路易斯安那州孕产妇严重发病率的种族、地域贫困与医疗资源差异：一项基于人群的队列研究

本研究针对美国路易斯安那州高发的孕产妇严重发病率（SMM）问题，通过分析2016-2021年全州住院分娩数据，揭示了非西班牙裔黑人（aOR 1.36）和西班牙裔人群（aOR 1.39）的更高风险，以及最高贫困水平邮政编码区（aOR 1.26）的显著关联。研究首次系统评估了种族、农村性、贫困和产科医疗荒漠的多重影响，为制定针对性干预政策提供了关键证据。

　　

在美国，孕产妇健康危机正日益严峻。数据显示，2021年全美孕产妇死亡率飙升至32.9/10万活产，其中黑人孕产妇死亡风险是白人的3倍。更令人担忧的是，被称为"孕产妇死亡前哨事件"的严重孕产妇发病率（Severe Maternal Morbidity, SMM）发生率持续攀升，1993-2014年间非输血性SMM（nt-SMM）增长达22.4%。位于墨西哥湾沿岸的路易斯安那州情况尤为突出——该州12.1%的居民需要超过30分钟才能到达分娩机构，25%的县被划为"产科医疗荒漠"（即每万例分娩缺乏产科医生/助产士或接生机构），这些结构性缺陷如何影响不同种族群体的健康结局？斯坦福大学联合路易斯安那州卫生部门的研究团队对此展开了深入探究。

研究人员利用2016-2021年全州住院分娩数据（n=326,597），采用混合效应逻辑回归模型（mixed-effects logistic regression），将个体嵌套在邮政编码层面进行分析。主要考察四大核心变量：种族/民族、县级产科医疗荒漠状态、邮政编码级农村属性和贫困水平（按四分位数划分）。结局指标采用美国CDC定义的nt-SMM标准（包含21项临床指征如子痫、急性心肌梗死等），同时控制社会人口学因素和合并症指数（comorbidity index）的干扰。

【数据源与研究方法】
研究基于路易斯安那州住院分娩ICD-10编码数据，通过诊断代码（Z37x、O75.82等）和操作代码（10D00Z0-10D07Z8）筛选合格病例。采用多层级建模处理地理嵌套数据，并针对种族分层分析不同地域因素的风险差异。

【主要发现】

1. 总体风险格局：nt-SMM发生率为0.77%（2486例），黑人孕产妇占比达49.7%（vs总体34.5%）。调整后模型显示，黑人（aOR 1.36, 95%CI 1.23-1.51）和西班牙裔（aOR 1.39, 1.21-1.59）风险显著高于白人。
2. 地域贫困效应：居住在最贫困邮政编码区（最高四分位）的孕产妇风险增加26%（aOR 1.26, 1.04-1.51），这种效应在黑人（aOR 1.33）和西班牙裔（aOR 1.32）中持续存在。
3. 医疗荒漠悖论：整体未发现产科医疗荒漠与风险关联，但黑人亚组显示潜在风险提升33%（aOR 1.33, 1.00-1.76），尽管置信区间包含1.00。
4. 农村性异质性：与预期相反，农村邮政编码未显现独立风险效应。

【结论与启示】
这项发表在《Public Health》的研究揭示了路易斯安那州孕产妇健康危机的三重困境：结构性种族主义、经济剥夺与医疗资源分布失衡的交互作用。特别值得注意的是，贫困的社区环境对少数族裔孕产妇构成"双重打击"——黑人群体在最高贫困区的风险增幅达33%，而医疗荒漠的潜在影响仅在该群体显现。这些发现挑战了单纯增加医疗供给就能改善结局的假设，强调必须同步解决社会决定因素。研究者建议：针对高贫困社区实施跨部门干预（如扩大医疗补助、交通支持），并在产科医疗荒漠地区优先部署社区助产士项目。该研究为美国南部各州制定差异化的孕产妇健康政策提供了精准的流行病学依据，尤其对解决长期存在的种族健康差距具有重要实践意义。