研究称注射 HPV 疫苗可能导致女性不孕概率增加，是真的吗？
首先，我们要明确HPV疫苗的作用。HPV疫苗（人乳头瘤病毒疫苗）是为了预防由HPV病毒引起的感染，而HPV感染是导致宫颈癌、生殖器疣以及其他一些癌症的主要原因。疫苗的原理是通过激发人体免疫系统产生抗体，从而在接触到真实的HPV病毒时能够有效地抵御感染。
现在，我们来谈谈您提到的“研究称注射HPV疫苗可能导致女性不孕概率增加”这个说法。
事实的起源和解读：
在HPV疫苗上市后的一段时间，确实有一些零星的报道和个别研究，试图将一些不良反应与疫苗联系起来，其中也包括了生育方面的影响。例如，有些人在接种疫苗后报告了月经周期的改变，或者出现了不适症状。一些研究人员可能会基于这些报告进行探索性研究，比如在动物模型上进行试验，或者对一定人群进行流行病学观察。
然而，需要强调的是，科学研究的结论是建立在大量、严谨、经过同行评审的证据基础上的。
1. 主流科学证据的否定性结论：
大型流行病学研究： 全球范围内进行了大量的大型、长期观察性研究，跟踪了数百万接种了HPV疫苗的女性。这些研究旨在评估疫苗的长期安全性，包括对生育能力的影响。压倒性的证据表明，HPV疫苗与女性不孕之间没有因果关系。 换句话说，接种HPV疫苗的女性群体与未接种疫苗的女性群体在生育率上没有统计学上的显著差异。
生育率并未下降： 在HPV疫苗被广泛推广的国家和地区，并没有出现整体生育率下降的现象，这与疫苗导致不孕的说法相悖。
对生殖器官的影响： HPV疫苗作用于免疫系统，诱导产生抗体来对抗HPV病毒。它并不会直接作用于卵巢、子宫等生殖器官，也没有已知的生物学机制表明疫苗成分会干扰排卵、受精或着床等关键的生育过程。
2. 潜在的误解和混淆：
时间上的巧合（Temporal Association）： 有时候，人们在接种疫苗后恰好也遇到了生育方面的问题，但这仅仅是时间上的巧合，而不是因果关系。就像在感冒流行季节，很多人可能同时感冒，也可能同时有人结婚生子，但这并不能说明感冒会导致结婚生子，或者结婚生子会导致感冒。
对不良反应的夸大或误读： 有些研究可能观察到接种疫苗后出现的一些“疑似不良事件”，但这些事件的发生率非常低，且其与疫苗之间的因果关系尚未明确证实。在科学评估中，需要区分“可能性”和“证据”。个别研究的初步发现需要经过更多验证，并与其他更有说服力的证据进行对比。
对HPV感染本身后果的忽视： 相反，我们更应该关注的是HPV感染本身对生育能力的潜在影响。长期的HPV感染，尤其是高危型HPV持续感染，可能导致宫颈病变，甚至宫颈癌。如果宫颈病变严重，可能需要进行宫颈锥切等手术，这些手术在极端情况下可能会对生育能力产生一定影响，例如增加早产的风险。接种HPV疫苗可以有效预防这些由HPV引起的疾病，反而能更好地保护女性的生育健康。
权威机构的立场：
世界卫生组织（WHO）、美国疾病控制与预防中心（CDC）、欧洲药品管理局（EMA）等全球主要卫生和药品监管机构，都基于大量的科学证据，明确表示HPV疫苗是安全的，并且没有证据表明HPV疫苗会导致不孕。这些机构会持续监测疫苗的安全性，并在发现任何新的、有充分证据支持的潜在风险时及时发布警示。目前，它们都没有发出关于HPV疫苗导致女性不孕的警告。
总结来说：
尽管存在一些零星的讨论或初步的研究，但从目前掌握的、经同行评审的、广泛接受的科学证据来看，没有可靠的证据表明注射HPV疫苗会导致女性不孕概率增加。 相反，HPV疫苗被认为是预防由HPV引起多种癌症的重要手段，对于维护女性长期健康包括生育健康是有益的。
如果您对疫苗安全性有疑虑，建议您咨询专业的医生或信赖的医疗机构，获取基于最新科学证据的解释。他们可以为您提供更详细和个性化的信息。
网友意见
太长不看版总结：
这个研究，尽管考虑了年龄、经济、教育等混杂因素，但却遗漏了最重要的避孕措施，并且采取了错误的研究设计，最后导致得到的因果关系结论几乎完全没有任何效力。
这错误有多严重呢？就好比，看见街上同时走着小朋友和成年的大人，就说成年的大人都是小朋友生出来的。
作为一个研究流行病学的人，看到这篇论文漏洞之多、错误之严重，真的可以说是令人智熄。
这几天看你们其他人都在诉诸动机，什么这个人是反疫苗的立场之类的，抱歉，这一点都不学术，也一点都不优雅。学术讨论，怎么能上红小将批倒批臭那一套呢？这篇文章学术上的致命漏洞那么多，光明正大的吊打就是了，走这些完全没必要啊。
所以，都让开，我要一条条细数这研究有多智障了！
错误一：横断面研究设计，不能论证因果关系
看到你们很多人都在纠结什么这个因素没排除啊，那个因素没排除啊之类的，我就笑了。。
实际上，根本都还不用看到这么后面。。。
从使用NHANES的数据论证因果关系这一刻开始，这个作者就已经注定错了。。。
很多人一看摘要说“NHANES的数据”，好了，NHANES是国家调查，又是连续多年开展，第一直觉就觉得这一定是个几十万人的前瞻性队列研究，大样本，论证能力处于流行病学研究中的顶端，嗯，再怎么也一定是有参考价值的。
然而NHANES这个数据，有一个奇特的地方，那就是它虽然是多年连续进行的，但却并不是传统意义上的不断连续跟踪一群人的数据，而是每一波都换新的人调查[1]。
所以，NHANES是每年不断重复的横断面研究！！！不是长期固定随访一群特定的调查对象的队列研究！！！
因此，NHANES官方甚至都推荐大家把多年的数据合并在一起当横断面研究分析，而这篇文章的作者也正是这么做的。
那么好了，用横断面研究下因果关系结论，这有多么荒谬呢？
相当于我们单从这篇研究的横断面数据都还不知道HPV疫苗和怀孕谁先谁后，就要说前者让后者发生几率下降！！！
这就好像，看见大人和小孩走在一起，就说这个大人是这个小孩生的！！
正常情况下，如果我们要观察HPV疫苗对怀孕有没有影响，起码我们得等到HPV疫苗打完之后三五年，起码也要一两年才能看出来吧？
然而，横断面研究的设计带来的问题就是，即便一位从未怀孕的女性在调查前一天才打的HPV疫苗，在横断面研究的数据里，她体现出来的样子也是“打了HPV疫苗但没能怀孕”。换句话说，如果HPV疫苗注射发生在“没能怀孕”这件事之后，那还没怀孕跟人家疫苗有个屁的关系啊？
真的，这种错误太低级了。
我负责任地说，就算把这个研究设计当成期末大作业布置给大四的预防医学本科学生，都可以比这位经济系的副教授做得更好。
因此，在这里敲黑板强调！！用这种横断面数据论证HPV疫苗注射和怀孕几率之间的因果关系，是非常荒谬的。不管在模型里放再多的各种因素，都是站不住脚的。
如果是流行病学专业人士，看到研究设计这里犯了这种智商四舍五入就是0的错，直接就可以不看结果了。
错误二：忽略关键混杂因素
好了。如果作者就只是想论证一下相关性呢？很遗憾，这也是站不住脚的。
楼上各位提到忽视避孕措施的混杂因素，这一点提的很对。
作者试过了用结婚和没结婚这个变量来区分“是否避孕”：
但显然这样的区分是不够清晰的，带有一些拍脑袋的成分；而且，她使用的NHANES的原始数据里面，既有无保护性交次数的数据[2]，也有口服/注射避孕药使用的数据[3]，排除计生措施的影响完全是可实现的。既然能用更准确的方式实现排除，为什么要用结婚与否？
如果还拿刚刚大人小孩那个例子举例，就相当于明明可以去医院查出生记录来确定亲子关系，但作者偏不，作者就是要用肉眼通过看长得像不像来判断，有多不精确也就可想而知了。
顺便提一下，各位瞎猜混杂因素的朋友们，这个作者虽然比较蠢，但是人家是考虑了年龄、收入和受教育程度的，虽然变量本身做的有点糙，但起码是有的。
还有各种小错误，充分体现论文作者毫无流病统计专业素养……
- 操纵数据的嫌疑
论文作者限定25-29岁女性，但文中并没有提为什么选择这个年龄段。
如果常做流行病学研究就能知道，很多时候这种和年龄高度相关的分析，年龄段选择上稍微有一些变化，很可能最后就是显著相关和不相关的差异。因此，正规的流行病学杂志一般都要求对这类特殊的年龄层划分提供理论依据。
而显然这位作者并没有提供。
- 虽然摘要没有明说因果关系，却计算了基于因果关系的指标
读到后面结果表格，作者居然还大言不惭的用这样的没有因果关系的数据预测了疫苗接种带来的出生人口损失：
总结
总的来说，这就是一篇漏洞百出、缺乏基本常识的愚蠢论文。
我现在还没看完这篇论文，不然这个错误列表还能继续列下去，然而实在是够了，我是真的看不下去了。真的辣眼睛啊！！
我现在非常好奇，是怎样的动力，才能让一位美国正规大学的经济学副教授，能够把自己脑子里那些规规矩矩做研究的条条框框全都忘干净，选择用这种没脑子的方式，写出这么一篇从头到尾全是错的论文？
在这顺便也吊打一下凭自己感觉瞎解读这篇论文的微信公众号们：
在这里不单独针对这一个号。我的意思是，在座的绝大多数在微信里用这种吓死人格式的标题介绍论文的公众号，都是辣鸡。
你们一天到晚就知道重磅重磅，重你大爷的磅，医学领域一天到晚那么多研究全是重磅，怎么可能？连NEJM、JAMA之流都不敢说自己篇篇重磅，你们天天这么xjb吹还可靠呢？靠得住就有鬼了！
也真心奉劝各位流行病学学弟学妹乃至医学生甚至医生同行们，看研究不要看这些二道贩子的公众号瞎吹，自己去看英文原版才是正道。
以上。
Reference：
[1]How Is NHANES Similar to/Different from Other Population-Based Studies.Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK248001/
[2]https://wwwn.cdc.gov/Nchs/Nhanes/2007-2008/SXQ_E.htm#SXQ251
[3]Reproductive Health Data Documentation, Codebook, and Frequencies
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