках (где она ослабевает; рис. 4A). Только в Восточном Средиземноморье валовой внутренний продукт на душу населения является самым мощным фактором, коррелирующим с охватом вакцинацией; во всех остальных регионах самые мощные связи установлены с факторами, которые не связаны с экономикой напрямую (рис. 4A).

Мы отметили значительную разницу в силе корреляции между охватом КДС3 и мужским и женским образованием в Африке и Юго-Восточной Азии (рис. 4B; значение p из парных t-критериев <0,0001 для обоих); корреляции не были статистически значимыми для других регионов при p=0,05, однако фактор «образование отца» был более информативным в западной части Тихого океана.

Мы нанесли на график эти корреляции и для других исследуемых вакцин; при сравнении этих вакцин с КДС3 были получены примечательные данные (приложение). Одной из региональных тенденций явился тот факт, что умеренное в отношении КДС3 влияние государственных расходов на здравоохранение и доступ к объектам санитарии в Юго-Восточной Азии для других вакцин было очень высоким и часто увеличивалось. Ещё одно наблюдение заключалось в том, что в Восточном Средиземноморье, где мы зафиксировали устойчивую или снижающуюся корреляцию с несколькими социально-экономическими факторами для КДС3, вместо этого наметились усиливающиеся связи со всеми факторами (кроме инвестиций) для БЦЖ. Обе Америки, где корреляция с КДС3 для большинства факторов снижалась, показали снижение почти до европейского отсутствия корреляции с иммунизацией для КДС1 и MCV, хотя во всех остальных регионах наблюдались похожие тенденции для охвата КДС3 И MCV. В Европе ситуация в целом аналогична для всех вакцин, кроме БЦЖ, для которой характерна отрицательная корреляция между такими факторами, как государственные расходы на образование, доступ к объектам санитарии, уровень дохода и охват БЦЖ. Все рассмотренные в рамках данного исследования корреляции помогли внести ясность в проведённую нами процедуру подстановок (приложение).

Обсуждение

В нашей работе были обнаружены несколько социально-экономических факторов, которые дают информацию об уровнях иммунизации, — в частности, корреляты, связанные с медицинскими учреждениями, [3] и фактор образования [4, 5, 6, 7, 8]. Полученные результаты согласуются с выводами предыдущих исследований. В литературе за последние несколько лет для разных стран действительно были описаны разнообразные социально-экономические и эмоционально-оценочные барьеры для вакцинации, такие как уровень образования родителей [4, 5, 6, 7, 8], возраст [6, 9, 10], статус занятости и место работы [4, 6, 7], бедность [14, 15, 16, 17, 18], неравенство [40] и расстояние до медицинских учреждений [4, 6, 11, 14, 17, 18]. В выводах одного систематического обзора [41] акцентировалось внимание на связи между родами вне больниц и сниженными уровнем иммунизации в странах со средними или низким Индексом человеческого развития (ИЧР), а также устанавливалась взаимосвязь между использованием услуг частного медицинского сектора и отсутствием медицинского страхования с низким уровнем иммунизации в странах, где индекс человеческого развития (ИЧР) очень высок. Мы также обнаружили связь между уровнем дохода, долей рождений, проходящих под наблюдением квалифицированных медицинских работников, и уровнем иммунизации. Мы считаем себя первыми, кому удалось обнаружить несколько других потенциальных барьеров для вакцинации; например, связь между государственными расходами на здравоохранение и показателями получения начального школьного образования (в дополнение к уровню дохода) в странах Восточного Средиземноморья, а также доступ к воде и показатели получения начального школьного образования в Африке.

Мы предполагаем, что наличие низкоамплитудной корреляции социально-экономических факторов с охватом прививками соответствует оптимистичной картине, когда большая часть населения имеет доступ к вакцинам. И наоборот, наличие сильной корреляции сигнализирует о потенциальных факторах, ограничивающих доступ к вакцинам, хотя необходимы дальнейшие исследования, чтобы установить причинно-следственную связь между этими факторами и иммунизацией. Таким образом, в Европе, где корреляция с социально-экономическими факторами оказалась стабильно низкой, существует полный доступ ко всем вакцинам, однако для неё характерны барьеры для вакцинации, связанные не с инфраструктурой, а с религиозными или философскими воззрениями и предполагаемыми рисками, что резко отличается от других регионов, где главной проблемой является доступ к вакцинам [3, 42]. Особенно следует отметить обе Америки, где отмечаются низкая (и снижающаяся) корреляция социально-экономических факторов с КДС1, MCV и БЦЖ, но высокая корреляция (на данный момент снижающаяся), связанная с КДС3. Эта закономерность наводит на мысль о переходном этапе, когда вакцины в регионе широко доступны, но некоторые факторы (включая роды под наблюдением медицинского персонала) приводят к сокращению потребления КДС3. Эта концепция находит отклик в литературе, где ряд социально-экономических детерминант (включая отказ в группах с более высоким социально-экономическим статусом [43, 44], личные убеждения и ограниченный доступ к медицинским учреждениям) перечисляются как препятствующие вакцинации3. Мы отмечаем число рождений, проходящих под наблюдением квалифицированных медицинских работников, и их систематичность как показатель степени охвата КДС3, и отмечаем потенциал данного фактора как косвенного показателя состояния системы здравоохранения.

Мы предполагаем, что регионы, где корреляции усиливаются, можно рассматривать как более приоритетные цели для вмешательства. Например, соотношение количества девочек и мальчиков, получающих начальное образование, государственные расходы на здравоохранение и санитарные условия в Юго-Восточной Азии и Восточном Средиземноморье; доступ к чистой воде в сельской местности (в некоторых частях Нигерии считается, что она способна предотвращать заболевание полиомиелитом [27]) и наличие квалифицированных медицинских работников в Африке, где потенциальный косвенный показатель (число детей, рождённых в государственном или частном медицинском учреждении) имеет устойчивую связь с осуществлением рутинной вакцинации [11].

Хотя целью данного исследования было составление глобального обзора коррелятов охвата иммунизацией, мы заметили несколько ограничений. Региональная изменчивость, вероятно, существует внутри стран и между группами стран, объединённых по регионам, отличным от тех, которые определяет ВОЗ. Таким образом, широкомасштабный глобальный анализ, в котором бы исследовались региональные тенденции и определялись факторы, варьирующиеся внутри стран и между ними, мог бы выявить более конкретные тенденции. Высокочастотные данные из социальных сетей могут способствовать более точному прогнозу тенденций в потреблении вакцин, чем низкочастотные данные о национальном охвате вакцинацией. Методология показателя эффективности вакцинации может быть естественным образом объединена с моделями, включающими высокочастотные предсказательные переменные временных рядов, чтобы более точно спрогнозировать уровни иммунизации, в то время как высокочастотные данные об отношении к вакцинам становятся всё более доступными. Подобные детальные анализы могли бы способствовать использованию временных разрывов в исследовании предсказательных моделей охвата прививками, оперируя комбинациями высокочастотных данных из социальных сетей и низкочастотных социально-экономических факторов.

Обзор исторических тенденций и изменчивости в уровнях вакцинации может помочь директивным органам оценить эффективность и устойчивость программ иммунизации. В отчёте ГПДВ за 2014 год указано, что треть из 194 стран мира не смогли в 2013 году достичь 90%-ного охвата вакцинацией [45], но эти статические обобщения скрывают и динамику уровней вакцинации, и возможные уровни иммунизации в будущем. В отчёте ВОЗ [46] указано, что 65 стран дне смогли достичь «к 2015 году либо 90%-ного общенационального охвата, либо 80%-ного охвата вакциной против коклюша, дифтерии и столбняка в каждом округе или эквивалентной административной единице», что согласуется с прогнозами на основании нашего показателя эффективности вакцинации.

Таким образом, мы представляем наш показатель эффективности вакцинации как инструмент для будущих исследований, который может улучшить отчёты об оценке ГПДВ в отношении будущих целей, предоставляя средства прогнозирования, объясняющие тенденции и изменчивость в охвате иммунизацией.

Перевела Екатерина Николенко. Редактура — Валерия Антонова. Иллюстрация Анны Левиной. Адаптация графиков — Радмир Абильев.

Список литературы смотрите в первоисточнике.


Авторы

Все авторы принимали участие в разработке дизайна исследования, интерпретации данных и написании статьи. Поиск литературы — А. ди Фигейреду, Х.Дж. Ларсон. Сбор данных — А. ди Фигейреду. Рисунки — А. ди Фигейреду, Д.М.Д. Смит. Анализ данных — А. ди Фигейреду, Й. Джонстон.

Конфликт интересов

Х. Дж. Ларсон получала личные вознаграждения от фармацевтической компании «Глаксосмитклайн» (GSK), вознаграждения от компании «Мерк Вэксинс» за участие в работе консультативного совета, а также гранты от Британского национального института исследований в области здравоохранения (the UK National Institute for Health Research), инициативы ЕС по инновационным лекарственным средствам (the EU Innovative Medicines Initiative), фармацевтической корпорации «Новартис» (Novartis), Центра стратегических и международных исследований (the Centre for Strategic and International Studies) и ВОЗ, не имеющие отношения к настоящей работе. Остальные авторы не заявляют о конфликте интересов.

Благодарности

А. ди Фигейреду получает поддержку от Совета по инженерным и физическим научным исследованиям Соединённого Королевства (UK Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC)). Й. Джонстон получает поддержку от Совета по медицинским исследованиям Соединённого Королевства (UK Medical Research Council). С. Агарвал получал поддержку в виде стипендии INSPIRE (Инфраструктура для пространственной информации Европейского сообщества) от Министерства науки и технологий правительства Индии. Н.С. Джонс благодарит EPSRC за грант EP/I005986/1.

Получить ссылку на материал

Спасибо!

Также вы можете подписаться на обновления сайта:

Оставить комментарий

Добавить комментарий