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2015—2021年我国中部六省5岁以下儿童死亡率变化及影响因素分析: 2025年; 衡量一个国家的儿童健康状况的重要标准之一是5岁以下儿童的死亡率(U5MR)。本世纪初期,5岁以下儿童死亡率下降速度明显加快,但随着不断发展,这一速度渐渐放缓。中国在妇幼卫生事业的发展方面仍然面临问题和挑战,如妇幼卫生发展存在地区间的不平衡等。本文研究梳理了2015—2021年我国中部六省5岁以下儿童死亡率变化,并运用多种分析方法研究了我国中部六省5岁以下儿童死亡率影响因素。研究对象与方法本文数据来源于《中国统计年鉴(2015—2021年)》和《中国卫生与健康统计年鉴(2015—2021年)》。; 舒一; 关键词：儿童健康状况妇幼卫生中部六省数据来源

早期综合发展指导降低儿童死亡率、提升儿童保健系统管理率的分析: 2024年; 研究在儿童保健服务中应用早期综合发展指导后对儿童死亡率的降低以及儿童保健系统管理率提升的影响效果。方法:选择2020年01月~2022年03月我院收治的300例儿童,随机数字表法均分为两组,对照组实施常规保健服务,观察组实施早期综合发展指导,比较两组儿童的智力发育以及体格发育,常见疾病发生率、死亡率,儿童保健系统管理有效率,干预前后儿童家属对保健知识掌握程度评分。结果:观察组儿童的智力发育以及体格发育情况、儿童家属对保健知识掌握程度评分均优于对照组,差异显著(P<0.05);观察组儿童常见疾病发生率低于对照组,儿童保健系统管理有效率高于对照组,差异显著(P<0.05);两组儿童的死亡率比较,差异不显著(P>0.05)。结论:在儿童保健中,应用早期综合发展指导,可降低儿童死亡率,提升其保健系统管理有效率,值得推广应用。; 徐旭; 关键词：儿童保健服务死亡率

2000—2030年江西省各地级市5岁以下儿童死亡率估计和趋势分析: 2024年; 目的分析2000—2030年江西省各地级市5岁以下儿童死亡率(under 5 mortality rate,U5MR)的趋势和地区差异。方法采用2000—2012年江西省县(区)U5MR、出生人口计算各地级市U5MR,构建线性混合效应模型估计2013—2022年江西省各地级市的U5MR。用一阶单变量灰色模型[grey model with one variable and one-order differential equation,GM(1,1)]或等维递补GM(1,1)模型对2023—2030年江西省各地级市U5MR进行预测。用集中指数和集中曲线衡量江西省5岁以下儿童的健康不平等。结果2000年江西省U5MR为48.842‰,最低和最高的地级市分别为南昌市(36.616‰)、赣州市(58.729‰)。2030年江西省U5MR预计为3.472‰,最低和最高地级市预计分别为南昌市(1.980‰)、宜春市(4.987‰)。2000—2030年江西省各地级市的U5MR均呈快速下降趋势,地区差异随U5MR的下降在逐渐缩小。2000、2005、2010、2015、2020年江西省5岁以下儿童死亡率的集中指数分别为-0.051、-0.065、-0.090、-0.096、-0.101。结论2000—2030年江西省U5MR整体呈下降趋势,地区差异随U5MR的下降在逐渐缩小,与社会经济水平相关的5岁以下儿童健康不平等呈扩大趋势。; 张兴超陈三仟马婧杰邓雨婷周思雨丁静胡松波; 关键词：5岁以下儿童死亡率线性混合效应模型 GM(1,1)模型

我国农村孕产妇和儿童死亡率发展趋势预测与分析: 2023年; 目的构建我国农村孕产妇死亡率(MMR)、婴儿死亡率(IMR)、新生儿死亡率(NMR)和五岁以下儿童死亡率(U5MR)发展趋势预测模型,预测2021—2025年4个指标数据变化趋势。方法基于灰色GM(1,1)预测模型,利用国家统计局公布的《2021年中国统计年鉴》2010-2020年的数据预测2021-2025年我国农村MMR、IMR、NMR和U5MR。结果我国农村孕产妇死亡率预测模型:x~((1))(t+1)=641.263e~(-0.0411t)+671.363,预测值分别为17.12/10万、16.43/10万、15.77/10万、15.14/10万、14.53/10万;婴儿死亡率预测模型:x~((1))(t+1)=-891.963e~(-0.035t)+898.063预测值分别为4.97‰、4.25‰、3.56‰、2.88‰、2.23‰;新生儿死亡率预测模型:x~((1))(t+1)=-100.323e~(-0.0956t)+110.323,预测值分别为3.52‰、3.2‰、2.91‰、2.64‰、2.40‰。五岁以下儿童死亡率预测模型:x~((1))(t+1)=-228.606e~(-0.0827t)+248.606预测值分别为7.94‰、7.31‰、6.73‰、6.2‰、5.70‰.结论运用GM(1,1)模型进行拟合和预测效果较好,2021-2025年我国农村MMR、IMR、NMR、U5MR的预测结果呈逐年下降趋势。; 张彬张龙秀程龙慧刘辉; 关键词：孕产妇死亡率婴儿死亡率新生儿死亡率农村卫生

2016—2022年枣庄市5岁以下儿童死亡率及死因分析: 2023年; 目的统计2016—2022年枣庄市5岁以下儿童死亡率,了解并剖析相关死因,为制定有效干预措施以降低枣庄市5岁以下儿童死亡率提供依据。方法收集枣庄市6个区(市)逐级上报的儿童死亡数据,对其死亡率、死因、死亡年龄、性别、地点进行描述性分析。结果 7年间全市新生儿、婴儿和5岁以下儿童死亡率均整体呈下降趋势。2022年新生儿、婴儿死亡率较2021年有所升高,分别升高36.13%、1.73%,2022年5岁以下儿童死亡率较2021年下降0.61%。7年间5岁以下儿童主要死因为早产或低出生体重、出生窒息、先天性心脏病,前3种死因别死亡率整体呈下降趋势,意外窒息死因别死亡率呈上升趋势。7年间全市5岁以下男童死亡率明显高于女童,农村儿童死亡率明显高于城镇儿童,但随着年份推移,不同性别、户口性质的儿童死亡率比值逐步缩小。7年间全市住院期间死亡的5岁以下儿童构成比最高(60.78%),其次是是家中死亡(26.94%),两者2022年死亡构成比均较2016年下降,而2022年途中死亡儿童的构成比较2016年上升。结论 2016—2022年枣庄市5岁以下儿童死亡率呈下降趋势,但在新生儿救治方面仍存在短板。儿童意外窒息死亡率在7年间逐渐增高,儿童死前医疗保健服务利用率仍有待提高。; 徐菡张玲孙蒙王秀娟; 关键词：新生儿婴幼儿死亡率死因

基于GM(1,1)和ARIMA模型的安徽省孕产妇及儿童死亡率的预测研究被引量：8: 2023年; 目的构建2022—2025年安徽省孕产妇死亡率(maternal mortality rate,MMR)、婴儿死亡率(infant mortality rate,IMR)、新生儿死亡率(neonatal mortality rate,NMR)及5岁以下儿童死亡率(under 5 mortality rate,U5MR)发展预测模型,预测安徽省4个指标的发展趋势,以期为安徽省“十四五”妇幼卫生规划的落实提供参考依据。方法收集2012—2021年安徽省卫生健康事业发展统计公报的相关数据,利用灰色预测模型GM(1,1)和差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model,ARIMA),对2022—2025年安徽省MMR、IMR、NMR、U5MR进行预测。结果采用ARIMA和GM(1,1)模型对安徽省MMR、IMR、NMR、U5MR预测的平均绝对误差分别为2.021、0.880、0.671、1.131和1.900、0.290、0.150、0.341,平均相对误差分别为0.163、0.188、0.220、0.182和0.154、0.062、0.050、0.055,GM(1,1)预测误差较小。经预测,到2025年安徽省MMR、IMR、NMR、U5MR分别降至5.68/10万、1.57‰、0.82‰及2.23‰。结论运用GM(1,1)模型进行拟合和预测效果较好,2022—2025年安徽省MMR、IMR、NMR、U5MR的预测结果均呈逐年下降趋势。; 张彬张龙秀王瑞陈华刘辉; 关键词：孕产妇死亡率婴儿死亡率新生儿死亡率 5岁以下儿童死亡率

2019年河南省5岁以下儿童死亡率及主要死因被引量：4: 2022年; 目的了解2019年河南省5岁以下儿童死亡率及主要死因,为制定相关措施提供科学依据。方法收集2019年河南省5岁以下儿童死亡监测项目数据,对新生儿死亡率(NMR)、婴儿死亡率(IMR)、5岁以下儿童死亡率(U5MR)及其死因与接受医疗服务情况等进行描述分析。结果2019年河南省NMR、IMR、U5MR分别为2.23‰、3.35‰及4.58‰,监测点中NMR最高的3个县(市/区)依次是淮阳县(5.38‰)、杞县(4.11‰)与方城县(3.90‰);IMR最高的3个县(市/区)依次是清丰县(7.22‰)、濮阳县(6.21‰)与方城县(5.47‰);U5MR最高的3个县(市/区)依次是清丰县(10.83‰)、濮阳县(10.35‰)与方城县(7.81‰);农村NMR和U5MR高于城市(P均<0.05);男性NMR和IMR高于女性(P均<0.05)。河南省5岁以下儿童死亡前5位死因分别为早产和低出生体重、出生窒息、肺炎、先天性心脏病/意外窒息、新生儿呼吸窘迫综合征;城市5岁以下儿童死于医院比例高于农村(P<0.05)。结论关注农村地区妇幼卫生工作,提高农村地区儿童生命安全与生存率;强化新生儿救治网络的建设,提高基层医疗机构危重新生儿救治水平,以持续降低5岁以下儿童死亡率。; 贾林斌李帅奇王栋徐竞帆王静刘兰芳陈社菊; 关键词：新生儿婴儿死亡率死因

基于灰色GM(1,1)模型的四川省孕产妇、婴儿及5岁以下儿童死亡率预测研究被引量：8: 2022年; 目的本研究旨在运用灰色GM(1,1)模型预测四川省2020—2024年5年间孕产妇死亡率、婴儿死亡率及5岁以下儿童死亡率的变化发展趋势,以期为四川省妇幼健康事业的规划与发展提供参考依据。方法本研究采用灰色GM(1,1)预测模型,利用2009—2019年的数据对2020—2024年四川省孕产妇死亡率、婴儿死亡率及5岁以下儿童死亡率进行预测。结果四川省产妇死亡率预测模型为:x^((1))(t+1)=-392.5421e^(-0.1049t)+434.2021,2020—2024年MMR的预测值分别为13.69/10万、12.33/10万、11.10/10万、10.00/10万和9.00/10万;四川省婴儿死亡率预测模型为:x^((1))(t+1)=-125.4296e^(-0.1042t)+137.5096,2020—2024年IMR的预测值分别为4.38‰、3.95‰、3.55‰、3.20‰和2.89‰;四川省5岁以下儿童死亡率预测模型为:x^((1))(t+1)=-158.36866e^(-0.1135t)+175.5586,2020—2024年U5MR的预测值分别为5.46‰、4.88‰、4.35‰、3.89‰和3.47‰。3个模型预测结果与实际值的符合率分别为94.74%、95.35%、93.43%,验后差比值C别为0.1921、0.1635和0.2294,P值均等于1,因此3个模型的拟合精度等级均为1级。讨论运用GM(1,1)模型进行拟合和预测效果较好,四川省2020—2024年孕产妇死亡率、婴儿死亡率及5岁以下儿童死亡率的预测结果呈逐年下降趋势,并已提前达到国家和四川省2030年目标,但要保持这一稳中有降的趋势还需提升妇幼健康机构的服务能力,优化妇幼健康资源的配置,实现人才队伍提质增量。; 李烟然巫抑扬倪洁姚华; 关键词：灰色GM(1,1)模型孕产妇死亡率婴儿死亡率 5岁以下儿童死亡率

2010年-2019年山西省5岁以下儿童死亡率及主要死因分析被引量：9: 2022年; 目的:分析2010年-2019年山西省5岁以下儿童死亡率及主要死因变化趋势。方法:对2010年-2019年山西省11个市,共26个区县的5岁以下儿童死亡监测数据进行回顾性统计分析。结果:2019年山西省新生儿、婴儿、5岁以下儿童死亡率分别为0.313%、0.421%、0.527%,较2010年分别下降59.56%、58.73%、55.64%。2010年-2019年山西省城市和农村新生儿、婴儿、5岁以下儿童死亡率均呈线性下降趋势(P<0.05),且大部分年份为农村高于城市(P<0.05)。2010年-2019年山西省新生儿、婴儿、5岁以下儿童男女死亡率总体均呈线性下降趋势(P<0.05);2010年和2013年新生儿死亡率有性别差异,2010年、2013年和2018年婴儿死亡率有性别差异,2010年和2018年5岁以下儿童死亡率有性别差异,且均为男童高于女童(P<0.05)。2010年-2019年山西省5岁以下儿童10种主要死因中有6种死因的死亡率呈下降趋势(P<0.05),其中,肺炎、早产或低出生体重、出生窒息、其他先天异常死亡率下降较明显,2019年较2010年分别下降了72.00%、61.64%、60.18%、50.99%;其他新生儿疾病和意外跌落死亡率呈上升趋势,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:2010年-2019年山西省新生儿、婴儿、5岁以下儿童死亡率总体呈线性下降趋势;肺炎、早产或低出生体重、出生窒息、其他先天异常死亡率下降明显;其他新生儿疾病和意外跌落死亡率呈上升趋势。; 郭虹郭虹朱玲穆文娟穆文娟杨光蔚京京杨建平张华; 关键词：新生儿婴儿性别城乡

2014-2019年广东省孕产妇和儿童死亡率时空分布特征及预测研究被引量：2: 2022年; 目的探究广东省孕产妇和儿童死亡率的时空分布特征,并预测“十四五”期间各指标的发展趋势。方法收集2014—2019年广东省孕产妇死亡率和儿童死亡率相关指标,采用ArcGIS软件进行空间分析,GM(1,1)模型进行预测分析。结果 2014—2019年广东省妇幼卫生健康指标中5岁以下儿童死亡率(U5MR)、婴儿死亡率(IMR)和新生儿死亡率(NMR)指标整体呈下降态势,但孕产妇死亡率(MMR)波动较大。2019年数据显示地区之间各指标存在较明显的差异。预测到2025年广东省MMR、U5MR、IMR、NMR预测值分别为9.92/10万、1.54‰、1.32‰、0.85‰。结论广东省妇幼卫生保健工作取得了一定的成效。未来应继续降低孕产妇死亡率,推进医疗卫生资源优化整合,提供全生命周期妇幼健康服务。; 林小丹徐碧霞姚卫光

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