1996-2019 年我國孕產婦保健情況調查

王 萌，祝麗玲

（佳木斯大學公共衛生學院，黑龍江 佳木斯 154007）

隨著我國基本公共衛生服務不斷加強，國家積極推進婦幼健康全程服務，孕產婦保健內涵不斷拓展，婦幼保健機構的服務效率呈現上升趨勢[1]。孕產婦保健水平不僅可以衡量婦幼衛生服務質量，還能有效地指導政府調整孕產婦保健相關政策、促進醫院對孕產婦保健工作的重視和改進、提高孕產婦保健工作效率和質量。隨著二孩、三孩政策的開放，高齡產婦的增加，強化孕產婦保健工作，降低高危妊娠的發生率是目前孕產婦保健工作的重點[2-4]。本研究采用TOPSIS 法、秩和比法及兩者模糊聯合的方法綜合評價我國1996-2019 年孕產婦保健狀況，旨在更加全面的分析孕產婦保健工作，得到更加科學的結論，為相關政府部門進行衛生資源優化提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源 本研究資料來源于《2015 中國衛生和計劃生育統計年鑒》和《2020 中國衛生健康統計年鑒》。

1.2 指標選擇 結合《中國衛生和計劃生育統計年鑒》和《中國衛生健康統計年鑒》公布的相關數據，選取活產數、建卡率、系統管理率、產前檢查率、產后訪視率、住院分娩率、孕產婦死亡率（1/10 萬）7 個指標作為綜合評價我國婦女保健的指標，分別以X1，X2，……，X7表示。

1.3 方法

1.3.1 TOPSIS 法 TOPSIS 法是基于歸一化后的原始數據矩陣，將有限方案中的正理想解和負理想解構成一個空間，待評價的方案可視為空間上的某一點[5]，由此可獲得該點與正理想解和負理想解間的距離Di+和Di-（用歐氏距離表示），從而得出待評價方案與正理想解的相對接近程度Ci值，根據Ci值大小來評價方案的優劣的決策方法[6]。

1.3.2 秩和比法 秩和比法（rank sum ratio，RSR）是一種集合參數統計與非參數統計的優點于一體的統計分析方法[7]，其基本思想是在一個n 行m 列矩陣中，通過秩轉換獲得無量綱統計量RSR[8]；在此基礎上，運用參數分析的方法研究RSR 的分布，運用非參數公式對各評價對象計算加權秩和比[9]，用RSR值對評價對象的優劣直接排序、分檔排序或者比較RSR 的置信區間。

1.3.3 TOPSIS 法與秩和比法加權模糊聯合 運用FUZZYSET 理論[10]，設Ci值與RSR 值的權重比W1∶W2，即求W1Ci× W2RSR，這樣根據W1、W2值可分為若干檔[11，12]。具體計算過程借助Excel 2013 完成RSR 法是通過對指標數據按優劣順序編秩，綜合多項指標后得到一個最終的統計量，該統計量克服了各指標間由于量綱的不同引起的差異，即為RSR 值。

1.4 觀察指標 以1996-2019 年中國孕產婦保健數據為基礎，應用TOPSIS 法、RSR 法以及二者模糊聯合的方法對7 項研究指標進行綜合評價。

1.5 統計學方法 采用Excel 2013 與SPSS 19.0 軟件對數據進行統計分析，計數資料采用（n，%）表示，行χ2。檢驗水準為α=0.05，P＜0.05 表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 RSR 法綜合評價結果

2.1.1 編寫秩次、計算RSR 值 R1、R2、……R7是7 個指標的秩次，從高到低排秩次，值相同時取平均秩次。RSRij=，式中m 為指標個數，n 為分組例數（m=7，n=24），X1～X6為高優指標按RSR 值從小到大依次排序，X7為低優指標從大到小排序，見表1。

表1 我國1996-2019 年孕產婦保健工作的7 項指標值編秩后的RSR 分布

2.1.2 確定RSR 值分布 根據RSR 值從小到大排序，列出各組頻數f，計算各組累計頻率∑f，確定各組RSR 的秩次R 以及平均秩次，計算向下累計頻率P=/n[13]。將百分率P 轉換為概率單位Probit（參照百分數與概率單位對照表）。RSR 值是多個評價指標的綜合水平，RSR 值越大越優[14]，見表2。

表2 表1 的RSR 值分布

2.1.3 計算回歸方程 以RSR 值為因變量，Probit 值為自變量進行線性回歸分析，得到方程：RSR=-0.877+0.274×Probit，方程有統計學意義（F=319.833，P＜0.05，r=0.967）。

2.1.4 RSR 值排序與分檔 將我國孕產婦保健水平用最佳分檔原則分為上、中、下3 檔。用回歸方程算得的Probit 界值所對應的RSR 估計值作為孕產婦保健指標評價分檔的臨界值，分別為4 和6，見表3。

表3 全國1996-2019 孕產婦保健工作的分檔排序

2.2 TOPSIS 法綜合評價

2.2.1 指標同趨勢化及歸一化處理 1991-2019 年我國孕產婦保健工作情況中，前6 個評價指標為高優指標，數值越大，表示質量越好；最后一個指標為低優指標，數值越大，表示質量越差。為了達到同趨勢評價將低優指標以倒數法轉換為高優指標[15]，采用公式（原高優指標）和（原低優指標）將同趨勢數據轉化為歸一化矩陣值，消除離散程度不同對評價結果的影響[16]。

2.2.2 確定最優方案和最劣方案 根據歸一化后的數據得到各指標的最優值向量和最劣值向量，即有限方案中的最優方案A+和最劣方案A-：

2.2.3 計算最優解的距離 Di+和最劣解的距離Di-及正理想解的接近程度Ci計算各評價對象與最優方案和最劣方案的距離Di+、Di-及其與最優方案的接近程度Ci，并按Ci大小排序，見表4；Ci的取值范圍[0，1]。Ci值越接近1，表明評價對象越接近最優方案；Ci越接近0，表明評價對象越遠離最優方案[17]。

表4 我國1996-2019 年孕產婦保健工作用TOPSIS 評價的結果

2.3 模糊聯合法 模糊聯合法將TOPSIS 法與RSR 法模糊加強聯合，研究取Ci∶RSR 分別為0.1∶0.9、0.5∶0.5、0.9∶0.1，分別計算出其值并排序。TOPSIS 法和RSR 法評價結果均顯示2015、2016、2017、2018、2019 年排名前5 位，1996、1997、1998 年排名最后；TOPSIS 與RSR 模糊聯合法設置3 種不同的權重進行計算排序，其結果同樣顯示2015、2016、2017、2018、2019 年均排名前5 位，1996、1997、1998 年排名最后。這3 種方法評價結果認為1996-2019 年我國孕產婦保健情況基本呈整體提高趨勢，見表5。

表5 全國孕產婦保健情況RSR 值分布

3 討論

3.1 評價方法分析 TOPSIS 和RSR 都是對研究對象進行綜合評價，兩者各有優劣。RSR 是一種非參數的統計評價方法，但對數據利用不夠充分、易喪失原始數據信息；TOPSIS 結果直觀、可靠，但靈敏度低、易受極端值的影響；模糊聯合法將兩種方法優勢互補，加強了適用范圍，充分利用了原始數據，彌補了極端值的影響，可根據擇多原則，選擇總體趨勢相同的結果，靈敏度更高，分析研究結果更加準確，可靠性更好[18，19]。本研究顯示，在TOPSIS 分析中2017 年為第1 名，RSR 和模糊聯合法中2016 年為第1 名，三者總體趨勢一致。說明運用TOPSIS 和RSR 相結合的綜合評價方法進行不同年份的縱向比較，能客觀反映孕產婦保健情況，使評價結果更具有全面性和科學性，為完善相關制度提供科學依據。

3.2 評價結果分析 本研究選用孕產婦保健最常用的7 項指標，低優指標與高優指標兼顧，從而全面且直觀的比較我國孕產婦保健水平。結果表明，孕產婦保健水平逐年提升，可能是由于我國經濟水平的提高。1996-1999 年的孕產婦保健水平均在后4 位，2015-2019 年的孕產婦保健水平均在前5 位，總體趨勢一致；2016 年和2017 年的保健水平達到頂峰，可能是由于2015 年全面開放了二孩政策，并且各級政府部門同步加強相關管理；2018 年與前一年比較呈現小幅度下滑，可能是由于二胎產婦多為高齡產婦，其增長速度過快，超越了孕產婦保健的負荷能力。從分析結果看，應該提高建卡率、系統管理率、產前檢查率和產后訪視率，降低孕產婦死亡率。隨著2021 年三孩政策出臺，高危孕產婦數量增加，應當及時進行孕期干預和健康管理，使孕產婦健康得到保障，以改變不良妊娠結局[20]。綜合以上結果，需提升人們孕期及產后的保健意識，增加預警機制，及時發現、分析及解決問題，進而促進我國形成完善的孕產婦保健體系。