印度延迟生育趋势的转变:基于Joinpoint与年龄-时期-队列模型的综合解析

《BMC Women's Health》:Exploring the shifting landscape of delayed motherhood in India: a comprehensive analysis using joinpoint and age-period-cohort analysis

【字体: 时间:2025年11月20日 来源:BMC Women's Health 2.4

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  本研究针对印度日益显著的延迟生育现象,利用五轮国家家庭健康调查(NFHS)数据,结合Joinpoint回归与年龄-时期-队列(APC)模型,深入剖析了1981-2010年间40-49岁已婚妇女生育延迟的演变规律。研究发现延迟生育率随年龄增长而上升,48岁组达峰值(15.14%),但时期效应显示自1992年起整体呈下降趋势,且存在显著社会经济差异。高等教育女性与富裕家庭更易出现延迟生育,而新出生队列的延迟风险普遍降低。该研究为制定分层公共卫生策略提供了关键证据,对优化母婴健康管理具有重要启示。

  
在全球化与城市化浪潮的推动下,女性生育年龄的延迟已成为发达国家与发展中国家共同面临的公共卫生议题。印度作为人口大国,其生育模式的转变尤为引人注目:过去三十年里,女性末次生育平均年龄从NFHS-1的30.6岁降至NFHS-5的27.4岁,而自然绝经年龄平均为46岁。这种生殖期缩短现象背后,隐藏着教育普及、职业发展、经济压力等多重社会动因。然而,延迟生育(即≥35岁生育)伴随的母婴健康风险——如不孕症、染色体异常、剖宫产率上升等——尚未在印度语境中得到系统性探讨。Singh等人发表于《BMC Women's Health》的研究,正是为了填补这一空白,通过宏观数据揭示印度延迟生育的时空演变规律及其社会驱动力。
研究团队整合了NFHS五个周期(1992-2021年)的横断面数据,聚焦40-49岁已完成生育的已婚妇女(n=413,887),将延迟生育明确定义为末次生育年龄≥35岁。技术方法上,首先采用Joinpoint回归识别趋势转折点,计算平均年度百分比变化(AAPC);进而通过APC最大熵模型分解年龄、时期、队列的独立效应;同时控制居住地、宗教、种姓、财富指数、教育、媒体暴露等协变量,以揭示社会经济因素对生育时序的影响。

延迟生育的分布特征

数据显示,延迟生育率随年龄递增:38岁组为6.45%,至48岁组升至15.14%。时期维度上,1992年队列延迟生育率高达23.49%,但至2020年降至8.06%。出生队列分析显示1945年组达峰值37.01%,而1967年后出生者风险显著降低。跨年龄段比较发现,43岁组在1992-2020年间下降幅度最大(70%),39岁组降幅最小(62%),反映出生育模式转变的异质性。

Joinpoint回归趋势分析

1981-2010年间,印度延迟生育整体AAPC为6.85%,但趋势呈阶段性波动:1986-1995年出现急剧下降(APC=-16.25%),2000年后则因高龄生育比例增加而回升。城乡差异显著,农村地区在1986-1995年下降最快(APC=-15.66%),城市在1985-1999年降幅为14.69%。教育与财富分层明显:无教育背景女性在1986-1994年APC达-15.0%,而最高财富组在1985-1999年降幅为14.96%。值得注意的是,未生育或多产(≥5胎)女性群体呈现独特趋势,前者在2001年后才出现上升,后者则在1992年达峰后波动下降。

年龄-时期-队列效应解析

年龄效应:以38岁为参照,延迟生育风险随年龄增长而上升,仅47岁略有回落。不同群体峰值年龄各异:初等教育女性在45岁和48岁风险最高,高等教育组则在42岁和47岁。富裕阶层、晚婚(≥21岁)、未生育者及东部地区女性也呈现类似规律。
时期效应:相较于1992-93年,后续时期延迟生育风险显著降低。但中等教育以上、贱民(SC)、部落民(ST)、基督徒、晚婚及未生育群体未呈现显著下降,暗示结构性因素对生育选择的持续影响。
队列效应:新生代队列的延迟生育风险普遍低于早期队列,但教育程度较高、部落民、基督徒、晚婚及东北部地区人群未显现明显队列趋势,反映子群体生育文化的持续性。

结论与政策启示

本研究首次通过大规模数据验证印度延迟生育的“先降后升”趋势,并揭示其与社会经济转型的深层关联。教育提升与职业发展使精英女性主动延迟生育,而农村与弱势群体的风险下降则得益于避孕普及与生殖健康服务覆盖。然而,部分群体(如东北部、高学历者)的持续高风险状态,要求公共卫生政策需超越“一刀切”模式:城市应聚焦职场支持与生育力保存咨询,农村需强化基层医疗系统与生殖健康教育。此外,辅助生殖技术(ART)的可及性提升需与伦理指导同步推进,避免技术乐观主义掩盖年龄相关风险。此研究为印度在人口转型关键期制定精准干预策略提供了科学锚点,对全球中等收入国家具有借鉴意义。
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