涪陵區預防接種人員疑似預防接種異常反應監測認知調查及報告影響因素分析

楊 帆 楊德明 向 于 王小明 龔 莉 畢 玲 秦雪松

重慶市涪陵區疾病預防控制中心，重慶 408000

疑似預防接種異常反應（adverse event following immunization，AEFI）是指在預防接種后發生的懷疑與預防接種有關的反應或事件[1]。2016—2020 年全國報告AEFI 的病例數波動在18 萬～24 萬多例，AEFI 報告水平總體上呈現持續升高的趨勢[2-6]，隨著大眾對AEFI 認知的增加，AEFI 的發生也引起越來越高的社會關注度[7]，因此及時有效的AEFI 處置工作可提高公眾對疫苗接種的信心[8]。由于我國AEFI 監測工作目前仍然采用被動監測方式進行[9]，基層接種門診人員是AEFI 監測系統的前沿哨點[10]，AEFI 監測工作的質量與監測工作人員對AEFI 知識的掌握、報告認知及態度密切相關。本研究于2022 年4—5 月在重慶市涪陵區對全區接種門診工作人員開展AEFI 監測認知及報告影響因素調查，為后續AEFI 監測工作的質量提高及接種門診工作人員對AEFI 的認知水平及報告態度改善提供依據。

1 資料與方法

1.1 調查對象

采用普查的方式，對涪陵區27 個街道和鄉鎮預防接種人員開展現場問卷調查，將持有預防接種上崗合格證且在崗的工作人員作為調查對象。

1.2 調查方法與內容

調查采用自行設計的《涪陵區疫苗免疫接種安全性監測質量研究調查問卷》。于2022 年4—5 月由調查員現場對各接種單位所有預防接種工作人員發放電子問卷，調查對象自行現場掃碼無記名自填問卷，當場提交。調查內容主要包括基本情況、AEFI 監測的基本知識、報告態度、監測與報告情況、AEFI 監測的培訓情況等。

1.3 質量控制

1.3.1 問卷設計 通過文獻查閱、專家咨詢，進行現場討論完善，嚴格遵循問卷設計的原則。在多次討論后形成問卷初稿后，開展預調查59 份，隨后對問卷進一步修改和完善，最終通過“問卷星”平臺制作在線調查問卷。

1.3.2 調查員培訓 所有調查員在調查前進行統一培訓，主要是統一調查目的、調查問卷的結構和內容、填寫時的注意事項等。確保現場做好答疑和質量控制。

1.3.3 數據導出 將“問卷星”平臺上的問卷數據導出，剔除其中存在明顯邏輯錯誤的問卷。

1.4 統計學方法

運用Microsoft Excel 2019 軟件進行數據整理，SPSS 26.0 統計學軟件進行統計分析。AEFI監測知識共設置9 個問題，每答對1 個得1 分，計算知識得分的均數和標準差。采用描述性流行病學對基礎資料進行分析，采用χ2檢驗對二分類變量進行單因素分析；采用logistic 回歸分析進行多因素分析。所有統計檢驗水準α 均為0.05，所有P值均表示雙側概率。P＜ 0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一般資料

現場共發放問卷502 份，有效回收463 份，有效回收率92.23%。463 名調查對象中男111 名（23.97%）、女352 名（76.03%）；年齡26～59 歲，平均（36.83±9.64）歲；文化程度以本科及以上為主（50.97%）；職稱以初級職稱為主（60.69%）；從事免疫規劃工作年限多在10 年以內（88.34%）；免疫規劃專職人員占比較小（18.14%）；近1 年接受過專業培訓的人數為326 名（70.41%）。本研究資料的收集符合相關醫學倫理委員會的規定。

2.2 AEFI監測知識

AEFI 監測知識共9 分，平均得分（4.13±1.14）分。數據顯示正確率較高的有：對接種后一般反應的處理（分別為96.54%和43.41%）、一般反應的識別（68.47%）、預防接種后發生急性嚴重過敏反應的分類（63.28%）等。回答正確率偏低的是群體性AEFI的報告（39.96%）、AEFI 的責任報告單位（15.33%）、AEFI 的分類（11.45%）等。

2.3 調查對象對AEFI報告的態度

所有調查對象中認為開展AEFI 監測有必要的占98.92%、認為AEFI 負面事件會影響當地預防接種工作開展的占81.86%、認為AEFI 監測有助于免疫規劃工作開展的占98.27%、認為報告AEFI 是工作人員自身職責的占92.66%、認為開展AEFI 監測是額外工作負擔的占17.49%。

2.4 AEFI的發現方式

在所有調查對象中，16.63%（77 名）的調查對象表示是通過受種者或其家長自己報告而非主動詢問；51.40%（238 名）的調查對象表示是在受種者接種后通過主動詢問其是否發生AEFI；21.81%（101 名）的調查對象表示由預檢或登記崗位人員在受種者下一次接種時詢問上一次疫苗接種后是否發生AEFI；7.34%（34 名）的調查對象表示由接種崗位人員在受種者下一次接種時詢問上一次疫苗接種后是否發生AEFI。

2.5 AEFI報告情況及影響因素分析

2.5.1 AEFI 報告情況 65.44%（303 名）的調查對象表示在日常工作中接到過AEFI 咨詢；其中17.49%（53 名）的調查對象表示在接到AEFI 咨詢后從未進行報告，33.66%（102 名）的調查對象表示曾經在接到AEFI 咨詢后存在未報告的情況。對于未報告的原因59.35%（92 名）的調查對象表示咨詢的都是局部的紅腫、發痛等輕微反應沒必要報告；19.35%（30 名）的調查對象表示監測指標完成后沒必要報告；16.13%（25 名）的調查對象表示咨詢量太大應接不暇，事后忘記導致未報；4.52%（7名）的調查對象表示害怕增加工作量而未報告。

2.5.2 AEFI 報告影響單因素分析 將調查對象的一般情況、工作情況、培訓學習等情況進行分組，采用χ2檢驗進行單因素分析，比較各組報告AEFI 的差異。單因素統計結果顯示，能夠影響AEFI 的報告因素有年齡、職稱、工作地點、免疫規劃工作年限、培訓情況、是否為專職人員、知識得分、崗位情況、查閱文獻情況（P均＜0.05），見表1。

表1 調查對象一般情況及AEFI報告影響因素單因素分析

2.5.3 AEFI 報告影響多因素分析 多因素分析以是否報告AEFI 作為因變量，將AEFI 報告單因素分析中有影響的因素9 個變量作為自變量（表2），采用二分類logistic 回歸模型進行模型擬合，采用向前法進行變量的篩選，最終進入模型的變量有4 個，分別是職稱、免疫規劃工作年限、培訓情況、是否為專職人員。多因素結果顯示，職稱較高、免疫規劃工作年限較長、參加培訓以及專職人員都會導致AEFI 報告率的提高（表3）。

表2 AEFI報告的影響因素及賦值說明

表3 AEFI報告的多因素logistic回歸分析

3 討論

疫苗是公認的最經濟、有效的疾病防控手段，關系到人民群眾的健康，關系到公共衛生安全和國家安全[11]。然而隨著疫苗種類和接種劑次的增加，接種后AEFI 的發生概率大大增加，這就對基層接種單位工作人員關于AEFI 監測與報告的相關知識掌握及態度認知提出了更高的要求。

3.1 AEFI監測知識掌握情況

從AEFI 監測知識的得分情況來看，調查對象對AEFI 監測相關知識整體掌握較差，體現在對AEFI 分類、AEFI 的責任報告單位等掌握不全，對工作中較少見到的AEFI 反應的報告及處置流程不清，如群體性疑似AEFI 的報告等。從AEFI監測知識的來源看，培訓獲取知識的占比相對較低，這也側面反映出AEFI 監測工作的培訓應擴大受眾，應全面提高基層預防接種相關工作人員對AEFI 監測工作的認知，才能真正將AEFI 監測工作普及到每個相關工作人員上，從而切實提高AEFI的監測水平。

3.2 AEFI報告態度及發現方式

從AEFI 報告態度來看，全區工作人員都較為積極，認為AEFI 報告既是工作職責同時非常必要。從AEFI 發現方式來看，全區AEFI 的發現方式主要為主動詢問（占比為51.4%），其中以預檢或登記人員詢問既往AEFI 發生情況占比較多。這樣的工作模式易導致AEFI 監測報告不及時，提示主動監測的開展時機應在接種后數天內，可有效提高AEFI監測敏感性和報告及時性。調查中仍然有17.49%的調查對象認為AEFI 監測是額外工作負擔，占比略低于鐘小榮等[10]、陳佳婧等[12]的調查結果，提示基層接種單位管理人員應加強對AEFI 監測的人力投入，同時提升相應工作人員的監測意識。

3.3 AEFI報告情況

調查結果顯示，接到AEFI 咨詢的調查對象中有較多工作人員存在未報告的情況，主要原因為對輕微AEFI 的忽視、指標完成后的懈怠、事務繁忙導致的遺忘及害怕增加工作量等，這些都體現了工作人員對AEFI 監測與報告工作缺乏深入的理解和認識，同時也側面反映出基層接種單位面臨著工作負擔重[13]、人員短缺、專業技術水平受限及缺乏相應的激勵機制[12]等困境。因此需科學合理分配經費，充分調動基層人員積極性，確保預防接種AEFI 監測相關工作落實到位[14]。

影響因素的統計學分析結果顯示，職稱較高、免疫規劃工作年限較長、參加培訓以及設立專職人員都是AEFI 報告的影響因素，對AEFI 報告敏感性的提升具有積極作用。因此應加強基層接種單位預防接種人員的能力建設，強化專業培訓[15]和日常工作的考核，提高預防接種工作人員的專業素養。同時要建立良好的激勵機制，保證AEFI 監測工作的人力投入，落實專崗專人，減少人員流動，保障預防接種崗位人員的固定性。長此以往，才能保障AEFI 監測報告與處置能力得到穩定提升。

本問卷調查研究是結合日常督導工作時開展的預防接種人員普查，調查時存在部分預防接種人員因外出工作而未調查到的情況，故而無法保證將全部預防接種工作人員納入本研究，有可能導致部分結果出現偏差。