印度死产差异的流行病学与决定因素：基于人口级数据的空间热点聚类研究

为解决印度死产率(SBR)的空间分布差异及性别特异性风险问题，研究人员整合CRS-2020和NFHS-5数据，通过空间自相关(Global/Local Moran's I)和双变量LISA分析，发现全国SBR为6.548/1000（男性6.63，女性6.54），北部地区为高发热点，且贫血、低BMI(<18.5 kg/m2)与低社会经济地位呈空间正相关。该研究首次揭示性别非显著的空间聚集特征，为区域化干预提供精准靶点。

　　

在印度，每分钟就有1例死产发生，这个拥有14亿人口的国家承担着全球最高的死产负担。尽管生物学上男性胎儿更脆弱，但死产率的空间分布与性别关联始终是未解之谜。更棘手的是，北部邦与南部邦的差异如同两个世界——昌迪加尔的死产率(24.59/1000)是喀拉拉邦(3.39/1000)的7倍之多。这种巨大的地域差异背后，究竟隐藏着怎样的公共卫生密码？

来自印度勒克瑙AIIMS社区与家庭医学系的研究团队在《The Lancet Regional Health - Southeast Asia》发表了一项开创性研究。他们像绘制"死产地图"的侦探，整合了覆盖全国636,699户的NFHS-5调查数据与CRS死产登记系统，运用空间统计的"放大镜"——Moran's I和LISA分析，首次揭示了死产率在空间维度与性别维度的双重真相。

研究采用三大关键技术：1) 基于CRS-2020的240万出生记录计算性别特异性SBR；2) 通过Queen邻接算法构建空间权重矩阵；3) 运用双变量LISA识别贫血、剖宫产等因子与SBR的空间共定位模式。这些方法如同给数据装上GPS，精准锁定查谟-克什米尔等33个男性死产热点区。

【结果揭示的时空密码】

背景趋势：十年间女性SBR在中央邦从>20/1000降至5.9/1000，而男性在北邦仍维持6.02/1000高位，印证"男性生物学弱势"理论。

空间异质性：莫兰指数显示，低BMI(<18.5 kg/m²)母亲聚集区(莫兰I=0.62)与死产热点高度重叠，如拉贾斯坦邦出现157个高-高聚类区。

性别谜题：虽然男性SBR普遍偏高，但空间关联模式惊人一致——贫血对两性SBR的正向空间相关性均显著(女性0.087 vs 男性0.078)。

医疗干预悖论：私立机构剖宫产与SBR呈负相关(莫兰I=-0.09)，而公立机构分娩却显示正相关(0.086)，暗示医疗资源配置的关键作用。

【结论的破局启示】

这项研究颠覆了两个认知：其一，性别差异未改变死产的空间决定因素图谱，贫血和低BMI仍是跨性别的共同敌人；其二，铁叶酸补充(IFA)的"南热北冷"现象——泰米尔纳德邦114个低-低聚类区对应着81%的IFA覆盖率，而比哈尔邦高-低聚类区仅21%。这为"因地制宜"的干预提供了科学依据：在查谟-克什米尔等热点区需强化营养干预，而在喀拉拉等冷点区可优化剖宫产指征。

正如研究者U. Venkatesh强调的，这项空间流行病学研究为印度死产防控提供了"地理导航图"。未来若能将LISA热点分析与PM-JAY医保计划结合，或可创造更大的公共卫生价值。毕竟，每一个被精准预防的死产案例，都意味着一个家庭避免了"静默的悲剧"。