论著｜2010年至2020年我国孕产妇死亡相关性分析及预测

本文引用格式：马琼, 焦嘉慧, 王宝珠, 等. 2010年至2020年我国孕产妇死亡相关性分析及预测[J]. 中华围产医学杂志, 2023, 26(6): 482-489. DOI: 10.3760/cma.j.cn113903-20220603-00588.

马琼1 焦嘉慧1 王宝珠1 曹引丽2

1西北妇女儿童医院保健部，西安 710061；2西北妇女儿童医院产科，西安 710061

通信作者：曹引丽，Email：[e-mail]，电话：[phone]

 摘  要

目的　分析2010年至2020年我国孕产妇死亡率（maternal mortality ratio，MMR）和孕产妇主要死因别死亡率变化趋势，以及MMR与围产期保健指标相关性，并对2021年至2025年的MMR进行预测分析。  

方法　收集《中国卫生健康统计年鉴》中2010年至2020年我国MMR、孕产妇主要死因别死亡率和围产期保健等相关数据。采用年估计变化百分比（estimated annual percent change，EAPC）分析我国MMR、孕产妇主要死因别死亡率变化趋势；采用平均增长速度描述围产期保健指标变化趋势，Spearman秩相关分析MMR与围产期保健指标相关性；建立GM（1，1）模型并预测2021年至2025年的MMR。  

结果　（1）全国、城市及农村MMR的EAPC分别为－5.16%、－6.24%及－4.28%，提示2010年至2020年我国、城市及农村MMR均有下降趋势（t值分别为－0.98、－12.42及－8.96，P值均<0.001）。（2）2010年至2020年我国孕产妇主要死因中，产科出血、妊娠期高血压疾病、羊水栓塞及肝病均具有下降趋势（t值分别为－12.42、－5.44、－3.98及－3.63，P值均<0.05）；除城市的妊娠期高血压疾病死亡率（平均增长速度=0.51%）外，城市和农村孕产妇主要死因别死亡率均有所降低，城市和农村下降幅度最大的疾病均是肝病（平均增长速度分别为－10.40%和－13.96%）。（3）我国MMR与产妇系统管理率（r_s=－0.80）、产前检查率（r_s=－0.97）、产后访视率（r_s=－0.82）及住院分娩率（r_s=－0.98）均呈负相关（P值均<0.05）；城市MMR（r_s=－0.82）、农村MMR（r_s=－0.95）分别与住院分娩率呈负相关（P值均<0.05）。（4）我国、城市及农村MMR分别建立了GM（1，1）模型，预测模型为1级，模型预测2021年至2025年MMR呈下降趋势，其中预测2021年和2022年我国MMR分别为15.86/10万和15.13/10万，与国家公布的16.1/10万和15.7/10万相差仅0.24/10万和0.57/10万。

 结论　我国2010年至2020年MMR整体呈下降趋势，其中城市MMR下降快于农村。此外，预测2021年至2025年我国MMR将持续下降，但城乡差距可能将仍然存在。

【关键词】  死亡原因；产妇死亡率；妊娠并发症；围产期；质量指标，卫生保健；预测

孕产妇死亡率（maternal mortality ratio，MMR）是指一年内每10万例活产儿中孕产妇死亡例数，是衡量一个国家或地区医疗保健水平、经济发展水平、文化发展水平的重要指标^［1］。2020年我国MMR为16.90/10万。为落实联合国2030年可持续发展议程，我国目标是到2030年下降到12.00/10万^［2］。本研究通过分析2010年至2020年我国MMR、孕产妇主要死因别死亡率及围产期保健指标变化趋势，以及MMR与围产期保健指标的相关性，并通过建立模型对2021年至2025年的MMR进行预测分析，对全面掌握我国MMR动态趋势和围产期保健情况有重要意义。

资料与方法

一、资料来源

2010年至2020年我国MMR、孕产妇主要死因别死亡率、产妇系统管理率、产前检查率、产后访视率和住院分娩率来源于《中国卫生健康统计年鉴》［3］。我国MMR、孕产妇主要死因别死亡率主要基于国家级妇幼健康监测项目，围产期保健指标是基于全国妇幼卫生年报，两者均制定了规范的调查制度和质量控制体系。

二、研究方法

1.主要指标计算方法［4］：（1）MMR=当年孕产妇死亡人数/当年活产数×100 000/10万。（2）孕产妇主要死因别死亡率=当年死于某病的孕产妇人数/当年活产数×100 000/10万。（3）产妇系统管理率=该年该地区产妇系统管理人数/某年某地区活产数×100%。（4）产前检查率=该年该地区产妇产前检查人数/某年某地区活产数×100%。（5）产后访视率=该年该地区产妇产后访视人数/某年某地区活产数×100%。（6）住院分娩率=该年该地区产妇住院分娩活产数/某年某地区活产数×100%。

2.年估计变化百分比（estimated annual percent change，EAPC）的计算［5-7］：EAPC是用来评价率的时间变化趋势，负号代表降低，正号代表增长。计算方法：以年份为自变量；对率进行常用对数转换后，取各年份的几何均数，以此几何均数数列为因变量，拟合直线，在Excel中生成相应的公式，即Y=b+aX，Y为lg（死亡率），X为年份，a为直线斜率，b为直线截距，则EAPC=（10a－1）×100%。对EAPC检验可转化成对率几何均数的拟合直线的检验，进而转化为对此直线的斜率的t检验。

3. GM（1，1）模型：通过原始序列的累加方法建立GM（1，1）模型微分方程，利用微分方程和最小二乘估计法，建立GM（1，1）预测模型，并评价模型精度（表1）［8-9］。

4.平均增长速度的计算［10］：平均增长速度指各环比增长速度的平均数，说明某事物在一个时期中逐年平均增长的程度，正值表示递增，负值表示递减，数值越大表示速度变化越快。

三、统计学分析

应用SPSS 25.0软件进行统计分析。采用EAPC分析我国MMR、孕产妇主要死因别死亡率变化趋势，EAPC检验采用简单线性回归中斜率的t检验；Spearman秩相关分析MMR与孕期保健指标相关性；采用Origin 9.0软件绘图；采用R3.6.2软件建立GM（1，1）模型并预测2021年至2025年MMR。检验水准为0.05。

结果

一、MMR变化趋势

我国MMR从2010年的30.00/10万下降至2020年的16.90/10万，城市MMR在2013年、2019年有所波动，农村MMR在2017年有所波动。见图1。全国、城市及农村MMR的EAPC分别为－5.16%、－6.24%和－4.28%，提示2010年至2020年全国、城市及农村MMR均有下降趋势（P值均<0.001）。见表2。

二、孕产妇主要死因别死亡率变化趋势

1.全国：产科出血、妊娠期高血压疾病、心脏病、羊水栓塞及肝病EAPC分别为－6.24%、－7.74%、－3.84%、－7.53%及－11.69%，其中产科出血、妊娠期高血压疾病、羊水栓塞及肝病随时间增长呈下降趋势（P值均<0.05）。见表3。

2.城市和农村：除城市的妊娠期高血压疾病死亡率外，城市和农村孕产妇主要死因别死亡率均有所降低，城市和农村下降幅度最大的疾病均是肝病。2010年至2020年，农村的产科出血死亡率均高于城市；除了2020年，其他年份农村的妊娠期高血压疾病死亡率均高于城市。见表4。

三、围产期保健指标变化趋势及与MMR相关性

1.围产期保健指标变化趋势：2010年至2020年产妇系统管理率整体呈波动状态，2010年至2016年呈上升趋势，2016年至2017年有所下降，产前检查率、产后访视率及住院分娩率总体趋势平稳。见图2。产妇系统管理率、产前检查率、产后访视率及住院分娩率全国平均增长速度分别为0.98%、0.35%、0.51%和0.21%。见表5。

2.MMR与围产期保健指标的相关性：我国MMR与产妇系统管理率、产前检查率、产后访视率及住院分娩率均呈负相关（r_s值分别为－0.80、 －0.97、－0.82和－0.98，P值均<0.05）；城市MMR（r_s=－0.82，P=0.002）、农村MMR（r_s=－0.95，P<0.001）也分别与住院分娩率呈负相关。见表5。

四、GM（1，1）模型建立及MMR预测

1.建立GM（1，1）模型：选择2010年至2020年城市、农村及全国MMR建立GM（1，1）模型，分别得到预测模型。模型均属于1级，预测效果好。见表6和7。

2.预测结果：利用城市、农村及全国MMR的GM（1，1）模型预测2021年至2025年全国MMR分别为15.86/10万、15.13/10万、14.42/10万、13.75/10万、13.11/10万。见表8。

讨论

我国1990年至2015年MMR年均下降率为6.5%，是世界上MMR降幅最快的国家^［11］。有研究报道2008年至2019年我国、城市及农村MMR平均增长速度分别为－6.53%、－5.71%和－6.64%，农村MMR下降最快^［12］。本研究采用EAPC方法探究MMR趋势，EAPC方法较平均增长速度更能客观地反映事件的实际情况^［7］。1992年至2017年我国MMR呈现先波动然后持续下降最后略微回升的趋势，回升是因为2016年我国全面施行二孩政策^［13］。2000年以来，我国相继开展了降低MMR消除新生儿破伤风项目、农村孕产妇住院分娩补助项目等，为降低MMR做出了极大贡献^［14］。2011发布的《中国妇女发展纲要（2011—2020年）》要求MMR控制在20/10万以下，逐步缩小城乡区域差距，降低流动人口MMR^［15］，2020年我国MMR为16.90/10万已达到这一目标。2021年我国MMR稳步下降，达到历史最低值16.1/10万^［16］。2021年我国发布的《中国妇女发展纲要（2021—2030年）》，要求2030年MMR下降到12/10万以下，城乡区域差距缩小^［17］。

2019年和2020年我国前三位孕产妇死因顺位为产科出血、心脏病及妊娠期高血压疾病。我国孕产妇产科出血、妊娠期高血压疾病、羊水栓塞及肝病死亡率呈现下降的趋势。2000年我国产科出血导致的MMR为20.80/10万，而2017年降至5.70/10万，对我国MMR下降的贡献比例达45.20%^［14］。因此要在基层医疗机构全面覆盖产科出血技术培训，进一步提升医疗人员的产科出血救治能力，降低产科出血的死亡率^［18］。妊娠期高血压疾病严重影响母儿健康，包括发生子痫、胎盘早剥、早产甚至死亡的风险^［19］。重视妊娠期的规范化血压管理对于预防与改善不良妊娠结局起着关键性作用，尤其要重视轻度高血压孕妇早期干预^［19］。妊娠合并心脏病分为结构异常、功能异常性心脏病及妊娠期特有心脏病^［20］。妊娠合并心脏病的病因复杂，严重危及孕产妇、围产儿健康。目前心脏病患者多可存活至育龄期，而妊娠分娩会增加心脏负担、诱使病情加重，对于此类患者进行孕前咨询、妊娠风险评估及孕期多学科协作管理，具有改善母儿预后及降低MMR的重要作用^［20］。羊水栓塞是产科特殊的罕见病，特点是起病急、病情凶险、难以预测。羊水栓塞的救治过程包括识别、抢救、呼救和团队协作，产科医护人员要有能力识别该病且根据不同的临床表现进行个体化处理^［21］。根据肝损伤与妊娠的关系将妊娠期肝病分为妊娠期特异性肝病和肝病合并妊娠，妊娠期应定期监测肝功能，及时发现异常，如患有基础肝病应在妊娠前应进行全面孕前检查，积极控制病情发展^［22］。

本研究中2010年至2020年产妇系统管理率整体呈波动状态，产前检查率、产后访视率及住院分娩率总体是平稳的，以上这些指标到2020年均达到90%左右，均与MMR呈负相关，且相关性均较高。这与白倩等^［23］研究结果一致。本研究中住院分娩率与MMR相关性最高。住院分娩率是影响MMR重要的围产期保健指标。《中国妇女发展纲要（2011—2020年）》中要求2020年我国孕产妇系统管理率达到85%以上，孕产妇住院分娩率达到98%以上，2020年均已达标^［15］。《中国妇女发展纲要（2021—2030年）》中强调孕产妇健康管理纳入基本公共卫生服务范围，孕产妇系统管理率达到90%以上^［17］。孕期保健服务的提升不仅在于指标的达标率，还在于孕期保健服务质量的提升。围产期保健质量的影响因素包括工作人员数量和学历、培训全面性、专业技术、服务满意度，所以加大投入吸纳优秀人才、实施全面立体化培训、提升专业技术、采取多途径改善满意度对提升孕期保健服务质量至关重要^［24］。

灰色系统理论中常用的是灰色模型，其中应用广泛的是GM（1，1）预测模型^［9］。GM（1，1）预测模型是对单一时间序列进行模拟预测，并对所应用序列无严格要求，通过建立单变量的一阶微分方程模型探究内在发展规律^［25］。MMR预测分析是一项前瞻性的工作，将实际数据与GM（1，1）模型结合，探究MMR变化趋势，有助于把握MMR趋势，并可及时采取预警措施。利用2010年至2020年全国、城市及农村MMR数据建立的GM（1，1）预测模型，提示全国、城市及农村2021年至2025年MMR预测均呈下降趋势。有研究对我国2021年至2025年的MMR进行了预测，其结果中的全国、城市、农村的MMR下降趋势与本研究相同^［23］。有学者利用2008年至2019年我国MMR预测2020年至2024年MMR，发现城乡差别仍然存在^［12］，本研究结果与之相同。有研究采用自回归移动平均模型预测2021年和2022年我国MMR分别是11.5/10万和10.1/10万^［26］，与2021年我国卫生健康事业发展统计公报中的2021年MMR为16.1/10万^［16］，两者相差4.60/10万，而本研究预测值为15.86/10万，仅相差0.24/10万；国家公布的2022年MMR为15.7/10万，与本研究预测的15.13/10万，相差0.57/10万。本研究中全国、城市及农村MMR的预测模型均属于1级，提示应用GM（1，1）预测模型对MMR是可行的，该模型的拟合和预测效果良好。但MMR受个人、家庭、社会以及医疗保健系统等多因素影响，且长期监测获得的数据可能发生变化，故GM（1，1）仅适用于短期预测，长期预测还需要调整参数，模型达到最优化才可以取得可信的预测结果^［27］。

我国2010年至2020年MMR整体呈下降趋势，城市MMR下降快于农村。预测2021年至2025年我国MMR将持续下降，但城乡差异仍然存在。因此提高农村地区的孕产期保健水平以及医疗服务救治水平是降低我国整体MMR较有效的方法。

利益冲突 所有作者声明无利益冲突

参考文献

[1]      白瑾, 杨言军, 白清丽, 等. 2003-2018年兰州市孕产妇死亡率变化及保健状况主成分分析[J].实用预防医学,2021,28(8):911-914. DOI: 10.3969/j.issn.1006-3110.2021.08.004.

Bai J, Yang YJ, Bai QL, et al.Changes in maternal mortality rate and principal component analysis of health care status in Lanzhou City,2003-2018[J]. Prac Prev Med, 2021,28(8):911-914. DOI: 10.3969/j.issn.1006-3110.2021.08.004.

[2]      中华人民共和国外交部. 中国落实2030年可持续发展议程国别方案[A/OL].(2016-10-12)[2022-06-01]. https://www.fmprc.gov.cn/web/ziliao_674904/zt_674979/dnzt_674981/qtzt/2030kcxf.

Ministry of Foreign Affairs of the People’s Republic of China. China's national plan for implementing the 2030 Agenda for Sustainable Development[A/OL].(2016-10-12)[2022-06-01].https://www.fmprc.gov.cn/web/ziliao_674904/zt_674979/dnzt_674981/qtzt/2030kcxf.

[3]      中国卫生健康统计年鉴委员会.中国卫生健康统计年鉴[M]. 北京:中国协和医科大学出版社,2021:217-219.

China Health Statistical Yearbook Committee. China Health Statistical Yearbook[M]. Beijing: China Union Medical College Press, 2021:217-219.

[4]      国家卫生健康委员会妇幼健康司,全国妇幼卫生年报办公室.全国妇幼健康统计调查工作手册(2021版)[S].北京:国家卫生健康委员会妇幼健康司, 2021.

Department of Maternal and Child Health, National Health Commission; National Maternal and Child Health Annual Report Office. Working Manual of National Statistical Survey on Maternal and Child Health (2021 edition)[S]. Beijing: Department of Maternal and Child Health of National Health Commission, 2021.

[5]      黄奎奎, 郝胜菊, 王兴, 等. 甘肃省2009年-2016年苯丙酮尿症筛查现况与发病趋势分析[J].中国优生与遗传杂志,2017,25(2):95-96. DOI:10.13404/j.cnki.cjbhh.2017.02.042.

Huang KK, Hao SJ, Wang X, et al. Screening status and prevalence of phenylketonuria in Gansu Province from 2009 to 2016 [J]. Chin J Birth Health Hered, 2017,25(2):95-96. DOI:10.13404/j.cnki.cjbhh.2017.02.042.

[6]      寇嘉宁. 甘肃省妇幼健康和保健服务状况趋势研究[D]. 兰州:兰州大学,2010.

Kou JN. Research on the trend of maternal and child health and health care services in Gansu province[D]. Lanzhou: Lanzhou University,2010.

[7]      张荣强, 李凤英. 年估计百分比变化与平均增长速度在公共卫生领域中的应用比较[J]. 中国卫生统计, 2015, 32(2):3.

Zhang RQ, Li FY.  Comparison of annual estimated percentage change and average growth rate in public health field[J]. Chin Health Statistics, 2015, 32(2):3.

[8]      任正洪.孕产妇死亡率的灰色预测[J]. 中国卫生统计,2005, 22(1):21-23.

Ren ZH. Gray prediction of maternal mortality[J]. Chin Health Statistics,2005, 22(1):21-23.

[9]      王雅文, 沈忠周, 马帅, 等. GM(1,1)模型在孕产妇死亡率预测中的应用[J]. 中华疾病控制杂志,2018,22(7):755-757. DOI:10.16462/j.cnki.zhjbkz.2018.07.023.

Wang YW, Shen ZZ, Ma S, et al. Application of GM(1,1) model in prediction of maternal mortality [J]. Chin J Dis Control, 2018,22(7):755-757. DOI:10.16462/j.cnki.zhjbkz. 2018.07.023.

[10]      方积乾.卫生统计学[M]. 7版.北京:人民卫生出版社,2014:44-45.

Fang JQ. Health Statistics[M]. 7th ed. Beijing: People's Medical Publishing House,2014:44-45.

[11]      Liang J, Li X, Kang C, et al. Maternal mortality ratios in 2852 Chinese counties, 1996-2015, and achievement of Millennium Development Goal 5 in China: a subnational analysis of the Global Burden of Disease Study 2016[J]. Lancet, 2019,393(10168):241-252. DOI: 10.1016/S0140-6736(18)31712-4.

[12]      张慧姝. 2008-2019年我国孕产妇死亡率的变化趋势和预测[J]. 中国妇幼保健, 2021,36(13):3112-3115. DOI:10.19829/j.zgfybj.issn.1001-4411.2021.13.059.

Zhang HS. Trends and prediction of maternal mortality in China from 2008 to 2019[J]. Matern Child Health Care Chin, 2021,36(13):3112-3115. DOI:10.19829/j.zgfybj.issn.1001-4411. 2021.13.059.

[13]      王震坤, 王子伟, 沈霞, 等. 1992—2017年中国孕产妇死亡趋势及年龄-时期-队列模型分析[J]. 中华预防医学杂志, 2021,55(6):742-746. DOI:10.3760/cma.j.cn112150-20210127- 00083.

Wang ZK, Wang ZW, Shen X, et al. Trends and age-period- cohort model analysis of maternal mortality in China from 1992 to 2017[J]. Chin J Prev Med, 2021, 55(6): 742-746. DOI: 10.3760/ cma.j.cn112150-20210127-00083.

[14]      国家卫生健康委员会妇幼健康司.中国妇幼健康事业发展报告(2019)[A/OL].(2019-05-27)[2022-06-01]. http://www.nhc.gov.cn/fys/s7901/201905/bbd8e2134a7e47958c5c9ef032e1dfa2.shtml.

Department of Maternal and Child Health, National Health Commission. Report on the Development of Maternal and Child Health in China (2019)[A/OL].(2019-05-27)[2022-06-01].http://www.nhc.gov.cn/fys/s7901/201905/bbd8e2134a7e47958c5c9ef032e1dfa2.shtml.

[15]      中华人民共和国国务院. 国务院关于印发中国妇女发展纲要和中国儿童发展纲要的通知[A/OL].(2011-07-13)[2022-06-01].http://www.nhc.gov.cn/fys/s7900/201108/0990d658c2a74a7dae622684d24b2985.shtml.

The State Council, People’s Republic of China. Circular of The State Council on printing and distributing the Program for the Development of Chinese Women and the Program for the Development of Chinese Children[A/OL].(2011-07-13)[2022-06-01]. http://www.nhc.gov.cn/fys/s7900/201108/0990d658c2a74a7 dae622684d24b2985.shtml.

[16]      国家规划发展与信息化司. 2021年我国卫生健康事业发展统计公报[A/OL].(2022-07-12)[2022-10-05]. http://www.nhc.gov.cn/guihuaxxs/s3586s/202207/51b55216c2154332a660157abf28b09d.shtml.

National Department of Planning, Development and Information Technology. 2021 Statistical Bulletin on China's Health Development[A/OL].(2022-07-12)[2022-10-05].http://www.nhc.gov.cn/guihuaxxs/s3586s/202207/51b55216c2154332a660157abf28b09d.shtml.

[17]      中华人民共和国国务院.国务院关于印发中国妇女发展纲要和中国儿童发展纲要的通知[A/OL].(2021-09-08)[2022-06-01]. http://www.gov.cn/zhengce/content/2021-09/27/content_5639412.htm.

      The State Council, People's Republic of China. Circular of The State Council on printing and distributing the Program for the Development of Chinese Women and the Program for the Development of Chinese Children [A/OL].(2021-09-08)[2022- 06-01].http://www.gov.cn/zhengce/content/2021-09/27/content_5639412.htm.

[18]      张天成, 陈露, 谭利明, 等. 中国孕产妇死亡率时空变化及预测探究[J]. 中国卫生统计,2018,35(5):745-747.

Zhang TC, Chen L, Tan LM, et al. Spatial-temporal variation and prediction of maternal mortality in China[J]. Chin Health Statistics, 2018,35(5):745-747.

[19]      淮静, 杨慧霞. 重视孕期轻度高血压的管理[J]. 中华围产医学杂志, 2022, 25(5):366-368. DOI: 10.3760/cma.j.cn113903- 20220413-00363.

Huai J, Yang HX. Attention to the management of mild hypertension during pregnancy[J]. Chin J Perinat Med, 2022, 25(5): 366-368. DOI: 10.3760/cma.j.cn113903-20220413-00363.

[20]      武建利, 朱启英. 妊娠合并心脏病妊娠风险及分娩方式评估[J]. 中国实用妇科与产科杂志,2019,35(11):1193-1196. DOI:10. 19538/j.fk2019110103.

Wu JL, Zhu QY. Evaluation of pregnancy risk and delivery mode in pregnancy complicated with heart disease[J]. Chin J Pract Gynecol Obstet, 2019,35(11):1193-1196. DOI:10.19538/j.fk2019110103.

[21]      中华医学会妇产科学分会产科学组. 羊水栓塞临床诊断与处理专家共识(2018)[J]. 中华妇产科杂志,2018,53(12):831-835. DOI:10.3760/cma.j.issn.0529-567x.2018.12.006.

Obstetric Subgroup, Society of Obstetrics and Gynecology, Chinese Medical Association. Expert consensus on clinical diagnosis and management of amniotic fluid embolism (2018) [J]. Chin J Obstet Gynecol, 2018,53(12): 831-835. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0529-567x.2018.12.006.

[22]      王强, 鲁重美, 郎景和. 妊娠期肝病的诊治[J].中华妇产科杂志,2011,46(3):222-226. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0529-567x. 2011. 03.016.

Wang Q, Lu CM, Lang JH. Diagnosis and treatment of liver disease in pregnancy[J]. Chin J Obstet Gynecol, 2011,46(3):222-226. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0529-567x.2011.03.016.

[23]      白倩, 王溪, 郭艺玮, 等. 2000-2016年中国孕产妇死亡率变化趋势及影响因素分析[J].实用预防医学,2019,26(8):1020-1022. DOI: 10.3969/j.issn.1006-3110.2019.08.036.

Bai Q, Wang X, Guo YW, et al. Changing trend and influencing factors of maternal mortality in China, 2000- 2016[J]. Prac Prev Med,2019,26(8):1020-1022. DOI: 10.3969/j.issn.1006-3110. 2019.08.036.

[24]      李春荣, 杨珉, 刘静, 等. 基于随机对照试验的孕产期保健服务质量提升效果评价[J].国际医药卫生导报,2018,24(6):815-819,826. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1007-1245.2018.06.009.

Li CR, Yang M, Liu J, et al. Interventions for improving quality of maternal health service: a randomized controlled trial[J]. Int Med Health Guidance News,2018,24(6):815-819,826. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1007-1245.2018.06.009.

[25]      梁冰华, 黄李凤. 基于GM(1,1)灰色预测模型的中国医疗卫生资源预测分析[J].现代预防医学,2021,48(20):3655-3659.

Liang BH, Huang LF.Prediction of China's medical and health resources based on GM (1,1)grey forecasting model[J].Modern Prev Med, 2021,48(20):3655-3659.

[26]      卢秀芳, 刘炳麟, 曲慧丽, 等. 我国孕产妇死亡率时空变化及预测分析[J]. 中华健康管理学杂志,2020,14(6):521-526. DOI:10.3760/cma.j.cn115624-20200901-00657.

Lu XF, Liu BL, Qu HL, et al. Spatial-temporal variation and prediction of maternal mortality in China[J]. Chin J Health Manage, 2020, 14(6): 521-526. DOI: 10.3760/cma.j.cn115624- 20200901-00657.

[27]      刘洁, 高茵茵, 何钦成. 灰色系统GM(1,1)模型在孕产妇死亡率预测研究中的应用[J].实用预防医学,2011,18(2):217-219. DOI: 10.3969/j.issn.1006-3110.2011.02.009.

Liu J, Gao YY, He QC.Application of grey model GM (1,1) on prediction of maternal mortality ratio in China[J]. Prac Prev Med,2011,18(2):217-219. DOI: 10.3969/j.issn.1006-3110.2011. 02.009.