日前，一项刊登在国际杂志Proceedings of the National Academy of Sciences上的研究报告中，来自耶鲁大学公共卫生学院（Yale School of Public Health）的研究人员利用谷歌公司*初开发的一种统计方法设计出了一种新方法来更好地分析人群注射疫苗的影响。
肺炎链球菌是一种*常见的引发肺炎的**，据美国CDC数据显示，肺炎是全球引发5岁以下儿童死亡的主要原因，预防肺炎球菌感染的疫苗能够降低肺炎的发生率，但对疫苗的影响进行定量化分析却是目前很多科学家所面临的巨大挑战。研究者Daniel Weinberger表示，这项研究中我们利用了一种此前用于流行病学领域的“综合控制”（synthetic controls）方法来分析肺炎球菌疫苗的影响，这项*早由谷歌开发用于分析网络流量的方法如今就能够帮助我们筛选出疫苗引发的肺炎发病率的改变，从而为阐明疫苗对个体的影响提供了新的线索。
研究者的思路就是利用公共卫生领域之外的方法来分析疫苗注射所产生的影响，在近日参加WHO世界会议时Weinberger就表示，我们需要讨论如何调整和疫苗无关的数据所产生的改变，为了达到这个目的我们就需要在别的领域里寻找一些有用的工具来进行研究。首先研究者开始开发方法来分析其它领域内的数据，包括经济学和网络分析等，*后他们发现了谷歌公司的一种综合性控制策略，研究人员认为这种方法或许能够用于进行疫苗的评估。
这项研究中，研究人员检测了来自美国、巴西、智利、厄瓜多尔以及墨西哥5个国家的肺炎入院**的数据，结果发现，肺炎球菌疫苗能够明显降低年轻儿童因肺炎住院的比例，同时还能够减少儿童以及成年人侵袭性肺炎**以及肺炎球菌性肺炎住院的比例，相比此前研究结果而言，研究者认为，肺炎球菌疫苗并不会减少5个国家中老年人因肺炎入院**的比例。研究结果表明，理解诱发成年人患肺炎的病原体或许并非完全正确，疫苗作用的肺炎球菌或许会在不同年龄群体中引发较少一部分肺炎。
*后研究者Weinberger表示，综合性的控制方法能够用于分析其它的公共健康问题，目前来自CDC以及泛美健康组织的研究人员已经相继来到耶鲁大学来对这种方法进行讨论，并且将其应用于其它数据的分析之中；目前研究者正在同康涅狄格新发感染计划小组的研究人员进行合作，将这种方法应用于对其它**数据进行分析，比如流感等。
