COVIDの空間的不均一性を理解する | 長春ボールドビジョングループ株式会社

BMC Public Health volume 23、記事番号: 895 (2023) この記事を引用

719 アクセス

7 オルトメトリック

メトリクスの詳細

集団ワクチン接種は、多くの国に前例のない社会的、経済的課題をもたらした新型コロナウイルス感染症の世界的なパンデミックを効果的に封じ込めるための重要な戦略となっている。ただし、ワクチン接種率は空間や社会経済的要因によって異なり、ワクチン接種サービスの利用しやすさに依存すると考えられますが、文献では十分に研究されていません。この研究は、イギリスにおける新型コロナウイルス感染症ワクチン接種率と社会経済的要因の間の空間的に不均一な関係を実証的に特定することを目的としている。

私たちは、2021年11月18日までのイングランド全土の小地域レベルでワクチン接種を完了した18歳以上の人の割合を調査しました。マルチスケール地理加重回帰（MGWR）を使用して、ワクチン接種率と社会経済的決定要因の間の空間的不均一な関係をモデル化しました。民族、年齢、経済、アクセシビリティなどの要因。

この研究は、選択された MGWR モデルがワクチン接種率の合計分散の 83.2% を説明できることを示しています。ほとんどの地域でワクチン接種率と正の相関を示す変数には、40 歳以上の人口の割合、自動車所有率、平均世帯収入、ワクチン接種への空間的アクセスのしやすさなどが含まれます。対照的に、40歳未満の人口、恵まれない人口、黒人または混合民族はワクチン接種率と負の相関を示します。

私たちの調査結果は、新型コロナウイルス感染症ワクチン接種を促進するには、発展途上地域や特定の人口グループの間でワクチン接種への空間的アクセスを改善することが重要であることを示しています。

査読レポート

重症急性呼吸器症候群コロナウイルス-2 (SARS-CoV-2) によって引き起こされるコロナウイルス感染症 2019 (COVID-19) は、前例のない健康、社会、経済的課題を引き起こす世界的なパンデミックです [1]。 2021 年 11 月の時点で、世界では約 2 億人の新型コロナウイルス感染症感染者が確認されています。英国だけでも900万人以上が感染し、14万人が死亡している。 SARS-COV-2の感染と伝播を最小限に抑えるために、公衆衛生当局は、集団ワクチン接種が可能になるまで、主要な非医薬品管理戦略として社会的距離を置くことを採用している[2、3、4、5、6]。

ワクチン接種への躊躇は、新型コロナウイルス感染症のパンデミック以前から、世界の健康に対する主要な脅威の1つでした。世界保健機関(WHO)は、ワクチンへの躊躇を「ワクチンサービスが利用可能であるにもかかわらず、ワクチンの受け入れが遅れたり拒否されたりすること」と正式に定義しています[7]。実証研究によると、新型コロナウイルス感染症ワクチンの受け入れ率はほとんどの国で非常に低く、最も低い受け入れ率はクウェート、ヨルダン、イタリア、ロシアで報告されています[8]。新型コロナウイルスワクチンの受け入れ率は国によって異なるだけでなく、国内でも異なります。研究によると、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）ワクチンの受け入れ率は、人種、年齢、教育レベル、政府への信頼などを含む社会人口学的要因と関連していることがわかっている[9、10]。新型コロナウイルス感染症ワクチンへの躊躇に対処するには、ワクチン接種率の空間パターンとワクチン接種率に対する社会経済的決定要因の役割を理解することが不可欠です。

既存の研究では、さまざまな国の新型コロナウイルス感染症ワクチン接種率の社会経済環境と空間パターンが調査されており、社会経済的決定要因とワクチン接種率との間に重要な関連性があることが明らかになっている。ソアレスら。 [11]は、若年であること、収入の減少、インフルエンザワクチンを接種するつもりがないことなど、ポルトガルにおける新型コロナウイルス感染症ワクチン接種率に悪影響を与えるいくつかの重要な社会経済的要因を特定した。ベンダーリーら。 [12] イスラエルでは、年齢の高さと社会経済的地位の高さがワクチン接種率と正の相関があることを発見した。アガルワルら。 [13]は、米国における新型コロナウイルスワクチン接種における州レベルの人種格差が、収入の中央値、高校教育の格差、政治イデオロギーと関連していると報告した。ナフィリアンら。 [14] は、英国の高齢者のワクチン接種率が社会経済的特徴（民族、宗教集団など）の範囲によって大きく異なることを特定した。ただし、これらの研究では直線的な関係のみが捕捉されました。調査地域全体の空間的不均一性については、文献ではほとんど議論されていません。 Mollalo & Tatar による米国全国研究 [15] は、社会経済的特徴と新型コロナウイルス感染症ワクチン接種率の空間的関係を調査するために郡レベルで発表されました。空間アクセシビリティの測定は、救急医療サービスやプライマリケアサービスなど、多くの公衆衛生分野に適用されています [16、17]。米国におけるいくつかの研究では、人種/民族および年齢層の格差の観点から、新型コロナウイルス感染症ワクチン接種会場への空間的アクセス可能性について簡単に議論されている[18、19]。イギリスのある研究では、各近隣地域からの平均移動時間を使用して、新型コロナウイルス感染症の適用範囲を評価しました[20]。しかし、空間的アクセスのしやすさの定量的測定は、実際のワクチン摂取率に関連する要因として考慮されることはありませんでした。さらに、英国（UK）における新型コロナウイルス感染症ワクチンの接種状況に関する地理空間研究はまだ不足している。新型コロナウイルスワクチン接種の包括的な全体像を得るには、大規模で複数のソースのデータセットを統合したさらなる研究が必要です。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）ワクチンはパンデミックの初期段階から英国で大規模に導入されている。 2020年12月、英国の規制当局はファイザーとビオンテック、その後アストラゼネカの新型コロナウイルス感染症ワクチンの緊急使用許可を発行した[21]。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のワクチン配布計画[22]では、「ワクチンがこのパンデミックから抜け出し、より正常な生活様式に向かう最良の方法であることを私たちは常に知っていた」と述べられている。ワクチン接種計画の成功を最大限に高めるためには、ワクチンへの「全人口が安全に簡単にアクセスできるようにする」[22]ことが不可欠であり、これには空間的なアクセスのしやすさ（つまり、ワクチン接種会場への移動の容易さ）も含まれます。 , 英国における新型コロナウイルス感染症ワクチンのアクセスしやすさと摂取状況に関する地理空間研究は著しく不足しているが、この研究では、英国における新型コロナウイルス感染症ワクチン接種の摂取状況の空間的不均一性と社会経済変数との関係を明らかにした。

この研究は、次の方法で文献と政策に貢献します。まず、英国の中間層スーパー生産地域（MSOA）レベルでの新型コロナウイルス感染症ワクチン接種率の最初の空間モデルを提示します。第二に、先駆的な動きとして、この研究は、ワクチン接種率に影響を与える要因として、ワクチン接種会場への空間的アクセスの役割を、さまざまな社会経済的変数と組み合わせて検討しています。第三に、この調査結果は公衆衛生政策立案者に、新型コロナウイルス感染症ワクチンの摂取量を増やし、地域のワクチン接種政策を調整するための個別の戦略を開発するよう知らせることができる。

図 1 は、9 つの地域と地方自治体の地区の境界を示すイングランドの地図を示しています。 2020年のイングランドの人口は5,630万人で、英国人口の84%を占めている[23]。イングランドは、ワクチン接種場所と接種率、および社会経済的変数に関するさまざまな公的データが入手可能なため、研究地域として選択されました。

9 つの地域の境界 (異なる色でマーク) と地方自治体の地区を示すイングランドの地図

私たちは、2020 年 12 月 8 日に開始されたイングランド国民保健サービス (NHS) [24] から、英国における年齢層別の MSOA レベルの週ごとのワクチン接種数を収集しました。ワクチン配布計画 [22] によれば、NHS は高頻度のワクチン接種を優先してきました。 -リスクのある住民（高齢者を含む）を対象とし、段階的にさまざまな年齢層にワクチンを提供します。この研究では、この日付がワクチン接種施設のデータが取得された日付に近かったため、従属変数は、2021年11月18日時点の18歳以上の人口における累積2回目のワクチン接種率です。

2011 年の英国国勢調査の MSOA を空間分析単位として使用しました。MSOA は、イングランドとウェールズの小地域統計の報告を改善するために設計された地理的領域です。定義上、各 MSOA の平均人口は 7,500 人の住民または 4,000 世帯です。イングランドは 6,791 の MSOA に分かれています。

イングランドの最新の MSOA レベルの人口統計情報は、2019 年中間推計による居住人口データ [23] であり、これには年齢層および性別ごとの推定人口規模が含まれます。 MSOA は、2011 年の国勢調査データに基づく人口加重重心によって表され、Luo と Wang によるアクセシビリティ研究における需要単位の表現と一致しています [25]。この研究では、この人口統計データからのさまざまな年齢グループと民族の人口割合を使用します (表 1 を参照)。

車の所有率（つまり、少なくとも 1 台の車またはバンを所有する世帯の割合）は、地元の旅行のアクセシビリティの尺度として使用されます [26]。特に公共交通機関が普及していない地方では、地元の旅行のしやすさがワクチン接種率とかなりの関連性を示す可能性があるため、この変数には自動車の所有権が含まれています。

相対的な小規模地域の剥奪の尺度として、2019 年の英国多重剥奪指数 (IMD) [27] を使用しました。 IMD はもともとイングランドの下位層のスーパー出力エリアに対して計算され、その後 MSOA レベルに集約されました。国家統計局 (ONS) は、スコアが解釈しにくいため、スコアではなく IMD の順位と十分位を使用することを推奨しました。したがって、IMD は、IMD の 5 分位に対応する 1 (最も剥奪された状態) から 5 (最も剥奪された状態) までの値を持つ整数変数で表されます。 IMD 五分位の使用は、ONS からの COVID-19 ワクチン接種に関する最近の報告書と一致しています [28]。

MSOA 重心とワクチン接種サイトの各ペアの間の移動時間は、ワクチン接種への空間的なアクセス可能性を計算するために必要です。地域ごとに移動手段が大きく異なるため、地域レベルの移動手段の割合を重みとして、車と公共交通機関を組み合わせた加重平均移動時間を使用しました。 9 つの地域における車と公共交通機関の割合は [29] から導き出されています。加重平均移動時間の計算の詳細については、追加ファイル 1: 付録 1 を参照してください。

イングランドの公的にアクセス可能な SARS-CoV-2 ワクチン接種施設の住所 (N = 2,868) は、2021 年 11 月 17 日までに NHS England [30] から取得されました。各施設のワクチン供給は利用できないため、均等かつ均等であると仮定します。拠点間での無制限のワクチン供給。これらの施設は、ワクチン接種センター (N = 108)、病院ハブ (N = 230)、および地域ワクチン接種サービス (N = 2530) の 3 つのタイプに分類されます。地域のワクチン接種サービスには、薬局や一般医主導のワクチン接種サービスが含まれます。移動ユニットは別のタイプのワクチン接種サービスとして稼働していましたが、これらのユニットの場所は公開されていないため、ここでは除外しました。元のワクチン接種施設データには住所と郵便番号 (例: 「Airedale Hospital NHS FT, Skipton Road, Keighley, West Yorkshire, BD20 6TD」) が含まれており、これらは Google の Geocoding API を使用して WGS-84 座標 (経度、緯度) にジオコーディングされました。マッププラットフォーム [31]。ワクチン接種会場へのアクセス可能性は、「分析」セクションで指定されている拡張 2 ステップ浮遊集水域を使用して計算されました。要約すると、独立変数は表 1 にまとめられており、次の分析で使用されます。

次のセクションでは、3 つの異なる方法を使用して、新型コロナウイルス感染症ワクチン接種率とさまざまな社会経済的変数との関係を検証します。これらのモデルには、ベースラインとしての通常最小二乗法 (OLS)、地理的加重回帰 (GWR)、およびマルチスケール GWR (MGWR) が含まれます。私たちはこれらのモデルを校正し、イギリスにおける新型コロナウイルス感染症ワクチン接種率のばらつきを説明する精度を評価します。

OLS 法は、従属変数と独立変数の間でグローバル線形モデルを適合させます。この方法を空間解析に適用すると、従属変数と独立変数の間の関係が空間的に均一であると想定されているため、制限的になりますが、これはすべての空間コンテキストで当てはまります。この仮定を緩和するために、GWR はローカルパラメーター推定値の空間変動を調べるための代替方法を提供します。 GWR の詳細については、追加ファイル 1:付録 2 を参照してください。私たちの知る限り、GWR は、社会経済的要因が新型コロナウイルス感染症の罹患率とどの程度関連しているかを説明するために複数の研究で使用されています [32,33,34] ,35]と死亡率[36]、さらには新型コロナウイルス感染症のワクチン接種率[15]。

GWR の欠点を克服するために、Fotheringham et al. [37] は、独立変数ごとに個別の最適な帯域幅を計算する GWR 法の拡張である MGWR を提案しました。この方法は、通常の GWR を 2 つの側面で改善します。第 1 に、すべての独立変数が同じ空間スケール内の応答変数に影響を与えるという仮定を緩和します。 2 番目に、GWR の過剰適合を最小限に抑えて局所的な多重共線性の問題を軽減し、より信頼性の高いパラメーター推定を実現します。

従属変数と独立変数は、モデリングに使用される前に標準化された Z スコア (ゼロ平均および単位標準偏差) に変換されました。データの標準化には 2 つの目的があります。1 つは、変数間で比較できるスケールフリーの帯域幅を可能にすることです。 2 番目に、GWR と MGWR の計算の複雑さが軽減されます。 3 つのモデルの構築と評価には、Python パッケージ mgwr [38] を使用しました。

調整済み R2 (調整 R2)、赤池情報量基準 (AIC)、残差二乗和 (RSS)、対数尤度、およびモラン I の組み合わせを使用してモデルのパフォーマンスを評価しました。調整済み R2 が大きいほど望ましいです。これは、このモデルがワクチン摂取率のより大きな変動を説明できることを示しています。一方、AIC または RSS は小さい方が好ましいです。 AIC が小さいほどモデルが倹約的であることを意味し、RSS が小さいことは、モデルがワクチン摂取率のより大きな分散を説明していることを意味します (調整された R2 が大きいのと同様です)。さらに、対数尤度が大きいということは、データ分布を考慮するとモデルが真である可能性が高いことを意味します。さらに、Moran の I 統計量は、モデルの残差が空間的に自己相関しているかどうかをテストするために使用されます。

ワクチン接種サイトへの MSOA レベルのアクセス可能性は、Python ライブラリ「access」を介した拡張 2 ステップ浮遊集水域法 (E2SFCA) を使用して計算されました [39]。 E2SFCA の詳細については、追加ファイル 1: 付録 3 [40] を参照してください。

最終的な OLS モデルは、多重共線性の問題を軽減するために 2 つの変数を手動で削除した後、14 の変数に基づいて構築されました。表 2 に示すように、選択したすべての変数の VIF 値は 10 未満であり、多重共線性が深刻ではないことを示しています。 Moran の I 検定の結果から、Moran の I = 0.203、Z スコア = 27.109、p 値 < 0.01 (表 3) が示されているため、OLS 残差は空間全体で高度にクラスター化されています。 OLS の自己相関残差は、OLS モデルの誤差の独立性の仮定に違反します。したがって、推定された係数は注意して解釈する必要があります。

OLSと比較すると、GWRとMGWRはどちらも改良された調整R2によりより良い適合を達成しており、局所モデルは新型コロナウイルス感染症ワクチン接種率の分散の84%（GWRから）または83%（MGWRから）を説明できます。 AIC に関しては、MGWR は OLS や GWR よりも節約されています。一方、GWR は最も低い残差二乗和 (RSS) を達成し、MGWR と OLS がそれに続きます。残差の空間分布に関しては、OLS と GWR はどちらも統計的に有意な残差の空間的にクラスター化されたパターンを生成します (p < 0.05)。一方、MGWR は残差のランダムな分布を生成します (p > 0.05)。これは、MGWR が COVID-19 ワクチン接種率の残差の空間的自己相関またはクラスター化を効果的に軽減することを示しています。

GWR および MGWR によって選択された帯域幅を表 4 および表 5 に示します。GWR モデルでは、195 のユニバーサル帯域幅が得られます (この調査では合計 6786 MSOA と比較)。対照的に、MGWR モデルによって選択される帯域幅は変数によって異なります。具体的には、Intercept、AGE18_29、および AGE50_59 の帯域幅は GWR 帯域幅よりも小さく、ワクチン接種率に対するこれらの変数の影響がかなり局所的であることを示しています。一方、BLACK、INCOME、CAR、ACCESS など、いくつかの変数の帯域幅は空間単位の数に近いです。つまり、これらの変数とワクチン接種率の関係は世界規模であるということです。以下の説明では、MGWR モデルに焦点を当てます。

このセクションでは、COVID-19 ワクチン接種率と統計的に有意な関係があるパラメーター推定値を視覚化することで、選択した MGWR モデルの結果を提示し、議論します。 MGWR モデルは OLS や GWR よりも節約的であり、残差がランダムに分散されるため、MGWR モデルの解釈に焦点を当てます。

民族性に関しては、変数間の多重共線性を軽減するために白人 (%) がモデルから除外されました。したがって、図 2 に示されているパラメータ推定値は、特定の民族性と白人との間の影響の差です。全体として、混合と黒人の民族性は、白人グループと比較した場合、全国的にワクチン接種率が低いことに関連しています。イングランド中部と南部では「その他」の民族性がワクチン接種率を低下させることがわかっているが、イングランド北部のほとんどの地域ではこの関係は95％の間隔で有意ではない。一方、アジア系の民族性は、ヨークシャー、ハンバー、北西部の一部ではワクチン接種率と負の関係にありますが、イングランド東部と南部ではワクチン接種率と正の関係にあります。

MGWR パラメータによる民族比率の推定。灰色は、95% 間隔で統計的に有意でないことを示します。黒人、混合民族、および黒人民族は、白人グループと比較した場合、全国的にワクチン接種率が低いことに関連しています。「その他」の民族性はイングランド中部と南部ではワクチン接種率を低下させることが判明しているが、イングランド北部のほとんどの地域ではこの関係は重要ではない。アジア系の民族性は、イングランド北東部ではワクチン接種率が低いが、イングランド中南部ではワクチン接種率が高いと関連している

民族性がワクチン接種とどのように関連しているかに関する我々の調査結果は、民族分類は若干異なりますが、イングランドの40歳以上の社会人口統計グループによって報告されたワクチン接種率（2020年12月8日から2021年5月15日まで）とほぼ一致しています[41]。具体的には、この報告書は、「イギリス系白人」のワクチン接種率が最も高く、次いで「バングラデシュ人」、「アフリカ系黒人」、「カリブ系黒人」、「中国人」、「インド人」、「混合」、「その他」、「「パキスタン人」、「白人その他」。図 2 では、「黒人」、「混合」、および「その他」のほとんどのパラメータ推定値が、これらの変数が統計的に有意である場合に負であることがわかります。これは、これらの変数が白人に比べて低いワクチン接種率と関連していることを意味します。「アジア人」グループはワクチン接種率と空間的に不均一な関係を示し、北東部では負の関連があり、イングランド中部および南部では正の関連が示されています。これらの結果（アジア人を除く）は、少数民族のワクチン接種率が白人よりも低いことを明らかにした上記のONSレポートと一致しています。これは、少数民族の間での政府や医療制度に対する信頼の問題に起因すると考えられる[42]。さらに、ONSの報告書は各民族のワクチン接種の確率のみを示しているが、この研究ではパラメーターの微妙な空間的不均一性（アジア人とその他）が明らかになっている。これらの結果は、ワクチン接種の傾向が低い民族グループを優先するための局所的な措置を促進するでしょう。

年齢グループのパラメータ推定値を図 3 に示します。30 ～ 39 歳のグループは MGWR モデルから除外されているため、パラメータ推定値の解釈は 30 ～ 39 歳と比較されることに注意してください。 30～39歳と比較して、18～29歳はイングランドのいくつかの地域でワクチン接種率が低いことに関連しており、若者が30～39歳のグループよりもワクチン接種を受ける可能性が低いことを示唆している。対照的に、高齢者グループ (40 ～ 49 歳、50 ～ 59 歳、60 ～ 69 歳、70 ～ 79 歳、80 歳以上) は、特にイングランド中部および北部でワクチン接種率と正の相関を示しています。この結果は、高齢者の方がワクチン接種を受ける可能性が高いことを示しており、これは高齢者の方が初回の新型コロナウイルス感染症ワクチン接種を受ける確率が高いことを明らかにしたONSの研究[41]とほぼ一致している。

年齢グループ変数の MGWR パラメータ推定値。灰色は、95% 間隔で統計的に有意でないことを示します。 30～39歳（基準年齢カテゴリー）と比較して、18～29歳はイングランドのいくつかの地域でワクチン接種率が低いことに関連しており、若者が30～39歳のグループよりもワクチン接種を受ける可能性が低いことを意味しています。高齢者グループ（40～49歳、50～59歳、60～69歳、70～79歳、80歳以上）は、特にイングランド中部と北部でワクチン接種率と正の相関を示している。

経済変数、アクセシビリティ変数、剥奪変数のパラメータ推定値を図 4 に示します。示されているように、家庭用自動車所有権と平均世帯収入の両方が、ほとんどの地域でワクチン接種率と強い正の相関関係を持っており、プライベート環境が良好な人々ほどワクチン接種率が高いことを示しています。交通の便が良い人や収入が高い人はワクチン接種を受ける可能性が高くなります。これは、ワクチン施設への輸送のアクセシビリティがワクチンの入手しやすさに対する障壁の一つであると指摘する英国議会の報告書[43]と一致している。

さまざまな変数の MGWR パラメータ推定値。灰色は、95% 間隔で統計的に有意でないことを示します。ほとんどの地域では、自家用車の所有率と平均世帯収入の両方がワクチン接種率と強い正の関係があり、自家用交通機関の移動が良好な人々や収入が高い人々はワクチン接種を受ける可能性が高いことを示しています。ワクチン接種サービスへのアクセスのしやすさの尺度は、それほど集中的なレベルではないものの、ワクチン接種率と正の相関を示しています。 IMD 五分位 (最初の五分位は最も貧困層を意味します) は、MSOA のほぼ半数でワクチン接種率と負の関係を示しており、貧困層が少ないほどワクチン接種率が低いことを示しています。

ワクチン接種サービスへのアクセスのしやすさの尺度は、それほど集中的なレベルではないものの、ワクチン接種率と正の相関を示しています。この発見は、ワクチン接種サービスへのアクセスを改善することの重要性を裏付けています[22]。対照的に、IMD 五分位 (最初の五分位は最も恵まれない人々を意味する) は、MSOA のほぼ半数でワクチン接種率と負の関係を示し、貧困が低いほどワクチン接種率が低いことを示しています [42]。より恵まれた地域では、新型コロナウイルス感染症の重症度と死亡率を高めるほとんどの根本的な臨床危険因子の割合が高いため、ワクチン接種を受ける可能性が高くなります[44]。しかし、この発見は、ONS の報告書 [41] とは対照的です。この報告書では、ONS 公衆衛生データ資産データセット内の個人については、貧困が少ないほどワクチン接種を受ける確率が高いことがわかりました。この違いについて考えられる説明は、データソースと規模の違いです。この研究は MSOA レベルのワクチン摂取率に焦点を当てていますが、ONS レポートは分析に個別のデータを使用しています。

この研究にはいくつかの限界があり、それによって現在の研究に潜在的なバイアスが生じ、将来の研究への道が開かれています。第一に、教育レベルや政府への信頼など、ワクチン接種の他の重要な決定要因は、この分析では評価されていません。これらの変数が存在しないと、一部の領域で回帰モデルの適合が不十分になる可能性があります。第二に、ワクチン接種用の移動ユニットのデータが利用可能であれば、新型コロナウイルス感染症ワクチン接種へのアクセシビリティの測定はより正確になるでしょう。第三に、ワクチン接種の動態はこの研究では考慮されていません。将来の研究では、ワクチン接種の空間的不均一性と進化を同時に説明するための時空間モデルが構築され、集団ワクチン接種のさまざまな段階における地域固有および集団グループ固有の政策に情報を提供できる可能性がある。

この研究では、マルチスケールの地理的加重回帰モデルを使用して、イギリスにおける新型コロナウイルス感染症ワクチン接種率の空間的格差が社会経済的人口統計的変数と強く関連していることを明らかにしました。さらに、この関係はかなりの空間的不均一性と局所的な影響を示します。全体として、若年層（18～29歳、30～39歳）は高齢者よりもワクチン接種率が低いが、車の所有率が高い、またはワクチン接種サービスへのアクセスが良好であるほどワクチン接種率が高くなる。一方で、より恵まれない地域は、恵まれない地域よりも高いワクチン接種率と関連していることが判明した。関係の兆候と多さは、「アジア人」の民族性や50〜59歳など、地理的に異なる可能性があることは注目に値します。

私たちの知る限り、英国では新型コロナウイルス感染症ワクチン接種の小地域空間モデリングが不足していました。このため、この定量的研究は、進行中の新型コロナウイルス感染症ワクチン接種およびその他の集団予防接種プログラムにおいてワクチン接種の摂取を最大化するための地域固有の政策を策定する際の公衆衛生管理を支援するのに役立ちます。

この論文で報告された調査結果を裏付けるデータは、https://github.com/huanfachen/Vaccine_uptake_analysis のリポジトリからオープンに入手できます。

赤池情報量基準

コロナウイルス病気 2019年

拡張二段階浮体集水域法

地理的加重回帰

2019 年版多重剥奪英語インデックス

マルチスケールの地理的加重回帰

中間層のスーパー出力領域

国民保健サービス

通常の最小二乗法

国家統計局

オープンソースのルーティングマシン

残差二乗和

重症急性呼吸器症候群コロナウイルス-2

イギリス

世界保健機関

誰が。 WHOは新型コロナウイルス感染症の発生をパンデミックとして発表。 2020。 https://www.euro.who.int/en/health-topics/health-emergency/coronavirus-covid-19/news/news/2020/3/who-announces-covid-19-outbreak から入手可能です。 -パンデミック。

Chu DK、Akl EA、Duda S、Solo K、Yaacub S、Schünemann HJ、他。 SARS-CoV-2 および COVID-19 の人から人への感染を防ぐための物理的距離の確保、フェイスマスク、目の保護：体系的レビューとメタ分析。ランセット。 2020;395:1973–87。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hsiang S、Allen D、Annan-Phan S、Bell K、Bolliger I、Chong T、他。新型コロナウイルス感染症のパンデミックに対する大規模な感染症対策政策の影響。自然。 2020;584:262–7。

論文 CAS PubMed Google Scholar

レナードJA、ローノースカロライナ州。新型コロナウイルス感染症に対する社会的距離を保つ介入の科学的および倫理的根拠。ランセット感染症 2020;20:631–3。

論文 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Chen T、Zhu D、Cheng T、Gao X、Chen H. 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）パンデミック中の英国グレーター・ロンドンで、地理タグ付きビッグデータを使用して動的な人間の活動ゾーンをセンシング。 PLoS ワン。 2023;18:e0277913。 [2023 年 3 月 9 日引用] https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0277913 から入手可能です。

Sarim M、Zhao Q、Bailey N. 西ヨーロッパにおける政府の制限の影響を伴う新型コロナウイルス感染症パンデミック中の市民の移動と感染症の増加。チャム・スプリンガー。 2021 [2023 年 3 月 9 日引用];279–94。 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-72808-3_14 から入手できます。

マクドナルド NE、スクール J、リャン X、チャウドゥリ M、デュベ E、ゲリン B、他。ワクチンへの躊躇：定義、範囲、決定要因。ワクチン。 2015;33:4161–4。

PubMed Google Scholar

サラム M. 世界的な新型コロナウイルス感染症ワクチンへの躊躇: ワクチン受け入れ率の簡潔な体系的レビュー。ワクチン（バーゼル）。 2021;9:1–15。

Hassan W、Kazmi SK、Tahir MJ、Ullah I、Royan HA、Fahriani M、他新型コロナウイルスワクチン接種に対する世界的な受容と躊躇：物語的なレビュー。ナラ J. 2021;1:e57。

ロシエロ DF、アンワル S、ユフィカ A、アダム RY、イスマイル MIH、イスマイル AY 他アジア、アフリカ、南米の10カ国で、さまざまな仮説上の有効性と安全性レベルでの新型コロナウイルスワクチン接種の受け入れ。ナラ J. 2021;1:e5

ソアレス P、ロシャ JV、モニス M、ガマ A、ライレス PA、ペドロ AR、他新型コロナウイルス感染症（COVID-19）ワクチン接種の躊躇に関連する要因。ワクチン（バーゼル）。 2021;9:300。

Benderly M、Huppert A、Novikov I、Ziv A、Kalter-Leibovici O. パンデミックとの闘い: 社会人口統計上の格差とコロナウイルス感染症 - 2019 年のワクチン接種格差 - 人口研究。 Int J Epidemiol: オックスフォード大学出版局 (OUP); 2022年。

Agarwal R、Dugas M、Ramaprasad J、Luo J、Li G、Gao G。社会経済的特権と政治的イデオロギーは、新型コロナウイルス感染症ワクチン接種における人種格差と関連しています。 Proc Natl Acad Sci US A. 2021;118:2107873118。

ナフィリアン V、ドルビー T、ラジエ C、ゴーハン CH、モーガン J、アユーブカーニ D、他英国の高齢者における新型コロナウイルス感染症ワクチン接種率における社会人口学的不平等: 全国リンクデータ調査。 BMJオープン。 2021;11:e053402。

Mollalo A、Tatar M. 米国における covid-19 ワクチンへの躊躇の空間モデリング。 Int J Environ Res Public Health。 2021;18:9488。

Cao Y、Stewart K、Wish E、Artigiani E、Sorg M. ニューハンプシャー州におけるオピオイド使用障害の治療と救急医療サービスへの空間的アクセスの決定。 J Subst Abuse トリートエルゼビア。 2019;101:55–66。

記事 Google Scholar

Wan N、Zhan FB、Zou B、Chow E。テキサス州における結腸直腸がんサービスへの潜在的な空間アクセスを分析するための相対空間アクセス評価アプローチ。応用地理エルゼビア社、2012;32:291–9。

記事 Google Scholar

Liu D、Kwan MP、Kan Z、Song Y、Li X. 新型コロナウイルス感染症ワクチン接種会場への交通機関ベースの空間的アクセシビリティにおける人種的/民族的不平等。 J 人種的民族の健康格差。 2022年。https://link.springer.com/article/10.1007/s40615-022-01339-x。

キム K、ゴルバンザデ M、ホーナー MW、オズグヴェン EE。フロリダ州のワクチン接種会場への空間的アクセスの格差の評価。アンGIS。 2022;28:263–77。

記事 Google Scholar

Duffy C、Newing A、Górska J. 英国の新型コロナウイルス感染症ワクチン接種サイトの地理的アクセス性と公平性を評価。ワクチン 2022、第 10 巻、50 ページ。学際的デジタル出版協会。 2021年;10:50。 [2022 年 9 月 5 日引用] https://www.mdpi.com/2076-393X/10/1/50/htm から入手できます。

Ledford H、Cyranoski D、Van Noorden R. 英国は新型コロナウイルスワクチンを承認しました - 科学者が今知りたいことは次のとおりです。自然。 2020;588:205–6。

論文 CAS PubMed Google Scholar

英国保健社会福祉省。英国の新型コロナウイルスワクチン配送計画。 2021.p. 1～47。 https://www.gov.uk/government/publications/uk-covid-19-vaccines-delivery-plan から入手できます。

オンズ。英国、イングランドとウェールズ、スコットランド、北アイルランドの人口推計。 2020年 [2021年8月13日引用]。 https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/populationandmigration/populationestimates/bulletins/annualmidyearpopulationestimates/latest#population-growth-in-england-wales-scotland-and-northern-ireland から入手できます。

NHS。 COVID-19 ワクチン接種アーカイブ。 2021. https://www.england.nhs.uk/statistics/statistical-work-areas/covid-19-vaccinations/covid-19-vaccinations-archive/ から入手できます。

Luo W、Wang F. GIS 環境における医療への空間的アクセシビリティの測定: シカゴ地域における総合とケーススタディ。環境プラン B プラン Des. 2003;30:865–84。

記事 PubMed PubMed Central Google Scholar

オンズ。車またはバンの空き状況。ノミス。 2011。https://www.nomisweb.co.uk/census/2011/qs416ew から入手できます。

MHCLG。国家統計英語剥奪指数 2019。2019。

ドルビー T、フィニング K、ベイカー A、ファウラーダウド L、クンティ K、ラジエ C、他英国における新型コロナウイルス感染症ワクチン接種の社会人口学的不平等のモニタリング: 全国リンクデータ研究。 J エピデミオールコミュニティヘルス。 2022;76:646–52。

英国運輸省。旅行方法 - 英国政府 2020年 [2021年8月13日引用]。 https://www.gov.uk/government/statistical-data-sets/nts03-modal-comparisons#mode-by-region から入手できます。

イギリスのNHS。コロナウイルスワクチン接種サイト。 2021年 [2021年7月23日引用]。 https://www.england.nhs.uk/coronavirus/publication/vaccination-sites/から入手可能です。

グーグル。 Google Maps Platform のジオコーディング API。 2021年 [2021年7月23日引用]。 https://developers.google.com/maps/documentation/geocoding/start から入手できます。

イエローホースAJ、ヤンTC、ホイザーKR。構造的不平等がアリゾナ州のネイティブアメリカンの間での新型コロナウイルス感染症パンデミックの構造を確立した: 地理的加重回帰の視点。 J 人種的民族の健康格差。 2022;9:165–75。

Maiti A、Zhang Q、Sannigrahi S、Pramanik S、Chakraborti S、Cerda A 他隣接する米国における新型コロナウイルス感染症の発生率に対する推進要因の時空間的影響を調査する。サステインシティ協会 2021;68:102784。

Wu X、Zhang J. 地理的重み付け回帰 (GWR) を使用した、テキサス州における新型コロナウイルス感染症の累積症例に対する時空間的変化の影響の調査。 Environ Sci Poll Res. 2021;28:43732–46。

Chen Y、Jiao J. 社会人口統計と新型コロナウイルス感染症の関係: テキサスの 3 つの地域におけるケーススタディ。 SSRN電子ジャーナル。エルゼビアBV; 2020年;

Zhang J、Wu X、Edwin Chow T. 時空クラスターによるテキサス郡の新型コロナウイルス感染症死亡率の検出と地理加重回帰分析。 Int J Environ Res Public Health。 2021;18:5541。

Fotheringham AS、Yang W、Kang W. マルチスケール地理加重回帰 (MGWR)。アンアム准地理学者。テイラー・アンド・フランシス・リミテッド。 2017 [2020 年 5 月 11 日引用];107:1247–65。 https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/24694452.2017.1352480から入手可能です。

Oshan TM、Li Z、Kang W、Wolf LJ、Stewart Fotheringham A. MGWR: プロセスの空間的異質性とスケールを調査するための、マルチスケールの地理的加重回帰の Python 実装。 ISPRS Int J Geoinf. 2019;8:269。

Saxon J、Koschinsky J、Acosta K、Anguiano V、Anselin L、Rey S. 空間アクセスメトリクスをよりアクセスしやすくするためのオープンソフトウェア環境。 J コンピュータ社会科学。 2021;5:265–84。

Luo W、Qi Y。プライマリケア医師への空間的アクセスを測定するための強化された 2 ステップ浮遊集水域 (E2SFCA) 手法。ヘルスプレイス。 2009;15:1100–7。 https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2009.06.002 から入手できます。

国家統計局。社会人口統計グループ別の新型コロナウイルスワクチン接種率とオッズ比。 2021年 [2021年8月20日引用]。 https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/healthandsocialcare/healthinequalities/datasets/covid19vaccinationratesandoddsratiosbysociodemographicgroupから入手できます。

Mills MC、Rahal C、Brazel D、Yan J、Gieysztor S. 新型コロナウイルス感染症ワクチンの展開：行動、倫理、誤った情報、政策戦略。英国アカデミー。 2020 [2021 9 26 引用];1–35。 https://royalsociety.org/-/media/policy/projects/set-c/set-c-vaccine-deployment.pdf から入手可能です。

Mutebi N. 新型コロナウイルス感染症ワクチン接種率とワクチン接種率向上のための対象を絞った介入 - POST。 2021年 [2021年8月20日引用]。 https://post.parliament.uk/covid-19-vaccine-coverage-and-targeted-interventions-to-improve-vaccination-uptake/ から入手できます。

バンブラ C、リオーダン R、フォード J、マシューズ F. 新型コロナウイルス感染症のパンデミックと健康格差。 J エピデミオールコミュニティヘルス。 2020;74:964–8。

PubMed Google Scholar

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Qunshan Zhao 博士は、Urban Big Data Center (UBDC) [ES/L011921/1 および ES/S007105/1] に対して英国 ESRC の継続的なサポートを受けています。

先進空間解析センター、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン、ロンドン、英国

チェン・ファンファー & フェン・リンルー

香港大学地理学部、香港、中国

ヤンジア・カオ

重慶計画設計研究所、重慶、中国

リンルー・フォン

中国重慶市天然資源省、領土空間計画実施の監視、評価、早期警告の主要研究所

リンルー・フォン

アーバンビッグデータセンター、グラスゴー大学社会政治学部、グラスゴー、英国

趙群山 & ホセ・ラファエル・ベルドゥスコ・タワーズ

グラスゴー大学都市学部、グラスゴー、英国

趙群山 & ホセ・ラファエル・ベルドゥスコ・タワーズ

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Chen, H.、Cao, Y.、Feng, L. 他英国における新型コロナウイルス感染症ワクチン接種の空間的不均一性を理解する。 BMC 公衆衛生 23、895 (2023)。 https://doi.org/10.1186/s12889-023-15801-w

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受信日: 2022 年 11 月 3 日

受理日: 2023 年 5 月 2 日

公開日: 2023 年 5 月 16 日

DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-15801-w

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