Maternal mortality ratio in China from 1990 to 2019: trends, causes and correlations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal mortality ratio is an important indicator to evaluate the health status in developing countries. Previous studies on maternal mortality ratio in China were limited to certain areas or short periods of time, and there was a lack of research on correlations with public health funding. This study aimed to assess the trends in the maternal mortality ratio, the causes of maternal death, and the correlations between maternal mortality ratio and total health financing composition in China from 1990 to 2019. METHODS: Data in this longitudinal study were collected from the China Health Statistics Yearbooks (1991-2020) and China Statistical Yearbook 2020. Linear regression analysis was used to assess the trends in the maternal mortality ratio in China. Pearson correlation analysis was used to assess the correlations between national maternal mortality ratio and total health financing composition. RESULTS: The yearly trends of the national, rural and urban maternal mortality ratio were - 2.290 (p < 0.01), - 3.167 (p < 0.01), and - 0.901 (p < 0.01), respectively. The gap in maternal mortality ratio between urban and rural areas has narrowed. Obstetric hemorrhage was the leading cause of maternal death. The mortalities ratios for the main causes of maternal death all decreased in China from 1990 to 2019. The hospital delivery rate in China increased, with almost all pregnant women giving birth in hospitals in 2019. Government health expenditure as a proportion of total health expenditure was negatively correlated with the maternal mortality ratio (r = - 0.667, p < 0.01), and out-of-pocket health expenditure as a proportion of total health expenditure was positively correlated with the maternal mortality ratio (r = 0.516, p < 0.01). CONCLUSION: China has made remarkable progress in improving maternal survival, especially in rural areas. The maternal mortality ratio in China showed a downward trend over time. To further reduce the maternal mortality ratio, China should take effective measures to prevent obstetric hemorrhage, increase the quality of obstetric care, improve the efficiency and fairness of the government health funding, reduce income inequality, and strengthen the medical security system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».