全球孕产妇死亡率估计的贝叶斯方法
应用统计
2015-11-12 v1
摘要
孕产妇死亡率（MMR）定义为某人口中每 100,000 例活产对应的孕产妇死亡人数。联合国孕产妇死亡率估计机构间小组（UN MMEIG）定期发布各国别 MMR 估计值，以追踪降低孕产妇死亡的进展，并评估与千年发展目标（MDG）5 相关的区域和国家绩效，该目标要求 1990 至 2015 年间 MMR 降低 75%。直至 2014 年，UN MMEIG 使用多层回归模型为缺乏生命登记系统充足数据的国家生成估计。尽管该模型过去在评估数据有限国家的 MMR 水平时表现良好，但对于已获得较长时间观测序列的国家，其被认为不满足最终 MDG 5 报告的要求，因为按模型构造，MMR 的估计趋势仅由协变量驱动，未必与数据驱动的趋势一致。我们开发了贝叶斯孕产妇死亡率估计模型，扩展了 UN MMEIG 的多层回归模型。新模型通过引入捕获 MMR 变化率加速与减速的 ARIMA 时间序列模型来评估数据驱动的趋势。不同报告和数据质量问题在源特定数据模型中予以考虑。修订后的模型提供 MMR 水平和趋势的数据驱动估计，并将用于所有国家的 MDG 5 报告。
引用
@article{arxiv.1511.03330,
title = {A Bayesian approach to the global estimation of maternal mortality},
author = {Leontine Alkema and Sanqian Zhang and Doris Chou and Alison Gemmill and Ann-Beth Moller and Doris Ma Fat and Lale Say and Colin Mathers and Daniel Hogan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.03330},
year = {2015}
}