Większość dotychczasowych badań w obszarze poziomu wyszczepialności skupiała się na poziomie społecznej akceptacji szczepień, w mniejszym zaś stopniu na nierównościach w dostępie do usług medycznych. Pandemia SARS-Cov-2 w pełni ukazała, że problemy nierówności w zdrowiu i ograniczonego dostępu do opieki medycznej, jak również do zweryfikowanej wiedzy medycznej, są w Polsce nadal aktualne i w znacznym stopniu wpływają na kondycję zdrowotną społeczeństwa.
Przeprowadzona analiza miała na celu ukazanie geograficznych nierówności w stopniu wyszczepialności w kierunku Covid-19 oraz społeczno-ekonomicznych uwarunkowań niejednolitego dostępu do szczepień. Nasze podejście jest jednocześnie próbą usystematyzowania wiedzy na temat przestrzennych aspektów wyszczepialności w świetle dostępnych danych empirycznych.
W opracowaniu zastosowano przestrzenne techniki eksploracyjne i statystyczne w ramach modelu czynników warunkujących poziom wyszczepialności z dokładnością do poziomu powiatu. Wykorzystano analizę korelacyjną, regresje liniowe w modelu pełnym i selektywną, wielowymiarową przestrzenną typu DBSCAN w ramach modelu wyjaśniającego poziom wyszczepienia p/COVID-19. Poza główną zmienną zależną będącą procentowym udziałem osób zaszczepionych pełnym schematem w przeliczeniu na liczbę mieszkańców w danym powiecie, uwzględniono wyjaśniające predyktory społeczne, polityczne, demograficzne, ekonomiczne i epidemiologiczne.
Różnice w poziomie wyszczepialności uwypuklają problemy nierówności w dostępie do ochrony zdrowia. Uzyskane wyniki sugerują, że bariery systemowe (organizacyjne) mogą być ważnym czynnikiem decydującym o zróżnicowaniu poziomu wyszczepienia. Model z wykorzystaniem zaledwie kilku kluczowych zmiennych społeczno-epidemiologicznych wyjaśnia aż >75% zmienności w poziomie wyszczepienia między powiatami. Analiza korelacji cząstkowych czy przestrzennych nie pozwala na stwierdzenie związków przyczynowo-skutkowych, możemy jednak postawić tezę, że zróżnicowanie w poziomie wyszczepialności na poziomie lokalnym jest w dużej mierze efektem podaży, a nie popytu na szczepienia. Możliwe jest, że barierami są nie tylko odległość punktu od miejsca zamieszkania czy liczba kadry medycznej, ale także brak współpracy z lokalnymi liderami opinii (np proboszczami). W dalszych analizach chcemy zadać pytania, które można dalej weryfikować innymi metodami badawczymi: 1) obszar poparcia dla PiS (33% poziom wyjaśnionej zmienności poziomu wyszczepienia w powiatach) – Jak zinterpretować wpływ poziomu oraz charakteru dostępu do zasobów (kadrowy, infrastrukturalny, etc.) oraz kapitału (społecznego, politycznego, etc.) na organizację szczepień, czy akceptację szczepień przez mieszkańców? 2) Gęstość zaludnienia i wielkość populacji (22% zmienności) – Czy ludność zamieszkująca duże ośrodki miejskie i gęsto zaludnione obszary była uprzywilejowana poprzez lepszą dostępność do punktów szczepień? 3) Udział populacji senioralnej (2% zmienności) – Dlaczego wyludniające się obszary z największym odsetkiem osób starszych (najbardziej przecież zagrożonych ciężkim przejściem COVID-19) szczepią się wolniej? 4) Dostęp do ochrony zdrowia (3%) – Dlaczego tam gdzie jest mniejsza liczebność kadry medycznej mniej ludzi się szczepi? 5) Dochód (6%) – Jaki jest krańcowy koszt pozyskania kandydata do szczepienia w bogatym, a jaki w biednym obszarze?