我國圍產(chǎn)兒死亡率時(shí)空分布及預(yù)測(cè)分析

［摘要］ 目的

了解我國圍產(chǎn)兒死亡率的時(shí)空分布情況，并對(duì)全國圍產(chǎn)兒死亡率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

方法 基于2021年我國31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的圍產(chǎn)兒死亡率和2011—2020年全國圍產(chǎn)兒總死亡率數(shù)據(jù)，應(yīng)用空間自相關(guān)分析圍產(chǎn)兒死亡率的空間分布特征，并通過GM（1，1）模型對(duì)圍產(chǎn)兒死亡率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

結(jié)果 全局空間自相關(guān)分析顯示，2021年我國圍產(chǎn)兒死亡率空間分布呈正向相關(guān)；局部空間自相關(guān)分析顯示，西藏自治區(qū)聚集類型為高-高相關(guān)，湖南省為高-低聚集地區(qū)，山東、江蘇、浙江、安徽省為低-低聚集區(qū)。GM（1，1）模型預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，2021—2025年全國圍產(chǎn)兒死亡率分別為3.79‰、3.61‰、3.44‰、3.27‰、3.12‰。

結(jié)論 我國圍產(chǎn)兒死亡率在空間分布上存在不均衡現(xiàn)象，在時(shí)間分布上整體呈下降趨勢(shì)，應(yīng)提高婦幼保健水平，縮小地區(qū)差異。

［關(guān)鍵詞］ 圍產(chǎn)期死亡率；空間分析；模型，理論；預(yù)測(cè)

［中圖分類號(hào)］ R195.3

［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］ A

［文章編號(hào)］ 2096-5532（2024）05-0689-04

doi：10.11712/jms.2096-5532.2024.60.176

［網(wǎng)絡(luò)出版］ https：//link.cnki.net/urlid/37.1517.r.20241128.1039.001;2024-11-28 16：20：36

Spatiotemporal distribution and prediction of perinatal mortality rate in China

WEI Jiahui， LIN Qifei， LI Xiangyun， LI Guoju

（School of Public Health， Shandong Second Medical University， Weifang 261000， China）

［Abstract］Objective To investigate the spatial distribution of perinatal mortality rate in China， and to predict the perinatal mortality rate across the country.

Methods Based on the perinatal mortality rates of 31 provinces， autonomous regions， and municipalities directly under the Central Government in 2021， and the data on total perinatal mortality rate in China in 2011—2020， the spatial autocorrelation analysis was used to investigate the spatial distribution characteristics of perinatal mortality rate， and the GM（1，1） model was used to predict perinatal mortality rate.

Results The global spatial autocorrelation analysis showed that the spatial distribution of perinatal mortality rate in China in 2021 was positively correlated， and the local spatial autocorrelation analysis showed that an aggregation type of high-high correlation in Tibet Autonomous Region， with Hunan Province as a high-low aggregation area and Shandong， Jiangsu， Zhejiang， and Anhui provinces as low-low aggregation areas. The prediction results of the GM（1，1） model showed that the perinatal mortality rates in 2021—2025 were 3.79‰， 3.61‰， 3.44‰， 3.27‰， and 3.12‰， respectively.

Conclusion The spatial distribution of perinatal mortality rate is uneven in China， and there is a downward trend in the temporal distribution. Therefore， it is necessary to improve the level of maternal and child health care and reduce regional differences.

［Key words］ perinatal mortality; spatial analysis; models， theoretical; forecasting

圍產(chǎn)兒在我國主要指體質(zhì)量≥1 kg或孕28周到出生后7 d內(nèi)的胎兒和新生兒，圍產(chǎn)兒死亡率是指每1 000名嬰兒出生對(duì)應(yīng)的圍產(chǎn)期死亡數(shù)。圍產(chǎn)兒死亡主要是指由于疾病造成的死亡［1］，是一種嚴(yán)重的產(chǎn)科并發(fā)癥［2］?！吨袊鴥和l(fā)展綱要（2021—2030年）》中強(qiáng)調(diào)保障新生兒安全與健康，加強(qiáng)出生缺陷綜合防治，提高兒童保健服務(wù)水平［3］。但目前對(duì)全國圍產(chǎn)兒死亡現(xiàn)狀的時(shí)空分布特征研究較少，且較單一。因此，為了解圍產(chǎn)兒的死亡率狀況和變化趨勢(shì)，本研究對(duì)2021年我國31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的圍產(chǎn)兒死亡率進(jìn)行空間自相關(guān)分析，并收集2011—2020年全國圍產(chǎn)兒死亡率數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)對(duì)2021—2025年圍產(chǎn)兒死亡率進(jìn)行灰色模型預(yù)測(cè)，以期為相關(guān)部門制定有效措施降低圍產(chǎn)兒死亡率、提高兒童保健服務(wù)供給公平性提供決策參考?，F(xiàn)將結(jié)果報(bào)告如下。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

基于中國知網(wǎng)衛(wèi)生健康專題數(shù)據(jù)庫，收集2021年我國31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的圍產(chǎn)兒死亡率和2011—2020年全國圍產(chǎn)兒死亡率數(shù)據(jù)。

1.2 方法

1.2.1 空間自相關(guān)分析 空間自相關(guān)指潛在的相互依賴性?？臻g自相關(guān)分析包括全局空間自相關(guān)分析和局部空間自相關(guān)分析。本研究采用莫蘭指數(shù)（Moran’s I）來衡量空間自相關(guān)性，Moran’s I＞0表示空間正相關(guān)性，值越大，空間相關(guān)性越明顯；Moran’s I＜0表示空間負(fù)相關(guān)性，值越小，空間差異越大；Moran’s I=0表示空間呈隨機(jī)性［4］。

1.2.2 灰色預(yù)測(cè)模型GM（1，1）建立 灰色預(yù)測(cè)模型利用微分方程挖掘數(shù)據(jù)本質(zhì)，可對(duì)數(shù)據(jù)完整性和可靠性較低的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，在醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域廣泛應(yīng)用于疾病死亡率預(yù)測(cè)［5］?；诩?jí)別檢驗(yàn)，各數(shù)據(jù)級(jí)別值均在檢驗(yàn)區(qū)間內(nèi)，故本研究可采用GM（1，1）模型進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。GM（1，1）的灰微分方程為x（0）（k）+a z（1）（k）=b，式中a為發(fā)展系數(shù)，b為灰色作用量。預(yù)測(cè)方程為

（0）（k+1）=（1）（k+1）－（1）（k），k=1，2，3，…，n。本研究對(duì)GM（1，1）模型檢驗(yàn)采用殘差檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)。殘差檢驗(yàn)也稱精度檢驗(yàn)，是對(duì)模型值和實(shí)際值的殘差進(jìn)行逐點(diǎn)檢驗(yàn)，平均相對(duì)誤差＜20%可認(rèn)為模型為殘差合格模型［6］。后驗(yàn)差檢驗(yàn)是對(duì)殘差分布的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行檢驗(yàn)。用方差比C和小殘差概率P判斷預(yù)測(cè)模型精度［7］，具體判別是否為合格模型可參照表1。

1.2.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用Geoda1.18軟件進(jìn)行全局空間自相關(guān)分析和局部空間自相關(guān)分析，運(yùn)用Excel 2021軟件建立數(shù)據(jù)庫并進(jìn)行灰色模型預(yù)測(cè)分析。模型檢驗(yàn)平均相對(duì)誤差值小于5%，說明模型精度優(yōu)，擬合效果較好，預(yù)測(cè)結(jié)果可信度高。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié) "果

2.1 圍產(chǎn)兒死亡率空間自相關(guān)分析

2021年我國31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的圍產(chǎn)兒死亡率在1.83‰～13.51‰之間，其中，只有西藏地區(qū)圍產(chǎn)兒死亡率高于10.00‰，上海、江西、北京、河北為低死亡率地區(qū)，圍產(chǎn)兒死亡率低于3.00‰，陜西、安徽等11個(gè)地區(qū)的圍產(chǎn)兒死亡率在3.00‰～4.00‰之間，圍產(chǎn)兒死亡率的中位數(shù)是廣東省的4.06‰。見表2。

2021年我國31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）圍產(chǎn)兒死亡率全局Moran’s I值為0.609 661，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=8.990，P=0.001），見圖1。說明我國不同地區(qū)圍產(chǎn)兒死亡率具有正向空間自相關(guān)性，即死亡率高的地區(qū)周圍死亡率也高，死亡率低的地區(qū)周圍死亡率也低。局部空間自相關(guān)分析結(jié)果顯示，西藏、湖南、江西、浙江、山東、江蘇、上海、安徽、河南、湖北的Moran’s I值差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。西藏聚集類型為高-高相關(guān)，即本身圍產(chǎn)兒死亡率高，周圍新疆和青海的圍產(chǎn)兒死亡率也高。湖南為高-低聚集地區(qū)，即本身圍產(chǎn)兒死亡率高，但

周圍的湖北、江西、福建等省份圍產(chǎn)兒死亡率低。上海、山東、江蘇、浙江、安徽為低-低聚集區(qū)，即本身圍產(chǎn)兒死亡率低，其周圍省份圍產(chǎn)兒死亡率也低。整體來看，我國圍產(chǎn)兒死亡率偏高的地區(qū)在青藏和西北地區(qū)。見圖2。

2.2 圍產(chǎn)兒死亡率時(shí)間分布

在2011—2020年間全國圍產(chǎn)兒死亡率整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，從2011年的6.32‰下降到2020年的4.14‰，降幅為34.49%，年均降幅為4.59%。降幅最大的是2017年，降幅為9.31%。見圖3。

2.3 GM（1，1）模型的建立及死亡率預(yù)測(cè)

對(duì)2011—2020年全國圍產(chǎn)兒死亡率數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，a=0.049，b=6.321，預(yù)測(cè)模型為（1）（k+1）=-123.52e-0.049k+129.84，平均相對(duì)誤差為1.94%，C為0.154，P為1.000，模型擬合精度優(yōu)，預(yù)測(cè)效果好。見表3。根據(jù)發(fā)展系數(shù)范圍判斷本模型可做中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)［8］，預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，2021—2025年全國圍產(chǎn)兒死亡率分別為3.79‰、3.61‰、3.44‰、3.27‰、3.12‰。

3 討 "論

本文研究結(jié)果表明，我國圍產(chǎn)兒死亡率地區(qū)間分布差異較大，2021年圍產(chǎn)兒死亡率最高的是西藏（13.51‰），最低的是上海（1.83‰）。圍產(chǎn)兒死亡率在全國范圍內(nèi)呈現(xiàn)空間正相關(guān)，相鄰地區(qū)的圍產(chǎn)兒死亡率存在相互依賴性。高圍產(chǎn)兒死亡率地區(qū)主要聚集在我國青藏和西北地區(qū)，低圍產(chǎn)兒死亡率地區(qū)

主要在東部沿海地區(qū)。原因可能是東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)，有更大的衛(wèi)生資源人才優(yōu)勢(shì)，兒童保健服務(wù)水平較高［9］。與2018年我國各地區(qū)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相比［10］，2021年全國和地區(qū)圍產(chǎn)兒死亡率都有不同程度的下降，但空間聚集程度卻在上升，表明我國在圍產(chǎn)兒保健工作方面雖取得較大進(jìn)展，但還需進(jìn)一步降低本地區(qū)圍產(chǎn)兒死亡率，并與鄰近省份地區(qū)共同實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)［11］。唐成等［12］在對(duì)包含圍產(chǎn)兒死亡率等指標(biāo)的衛(wèi)生資源聚類分析中發(fā)現(xiàn)，青海和西藏為優(yōu)質(zhì)衛(wèi)生資源短缺地區(qū)，該地區(qū)地理面積較大、就醫(yī)不夠便捷，高水平醫(yī)療服務(wù)能力較低，婦幼保健意識(shí)較為薄弱。多項(xiàng)研究指出，圍產(chǎn)兒死亡率在地區(qū)間不均衡的現(xiàn)象與社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平和衛(wèi)生技術(shù)資源有關(guān)［9，13-14］。因此，要改善衛(wèi)生財(cái)政支出和醫(yī)療人才技術(shù)投入上的公平性。湖南是圍產(chǎn)兒死亡率高-低聚集區(qū)，出生缺陷是導(dǎo)致圍產(chǎn)兒死亡的首要危險(xiǎn)因

素［15］，有研究表明湖南是出生缺陷高發(fā)地區(qū)［16］，可能原因是湖南位于我國中部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)水平落后于湖北、福建等地區(qū)，出生缺陷產(chǎn)前篩查和產(chǎn)前診斷率較低。應(yīng)加強(qiáng)孕產(chǎn)婦健康教育，提高識(shí)別產(chǎn)前缺陷兒的能力。

本文結(jié)果顯示，2011—2020年全國圍產(chǎn)兒死亡率整體上呈下降態(tài)勢(shì)，這與吳際等［9］的研究結(jié)果一致。但2016年全國圍產(chǎn)兒死亡率較2015年上升，可能與二孩政策全面實(shí)施，高齡產(chǎn)婦二胎數(shù)量增加，生產(chǎn)危險(xiǎn)性增大有關(guān)［17］。2020年圍產(chǎn)兒死亡率的回升可能與孕婦感染新冠病毒致使圍產(chǎn)兒病死率增加有關(guān)［18］?；疑Ｐ皖A(yù)測(cè)結(jié)果表明，2021—2025年我國圍產(chǎn)兒死亡率將持續(xù)降低，這與趙星宇等［10］、戴瓊等［19］的研究結(jié)果一致，說明我國婦幼保健工作在降低圍產(chǎn)兒死亡率方面取得良好成效，圍產(chǎn)期醫(yī)療衛(wèi)生水平提高，兒童生存狀況不斷改善。早產(chǎn)、出生損傷、出生缺陷、胎兒生長(zhǎng)受限是圍產(chǎn)兒死亡的常見原因［2，20-21］，而這些不良妊娠結(jié)局與妊娠期疾病、產(chǎn)婦多次流產(chǎn)史、孕期保健等密切相關(guān)［16，22-23］。因此，為降低圍產(chǎn)兒死亡率，需增強(qiáng)孕產(chǎn)婦圍產(chǎn)期保健意識(shí)、增加孕期知識(shí)，重視高危孕產(chǎn)婦的孕前評(píng)估和孕期管理［24］，認(rèn)真落實(shí)產(chǎn)前檢查［25］。產(chǎn)前階段加強(qiáng)胎兒監(jiān)護(hù)，分娩期間提升難產(chǎn)預(yù)測(cè)能力，做好產(chǎn)時(shí)監(jiān)護(hù)和新生兒復(fù)蘇準(zhǔn)備［26］，能有效預(yù)防控制圍產(chǎn)期死亡現(xiàn)象的發(fā)生。

本研究對(duì)圍產(chǎn)兒死亡率的空間分析局限在強(qiáng)調(diào)某一時(shí)間點(diǎn)的分布特征，未進(jìn)行圍產(chǎn)兒死亡率隨時(shí)間變化的縱向研究。今后可進(jìn)一步探討地區(qū)圍產(chǎn)兒死亡率隨時(shí)間進(jìn)程的空間分布特征，為地方制定兒童衛(wèi)生保健服務(wù)政策提供數(shù)據(jù)參考。

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（本文編輯 劉寧）

［收稿日期］2024-03-28; ［修訂日期］2024-06-14

［基金項(xiàng)目］國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（81903335）

［第一作者］魏佳慧（1997-），女，碩士研究生。

［通信作者］李向云（1969-），女，副教授，碩士生導(dǎo)師。E-mail：693519741@qq.com。