撒哈拉以南非洲国家围产期死亡率及其决定因素:系统回顾和荟萃分析

背景

尽管高收入国家的围产期和孕产妇死亡率总体下降，但撒哈拉以南非洲国家的围产期和孕产妇保健不平等现象仍然存在。因此，本研究旨在确定撒哈拉以南国家围产期死亡率的影响大小和决定因素。

方法

电子数据集的来源为PubMed、Medline、EMBASE、SCOPUS、Google、Google Scholar和WHO data Library。纳入了2000年1月1日至2019年5月30日以英语发表的观察性研究。使用STROBE和JBI工具来纳入本综述的相关文章。我们使用了2版综合meta分析软件进行分析。我的²和Q统计值用于检测异质性水平。采用Kendall 's无连续性校正、Begg和Mazumdar秩相关检验和Egger 's线性回归检验检验是否存在显著发表偏倚(P< 0.10)。效应大小以点估计和优势比的形式表示，95% CI (P< 0.05)，在随机效应分析中使用修剪填充法。

结果

本综述纳入了21篇文章。然而，只有14项研究报告了围产期死亡率。在14项研究中，观察和调整后的PMR分别为58.35和42.95。未接受产前检查的母亲围产期死亡率为2.04 (CI: 1.67, 2.49，P< 0.0001)，与至少进行过一次ANC访问的患者相比。早产儿围产期死亡率为4.42 (CI: 2.83, 6.88，P< 0.0001)。在大多数情况下，当按地区、研究设计和环境评估亚组分析时，异质性并不明显。只有围产期死亡率(P < 0.0001)、产前保健(P< 0.046)和早产(P< 0.034)表示标准化效应量与这些效应的标准误差之间存在关系。

结论

总的来说，通过向政策制定者和项目执行者提供信息，使地区和国家之间现有的社会经济不平等最小化，参与系统审查和荟萃分析可能会改善代表性不足的战略和行动。

围产期死亡率是在任何情况下可获得的产前、分娩和早期婴儿护理实践质量的最佳指标。它占五岁以下儿童总死亡率的40% [1，2]。减少不平等现象和帮助最脆弱的儿童是所有有关机构到2030年消除新生儿和五岁以下儿童可预防死亡的重点。根据联合国2017年的报告，撒哈拉以南非洲每36名婴儿中就有1名在出生后第一个月内死亡，而高收入国家每333名婴儿中有1名死亡。2]。

在维持正常状态和确保准备就绪状态之间保持有效平衡，以期缩小这一差距，这是对撒哈拉以南国家卫生系统的一项根本挑战，也是安全孕产规划的一个紧张问题[3.，4，5，6]。围产期和孕产妇保健不平等现象持续存在，在非洲低收入国家仍超出可接受的水平。此外，围产期死亡率表明妊娠浪费的程度以及向母亲和新生儿提供的保健服务的质量和数量[5]。全球每年估计有260万例死产。其中一半发生在分娩和分娩期间。大多数死产是由可预防的情况造成的，如孕产妇感染、非传染性疾病和产科并发症[6]。

消除可预防的围产期死亡是国际公共卫生高度关注的问题，尽管在预防围产期死亡方面进展缓慢[7]。但是，要改善人民的健康和生活质量，就需要采取集体行动，公平和公平地分配资源，并解决区域之间，特别是农村和城市地区保健不平等的差距[8]。作为新生儿早期行动计划(ENAP)的一部分，世界卫生组织(世卫组织)正在制定围产期审计，作为协助解决可改变因素的一种手段。它的重点是创建一个与最小围产期数据集的链接[9在《联合国2030年议程》采纳之后，良好健康是可持续发展方案取得成果的先决条件和衡量标准。联合国2030年议程的目标是将产妇死亡率降至每10万例活产70例以下，核磁共振降至每1000例活产12例以下，五岁以下儿童死亡率降至每1000例活产25例以下[10]。总的来说，考虑到可持续发展计划时代的集体努力和行动，应该根据国家的文化、经济和社会背景来实施。

虽然在撒哈拉以南地区的研究之间存在差异，但在研究地区没有系统评价或荟萃分析研究。本综述允许卫生保健提供者、研究人员和政策制定者有效地整合现有信息，并在最相关的围产期健康背景下为决策提供数据。因此，本系统综述和荟萃分析旨在确定围产期死亡率的汇总估计和围产期死亡率决定因素的影响大小。它旨在帮助确定撒哈拉以南非洲国家研究之间差异的根本原因。

搜索策略

本综述和荟萃分析的研究是使用不同的搜索引擎在基于网络的电子搜索中获得的。对已发表的英文文章进行了集中检索和检查，以尽量减少发表和选择偏差。电子数据集的来源为PubMed、Medline、EMBASE、SCOPUS、Google、Google Scholar和WHO data Library。访问祖先搜索策略，目的是得到最终的研究数量。被别人引用的研究也会在网上被查阅(后代搜索策略)。结合MeSH术语，我们使用布尔运算符“AND”和“OR”来连接和聚焦Pubmed中的搜索。我们使用的搜索词包括"发病率、流行率、比率、风险因素、决定因素、围产期死亡率、围产期死亡、死胎、新生儿早期死亡和撒哈拉以南地区"(表1)．

合格标准

在审查过程中，对每项研究的方法学质量和结果进行了严格审查。纳入本综述的研究有:

• 对非洲撒哈拉以南国家的非阿拉伯国家成员的围产期死亡率进行了研究

• 于2000年1月1日至2019年5月30日以英文出版。

• 观察性研究设计

• 设计为横断面、病例对照或队列

• 是根据围产期死亡率分类的定义及其决定因素进行的

利益结果的定义

本综述感兴趣的结果是撒哈拉以南非洲国家的围产期死亡率和八个选定的围产期死亡率决定因素。

• 围产期:从妊娠28周(154天)开始，到出生后7天结束。

• 围产期死亡率:死产率和出生后第一周内早期新生儿死亡率之和

• 死胎:在妊娠28周或之后没有任何生命迹象的婴儿或出生体重达1000克或以上或身长达35厘米或以上[1］

研究鉴定与选择

在数据提取过程中，我们使用了2014年JBI研究所开发的审稿人手动数据提取表。在选择过程中考虑了题目、作者、出版年份、研究设计、样本量、研究参与者、抽样方法和感兴趣的结果等信息。第一作者对不同来源的研究进行了初步检索。最初，我们的同事(AA和SB)使用预定的选择标准搜索和识别潜在的文章。识别之后，DT通过对全文文章的批判性审查进行了最终选择。共同作者(NA和BM)密切监督选择过程。在本综述中，我们排除了未报告足够样本统计或原始数据的全文文章。一般来说，在使用STROBE关键评价进行彻底评估之前，没有研究被排除在外[11]及JBI质素评估工具[12]。通过讨论确定每个研究设计的最终质量分数。

数据抽象

该审查于2019年6月1日至2019年7月24日进行，使用了STROBE关键评估工具。我们使用JBI质量评估工具中的检查点进一步评估研究。对于每个研究设计，我们都包括一个得分高于检查点平均值的研究。我们使用首选的系统评价和荟萃分析报告项目(PRISMA 2009)来得出最终的21篇纳入文章[13]。

我们评估了主要文章的研究目标、设计、时间、地点、设置、概括性以及与研究人群的相关性。提取、检索并纳入与当前研究相关主题的统计显著变量和统计分析模型。在删除重复研究后，我们排除了不相关的文章标题和摘要。然后，我们排除了不能显示相关变量与围产期死亡率关系的摘要。最后，我们排除了不符合本综述预定标准的全文研究。

非均质性

我们使用卡方统计量(Cochran’s- q)、Tau (τ²)和I的平方(I²)及其相应的P价值。我们使用卡方统计量(Q)来确定研究之间的异质性程度。一个Q统计量大于卡方值所对应的自由度，且P< 0.05表示存在异质性[14，15]。的τ²和我²采用统计学方法分别评估研究内部和研究之间的异质性[16]。我们确定异质性的程度为轻度(25%)、中度(50%)和高度(75%)异质性。一个我²Of 0意味着效应大小估计值的所有可变性都是由于研究中的抽样误差[17，18]。

发表偏倚

我们使用漏斗图不对称、Begg和Mazumdar秩相关和Egger线性回归来评估发表偏倚的存在。使用可视化呈现的漏斗图来检测不对称性，使用Kendall 's统计评分(P-Q)来显示相关方向，以主观方式检测发表偏倚的存在。因此,τ²统计显著性(P< 0.10)，采用Kendall 's无连续性校正和Egger 's线性回归检验检测可能存在显著发表偏倚(p< 0.10)，在95%置信区间进行统计分析[16，19，20.，21]。

敏感性分析

在本研究中，通过敏感性分析检验了研究结果的稳健性。它被用来评估发表偏倚的存在、研究质量的影响以及效应大小的结果。我们使用本荟萃分析的推断统计进行了具有大小效应值异常值的敏感性分析[22，23]。对于剔除一个样本，我们将meta分析重复了多次，每次剔除一个样本，以分析当给定样本被排除在分析之外时，考虑到影响样本的结果，分布均值的变化[24]。

统计分析

我们使用excel表格从每个原始研究中提取和组织必要的信息。在随机效应模型中，观察到的和调整后的点估计均以围产期死亡率的每1000个总出生的事件率和比值比(95% CI)的形式表示。选择随机效应模型来估计围产期死亡率及其故意选择的决定因素的综合效应大小，使用综合meta分析(CMA)第2版软件[25]。该模型假设初级研究可能在干预措施的实施和参与者的选择上有所不同。此外，原始研究中的效应量可能代表了这些效应量的特定分布中的随机样本[16]。

此外，为了检验组间差异的统计显著性并比较两个或多个组的平均效应，采用区域、研究设置和设计进行亚组分析[26]。在随机效应分析中，采用Duval和Tweedie 's trim and fill法确定调整后的效应量[27]。Duval和Tweedie的程序表明，如果对点估计进行偏左或偏右的调整，对于随机效应模型，它将保持不变[16]。森林图、高分辨率图和漏斗图检验以事件率和优势比的形式显示平均效应大小的结果。

系统评价结果

通过标题和摘要电子检索共检索到351篇论文。在这些记录中，我们找到了21项符合条件的研究，以估计观察到的和调整后的效应大小、异质性程度，以及围产期死亡率及其选定决定因素的发表偏倚的存在(图5)。1)．

研究描述

在纳入的21项研究中，8项是横断面研究，6项是病例对照研究，7项是队列研究。关于研究环境，11个在设施中，8个在社区中，只有2个是基于人群的研究。这些综述包括来自埃塞俄比亚的研究[28，29，30.，31，32]，尼日利亚[33，34，35，36]，坦桑尼亚[37，38]，津巴布韦[5，39]、乌干达、加纳[40]， Côte d 'Ivoire [41]，布基纳法索[42]，肯尼亚[43]，卢旺达[44]，马拉维[45]，莫桑比克[46]。埃塞俄比亚和尼日利亚的大多数研究符合条件，并在本综述中发表。我们纳入了2000年至2019年公历(GC)期间发表的研究，样本量从埃塞俄比亚的378人[31]在尼日利亚最多可达25,817人[33]。埃塞俄比亚(30.]和乌干达分别报告了最低和最高的围产期死亡率。总体而言，本综述所包括的研究的总样本量为撒哈拉以南地区的118,372名孕妇(表1)2)．

围产期死亡率

在21项符合条件的研究中，只有14项研究报告了撒哈拉以南地区的围产期死亡率，这些报告显示了撒哈拉以南国家围产期死亡率的差异。所有14项报告围产期死亡率的研究均符合条件，并纳入meta分析，以评估围产期死亡率的综合效应大小。围产儿总死亡率为58.35 (95% CI: 46.19, 70.51，P< 0.0001)，在随机效应分析中，每1000个总分娩(死产和活产)中有< 0.0001)。2)．对四项研究进行精简，以估计撒哈拉以南国家围产期死亡率的调整效应量(合并PMR: 42.95, 95% CI: 29.21, 56.70)。

亚组分析和围产期死亡率

我们进行了亚组分析，以估计非洲三个地区(西非、东非和南非)围产期死亡率的平均效应大小。西非的研究显示围产期死亡率最高，为65.07 (95% CI: 47.07, 83.07)，而东非的研究为49.88 (95% CI: 28.59, 71.18)，南非为56 (95% CI: 22.33, 89.67)。在以设施为基础的研究环境中，发生率较高，为64.09 (95% CI: 46.00, 82.2)，而横断面研究设计中，发生率为68.82 (95% CI: 53.83, 83.81)。我的²检验显示，区域、研究设置和研究设计存在高度异质性，具有很强的统计学意义(P< 0.001)(表3.)．

敏感性分析与围产期死亡率

我们进行了敏感性分析，以降低研究之间的异质性。我们删除了一些相对权重小而高的异常研究。因为它们可能潜在地影响对真实效应大小的估计。埃塞俄比亚的两项研究[30.]和乌干达[39]的相对重量最高(13.69%)，最小(3.24%)。当排除这些研究并进行分析时，累积围产期死亡率略有降低，为57.16 (45.67,68.65，P< 0.0001)。同样，当我们使用CMA软件在荟萃分析中删除一项研究时，每个研究的CI变得更窄。然而，我们没有看到围产期总死亡率的变化(图2)。3.)．

决定因素和围产期死亡率

在随机效应分析中，我们特意从撒哈拉以南国家21项符合条件的围产期死亡率研究中选择了8个决定因素。这些因素包括出生体重低于2500克、初产、产前就诊、流产或围产期损失史、多胎妊娠(两次或两次以上)、早产少于37周、分娩间隔少于两年和分娩方式(非自然)。在研究地区，这些决定因素与围产期死亡率之间存在统计学上显著的关联。

低出生体重和围产期死亡率

在这项荟萃分析中，七项研究[5，28，29，30.，36，43，46包括在内。观察到低出生体重与围产期死亡风险的比值比为8.69 (CI: 6.04, 12.51，P< 0.001)，与出生体重足够的婴儿(2500-3999克)相比(表1)4)．在本分析中，观察到的低出生体重和调整后的效应量相等，表明没有研究被缩小以调整发表偏倚。然而，研究区域存在中等程度的异质性(1²: 35.19, q: 9.26，P> 0.16)。在按地区进行的亚组分析中，东非研究存在中等程度的异质性(1)²: 56.72, q: 6.93，P> 0.74)。然而，在各地区的总研究中并不明显(Q: 0.44, df: 2，P> 0.802)，研究设置(Q: 0.032, df: 2，P> 0.859)和研究设计(Q: 2.166, df: 2，P> 0.339)。

初产和围产期死亡率

在这类荟萃分析中，有五项研究[35，36，39，40，42包括在内。观察到初产与围产期死亡风险的比值比为1.56 (CI: 1.18, 2.05，P< 0.002)(表5)．至于出生体重，观察值和调整值是相等的，这表明没有研究被简化来估计初产对围产期死亡率的最终影响大小。观察到中等程度的异质性(1²: 32.06, Q: 5.89, df: 4，P> 0.208)。在亚组分析中，在西非研究中观察到中等水平的异质性²: 45.15, Q: 5.47, df: 3，P> 0.14)，基于设施的研究(I²: 56.66, Q: 4.62, df: 2, P > 0.1)和队列研究设计(I²: 71.43, Q: 3.50, df: 1，P> 0.061)。但是，在各地区的总体研究中不明显(Q: 0.395, df: 1，P> 0.53)，研究设置(Q: 0.95, df: 2，P> 0.623)和研究设计(Q: 0.19, df: 1，P> 0.664)。

产前检查和围产期死亡率

五项研究[29，31，34，39，43]纳入本荟萃分析。观察到无ANC就诊的优势比为2.04 (CI: 1.67, 2.49，P< 0.001)，与那些至少有一个ANC的人相比，围产期死亡的风险有更深的了解(表6)．两项研究被填充以估计ANC访问的调整效应量(POR: 1.99, CI: 1.60, 2.46)。在这类荟萃分析中，我们只在东非的研究中发现了轻微的异质性²: 7.27, Q: 2.16, df: 2，P> 0.34)。

围产期损失史和围产期死亡率

五项研究[28，30.，32，33，41包括在内。观察到围产期损失史与围产期死亡风险的比值比为8.34 (CI: 3.15, 22.1，P< 0.001)，与没有围产期损失史的母亲相比(表2)7)．我们对三项研究进行了筛选，以估计流产史或围产期损失的调整效应量(POR: 3.57, CI: 1.44, 8.81)。在这种情况下，观察到高度异质性(1)²: 98.32, Q: 59.54, df: 1, P < 0.001)。在亚组分析中，西非研究(1)存在高度异质性²: 98.32, Q: 59.54, df: 1，P< 0.001)。社区(I)²: 72.67, Q: 7.317, df: 2，P< 0.026)和队列研究(I²: 80.48, Q: 5.12, df: 1，P< 0.024)为中等异质性。然而，在各地区的研究中，其异质性并不明显(Q: 0.003, df: 1，P> 0.957)。通过设置(Q: 4.58, df: 2，P> 0.101)和设计(Q: 5.03, df: 2，P> 0.081)。

多胎妊娠和围产期死亡率

五项研究[32，33，38，40，42]被纳入meta分析。观察到多胎妊娠(双胎及以上)与围产期死亡风险的比值比为3.85 (CI: 2.60, 5.71，P< 0.001)，与单胎妊娠的母亲相比(表8)．对两项研究进行精简，以估计多胎妊娠对围产期死亡率的调整效应量(POR: 2.97, CI: 1.20, 4.43)。该区域存在高度异质性(1)²: 77.25, Q: 17.58, df: 4，p< 0.001)。这一决定因素在东非研究中具有高度异质性²: 85.51, Q: 6.90, df: 1，P< 0.009)。有高(I)²: 91.90, Q: 12.35, df: 1, P < 0.001)²: 48.34, Q: 1.94, df:P> 0.16)的异质性水平。同样，也有高(I)²: 85.84, Q: 14.12, df: 2, P < 0.001)²: 48.34, Q: 1.94, df: 1, P > 0.16)横断面研究和队列研究的异质性水平。然而，在各地区的研究中，异质性并不明显(Q: 0.39, df: 2，P> 0.822)，设定(Q: 0.28, df: 2，P> 0.870)和设计(Q: 0.39, df: 1，P> 0.532)。

早产和围产期死亡率

九项初步研究[28，30.，31，34，37，40，41，43，46包括在内。观察到胎龄小于37周的早产儿的优势比为4.42 (CI: 2.83, 6.88，p< 0.001)，围产期死亡风险与足月婴儿相比(表1)9)．

对两项研究进行了调整，以估计早产对围产期死亡率的调整效应量(POR: 3.31, CI: 2.10, 5.22)。存在中等程度的异质性(I²: 69.43, Q: 26.172 df: 8，P< 0.001)。在亚组分析中，观察到东非存在中等程度的异质性(1)²: 71.08, Q: 13.83 df: 4，P< 0.008)。在设施研究中存在中等程度的异质性(I²: 77.72, Q: 17.95, df: 4, P < 0.001)和横断面研究设计(I²: 72.76, Q: 11.013, df: 3，P< 0.012)。然而，在各地区的研究中，异质性并不明显(Q: 3.69, df: 2，P> 0.158)，设定(Q: 1.08, df: 2，P> 0.582)和设计(Q: 4.13, df: 2，P> 0.127)。

出生间隔和围产期死亡率

四项初步研究[28，31，32，33包括在内。观察到出生间隔的优势比为2.24 (CI: 1.53, 3.29，P< 0.0001)，与出生间隔为两年或两年以上的婴儿相比，围产期死亡风险(表1)10)．我们对两项研究进行了调整，以估计短出生间隔(< 2年)对围产期死亡风险的调整效应大小(POR: 1.75, CI: 1.18, 2.60)。存在中等程度的异质性(I²: 50.62, Q: 6.07 df: 3，P> 0.108)。在亚组分析中，东非地区的异质性不明显²: 0, Q: 1.52, df: 2，P> 0.468)。设施设置研究和病例对照研究设计都显示出轻度和同等水平的异质性(1)²: 28.80, Q: 1.4, df: 1，P> 0.236)。但是，没有证据表明各地区研究总量之间存在异质性(Q: 4.56, df: 2，P< 0.033)或研究设置和设计具有相等的统计值(Q: 1.79, df: 2，P> 0.408)。

分娩方式和围产期死亡率

在四项纳入研究中[30.，34，39，41]，五个决定因素有七个统计关联;2次辅助剖宫产，1次紧急剖宫产，1次选择性剖宫产，2次臀位，1次肩位分娩。一项纳入的研究有一个以上的统计关联，总共有七个独立的比值比。在非自然阴道分娩的母亲中，这些决定因素的优势比为2.94 (CI: 0.99, 8.72，P> 0.052)，与自然阴道分娩的母亲相比(表11)．对三项研究进行了筛选，以估计非自然分娩方式对围产期死亡率的调整效应大小(POR: 1.20, CI: 0.39, 3.68)。存在高度异质性(I²: 95.40, Q: 152.22, df: 7，P< 0.0001)。在区域亚组分析中，存在中等程度的异质性(1²: 50.62, Q: 6.07 df: 3，P> 0.108)。西非存在高度异质性(1)²: 93.23, Q: 44.32, df: 3, P < 0.0001)²: 96.36, Q: 137.56, df: 5, P < 0.0001)和横断面研究设计(I²: 96.36, Q: 137.56, df: 5, P < 0.0001)。但是，在按地区划分的总体研究中并不明显(Q: 1.89, df: 3，P> 0.595)，研究设置和设计(Q: 1.053, df: 1，P> 0.305)。

在本系统评价和荟萃分析中，观察到的围产儿总死亡率为58.35 (95% CI: 46)。19日,70.51,P< 0.001)，在随机效应分析中。四个拟合值使调整后的pmr效应量为42.95 (95% CI: 29.21, 56.70)。我们还进行了亚组分析，比较不同组间效应量的差异。在荟萃分析的这个亚组中，西非的pmr很高，为65.07 (95% CI: 47.07, 83.07)，在设施设置中，为64.09 (95% CI: 46.00, 82.20)，在采用横断面研究设计的研究中，报告的pmr为68.82 (95% CI: 53.83, 83.81)。

围产期死亡率的异质性和发表偏倚

报告的pmr及其决定因素的研究存在异质性。在研究区(ⅰ²: 99.99, df: 13, Q: 143573.67，P< 0.0001)。I²(I²)和科克伦(Q)检验显示，每项研究在地区、研究设置和研究设计方面存在高度异质性，且具有很强的统计相关性(P< 0.001)。然而，在按地区划分的总研究中，这一点并不明显(Q: 1.16, df: 2，P> 0.56)，设置(Q: 1.84, df: 2，P> 0.398)和设计(Q: 5.982, df: 2，P> 0.05)。这种偏差的可能原因可能是研究人员倾向于只报告具有统计显著性的发现。这可能导致荟萃分析得出不准确的结论，严重影响临床实践。

Begg和Mazumdar的检验估计了pmr的标准化效应大小(ES)与这些效应的方差或标准误差(SE)之间的等级相关性(Kendall’s)。它可以被解释为与任何相关性一样，值为零表示效应大小和精度之间没有关系。如果值(P-Q)偏离零，它主观上告诉我们存在关系。当较大的标准误差与较大的效应量相关时，漏斗图存在不对称性。这种关系的可能原因可能是发表偏倚的存在[16，19，20.，21，22，47]。截距的大小提供了一种不对称的度量——与零的偏差越大，不对称越大。正截距表明从较小的研究中估计的效果大于从较大的研究中估计的效果。相反，负截距表明小型研究估计的效果小于大型研究估计的效果[16，19，22]。

在对pmr的meta分析中，Begg和Mazumdar秩相关显示Kendall 's统计量偏离零(P-Q = 91)， Kendall 's Tau (τ)未经连续性校正= 1.00 (P< 0.0001)。此外，Egger 's线性回归截距(469.94,95% CI: 441.63, 498.25, P < 0.0001)不包括表明存在关系的零。这意味着撒哈拉以南地区围产期死亡率研究存在异质性和发表偏倚的证据。然而，在使用区域、环境和研究设计的亚组分析中，这一点并不明显。在本荟萃分析中，虽然在随机效应模型中没有影响，但在分析过程中，遗漏的研究被拟合在效应大小平均值的左侧。但是，偏左的效应量较小的研究在发表过程中更容易受到青睐，偏右的效应量较大的研究可能会从漏斗图的中位数向右被抑制[16，19，27]。

在本研究中，Begg的秩相关检验和Egger的回归检验都证实了标准化效应大小和这些效应的标准误差之间存在关系。发表偏倚可能是造成这种关系的原因。在这个pmr分析中，漏斗图的视觉呈现是不对称的，并且向正方向倾斜。然而，有四项研究采用反方向拟合来处理不对称性。这种不对称可能是由于发表偏倚的存在造成的(图2)。4)．

围产期死亡率的决定因素

在荟萃分析的这一亚类中，低出生体重对围产期死亡风险的观察值和校正值相等，表明不存在发表偏倚。Begg和Mazumdar秩相关显示Kendall 's统计量接近于零(P-Q = - 1)， Kendall 's Tau (τ)未经连续性校正= - 0.048 (P> 0.881)。艾格回归检验也包括零(截距:-1.48,95% CI: - 5.373, 2.421，P> 0.375)。因此，两种方法均未发现标准化ESs与这些效应的SE之间的关系。同样，原产的调整值等于观测值，以估计最终的效应大小。Begg和Mazumdar秩相关显示Kendall 's Significance (S)统计量偏离零(P-Q =−10)，未经连续性校正的Kendall 's Tau (τ) =−1.00 (P< 0.014)。然而，Egger回归检验显示这些效应量的标准化ESs和SE之间没有关系，因为截距确实包括零(截距:-2.42,95% CI: - 6.01, 1.16，P> 0.12)。

关于ANC的访问，两项研究被简化，以估计没有ANC访问对围产期死亡风险的影响大小。Begg和Mazumdar秩相关显示Kendall 's统计量偏离零(P-Q = 8)， Kendall 's Tau (τ)未经连续性校正= 0.80 (P< 0.05)。Egger’s回归不包括零(截距:1.57,95% CI: 0.05, 3.08，p< 0.046)。因此，两种方法都向我们展示了这些效应量的标准化ESs和SE之间存在关系。对三项研究进行了精简，以估计流产或围产期损失作为围产期死亡危险因素的效应大小。Begg和Mazumdar秩相关显示Kendall 's统计量接近于零(P-Q = - 2)， Kendall 's Tau (τ)未经连续性校正= - 0.20 (P> 0.624)。埃格回归确实包括零(截距:3.81,95% CI:−5.05,12.68，p> 0.265)。两种方法都显示不存在任何关系。

对于多胎妊娠，两项研究进行了精简，Begg和Mazumdar秩相关显示Kendall 's统计量接近于零(P- q = 2)， Kendall 's Tau (τ)未经连续性校正= 0.20 (P > 0.624)。Egger’s回归截距包括零(截距:2.39,95% CI:−5.09,9.88，P> 0.384)。因此，这两种方法都向我们表明没有关系。同样，对三项研究进行了调整，以估计早产对围产期死亡率的调整效应大小。Begg和Mazumdar秩相关显示Kendall 's统计量偏离零(P-Q = 8)， Kendall 's Tau (τ)未经连续性校正= 0.22 (P> 0.404)。Egger’s回归截距不包括零(截距:2.26,95% CI: 0.22, 4.30，P< 0.034)，表明存在相关关系。发表偏倚可能是造成这种关系的原因。

再一次，两项研究被修剪，以估计出生间隔少于两年对围产期死亡率风险因素的调整效应的大小。Begg和Mazumdar秩相关显示Kendall 's统计量(P-Q = 4)接近于零，未经连续性校正的Kendall 's Tau (τ) = 0.67 (P> 0.174)。埃格回归确实包括零(截距:2.41,95% CI: - 1.73, 6.55，p> 0.129)。因此，两种方法均无相关性。最后，对三个研究进行了整理，以估计非自然阴道分娩对围产期死亡风险的调整后影响的大小。Begg和Mazumdar秩相关显示Kendall的S统计量如预期为零(P-Q = 0)， Kendall的Tau (τ)未经连续性校正= 0.00 (P= 1.000)。埃格回归确实如预期的那样包含零(截距:3.34,95% CI: - 4.54, 11.22，P> 0.3397)。因此，两种方法都表明这种关系并不存在。

一般来说，研究在设计和实施以及参与者、干预、暴露或结果方面都会有所不同。这可能是本荟萃分析中大多数异质性检验证实效应大小存在差异的可能原因。这也可能是由于本综述纳入的研究之间存在系统差异而导致的不同研究的存在。当不同研究的效果不同时，就存在统计异质性[47，48]。少数纳入的研究由于其较大的规模效应，其精度接近于零。在这种情况下，漏斗图应该是不对称的，并且出现了发表偏倚。为此，由于我们只回顾了21项研究，我们选择了修剪填充法来检测发表偏倚的显著性。它还为小型研究提供了经过偏倚调整的结果[49，50，51认为提取未发表的研究是不可能的。该方法仅通过近似统计估算的缺失值来估计调整后效应的大小[27]。

在这个回归分析中，正截距意味着偏向于漏斗图的右侧，而缺失的研究是在负方向。相反，负截距表示偏左，缺失值可能在右方向[22]。在本荟萃分析中，从小型研究中获得的结果广泛分布在漏斗图的底部。在样本量足够的研究中，漏斗图顶部的差窄[52]。在初生期，漏斗图类似于对称图，显示没有发表偏倚。然而，围产期死亡率的大多数决定因素的结果不对称地向正方向倾斜，表明存在发表偏倚。早产调整后的结果偏向积极的方向，一些研究被减薄以估计调整后的影响的大小。可能的原因可能是meta分析中因发表偏倚而抑制的研究缺失(图2)。5)．

在本研究中，我们大多拒绝零假设，并且在本荟萃分析中存在中等和高度的异质性。我们认为，纳入研究样本中的所有效应量可能不会仅仅因为抽样误差而发生变化。作为一名研究人员，我们也期待未发表的有关围产期死亡率的研究。它有助于我们思考系统研究水平变异性的存在和真正异质性的存在。基于这些原因，本meta分析选择随机效应模型是合适的。然而，系统评价方法在选择纳入或排除本综述的研究方面是主观的。在不同情况下的主要研究差异可能导致本荟萃分析不准确。它可能会模糊随机效应分析中meta分析总体平均效应的真正差异。一旦合并个别研究的决定和临床判断不可避免地和主观地包含在内，就没有办法对统计进行调整或修改。它会产生一个错误的结果，被解释为更有可信度的决策和不适当的总结[51]。

在本综述和荟萃分析中，观察和调整后的PMR分别为每1000次分娩58.35和42.95。在围产期死亡率及其决定因素的全部研究中，高度异质性是明显的²> 99%)。在估计最终效应大小时，只有低出生体重和初产未被统计上估计的缺失研究估计。大多数决定因素呈现回归的正截距和正相关，表明异质性和发表偏倚的存在。这告诉我们存在的出版物可能对本研究结论的有效性构成重大威胁。然而，在亚组分析中，异质性较小。因此，通过向政策制定者和项目执行者提供信息，以最大限度地减少地区和国家之间现有的社会经济不平等，参与系统审查和荟萃分析可能会改善代表性不足的战略和行动。最后，建议在围产期死亡率高的国家改善服务的供应、需求、公平和质量。

非洲国民大会:

产前保健

置信区间:

置信区间;

CMA:

全面的分析

国土安全部:

人口与健康调查

旗下:

新生儿早期行动计划

ES:

影响的大小

GC:

公历

JBI:

乔安娜布里格斯研究所

激光焊:

低出生体重

中低收入国家的要求:

低收入和中等收入国家

pmr:

围产期死亡率

运动:

合并优势比

棱镜:

系统评价和荟萃分析的首选报告项目

SE:

标准错误

斯:

加强流行病学观察性研究的报告

人:

世界卫生组织

我们非常感谢本综述中包含的研究文章的作者。我们衷心感谢原屋大学为审查过程提供便利。我们还要感谢原屋大学公共卫生学院的工作人员和博士生提出的建设性意见。我们需要感谢agegn Assegid和Shimelis Biru，他们参与了文章的独立筛选，并协助我们审查和评论了手稿的早期草稿。所有作者都阅读并批准了稿件的最终版本。

数据集和材料的可用性

有兴趣的人可以在手稿的末尾找到所附的表格。说明本次审查和分析结果的其余数据集可根据要求提供。

作者及单位

1. 埃塞俄比亚南贡达尔省德布雷塔博尔镇阿姆哈拉民族州德布雷塔博尔大学卫生科学学院助产系

   Dawit Tiruneh

2. 埃塞俄比亚哈拉尔哈拉马亚大学卫生与医学学院护理系

   Nega Assefa

3. 埃塞俄比亚哈拉尔哈拉马亚大学卫生与医学学院环境科学系

   Bezatu Mengiste

贡献

Dawit Tiruneh提出了本综述的构想，进行了文献综述，对研究进行了评估，并进行了系统评价和荟萃分析，撰写了稿件。Nega Assefa监督了整个审查过程，从构思到评论一直到最终手稿的准备，都提出了建设性的意见。Bezatu Mengiste指导设计、质量评估，并监督审查和评论手稿的最终草案。所有的作者都已经阅读并批准了最终的稿件。

相应的作者

对应到Dawit Tiruneh。

伦理批准并同意参与

不适用。

发表同意书

不适用。

相互竞争的利益

我们声明，本次评审的利益冲突将永远不存在。

出版商的注意

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