印度母亲人口劣势与子女发展结局的关联：一项基于伪队列设计的跨代研究

本研究针对印度女性健康不平等问题，通过伪队列分析方法，揭示了母亲生育风险因素（年轻孕龄<18岁、高胎次≥4、短生育间隔<18个月）对女儿长期发展的跨代影响。研究人员利用五轮全国家庭健康调查（NFHS）数据，采用β回归模型发现：母亲生育风险显著增加女儿营养不良（BMI<18.5 kg/m2 ）、儿童死亡（OR=1.19-4.25）及低教育水平（减少2.1学年）的风险，而母亲教育可缓冲这些负面影响。该研究为发展中国家制定针对性健康干预政策提供了重要循证依据。

　　

在印度这个人口大国，母亲与儿童健康的不平等问题长期困扰着公共卫生领域。研究表明，母亲生育时的风险因素如同隐形的锁链，可能跨越世代束缚女性的发展——年轻孕龄、密集生育和高胎次不仅威胁母亲健康，更可能通过生物和社会机制影响后代的成长轨迹。然而，在缺乏长期追踪数据的条件下，这种跨代影响的量化研究面临巨大挑战。

为破解这一难题，研究人员开展了一项创新性伪队列研究，巧妙利用印度1992-2020年五轮全国家庭健康调查（NFHS）的横断面数据，构建了718个月度出生队列，模拟纵向追踪效果。研究聚焦三个关键生育风险：母亲年龄<18岁的青少年生育、生育间隔<18个月、胎次≥4的高胎次生育，系统评估这些因素对女儿成年后营养状况、生殖健康和社会经济地位的长期影响。

研究采用β回归模型处理比例数据，通过风险比（RR）量化关联强度。数据分析显示：出生在风险条件下的女儿，成年后身高<145 cm的风险增加22-79%，BMI<18.5 kg/m²
的风险翻倍；在生殖健康方面，经历5岁以下儿童死亡的风险升高19%，生育低出生体重儿（<2500g）的风险更达3.1-4.3倍。教育维度呈现明显代际传递，母亲受教育女儿平均多受1.6年教育，而风险生育女儿则少受2.1年教育。值得注意的是，母亲教育展现出显著保护效应，可抵消部分生育风险的负面影响。

技术方法上，研究创新性地应用伪队列技术，将同月出生女性聚合为分析单元（每队列≥100人），通过连接基线与结局调查数据模拟纵向追踪。采用β回归模型处理比例型结局变量（如营养不良比例），线性回归分析连续变量（教育年限）。控制变量包括母亲教育程度、居住地（城乡）、种姓（SC/ST）、宗教（穆斯林）及经济状况等混杂因素。

研究结果部分，通过多维度分析揭示了生育风险的长期影响：

1. 描述性统计显示样本中13%女儿出生时母亲<18岁，12%生育间隔<18个月，29%为第4胎及以上。营养指标中26%成年女性BMI<18.5 kg/m²
   ，19%报告生育低体重儿。

1. 趋势分析发现青少年生育和短间隔生育比例随时间下降，但高胎次生育反升。营养指标改善缓慢，教育水平提升明显而女性就业率下降。

2. 回归模型证实：年轻母亲使女儿低BMI风险增加129%（RR=2.29），高胎次使低出生体重风险增加325%（RR=4.25）。母亲教育使女儿教育年限增加1.6年，但穆斯林背景使教育减少1.6年。

3. 风险消除模拟显示：排除生育风险后，年轻女性营养状况改善最显著，而年长女性在生殖健康方面获益更大。

讨论部分强调，该研究首次在印度验证了"生物社会链"理论——母亲生育风险通过营养剥夺、资源竞争等机制产生跨代影响。方法学上，伪队列设计为缺乏面板数据的发展中国家提供了创新分析范式。政策层面，研究建议：①加强青少年性教育推迟初育年龄；②推广生育间隔指导（18-59个月为理想间隔）；③针对EAG落后地区（Bihar等9邦）实施精准干预；④通过女性教育打破贫困代际循环。

这项发表于《Population Health Metrics》的研究，为理解健康不平等的世代传递机制提供了重要证据。其创新价值在于：①建立生育风险与多维度发展的量化关联；②验证母亲教育的保护效应；③开发适用于资源有限地区的分析方法。研究结果不仅对印度实现可持续发展目标（SDGs）具有指导意义，也为类似发展中国家制定跨代健康干预策略提供了科学范本。