贝莱涅·杰亚夫·阿巴特1
•格扎汉·德姆苏·格德法2
•特梅斯根·比尔利·阿斯马雷3
•比鲁克·德米西4
•内格塞·祖尔巴丘·戈贝齐3
•哈布蒂·班蒂德尔·武贝特3
•库姆拉丘·格塔·贝莱特3
•阿贝雷·格布鲁·阿布哈伊5
•比尔哈努·门吉斯特·穆尼6
•武贝特·塔泽布·旺迪7
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摘要
引言 剖腹产率在全球范围内持续上升，已超过世界卫生组织推荐的15%阈值。理解剖腹产的普遍性、社会地理差异及其决定因素，对优化其使用并改善孕产妇和儿童健康结局至关重要。
方法 本研究采用2015至2024年间在48个中低收入国家开展的人口与健康调查数据，总加权样本量为387397。使用STATA V.17软件进行数据提取、重编码和统计分析。通过混合效应多层次逻辑回归识别剖腹产的重要预测因素，统计显著性设定为p值<0.05。应用基于logit的多变量分解分析，探究城乡地区剖腹产使用差异。
结果 医疗机构分娩女性的剖腹产率为19.9%（95%置信区间19.7%至20.1%）。历史流产史、四次或更多产前保健 visits、较高财富五分位数、较高教育水平、初产年龄、保险覆盖、媒体接触以及城市居住是剖腹产的重要预测因素。分解分析显示，61.8%的城乡剖腹产差距源于特征差异（禀赋），而38.2%源于效应差异（系数）。
结论 中低收入国家的剖腹产率超过世界卫生组织推荐阈值，存在显著的社会经济和地理差异。剖腹产使用的关键决定因素及城乡差距突显了医疗保健获取和交付中的结构性不平等。需采取针对性干预措施，以增强公平获得优质孕产妇保健的机会、完善融资机制并促进孕产妇教育。
现有研究已知内容
- 剖腹产（CS）率在全球范围内上升，常超过世界卫生组织推荐阈值，且城市地区率高于农村。
- 中低收入国家（LMICs）内部的剖腹产使用差异反映了社会经济状况、医疗保健获取和地理位置的差异。
本研究新增发现
- 本研究揭示了48个中低收入国家医疗机构分娩女性的剖腹产率为19.9%。
- 识别了剖腹产的关键决定因素，包括产前保健模式、生殖史、水源、决策自主权、保险、媒体接触和居住地。
- 强调61.8%的城乡剖腹产率差异源于特征差异，38.2%源于这些特征的效应差异。
本研究对研究、实践或政策的潜在影响
- 研究结果凸显了需制定综合政策以解决社会经济和地理不平等，从而优化中低收入国家剖腹产使用。
- 洞察可指导决策者解决医疗保健交付中的结构性差距。
- 为推进可持续发展目标3.1（降低孕产妇死亡率）提供可操作证据，通过优化中低收入国家剖腹产使用实现。
引言
剖腹产（CS）率是衡量全球产科保健获取情况的关键指标，在实现可持续发展目标3（SDG 3）中发挥重要作用，该目标旨在确保全民健康并促进福祉[1]。获得必要的剖腹产对将孕产妇死亡率降至2030年每10万活产70例以下至关重要，这是SDG目标3.1的核心内容[2]。然而，作为一项主要外科手术，剖腹产存在风险，过度使用可能损害母亲和新生儿健康。尽管存在这一担忧，全球剖腹产率显著上升，从2000年的1600万例增至2020年的2970万例，占所有分娩的21.1%[1,3,4]。
然而，这一全球增长掩盖了深刻差异。在中低收入国家（LMICs），大量人群因获取受限而面临使用不足，而另一些人则因非医疗因素导致过度使用，促使世界卫生组织推荐最佳率约为10–15%[5,6]。这些不平等的一个关键表现是剖腹产获取和利用的城乡差异。城市地区的女性剖腹产率持续高于农村地区，突显了设施可用性、熟练提供者和及时紧急护理方面的差距[7–10]。其决定因素复杂，涵盖个人、社会经济和卫生系统因素[11–13]。理解这些因素对解决使用不足（当剖腹产在医学上必要时）和过度使用（当剖腹产无明确必要时）至关重要[14]。
先前关于中低收入国家剖腹产的研究提供了重要见解，但多数研究局限于单国分析，限制了其普适性[15–19]。尽管一项重要研究考察了72个国家，但它依赖于2010至2014年的数据，主要关注社会经济不平等[20]。因此，本研究旨在通过分析48个中低收入国家的最新数据，解决这一空白，考察剖腹产率、城乡差异以及个人、社会经济和卫生系统因素的决定因素。通过混合效应逻辑回归和多变量分解分析，本研究为支持公平、安全的分娩护理政策及推进SDG 3.1提供证据。
方法
抽样程序、样本量和数据来源
人口与健康调查（DHS）数据集采用两阶段分层抽样方法。第一阶段，按规模比例概率选取129799个枚举区域（集群）。第二阶段，使用系统随机抽样为每个集群选取固定数量的家庭。共有1510791名15–49岁女性（包括抽样家庭的常住居民和过夜访客）符合访谈资格。在应用推荐抽样权重（v005/1000000）后，我们的分析包括48个国家DHS个人记录数据集中5年内在医疗机构分娩的387397名15–49岁女性（图1）。各国具体样本量详见在线补充表1。数据经研究方案批准后从DHS项目获取（可访问
图1 2015–2024年48个中低收入国家医疗机构分娩女性剖腹产率、城乡差异及决定因素研究的抽样程序。DHS，人口与健康调查；LMICs，中低收入国家。
因变量
本研究的因变量是剖腹产，源自DHS调查中评估分娩是否通过剖腹产进行的二分问题。响应最初分类，在本研究中归类为否（0）或是（1）。
自变量
分析中包含的自变量包括：受访者年龄、女性教育水平、婚姻状况、初产年龄、家庭户主性别、家庭子女数、财富指数、出生顺序、出生体重、避孕使用以延迟或避免怀孕、前次生育间隔、历史流产史、受孕时妊娠意图、更多子喚醒慾望女士催情 一夜傾心迷幻藥 再次悸動治療性冷感 堅持到底男士持久 快速起效男士助勃 掌控時間延時噴霧 淫蕩春藥水 自然加碼陰莖增大 草本配方補腎壯陽 點燃欲火男士催情
女愿望、孕期产前保健（ANC） visits、首次ANC检查时间、饮用水源、厕所设施类型、吸烟、咀嚼烟草、当前避孕使用、女性决策自主权、健康保险覆盖、媒体接触、到医疗机构的距离、居住地和世界国家次区域。变量分类详情见在线补充表2。
数据管理和分析
从MEASURE DHS项目获取数据后，使用STATA V.17进行数据提取、重编码以及描述性和推断性统计分析。为保持国家代表性，分析中全程应用样本权重。变量分类基于现有文献中的标准化分类。缺失数据模式假设为随机缺失（在线补充表3），并按DHS指南的标准程序处理。
由于数据的层次结构，采用枚举区域作为随机效应的多水平二元逻辑回归，以识别剖腹产预测因素，同时考虑集群效应。通过组内相关系数（ICC）、中位OR和方差变化比例评估集群效应。比较四个嵌套模型（空模型、个人层面模型、社区层面模型和综合模型），选择校正赤池信息准则（AICc）最低的模型作为最佳拟合模型。在双变量分析中p值<0.2的预测因素纳入多变量模型。通过方差膨胀因子检查多重共线性，值低于7.5视为可接受。最终模型中p值低于0.05的显著预测因素被识别并报告为校正OR（AORs）。
基于logit的多变量分解分析用于确定城乡地区剖腹产差异的贡献因素。该方法使用源自二元逻辑回归结果的logit链接函数，将参与者剖腹产变异分解为不同组成部分。城乡剖腹产总差距可归因于组成差异（即特征或禀赋差异）或解释变量对不同居住地结局影响的差异（即系数效应）。分析使用STATA中的mvdcmp命令进行，提供总体和详细分解结果[22]。统计显著性评估的p值阈值设为<0.05。
结果
研究参与者特征
本研究包括48个中低收入国家387397名育龄女性的加权样本。超过半数参与者具有中学或以上教育水平（57.10%）、初产年龄20岁或以上（58.96%）、居住在农村地区（62.30%）、无积极生育愿望（52.09%）以及具备决策权（52.19%）。研究参与者特征详情见在线补充表4。
中低收入国家剖腹产率
医疗机构分娩女性的剖腹产率为19.9%（95%置信区间19.7至20.1），国家间差异显著，从马里的4.3%到土耳其的53.9%不等（表1）。
表1 2015–2024年48个中低收入国家医疗机构分娩女性剖腹产率
医疗机构分娩女性剖腹产的决定因素
候选预测因素最初通过双变量逻辑回归识别，p值<0.2的显著因素进入多变量阶段（在线补充表5）。随后使用VIF检查多重共线性，VIF超过7.5的变量从进一步分析中排除，然后拟合多水平二元逻辑回归模型（在线补充表6）。
四个模型用于识别剖腹产的重要预测因素（表2）。混合模型因最高对数似然值和最低AIC值而从所有模型中被选中。在混合模型中，ICC表明23%的剖腹产变异归因于集群层面因素。中位ORs表明，迁移到高风险社区使剖腹产几率增加1.45倍。此外，该模型解释了医疗机构分娩女性剖腹产50%的变异（在线补充表7）。
表2 2015–2024年48个中低收入国家医疗机构分娩女性剖腹产的决定因素
多种个人和社区层面因素与剖腹产显著相关（所有p<0.01）。社会经济和人口特征是强有力的预测因素。剖腹产几率在头胎生育女性中最高（AOR 3.28，95%置信区间3.14至3.43）、35岁及以上女性（AOR 1.91，95%置信区间1.85至1.98）以及具有中学或更高教育水平（AOR 1.68，95%置信区间1.62至1.74）或最富财富五分位数（AOR 1.67，95%置信区间1.62至1.73）的女性中。
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分解分析
分解分析显示，61.8%的剖腹产率差异归因于禀赋差异（可观测特征），而38.2%源于系数差异（这些特征如何影响结局）（表3）。富裕（34.4%）、中学或更高教育（21.7%）和产妇年龄≥35岁（9.7%）是禀赋效应的最大贡献者，表明社会经济和人口因素驱动差异。相比之下，系数效应主要受初产年龄较晚（11.2%）、产前保健启动延迟（11.2%）和媒体接触（−10.7%）影响，提示医疗保健获取和行为因素进一步塑造剖腹产可能性（在线补充表9）。
