德克萨斯州黑人女性严重孕产妇发病率的系统动力学解析与干预靶点探索

来自德克萨斯州的研究团队通过系统动力学群体建模(SD GMB)方法，深入探究黑人女性严重孕产妇死亡率(SMM)的复杂成因。研究识别出351个关键变量、42个反馈循环及36个干预靶点，为制定非线性干预策略提供系统科学依据，彰显群体建模在母婴健康领域的创新价值。

　　

这项开创性研究运用系统动力学群体建模(System Dynamics Group Model Building, SD GMB)技术，在德克萨斯州召集17位社区利益相关者开展为期2.5天的研讨。通过构建行为随时间变化曲线(BOTG)和因果循环图(CLD)，研究团队揭示了黑人女性严重孕产妇发病率(Severe Maternal Morbidity, SMM)背后的动态复杂性。

令人瞩目的是，研讨产出包含351个结构化变量——涵盖72项临床结局、83种社会角色、74类人际关系、43条政策规则和79种医疗资源。这些要素交织形成42个反馈循环，包括15个增强回路和27个调节回路构成的第一个CLD，以及31个增强回路与6个调节回路组成的第二个CLD。

研究不仅识别出75个跨维度主题和16个独特动态模式，更精确定位36个关键干预节点。这些发现颠覆了传统线性因果认知，揭示SMM的形成涉及医疗系统、社会结构和历史遗留问题之间的非线性互动。例如，种族偏见可能通过医患信任度下降→产检依从性降低→并发症风险上升的增强回路持续恶化健康结局。

该研究为母婴健康领域带来方法论突破，证明SD GMB能有效捕捉健康差异的复杂系统特征。提出的干预靶点涵盖临床实践改进、社区支持网络强化和政策改革等多层次措施，为制定精准公共卫生策略提供科学蓝图。