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为探究低中低收入国家（LLMICs）五岁以下儿童死亡率（U5M）风险因素贡献的变化，研究人员分析 DHS 数据。结果显示，U5M 相关因素贡献发生改变，如未母乳喂养占比增加。该研究为针对性干预提供依据，助力降低 U5M。
在全球儿童健康领域，五岁以下儿童死亡率（Under-five mortality，U5M）一直是衡量人口健康水平的关键指标。过去三十年，全球在降低 U5M 方面取得了显著进展，U5M 率在 2022 年降至每 1000 活产 37 例死亡，这得益于一系列全球、区域和地方的健康与发展倡议，像联合国千年发展目标（MDGs）和可持续发展目标（SDGs）的推动。然而，世界也面临诸多挑战，如 HIV/AIDS、COVID - 19 等公共卫生紧急事件，以及武装冲突和气候变化等，这些因素严重影响了儿童健康，使得每年仍有 490 万儿童死于可预防的原因，且 U5M 在低中低收入国家（Low- and lower-middle-income countries，LLMICs）尤为突出，这些国家承担了全球超 90% 的五岁以下儿童死亡负担。
尽管已有研究识别出一些影响 U5M 的风险因素，但随着时间推移，这些因素的归因贡献是否改变尚不清楚。为了填补这一空白，来自澳大利亚柯廷大学（Curtin University）等机构的研究人员开展了一项重要研究，相关成果发表在《World Journal of Pediatrics》上。
研究人员利用人口与健康调查（Demographic and Health Survey，DHS）数据，选取了 24 个 LLMICs 在 1997 - 2005 年（MDGs 早期阶段）和 2016 - 2022 年（SDGs 时期）的数据进行分析。样本包含 1997 - 2005 年的 139,890 例活产和 2016 - 2022 年的 319,034 例活产。研究采用混合效应稳健泊松回归模型（mixed-effects robust Poisson regression model），并计算人口归因分数（Population-attributable fractions，PAFs）来探究风险因素对 U5M 贡献的变化。
在研究结果部分，首先是母亲及其生育特征。1997 - 2005 年和 2016 - 2022 年期间，母亲的平均年龄无明显变化，但母亲的教育水平、生育地点、产前护理（Antenatal care，ANC）次数等特征有显著改变。例如，母亲未接受教育的比例从 1997 - 2005 年的 51.8% 降至 2016 - 2020 年的 26.9%；在医疗机构分娩的比例从 1997 - 2005 年的 36.55% 上升到 2016 - 2022 年的 79.95%。
其次是 U5M 率的变化。1997 - 2005 年，U5M 率在不同国家差异较大，均值为每 1000 活产 132 例死亡；2016 - 2022 年，U5M 率显著下降，均值为每 1000 活产 60 例死亡，降幅达 55.5% 。
再者是风险 / 保护因素对 U5M 的贡献。在两个时间段内，有九个因素对 U5M 有显著贡献。1997 - 2005 年，主要贡献因素为未母乳喂养（PAF = 21.61% ）、短生育间隔（ < 33 个月，PAF = 16.24% ）和高龄产妇（PAF = 5.87% ）；能降低 U5M 的因素包括至少四次 ANC 就诊（PAF = - 11.63% ）、一到三次 ANC 就诊（PAF = - 8.85% ）和母亲中等教育水平（PAF = - 5.08% ）。到了 2016 - 2022 年，未母乳喂养占 U5M 的比例增至 37.10% ，短生育间隔占 13.78% ，男性性别与 7.29% 的 U5M 相关；此时，四次及以上 ANC 就诊（PAF = - 12.06% ）、母亲中等教育水平（PAF = - 10.56% ）和高等教育水平（PAF = - 5.01% ）对降低 U5M 的贡献更为突出。
从 1997 - 2005 年到 2016 - 2022 年，风险因素的贡献发生了变化。未母乳喂养对 U5M 的贡献增加了 15.49 个百分点，中等教育对降低 U5M 的贡献增加了 5.48 个百分点，而一到三次 ANC 就诊对降低 U5M 的贡献减少了 7.24 个百分点。
研究结论表明，U5M 的主要贡献因素包括未母乳喂养、短生育间隔、ANC 就诊情况、母亲教育水平、产妇年龄、婴儿性别、多胎妊娠和单亲母亲等。这些因素的贡献随时间发生了显著变化。这一研究意义重大，为制定针对性干预措施提供了关键依据，有助于在高负担地区更有效地降低可预防的 U5M。例如，研究结果强调了促进母乳喂养、提高母亲教育水平和增加 ANC 就诊的重要性，为资源分配和政策制定指明了方向。
在研究方法上，研究人员主要运用了以下关键技术：一是数据收集，采用 DHS 数据，该数据来自 24 个 LLMICs，通过分层两阶段整群抽样获取，具有全国代表性；二是统计分析，运用混合效应稳健泊松回归模型确定 U5M 的风险因素，并计算 PAFs 评估各因素贡献，同时进行敏感性分析确保结果可靠性。
