社区发起的袋鼠妈妈护理对健康公平的影响:一项随机对照试验

背景

袋鼠妈妈护理(KMC)可以大大提高低出生体重婴儿的总体存活率。在一项大型随机对照试验中，我们最近发现，支持母亲提供社区发起的KMC (ciKMC)可以将出生180天以内的婴儿死亡率降低25%(风险比(HR) 0.75)。通过目前的分析，我们旨在探讨ciKMC的提升是否会导致生存不平等的增加。

方法

在该试验中，我们在2015年至2018年期间在印度哈里亚纳邦将8402名低出生体重婴儿随机分配到ciKMC(4480名婴儿)和对照组(3922名婴儿)。我们估计了浓度指数的差异，这是衡量不平等的指标，在ciKMC和控制组的婴儿存活到180天。此外，我们比较了社会经济地位、种姓、母亲文化水平、婴儿性别和宗教定义的亚群体中ciKMC晋升的影响。

结果

我们的干预没有增加生存不平等，因为试验中ciKMC组的浓度指数比对照组低0.05 (95% CI -0.07至0.17)。在财富水平较低的五分之二人群、母亲不识字的人群以及非印度教信仰者中，生存影响更大。

结论

我们发现ciKMC的提升并没有增加与财富相关的生存不平等。在弱势群体中，ciKMC的有益影响更大。支持母亲在家为低出生体重婴儿提供KMC不仅不会增加，而且确实可以减少婴儿生存方面的不平等。

试验注册

ClinicalTrials.gov,NCT02653534。2016年1月12日注册，回顾性注册。

健康不平等是指不同人口群体之间健康状况分布的差异。如果这些差异是可以预防的，而且在社会相关群体之间是不公平的，就会导致卫生不平等[1]。减少卫生方面的不平等是一项得到广泛认可的政策目标;然而，如何实现这种减少的经验证据基础薄弱[2]。现在人们的兴趣正从仅仅描述健康的社会决定因素转向了解如何利用规划和政策干预措施来解决这些不平等问题[3.]。随机对照试验(rct)通常报告平均疗效，缺乏描述干预措施对个人或群体之间不平等影响的高质量rct。需要使用随机对照试验设计来衡量公平对卫生的影响的严格方法，因为随机对照试验的数据被用来为政策决策提供信息[3.，4，5]。

调查有效的干预是否会导致不平等是很重要的。这些信息对那些决定如何有效和公平地分配医疗资源的人很有用。它还可以为经济评价提供投入，例如分配成本效益分析(DCEA) [6]。在随机对照试验中，至少有三种不同的方法可以证明干预措施具有公平影响[4]。首先，如果有效的干预措施针对最弱势的亚群体，健康结果的改善将对卫生公平产生积极影响。第二，如果干预措施的目的是改善获得已知有效的保健服务的机会，那么改善弱势群体比富裕群体获得保健服务的机会也将增加公平。最后，如果按财富、识字率、种姓、种族和性别等与公平相关的特征来定义的群体对健康的影响是不同的，那么如果弱势群体比富裕群体受益更多，就可能对公平产生积极影响。相反，如果一项干预对优势群体的益处大于对弱势群体的益处，则可能会产生干预造成的不平等。

一般而言，较低的社会经济地位、贫穷、教育水平低以及居住在农村或偏远地区都与健康状况不佳有关[7]。在印度，总体而言，女孩的健康状况比男孩差，属于社会弱势种姓的人的健康状况比其他人差[8，9]。低出生体重儿(出生体重< 2500克)，特别是在资源贫乏的环境中，比正常出生体重儿的死亡率和发病率高得多。10]。在最近在印度哈里亚纳邦进行的一项随机对照试验中，我们发现，对出生后72小时内体重为1500至2250克的婴儿积极推广社区发起的袋鼠妈妈护理(ciKMC)，可将其在180天前的死亡率降低25%(95%置信区间:7%至40%)[11]。

在这里，我们将健康不平等定义为由社会经济地位、种姓、母亲识字、宗教或婴儿性别所定义的健康利益在各个阶层之间的不平等和不公平分配，而积极的公平影响反映在接受干预的婴儿与未接受干预的婴儿相比，健康结果的不平等和不公平发生率的减少[3.，12]。在本研究中，我们探讨了ciKMC对生存改善分布的影响，包括财富状况、母亲文化水平、种姓、宗教和婴儿性别。我们假设，ciKMC不会导致不公平的干预产生的不平等，不成比例地有利于优势群体。

遵循旨在改善与健康公平相关的随机试验中干预效果报告的2017年coalition - equity报告标准，我们于2015年7月30日至2018年10月31日在印度哈里亚纳邦法里达巴德和帕尔瓦尔地区收集了数据，作为单独随机对照平行对照ciKMC试验的一部分[3.，11，13]。在这一领域所做的早期研究表明，在种姓、性别、母亲识字率和财富状况等特征方面存在严重的健康不平等[9，13，14]。我们的形成性研究有助于捕捉PROGRESS-Plus框架的特征，包括种姓、性别、宗教、教育和社会经济地位[15，16]。PROGRESS-Plus框架是一个首字母缩略词，用于确定将健康机会和结果分层的特征[16]。

本研究的主要效应估计是ciKMC组和对照组婴儿在入组后存活至180天的浓度指数差异。我们还比较了ciKMC和对照组的婴儿在出生后180天的死亡率，包括财富状况、母亲文化程度、家庭种姓、家庭宗教和婴儿性别。

现场小组在家中对婴儿进行评估，并在出生后尽快(不迟于72小时)称重;体重在1500至2250克之间的人是合格的[11]。不能进食、呼吸困难、动作不正常或有严重先天畸形的婴儿;在医院接受KMC培训的患者;那些母亲计划在试验期间搬离研究区域的婴儿被排除在外。

干预包括新生儿与他们的母亲或代孕母亲保持皮肤接触，并尽可能长时间地进行纯母乳喂养。在儿童出生后的头28天，干预服务小组对干预组进行了9次家访，以支持KMC。没有对对照家庭进行干预，但试验干预组和对照组的家庭均应接受公共卫生系统的常规家庭护理，包括在生命的第1、3、7、14、21和28天进行6次家访[17]。我们收集了基线的社会经济和人口统计数据。在定期家访期间，另一个由训练有素的研究助理组成的独立小组，在试验组分配的情况下，收集参与研究的婴儿直到6个月大时的死亡率数据。两组的数据收集程序相同。

对健康不平等状况进行简要衡量的描述性统计

我们使用资产指数得分，即家庭生活水平的综合衡量标准，对研究参与者进行排名。我们利用家庭对选定资产(如电视机和自行车)的拥有量、住房建筑材料、卫生设施和饮用水来源的数据，计算了资产指数。每个家庭资产被分配一个权重或通过主成分分析产生的因子得分。所得的资产分数被标准化为平均值为零，标准差为1的标准正态分布。然后使用这些标准化分数将研究人群分为五个五分之一。我们用来生成资产指数的方法类似于人口与健康调查项目所使用的方法[18]。根据资产指数得分(即代表最低的两个五分位数)，研究人口中较低的40%的财富状况被归类为贫穷-较高的三个五分位数被归类为非贫穷[19]。

我们以财富五分位数来呈现研究结果，以探索两个试验组的社会梯度。为了调查、总结和推断干预对健康不平等的影响，我们使用浓度曲线、浓度指数和两组浓度指数的差异[20.]。集中度曲线绘制了健康变量的累积比例(y轴)相对于人口的累积百分比，按生活水平排序，从最穷的开始，到最富有的结束(x轴)[21]。浓度指数定义为浓度曲线与等线(45度线)之间面积的两倍。因此，当不存在与社会经济相关的不平等时，集中度指数为零[20.，21]。我们使用f检验来估计统计精度，即干预组和对照组之间180天以内死亡率浓度指数差异(Δ ci)的95%置信区间。Δ ci为正反映了积极的公平影响，即不平等减少，Δ ci为负表明不平等加剧[22]。Δ指数的大小是衡量干预导致不平等增加或减少的程度。我们使用Stata 16.1 (StataCorp LLC, College Station, Texas)和社区贡献的软件包(“DASP”和“Lorenz”)进行分析[23，24]。

推理分析

我们经常汇总来自同一家庭的死亡、随访时间和婴儿的数据，这些数据由财富状况(非贫困vs贫困)、家庭种姓(表列种姓(SC)/表列部落(ST)/其他落后种姓(OBC) vs其他)、母亲的识字程度(文盲vs识字)、婴儿的性别和宗教信仰(印度教vs其他)定义。在每个阶层中，我们使用对数二项广义线性模型(log-binomial generalized linear models)估算了ciKMC组和对照组在婴儿前半期登记后死亡的发病率比(IRRs)，随访时间为儿童月。我们利用财富状况、婴儿性别、种姓、宗教和母亲文化程度等因素的交互作用绝对超额率(AErI)来估计生物交互作用(即在加性尺度上评估的交互作用)[25，26]，使用上述回归模型中适当的相互作用项。回归分析使用稳健的标准误差解释了同一家庭中婴儿死亡的聚类。

随机化成功地平衡了试验组间重要的PROGRESS-Plus特征(表1)1）.

与对照组中最贫穷的五分之一相比，最贫穷的五分之一在生命的头六个月死亡率更高，这存在明显的社会梯度(图2)。1a).由观测分布(图中红色曲线)可知。1B)，我们可以看到50%的死亡率集中在最贫穷的三分之一的研究参与者中。总的来说，死亡率集中在较贫穷的家庭，这反映在平等对角线上方的分布曲线上(黑色虚线)。观察到的浓度指数为-0.17，表明死亡率集中在较贫穷的参与者中。

我们通过比较对照组和干预组的相应分布来评估干预对死亡率的公平影响(图2)。1从入组到180天的死亡率，干预组与对照组相比，在所有五分位数中都较低，这种差异在最贫穷的五分位数中最为明显(图2)。1a)干预组死亡率(图中蓝色实线)。1B仍然集中在最贫穷的家庭中，但程度低于对照组。干预组浓度指数为-0.12，比对照组低0.05 (95% ci -0.07 ~ 0.17)。因此，ciKMC并没有增加婴儿早期生存的不平等(表1)2）.

跨亚组干预的影响

表格3.包括ciKMC和控制组之间的比较，从入学到生命180天的死亡率，不同社会经济地位(贫穷与非贫穷)、种姓(SC/ST/OBC与其他)、母亲的文化程度(文盲与识字)、性别(男孩与女孩)和宗教(印度教与其他)。ciKMC的推广大大降低了所有弱势亚群体的死亡率。不识字母亲的婴儿(与识字母亲的婴儿相比)和较贫穷家庭出生的婴儿(与非贫困家庭出生的婴儿相比)的irr倾向于较低，即ciKMC提升的生存效益更高。因此，干预组中出生在贫困家庭的婴儿的IRR低于非贫困家庭的婴儿(0.70 vs 0.85)。同样，与其他种姓相比，弱势种姓的死亡率下降幅度更大(IRR: 0.73 vs 0.95)，文盲母亲与识字母亲所生婴儿的死亡率下降幅度更大(IRR: 0.65 vs 0.86)，女婴与男婴的死亡率下降幅度更大(IRR: 0.74 vs 0.80)，其他宗教与印度教徒的死亡率下降幅度更大(IRR: 0.69 vs 0.79)。尽管如此，aeri的95% ci相对较宽。PROGRESS Plus亚组和分配给ciKMC试验组之间的正相互作用(尽管在统计上不是很精确)表明，ciKMC的影响在弱势群体中可能更大(表1)3.）.

我们发现，为低出生体重婴儿(1500至2250克)提供的ciKMC似乎不会增加不同财富、社会经济地位、种姓、母亲识字程度、婴儿性别或宗教团体的生存不平等。如果有什么区别的话，那就是促进儿童综合教育减少了不平等，正如集中指数的降低以及儿童综合教育对贫穷家庭的婴儿、母亲不识字的婴儿和来自处境不利种姓的婴儿的生存的影响似乎更大这一事实所表明的。尽管如此，ci普遍过于宽泛，无法得出ciKMC提升会减少不平等的结论。

据我们所知，没有其他大型股权相关的随机对照试验对KMC进行。这项研究是第一项也是最大的一项评估低出生体重非常普遍的社区中KMC对死亡率影响的随机对照试验。不到0.03%的参与研究的婴儿失去了随访。另一项关于ciKMC的随机对照试验没有探讨社会经济差异潜在轴上影响的一致性[27]。2016年更新了关于医院发起的KMC效果的Cochrane综述;然而，并没有提出亚组分析和其他分析来检验可能的负资产影响[28]。

有限数量的研究使用随机试验的个人水平数据直接估计了干预措施的公平影响。我们采用了健康公平的经典测量方法，并使用浓度指数的差异以及基于回归的生物相互作用分析来增加不公平影响的直接测量方法，以评估公平影响[20.，25]。这些指标反映了干预措施对健康影响的分布情况。

虽然令人欣慰的是，ciKMC的推广似乎并没有导致婴儿生存的不平等，但有几个理由可以预期，ciKMC实际上可以减少这种不平等。例如，减少不平等现象符合以下调查结果，即在离家近的地方提供获得保健的机会可以减少与健康有关的不平等现象[29]。母亲缺乏教育与对纯母乳喂养重要性的认识降低有关[30.]。我们认为，婴儿和母亲之间非常密切的身体接触可以取代任何不理想的母乳喂养做法，这种做法可能在受教育程度较低的妇女中更为常见。此外，KMC还被认为赋予了母亲更好地照顾婴儿的能力，提高了她们的自我效能[27]。最后，与世界其他地区一样，在研究地区的弱势群体中，低出生体重儿童的比例更高[9，31]。这些群体中的许多父母对适当的新生儿护理的认识有限，难以获得以设施为基础的新生儿护理，这对他们来说往往是负担不起的。因此，在这些群体中，ciKMC可能比在优势群体中对生存有更高的影响。

我们使用资产指数对个人进行排名，以评估健康结果的不平等;在解释我们的研究结果时，应该谨慎对待这种评估[32，33]。尽管样本量很大(n = 8402)，但该试验并不是主要用于评估跨不利因素干预的差异影响。尽管如此，这项大型试验使我们能够声明，ciKMC的推广和支持并没有增强幼儿生存中已有的不平等。低出生体重在试验环境中很常见，在将研究结果外推到新生儿死亡率高但低出生体重患病率较低的环境时必须谨慎。

有限的统计精度将是未来研究针对重要但罕见的结果(如死亡)的医疗干预的公平影响的重要问题。除了向每个人提供干预措施外，可能还需要针对那些已知特别容易受到不良后果影响和/或特别难以充分接受或对干预作出反应的人。虽然具有较高发病率/流行率的结果更适合此类研究，但对具有明确重要性的罕见结果(如当前研究中所讨论的结果)进行公平影响分析是有价值的——它们将传达是否产生了潜在的干预驱动的不公平。

除了大幅降低死亡率外，推广ciKMC并没有在登记至出生180天期间造成与财富、种姓、母亲识字、婴儿性别或宗教有关的明显不平等。除了母亲的时间外，这种干预对家庭资源的要求很少;它不需要任何设备或复杂的技术知识;这在文化上是合适的——这些都是促进较贫穷和受教育程度较低的家庭采用干预措施的特点。支持母亲在家为低出生体重婴儿提供KMC不仅不会增加，而且确实可以减少婴儿生存方面的不平等。

与稿件中报告的结果有关的数据集将仅供他人用于健康和医学研究，但须遵守收集数据时同意的约束。去识别的个人参与者数据将与数据字典、研究方案和知情同意书一起提供。数据将在本文发表后12个月至5年期间提供。请向Tarun Shankar Choudhary博士索取数据(tarun.choudhary@sas.org.in)。申请者应提供一份方法学上合理的二级研究计划，并经独立审查委员会批准。申请人必须能够通过其同行评审出版物证明其有能力实施所申请数据集的建议使用，并声明与所申请数据集及其资金来源相关的利益冲突。面对潜在的利益冲突，作者保留拒绝分享数据的权利。将与数据请求方签署符合应用研究学会(印度新德里)和国际卫生中心(挪威)数据共享要求的数据共享协议。数据必须仅用于二次研究计划中描述的目的，并在数据共享协议中进一步规定。数据将仅传输给原始提案中指定的以及相关数据共享协议中指定的请求者。

相关的:

随机对照试验

DCEA:

分配成本效益分析

ciKMC:

社区发起的袋鼠妈妈护理

配偶:

综合试验报告标准

主成分分析:

主成分分析

人力资源:

风险比

SC:

预定的种姓

圣:

预定的部落

OBC:

其他落后种姓

AErI:

由于相互作用而产生的绝对超额比率

置信区间:

置信区间

我们感谢参与儿童的母亲和家庭的贡献和支持。我们感谢奥斯陆挪威公共卫生研究所的ha kon K. Gjessing教授关于对频率汇总数据进行广义线性模型的指导。应用研究学会感谢日内瓦世界卫生组织孕产妇、新生儿、儿童和青少年健康司(世卫组织合作中心IND‐158)提供的核心支持;卑尔根大学国际卫生中心妇幼保健干预科学中心(挪威);知识整合和转化平台(KnIT)是生物技术产业研究援助委员会(BIRAC)、印度政府生物技术部和比尔及梅林达·盖茨基金会(美国)的一项重大挑战计划。

挪威研究理事会通过其卓越中心计划(赠款号223269)和卑尔根大学通过向妇幼保健干预科学中心提供资金支持了这项试验。资助单位在研究设计、数据收集、数据分析、数据解释或论文撰写中未发挥任何作用。

作者及单位

1. 印度新德里卫生研究与发展中心应用研究学会

   Tarun Shankar Choudhary, Sarmila Mazumder, Sunita Taneja和Nita Bhandari

2. 卑尔根大学全球公共卫生和初级保健系，卑尔根，挪威

   Tarun Shankar Choudhary和Øystein Ariansen Haaland

3. 产妇、新生儿、儿童和青少年健康司，世界卫生组织，日内瓦，瑞士

   拉吉夫·巴尔

4. 卑尔根大学全球公共卫生和初级保健系妇幼保健干预科学中心，卑尔根，挪威

   Jose Martines, Kjell Arne Johansson, Halvor Sommerfelt和Ole F Norheim

5. 印度理工学院，新德里，印度

   Maharaj Kishan Bhan

6. 卑尔根大学全球公共卫生和初级保健系卑尔根伦理和确定优先事项中心，卑尔根，挪威

   Kjell Arne Johansson & Ole F Norheim

7. 挪威公共卫生研究所卫生服务司全球卫生小组，挪威奥斯陆

   Halvor Sommerfelt

贡献

所有作者都对研究的构思或设计或数据采集、分析或解释做出了重大贡献。TSC、SM、ST负责研究的日常实施、数据管理和分析。TSC、OAH和HS进行统计分析。TSC, OFN, OAH, KAJ, HS和SM起草了手稿。NB、RB、JM、MKB和HS为试验提供技术支持、监测和协调。所有作者都对手稿中重要的知识内容进行了严格的修改。TSC是通讯作者，并证明所有列出的作者都符合作者资格标准，没有其他符合标准的作者被遗漏。稿件经过审阅并得到所有作者的最终认可。

相应的作者

对应到塔伦·尚卡尔·乔杜里。

伦理批准并同意参与

经过培训的采访者获得了如前所述的知情同意[11]。该研究已在ClinicalTrials.gov注册，编号NCT02653534。我们获得了印度应用研究学会伦理委员会和挪威医学和卫生研究伦理区域委员会的伦理批准。

发表同意书

所有作者都审阅了稿件并同意发表。

相互竞争的利益

通讯作者代表所有作者声明不存在利益冲突。

出版商的注意

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