我国农村孕产妇和儿童死亡率发展趋势预测与分析

张彬,张龙秀,程龙慧,刘辉

1.安徽省妇幼保健院/安徽医科大学妇幼医学中心,安徽 合肥 230001;2.安徽省儿童医院影像中心/安徽医科大学儿童医学中心,安徽 合肥 230041

死亡率不仅可以反映全民健康水平,一定程度上也反映了社会发展程度[1]。孕产妇和儿童死亡率是国家妇幼保健工作绩效考核的重要指标。《“健康中国2030”规划纲要》对我国健康水平提出了如下目标:到2030年IMR、U5MR、MMR分别要降低到5.0‰、6.0‰和12.0/10万[2]。了解死亡率变化趋势有利于卫生资源合理配置,对我国妇幼保健工作具有重要意义。本研究主要利用GM(1,1)模型对《2021年中国统计年鉴》2010-2020年的数据进行分析,构建我国农村MMR、IMR、NMR和U5MR灰色预测GM(1,1)模型,预测2021-2025年我国农村4个指标的发展趋势,以期为制定降低我国农村死亡率发展规划提供参考依据。

1 对象与方法

1.1 资料来源

资料来源于国家统计局公布的《2021年中国统计年鉴》2010-2020年农村MMR、IMR、 NMR和U5MR原始数据。

1.2 研究方法

GM(1,1)模型是灰色系统理论中最主要的单变量预测模型,是研究小数据、信息贫乏的不确定性问题的有效途径[3],可对含有时间序列的原始数据进行处理,发现事物发展规律,对未来状态做出科学的定量预测,具有较高的预测精度[4],已广泛应用于自然科学和社会经济等各个领域。本研究采用GM(1,1)模型对农村MMR、IMR、NMR和U5MR原始数据进行分析,预测2021-2025年MMR、IMR、NMR和U5MR变化发展趋势。运用SPSSau在线软件进行模型建立、预测和拟合精度检验。

1.3 灰色预测模型的建立与计算方法

GM(1,1)模型主要是对原始数据作数据处理,对生成新的数据序列构建微分方程模型,得出微分方程的时间相应函数,再一次累减过程计算,最终得到原始序列模拟值。具体建模过程如下:

(1)假设原始序列:x(0)={x(0)(t),t=1,2,…,n}

(2)通过对原始序列依次进行一阶累加,得到数据序列x(1),

(3) 计算x(1)的紧邻均值生成序列:z(1)=[Z(1)(1),z(1)(2),…,z(1)(n)]

称x(0)(k)+az(1)(k)=b为GM(1,1)模型的基本型(k=2,3,…,n),其中a为发展系数,b为灰色作用量。通过a的值可以判断模型适用的预测长度:当a小于等于 0.3 时,模型可以用于中长期预测;当0.3

(4) 利用最小二乘法对进行参数估计,得到

(6) 由于上述时间响应序列为原始序列的一次累加序列,因此需再进行逆还原(一次累减过程)方可最终得到原始序列模拟值[5]:

1.4 模型拟合效果评价

为检验 GM(1,1) 模型的可靠性和预测的准确性,需要对该模型进行拟合效果检验,若模型拟合度高,则可认为模型预测误差小,模型可用于外推。若两者拟合度低,需对原始数据进行平移转换或残差修正后重新建立预测模型。通常根据小误差概率P值、后验差比C值以及残差检验来判断灰色预测模型的拟合效果,其统计量在分析软件中均可获得。后验差比C值和小误差概率P值常用于模型精度等级检验,模型精度等级判断标准。见表1。模型残差检验用于检验模型拟合效果,主要指标包括相对误差和级比偏差,两个指标数值均越小越好,<0.1说明达到较高要求,0.1～0.2可以认为基本达到要求。

表1 灰色预测GM(1,1)模型精度等级判断标准

2 结果

2.1 预测模型

分别对MMR、IMR、NMR和U5MR时间序列数据构建微分方程模型,得到4种模型的发展系数和灰作用量的参数估计值。见表2。4种GM(1,1)模型的回归方程分别为:

表2 GM(1,1)模型参数估计值和预测精度检验

MMR灰色预测GM(1,1)模型:x(1)(t+1)=-641.263e-0.0411t+671.36

IMR灰色预测GM(1,1)模型:x(1)(t+1)=-891.963e-0.035t+898.063

NMR灰色预测GM(1,1)模型:x(1)(t+1)=-100.323e-0.0956t+110.323

U5MR灰色预测GM(1,1)模型:x(1)(t+1)=-228.606e-0.0827t+248.606

2.2 4种GM(1,1)预测模型拟合效果

根据模型精度判定标准,MMR、IMR、NMR和U5MR 4种GM(1,1)模型,后验差比C值<0.35和小误差概率P值>0.95,其模型拟合精度等级均较高。见表2。表3显示,IMR、NMR和U5MR模型的相对误差值和级比偏差均<0.1,说明预测模型拟合效果达到较高要求。可认为本研究建立的GM(1,1)模型预测误差均较小,模型可用于外推预测。

表3 4种死亡率GM(1,1)预测模型残差检验结果

2.3 4种死亡率预测

利用灰色GM(1,1)预测模型,计算2010-2020年各死亡率原始值,预测2021-2025年我国农村4个指标的死亡率。见表4。结合图1～4可见,总体上2010-2025年,我国农村MMR、IMR、NMR和U5MR呈不断下降的趋势,预测到2025年分别可降低至14.526/10万、2.233‰、2.40‰、5.701‰。

图1 农村MMR(1/10万)模型拟合和预测

图2 农村IMR(‰)模型拟合和预测

图3 农村NMR(‰)模型拟合和预测

图4 农村U5MR(‰)模型拟合和预测

3 讨论

3.1 GM(1,1)模型优劣

传统预测模型要求数据样本量大、样本分布有规律,难以对MMR、IMR及U5MR预测和解释[5-6]。本研究采用的GM(1,1)模型作为一种实用决策工具,对样本量和概率分布要求低,不受一般统计模型对原始数据种种要求约束,具有适应性强、计算方便等优点,在国内外医疗卫生领域已得到广泛应用,如在疾病预防与公共卫生、妇幼卫生、医疗卫生监督等领域均有文献报道[7-14]。本研究的局限性在于仅从死亡率角度构建我国农村MMR、IMR、NMR和U5MR预测模型,缺乏对社会因素、自然因素及各地救治能力等实证分析,方法相对单一,可能导致预测模型的偏差,后期研究需要重点关注,联合ARIMA模型进行对比分析[15],以进一步提高预测模型的预测精度、客观性和科学性。

3.2 模型拟合精度较高

MMR、IMR、NMR和U5MR的GM(1,1)模型的估计值均小于0.3,其4种模型均可以用于中长期预测。4种模型后验差比C值<0.35和小误差概率P值>0.95,其模型拟合精度等级均较高。IMR、NMR和U5MR模型的相对误差值和级比偏差均<0.1,说明预测模型拟合效果达到较高要求,可认为本研究建立的GM(1,1)模型预测误差均较小,模型可用于外推预测。

3.3 对策建议

根据预测结果,我国农村MMR、IMR、NMR和U5MR呈不断下降的趋势,到2025年分别可降低至14.526/10万、2.233‰、2.40‰、5.701‰,将提前实现《“健康中国2030”规划纲要》对我国健康水平提出的目标,体现了《中国妇女发展纲要(2011-2020年)》和《中国儿童发展纲要(2011-2020年)》实施以来,我国在全力保障母婴安全基础上,积极推进妇幼健康全程服务[16],加大卫生总费用的投入显著改善健康产出,取得了显著成效[17]。尽管如此,我国农村MMR、IMR、NMR和U5MR等主要健康指标与城市相比略高,这提示一方面要继续巩固“降低孕产妇死亡率、消除新生儿破伤风”项目和“孕产妇住院分娩补助”项目,继续优化农村卫生资源配置结构,加大农村卫生资源的投入力度,充分发挥政府宏观调控功能,尤其要发挥新农合政策提高孕产妇住院分娩率,降低孕产妇和新生儿死亡率;另一方面要发挥“互联网+医疗”在农村卫生事业中更大的功效[18]和三级妇幼保健机构临床与保健服务网络,加强各级妇幼保健机构产儿科能力建设, 推进国家级区域医疗中心以及各省、市、县质控中心和救治中心建设,努力减少因产科出血、早产儿引起死亡发生。同时,加强乡村医生的培养、提升其医疗保健技术水平是降低农村母婴死亡率的关键,乡村医生作为中国农村医疗卫生事业的建设者,对于农村卫生工作的发展发挥着举足轻重的作用[19],培养大批符合农村医疗卫生事业发展需求的专业人才[20],夯实农村医疗保健工作,保障母婴安全,起到关键性的守门人作用。

利益冲突无