我國(guó)農(nóng)村孕產(chǎn)婦和兒童死亡率發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)與分析

張彬,張龍秀,程龍慧,劉輝

1.安徽省婦幼保健院/安徽醫(yī)科大學(xué)婦幼醫(yī)學(xué)中心,安徽 合肥 230001;2.安徽省兒童醫(yī)院影像中心/安徽醫(yī)科大學(xué)兒童醫(yī)學(xué)中心,安徽 合肥 230041

死亡率不僅可以反映全民健康水平,一定程度上也反映了社會(huì)發(fā)展程度[1]。孕產(chǎn)婦和兒童死亡率是國(guó)家婦幼保健工作績(jī)效考核的重要指標(biāo)。《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》對(duì)我國(guó)健康水平提出了如下目標(biāo):到2030年IMR、U5MR、MMR分別要降低到5.0‰、6.0‰和12.0/10萬(wàn)[2]。了解死亡率變化趨勢(shì)有利于衛(wèi)生資源合理配置,對(duì)我國(guó)婦幼保健工作具有重要意義。本研究主要利用GM(1,1)模型對(duì)《2021年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》2010-2020年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,構(gòu)建我國(guó)農(nóng)村MMR、IMR、NMR和U5MR灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型,預(yù)測(cè)2021-2025年我國(guó)農(nóng)村4個(gè)指標(biāo)的發(fā)展趨勢(shì),以期為制定降低我國(guó)農(nóng)村死亡率發(fā)展規(guī)劃提供參考依據(jù)。

1 對(duì)象與方法

1.1 資料來源

資料來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的《2021年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》2010-2020年農(nóng)村MMR、IMR、 NMR和U5MR原始數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

GM(1,1)模型是灰色系統(tǒng)理論中最主要的單變量預(yù)測(cè)模型,是研究小數(shù)據(jù)、信息貧乏的不確定性問題的有效途徑[3],可對(duì)含有時(shí)間序列的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,發(fā)現(xiàn)事物發(fā)展規(guī)律,對(duì)未來狀態(tài)做出科學(xué)的定量預(yù)測(cè),具有較高的預(yù)測(cè)精度[4],已廣泛應(yīng)用于自然科學(xué)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等各個(gè)領(lǐng)域。本研究采用GM(1,1)模型對(duì)農(nóng)村MMR、IMR、NMR和U5MR原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,預(yù)測(cè)2021-2025年MMR、IMR、NMR和U5MR變化發(fā)展趨勢(shì)。運(yùn)用SPSSau在線軟件進(jìn)行模型建立、預(yù)測(cè)和擬合精度檢驗(yàn)。

1.3 灰色預(yù)測(cè)模型的建立與計(jì)算方法

GM(1,1)模型主要是對(duì)原始數(shù)據(jù)作數(shù)據(jù)處理,對(duì)生成新的數(shù)據(jù)序列構(gòu)建微分方程模型,得出微分方程的時(shí)間相應(yīng)函數(shù),再一次累減過程計(jì)算,最終得到原始序列模擬值。具體建模過程如下:

(1)假設(shè)原始序列:x(0)={x(0)(t),t=1,2,…,n}

(2)通過對(duì)原始序列依次進(jìn)行一階累加,得到數(shù)據(jù)序列x(1),

(3) 計(jì)算x(1)的緊鄰均值生成序列:z(1)=[Z(1)(1),z(1)(2),…,z(1)(n)]

稱x(0)(k)+az(1)(k)=b為GM(1,1)模型的基本型(k=2,3,…,n),其中a為發(fā)展系數(shù),b為灰色作用量。通過a的值可以判斷模型適用的預(yù)測(cè)長(zhǎng)度:當(dāng)a小于等于 0.3 時(shí),模型可以用于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè);當(dāng)0.3

(4) 利用最小二乘法對(duì)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),得到

(6) 由于上述時(shí)間響應(yīng)序列為原始序列的一次累加序列,因此需再進(jìn)行逆還原(一次累減過程)方可最終得到原始序列模擬值[5]:

1.4 模型擬合效果評(píng)價(jià)

為檢驗(yàn) GM(1,1) 模型的可靠性和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,需要對(duì)該模型進(jìn)行擬合效果檢驗(yàn),若模型擬合度高,則可認(rèn)為模型預(yù)測(cè)誤差小,模型可用于外推。若兩者擬合度低,需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平移轉(zhuǎn)換或殘差修正后重新建立預(yù)測(cè)模型。通常根據(jù)小誤差概率P值、后驗(yàn)差比C值以及殘差檢驗(yàn)來判斷灰色預(yù)測(cè)模型的擬合效果,其統(tǒng)計(jì)量在分析軟件中均可獲得。后驗(yàn)差比C值和小誤差概率P值常用于模型精度等級(jí)檢驗(yàn),模型精度等級(jí)判斷標(biāo)準(zhǔn)。見表1。模型殘差檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿M合效果,主要指標(biāo)包括相對(duì)誤差和級(jí)比偏差,兩個(gè)指標(biāo)數(shù)值均越小越好,<0.1說明達(dá)到較高要求,0.1～0.2可以認(rèn)為基本達(dá)到要求。

表1 灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型精度等級(jí)判斷標(biāo)準(zhǔn)

2 結(jié)果

2.1 預(yù)測(cè)模型

分別對(duì)MMR、IMR、NMR和U5MR時(shí)間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建微分方程模型,得到4種模型的發(fā)展系數(shù)和灰作用量的參數(shù)估計(jì)值。見表2。4種GM(1,1)模型的回歸方程分別為:

表2 GM(1,1)模型參數(shù)估計(jì)值和預(yù)測(cè)精度檢驗(yàn)

MMR灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型:x(1)(t+1)=-641.263e-0.0411t+671.36

IMR灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型:x(1)(t+1)=-891.963e-0.035t+898.063

NMR灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型:x(1)(t+1)=-100.323e-0.0956t+110.323

U5MR灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型:x(1)(t+1)=-228.606e-0.0827t+248.606

2.2 4種GM(1,1)預(yù)測(cè)模型擬合效果

根據(jù)模型精度判定標(biāo)準(zhǔn),MMR、IMR、NMR和U5MR 4種GM(1,1)模型,后驗(yàn)差比C值<0.35和小誤差概率P值>0.95,其模型擬合精度等級(jí)均較高。見表2。表3顯示,IMR、NMR和U5MR模型的相對(duì)誤差值和級(jí)比偏差均<0.1,說明預(yù)測(cè)模型擬合效果達(dá)到較高要求?？烧J(rèn)為本研究建立的GM(1,1)模型預(yù)測(cè)誤差均較小,模型可用于外推預(yù)測(cè)。

表3 4種死亡率GM(1,1)預(yù)測(cè)模型殘差檢驗(yàn)結(jié)果

2.3 4種死亡率預(yù)測(cè)

利用灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)模型,計(jì)算2010-2020年各死亡率原始值,預(yù)測(cè)2021-2025年我國(guó)農(nóng)村4個(gè)指標(biāo)的死亡率。見表4。結(jié)合圖1～4可見,總體上2010-2025年,我國(guó)農(nóng)村MMR、IMR、NMR和U5MR呈不斷下降的趨勢(shì),預(yù)測(cè)到2025年分別可降低至14.526/10萬(wàn)、2.233‰、2.40‰、5.701‰。

圖1 農(nóng)村MMR(1/10萬(wàn))模型擬合和預(yù)測(cè)

圖2 農(nóng)村IMR(‰)模型擬合和預(yù)測(cè)

圖3 農(nóng)村NMR(‰)模型擬合和預(yù)測(cè)

圖4 農(nóng)村U5MR(‰)模型擬合和預(yù)測(cè)

3 討論

3.1 GM(1,1)模型優(yōu)劣

傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型要求數(shù)據(jù)樣本量大、樣本分布有規(guī)律,難以對(duì)MMR、IMR及U5MR預(yù)測(cè)和解釋[5-6]。本研究采用的GM(1,1)模型作為一種實(shí)用決策工具,對(duì)樣本量和概率分布要求低,不受一般統(tǒng)計(jì)模型對(duì)原始數(shù)據(jù)種種要求約束,具有適應(yīng)性強(qiáng)、計(jì)算方便等優(yōu)點(diǎn),在國(guó)內(nèi)外醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用,如在疾病預(yù)防與公共衛(wèi)生、婦幼衛(wèi)生、醫(yī)療衛(wèi)生監(jiān)督等領(lǐng)域均有文獻(xiàn)報(bào)道[7-14]。本研究的局限性在于僅從死亡率角度構(gòu)建我國(guó)農(nóng)村MMR、IMR、NMR和U5MR預(yù)測(cè)模型,缺乏對(duì)社會(huì)因素、自然因素及各地救治能力等實(shí)證分析,方法相對(duì)單一,可能導(dǎo)致預(yù)測(cè)模型的偏差,后期研究需要重點(diǎn)關(guān)注,聯(lián)合ARIMA模型進(jìn)行對(duì)比分析[15],以進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度、客觀性和科學(xué)性。

3.2 模型擬合精度較高

MMR、IMR、NMR和U5MR的GM(1,1)模型的估計(jì)值均小于0.3,其4種模型均可以用于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。4種模型后驗(yàn)差比C值<0.35和小誤差概率P值>0.95,其模型擬合精度等級(jí)均較高。IMR、NMR和U5MR模型的相對(duì)誤差值和級(jí)比偏差均<0.1,說明預(yù)測(cè)模型擬合效果達(dá)到較高要求,可認(rèn)為本研究建立的GM(1,1)模型預(yù)測(cè)誤差均較小,模型可用于外推預(yù)測(cè)。

3.3 對(duì)策建議

根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果,我國(guó)農(nóng)村MMR、IMR、NMR和U5MR呈不斷下降的趨勢(shì),到2025年分別可降低至14.526/10萬(wàn)、2.233‰、2.40‰、5.701‰,將提前實(shí)現(xiàn)《“健康中國(guó)2030”規(guī)劃綱要》對(duì)我國(guó)健康水平提出的目標(biāo),體現(xiàn)了《中國(guó)婦女發(fā)展綱要(2011-2020年)》和《中國(guó)兒童發(fā)展綱要(2011-2020年)》實(shí)施以來,我國(guó)在全力保障母嬰安全基礎(chǔ)上,積極推進(jìn)婦幼健康全程服務(wù)[16],加大衛(wèi)生總費(fèi)用的投入顯著改善健康產(chǎn)出,取得了顯著成效[17]。盡管如此,我國(guó)農(nóng)村MMR、IMR、NMR和U5MR等主要健康指標(biāo)與城市相比略高,這提示一方面要繼續(xù)鞏固“降低孕產(chǎn)婦死亡率、消除新生兒破傷風(fēng)”項(xiàng)目和“孕產(chǎn)婦住院分娩補(bǔ)助”項(xiàng)目,繼續(xù)優(yōu)化農(nóng)村衛(wèi)生資源配置結(jié)構(gòu),加大農(nóng)村衛(wèi)生資源的投入力度,充分發(fā)揮政府宏觀調(diào)控功能,尤其要發(fā)揮新農(nóng)合政策提高孕產(chǎn)婦住院分娩率,降低孕產(chǎn)婦和新生兒死亡率;另一方面要發(fā)揮“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療”在農(nóng)村衛(wèi)生事業(yè)中更大的功效[18]和三級(jí)婦幼保健機(jī)構(gòu)臨床與保健服務(wù)網(wǎng)絡(luò),加強(qiáng)各級(jí)婦幼保健機(jī)構(gòu)產(chǎn)兒科能力建設(shè), 推進(jìn)國(guó)家級(jí)區(qū)域醫(yī)療中心以及各省、市、縣質(zhì)控中心和救治中心建設(shè),努力減少因產(chǎn)科出血、早產(chǎn)兒引起死亡發(fā)生。同時(shí),加強(qiáng)鄉(xiāng)村醫(yī)生的培養(yǎng)、提升其醫(yī)療保健技術(shù)水平是降低農(nóng)村母嬰死亡率的關(guān)鍵,鄉(xiāng)村醫(yī)生作為中國(guó)農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的建設(shè)者,對(duì)于農(nóng)村衛(wèi)生工作的發(fā)展發(fā)揮著舉足輕重的作用[19],培養(yǎng)大批符合農(nóng)村醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展需求的專業(yè)人才[20],夯實(shí)農(nóng)村醫(yī)療保健工作,保障母嬰安全,起到關(guān)鍵性的守門人作用。

利益沖突無