报告行业投资评级 - 文档未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 通过对23个中低收入国家和地区的28个在线实验进行个体参与者数据（IPD）元分析，发现行为知情消息总体上显著提高了未接种疫苗受访者的接种意向，特定框架的显著汇总效应从1.16倍（变异框架）到1.45倍（专家和宗教领袖框架）不等，强调了针对不同疫苗犹豫驱动因素定制沟通的重要性，并为利用社交媒体快速洞察的行为沟通策略处理未来健康危机提供了见解[4]。 根据相关目录分别进行总结 一、研究背景 - 在COVID - 19大流行期间，中低收入国家的疫苗接种率低于富裕国家，通信运动可通过增强疫苗信心和接种意向来克服这一挑战，但需要实证测试以确定在不同背景下最有效的信息类型[4]。 - 疫苗接种之旅涉及结构因素、个人决策和最后一公里行动，疫苗信心、自满和便利性低等问题可能导致疫苗犹豫，进而阻碍疫苗接种，通信运动可加强疫苗信心并促进接种意向[14]。 - 虽然已有研究探索全球疫苗接受情况，但在中低收入国家构建有效通信以促进COVID - 19疫苗接受的证据仍然有限，本研究旨在通过元分析方法量化和比较消息的总体效应大小和调节因素，以生成更精确的政策建议[19][20]。 二、研究方法 （一）研究样本 - 在2021年1月至2022年6月期间，使用社交媒体在23个国家和地区进行了28项随机调查实验，以确定不同的行为知情疫苗消息是否能增加接种意图，每个国家的研究遵循相似的招募、实验设计和调查测量协议，最终样本包括28项研究中的229,886个回应，本研究重点关注未接种疫苗的123,720名参与者[29]。 （二）参与者招募和抽样 - 通过Facebook使用配额抽样招募参与者，在每个国家的Facebook账户中抽取18岁及以上的样本，根据年龄、性别和地区等人口统计特征将招募广告暴露给预定义的群体，以反映该国人口结构，并根据参与Facebook用户的特征实时更新广告投放，以确保最终样本中每个群体的适当代表性[30][31]。 （三）研究程序 - 参与者点击研究广告后被重定向到Facebook Messenger，在那里通过聊天机器人进行调查，参与者首先选择语言并提供知情同意，然后回答关于COVID - 19疫苗接种状态的问题，未接种者被纳入随机分配到不同消息框架的调查实验，之后还会被询问对COVID - 19疫苗接种的主要益处或担忧的看法、与COVID - 19相关的态度和信念、信息渠道使用情况以及可信信息来源，最后提供人口统计信息，整个研究平均耗时约10分钟[34][35]。 - 未接种疫苗的参与者被随机分配到不同的行为知情消息框架组，随机化分层进行，参与者被分配到控制消息组的概率更高，所有处理消息组的分配概率相等[36]。 - 消息框架基于先前研究并结合不同原则，内容因国家和时间而异，包括专家框架、专家 + 名人框架、专家 + 宗教领袖框架、安全框架、功效和亲社会框架、动态社会规范框架、地方病框架、变异框架等，同时排除了在少于三个研究中测试的金融激励和COVID - 19的致命风险框架[40][42][43][44][45][46][47][48][49][50][51]。 （四）测量和指标 - 主要结果是自我报告的疫苗接种意向，对于在研究时未接种疫苗的受访者进行测量，将回答重新编码为“是”或“否/不确定”的二元分类[52]。 - 潜在的个体水平调节因素包括性别、年龄、教育程度和是否为卫生工作者，潜在的研究水平调节因素包括研究启动月份、研究国家的人均GDP、研究时该国的疫苗接种率以及来自Wellcome全球监测调查（2018）的信任和疫苗感知指标[53][54][55]。 （五）元分析方法 - 采用随机效应、两阶段个体参与者数据（IPD）元分析方法，第一阶段为每个研究计算logit模型，第二阶段使用共同效应逆方差模型汇总研究间的治疗效果，考虑汇总效应在95%置信区间不包含0时为显著，使用I2指数衡量效应大小的不一致性，还进行了缺失数据分析、个体水平调节因素分析和研究水平调节因素分析[64][65][66][68]。 三、研究结果 （一）参与者和研究样本的特征 - 研究样本倾向于男性（52.4%）、高学历（43.6%接受高等教育）和相对年轻（29.2%为18 - 29岁），未接种和接种样本在人口统计学特征上存在显著差异，但在性别和教育方面定性相似，最大差异在于年龄分布，且未接种样本中表示自己是卫生工作者的比例略高于接种样本[76][78][80]。 - 研究在18个月内于中低收入国家和地区进行，研究实施时间和疫苗接种率差异较大，样本中报告的疫苗接种水平显著高于全国平均水平，反映了样本的潜在独特性[81][84]。 （二）对疫苗接种意向的主要影响 - 所有测试消息对疫苗接种意向的总体影响为对数优势比（LOR）为0.24（95% CI：[0.22, 0.27]，OR：1.28），即使用任何行为知情消息传递比对照组增加了参与者接种COVID - 19疫苗的意向1.28倍[88]。 - 不同框架消息对疫苗接种意向的影响不同，按影响大小降序排列，专家和宗教领袖消息的汇总估计为0.37 LOR（95% CI：[0.32, 0.42]，OR：1.45），地方病框架为0.35 LOR（95% CI：[0.27, 0.44]，OR：1.42），专家和名人消息为0.28 LOR（95% CI：[0.23, 0.33]，OR：1.33），功效和亲社会框架为0.24 LOR（95% CI：[0.18, 0.29]，OR：1.27），专家消息为0.23 LOR（95% CI：[0.19, 0.27]，OR：1.26），变异框架为0.15 LOR（95% CI：[0.06, 0.24]，OR：1.16），动态社会规范框架为0.14 LOR（95% CI：[0.07, 0.20]，OR：1.15），而安全消息组与对照组无差异（LOR：0.04，95% CI：[- 0.02, 0.11]，OR：1.05）[89]。 - 专家和宗教领袖、专家和名人、动态社会规范消息的异质性不显著，而地方病、安全、专家、功效和亲社会、变异框架消息的异质性显著，这些消息的影响在不同研究中差异较大，具体表现为不同消息在不同国家和地区的有效性不同[90][91][92]。 （三）研究水平调节 - 在地方病、安全、专家、功效和亲社会、变异框架中观察到研究间异质性显著，进行调节因素分析发现，国家层面的疫苗接种率不是任何框架的显著调节因素，干预开始月份对专家消息和地方