优化概要文件限制孕产妇死亡率(MMR)受到出血和不安全堕胎在南苏丹gydF4y2Ba

文摘gydF4y2Ba

孕产妇死亡率(MMR)是全球主要的公共卫生挑战之一。目前,MMR的高水平是全球公共卫生的一个常见问题,特别是在发展中国家。一半的孕产妇死亡发生在撒哈拉以南非洲地区,几乎没有进展。南苏丹是一个发展中国家,MMR最高。因此,本文运用统计分析来识别MMR在南苏丹的重要生理原因。然后开发预测模型基于泊松回归预测MMR的重要生理原因。系数的确定和部署方差膨胀因子评估影响MMR的个人原因。疗效评估的模型通过分析预测错误。本文首次利用优化程序开发每年上下概要限制MMR。出血和不安全堕胎是用来实现联合国2030年上下MMR的目标。 The statistical analysis indicates that reducing haemorrhaging by 1.91% per year would reduce MMR by 1.91% (95% CI (42.85–52.53)), reducing unsafe abortion by 0.49% per year would reduce MMR by 0.49% (95% CI (11.06–13.56)). The results indicate that the most influential predictors of MMR are; hemorrhaging (38%), sepsis (11.5%), obstructed labour (11.5%), unsafe abortion (10%), and indirect causes such as anaemia, malaria, and HIV/AIDs virus (29%). The results also show that to obtain the UN recommended MMR levels of minimum 21 and maximum 42 by 2030, the Government and other stakeholders should simultaneously, reduce haemorrhaging from the current value of 62 to 33.38 and 16.69, reduce unsafe abortion from the current value of 16 to 8.62 and 4.31. Thirty years of data is used to develop the optimal reduced Poisson Model based on hemorrhaging and unsafe abortion. The model with92.68%的可以预测MMR−0.42329的平均误差和SE-mean 0.02268。年度最佳水平的出血,不安全的堕胎,MMR可以帮助政府和其他利益相关者对资源分配来减少孕产妇死亡的风险。gydF4y2Ba

1。介绍gydF4y2Ba

孕产妇死亡率是南苏丹的主要健康问题之一(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba3gydF4y2Ba]。有几个因素对孕产妇死亡率高MMR (gydF4y2Ba1gydF4y2Ba];这些包括社会经济因素、宏观经济因素和生理原因。国内生产总值(GDP)的影响,总体生育率(GFR),和熟练的出席了在南苏丹出生(SAB) MMR一直调查Makuei et al。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba]。他们最重要的预测表明,影响MMR SAB肾小球滤过率(GFR)和GDP紧随其后。gydF4y2Ba

据世界卫生组织(世卫组织)在icd -gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba5gydF4y2Ba],孕产妇死亡率被定义为“一个女人在怀孕期间的死亡或在42天(6周)终止怀孕无关的持续时间和怀孕的,从任何引起或加重怀孕或其管理相关但不是意外或偶然的原因”。这是subclassified直接产科死亡(死亡造成怀孕的产科并发症,劳动力和产褥期,从干预、遗漏、错误的治疗,或从一连串的事件造成任何上述)。造成的死亡之前现有的疾病或加重疾病在怀孕期间,发达和怀孕的生理效应子分为间接产科死亡。本研究采用这些定义。gydF4y2Ba

本文调查最具影响力的生理特征与MMR在南苏丹。生理因素研究了使用回顾相关文献和量化模型。一般怀孕的直接原因与产科并发症,劳动力,和交付管理和产后时期,发展中国家占孕产妇死亡的80% (gydF4y2Ba1gydF4y2Ba,gydF4y2Ba6gydF4y2Ba,gydF4y2Ba7gydF4y2Ba]。而间接导致相关的先前存在的疾病,可能会加重怀孕的生理需求占孕产妇死亡的20%。简要概述孕产妇死亡的主要原因的下面提供了发展中国家和发达国家。它是毫无意义的,因为一些原因的孕产妇死亡率在发展中国家和发达国家都是相同的;然而,患病率明显低于发达国家。事实上,根据Minino ea:孕产妇死亡率的原因(2014),(gydF4y2Ba8gydF4y2Ba”),在美国,只有0.06%的女性有直接产科并发症死在卫生设施”。这是远低于1%的最大可接受的病死率按照联合国的指导方针。最常见的死亡原因是产褥期并发症为主(28%),其次是子痫前期和子痫(21%)。gydF4y2Ba

南苏丹的主要常见的孕产妇死亡原因(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba,gydF4y2Ba6gydF4y2Ba):gydF4y2Ba(我)gydF4y2Ba直接原因;大出血(不受控制的严重出血或出血),脓毒症(感染),高血压疾病,惊厥,延长或难产,和不安全的堕胎。gydF4y2Ba(2)gydF4y2Ba间接原因;贫血、疟疾、肝炎、心脏病、艾滋病病毒/艾滋病。gydF4y2Ba

根据侵权等。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba)孕产妇死亡率在资源有限的国家被归因于“三延迟”:延迟决定寻求护理,延迟达到卫生保健设施,并延迟接受适当的治疗。这些延迟是由于缺乏信息并发症,道路和交通,卫生服务和设施不足,贫穷,缺乏医务人员和物资。gydF4y2Ba

1.1。对不同国家的孕产妇死亡率的原因gydF4y2Ba

在回顾Rao等人指出几乎60%的孕产妇死亡发生在分娩和产后立即(gydF4y2Ba9gydF4y2Ba]。还50%的死亡发生在第一个24小时的交货期。他们还发现了产科出血、产后脓毒症、妊娠高血压(包括子痫),难产,子宫破裂、不安全的堕胎并发症撒哈拉以南非洲孕产妇死亡的直接原因。其中,出血、脓毒症、不安全的堕胎,和子痫是更重要(2018 &联合国儿童基金会,2017)。gydF4y2Ba

在最近的一次调查显示,Creanga et al。gydF4y2Ba11gydF4y2Ba)观察,与前几年相比,在美国,孕产妇死亡率增加2006−2010年由于增加心血管疾病和感染gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]。回顾审计怀孕相关的死亡率在加州已经由Creanga et al。gydF4y2Ba11gydF4y2Ba]。顶部两个可预防原因确定为孕产妇死亡率是出血和子痫前期。gydF4y2Ba

Allanson et al。gydF4y2Ba12gydF4y2Ba)和Tempia et al。gydF4y2Ba13gydF4y2Ba南非的数据库进行了分析的孕产妇死亡率的死亡。他们看着孕产妇死亡率的频率和原因。的两个主要原因的死亡孕产妇高血压和产科出血。作者回顾了与流感相关的死亡孕产妇死亡率在妊娠孕妇和育龄妇女在南非。审查发现,孕妇经历季节性流感的风险增加和相关的死亡率与妊娠妇女。gydF4y2Ba

草坪等。gydF4y2Ba14gydF4y2Ba回顾了利率和死产的风险因素在18个国家。他们发现了产妇感染、非传染性疾病、营养、生活方式因素,延长妊娠的主要贡献者死产的比例。gydF4y2Ba

1.2。统计报告孕产妇死亡率的主要原因gydF4y2Ba

五个直接孕产妇死亡的主要原因是:出血(出血),脓毒症(感染)、不安全的堕胎,和子痫(长/难产)。主要的间接原因贫血、疟疾、心脏疾病和艾滋病。几乎所有这些生命威胁的并发症是可以预防或治疗如果妇女在怀孕期间访问高质量和适当的卫生保健,流产,分娩,之后立即。gydF4y2Ba

产科大出血的最重要的原因是全球孕产妇死亡率占25−30%的孕产妇死亡。产科出血导致全球每年127000人死亡,是孕产妇死亡的主要原因gydF4y2Ba3gydF4y2Ba,gydF4y2Ba15gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba18gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

大出血称为失血500毫升以上的在产褥期和严重的大出血失血1000毫升以上根据皇家澳大利亚和新西兰大学产科医生和妇科医生(RANZCOG年度报告,2017年)gydF4y2Ba19gydF4y2Ba]。世界卫生组织(世卫组织)将大出血定义为失血超过500毫升的出生后24小时内,根据Walfish et al。gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba]。与大出血大多数死亡发生在第一个24小时后交付。这些可以避免通过使用预防子宫收缩剂在第三阶段的劳动和及时和适当的管理gydF4y2Ba4gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

在塞内加尔,马里gydF4y2Ba3gydF4y2Ba发达国家和亚洲国家,包括;日本、中国、香港、巴基斯坦、泰国、印度尼西亚、沙特阿拉伯、和斯里兰卡gydF4y2Ba21gydF4y2Ba)、印度(gydF4y2Ba18gydF4y2Ba),孟加拉国(gydF4y2Ba17gydF4y2Ba]大出血也是孕产妇死亡率的主要原因。gydF4y2Ba

在美国,产科大出血也是孕产妇死亡的主要原因,约54 - 93%的这些死亡可能是可以避免的gydF4y2Ba22gydF4y2Ba]。同时,在澳大利亚和新西兰,产后大出血是一个产妇死亡率和发病率的主要原因。gydF4y2Ba

1.3。间接造成疟疾MMR(苏丹)gydF4y2Ba

大约一半的世界人口有患疟疾的危险,大多数情况下发生在撒哈拉以南非洲地区包括南苏丹(gydF4y2Ba23gydF4y2Ba,gydF4y2Ba24gydF4y2Ba),20%的儿童死亡造成这种疾病。gydF4y2Ba

2010年,全球大约2.19亿疟疾病例和660000人死亡报告(gydF4y2Ba6gydF4y2Ba,gydF4y2Ba32gydF4y2Ba]。孕产妇死亡率的疾病仍然是一个主要原因,严格在撒哈拉以南非洲地区最大的人数超过80%的病例和90%的死亡发生(gydF4y2Ba4gydF4y2Ba,gydF4y2Ba6gydF4y2Ba,gydF4y2Ba33gydF4y2Ba]。回顾20来自八个非洲国家的研究,发现在孕期疟疾感染的患病率从10%左右降至65%,估计平均患病率孕产妇疟疾感染的孕妇占27.8%gydF4y2Ba34gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

南苏丹是撒哈拉以南非洲疟疾负担最高的国家之一(gydF4y2Ba25gydF4y2Ba]。因此,它认为会很安全,间接导致疟疾是孕产妇死亡率高的主要原因之一(MMR)在南苏丹。此外,疟疾感染的频率和严重程度都是更大的在怀孕期间和可能导致严重贫血,提高孕产妇死亡率的风险。gydF4y2Ba

本文旨在获得洞察了直接和间接的孕产妇死亡率的重要生理原因gydF4y2Ba年代。gydF4y2Ba苏丹使用描述性统计、相关分析和时间序列图。泊松回归然后部署开发预测模型来预测产妇死亡率的重要原因。通货膨胀系数的测定和方差因子(VIF)是用来评估个人的影响导致泊松回归模型。疗效评估的模型分析的基础上预测错误。结果表明,在中国最具影响力的预测MMR:大出血,脓毒症(感染),高血压疾病,长期(难产)、不安全的堕胎,和间接原因如贫血、疟疾、肝炎、心脏病、和人类免疫缺陷病毒/获得性和免疫缺陷病毒(HIV / AIDs)。然而,大出血,不安全的堕胎,和间接原因占很大一部分的孕产妇死亡率在南苏丹。gydF4y2Ba

重复抽样30年的真实数据是用于开发最优MMR基于泊松模型减少出血和不安全的堕胎。本文首次利用优化过程减少了模型开发每年上下轮廓限制孕产妇死亡率(由于生理原因)实现联合国推荐的上下MMR水平到2030年。MMR概要限制都伴随着概要限制每年最优水平的流失和不安全的堕胎。的估计每年所需的最优水平显著影响产妇死亡率的预测可以有效地帮助政府进行循证决策资源分配和干预计划最小化/减少孕产妇死亡由于大出血的风险和不安全的堕胎。gydF4y2Ba

2。方法gydF4y2Ba

本节概述了数据收集任务和统计方法,已经被部署在这个研究。gydF4y2Ba

2.1。数据收集gydF4y2Ba

研究使用了30年的数据(1986−2015)收集的数据在朱巴是教学医院(JRTH),生殖健康部门从卫生部(卫生部),国家统计局国家统计局报告gydF4y2Ba35gydF4y2Ba),南苏丹2009年全国基线家庭调查报告,南苏丹家庭健康调查(gydF4y2Ba36gydF4y2Ba),人口和住房普查(gydF4y2Ba37gydF4y2Ba),和联合国组织及其合作伙伴(例如,UNAID、联合国儿童基金会、联合国开发计划署,等等)。每年的数据包括nonHIV的数量gydF4y2Ba^+gydF4y2Ba/艾滋病孕产妇死亡没有高血压每100000个活产儿,和孕产妇死亡等生理原因,大出血,脓毒症(感染),长期(难产)、不安全的堕胎,和间接原因。gydF4y2Ba

2.2。人口gydF4y2Ba

研究人群包括孕产妇死亡,孕产妇死亡率,为高孕产妇死亡原因和因素,人口普查,艾滋病毒/艾滋病、疟疾和其他相关在南苏丹人口数据。gydF4y2Ba

2.3。描述性统计、时间序列分析和相关性gydF4y2Ba

使用描述性统计调查的年度百分比贡献个人原因MMR。这是紧随其后的是部署时间序列分析监测产妇死亡率的趋势和个人原因。造型前是很常见的调查预测因子之间的关联。在本研究中我们使用皮尔逊相关性的评估之间的关联强度MMR的重要原因。一款统计软件统计包18、Excel和gydF4y2Ba用于执行统计分析。gydF4y2Ba

2.4。泊松回归模型gydF4y2Ba

泊松回归模型表示结果的自然对数或事件在一个特定时间的线性函数的一组独立的变量。gydF4y2Ba

的泊松回归模型的拟合优度获得通过使用部分的异常统计模型对富勒模型。gydF4y2Ba

泊松对数线性模型的解释变量中gydF4y2Ba和独立变量gydF4y2Ba被编写为gydF4y2Ba

当一组独立变量,那么该模型gydF4y2Ba

,行向量在哪里gydF4y2Ba代表了常系数,gydF4y2Ba代表系数因素,列向量gydF4y2Ba代表了独立变量(IVs)。gydF4y2Ba

泊松回归模型的链接功能gydF4y2BaggydF4y2Ba是自然对数和模型采用以下形式:gydF4y2Ba

死亡的原因在我们的研究需要扩展超出了可避免的和不可避免的类别,因此,霍根等人提出的分类将更有用gydF4y2Ba38gydF4y2Ba]。我们的研究的目的是量化关系孕产妇死亡率的变化由于自变量的变化。霍根et al。gydF4y2Ba38gydF4y2Ba)提出了下面的泊松回归模型与指定的,直接和间接死亡原因为协变量gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2Ba是死亡率,gydF4y2Ba值系数,gydF4y2Ba术语是死亡的原因。使用瓦尔德卡方检验,五个原因被确定作者是重要的。方程(gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)用于开发模型估算MMR(由于生理原因)南苏丹。评估模型在预测MMR的有效性,该模型被开发使用随机选择三分之二的数据(训练数据)。剩下的三分之一的数据(“测试数据”)被用来评估模型在预测MMR的功效。泊松回归模型使用nonHIVgydF4y2Ba^+gydF4y2Ba每100000名活产/艾滋病MDs没有高血压作为因变量。首先,我们包括所有方面的重大原因模型MMR出血,脓毒症(感染)、长期(难产),不安全堕胎和其他间接原因。gydF4y2Ba

2.5。概要文件限制gydF4y2Ba

概要文件监控系统评估更改任何因素的影响/ s的事件和预测现象在不同情况下的行为。在很多情况下进程的结果或性能可能更好的特征,总结了通过函数关系(称为概要文件)之间的响应(依赖)变量和一个或多个解释变量(独立)gydF4y2Ba39gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

一般参数相关的线性剖面模型解释变量gydF4y2Ba 到响应gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba提出了gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2Ba 回归系数。两人观察(gydF4y2Ba ,gydF4y2Ba )gydF4y2Ba获得的gydF4y2Bath随机样本,gydF4y2Ba是gydF4y2Bath设计点(gydF4y2Ba )gydF4y2Ba为gydF4y2Bath解释变量(gydF4y2Ba )。gydF4y2Ba假设错误gydF4y2Ba是独立同分布(先验知识)变量与零和方差意味着什么gydF4y2Ba当过程控制。gydF4y2Ba

概要文件监控是用来理解和评估这种关系随着时间的稳定性gydF4y2Ba40gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

最近,许多研究人员一直在探索剖面监测的应用程序在不同的学科和现实生活gydF4y2Ba41gydF4y2Ba]。剖面监测通常是关注过程与多个关键绩效指标和疾病也被用来检测集群事件和公共卫生监测gydF4y2Ba42gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba49gydF4y2Ba]。gydF4y2Ba

在这项研究中,将使用概要文件监控监测产妇死亡率MMR(由于生理原因)在南苏丹和评估其变化受生理因素的影响,如大出血和不安全的堕胎。gydF4y2Ba

3所示。分析gydF4y2Ba

这项研究第一次使用描述性统计调查和年度贡献比例MMR的个人原因。这项研究的结果发表在表gydF4y2Ba1gydF4y2Ba,数据gydF4y2Ba1gydF4y2Ba和gydF4y2Ba2gydF4y2Ba。gydF4y2Ba


变量gydF4y2Ba	的意思是gydF4y2Ba	方差gydF4y2Ba

NonHIV /艾滋病没有忧郁gydF4y2Ba	1852.0gydF4y2Ba	1158.0gydF4y2Ba
出血gydF4y2Ba	703.3gydF4y2Ba	439.9gydF4y2Ba
脓毒症(感染)gydF4y2Ba	211.0gydF4y2Ba	132.0gydF4y2Ba
长期(难产)gydF4y2Ba	211.0gydF4y2Ba	132.0gydF4y2Ba
不安全堕胎gydF4y2Ba	187.5gydF4y2Ba	117.3gydF4y2Ba
间接原因gydF4y2Ba	539.2gydF4y2Ba	337.3gydF4y2Ba

3.1。摘要统计信息gydF4y2Ba

平均值和标准偏差的五个主要的生理原因MMR列于表gydF4y2Ba1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

结果在表gydF4y2Ba1gydF4y2Ba表明由于大出血死亡between1986期间和2015年nonHIV总数的三分之一以上gydF4y2Ba^+gydF4y2Ba/ MMR。gydF4y2Ba

每年的频率的原因与MMR呈现在图gydF4y2Ba1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

图gydF4y2Ba2gydF4y2Ba表明数据收集期间,大出血MMR(38%)是最大的贡献者;这是紧随其后的是间接原因(29%)。脓毒症(感染)和长期(难产)(11.5%)和不安全流产(10%)。gydF4y2Ba

3.2。时间序列分析gydF4y2Ba

时间序列通常是用于监测数据的趋势。时间序列的最重要原因;大出血,间接原因,脓毒症,长期的、不安全的堕胎,和MMR呈现在图gydF4y2Ba3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

图gydF4y2Ba3gydF4y2Ba显示了一个下降趋势nonHIV /艾滋病MMR的五个主要原因。然而,与nonHIV /艾滋病MMR的趋势相比,大出血是在下降速度较慢,其次是间接原因,脓毒症(感染)、长期(难产),分别和不安全的堕胎。gydF4y2Ba

3.3。相关分析gydF4y2Ba

造型之前它是一种常见的实践调查之间的关联预测。一款统计软件统计包18、Excel和gydF4y2Ba用于分析的相关性。之间的所有原因和给出的结果是MMR(不包括高血压作为独立变量)在表gydF4y2Ba2gydF4y2Ba。gydF4y2Ba


变量gydF4y2Ba&gydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba瓦尔gydF4y2Ba	MMRgydF4y2Ba	有gydF4y2Ba	9月gydF4y2Ba	PrologydF4y2Ba	爹妈gydF4y2Ba	IndiregydF4y2Ba

MMRgydF4y2Ba	1gydF4y2Ba	0.99gydF4y2Ba	0.76gydF4y2Ba	0.84gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.83gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.89gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}
MMRgydF4y2Ba	1gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba

血红素gydF4y2Ba	0.991gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	1gydF4y2Ba	0.79gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.830gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.79gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.840gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}
血红素gydF4y2Ba	0.000gydF4y2Ba	1gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	0.000gydF4y2Ba
SepsigydF4y2Ba	0.756gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.79gydF4y2Ba^{∗∗∗∗gydF4y2Ba}	1gydF4y2Ba	0.525gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.51gydF4y2Ba^{∗∗∗∗gydF4y2Ba}	0.437gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba
SepsigydF4y2Ba	0.000gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	1gydF4y2Ba	0.003gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	0.016gydF4y2Ba

马球gydF4y2Ba	0.845gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.83gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.52gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	1gydF4y2Ba	0.72gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.724gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}
马球gydF4y2Ba	0.000gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	1gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba

UnsafgydF4y2Ba	0.822gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.79gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.58gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.538gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	1gydF4y2Ba	0.790gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}

IndirgydF4y2Ba	0.887gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.84gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.44gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba	0.724gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	0.79gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}	1gydF4y2Ba
IndirgydF4y2Ba	0.000gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	0.02gydF4y2Ba	0.000gydF4y2Ba	0.00gydF4y2Ba	1gydF4y2Ba

的gydF4y2Ba值在表gydF4y2Ba2gydF4y2Ba表示变量之间的相关性和gydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba价值代表了正反gydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba值测试两个变量之间的关联。gydF4y2Ba^{∗∗∗gydF4y2Ba}相关性为0.01 (2-tailed)具有重要意义。gydF4y2Ba^∗gydF4y2Ba相关在0.05级(2-tailed)具有重要意义。gydF4y2Ba

表gydF4y2Ba2gydF4y2Ba表明nonHIVgydF4y2Ba^+gydF4y2Ba每100000名活产/艾滋病是积极和所有变量显著相关(gydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba值≤0.01或0.05)。此外,我们可以得出这样的结论:所有孕产妇死亡原因的变量被认为是基于他们的积极和显著相关gydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba值(< 0.05)。gydF4y2Ba

因为有一个医疗关系高血压和大出血;因此,高血压是排除在表的相关分析gydF4y2Ba2gydF4y2Ba和泊松模型。高血压颅内大出血是一种中风中存在由于高血压脑出血。gydF4y2Ba

3.4。预测模型的发展gydF4y2Ba

由于大出血和高血压是医学上相关,nonHIV的数量gydF4y2Ba^+gydF4y2Ba艾滋病孕产妇死亡(排除高血压)由于生理原因是使用泊松回归模型。gydF4y2Ba

为了防止biasness MMR的下行趋势,三分之二的伯努利随机选择基于数据分区的数据分布的概率为0.67,用于构建模型。三分之一的平衡数据被用来评估模型的有效性。模型基于所有重要因素与相应的总结提出了表gydF4y2Ba3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

泊松回归方程,gydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

NonHIVgydF4y2Ba^+gydF4y2Ba每1000 = exp(/艾滋病MDs率gydF4y2Ba )gydF4y2Ba


R-SqgydF4y2Ba		R-Sq(形容词)gydF4y2Ba		另类投资会议gydF4y2Ba

97.43%gydF4y2Ba		97.39%gydF4y2Ba		469.13gydF4y2Ba
系数gydF4y2Ba
术语gydF4y2Ba	系数。gydF4y2Ba		SE系数。gydF4y2Ba		VIFgydF4y2Ba
常数gydF4y2Ba	6.7833gydF4y2Ba		0.0162gydF4y2Ba
出血gydF4y2Ba	0.000312gydF4y2Ba		0.000032gydF4y2Ba		9.12gydF4y2Ba
脓毒症(感染)gydF4y2Ba	0.000470gydF4y2Ba		0.000029gydF4y2Ba		3.94gydF4y2Ba
长期(obstr)。gydF4y2Ba	0.000479gydF4y2Ba		0.000041gydF4y2Ba		2.81gydF4y2Ba
不安全堕胎gydF4y2Ba	0.000631gydF4y2Ba		0.000055gydF4y2Ba		1.64gydF4y2Ba
间接原因gydF4y2Ba	0.000666gydF4y2Ba		0.000033gydF4y2Ba		2.94gydF4y2Ba

VIF < 10表示自变量是重要的。gydF4y2Ba

进行了分析使用Microsoft Excel, R, SPSS、MATLAB,统计和一款统计软件版本18日包。gydF4y2Ba

模型的总结表明,所选变量在MMR负责97.43%的变异。gydF4y2Ba

统计分析还表明,所有的独立变量(IVs)回归输出的重要根据他们的相关表和VIF值,不到十(10)。然而,在文献[推荐gydF4y2Ba2gydF4y2Ba,gydF4y2Ba6gydF4y2Ba),大出血是MMR的主要原因。因此,作者开发了减少泊松模型基于两个重要的生理原因大出血和不安全的堕胎,这可以由南苏丹政府制定法规和启发人们不安全堕胎的消极的一面。gydF4y2Ba

3.5。提出减少泊松回归模型基于出血和不安全的堕胎gydF4y2Ba

在本节中,我们开发了泊松回归仅基于大出血和不安全的堕胎。克服缺乏有效性,可能是由于减少的趋势,我们使用二项分布概率为0.67选择三分之二的数据构建模型和评估疗效三分之一(见表gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

回归方程gydF4y2Ba

MMR上限(42)= exp (gydF4y2Ba )。gydF4y2Ba


	异常数据gydF4y2Ba	另类投资会议gydF4y2Ba	意思是错误gydF4y2Ba

91.91%gydF4y2Ba	91.88%gydF4y2Ba	958.88gydF4y2Ba	16.76616gydF4y2Ba
系数gydF4y2Ba
术语gydF4y2Ba	系数。gydF4y2Ba	SE系数。gydF4y2Ba
常数gydF4y2Ba	5.7403gydF4y2Ba	0.0170gydF4y2Ba
出血gydF4y2Ba	−0.00217gydF4y2Ba	0.00427gydF4y2Ba
不安全堕胎gydF4y2Ba	0.0134gydF4y2Ba	0.0160gydF4y2Ba

方程(gydF4y2Ba7gydF4y2Ba大出血)表明一个单位变化将减少exp。(MMR) 0.00217个单位,一个单位的改变不安全堕胎会增加经验值。(MMR) 0.0134单位。是对数的关系建立在泊松回归,MMR的影响实际值,每100000名活产孕产妇死亡,将高几倍。gydF4y2Ba

减少MMR相比,可以通过减少大出血,带来的影响,减少不安全堕胎MMR要高得多(gydF4y2Ba6.18gydF4y2Ba次)比大出血。gydF4y2Ba

4所示。减少使用重复抽样泊松模型的发展gydF4y2Ba

克服biasness可能是由于样品的尺寸,我们已经重复随机选择30倍的三分之二的数据构建模型和评估疗效的三分之一。的gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba模型与相应的意思是错误和SE意味着给出了表gydF4y2Ba5gydF4y2Ba。gydF4y2Ba


模型gydF4y2Ba				本身的意思gydF4y2Ba	平均误差gydF4y2Ba	%gydF4y2Ba

模型1gydF4y2Ba	5.4061gydF4y2Ba	−0.00238gydF4y2Ba	0.06257gydF4y2Ba	0.0230gydF4y2Ba	−0.877gydF4y2Ba	91.89gydF4y2Ba
模型2gydF4y2Ba	5.6403gydF4y2Ba	−0.0221698gydF4y2Ba	0.08886gydF4y2Ba	0.0225gydF4y2Ba	−0.3471gydF4y2Ba	91.91gydF4y2Ba
模型3gydF4y2Ba	5.4061gydF4y2Ba	−0.0023796gydF4y2Ba	0.012679789gydF4y2Ba	0.0170gydF4y2Ba	−0.415gydF4y2Ba	91.89gydF4y2Ba
模型4gydF4y2Ba	5.2981gydF4y2Ba	−0.0179986gydF4y2Ba	0.07430974gydF4y2Ba	0.0257gydF4y2Ba	−0.62307gydF4y2Ba	90.31gydF4y2Ba
模型5gydF4y2Ba	5.3897gydF4y2Ba	−0.0178987gydF4y2Ba	0.06380989gydF4y2Ba	0.0230gydF4y2Ba	−0.77gydF4y2Ba	90.76gydF4y2Ba
模型6gydF4y2Ba	5.3075gydF4y2Ba	−0.0164988gydF4y2Ba	0.06630879gydF4y2Ba	0.0253gydF4y2Ba	−0.55gydF4y2Ba	91.09gydF4y2Ba
模型7gydF4y2Ba	5.3075gydF4y2Ba	−0.0164998gydF4y2Ba	0.06130875gydF4y2Ba	0.0253gydF4y2Ba	−0.55gydF4y2Ba	91.09gydF4y2Ba
第八号模型gydF4y2Ba	5.6066gydF4y2Ba	−0.0225988gydF4y2Ba	0.09025967gydF4y2Ba	0.0183gydF4y2Ba	−0.57059gydF4y2Ba	88.69gydF4y2Ba
模型9gydF4y2Ba	5.3075gydF4y2Ba	−0.0164978gydF4y2Ba	0.06937865gydF4y2Ba	0.0253gydF4y2Ba	−0.55gydF4y2Ba	91.09gydF4y2Ba
模型10gydF4y2Ba	5.3897gydF4y2Ba	−0.0178997gydF4y2Ba	0.07386975gydF4y2Ba	0.0230gydF4y2Ba	−0.7667gydF4y2Ba	90.76gydF4y2Ba
模型11gydF4y2Ba	5.3908gydF4y2Ba	−0.0181979gydF4y2Ba	0.0749785gydF4y2Ba	0.0229gydF4y2Ba	−0.7667gydF4y2Ba	91.38gydF4y2Ba
模型12gydF4y2Ba	5.6213gydF4y2Ba	−0.0193998gydF4y2Ba	0.0404975gydF4y2Ba	0.0176gydF4y2Ba	−0.64118gydF4y2Ba	89.48gydF4y2Ba
模型13gydF4y2Ba	5.2881gydF4y2Ba	−0.0179988gydF4y2Ba	0.0750789gydF4y2Ba	0.0257gydF4y2Ba	−0.62308gydF4y2Ba	90.31gydF4y2Ba
模型14gydF4y2Ba	5.3897gydF4y2Ba	−0.0178987gydF4y2Ba	0.0738657gydF4y2Ba	0.0230gydF4y2Ba	−0.7667gydF4y2Ba	90.76gydF4y2Ba
模型15gydF4y2Ba	5.6213gydF4y2Ba	−0.0122990gydF4y2Ba	0.0404095gydF4y2Ba	0.0176gydF4y2Ba	−0.64118gydF4y2Ba	89.48gydF4y2Ba
模型16gydF4y2Ba	5.2981gydF4y2Ba	−0.0179977gydF4y2Ba	0.07500978gydF4y2Ba	0.0257gydF4y2Ba	−0.62308gydF4y2Ba	90.31gydF4y2Ba
模型17gydF4y2Ba	5.3897gydF4y2Ba	−0.0178969gydF4y2Ba	0.07490776gydF4y2Ba	0.0230gydF4y2Ba	−0.7667gydF4y2Ba	90.76gydF4y2Ba
模型18gydF4y2Ba	5.3908gydF4y2Ba	−0.0181979gydF4y2Ba	0.07500997gydF4y2Ba	0.0229gydF4y2Ba	−0.7667gydF4y2Ba	91.38gydF4y2Ba
模型19gydF4y2Ba	5.2981gydF4y2Ba	−0.0135898gydF4y2Ba	0.05530875gydF4y2Ba	0.0257gydF4y2Ba	−0.62308gydF4y2Ba	90.31gydF4y2Ba
模型20gydF4y2Ba	5.8944gydF4y2Ba	−0.0121969gydF4y2Ba	0.05030876gydF4y2Ba	0.0217gydF4y2Ba	0.2556gydF4y2Ba	96.89gydF4y2Ba
模型21gydF4y2Ba	5.8528gydF4y2Ba	−0.0121979gydF4y2Ba	0.04970897gydF4y2Ba	0.0195gydF4y2Ba	−0.03333gydF4y2Ba	96.7gydF4y2Ba
模型22gydF4y2Ba	5.9706gydF4y2Ba	−0.0121999gydF4y2Ba	0.049708567gydF4y2Ba	0.0257gydF4y2Ba	0.08571gydF4y2Ba	97.95gydF4y2Ba
模型23gydF4y2Ba	5.9706gydF4y2Ba	−0.0138784gydF4y2Ba	0.05530789gydF4y2Ba	0.0257gydF4y2Ba	0.08571gydF4y2Ba	97.95gydF4y2Ba
模型24gydF4y2Ba	5.8944gydF4y2Ba	−0.0225972gydF4y2Ba	0.090207658gydF4y2Ba	0.0217gydF4y2Ba	0.2556gydF4y2Ba	96.89gydF4y2Ba
模型25gydF4y2Ba	5.6066gydF4y2Ba	−0.0121971gydF4y2Ba	0.090205674gydF4y2Ba	0.0183gydF4y2Ba	−0.570588gydF4y2Ba	88.69gydF4y2Ba
模型26gydF4y2Ba	5.9706gydF4y2Ba	−0.0192897gydF4y2Ba	0.07670786gydF4y2Ba	0.0257gydF4y2Ba	0.08571gydF4y2Ba	97.95gydF4y2Ba
模型27gydF4y2Ba	5.4061gydF4y2Ba	−0.0121861gydF4y2Ba	0.04470875gydF4y2Ba	0.0225gydF4y2Ba	−0.8769gydF4y2Ba	91.89gydF4y2Ba
模型28gydF4y2Ba	5.8881gydF4y2Ba	−0.0121977gydF4y2Ba	0.05020786gydF4y2Ba	0.0218gydF4y2Ba	0.2gydF4y2Ba	97.26gydF4y2Ba
模型29gydF4y2Ba	5.9706gydF4y2Ba	−0.0220981gydF4y2Ba	0.08960798gydF4y2Ba	0.0257gydF4y2Ba	0.0851gydF4y2Ba	97.95gydF4y2Ba
模型30gydF4y2Ba	5.8528gydF4y2Ba	−0.0279951gydF4y2Ba	0.089609567gydF4y2Ba	0.0195gydF4y2Ba	−0.03333gydF4y2Ba	96.7gydF4y2Ba
样本均值(gydF4y2BaμgydF4y2Ba)gydF4y2Ba	5.567487gydF4y2Ba	−0.0162gydF4y2Ba	0.0662gydF4y2Ba	0.02268gydF4y2Ba	−0.42329gydF4y2Ba	92.68gydF4y2Ba

最后一个模型是基于gydF4y2Ba=平均(gydF4y2Ba ),gydF4y2Ba =平均(gydF4y2Ba ),gydF4y2Ba和gydF4y2Ba=平均(gydF4y2Ba ),gydF4y2Ba在方程(8)。gydF4y2Ba

泊松回归方程,gydF4y2Ba

NonHIV /艾滋病没有Hyperten_1 = exp (gydF4y2Ba )gydF4y2Ba

分析结果表明,大出血和不安全流产占92.68%的变异在MMR由于生理原因。gydF4y2Ba

4.1。减少了泊松模型的误差分析基于两个重要的生理原因(见方程(gydF4y2Ba8gydF4y2Ba))gydF4y2Ba

表gydF4y2Ba6gydF4y2Ba和图gydF4y2Ba5gydF4y2Ba显示实际和估计的值MMR基于方程(gydF4y2Ba8gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba


MMR实际值(gydF4y2Ba )gydF4y2Ba	MMR估算值(gydF4y2Ba )gydF4y2Ba	(gydF4y2Ba )gydF4y2Ba

1635年gydF4y2Ba	1702.93gydF4y2Ba	−67.93gydF4y2Ba
1518年gydF4y2Ba	1566.91gydF4y2Ba	−48.91gydF4y2Ba
1576年gydF4y2Ba	1646.77gydF4y2Ba	−70.77gydF4y2Ba
1607年gydF4y2Ba	1634.47gydF4y2Ba	−27.47gydF4y2Ba
1551年gydF4y2Ba	1634.91gydF4y2Ba	−83.91gydF4y2Ba
1552年gydF4y2Ba	1608.67gydF4y2Ba	−56.67gydF4y2Ba
1916年gydF4y2Ba	2326.04gydF4y2Ba	−410.04gydF4y2Ba
1341年gydF4y2Ba	1201.82gydF4y2Ba	139.18gydF4y2Ba
1179年gydF4y2Ba	1005.26gydF4y2Ba	173.74gydF4y2Ba
1407年gydF4y2Ba	1308.39gydF4y2Ba	98.61gydF4y2Ba
1107年gydF4y2Ba	937.08gydF4y2Ba	169.92gydF4y2Ba
		平均误差=−16.75 SE意味着= 2.86gydF4y2Ba

优化过程达到最优最小(大出血)和最小(不安全堕胎)值对于一个给定的(MMR)水平在图中给出的算法描述gydF4y2Ba6gydF4y2Ba下面基于方程(gydF4y2Ba8gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

4.2。算法开发最优配置文件限制MMR基于两个重要的生理原因gydF4y2Ba

上述预测模型(方程(gydF4y2Ba8gydF4y2Ba)是用于开发概要限制MMR大出血和不安全的堕胎。gydF4y2Ba

在这个研究中,MATLAB, Minitab 18 R,并推进Excel解算器被用来获得最佳值同时大出血和不安全的堕胎,MMR的给定值。此外,生成的上下控制限制MMR, MMR的目标的最低和最高水平提出的联合国机构;MMR =gydF4y2Ba21gydF4y2Ba和MMR =gydF4y2Ba42gydF4y2Ba由于生理原因,已经被使用。这是建议这些限制应该达到2030。在南苏丹当前MMR由于生理原因gydF4y2Ba206年gydF4y2Ba每100000个活产儿死亡。gydF4y2Ba

采取了以下步骤生成上下优化概要文件限制年度目标值大出血和不安全堕胎减少MMR目标最小和最大水平推荐的联合国机构。图的算法gydF4y2Ba6gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

步骤1。gydF4y2Ba实现MMR = 42(最大的联合国机构推荐的两个重要生理原因导致大出血和不安全堕胎)的当前值从78年到2030年,政府应该降低MMR(大约)每年2.4人死亡。因此,优化程序部署到获得最优组大出血和不安全堕胎的起始值对于一个给定的MMR 78。MMR就减少2.4,年复一年。结果提出了数值表gydF4y2Ba7gydF4y2Ba。数据概要提出了限制gydF4y2Ba7(一)gydF4y2Ba和gydF4y2Ba7 (b)gydF4y2Ba。应该注意到,大出血的约束,它应小于现有的最低(大出血= 62),因为我们的目标是减少逐年大出血。而限制不安全堕胎是小于现有的电流最小值16。结果在表的前三列gydF4y2Ba7gydF4y2Ba表明,减少MMR从78年到2030年42,同时政府应该减少大出血的当前值62到33.38而不安全堕胎的价值应该从16的当前值减少到8.62。五年解体值表突出显示gydF4y2Ba7gydF4y2Ba。因此,对于2020年,南苏丹的目标应该是减少MMR(大出血和不安全堕胎)造成的从78年到66年的当前值同时减少大出血从62增加到52.46,减少不安全堕胎从16到13.54。到2025年,这个国家应该MMR减少78 54的现值的同时减少大出血从62增加到42.92,减少不安全堕胎从16到11.08。gydF4y2Ba


MMR目标42gydF4y2Ba				MMR目标21gydF4y2Ba
一年gydF4y2Ba	MMR目标gydF4y2Ba	HaemogydF4y2Ba	不安全堕胎gydF4y2Ba	MMR目标gydF4y2Ba	HaemogydF4y2Ba	不安全堕胎gydF4y2Ba

2015年gydF4y2Ba	78年gydF4y2Ba	62年gydF4y2Ba	16gydF4y2Ba	78年gydF4y2Ba	62年gydF4y2Ba	16gydF4y2Ba
2016年gydF4y2Ba	75.6gydF4y2Ba	60.09gydF4y2Ba	15.51gydF4y2Ba	74.2gydF4y2Ba	58.98gydF4y2Ba	15.22gydF4y2Ba
2017年gydF4y2Ba	73.2gydF4y2Ba	58.18gydF4y2Ba	15.02gydF4y2Ba	70.4gydF4y2Ba	55.96gydF4y2Ba	14.44gydF4y2Ba
2018年gydF4y2Ba	70.8gydF4y2Ba	56.28gydF4y2Ba	14.52gydF4y2Ba	66.6gydF4y2Ba	52.94gydF4y2Ba	13.66gydF4y2Ba
2019年gydF4y2Ba	68.4gydF4y2Ba	54.37gydF4y2Ba	14.03gydF4y2Ba	62.8gydF4y2Ba	49.92gydF4y2Ba	12.88gydF4y2Ba
2020年gydF4y2Ba	66年gydF4y2Ba	52.46gydF4y2Ba	13.54gydF4y2Ba	59gydF4y2Ba	46.90gydF4y2Ba	12.10gydF4y2Ba
2021年gydF4y2Ba	63.6gydF4y2Ba	50.55gydF4y2Ba	13.05gydF4y2Ba	55.2gydF4y2Ba	43.88gydF4y2Ba	11.32gydF4y2Ba
2022年gydF4y2Ba	61.2gydF4y2Ba	48.65gydF4y2Ba	12.55gydF4y2Ba	51.4gydF4y2Ba	40.86gydF4y2Ba	10.54gydF4y2Ba
2023年gydF4y2Ba	58.8gydF4y2Ba	46.74gydF4y2Ba	12.06gydF4y2Ba	47.6gydF4y2Ba	37.84gydF4y2Ba	9.76gydF4y2Ba
2024年gydF4y2Ba	56.4gydF4y2Ba	44.83gydF4y2Ba	11.57gydF4y2Ba	43.8gydF4y2Ba	34.82gydF4y2Ba	8.98gydF4y2Ba
2025年gydF4y2Ba	54gydF4y2Ba	42.92gydF4y2Ba	11.08gydF4y2Ba	40gydF4y2Ba	31.79gydF4y2Ba	8.21gydF4y2Ba
2026年gydF4y2Ba	51.6gydF4y2Ba	41.02gydF4y2Ba	10.58gydF4y2Ba	36.2gydF4y2Ba	28.77gydF4y2Ba	7.43gydF4y2Ba
2027年gydF4y2Ba	49.2gydF4y2Ba	39.11gydF4y2Ba	10.09gydF4y2Ba	32.4gydF4y2Ba	25.75gydF4y2Ba	6.65gydF4y2Ba
2028年gydF4y2Ba	46.8gydF4y2Ba	37.20gydF4y2Ba	9.60gydF4y2Ba	28.6gydF4y2Ba	22.73gydF4y2Ba	5.87gydF4y2Ba
2029年gydF4y2Ba	44.4gydF4y2Ba	35.29gydF4y2Ba	9.11gydF4y2Ba	24.8gydF4y2Ba	19.71gydF4y2Ba	5.09gydF4y2Ba
2030年gydF4y2Ba	42gydF4y2Ba	33.38gydF4y2Ba	8.62gydF4y2Ba	21gydF4y2Ba	16.69gydF4y2Ba	4.31gydF4y2Ba

2030年目标MMR由于生理原因是42的前三列和21最后三列。gydF4y2Ba

步骤2。gydF4y2Ba达到MMR = 21(最低推荐的联合国机构由于生理原因)从78到2030年的当前值,第一步之后,除了目标价值从42岁到21岁,每年减少MMR是3.8。提出了优化结果的数值表gydF4y2Ba7gydF4y2Ba。最后三列的表gydF4y2Ba7gydF4y2Ba表明,实现MMR 21到2030年,南苏丹当局应该同时减少不安全堕胎从16到4.31,同时减少大出血从62到的当前值16.69。目标统计2020年将MMR = 59大出血减少到46.90和不安全堕胎减少到12.10。到2025年政府和合作伙伴的目标应该是减少MMR的现值78 - 40,同时减少大出血从62年31.79和不安全堕胎从16到8.21。因此,发展卫生政策目标MMR,大出血和不安全堕胎限制排表gydF4y2Ba7gydF4y2Ba将确保联合国的成功成就目标产妇死亡率的建议。gydF4y2Ba

(一)gydF4y2Ba

(b)gydF4y2Ba

(c)gydF4y2Ba

(一)gydF4y2Ba

(b)gydF4y2Ba

图gydF4y2Ba9gydF4y2Ba显示了2030年联合国目标的三维曲面图(21和42)。目标的污水21明显陡。gydF4y2Ba

5。讨论gydF4y2Ba

南苏丹在孕产妇死亡率最高的国家。因素孕产妇死亡率较高社会经济,宏观经济,和生理因素。这项研究调查了孕产妇死亡率的生理原因基于国际和国家全面的文学研究。30年的南苏丹数据是用来识别最重要的孕产妇死亡率的生理原因。分析表明,大出血;微生物感染、子痫前期、心血管疾病、肝脏疾病、败血症和胃肠肝脏疾病是最常见的孕产妇死亡率的生理因素。在这些死亡相关的大出血,脓毒症、不安全的堕胎和子痫更常见。gydF4y2Ba

泊松回归是用来开发预测模型来估计孕产妇死亡率根据五大重要原因。结果表明,这些原因造成97.43%的产妇死亡率的变化。从相应的方差(VIF)和通货膨胀因素gydF4y2Ba - - - - - -gydF4y2Ba值,我们可以得出结论,所有五个原因是统计学意义。然而,根据文献建议,可由南苏丹政府制定法规和启发人们不安全堕胎的消极的一面,我们开发了泊松回归基于出血和降低不安全堕胎。减少样本量的影响可靠性的发展减少了泊松模型,我们有重复随机样本选择30倍使用二项分布概率为0.67选择2/3的数据构建模型和1/3评估疗效。提出减少模型基于平均30模型的系数。gydF4y2Ba

结果表明,提出的模型与减少gydF4y2BaRgydF4y2Ba^2gydF4y2Ba92.68%为给定的水平可以预测MMR出血与平均误差0.02268−0.42329和均值的标准误差。gydF4y2Ba

结果还表明,获得联合国推荐的MMR水平的最低21和最大42到2030年,政府和其他利益相关者应该同时减少大出血的当前值62至33.38和16.69,减少不安全堕胎的当前值16到8.62和4.31。gydF4y2Ba

第一次,作者已部署优化发展年度最佳上下轮廓限制大出血,不安全堕胎水平和MMR(由于生理原因)实现联合国2030年推荐的最低和最高水平。开发概要限制提出了可以有效地帮助决策者和其他利益相关者的资源分配任务旨在减少死亡率造成的大出血和不安全的堕胎。gydF4y2Ba

6。结论gydF4y2Ba

本研究利用优化程序开发每年上下极限首次针对联合国推荐的上下MMR水平到2030年。MMR概要限制补充了概要限制每年最优值大出血和不安全堕胎的水平。减少出血和不安全堕胎在南苏丹的证据可以减少MMR对数泊松和Loglinear回归模型的预测。gydF4y2Ba

减少大出血的统计分析确定了每年1.91% MMR减少1.91%,(95%可信区间(42.85 - -52.53))每年正以0.49%的减少不安全堕胎会MMR减少0.49% (95% CI (11.06 - -13.56))。gydF4y2Ba

与类似的研究。减少大出血比减少不安全堕胎更有效和可行的。gydF4y2Ba

联合国减少MMR水平最优配置文件限制政府和其他利益相关者提供量化的年度目标,大出血和不安全的堕胎。进一步说,这些研究结果可以有效地指导政府和其他利益相关者做出明智的决定以证据为基础的干预资源配置以减少MMR。gydF4y2Ba

缩写gydF4y2Ba

艾滋病:gydF4y2Ba	获得性免疫缺陷综合症gydF4y2Ba
国内生产总值:gydF4y2Ba	国内生产总值(gdp)gydF4y2Ba
肾小球滤过率(GFR):gydF4y2Ba	一般生育率gydF4y2Ba
艾滋病毒gydF4y2Ba^+gydF4y2Ba:gydF4y2Ba	人类免疫缺陷病毒gydF4y2Ba
Ln:gydF4y2Ba	对数的自然数gydF4y2Ba
MATLAB:gydF4y2Ba	多维矩阵实验室数值计算环境和第四代编程语言gydF4y2Ba
目标:gydF4y2Ba	年发展目标gydF4y2Ba
MDs:gydF4y2Ba	孕产妇死亡gydF4y2Ba
一款统计软件:gydF4y2Ba	它是统计分析软件。它可以用来了解统计数据以及统计研究gydF4y2Ba
MMR:gydF4y2Ba	孕产妇死亡率gydF4y2Ba
接待员:gydF4y2Ba	其多维数值计算环境和一代的计算机编程语言gydF4y2Ba
审计局:gydF4y2Ba	熟练出席出生gydF4y2Ba
SSA:gydF4y2Ba	在非洲撒哈拉沙漠以南的非洲地区(区域)gydF4y2Ba
稍后通知:gydF4y2Ba	传统的助产服务gydF4y2Ba
联合国儿童基金会:gydF4y2Ba	联合国国际儿童紧急基金会gydF4y2Ba
美国国际开发署(USAID):gydF4y2Ba	美国国际开发署gydF4y2Ba
人:gydF4y2Ba	世界卫生组织(who)。gydF4y2Ba

数据可用性gydF4y2Ba

使用的数据来支持本研究的结果和结论不公开由于道德可核准的获得(作者是不允许发布的数据到公共领域),但可从相应的作者(Gabriel Makuei邓Makuei以合理请求)对个人的要求。通讯作者的联系方式:电子邮件:gydF4y2Bagabriel.makuei@rmit.edu.augydF4y2Ba,或gydF4y2Baleek123deng@gmail.comgydF4y2Ba。此外,使用的数据来支持本研究的结果和结论,特别是从页13−14,包括表gydF4y2Ba7gydF4y2Ba和数字gydF4y2Ba7gydF4y2Ba- - - - - -gydF4y2Ba9 (b)gydF4y2Ba都包含在这篇文章。gydF4y2Ba

伦理批准gydF4y2Ba

开展这项研究伦理批准从南苏丹政府获得通过卫生部,卫生部国家医学伦理审查委员会的身体,南苏丹朱巴。知情同意得到主管部门的卫生政策、规划、预算和生殖健康研究部门,卫生部(卫生部)南苏丹,在研究开始之前。它还被批准和登记的机关关注皇家墨尔本理工大学的注册号码:ASEHAPP 97 - 16,澳大利亚墨尔本。gydF4y2Ba

信息披露gydF4y2Ba

这项研究没有收到任何拨款资助机构在公共、商业或非营利部门。然而,我收到了澳大利亚政府通过提供财政支持的研究培训项目奖学金。这个分析是加布里埃尔Makuei邓小平Makuei的论文的一部分。gydF4y2Ba

的利益冲突gydF4y2Ba

作者宣称没有利益冲突。gydF4y2Ba

作者的贡献gydF4y2Ba

加布里埃尔Makuei设计研究中,进行了数据收集、文献综述,进行数据分析,起草了第一个手稿。马里Abdollahian参与设计的研究,文献综述,进行数据分析,整个论文校对和修改。所有作者(Gabriel Makuei马里Abdollahian和凯马里昂),进行审核和批准的最终版本。gydF4y2Ba

资金gydF4y2Ba

这项研究是由澳大利亚联邦政府的资助,通过澳大利亚政府研究训练计划奖学金和皇家墨尔本理工大学的高等学位研究(HDR)的部门。资助者没有发挥重要作用的规划研究,收集、分析和解释数据,写手稿。gydF4y2Ba

确认gydF4y2Ba

本文提出了“2016年世界国会在计算机科学,计算机工程与应用计算”和“国际卫生和医学科学的进步”会议上更多的一般条款。我很感激在这个会议的反馈。我承认我收到的支持我的研究通过提供澳大利亚政府研究训练计划奖学金。作者要感谢WHO(世界卫生组织南苏丹的办公室,朱巴,南苏丹),和联合国儿童基金会(联合国国际儿童应急基金),美国苏丹国家办事处、美国苏丹国家统计局(国家统计局),卫生部(卫生部)和朱巴教学医院(j)提供辅助数据集,南苏丹朱巴。作者感谢澳大利亚政府对金融的支持在这个研究(通过澳大利亚政府研究训练计划奖学金)。我们表达我们的感激之情的更高程度的研究(HDR),皇家墨尔本理工大学的财政支持、语言和学习顾问RMIT大学(Ken曼森博士)。内容是完全的责任作者和不一定代表官方观点的支持办公室。gydF4y2Ba

引用gydF4y2Ba

谁,gydF4y2Ba孕产妇死亡率:简报gydF4y2Ba日内瓦,世界卫生组织,2008年。gydF4y2Ba
g . Makuei m . Abdollahian, k .马里昂“建模孕产妇死亡率在南苏丹,”gydF4y2Ba15日国际会议信息和知识工程gydF4y2Ba拉斯维加斯,页107 - 112年,NV,美国,2016年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
特拉奥雷j .侵权p . Rozenberg m·弗尔涅和a·杜蒙特”与产后出血相关的因素孕产妇死亡在转诊医院在塞内加尔,马里:横断面流行病学调查,“gydF4y2BaBMC怀孕分娩gydF4y2Ba,15卷,p。235年,2015年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
谁,gydF4y2Ba世卫组织应用icd -死亡在怀孕期间,分娩和产褥期gydF4y2Ba日内瓦,2012年。gydF4y2Ba
k . AbawigydF4y2Ba测量孕产妇死亡率gydF4y2Ba日内瓦,世界卫生组织,2016年。gydF4y2Ba
世界卫生组织(who),gydF4y2Ba疟疾:疟疾简报gydF4y2Ba日内瓦,世界卫生组织,2018年。gydF4y2Ba
世界卫生组织(who),“Materna死亡率,”gydF4y2Bahttp://www.who.int/mediacentre/factsheet/fs348/en/gydF4y2Ba。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
Minino ea:孕产妇死亡率的原因:聚光灯对健康和权利gydF4y2Ba哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院的纽约,纽约,美国,2014年。gydF4y2Ba
m . Rao, d·泽维尔,p . Devi et al .,“冠状动脉疾病的发病率,治疗和结果在印第安人:系统回顾,“gydF4y2Ba印度的心脏杂志》gydF4y2Ba,卷67,不。4、302 - 310年,2015页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
b·e·奥尔森,s . g . Hinderaker, p . Bergsjo et al .,“孕产妇死亡的原因和特点在坦桑尼亚北部农村,“gydF4y2BaActa Obstetricia et Gynecologica ScandinavicagydF4y2Ba,卷81,不。12日,第1109 - 1101页,2002年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
答:a . Creanga c . j . Berg c . Syverson k .种子,f·c·布鲁斯和w·m·卡拉汉”与怀孕有关的死亡率在美国,2006 - 2010,”gydF4y2Ba妇产科gydF4y2Ba,卷125,不。1,5 - 12,2015页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
e . r . Allanson m·穆勒和r·c·帕丁森”导致的围产期死亡率和孕产妇并发症有关南非省:挑战在预测结果差,”gydF4y2BaBMC妊娠和分娩gydF4y2Bap . 37卷。15日,2015年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
s Tempia Walaza, a·l·科恩et al .,“死亡率与季节性流感和大流行性流感在妊娠孕妇和育龄妇女的艾滋病毒感染率高setting-South非洲,1999 - 2009,”gydF4y2Ba临床感染疾病gydF4y2Ba,卷61,不。7,1063 - 1070年,2015页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
j . e .草坪,h·布兰考,p . Waiswa et al .,“死产:利率、风险因素和加速度对2030年”gydF4y2Ba《柳叶刀》gydF4y2Ba,卷387,不。10018年,第603 - 587页,2016年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
谁,gydF4y2Ba孕产妇死亡率趋势1990年至2015年:估计由世卫组织、联合国儿童基金会、联合国人口基金、联合国世界银行集团和部门gydF4y2Ba日内瓦,2015年。gydF4y2Ba
美国Haeri和g . a . Dildy”从出血产妇死亡率,”gydF4y2Ba在围产期学研讨会gydF4y2Ba,36卷,不。1,48-55,2012页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
m·李·j·l·福克斯,s . GrieshabergydF4y2Ba当代问题和挑战在儿童早期教育在亚太地区gydF4y2Ba施普林格,柏林,2014年。gydF4y2Ba
k·戴维·l·r·Singl l . b . Singl m . r . Singl和n . n . Singl“产后出血和孕产妇死亡在北东印度,”gydF4y2Ba妇产科gydF4y2Ba,5卷,不。11日,第638 - 635页,2015年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
“澳大利亚和新西兰皇家学院的产科和妇科医生(RANZCOG)年度报告:女性健康卓越”皇家澳大利亚和新西兰大学产科医生和妇科医生。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
m . Walfish a·纽曼,d . Wlody“产妇出血。”gydF4y2Ba英国麻醉学杂志gydF4y2Ba16卷,103 5,pp. i47-i56, 2009。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
s . j . DuthiegydF4y2Ba保健品和功能性食品在人类健康和疾病预防gydF4y2Ba美国佛罗里达州,CRC出版社,博卡波士顿,2014年。gydF4y2Ba
d . l . Bringham a . Lagrew d .主要和k . E,gydF4y2Ba产后出血。合作来提高医疗保健质量对母亲和婴儿gydF4y2Ba美国佛罗里达州健康、佛罗里达、FL, 2011。gydF4y2Ba
c . o . Cornelio“疟疾在南苏丹4:治疗无并发症gydF4y2Ba恶性疟原虫gydF4y2Ba疟疾。”gydF4y2Ba南苏丹医学杂志gydF4y2Ba,2011年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
谁,gydF4y2Ba大约一半的世界人口是疟疾的风险:世界上疟疾gydF4y2Ba日内瓦,世界卫生组织,2010年。gydF4y2Ba
k . z艾米,“南苏丹玛莎葡萄园岛:疟疾。”gydF4y2Ba美国医学杂志》上gydF4y2Ba,卷129,不。2、163 - 166年,2016页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
a t p会怎样,d·a·拉森,p . Anglewicz et al .,“疟疾预防怀孕、出生体重和新生儿死亡率:一个荟萃分析的32个国家的横断面数据集在非洲,”gydF4y2Ba《柳叶刀传染病gydF4y2Ba,12卷,不。12日,第949 - 942页,2012年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
h·l . Guyatt r·w·雪,“孕期疟疾对低出生体重的影响在撒哈拉以南非洲,”gydF4y2Ba临床微生物学检查gydF4y2Ba,17卷,不。4、760 - 769年,2004页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
j·g·Beeson和j·a·辛普森的潜在好处扩大在非洲疟疾预防降低低出生体重,”gydF4y2Ba《公共科学图书馆·医学》杂志上gydF4y2Ba,14卷,不。2、2017。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
m·e·丹尼尔·t·e·Bollyky, t . j . Bollyky“新兴全球健康危机:非传染性疾病在低收入和中等收入国家,“gydF4y2BaSSRN电子杂志gydF4y2Ba,2014年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
s . j .阿特伍德s Nagpal n . v . Mbuya和l . Laviolette”营养在不丹:情景分析和政策建议,”gydF4y2Ba世界银行集团:卫生、营养和人口gydF4y2Ba、世界银行集团、华盛顿,美国,2014年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
s p·a·阿特伍德·e·b·沙利文,n . MbuyagydF4y2Ba营养不良在东帝汶:审查的责任,司机,和潜在的反应gydF4y2BaUSAT,世界银行,华盛顿特区,2015年。gydF4y2Ba
e·h·钱德Mwanza-Ingwe, m . Sikaala et al .,“疟疾和不断变化的负担与矢量控制干预措施在赞比亚使用区级监测数据,2006 - 2011,”gydF4y2Ba《疟疾杂志》上gydF4y2Ba,12卷,p。437年,2014年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
h·帕斯夸里·m·Jarvese a Julla et al .,“疟疾控制在南苏丹,2006 - 2013:策略、进展和挑战,”gydF4y2Ba《疟疾杂志》上gydF4y2Ba,12卷,p。374年,2013年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
t . Draebel b . g . Kueil, d . w . Meyrowitsch“疟疾流行和使用孕妇疟疾风险减少措施安置在南苏丹,”gydF4y2Ba国际卫生gydF4y2Ba,5卷,不。3、211 - 216年,2013页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
国家统计局,gydF4y2BaNBoS:南苏丹2015年统计年鉴gydF4y2Ba、国家统计局、北京,2015年。gydF4y2Ba
国家统计局,gydF4y2Ba国家统计局(国家统计局:人口和住房普查(国家统计局,2008),苏丹南部gydF4y2Ba国家统计办公室,朱巴,南苏丹,2008。gydF4y2Ba
国家统计局,gydF4y2Ba国家统计局(National Bureau of Statistics) SS:南苏丹国家基准家庭调查的2009年的报告gydF4y2Ba国家统计办公室,朱巴,南苏丹,2009。gydF4y2Ba
m·c·霍根k . j .领班m . Naghavi et al .,“孕产妇死亡率为181个国家,1980 - 2008:5年发展目标进程的系统分析,“gydF4y2Ba《柳叶刀》gydF4y2Ba,卷375,不。9726年,第1623 - 1609页,2010年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
h .阴,赵y, y . Zhang et al .,“全基因组表达谱的分析gydF4y2Ba酿酒酵母gydF4y2Ba与植物异黄酮,对治疗的反应wighteone,作为潜在的抗真菌剂。”gydF4y2Ba生物技术信gydF4y2Ba,28卷,不。2、99 - 105年,2006页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
康,d . Ren g·肖et al .,“细胞系分析提高单克隆抗体生产。”gydF4y2Ba生物技术和生物工程gydF4y2Ba,卷111,不。4、748 - 760年,2014页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
s . k . Gupta d·邦萨尔·Malhi r . Das,“儿童发展概况与缺铁性贫血及其补铁治疗后的变化,“gydF4y2Ba印度儿科杂志gydF4y2Ba,卷77,不。4、375 - 379年,2010页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
w·h·伍德奥”,当前监测,研究”gydF4y2Ba收录了巴西gydF4y2Ba,17卷,不。3、420 - 425年,2007页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
o . A .感谢和v . t .告别,“风险调整集方法监测不良医疗结果,“gydF4y2Ba医学统计gydF4y2Ba,23卷,不。10日,1593 - 1602年,2004页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
o . a .感谢v . t .告别,d·j·斯皮格尔霍尔特”使用风险调整CUSUM和RSPRT图表监控在医疗环境中,“gydF4y2Ba医学研究统计方法gydF4y2Ba,12卷,不。2、147 - 170年,2003页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
m·乔普拉e . Daviaud r·帕丁森s Fonn和j·e·草坪,“拯救的生命南非的母亲,婴儿和孩子:卫生系统能实现?”gydF4y2Ba《柳叶刀》gydF4y2Ba,卷374,不。9692年,第846 - 835页,2009年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
j·伍德奥、r . Dixey和j .南”控制和选择英语监狱:发展中促进健康的监狱,”gydF4y2Ba健康促进国际gydF4y2Ba卷,29号3、474 - 482年,2014页。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
r·a·l·蒙哥马利s•费德尔Kumar Bondy s, r . Moineddin和p . Jha”医疗机构住院和技术熟练的接生员的影响报道对孕产妇生存在印度:病例对照分析,“gydF4y2Ba《公共科学图书馆•综合》gydF4y2Ba,9卷,不。6 p . e95696 2014。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
a·l·蒙哥马利,Ram, r·库马尔和p . Jha“孕产妇死亡率在印度:原因和医疗服务使用基于全国代表性调查,“gydF4y2Ba《公共科学图书馆•综合》gydF4y2Ba,9卷,不。1,p . e83331 2014。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
d .周o . Tuncalp t Firoz et al .,“构建孕产妇morbidity-towards标准工具测量和监控孕产妇健康除了死亡,”gydF4y2BaBMC妊娠和分娩gydF4y2Bap。45卷。16日,2016年。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba
世卫组织、联合国人口基金、世界银行集团、联合国人口司gydF4y2Ba测量孕产妇死亡率gydF4y2Ba瑞士,日内瓦的基础医学教育和研究,2016年。gydF4y2Ba
n . Kumar“产后出血;一个主要杀手的女人:审查当前的场景。”gydF4y2Ba产科和妇科的国际期刊gydF4y2Ba,4卷,不。4,p。2016。gydF4y2Ba视图:gydF4y2Ba出版商的网站gydF4y2Ba|gydF4y2Ba谷歌学术搜索gydF4y2Ba

《怀孕gydF4y2Ba