印度各邦基于资产的财富不平等与孕妇贫血患病率：全国代表性数据的分解分析

《Journal of Health, Population and Nutrition》：Asset-based wealth inequalities in maternal anaemia prevalence across Indian states: A decomposition analysis of nationally representative data

　　本研究针对印度孕妇贫血患病率存在的显著财富不平等问题，利用第五次全国家庭健康调查（NFHS-5）数据，通过集中指数和分解分析方法，揭示了教育状况（贡献度46.8%）、居住地（30.0%）和子女人数（7.5%）等是导致财富差异的主要因素。研究强调了针对低收入群体制定精准干预措施的必要性，为改善印度孕产妇健康公平性提供了重要证据。

　　

在印度，孕妇贫血一直是一个严重的公共卫生问题，尽管政府自20世纪70年代就开始推行补铁补叶酸（IFA）片剂项目，并在2018年重新启动了名为"Anaemia Mukt Bharat"（无贫血印度）的计划，但根据最新的全国家庭健康调查（NFHS-5）数据，孕妇贫血患病率相比NFHS-4反而上升了1.8个百分点。这一令人担忧的趋势表明，我们需要更深入地理解导致贫血不平等现象的根本原因。

印度作为一个幅员辽阔、多样性显著的国家，各邦之间的社会经济差异巨大，这可能导致孕妇贫血患病率存在明显的地区差异和财富不平等。然而，目前尚不清楚各邦特定的收入不平等情况及其影响因素，这种信息的缺乏使得制定有针对性的策略变得困难。为了填补这一知识空白，Giridharan等研究人员开展了一项开创性研究，旨在利用NFHS-5数据，分析印度各邦基于资产的财富不平等对孕妇贫血患病率的影响。

这项研究揭示了令人震惊的全国性不平等现象：最贫困五分位群体的孕妇贫血患病率高达59.4%，而最富裕群体仅为40.6%，相差近19个百分点。这种不平等模式在印度各邦间存在显著差异，安得拉邦的贫富差距最大（-46.1%），其次是锡金邦（-46.4%）和恰蒂斯加尔邦（-32.7%），而在喀拉拉邦（0.5%）和西孟加拉邦（-1.3%）则几乎不存在财富不平等。

研究人员通过集中曲线直观展示了这种不平等现象，曲线明显偏离平等线，表明贫血负担更多地落在贫困群体身上。集中指数计算结果显示，全国范围内的指数为负值（-0.07），进一步证实了贫血患病率在财富分布上向贫困群体倾斜的模式。

为了深入理解导致这些不平等的原因，研究团队进行了分解分析，这一方法能够量化各因素对财富相关不平等的贡献程度。分析结果揭示了影响贫血财富不平等的主要因素：教育状况贡献最大（48.07%），其次是居住地（26.71%）、种姓（8.90%）、存活子女人数（7.12%）和怀孕时长（7.12%）。这些发现表明，低教育水平、农村居住、属于表列种姓或表列部落、子女数量多以及怀孕后期是导致贫困孕妇更容易患贫血的关键因素。

研究方法上，该研究主要采用了横断面调查设计，数据来源于NFHS-5（2019-2021），样本包括24,240名记录血红蛋白水平的孕妇。通过计算集中指数衡量财富相关不平等，并运用分解分析量化各因素对不平等的贡献度，同时考虑抽样权重以确保全国代表性。

财富五分位组间的贫血患病率差异分析显示，全国范围内最贫困群体的贫血患病率（59.3%）显著高于最富裕群体（40.6%）。各邦间的差异明显，安得拉邦、锡金邦等地的财富不平等程度远高于全国平均水平，而喀拉拉邦和西孟加拉邦则几乎不存在财富相关不平等。

贫血患病率的社会人口学分布结果表明，年轻孕妇（15-19岁）、表列种姓群体、文盲女性和农村居民的贫血患病率较高。与此相反，患有高血压的女性贫血患病率较低（37.7%），这可能与较好的医疗服务和健康意识有关。

各邦贫血患病率的公共卫生严重程度分类基于WHO标准将各邦分为三类公共卫生问题区域。21个邦被归类为"严重公共卫生问题"（患病率>40%），7个邦属于"中度公共卫生问题"（患病率20.0-39.9%）。西孟加拉邦（63.9%）和比哈尔邦（63.7%）的患病率最高，这些发现提示需要重新评估现有营养补充策略的有效性。

财富相关不平等的分解分析结果显示，教育状况是最大的贡献因素（48.07%），其弹性值为-0.166，意味着教育覆盖率每提高1%，财富相关不平等将减少16.6%。居住地的弹性值为0.178，表明城市化程度每提高1%，不平等将增加17.8%，这支持了"新经济地理学"理论关于城市化可能加大贫富差距的观点。

COVID-19前后阶段的比较分析发现，教育在疫情后调查的邦中对不平等的贡献更大（87.44%），而居住地的贡献相对减少。深色绿叶蔬菜的消费在疫情后调查的邦中显示出减少不平等的保护作用（负贡献-33.90%），这可能反映了疫情期间营养干预的重要性。

研究的讨论部分强调了几个关键点。全球范围内，经济状况、就业、营养、教育等因素已被确认会影响孕妇贫血患病率，本研究的结果与这一共识高度一致。特别是教育水平与贫血患病率之间的强关联，为教育、妇女赋权和生殖健康结果之间的联系提供了进一步证据。

各邦间的差异可能源于地理和社会人口构成的差异，这些因素会影响卫生系统的可及性和有效性。喀拉拉邦和旁遮普邦出现的富裕群体贫血患病率较高的异常模式，可能与饮食习惯、生活方式因素或地方公共卫生实践的特殊性有关。

研究结论强调，需要针对低教育水平、农村居住、多子女的孕妇群体制定特殊干预措施。极端年龄孕妇（青少年或40岁以上）以及属于表列种姓、表列部落或其他落后阶层的孕妇也需要特别关注。政策调整应优先考虑教育干预和营养计划，强调富含铁的深色绿叶蔬菜的消费。

这项研究的主要意义在于首次在全国范围内量化了各因素对孕妇贫血患病率不平等的贡献，为制定有针对性的干预措施提供了科学依据。研究结果支持将低收入群体中的高风险孕妇分类为现有计划干预的重点受益人群，并建议定期监测影响不平等的因素，以保持计划对这些差异的关注。

然而，研究也存在一些局限性。横断面设计无法建立因果关系，缺乏叶酸、维生素B₁₂等关键营养素的数据，血红蛋白测量采用毛细血管血可能低估真实患病率，以及数据收集与COVID-19疫情部分重叠可能影响社会经济指标的解读。

未来研究可以关注地区层面的分析，特别是对比患病率差异显著的边境地区，以更好地理解地方性影响因素。对财富不平等不显著的邦进行深入研究，可能发现可复制的成功经验，为全国范围内的不平等缓解策略提供参考。

总体而言，这项研究为理解印度孕妇贫血的财富不平等提供了重要见解，强调了需要多部门协作的综合干预策略，包括教育改善、营养促进和医疗服务强化，才能真正实现"无贫血印度"的愿景。