Impact of health facility delivery and antenatal care on neonatal mortality in Sub-Saharan Africa: a propensity score matching analysis:揭示撒哈拉以南非洲新生儿死亡率降低的关键策略
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在撒哈拉以南非洲(SSA),新生儿死亡率居高不下。为探究改善策略,研究人员利用 28 个国家的人口与健康调查(DHS)数据,采用倾向得分匹配(PSM)分析,研究产前护理(ANC)和医疗机构分娩对新生儿死亡率的影响。结果显示二者可降低死亡率,为相关政策制定提供依据。
在全球范围内,新生儿死亡率是一个不容忽视的重要问题。据世界卫生组织(WHO)数据,2020 年全球约 500 万五岁以下儿童死亡,其中近一半发生在新生儿期,即出生后的 28 天内。这一阶段是儿童生命中最为脆弱的时期,新生儿死亡率成为衡量一个地区新生儿护理水平的关键指标,也是反映产前、产时和新生儿护理质量的重要依据。
撒哈拉以南非洲地区在新生儿死亡率问题上形势尤为严峻。该地区新生儿死亡率远高于全球平均水平,每天约有 3100 名新生儿死亡。研究发现,产前护理(Antenatal Care,ANC)和医疗机构分娩的利用率低下是导致这一现象的重要原因。若能有效利用这些母婴保健服务,预计可挽救约 300 万婴儿的生命。
尽管此前众多研究表明,ANC 和医疗机构分娩与新生儿死亡率之间存在关联,但这些研究大多存在局限性。传统的回归分析虽能在一定程度上控制混杂因素,但仍无法完全消除偏差,难以准确反映 ANC 和医疗机构分娩对新生儿死亡率的实际影响。因此,为了更精准地评估二者对新生儿死亡率的因果效应,来自多个国外研究机构(包括 University of Gondar、Debre Tabor University 等)的研究人员开展了此次研究。
研究人员使用了 28 个撒哈拉以南非洲国家的人口与健康调查(Demographic and Health Survey,DHS)数据,这些数据涵盖了大量关于家庭、生育、儿童、育龄妇女等方面的信息。研究共纳入了 351,940 例活产数据,通过倾向得分匹配(Propensity Score Matching,PSM)分析这一先进的统计方法,对数据进行深入挖掘。
PSM 分析是一种在观察性研究中用于消除偏差的方法,它通过匹配接受治疗(有 ANC 或在医疗机构分娩)和未接受治疗(无 ANC 或在家分娩)的活产数据,使两组数据在接受治疗的条件概率上尽可能相似,从而更准确地推断出因果关系。
在研究过程中,研究人员首先明确了研究的变量。将新生儿死亡率状态作为因变量,ANC 使用情况和分娩地点作为治疗变量,同时考虑了一系列可能影响结果的混杂变量,如母亲的居住地区、教育程度、年龄、家庭财富状况等。
研究结果显示,撒哈拉以南非洲地区的新生儿死亡率为 27.36(95%: 26.83, 27.90)‰。倾向得分匹配分析的结果表明,ANC 和医疗机构分娩均能显著降低新生儿死亡率。其中,ANC 可使新生儿死亡率降低 1.04%,医疗机构分娩可使新生儿死亡率降低 0.22%。这一结果在不同的分析指标,如平均治疗效果(Average Treatment Effect,ATE)和治疗组平均治疗效果(Average Treatment Effect on the Treated,ATT)中均得到了验证。
在对匹配质量的评估中,研究人员发现匹配后的治疗组和对照组在基线混杂变量上具有良好的可比性,这表明 PSM 分析有效地平衡了两组数据,使得研究结果更加可靠。同时,敏感性分析也表明,研究结果对隐藏偏差不敏感,进一步证实了研究结果的稳健性。
研究结论指出,ANC 和医疗机构分娩在降低撒哈拉以南非洲地区新生儿死亡率方面发挥着重要作用。这一发现为公共卫生政策的制定和母婴健康干预项目的实施提供了重要依据。相关部门可以根据这一研究结果,制定更有针对性的政策,提高母婴保健服务的利用率,从而降低新生儿死亡率,推动实现可持续发展目标 3,即确保健康的生活,促进各年龄段人群的福祉。
此次研究在生命科学和健康医学领域具有重要意义。它不仅为解决撒哈拉以南非洲地区新生儿死亡率高的问题提供了科学依据,也为其他地区开展类似研究提供了参考。同时,研究方法上的创新,即采用 PSM 分析,为观察性研究中因果效应的推断提供了新的思路和方法。
然而,研究也存在一定的局限性。由于匹配仅基于观察到的变量,可能存在未观察到的混杂因素,从而导致残留混杂。此外,DHS 作为一项横断面研究,可能存在社会期望偏差和回忆偏差。但总体而言,研究基于具有全国代表性的 DHS 数据,且使用了标准化的问卷进行数据收集,同时通过 PSM 方法对潜在的混杂因素进行了调整,这些都为研究结果的可靠性提供了有力支持。