不同类型信任对 COVID-19 疫苗犹豫的影响：跨国研究揭示关键因素

《Discover Public Health》：On different roles of interpersonal and institutional trust and trust in scientists in shaping COVID-19 vaccine hesitancy

为探究人际、机构和对科学家的信任对 COVID-19 疫苗犹豫（Vaccine Hesitancy）的影响，研究人员开展多国调查，发现后两者可降低犹豫，对疫苗推广意义重大。

　　在新冠疫情的大背景下，疫苗成为了对抗病毒、守护公众健康的有力武器。然而，疫苗犹豫现象却如同一道屏障，阻碍着疫苗的广泛接种。疫苗犹豫指的是即便有安全可用的疫苗，人们却延迟或拒绝接种的行为。这一现象不仅影响着个体的健康，更对群体免疫的实现构成了挑战。在全球范围内，尽管各国政府、企业和社会组织纷纷采取措施，如疫苗获批上市、出台相关要求和开展公众教育活动，但疫苗犹豫依然普遍存在。而且，随着科学家对未来可能出现的更具传染性病毒的预警，深入了解影响 COVID-19 疫苗接种的因素，能为提升当下及未来其他疫苗的接种率提供宝贵的经验。

在此背景下，来自加拿大温莎大学社会工作学院（School of Social Work, University of Windsor）、特伦特大学数学与统计系（Department of Mathematics and Statistics, Trent University）和湖首大学社会工作学院（School of Social Work, Lakehead University）的研究人员，针对人际信任、机构信任和对科学家的信任对 COVID-19 疫苗犹豫的影响展开了研究。该研究成果发表在《Discover Public Health》杂志上，为疫苗推广和公共卫生政策制定提供了重要的参考依据。

研究人员采用了多种关键技术方法。数据来源于 2020 年欧洲社会调查（European Social Survey，ESS）第 10 轮调查，该调查覆盖了 18 个国家，收集了包括 COVID-19 疫苗犹豫、信任相关问题以及个体和国家层面的协变量信息。通过构建多水平二项随机截距逻辑回归模型（Multilevel Binomial Random Intercept Logistic Regression Models），控制个体和国家层面的协变量，研究不同类型信任与疫苗接种之间的关联。同时，运用分层回归分析（Hierarchical Regression Analysis）评估各变量对模型解释力的贡献。

研究结果如下：

1. 描述性结果：不同国家的疫苗犹豫率差异显著，保加利亚的疫苗犹豫率最高，达 62%，冰岛最低，仅为 2% 。这一结果与此前 Limbu 的系统综述中报告的 60 - 8% 的犹豫率范围相符。
2. 主要结果：通过一系列模型分析，发现人际信任在单独纳入模型时，对降低疫苗犹豫有显著作用；但当加入机构信任后，人际信任的作用变得不显著。而机构信任和对科学家的信任在模型中显著降低了疫苗犹豫。且这两种信任对降低疫苗犹豫的影响程度相似，其影响幅度均强于个体层面的收入和国家层面的 GDP 增长，仅低于教育这一因素。此外，随着模型中变量的逐步加入，Akaike 信息准则（AIC）值逐渐下降，表明模型拟合度不断提高，其中对科学家的信任对模型拟合度的提升最为显著。
3. 稳健性分析：研究人员通过对不同亚组（如是否感染过 COVID-19、是否与感染者共同生活、健康状况、对医疗保健的满意度等）进行模型估计，以及对变量采用替代操作化方法重新估计模型，结果均与主模型一致，表明研究结果具有稳健性。

在研究结论和讨论部分，研究人员发现，人际信任对疫苗犹豫无显著影响，这一结果与先前一些研究相符，可能是由于人际信任高的个体对感染风险了解不足、盲目信任疫苗相关信息的正负影响相互抵消，以及疫苗支持者与怀疑者之间缺乏互动等原因。而机构信任和对科学家的信任对降低疫苗犹豫有积极作用，其重要性不容忽视。缺乏对机构和科学家的信任会导致对疫苗有效性和安全性的信心不足，进而增加疫苗犹豫。因此，提升机构信任和对科学家的信任至关重要。长期来看，可以通过增强公共服务的透明度、提高公共服务质量、减少腐败等方式来促进机构信任；短期内，则需要针对社交媒体上传播的错误信息开展有效的沟通活动，及时提供准确透明的信息，以提升人们对机构和科学家的信任。

综上所述，该研究明确了不同类型信任对 COVID-19 疫苗犹豫的影响，为公共卫生政策制定者、政治家和医疗管理人员提供了重要参考，有助于制定更有针对性的策略来提高疫苗接种率，促进公众健康。