Who would take part in a pandemic preparedness cohort study? The role of vaccine-related affective polarisation: cross-sectional survey

这项在瑞士伯尔尼州进行的横断面调查显示，参与未来大流行病准备队列研究的意愿受社会经济因素和疫苗接种态度的显著影响，其中对疫苗接种持反对态度及情感极化现象均会降低参与意愿，而高学历和高收入人群则表现出更高的参与意愿。

要点

这篇论文就像是在为下一次“大风暴”（大流行病）修筑堤坝之前，先看看大家愿不愿意来帮忙搬砖。

研究人员在瑞士的伯尔尼州做了一次大规模的“民意调查”，目的是想知道：如果未来又出现像新冠那样的新病毒，有多少人愿意加入一个长期的“家庭观察团”（也就是所谓的队列研究），配合科学家监测病毒、抽血、甚至让家里的宠物也参与进来。

为了让你更容易理解，我们可以把这项研究想象成一场“社区大演习”的招募活动。以下是这篇论文的核心内容，用大白话和比喻讲给你听：

1. 为什么要做这个调查？（背景）

想象一下，当一场突如其来的风暴（比如新冠疫情）来袭时，科学家就像是在黑暗中摸索的船长，急需知道有多少人已经“淋过雨”（感染过病毒），才能决定要不要把船开得更稳。

• 过去的教训：新冠期间，科学家发现现有的研究不够用，没法快速搞清楚病毒是怎么在家庭里传播的。
• 未来的计划：所以，他们想建立一个“常备军”（准备就绪的队列研究）。平时大家就登记在册，一旦新病毒出现，就能立刻联系这些人收集数据。
• 核心问题：但这支“常备军”需要大家自愿加入。大家愿意吗？谁愿意？谁不愿意？为什么？

2. 他们是怎么问的？（方法）

研究人员给伯尔尼州 1.5 万个家庭寄了信，就像发请柬一样，邀请大家填一份在线问卷。

• 问什么：除了问年龄、收入、学历这些“硬指标”，他们还问了一个很特别的问题：你对“打疫苗”这件事，心里对“打疫苗的人”和“不打疫苗的人”分别是什么感觉？
• 那个特别的“温度计”：他们用一个“情感温度计”来测量**“情感极化”**。
  • 这就好比，如果你非常讨厌某个球队，而你的邻居非常支持那个球队，你们之间就会产生“情感极化”（互相看不顺眼）。
  • 在疫苗问题上，有些人对“支持疫苗的人”很热情，对“反对疫苗的人”很冷漠甚至敌视，这就是“极化”。

3. 调查结果：谁愿意来“搬砖”？（发现）

在收到回复的人中，大约**一半人（49.8%）**表示愿意加入这个长期的研究团队。这就像是一个社区活动，有一半邻居说“算我一个”。

谁最积极？（高意愿群体）

• 高学历、高收入的人：就像那些受过良好教育、生活宽裕的人，通常更愿意参与这种“高大上”的社区建设。
• 住在城市里的人：比住在偏远农村的人更积极。
• 支持疫苗的人：这部分人不仅自己愿意，甚至如果他们对“反对疫苗的人”有强烈的反感（情感极化），他们更愿意加入研究，仿佛是在通过参与研究来“证明”自己的立场是正确的。

谁不太愿意？（低意愿群体）

• 学历较低、收入较低的人：可能因为太忙，或者觉得这跟自己没关系。
• 反对疫苗的人：这部分人最不愿意加入。
  • 有趣的发现：那些既反对疫苗，又对“支持疫苗的人”充满敌意（情感极化）的人，加入意愿最低。他们就像是一群对“社区活动”充满不信任、甚至觉得这是“敌人设下的陷阱”的人。
• 老年人：年纪越大，意愿越低。
• 家里有宠物或孩子的：虽然自己愿意，但很多人不愿意让家里的毛孩子或孩子也参与进来（可能是担心隐私或麻烦）。

4. 大家为什么愿意或不愿意？（原因）

• 愿意的人说：“我想帮帮大家”、“我想为下一次大流行做准备”、“我对健康研究感兴趣”。这就像邻居们说：“为了咱们社区的安全，我愿意出份力。”
• 不愿意的人说：“没兴趣”、“担心隐私泄露”、“不信任科学家或政府”。这就像有人担心：“你们是不是想偷我的数据？我不信你们。”

5. 这篇论文告诉我们什么？（结论与启示）

这项研究就像给未来的公共卫生政策画了一张**“藏宝图”**：

1. 光靠“科学道理”不够：如果你只跟反对疫苗的人讲科学数据，他们可能根本不听，甚至更反感。因为他们对“另一派”有情感上的敌意。
2. 需要“情感连接”：要让大家参与研究，不能只谈数据，还要解决信任和情感问题。特别是对于那些对疫苗有抵触情绪的人，需要更温和、更包容的沟通方式，消除他们的不信任感。
3. 关注“弱势群体”：目前的研究参与者大多是高学历、高收入的城市居民。如果未来的大流行病来袭，我们可能因为样本偏差，听不到低收入、低学历人群的声音，导致防疫策略有漏洞。
4. 宠物也是关键：既然病毒可能在人和动物之间传播，未来的研究必须把宠物也算进去，但得先搞定宠物主人的心。

一句话总结：
这就好比在修筑防洪堤，我们发现受过教育、有钱、支持疫苗的人很乐意来搬砖，甚至因为讨厌“反对派”而搬得更起劲；但反对疫苗、生活困难或年长的人却不愿意来。为了让未来的防洪堤更坚固，科学家们需要想办法把那些“不愿意搬砖”的人也拉进来，消除他们的疑虑，建立信任，而不是让他们在堤坝外冷眼旁观。

技术摘要

这是一份关于该研究论文的详细技术摘要，涵盖了研究问题、方法论、关键贡献、主要结果及研究意义。

论文标题

谁将参与大流行病准备队列研究？疫苗相关情感极化的作用：一项横断面调查
(Who would take part in a pandemic preparedness cohort study? The role of vaccine-related affective polarisation: cross-sectional survey)

---

1. 研究背景与问题 (Problem)

• 背景：队列研究是应对新发传染病和大流行病的重要公共卫生研究工具。为了在下次大流行爆发时能迅速收集数据，全球卫生专家建议建立“大流行病准备队列”（Pandemic Preparedness Cohorts）。
• 核心问题：尽管已有研究探讨了社会经济因素对参与意愿的影响，但在新冠疫情（COVID-19）之后，公众的情感（Feelings），特别是情感极化（Affective Polarisation），如何影响参与未来研究的意愿尚不清楚。
• 定义：情感极化指个体对持有相似观点的人产生亲和力，而对持相反观点的人产生敌意。本研究特别关注与COVID-19 疫苗接种相关的情感极化。
• 研究目标：
  1. 调查与大流行病准备队列研究参与意愿相关的社会人口学因素。
  2. 探索与疫苗接种相关的情感极化与参与意愿之间的关联。
  3. 描述参与或不参与此类研究的理由。

2. 方法论 (Methodology)

• 研究设计：横断面在线调查（Cross-sectional online survey）。
• 研究地点与对象：瑞士伯尔尼州（Canton of Bern），该地区人口约 107 万，人口特征与瑞士全国相似。
• 抽样方法：
  • 从伯尔尼州行政办公室获取了 15,000 个私人家庭的随机样本。
  • 过采样策略：特意增加了 3 人及以上家庭的样本量（目标 3,000 户），因为大流行病准备队列研究（BEready 项目）旨在研究家庭内部的疾病传播。
  • 每个家庭随机选取一名 18 岁及以上成员作为主要联系人。
• 数据收集：
  • 2022 年 9 月至 12 月进行，通过邮件发送包含个人访问码的邀请信。
  • 问卷提供德语、法语、意大利语和英语版本。
  • 伦理：因未收集个人健康信息，获得伦理豁免。
• 关键变量测量：
  • 主要结局：参与长期传染病队列研究的意愿（4 点量表：是、可能是、可能否、否）。
  • 情感极化：使用“情感温度计”（Feeling Thermometer）。询问受访者对“接种疫苗者”和“未接种疫苗者”的感受（-5 到 +5），两者绝对差值即为极化程度（0-10）。
  • 疫苗接种态度：0-10 分评分（0 为完全拒绝，10 为完全支持）。
  • 协变量：人口统计学特征（年龄、性别、教育、收入、家庭规模等）。
• 统计分析：
  • 使用 R 语言进行分析。
  • 采用**逆概率加权（Inverse Probability Weighting）**以纠正家庭规模的过采样偏差。
  • 进行单变量和多变量逻辑回归分析，计算调整后的比值比（aOR）。
  • 在模型中引入交互项，分析情感极化如何调节疫苗接种态度与参与意愿之间的关系。

3. 关键贡献 (Key Contributions)

• 引入新维度：首次将情感极化（特别是针对疫苗接种的极化）作为预测公共卫生研究参与意愿的关键变量引入研究，超越了传统的社会经济因素。
• 揭示调节效应：发现了情感极化在疫苗接种态度与参与意愿之间起调节作用（Effect Modification）。即：极化程度不同，支持或反对疫苗对参与意愿的影响截然不同。
• 家庭视角：不仅调查了个人意愿，还调查了受访者让子女和宠物参与研究的意愿，为“全家庭”及“全健康（One Health）”队列研究的设计提供了数据支持。
• 后疫情时代洞察：在新冠疫情紧急阶段结束后，评估了公众对长期队列研究的真实意愿，为未来的大流行病准备提供了基线数据。

4. 主要结果 (Results)

• 总体参与意愿：
  • 加权后，49.8%（95% CI: 47.9-51.8）的受访者表示愿意参与未来的队列研究。
  • 让子女参与的意愿较低（40.0%），让宠物参与的意愿因物种而异（啮齿类最高 58.6%，兔子最低 37.9%）。
• 社会人口学因素：
  • 正向关联：高学历（aOR 2.48）和高收入（aOR 1.92）与更高的参与意愿显著相关。
  • 负向关联：年龄较大、家庭规模较大（5 人以上）与较低的参与意愿相关。
  • 地理位置：伯尔尼市周边的城市地区参与意愿高于农村地区。
• 疫苗接种态度与情感极化的交互作用（核心发现）：
  • 总体趋势：反对疫苗接种者参与意愿较低（aOR 0.53）。
  • 极化支持者的效应：在支持疫苗接种的人群中，情感极化者比非极化者更愿意参与（边际 aOR 1.51）。这表明强烈的群体认同感（支持疫苗阵营）增强了参与动力。
  • 极化反对者的效应：在反对疫苗接种的人群中，情感极化者的参与意愿最低（边际 aOR 0.26），显著低于非极化的反对者。
  • 结论：情感极化放大了“支持疫苗者”的参与意愿，同时也加剧了“反对疫苗者”的排斥心理。
• 参与/不参与的理由：
  • 参与理由：主要是利他主义（“为同胞健康做贡献”56%）和“为下一次大流行做准备”（41%）。
  • 不参与理由：缺乏兴趣（42%）、隐私担忧和对科学/数据的不信任。

5. 研究意义 (Significance)

• 对公共卫生研究的启示：
  • 未来的大流行病准备队列研究面临参与偏差风险：高学历、高收入、支持疫苗且情感极化（在支持阵营）的人群可能过度代表，而老年人、低收入者、反对疫苗者（尤其是情感极化者）可能代表性不足。
  • 单纯依靠科学理性可能无法动员所有群体，必须考虑情感和社会心理因素。
• 政策与策略建议：
  • 针对性沟通：需要制定不同的策略来接触不同群体。对于支持疫苗但极化的人群，强调群体认同；对于反对疫苗且极化的人群，需解决深层的不信任和敌意。
  • 社区参与：通过社区参与活动提高对传染病研究重要性的认识，减少数据共享的疑虑。
  • 技术辅助：利用在线调查和自采样生物样本等技术手段降低参与门槛。
• 未来方向：需要在不同国家和文化背景下验证情感极化对研究参与的影响，并长期监测极化程度随时间的变化（如疫情疲劳后的变化），以优化未来的研究设计。

总结

该研究通过严谨的加权抽样和复杂的统计模型，揭示了在新冠疫情后，情感极化是决定公众是否愿意参与大流行病准备研究的关键心理机制。研究指出，虽然总体参与意愿尚可（约 50%），但存在显著的社会经济和政治态度分层。为了建立具有代表性的未来队列，公共卫生部门必须主动应对情感极化带来的挑战，特别是针对那些对疫苗持敌对态度且情感极化严重的群体。