Global, regional, and national trends in routinechildhood vaccination coverage from 1980 to 2023with forecasts to 2030: a systematic analysis for theGlobal Burden of Disease Study 2023

一、一段话总结

该研究基于 2023 年全球疾病负担研究（GBD 2023）框架，对 1980-2023 年全球 204 个国家和地区的 11 种儿童常规疫苗（含原始 EPI 疫苗及新引入疫苗）接种覆盖趋势进行系统分析，并预测 2030 年覆盖情况；研究发现，EPI（扩大免疫规划，后更名基本免疫规划）启动 50 年来使原始 EPI 疫苗覆盖近翻倍、零剂量儿童减少 74.9%，但 2010 年后进展停滞，新冠疫情进一步导致疫苗覆盖骤降（2023 年仍未恢复至疫情前），2030 年免疫议程（IA2030）目标（零剂量儿童减半、3 种生命周期疫苗 90% 覆盖）仅在乐观情景下 DTP3 可能实现，需通过强化初级卫生系统、应对疫苗犹豫、优先边缘化人群等靶向策略加速进展，尤其关注撒哈拉以南非洲和南亚的覆盖差距。

二、文献介绍

三、研究背景

1. EPI 的历史成果与价值

1974 年 WHO 启动扩大免疫规划（EPI，后更名基本免疫规划），通过儿童常规疫苗接种累计避免全球约 1.54 亿儿童死亡，是成本效益最高的公共卫生策略之一（部分场景投资回报率达 44 倍），且已扩展至乙肝、肺炎球菌等新疫苗及青少年 HPV 疫苗。

1. 近年挑战与新冠冲击

2010 年后全球疫苗覆盖进展停滞，部分国家甚至倒退（如 2010-2019 年 94 个国家 DTP3 覆盖下降）；2020 年新冠疫情加剧危机，社交隔离、卫生系统分流、供应链中断导致疫苗服务大幅中断，2023 年全球覆盖仍未恢复至疫情前水平，疫苗可预防疾病（麻疹、脊髓灰质炎、白喉）暴发风险上升。

1. IA2030 目标与研究必要性

2019 年 WHO 提出《2030 年免疫议程》（IA2030），核心目标包括：① 零剂量儿童（以未接种 DTP1 的 < 1 岁儿童为代理）数量较 2019 年减半；② 生命周期疫苗（DTP3、PCV3、MCV2 等）全球覆盖达 90%。2025 年处于 IA2030 十年周期中期，需通过分析 1980-2023 年趋势、新冠长期影响及 2030 年预测，为调整策略提供证据。

1. 既往数据局限

此前 WHO-UNICEF 国家免疫覆盖估计（WUENIC）依赖规则导向和专家判断，存在时间趋势平滑或噪声问题；GBD 既往研究仅覆盖至 2019 年，缺乏新冠对疫苗覆盖的长期定量分析，需更新模型并扩展时间维度。

四、数据来源

研究共梳理 1980-2023 年 8042 个数据源，最终纳入 1085 个独特来源（含 128 个新来源，其中 2020-2023 年 37 个），具体包括：

1. 行政与官方报告数据

• 49800 个国家 - 年份 - 疫苗 - 剂量特异性数据点，来自 WHO-UNICEF 联合报告表（JRF）及各国官方疫苗覆盖报告。

1. 家庭调查数据

• 14700 个数据点，来自人口与健康调查（DHS）、多指标类集调查（MICS）及其他跨国 / 国家特异性调查，按 12-23 个月、24-35 个月等出生队列分组，匹配国家疫苗接种程序对齐数据年份。

1. 补充数据

• 疫苗缺货事件、国家免疫规划疫苗引入时间、疫苗接种程序（均通过 JRF 报告）；

• 武装冲突数据（ACLED、Uppsala 冲突数据项目、埃塞俄比亚提格雷战争数据）；

• 医疗保健获取与质量指数（HAQ Index）、社会人口指数（SDI）（用于偏倚调整和预测模型）。

1. 数据公开性

所有数据已分类整理并公开于 Global Health Data Exchange 平台。

五、研究框架及详细技术路线图

研究以 "数据处理→偏倚调整→中断建模→核心覆盖建模→二次分析→结果输出" 为核心框架，采用 GBD 标准化统计方法，具体技术路线如下：

1. 第一步：数据收集与筛选

• 纳入标准：204 个 GBD 涵盖国家 / 地区、11 种 WHO 推荐儿童疫苗（DTP1/3、MCV1/2、Pol3、BCG、HepB3、Hib3、PCV3、RCV1、RotaC）、1980-2023 年数据；

• 排除标准：样本量不足的调查、数据逻辑矛盾（如 DTP3>DTP1）、未匹配出生队列的调查数据；

• 数据对齐：根据国家疫苗接种程序，将调查队列（如 12-23 个月）分配至预期疫苗接种年份，确保与行政数据时间一致。

2. 第二步：数据偏倚调整（MR-BRT 模型）

• 偏差评估：对比同一国家 - 年份的 "家庭调查数据" 与 "JRF 行政数据"，计算偏差比率（调查覆盖 / 行政覆盖）；

• 协变量调整：结合 HAQ Index（反映卫生系统质量）调整偏差，假设卫生系统越好，行政数据偏差越小；

• 创新点：首次同时对 DTP1 和 DTP3 直接建模偏差（既往 GBD 仅建模 DTP3），提升零剂量儿童估计准确性。

3. 第三步：中断因素建模（缺货 + 新冠）

• 常规缺货中断：对 JRF 报告的疫苗缺货事件，计算 "缺货年份覆盖" 与 "无缺货反事实覆盖" 的差值，作为中断幅度协变量；

• 新冠中断（2020-2023 年）：将所有国家 - 疫苗 - 年份视为潜在中断对象，无数据时通过 "有数据地区的疫苗 - 年份特异性中断分布" 插补中断幅度；

• 中断幅度纳入后续 ST-GPR 模型，量化对覆盖的影响。

4. 第四步：核心疫苗覆盖建模（ST-GPR 模型）

采用时空高斯过程回归（ST-GPR） 合成异源数据，分两类建模：

• 直接建模疫苗：对 DTP1、MCV1、Pol3、BCG，直接用 ST-GPR 拟合偏倚调整后的行政 / 调查数据，纳入协变量（HAQ Index、冲突死亡率、中断幅度）；

• 比率建模疫苗：对其他疫苗，通过 "与参考疫苗的覆盖比率" 间接建模（确保逻辑合理性，如 MCV2<MCV1）：

• DTP3 = DTP3/DTP1 比率 × DTP1 覆盖（直接建模比率）；

• HepB3、Hib3、PCV3、RotaC = 与 DTP3 的比率 × DTP3 覆盖；

• MCV2、RCV1 = 与 MCV1 的比率 × MCV1 覆盖；

• 新疫苗推广：对 PCV3、RotaC 等近年引入疫苗，用 MR-BRT 拟合 "引入后年份 - 覆盖比率" 的平滑曲线，提升早期推广阶段估计准确性。

5. 第五步：不确定性传播

• 从每个建模步骤的后验分布中随机抽样 1000 次，所有后续计算（如地区聚合、预测）均按抽样样本进行；

• 结果用 "均值 ±95% 不确定性区间（UI）" 表示，全球 / 地区聚合采用目标人群加权平均。

6. 第六步：二次分析（IA2030 相关）

• 新冠影响评估：构建 "无新冠" 反事实场景（移除 2020-23 年新冠中断协变量，调整 2015-19 年常规中断均值），对比实际覆盖，计算额外错过疫苗的儿童数；

• 零剂量儿童分析：以 "未接种 DTP1 的 < 1 岁儿童" 为零剂量代理，计算 2023-2030 年需减半所需的 DTP1 年增长率（AROC），并与 2000-2019 年历史 AROC 分布对比；

• 2030 年预测：对 DTP3、PCV3、MCV2 构建三种情景：

• 参考情景：用 SDI（社会人口指数）为唯一协变量的逻辑回归，反映最可能趋势；

• 较好情景：基于 1980-2019 年覆盖变化率的 85th 百分位；

• 较差情景：基于 1980-2019 年覆盖变化率的 15th 百分位。

六、研究步骤及结果展示

（一）核心研究步骤

1. 完成 1980-2023 年 204 国 11 种疫苗覆盖数据的清洗、偏倚调整与建模；

1. 分析 1980-2019 年长期趋势（覆盖变化、零剂量减少）；

1. 量化 2020-2023 年新冠对疫苗覆盖的影响（绝对 / 相对降幅、额外错过疫苗儿童数）；

1. 评估 IA2030 零剂量减半目标的可行性（需提升的覆盖幅度、AROC 要求）；

1. 预测 2030 年三种情景下 DTP3、PCV3、MCV2 的覆盖水平。

（二）关键结果展示

1. 1980-2019 年疫苗覆盖趋势：长期增长但后期停滞

• 原始 EPI 疫苗（BCG、MCV1、DTP1、DTP3、Pol3）：

• 全球覆盖近翻倍：BCG 从 38.1%→83.3%，MCV1 从 37.1%→83.1%，DTP1 从 48.8%→89.0%；

• 2010-2019 年进展放缓：100 个国家 MCV1 覆盖下降，拉美加勒比地区降幅最大（DTP3 从 89.8%→73.9%）；36 个高收入国家中 21 个至少一种疫苗（除 BCG）覆盖下降。

• 新疫苗（HepB3、Hib3 等）：

• 覆盖持续上升：2019 年 HepB3 达 80.1%、Hib3 达 70.7%、MCV2 达 67.9%；

• PCV3/RotaC 推广较晚：2000 年代中期启动，2019 年覆盖分别达 48.1%、38.8%。

2. 1980-2019 年零剂量儿童趋势：大幅减少但地区不均

• 全球零剂量儿童从 5880 万（1980 年）降至 1470 万（2019 年），减少 74.9%，主要减少阶段为 1980-1990 年（EPI 初期，减 55.3%）和 2000-2010 年（Gavi 启动后，减 35.4%）；

• 地区差异：南亚减少最显著（89.3%，减少 1950 万）；撒哈拉以南非洲因人口增长 125%，仅减少 141 万，零剂量儿童占比从 1980 年 53.5% 升至 2019 年 52.8%。

3. 2020-2023 年新冠影响：覆盖骤降且恢复缓慢

• 原始 EPI 疫苗：2019-2023 年全球覆盖均下降，Pol3 降幅最大（2.8 个百分点），2023 年仍未恢复至疫情前；

• 新疫苗：虽持续增长但增速低于预期，PCV3 增长最多（14.3 个百分点），仅 HepB3（与 DTP3 同程序）2023 年覆盖仍低于 2019 年（低 1.6 个百分点）；

• 额外错过疫苗儿童：2020-2023 年全球 1560 万儿童错过 DTP3/MCV1，1660 万错过 RotaC；地区上，拉美加勒比中断最严重（如 2021 年 DTP1 降 11.2 个百分点），撒哈拉以南非洲绝对数受影响最大（RotaC 少接种 696 万）。

4. 零剂量儿童 2023 年现状与 IA2030 目标可行性

• 2021 年零剂量儿童达疫情峰值 1860 万，2023 年降至 1570 万（仍比 2019 年多 98.9 万）；

• 地区集中：50% 零剂量儿童来自 8 国（尼日利亚、印度、刚果（金）、埃塞俄比亚、索马里、苏丹、印度尼西亚、巴西）；

• 目标挑战：需 2030 年零剂量降至 735 万，全球 DTP1 需从 2023 年 87.4% 升至 94.0%；撒哈拉以南非洲需 DTP1 达 90.3%（比历史最高高 12.1 个百分点），8 国需贡献 51.2% 的减少量，多数国家需超历史 AROC 的 80th 百分位（如索马里、苏丹需超 99th）。

5. 2030 年疫苗覆盖预测：仅乐观情景下 DTP3 达标

• 地区差异：仅高收入地区在参考情景下能维持 3 种疫苗≥90% 覆盖；撒哈拉以南非洲 2030 年 DTP3 覆盖仍显著低于其他地区。

七、研究结论

1. EPI50 年成果显著但面临瓶颈

EPI 通过疫苗覆盖翻倍、零剂量儿童减少 74.9%、引入 11 种疫苗，避免 1.54 亿儿童死亡，但 2010 年后进展停滞，新冠疫情导致覆盖倒退，2023 年仍未恢复至疫情前水平，疫苗可预防疾病暴发风险上升。

1. IA2030 目标实现难度大，需加速进展

仅在较好情景下 DTP3 能达 90% 覆盖，PCV3、MCV2 及零剂量减半目标均难以实现；撒哈拉以南非洲和南亚需最大幅度提升覆盖（如撒哈拉以南非洲 DTP1 需超历史最高 12.1 个百分点），拉美需优先恢复 DTP1/3、Pol3 覆盖。

1. 核心干预方向

• 强化初级卫生系统：作为疫苗交付的基础，尤其应对冲突、气候危机等中断；

• 应对疫苗犹豫：通过社区参与、卫生人员沟通、科学普及，降低错误信息影响；

• 靶向边缘化人群：优先覆盖冲突地区、低收入群体，推进 WHO "补种计划"（Big Catch-Up）；

• 稳定资金投入：美援、Gavi 资金削减可能加剧差距，需全球协同增加免疫投入。

1. 增量进展仍具重大价值

即使未完全达成 IA2030 目标，全球疫苗覆盖每提升 1 个百分点，仍可保护数百万儿童免受致命疾病威胁，需持续推进 equitable 免疫策略，确保 "不让任何一个儿童掉队"。