比较巴林、科威特和阿曼在婴儿死亡率方面的社会人口统计学特征、健康状况与资源、宏观经济状况以及环境因素：一项纵向时间序列研究

《JMIR Pediatrics and Parenting》：Comparing Sociodemographic, Health Status and Resources, Macroeconomic Status, and Environmental Factors on Infant Mortality Rates in Bahrain, Kuwait, and Oman: Longitudinal Time-Series Study

本研究分析了巴林、科威特和阿曼三国婴儿死亡率（IMR）的影响因素，采用广义最小二乘法结合Cochrane-Orcutt方法，探讨社会经济、资源分配、宏观经济和环境因素的作用。结果显示，总生育率（TFR）对三国IMR均有显著正向影响，女性寿命在阿曼为正向，在科威特为负向；女性失业率仅显著降低科威特IMR；GDP人均仅显著降低巴林IMR；CO?排放显著降低阿曼IMR，N?O排放显著升高巴林IMR。研究强调需结合多维度政策干预以进一步降低IMR。

　　这项研究聚焦于三个阿拉伯国家——巴林、科威特和阿曼的婴儿死亡率（IMR），通过分析社会人口、健康状况与资源、宏观经济以及环境等因素，揭示了这些国家婴儿死亡率变化的深层原因。研究采用了一种纵向分析方法，利用1990年至2022年的年度时间序列数据，结合广义最小二乘法（GLS）进行回归分析，以应对时间序列数据可能带来的自相关问题。这种研究方法不仅有助于识别各变量对IMR的影响，也为理解这些国家在公共卫生政策和社会经济发展中的相互作用提供了重要依据。

从研究结果来看，总生育率是这三个国家婴儿死亡率的主要影响因素之一。数据显示，总生育率与IMR之间存在显著的正相关关系，这表明生育率越高，婴儿死亡率也越高。这一现象可能与高生育率带来的医疗资源紧张、孕妇健康状况恶化以及婴儿出生后护理不足有关。在阿曼，总生育率对IMR的影响最为显著，其β值达到1.138，说明生育率的波动对婴儿死亡率有直接的推动作用。科威特和巴林的总生育率同样对IMR产生影响，但其强度略低，分别为0.429和0.610。这一发现与全球其他地区的研究结果一致，表明生育率是影响婴儿健康和生存的重要因素。

与此同时，女性预期寿命对IMR的影响呈现出不同的趋势。在阿曼，女性预期寿命与婴儿死亡率之间存在正相关关系，这可能与该国医疗资源相对有限、部分地区医疗条件较差以及女性在孕产期健康管理方面的参与度较低有关。然而，在科威特，女性预期寿命对IMR的影响却是负的，这表明该国的医疗条件和社会保障体系较为完善，能够有效降低婴儿死亡率。巴林的情况则较为特殊，女性预期寿命对IMR没有显著影响，这可能与其较高的经济水平、更完善的医疗体系以及更有效的健康干预措施有关。

宏观经济因素对IMR的影响也因国家而异。在科威特，女性失业率对IMR有显著的负向影响，这可能意味着女性失业率的降低有助于改善母婴健康状况，从而减少婴儿死亡率。相比之下，巴林的GDP人均水平对IMR有显著的负向影响，说明经济发展对婴儿健康有积极作用。而阿曼的GDP人均水平对IMR的影响并不显著，这可能与其经济结构、资源分配方式以及医疗政策有关。值得注意的是，这些宏观经济变量的影响往往不是直接的，而是通过改善医疗条件、提高女性教育水平和改善孕产期护理等间接途径来实现的。

环境因素对婴儿死亡率的影响也呈现出复杂性。在阿曼，二氧化碳（CO?）排放量与IMR之间存在显著的负相关关系，表明高排放可能对婴儿健康构成威胁。这一结果与一些全球研究相吻合，指出高污染环境可能增加婴儿患病和死亡的风险。而在巴林，氮氧化物（N?O）排放量对IMR的影响是正向的，这可能与该国的能源结构、工业活动以及环境治理措施有关。这些发现强调了环境政策在公共卫生领域的重要性，特别是在减少空气污染、推动清洁能源发展和改善公共卫生条件方面。

研究还指出，这三个国家在健康资源分配、人口结构和社会经济政策方面存在显著差异。例如，阿曼和巴林更注重预防性医疗措施，如疫苗接种和公共卫生宣传，而科威特则更倾向于提供高水平的医疗设施和专科护理。这种差异可能反映了各国在医疗体系发展路径上的不同选择，进而影响了婴儿死亡率的变化趋势。此外，科威特的人口增长主要依赖于外籍劳工，而阿曼和巴林的人口增长则更加平衡，这种人口结构的变化也可能对母婴健康产生影响。

从研究的局限性来看，数据的完整性和准确性是影响结果的重要因素。由于某些变量在特定年份或国家的数据缺失，研究团队不得不排除部分变量，这可能导致对某些因素的解释不够全面。此外，研究采用的GLS模型主要关注了变量之间的直接关系，而忽略了可能存在的间接效应，这为未来研究提供了方向。进一步的研究可以采用更复杂的模型，如结构方程模型（SEM）或面板数据模型，以更全面地分析各因素之间的相互作用。

总体而言，这项研究揭示了社会人口、健康资源、宏观经济和环境因素在影响婴儿死亡率方面的关键作用。总生育率、女性预期寿命、女性失业率和GDP人均水平等变量在不同国家中对IMR的影响各不相同，表明婴儿死亡率的决定因素具有高度的国家特定性。同时，环境因素如CO?和N?O排放量也被证明对婴儿死亡率有显著影响，这为制定更加全面的公共卫生政策提供了依据。研究建议，未来应进一步加强对这些因素的系统分析，特别是在数据收集和分析方法上进行优化，以更准确地评估各变量对婴儿死亡率的贡献。此外，推动清洁能源发展、加强医疗资源分配和提高女性教育水平等措施，可能在降低婴儿死亡率方面发挥重要作用。这些发现不仅对这三个国家具有现实意义，也为其他面临类似公共卫生挑战的地区提供了借鉴。