灰色模型对全国城乡围产儿死亡率趋势预测
2018-03-15徐海青赵职卫
戴 琼，徐海青，汪 鸿，赵职卫，张 玄
(湖北省妇幼保健院儿童保健科，湖北 武汉 430070)
围产儿是指从妊娠满28周或出生体重达1 000g或身长达到35cm及以上的胎儿和新生儿，包括活产、死胎、死产及出生后7天内死亡的新生儿，不含因计划生育要求引产所致的死胎、死产数。每1 000个围产儿中死亡的围产儿数，称为围产儿死亡率(perinatal mortality rate)[1]。围产儿死亡率是用于检测妇幼保健工作质量的敏感指标，其预测分析有助于了解未来围产儿死亡率的流行趋势，对制订预防措施及全面提高高危儿生命质量，实现“母亲安全，儿童优先”的全球性妇幼卫生工作战略目标具有重要意义[2-3]。灰色预测模型(grey model，GM)不需要典型的概率分布，在对原始数据序列生成后建立微分方程模型，该模型在流行病学的研究中得到了广泛的应用[4]。因此，本研究选择2006-2015年围产儿死亡数据，利用数据处理系统(data processing system，DPS)数据处理系统建立数据库并进行统计分析，通过对全国城乡围产儿死亡率进行分析，预测全国围产儿死亡率未来的趋势，为保障母婴健康提供有价值的参考信息。
1资料与方法
1.1资料来源
全国城乡围产儿死亡率来源于中国妇幼卫生监测网《2016年全国妇幼卫生监测及年报通讯第5期》，数据范围从2006-2015年[5]。
1.2统计学方法
表1 模型等级划分
Table 1 Model Classification
模型等级CP一级(好)C≤0.35P≥0.95二级(合格)0.35
2结果
2.1数据特征
从2006-2015年，全国城乡围产儿死亡率无论是城市还是农村均呈不同程度的下降，见表2。
表2 2006-2015年全国城乡围产儿死亡率(‰)
Table 2 Perinatal mortality in Chinese urban and rural areas from 2006-2015 (‰)
2.2模型的建立与检验
2.2.1 2006-2015年城市围产儿死亡率的拟合值
GM(1，1)模型的参数分别为a=0.068223，b=0.008905；x(t+1)=-0.122027exp(-0.068223t)+0.130527。对当前模型的评价好(C=0.1439，P=1.0000)。2006-2015年城市围产儿死亡率的拟合值见表3。
2.2.2 2006-2015年农村围产儿死亡率的拟合值
GM(1，1)模型的参数分别为a=0.086928，b=0.010266；x(t+1)=-0.117048exp(-0.086928t)+0.118098。对当前模型的评价好(C=0.1439，P=1.0000)。2006-2015年农村围产儿死亡率的拟合值，见表4。
表3 2006-2015年城市围产儿死亡率原始数据及其拟合值
Table 3 Original data and their fitted values on perinatal mortality in urban areas from 2006-2015
表4 2006-2015年农村围产儿死亡率原始数据及其拟合值
Table 4 Original data and their fitted values on perinatal mortality in rural areas form 2006-2015 years
2.3围产儿死亡率预测
研究结果显示：三次用城市围产儿死亡率GM(1，1)预测模型修正后的最小残差值Qmin=-0.00025；三次用农村围产儿死亡率GM(1，1)预测模型修正后的最小残差值Qmin=-0.00038，可以进行趋势外推预测，得到未来4年(2017-2020年)围产儿死亡率预测结果，其结果显示城市和农村围产儿死亡率逐年下降。未来4年围产儿死亡率见表5。
表5 未来4年围产儿死亡率预测值(‰)
Table 5 Predicted perinatal mortality for the next 4 years(‰)
年份(年)城市农村20174.074.0920183.803.7520193.553.4320203.313.15
3讨论
3.1灰色预测模型在妇幼保健及信息管理领域中的应用
如果一个系统具有层次、结构关系的模糊性，动态变化的随机性，指标数据的不完备或不确定性，则称这些特征为灰色性，具有灰色性的系统称为灰色系统。研究灰色系统的重要内容之一是如何从一个不甚明确的、整体信息不足的系统中抽象并建立起一个模型，该模型能使灰色系统的因素由不明确到明确，由知之甚少发展到知之较多提供研究基础。预测实际上建立模型的一种过程，即根据过去和现在已有的信息建立一个从过去引申未来的模型，灰色系统的GM模型就具有这种作用。既往研究利用SAS 9.3及Excel软件建立灰色GM(1，1)预测模型，对中国孕产妇、围产儿、新生儿死亡率进行预测，但因其建模型计算量大，在妇幼保健及信息管理领域中应用并不广泛。DPS不仅具有强大得多的统计分析和数学模型模拟分析功能，与国外同类专业统计分析软件系统相比，具有操作简便的优点，非常适用于灰色预测模型的处理。
3.2应用灰色预测模型对围产儿死亡率预测的意义
影响围产儿死亡率的因素很多[6]，既含有已知信息，例如：严重的产科并发症、合并症及出生缺陷、低体重早产等；又含有未知信息或非确知信息的系统，因此该系统为灰色系统，可以应用灰色预测模型进行建模分析。灰色模型不仅适合于非大样本，且不需要典型的概率分布，而且可用于近期、短期和中长期预测。因此可以应用在疾病的数据分析上。GM(1，1)模型表示1阶的、1个变量的微分方程模型。对时间序列数据进行数量大小的预测，适用于利用历年统计资料，对其未来的发展进行预测[2]。本研究数据来源于《2016年全国妇幼卫生监测及年报通讯》，2006-2015年全国城市围产儿死亡率数据，符合GM(1，1)模型要求。本研究的数据分析表明，灰色理论对全国围产儿死亡率所建立的模型优先级属于第一级，也就是说灰色模型适合于该数据的预测分析工作。本研究结果提示：城市和农村围产儿死亡率的GM(1，1)模型评价好。在预测未来5年围产儿死亡率时，利用了2006-2015年围产儿死亡率的预测结果，即在2006-2015年数据的基础上，建立GM(1，1)模型预测未来4年的城乡围产儿死亡率。预测结果表明，无论是城市还是农村，未来4年的围产儿死亡率呈逐年下降的趋势，至2020年城市和农村围产儿死亡率预计降至3.31‰和3.15‰，提示全国妇幼卫生工作质量逐年提高，儿童生存状况不断改善。此外，由于城市人口流动性大、转诊、转运系统的进一步完善，农村的部分危重患者及时转向上级医院，使农村围产儿死亡率下降趋势快于城市。
随着重大技术和治疗手段的改进，围产儿存活率，特别是高危儿存活率不断提高，但其出院后所面临最主要的成长挑战成为备受关注的医学和社会问题。因此,围产儿死亡率预测不仅是用于衡量围产医学发展的水平,更是反映儿童生存状况、评价儿童保健和儿童健康最重要的综合指标，为更进一步的儿童早期发展政策制定提供了科学依据。
综上所述，利用GM(1，1)模型进行围产儿死亡率预测具有一定的理论依据和临床意义，其预测结果在一定范围内较为精确和可靠，可为保障母婴健康、制订有效预防措施，提供指导性的依据。对提高人口素质，建立可持续发展策略有重要意义。
[1]Rautava P,Synnes A,Claydon J,etal.A comparison of perinatal and infant mortality rates in British Columbia and Finland: similarities and differences[J].Open J Pediatr,2013,33:35-41.
[2]Upadhyay R P, Chinnakali P, Odukoya O,etal. High neonatal mortality rates in rural India: what options to explore?[J].ISRN Pediatr,2012, 2012:968921.
[3]Deb-Rinker P, León J A, Gilbert N L,etal. Differences in perinatal and infant mortality in high-income countries: artifacts of birth registration or evidence of true differences?[J].BMC Pediatr,2015,15:112.
[4]唐启义.DPS数据处理系统:实验设计、统计分析及数据挖掘[M].2版.北京:科学出版社出版,2010.
[5]中国妇幼卫生监测网.2016年全国妇幼卫生监测及年报通讯第5期[EB/OL].(2016-10-25)[2017-01-10].http://www.mchscn.org/Article_Show.asp?ArticleID=646.
[6]刘翠,王勇,楼方.不同发病时间的ICP围产儿不良结局的比较[J].中国妇幼健康研究,2015,26(2):312-314.
