评估全球孕产妇死亡率国别差异：GMatH、UN与GBD三大模型2020年结果对比研究

本研究针对全球孕产妇死亡率（MMR）估计存在模型差异的问题，系统对比了GMatH、UN和GBD三大模型2020年国别数据。研究发现GMatH模型估计值平均高于UN模型43%（死亡数）和19%（MMR），高于GBD模型49%和22%，且87.9%的UN国家估计值与GMatH收敛。研究揭示了孕产妇死亡率调查（PMR）数据是导致差异的关键因素，为优化全球卫生政策资源配置和SDG目标评估提供了关键证据。

　　

在全球公共卫生领域，孕产妇死亡率（Maternal Mortality Ratio, MMR）不仅是衡量妇女健康水平的核心指标，更是评估国家医疗体系和社会发展的关键标尺。联合国可持续发展目标（SDG）明确提出，到203年需将全球MMR降至70/10万活产以下，且任何国家不得高于140。然而令人担忧的是，近年来全球孕产妇健康改善进程陷入停滞，这一目标很可能无法如期实现——这背后既存在数据收集不完善、死亡漏报严重等老问题，也暴露出不同国际机构采用不同估计模型所导致的结果差异问题。目前，联合国（UN）和全球疾病负担（GBD）研究采用的统计回归模型虽被广泛引用，但其结果常存在较大分歧，给政策制定和资源分配带来困惑。

为此，由哈佛大学陈曾熙公共卫生学院健康决策科学中心领衔的研究团队，开发了全球孕产妇健康（GMatH）微观模拟模型。该模型不同于传统回归方法，它通过模拟每位育龄妇女的完整生殖历程，整合多源数据，进行因果推断和政策效果评估。为了系统评估不同模型间的差异与一致性，研究团队对GMatH、UN（2023版）和GBD（2021版）三大模型就2020年国家层级的孕产妇死亡数和MMR估计值展开全面对比，试图揭示差异来源并为未来数据收集与模型优化提供科学依据。

研究团队主要依托GMatH模型的结构化建模框架，该模型基于贝叶斯层次模型进行参数校准，整合了来自 Demographic and Health Surveys（DHS）超过460万受访者数据及多类生育、死亡与卫生过程指标。模型通过蒙特卡洛模拟计算不确定性区间（UI），同时涵盖一阶（随机）和二阶（参数）不确定性。对比分析中，研究人员分别计算了死亡数和MMR的绝对差异、相对差异和模型收敛性，并重点考察了差异最大国家的实证数据来源类型。

研究结果显示，在全球层面，GMatH模型估计2020年孕产妇死亡数为337,585例（95% UI: 307,944–364,094），显著高于UN的301,216例和GBD的194,251例。从国家层面看，GMatH的死亡数估计平均比UN高出272例（+43%），比GBD高出728例（+49%）；MMR估计比UN高22.3（+19%），比GBD高48.1（+22%）。尽管大多数国家的估计值呈现收敛——UN和GBD的MMR收敛比例分别达到87.9%和82.8%，但在部分高负担国家仍存在巨大分歧。

进一步分析表明，在孕产妇死亡原因构成上，GMatH与GBD模型也存在明显差别。除流产相关死亡、高血压疾病和产后出血三项估计较为接近外，GMatH报告的败血症、梗阻性分娩、其他直接原因、间接原因及晚期孕产妇死亡均显著高于GBD的估计。

尤其值得注意的是，在差异最大的15个国家中，包括尼日利亚、阿富汗、埃塞俄比亚等国，其现有的实证数据多数来源于DHS调查获得的“妊娠相关死亡率”（Pregnancy-Related Mortality Ratio, PMR），而非直接基于MMR或死亡登记（CRVS）数据。PMR因其涵盖所有孕期及相关死亡（包括非直接产科原因），需经复杂假设和计算转换才能用于UN和GBD的建模过程，这一预处理差异很可能是导致模型间分歧的重要原因。

作者在讨论中强调，GMatH模型通过整合生殖健康全程的多类指标，能够在缺乏高质量MMR直接数据的国家提供更稳健的估计。与仅依赖比例死亡率（PM）单一结果的回归模型不同，GMatH作为结构模型，可灵活纳入多种类型数据，减少预处理偏差，并为政策模拟提供可靠基础。然而，该模型目前仍存在一定局限，例如未对间接死亡原因（如HIV、疟疾）做进一步区分，也尚未扩展至孕产妇发病率的估计。

这项发表于《Eco-Environment》的研究具有重要的现实意义与方法论贡献。它不仅首次系统比较了三大权威模型的国家层级结果，还明确指出PMR数据的使用与转换是导致模型差异的关键环节。研究呼吁加强国家卫生数据系统建设，尤其在高负担国家推进MMR直接监测，减少对单一数据源的依赖。同时，作者建议未来模型应整合生殖健康全周期指标，通过多模型比较识别估计不确定性，共同推动全球孕产妇死亡率的准确评估与高效降低。

该研究由约翰·D·与凯瑟琳·T·麦克阿瑟基金会资助（编号：10-97002-000-INP），所有模型结果与数据均已公开，供全球研究者和政策制定者进一步分析与使用。