GIỚI THIỆU

Hai mô hình nghiên cứu tiêu biểu về ý định tiêm phòng là mô hình 3Cs và mô hình niềm tin sức khỏe

Đại dịch Covid-19 đang diễn ra trên phạm vi toàn cầu, trong đó có Việt Nam. Tuy nhiên, với những biện pháp ứng phó kịp thời, Việt Nam đã thành công trong việc hạn chế những tổn hại kinh tế do đại dịch này gây ra. Hiện tại, Nhà nước đang thực hiện chương trình thử nghiệm vắc xin chống Covid-19. Việc thành công trong việc thử nghiệm và mở rộng tiêm vắc xin không chỉ phụ thuộc vào nhà quản lý, mà còn đòi hỏi sự ủng hộ và tham gia của quần chúng nhân dân. Dù vắc xin có hiệu quả tới đâu, chỉ một nhóm nhỏ người dân được tiêm phòng sẽ khó có thể đẩy lùi đại dịch.

Bài viết tập trung tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng tới người dân, cụ thể là đối tượng sinh viên – những người trẻ tuổi có tinh thần sẵn sàng thử thách cao và sức khỏe tốt – có ý định tham gia tiêm vắc xin. Kết quả của nghiên cứu kỳ vọng sẽ hỗ trợ nhà quản lý, đơn vị y tế trong việc tiếp cận, tạo diều kiện và cổ vũ người dân tiêm vắc xin, đảm bảo việc tiêm chủng vắc xin Covid-19 có ý nghĩa trong ngắn hạn và lâu dài hơn là thúc đẩy tiêm chủng phòng ngừa các loại bệnh khác nhau trong tương lai.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Các nghiên cứu về đại dịch Covid-19

Từ khi đại dịch Covid-19 bùng nổ, đã có nhiều nghiên cứu khoa học được thực hiện liên quan đến vấn đề này. Một số nghiên cứu tiêu biểu có thể kể đến, như: Dịch tễ học và cơ chế bệnh sinh của đợt bùng phát bệnh do coronavirus (Covid-19) của Hussin và Siddappa (2020); Covid-19 và khả năng tử vong toàn cầu của Grech (2020); Đánh giá ngắn về liệu pháp kháng thể cho Covid-19 của Venkat và cộng sự (2020)... Các nghiên cứu đều cho thấy nỗ lực của con người trong cuộc chiến chống Covid-19. Xuất phát từ thực tế và mong muốn sớm ngăn chặn sự lây lan của Covid-19, đề tài được quan tâm hàng đầu trong nghiên cứu về lĩnh vực này là nghiên cứu về ý định tiêm phòng của người dân.

Các mô hình nghiên cứu về ý định tiêm phòng

Hai mô hình nghiên cứu tiêu biểu về ý định tiêm phòng là mô hình 3Cs và mô hình niềm tin sức khỏe (Health Belief Model – HBM). Trong đó:

Mô hình niềm tin sức khỏe

HBM là một trong những lý thuyết đầu tiên về hành vi người tiêu dùng về sức khoẻ (Irwin, 1974). HBM đưa ra giả thuyết rằng, niềm tin của mọi người về việc liệu họ có nguy cơ mắc bệnh hoặc vấn đề sức khỏe và nhận thức của họ về lợi ích của việc thực hiện hành động để tránh nó có ảnh hưởng đến sự sẵn sàng tham gia của họ. Mô hình HBM gồm các nhân tố cụ thể sau:

(1) Mức độ nhạy cảm nhận thức được: Những cá nhân nhận thấy rằng, họ dễ mắc phải một vấn đề sức khỏe cụ thể sẽ có hành vi để giảm nguy cơ phát triển vấn đề sức khỏe của họ (Irwin, 1974).

(2) Nhận thức về mức độ nghiêm trọng nhận thức được: Những cá nhân nhận thấy một vấn đề sức khỏe cụ thể là nghiêm trọng có nhiều khả năng thực hiện các hành vi để ngăn chặn vấn đề sức khỏe đó (Nancy và cộng sự, 1984).

(3) Mối đe dọa nhận thức được: Sự kết hợp giữa mức độ nghiêm trọng và mức độ nhạy cảm được nhận thức được gọi là mối đe dọa được nhận thức. Mối đe dọa được nhận thức cao hơn dẫn đến khả năng tham gia vào các hành vi nâng cao sức khỏe cao hơn (Irwin, 1974).

(4) Lợi ích nhận thức được: Nếu cá nhân tin rằng, một hành động cụ thể sẽ làm giảm tính nhạy cảm đối với một vấn đề sức khỏe hoặc giảm mức độ nghiêm trọng của nó, thì người đó có khả năng tham gia vào hành vi đó (Nancy và cộng sự, 1984).

(5) Những rào cản nhận thức được: Các rào cản nhận thức được khi thực hiện hành động bao gồm: sự bất tiện, chi phí, nguy hiểm và sự khó chịu liên quan đến việc tham gia vào hành vi sức khoẻ đó (Nancy và cộng sự, 1984). Để hành vi nâng cao sức khoẻ xảy ra, thì lợi ích được nhận thức phải lớn hơn các rào cản được nhận thức.

(6) Sự thúc đẩy: Bao gồm các sự kiện hoặc thông tin từ những người thân thiết, phương tiện truyền thông, hoặc nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe thúc đẩy sự tham gia vào các hành vi liên quan đến sức khỏe (Nancy và cộng sự, 1984; Christopher, 2010; Barbara, 2008).

(7) Hiệu quả tự thân: Đề cập đến nhận thức của một cá nhân về khả năng để thực hiện thành công một hành vi sức khỏe (Christopher, 2010; Barbara, 2008). Nhân tố này được thêm vào HBM nhằm giải thích tốt hơn sự khác biệt của các cá nhân trong các hành vi sức khỏe.

HBM đã được sử dụng để phát triển các biện pháp can thiệp hiệu quả nhằm thay đổi các hành vi liên quan đến sức khỏe bằng cách tác động vào các nhân tố chính của mô hình. Tuy nhiên, mô hình không tính đến các nhân tố khác ảnh hưởng đến hành vi sức khỏe, như: cảm xúc, môi trường…

Mô hình 3Cs

Theo Noni (2015), mô hình 3Cs về sự quan ngại vắc xin gồm 3 nhân tố:

(i) Sự chủ quan đối với bệnh tật: Xuất hiện khi đánh giá của con người về sự rủi ro của các bệnh có thể phòng ngừa được bằng vắc xin thấp đến mức vắc xin không còn là biện pháp phòng ngừa cần thiết. Sự chủ quan góp phần dẫn đến sự quan ngại vắc xin, nhưng có thể khắc phục được bằng cách làm tăng nhận thức về dịch bệnh (Bert và cộng sự, 2020).

(ii) Sự tin tưởng về sức khỏe của bản thân: Theo Katherine và cộng sự (2012), sự tin tưởng vào sức khỏe của bản thân, không dễ bị ảnh hưởng bởi các loại virus sẽ tạo ra tâm lý chủ quan, né tránh việc tiêm phòng vắc xin.

(iii) Sự (thiếu) thuận tiện của việc tiêm vắc xin: Góp phần làm cho việc né tránh tiêm phòng gia tăng và gồm những vấn đề mang tính tình huống, như: tình trạng thể chất của con người; khả năng và sự sẵn lòng chi trả cho vắc xin; khả năng tiếp cận vắc xin về mặt địa lý; khả năng lý giải ngôn ngữ về y học... Ngoài ra, chất lượng của dịch vụ y tế và mức độ cung cấp dịch vụ tiêm chủng tại từng địa điểm, thời điểm, bối cảnh văn hoá khác nhau cũng ảnh hưởng đến sự quan ngại vắc xin (Noni, 2015).

Bên cạnh 2 mô hình nghiên cứu quan trọng trên, cũng có một số nghiên cứu khác về nhân tố ảnh hưởng tới ý định tiêm phòng được thực hiện ở nhiều khu vực khác nhau, như: Mỹ (Reiter và cộng sự, 2020); Cộng hòa Congo (Nzaji và cộng sự, 2020) hay Liên minh châu Âu (Neumann-Böhme và cộng sự, 2020). Các nghiên cứu đều chỉ ra rằng, người dân có mối quan tâm lớn với hiệu quả của vắc xin phòng Covid-19. Hiệu quả của vắc xin càng cao, thì mức độ sẵn lòng tiêm vắc xin của người dân càng lớn. Harapan và cộng sự (2020) còn chỉ ra rằng, khi có người làm trong ngành y tế sẵn sàng chấp nhận tiêm chủng nếu hiệu quả của vắc xin nhỏ hơn 50%, thì người dân tin vào mức độ hiệu quả và an toàn của vắc xin hơn. Kết quả nghiên cứu của Siciliani và cộng sự (2020) cũng cho thấy, người dân tin tưởng vào chính phủ và hệ thống y tế càng nhiều, thì càng dễ tiếp nhận tiêm vắc xin.

Nghiên cứu của Reiter và cộng sự (2020) còn đề cao ảnh hưởng của bảo hiểm tới ý định tiêm vắc xin. Theo đó, người có bảo hiểm có khả năng chấp nhận tiêm cao hơn những người không có bảo hiểm.

Giả thuyết và mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở tổng quan các công trình ở trên và bối cảnh thực tế tại Việt Nam, khi nhiều nghiên cứu cho rằng, sự tin tưởng vào khả năng phòng virus, tạo ra kháng thể tự nhiên của người tiêm phòng, giúp miễn dịch tự nhiên sẽ thúc đẩy ý định tham gia tiêm phòng của người dân, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết sau:

H1: Sự tin tưởng có tác động tích cực đến ý định tiêm vắc xin phòng Covid-19 của sinh viên trên địa bàn Hà Nội

Bên cạnh đó, việc tạo ra sự thuận tiện cho người dân khi tham gia tiêm phòng sẽ là hoạt động mang lại ý nghĩa lớn trong việc thúc đẩy ý định tham gia tiêm vắc xin phòng Covid-19 của người dân. Từ những cơ sở lập luận nêu trên, nhóm tác giả đề xuất:

H2: Sự thuận tiện có tác động tích cực đến ý định tiêm vắc xin phòng Covid-19 của sinh viên trên địa bàn Hà Nội

Để có hành vi, con người có thể chịu tác động bên ngoài, trong đó có sự động viên của người khác. (Nancy và cộng sự, 1984; Christopher, 2010). Cường độ động viên, khuyến khích càng cao, thì cá nhân càng có thái độ tích cực với hành động. Do đó, nhóm nghiên cứu xây dựng giả thuyết nghiên cứu:

H3: Sự động viên có tác động tích cực đến ý định tiêm vắc xin phòng Covid-19 của sinh viên trên địa bàn Hà Nội

Các giả thuyết trên được tổng hợp thành mô hình nghiên cứu được trình bày tại Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Trên cơ sở tổng quan nghiên cứu, nhóm tác giả tiến hành xây dựng thang đo, có điều chỉnh phù hợp với tình hình Việt Nam. Bảng hỏi được đưa vào khảo sát thử lấy ý kiến của chuyên gia, sau đó hiệu chỉnh lại và đưa vào khảo sát chính thức. Thời gian khảo sát từ ngày 20/02/2020 đến ngày 10/03/2021.

Dữ liệu trong nghiên cứu bao gồm cả dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp. Dữ liệu thứ cấp là những báo cáo, bài báo, tạp chí, luận án trong nước và quốc tế về những nhân tố và các học thuyết đã được đưa ra và chứng minh có ảnh hưởng đến ý định tiếp nhận vắc xin Covid-19 của con người. Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua khảo sát thực tế bằng bảng hỏi sinh viên các trường cao đẳng, trung cấp, đại học ở Hà Nội. Số lượng bảng hỏi phát ra là 350 bảng. Sau khi sàng lọc, số bảng hỏi hợp lệ được sử dụng để phân tích là 330.

Các phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu gồm: phương pháp phân tích và tổng hợp thông tin thứ cấp; kiểm định độ tin cậy của các biến đo lường bằng hệ số Cronbach’s Alpha; phân tích nhân tố khám phá (EFA); phân tích hồi quy tuyến tính.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Phân tích độ tin cậy thang đo

Kết quả phân tích cho thấy, các thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều nằm trong khoảng từ 0,7 đến 1 (Bảng 1). Như vậy, toàn bộ các biến quan sát đều đạt yêu cầu độ tin cậy thang đo và được đưa vào phân tích EFA ở bước tiếp theo.

Bảng 1: Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát, 2021

Phân tích EFA

Theo kết quả ở Bảng 2, các tiêu chí trong phân tích EFA đều đạt yêu cầu. Sau khi phân tích EFA, các biến được rút trích vào 2 nhân tố, trong đó nhân tố Sự tin tưởng giữ nguyên, còn các biến của nhân tố Sự thuận tiện và Tín hiệu hành động gộp vào nhau. Nhóm tác giả đặt tên cho nhân tố mới là Động lực (Bảng 3).

Bảng 2: Kết quả phân tích EFA

Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát, 2021

Bảng 3: Các nhân tố và thang đo sau khi phân tích EFA

Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát, 2021

Phân tích hồi quy

Theo kết quả Bảng 4, giá trị R² đã hiệu chỉnh = 0,612, cho thấy Sự tin tưởng và Động lực ảnh hưởng đến 61,25 sự thay đổi ý định tiêm vắc xin của sinh viên. Hệ số Durbin-Waston = 1,789 (lớn hơn 0 và nhỏ hơn 2), do đó mô hình không có tương quan chuỗi bậc nhất. Dữ liệu thu thập đủ tốt. Giá trị Sig. của phân tích Anova < 0,05 (=0.000) chứng minh rằng mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp, có ý nghĩa thống kê. Giá trị VIF của cả hai biến độc lập đều nhỏ hơn 10, nghĩa là mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4: Kết quả phân tích hồi quy

Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát, 2021

Các biến độc lập CF và MT đều có giá trị Sig. < 0,05, đồng nghĩa Sự tin tưởng và Động lực đều có tác động có ý nghĩa thống kê lên Ý định tiêm vắc xin của sinh viên Hà Nội. Giá trị beta của CF > MT (0,361 > 0,322), thể hiện tác động của nhân tố Sự tin tưởng lớn hơn so với Động lực.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy, Động lực và Sự tin tưởng có tác động tích cực đến ý định tiêm vắc xin phòng Covid-19 của sinh viên. Từ kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất giải pháp nhằm thúc đẩy ý định tiêm vắc xin phòng Covid-19 của sinh viên, như sau:

Thứ nhất, các cơ quan quản lý cần tăng cường khả năng tiếp cận thông tin chính xác, hợp lý về vắc xin Covid-19 cho sinh viên, đặc biệt là thông tin từ các bác sĩ chuyên ngành. Các cơ quan quản lý cũng có thể tăng tần suất xuất hiện thông tin và khuyến cáo của bác sĩ đầu ngành trên các trang mạng xã hội, như: Facebook, Instagram… Bên cạnh đó, việc tăng tần suất tiếp cận khuyến cáo của nhân viên y tế về việc tiêm vắc xin bằng cách thông qua các dược sĩ tại các quầy thuốc bán lẻ cũng thúc đẩy ý định tiêm vắc xin của sinh viên.

Thứ hai, để nâng cao sự tin tưởng của sinh viên đối với vắc xin Covid-19, thì sự hiệu quả và tính an toàn của loại vắc xin này nên được thông báo công khai thường xuyên trên các phương tiện thông tin đại chúng. Đồng thời, các thông tin về tác dụng phụ cũng không được che giấu để sinh viên có thể nắm được những phản ứng sẽ xảy ra sau khi tiêm, tránh tiếp nhận các thông tin sai lệch làm giảm sự tin tưởng./.

Tài liệu tham khảo

1. Barbara K. Rimer; K. Viswanath (2008). Health behavior and health education: theory, research, and practice (4th ed.), San Francisco, CA: Jossey-Bass

2. Bert Baumgaertner, Benjamin J. Ridenhour, Florian Justwan, Juliet E. Carlisle, Craig R. Miller (2020). Risk of disease and willingness to vaccinate in the United States: A population-based survey, PLOS Medicine, 17(10)

3. Christopher J. Carpenter (2010). A Meta-Analysis of the Effectiveness of Health Belief Model Variables in Predicting Behavior, Taylor & Francis Online, Health Communication, 25(8), 661-69

4. Grech, V. (2020). Unknown unknowns – COVID-19 and potential global mortality, Early Human Development, 144

5. Harapan et al. (2020). Acceptance of a COVID-19 Vaccine in Southeast Asia: A Cross-Sectional Study in Indonesia, access to https://doi.org/10.3389/fpubh.2020.00381

6. Hussin A. Rothana, Siddappa N. Byrareddy 2020). The epidemiology and pathogenesis of coronavirus disease (COVID-19) outbreak, Journal of Autoimmunity, 109

7. Irwin M. Rosenstock (1974). Historical Origins of the Health Belief Model, SAGE Journals, Health Education & Behavior, 2(4), 328-335

8. Katherine Hart LaVail, Allison Michelle Kennedy (2012). The Role of Attitudes About Vaccine Safety, Efficacy, and Value in Explaining Parents’ Reported Vaccination Behavior, SAGE Journals, Health Education & Behavior, 40(5), 544-551

9. Nancy K. Janz, Marshall H. Becker (1984). The Health Belief Model: A Decade Later, SAGE Journals, Health Education & Behavior, 11(1), 1-47

10. Nzaji M. et al. (2020). Acceptability of Vaccination Against COVID-19 Among Healthcare Workers in the Democratic Republic of the Congo, Pragmat Obs Res., 11, 103-109

11. Neumann-Böhme et al. (2020). Once we have it, will we use it? A European survey on willingness to be vaccinated against COVID-19, Eur J Health Econ, 21, 977–982

12. Noni E. MacDonald (2015). Vaccine hesitancy: Definition, scope and determinants, Vaccine, 33(34), 4161-4164

13. Reiter, Michael L. Pennell, Mira L. Katz (2020). Acceptability of a COVID-19 vaccine among adults in the United States: How many people would get vaccinated, Vaccine, 38(42)

14. Siciliani, L. Et al. (2020). Strengthening Vaccination Programmes and Health Systems in the European Union: A Framework for Action, access to https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2020.02.015

15. Venkat Kumar G., Jeyanthi V., Ramakrishnan S. (2020). A short review on antibody therapy for COVID-19, New Microbes New Infect, 20(35)

Phạm Hồng Chương

PGS, TS. Phạm Thị Huyền

Phạm Phương Anh

Lê Thanh Hà

Nguyễn Yến Khanh

Trần Khánh Linh

Nguyễn Thu Phương

Trường Đại học Kinh tế Quốc dân

(Bài đăng trên Tạp chí Kinh tế và Dự báo số 12 tháng 4/2021)