DOI: https://doi.org/10.7189/jogh.16.04011
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41524238
تاريخ النشر: 2026-01-12
المؤلف: Zuyao Rao وآخرون
الموضوع الرئيسي: الصحة العالمية للأم والطفل
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة الاتجاهات طويلة الأمد في معدلات وفيات الأمهات والأطفال في الصين من 1991 إلى 2023، مع التركيز على الفجوات بين المناطق الحضرية والريفية وتوقع المسارات المستقبلية للفترة من 2024 إلى 2030. تكشف بيانات المكتب الوطني للإحصاء في الصين عن انخفاضات كبيرة في نسب وفيات الأمهات (MMRs) ومعدلات وفيات الأطفال دون الخامسة (U5MRs) ومعدلات وفيات الرضع (IMRs) ومعدلات وفيات حديثي الولادة (NMRs) خلال الفترة المدروسة. على وجه التحديد، انخفضت نسب وفيات الأمهات الوطنية من 80 إلى 15.1 لكل 100,000 ولادة حية، بينما انخفضت نسب وفيات الأمهات في المناطق الحضرية من 46.3 إلى 12.5، وفي المناطق الريفية من 100 إلى 17.0. لوحظت اتجاهات مماثلة بالنسبة لمعدلات U5MRs وIMRs وNMRs، حيث أظهرت المناطق الحضرية والريفية اتجاهات عامة نحو الانخفاض في معدلات الوفيات.
على الرغم من هذه التحسينات، لا تزال الفجوات بين المناطق الحضرية والريفية قائمة، مما يتطلب جهود سياسة مستمرة لتحقيق العدالة الصحية. يتوقع نموذج المتوسط المتحرك المتكامل الذاتي الانحدار استمرار الانخفاضات في معدلات الوفيات حتى عام 2030. تشير النتائج إلى أن خدمات صحة الأمهات والأطفال (MCH) المستقبلية يجب أن تنتقل من تغطية واسعة إلى تحسين جودة دقيق. بالإضافة إلى ذلك، تسلط الدراسة الضوء على أهمية هذه الرؤى بالنسبة للدول ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs) التي تواجه التحضر السريع، مما يبرز أهمية التنمية المنسقة في أنظمة الصحة الحضرية والريفية لضمان نتائج صحية عادلة وقابلة للوصول.
النتائج
تشير النتائج إلى انخفاض كبير في نسبة وفيات الأمهات (MMR) ونسبة وفيات الأطفال دون الخامسة (U5MR) ونسبة وفيات الرضع (IMR) ونسبة وفيات حديثي الولادة (NMR) في الصين من 1991 إلى 2023، سواء على المستوى الوطني أو عبر المناطق الحضرية والريفية. على وجه التحديد، انخفضت نسبة وفيات الأمهات من 80 لكل 100,000 ولادة حية في 1991 إلى 15.1 في 2023، مع إظهار المناطق الحضرية انخفاضًا من 46.3 إلى 12.5 والمناطق الريفية من 100 إلى 17.0. وبالمثل، انخفضت معدلات U5MRs من 61.0‰ إلى 6.2‰ على المستوى الوطني، مع إظهار المناطق الحضرية والريفية انخفاضات متناسبة إلى 3.9‰ و7.2‰، على التوالي. كما أظهرت معدلات IMRs وNMRs انخفاضات ملحوظة، حيث انخفضت معدلات IMRs من 50.2‰ إلى 4.5‰ على المستوى الوطني، ومعدلات NMRs من 33.1‰ إلى 2.8‰.
كشفت التحليلات الإضافية للاختلافات في المخاطر (RD) ونسب المخاطر (RR) أنه بينما انخفضت RD وRR لمعدلات U5MR وIMR وNMR بشكل مستمر طوال فترة الدراسة، أظهرت RD لمعدل وفيات الأمهات انخفاضًا تدريجيًا من 53.7 في 1991 إلى 0.4 في 2010، تليها تقلبات بين 0.4 و4.5 من 2011 إلى 2023. انخفضت RR لمعدل وفيات الأمهات من 2.2 في 1991 إلى 1.0 في 2010، وظلت مستقرة نسبيًا بعد ذلك، مع قيم تتراوح بين 1.0 و1.4. تؤكد هذه النتائج التقدم المحرز في تقليل معدلات الوفيات في الصين على مدى العقود الثلاثة الماضية.
المناقشة
في هذا القسم، تناقش الدراسة الاتجاهات والفجوات في وفيات الأمهات والأطفال (MCH) في الصين من 1991 إلى 2023، مع التركيز على الفروق بين المناطق الحضرية والريفية. تكشف الدراسة عن انخفاضات كبيرة على مستوى البلاد في معدل وفيات الأمهات (MMR) ومعدل وفيات الأطفال دون الخامسة (U5MR) ومعدل وفيات الرضع (IMR) ومعدل وفيات حديثي الولادة (NMR)، مع تحقيق المناطق الريفية لتحسينات أسرع. ومع ذلك، على الرغم من انخفاض الفجوات المطلقة، لا تزال الفوارق النسبية قائمة، كما يتضح من بقاء قيم المخاطر النسبية (RR) فوق 1.0، مما يشير إلى أن معدلات الوفيات في المناطق الريفية لا تزال أعلى من معدلات المناطق الحضرية. يبرز تحليل معدلات النمو السنوية (AGRs) والتغيرات النسبية السنوية المقدرة (EAPCs) بشكل أكبر أنه بينما شهدت المناطق الحضرية انخفاضات أبطأ في MMR وNMR، فإن المناطق الريفية تلحق بسرعة أكبر في U5MR وIMR.
تستخدم الدراسة نموذج المتوسط المتحرك المتكامل الذاتي (ARIMA) لتوقع مؤشرات MCH حتى عام 2030، متوقعة تحسينات مستمرة في معدلات الوفيات عبر جميع الإعدادات. تشير النتائج إلى إمكانية تقارب الفجوة في معدل وفيات الأمهات بين الريف والحضر بحلول عام 2026، مدفوعة بتدخلات سياسية مستهدفة وتحسينات في الرعاية الصحية. تؤكد الدراسة على أهمية معالجة الفوارق الهيكلية وضمان الوصول العادل للرعاية الصحية، خاصة في الإعدادات الحضرية، للحفاظ على التقدم نحو العدالة الصحية. بالإضافة إلى ذلك، تسلط الضوء على المقارنات مع التجارب الدولية، مما يبرز الحاجة إلى استراتيجيات حوكمة محلية لتضييق الفجوات الصحية بشكل فعال وتحسين نتائج MCH في الدول ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs).
القيود
تعترف الدراسة بعدة قيود قد تؤثر على تفسير نتائجها. بينما يقوم المكتب الوطني للإحصاء (NBS) بتعديل التعريفات بأثر رجعي، لا تأخذ التحليلات في الاعتبار العوامل المربكة غير المقاسة، مثل التغيرات في حساسية المراقبة أو التحولات في تصنيفات المناطق الحضرية والريفية. يمكن أن تؤثر هذه العوامل على الاتجاهات الملاحظة، مما يشير إلى أن الحذر مطلوب عند تعميم النتائج على السياقات التي تتمتع بعمليات مراجعة بيانات أقل مركزية.
بالإضافة إلى ذلك، فإن التوقعات التي تم إجراؤها في هذا البحث تستند إلى الاستقراء الإحصائي للاتجاهات الحالية. يجب اعتبار أي عكس ملحوظ في الفجوات بين المناطق الحضرية والريفية سيناريوهات افتراضية بدلاً من اتجاهات نهائية. وهذا يبرز الحاجة إلى مزيد من التحقيق والتحقق في إعدادات مختلفة لتأكيد قوة النتائج.
DOI: https://doi.org/10.7189/jogh.16.04011
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41524238
Publication Date: 2026-01-12
Author(s): Zuyao Rao et al.
Primary Topic: Global Maternal and Child Health
Overview
This study examines the long-term trends in maternal and child mortality rates in China from 1991 to 2023, focusing on urban-rural disparities and projecting future trajectories for 2024-2030. Data from the National Bureau of Statistics of China reveal significant declines in maternal mortality ratios (MMRs), under-five mortality rates (U5MRs), infant mortality rates (IMRs), and neonatal mortality rates (NMRs) over the studied period. Specifically, national MMRs decreased from 80 to 15.1 per 100,000 live births, while urban MMRs fell from 46.3 to 12.5, and rural MMRs from 100 to 17.0. Similar trends were observed for U5MRs, IMRs, and NMRs, with urban and rural areas showing overall downward trends in mortality rates.
Despite these improvements, urban-rural disparities persist, necessitating ongoing policy efforts to achieve health equity. The autoregressive integrated moving average model forecasts continued declines in mortality rates through 2030. The findings suggest that future maternal and child health (MCH) services should transition from broad coverage to precision quality improvement. Additionally, the study highlights the relevance of these insights for low- and middle-income countries (LMICs) facing rapid urbanization, emphasizing the importance of coordinated development in urban and rural health systems to ensure equitable and accessible health outcomes.
Results
The results indicate a significant decline in maternal mortality ratio (MMR), under-five mortality ratio (U5MR), infant mortality ratio (IMR), and neonatal mortality ratio (NMR) in China from 1991 to 2023, both at the national level and across urban and rural areas. Specifically, MMR decreased from 80 per 100,000 live births in 1991 to 15.1 in 2023, with urban areas showing a reduction from 46.3 to 12.5 and rural areas from 100 to 17.0. Similarly, U5MRs fell from 61.0‰ to 6.2‰ nationally, with urban and rural areas showing corresponding decreases to 3.9‰ and 7.2‰, respectively. IMRs and NMRs also exhibited notable declines, with IMRs decreasing from 50.2‰ to 4.5‰ nationally, and NMRs from 33.1‰ to 2.8‰.
Further analysis of risk differences (RD) and risk ratios (RR) revealed that while the RDs and RRs for U5MR, IMR, and NMR consistently declined throughout the study period, the RD for MMR exhibited a gradual decrease from 53.7 in 1991 to 0.4 in 2010, followed by fluctuations between 0.4 and 4.5 from 2011 to 2023. The RR for MMR decreased from 2.2 in 1991 to 1.0 in 2010, remaining relatively stable thereafter, with values ranging from 1.0 to 1.4. These findings underscore the progress made in reducing mortality rates in China over the past three decades.
Discussion
In this section, the research discusses the trends and disparities in maternal and child mortality (MCH) in China from 1991 to 2023, emphasizing urban-rural differences. The study reveals significant nationwide declines in maternal mortality rate (MMR), under-five mortality rate (U5MR), infant mortality rate (IMR), and neonatal mortality rate (NMR), with rural areas experiencing faster improvements. However, despite a reduction in absolute disparities, relative inequalities persist, as indicated by the relative risk (RR) values remaining above 1.0, suggesting that rural mortality rates are still higher than urban rates. The analysis of annual growth rates (AGRs) and estimated annual percentage changes (EAPCs) further highlights that while urban areas have seen slower declines in MMR and NMR, rural areas are catching up more rapidly in U5MR and IMR.
The research employs an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model to forecast MCH indicators up to 2030, projecting continued improvements in mortality rates across all settings. The findings suggest a potential convergence of the rural-urban MMR gap by 2026, driven by targeted policy interventions and healthcare improvements. The study underscores the importance of addressing structural inequities and ensuring equitable healthcare access, particularly in urban settings, to sustain progress towards health equity. Additionally, it draws comparisons with international experiences, highlighting the need for localized governance strategies to effectively narrow health disparities and improve MCH outcomes in low- and middle-income countries (LMICs).
Limitations
The study acknowledges several limitations that may impact the interpretation of its findings. While the National Bureau of Statistics (NBS) retrospectively adjusts for definitional changes, the analysis does not account for unmeasured confounders, such as variations in surveillance sensitivity or shifts in urban-rural classifications. These factors could influence the observed trends, suggesting that caution is warranted when generalizing the results to contexts with less centralized data revision processes.
Additionally, the projections made in this research are based on the statistical extrapolation of current trends. Any observed reversals in urban-rural disparities should be regarded as hypothetical scenarios rather than definitive trends. This underscores the need for further investigation and validation in different settings to confirm the robustness of the findings.