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为探究产前护理（ANC）对低出生体重（LBW）和新生儿死亡率的影响，研究人员开展伞状综述研究。目前相关研究结果冲突或不明确，该研究旨在综合现有荟萃分析证据。虽未得出具体结果，但对指导临床和公共卫生干预意义重大。
在生命的最初阶段，新生儿的健康状况至关重要。低出生体重（LBW，出生体重低于 2500g）和新生儿死亡率一直是全球公共卫生领域重点关注的问题。每年，全球有超过 2000 万新生儿体重过低，约 15 - 20% 的新生儿受到影响，其中 96.5% 发生在发展中国家。LBW 婴儿面临诸多健康风险，如更高的婴儿死亡率、生长发育受限导致的学习困难、神经发育受损、认知和运动技能障碍，以及成年后易患慢性疾病，如心脏病和糖尿病等。同时，新生儿死亡率也不容小觑，全球每 1000 例活产婴儿中就有 19 例在出生后 28 天内死亡，每年约有 300 万新生儿死亡，占全球 5 岁以下儿童死亡总数的 43% 。
产前护理（Antenatal Care，ANC）作为保障母婴健康的关键环节，理论上可通过早期发现和处理孕期并发症、提供营养补充、开展健康教育等方式，降低 LBW 和新生儿死亡率。然而，目前关于 ANC 对 LBW 和新生儿死亡率影响的研究结果存在冲突和不确定性，缺乏全面综合的荟萃分析证据。为了深入了解 ANC 与 LBW 和新生儿死亡率之间的关系，来自埃塞俄比亚巴赫达尔大学医学院和健康科学学院助产系的 Fentahun Alemnew Chekole 等人开展了一项伞状综述研究，相关成果发表在《Journal of Health, Population and Nutrition》杂志上。
研究人员在开展此项研究时，采用了一系列严谨的技术方法。首先，检索了 Embase、CINAHL、Cochrane 数据库和 PubMed 等主要医学电子数据库，还利用谷歌搜索引擎和谷歌学术手动检索灰色文献，以获取所有相关的英文荟萃分析研究。检索过程中使用了 MeSH 术语、Emtree、CINAHL 主题词和组合关键词。之后，由两名评审人员独立筛选符合条件的文章、提取数据并评估质量，遇到分歧时共同协商，若仍无法解决则咨询第三名评审人员。最后，运用 meta - umbrella R 包进行统计分析，计算 Q 和I2检验统计量评估异质性，采用 Egger 回归不对称检验评估发表偏倚，使用 Ioannidis 检验评估总体偏倚，并计算 Hedges’ g 值衡量效应大小。
在研究结果部分：
- 文献筛选与纳入：通过严格的筛选流程，从大量文献中筛选出符合纳入标准的英文荟萃分析研究。这些研究涵盖了队列研究、病例对照研究和横断面研究，且均关注 ANC 与 LBW 和新生儿死亡率的关系。
- 数据提取与质量评估：详细提取了包括第一作者、发表年份、研究数量和类型、总样本量、异质性检验结果、固定或随机效应的 P 值以及关联度量（如风险比、优势比等）及其 95% 置信区间等数据。同时，使用 AMSTAR - 2 工具对纳入研究的质量进行评估，根据关键领域进行分类评级，包括方案注册、文献检索的充分性、排除个别研究的合理性、纳入研究的偏倚风险、荟萃分析方法的适用性、结果解释时对偏倚风险的考虑以及发表偏倚的评估等。
- 统计分析结果：运用 meta - umbrella R 包进行统计分析，计算汇总效应量（优势比或相对风险）及其 95% 置信区间，同时估计 95% 预测区间。通过 Q 和I2检验统计量判断异质性程度，若 Q 统计量<0.05则认为异质性显著，I2>50%为实质性异质性，I2>75%为高度异质性。利用 Egger 检验和 Ioannidis 检验分别评估发表偏倚和总体偏倚，根据 Hedges’ g 值判断效应大小，如小于 0.2 为小效应，0.5 为中等效应，大于 0.8 为大效应 。
研究结论和讨论部分指出，本研究首次全面综合分析了 ANC 对 LBW 和新生儿死亡率的影响。虽然目前尚未得出明确的量化结论，但通过对现有荟萃分析证据的综合评估，为后续进一步研究提供了重要的参考方向。对于临床医生和研究人员而言，这一研究有助于他们更深入地了解 ANC 与 LBW 和新生儿死亡率之间的关系，为制定针对性的临床和公共卫生干预措施提供科学依据，从而降低 LBW 和新生儿死亡率，改善新生儿健康状况。此外，该研究也为未来相关研究的开展提供了方法学借鉴，推动了该领域研究的进一步发展。
