受新冠疫情影响，全球多个国家的常规免疫难以正常进行，特别在卫生资源覆盖不足的中低收入国家。即使在疫苗接种覆盖率较高的国家，少数族裔、宗教团体、偏远农村地区、移民/游牧社区或社会经济地位较低的人群中也可能存在免疫接种空白。
研究显示，与2019年相比，2021年未接种首剂白喉-破伤风-百日咳疫苗(DTPcv1)的婴儿数量增加了37%。未接种任何常规疫苗的“零剂次儿童”和缺少第三剂DTP疫苗(DTPcv3)的“未充分免疫儿童”，以及这些儿童的所在社区，往往很难被常规免疫接种的数据系统覆盖和识别。因此，如只基于有限的扩大免疫规划（EPI）数据和疫苗可预防疾病监测系统（VPDS）进行决策，或无法有效解决免疫覆盖不公平的问题。
数据三角测量法
数据三角测量法（Data Triangulation），即综合多个数据集的方法，越来越被认为是改进公共卫生项目决策数据使用和质量的有效方法。2019年，免疫战略专家咨询小组（SAGE）下设的免疫与监测数据质量与使用工作组建议，数据三角测量法应成为公共卫生分析的标准，即使在缺乏完美数据的情况下，通过三角测量法将许多较弱的证据结合起来，能为更明智的决策奠定基础。
在EPI与VPDS系统外，还有许多数据来源（如常规行政数据、VPD病例数据、覆盖率调查、疫苗供应、血清调查和人口估计值），然而，在使用这些独立的数据系统进行决策时也面临着挑战，包括数据可获得性差和缺乏及时分析。因此，世界卫生组织、联合国儿童基金会和美国疾病控制与预防中心于2020年发布了《利用三角测量法改进免疫计划的决策制定》(Triangulation for Improved Decision-Making in Immunization Programmes 2020，以下简称“指导文件”)，用于指导免疫规划项目的高质量的数据使用。
自2018年以来，孟加拉国、卢旺达和尼日利亚卫生部先后在其EPI和VPDS管理中引入这一方法，通过跨部门合作、整合数据集、制定监测指标、开发数据可视化的仪表盘（Dashboard）、培训人员等，支持各级卫生系统识别和定位“零剂次”或“未充分免疫儿童”，推动落实免疫覆盖的公平性。
孟加拉国、卢旺达和尼日利亚的实施经验
01 孟加拉国
孟加拉国卫生服务总局于2019年成为指导文件的首个试点国家，并将麻疹免疫缺口、免疫规划实施效果和目标人口估算这三个领域列为优先事项。项目由孟加拉国卫生服务总局免疫规划、监测和管理信息系统的部门，民事登记和人口统计部，以及孟加拉国统计局共同参与，此外还包括世界卫生组织和联合国儿童基金会的孟加拉国办公室相关团队。
试点行动除了提升能力建设，修订目标人口估算以及开发区域卫生信息系统，还进行了快速的社区评估工作，以更好了解未接种或漏接种疫苗的原因。试点项目识别出了五个农村地区和一个城市地区中的零剂次、免疫不足和接种遗漏社区。这些社区的住户大多数是农民、从事服务业的人员，或做散工的人。这些地方交通不便，居住条件不好，居民就学和就医都比较困难。根据这些发现，数据三角测量法帮助制定了更有针对性的干预措施。例如，可以在周五、晚间或节假日开设疫苗接种课程，以方便职工家庭的子女接种疫苗，或者为医疗工作者外出提供接种服务报销交通费用等。
02 卢旺达
2022年，由卢旺达生物医学中心牵头，设计了一个基于网络的实时区域卫生信息系统（DHIS2）数据仪表盘。该系统整合综合疾病监测和反应 (IDSR)、基于个人病例的VPD监测数据和EPI免疫登记系统的数据包，并于2023年7月正式部署，10月正式向13个地区推广。
共有14项免疫差距指标和11项计划绩效指标被纳入仪表盘，免疫接种覆盖不足的三个指标包括：1）按年龄和疫苗接种资格划分的VPD病例（包括麻疹和风疹、急性弛缓性麻痹（AFP，脊髓灰质炎）和新生儿破伤风）的疫苗接种状况；2）麻疹、脊髓灰质炎和百白破三联疫苗的“掉针”率（开始接种但未能完成接种的婴儿比例）3）每月按行政级别划分的零剂次和未充分免疫的儿童人数。
指标的设计允许将数据按医疗系统行政级别（如国家级数据可进一步细分至地区和医疗机构级别）和时间（如年度与月度）进行分解。卢旺达也成立了免疫数据技术工作组，为国家、省和地区的代表搭建了讨论和解决相关问题的平台。在项目运行期间，工作组已利用仪表盘分析麻疹暴发期间的免疫接种情况，并确定需要接种疫苗的群体。
03 尼日利亚
尼日利亚原先的EPI管理中，区域卫生信息系统（DHIS2）和疫情应对管理和分析系统（SORMAS）分属不同的部门。由于数据系统分散，尼日利亚面临数据访问、共享、协调和使用的挑战。因此，卫生部联合尼日利亚国家卫生信息系统计划、NIX Technologies等技术合作伙伴，开发了免疫规划管理数据仪表盘，整合了来自DHIS2和SORMAS系统的免疫接种和VPD监测数据，对四种疫苗(麻疹、黄热病、脑膜炎和白喉)的接种进行可视化分析，有效地识别了免疫覆盖的差距。
仪表盘目前已在尼日利亚的两个州部署实施。在这两个州，国家以下各级区域网络的有关工作人员在每月的工作会议上对数据进行审查分析，以指导免疫规划决策。尼日利亚还成立了一个国家技术工作组，工作组基于数据指标，能够快速采取行动，包括向州和地方政府辖区提供有关麻疹疫苗覆盖率数据质量问题的反馈意见，确定麻疹疫情暴发的地理区域，支持更有针对性的疫情应对和疫苗接种活动等。
经验总结
越来越多的中低收入国家正在利用新的信息技术手段来管理免疫接种和疾病防治数据。数据三角测量法及其实施的经验可以为不同国家借鉴和应用，从而改善疫苗接种服务。
通过三个国家的案例，我们发现各级项目的参与方和利益相关者的持续协调至关重要。数据三角测量法的成功运用建立在对许多数据源的访问和使用的基础上。因此，需要多个机构和利益相关者的高度合作和支持。此外，有关部门需要建立支持数据访问、质量、互操作性和使用的定期流程和问责机制，从而形成强有力的“数据使用文化”，提高数据的质量，最终有助于改善免疫规划项目的实施。
虽然三角测量法在监测方面已展示了显著成果，但除应用工具外，专业人员对数据的分析和解读也至关重要，相关工作人员需要具备数据使用和批判性思维的能力，才能将数据综合分析，并在具体情境中转化为可行的干预措施。研究团队也建议，要实现持久的计划改进，仍需考虑基础设施、强有力的国家治理与协调，以及持续的人员能力建设培训。未来应加强不同数据系统之间的互操作性，以便于将数据三角测量法与不同系统的整合，例如将疫苗可预防疾病、社区基础监测与实验室信息系统整合，以达到最优效果。
编译整理：杨潇彤
审核校对：陈姝 张馨予
编辑排版：刘子祺
参考文献
Rachlin A, Adegoke OJ, Bohara R, Rwagasore E, Sibomana H, Kabeja A, Itanga I, Rwunganira S, Mafende Mario B, Rosette NM, et al. Building Data Triangulation Capacity for Routine Immunization and Vaccine Preventable Disease Surveillance Programs to Identify Immunization Coverage Inequities. Vaccines. 2024; 12(6):646.
Scobie, H. M., Edelstein, M., Nicol, E., Morice, A., Rahimi, N., MacDonald, N. E., … & Jawad, J. (2020). Improving the quality and use of immunization and surveillance data: Summary report of the Working Group of the Strategic Advisory Group of Experts on Immunization. Vaccine, 38(46), 7183-7197. World Health Organization, UNICEF, & U.S. Centers for Disease Control and Prevention. (2020). Triangulation for improved decision-making in immunization programmes. https://www.technet-21.org/media/com_resources/trl/6616/multi_upload/0_Triangulation_CoverOrientation_DRAFT_27Jul
