《Discover Public Health》：Nutritional status of children in rural and urban India based on National Family Health Surveys
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本研究基于印度国家家庭健康调查（NFHS）第4轮和第5轮数据，系统分析了印度0-59月龄儿童营养不良的流行率、趋势及城乡差异的决定因素。研究不仅采用了传统的身高别体重（消瘦）、年龄别身高（生长迟缓）、年龄别体重（低体重）指标，还引入人体测量学失败复合指数（CIAF）以更全面评估营养不良负担。通过二元逻辑回归和双标图分析，研究发现城乡环境下的风险与保护因素存在显著差异，低出生体重是农村地区最显著的风险因子，而母亲教育则是最强的保护因素。研究强调了制定基于城乡和州级异质性的针对性营养干预策略的重要性。
儿童营养不良是全球性公共卫生挑战，在印度尤为严峻，该国承载了全球三分之二的营养不良儿童，且其流行率还在不断上升。更令人担忧的是，最新的NFHS-5数据显示，与上一轮NFHS-4相比，印度有13个邦和中央直辖区的儿童生长迟缓和低体重率不降反升，这标志着印度乃至全球范围内首次观察到儿童营养不良结果的逆转。面对这一日益扩大的城乡健康鸿沟，传统的、以单一指标评估营养不良的方法可能低估了问题的严重性，因为同一个儿童可能同时经历多种人体测量学失败。因此，迫切需要一种更全面、更具洞察力的视角来审视印度城乡儿童营养不良的复杂图景，为精准干预提供依据。
为此，研究人员在《Discover Public Health》杂志上发表了一项研究，旨在利用创新的研究方法，评估印度城乡儿童营养不良的状况及其决定因素的分化特征。该研究综合运用了常规人体测量指标（生长迟缓、消瘦、低体重）和Svedberg（2002）提出、后经Nandy等人（2005）完善的人体测量学失败复合指数（Composite Index of Anthropometric Failure， CIAF），以更准确地衡量营养不良的总体负担。研究通过描绘流行率与时间趋势、识别关键影响因素，并分析不同地区（邦）之间的关联模式，为制定差异化、有针对性的营养干预政策提供了坚实的证据基础。
为了解答这些关键问题，研究团队主要运用了以下几种关键技术方法：首先，研究数据来源于印度国家家庭健康调查（NFHS）第4轮（2015-16年）和第5轮（2019-21年）的全国代表性数据，最终分析样本包含204,218名0-59月龄儿童。其次，研究者采用描述性统计分析了样本分布特征，并使用箱线图展示了城乡地区各营养不良指标的时间趋势变化。再者，为了深入探究营养不良的决定因素，研究分别针对城乡样本，构建了以即时因素（如充足饮食、腹泻、急性呼吸道感染、出生体重、出生顺序）和中间因素（如产前保健利用、母亲营养状况、母亲教育、安全饮用水和卫生设施获取）为自变量的二元逻辑回归模型，以分析这些因素对不同营养不良结局（生长迟缓、消瘦、低体重、CIAF）的影响，结果以调整后的优势比（OR）和95%置信区间（CI）呈现。最后，研究通过双标图（Biplot）分析，直观地展示了印度各邦在各项营养不良指标上的表现以及指标间的关联性。
4.1 印度城乡营养不良现状
分析NFHS-4和NFHS-5数据发现，各邦的儿童营养不良状况差异显著且随时间变化。例如，比哈尔邦的城乡生长迟缓率均较高；米佐拉姆邦的城市消瘦率在两轮调查中均为最低；就低体重而言，贾坎德邦在2015-16年城乡比例最高，但在2019-21年显著下降。各地区改善或恶化程度不一，如哈里亚纳邦的农村生长迟缓率降幅最大（-8.2%），而那加兰邦的城市低体重率增幅最高（10.9%）。
4.2 营养状况趋势
对比NFHS-4和NFHS-5的数据，儿童营养不良指标显示出普遍但幅度有限的改善，且城乡变化不均。农村和城市的低体重以及城市生长迟缓有所下降，但农村消瘦仅有小幅改善。然而，农村生长迟缓率基本保持不变，而城市消瘦情况却在恶化。箱线图分析显示，农村低体重的四分位距最大，表明其变异性最高；而农村生长迟缓的中位数最高，说明问题最为集中。
4.3 人体测量学失败复合指数
CIAF分析揭示了一个严峻事实：印度超过一半的五岁以下儿童正经历至少一种形式的人体测量学失败，农村地区（54.2%）的流行率高于城市地区（47.1%）。在单一指标中，生长迟缓对CIAF的贡献最大。在各类组合中，同时经历生长迟缓、消瘦和低体重的儿童（组别E）占比最高（15.72%），其次是同时经历生长迟缓和低体重的儿童（组别F，占15.14%）。除了单一消瘦（组别B）外，农村地区在所有组合中的营养不良儿童比例均高于城市。
4.4 营养不良的决定因素
回归分析揭示了城乡环境下的异质性风险与保护因素。在农村地区，充足饮食显著降低了生长迟缓、低体重和CIAF的风险，但对消瘦无显著影响；腹泻则增加了所有营养不良结局的可能性。低出生体重是所有人体测量学失败的最强风险因素，尤其是低体重。中间因素中，产前保健利用显著降低了生长迟缓、低体重和CIAF的风险；母亲教育、获取安全饮用水和卫生设施是对抗所有形式营养不良的有力保护因素。
在城市地区，充足饮食仅与降低CIAF风险显著相关。与农村不同，腹泻与城市儿童营养不良无显著关联，但急性呼吸道感染增加了消瘦和低体重的风险。低出生体重、更高出生顺序、母亲营养不良和产前保健不足同样是城市儿童营养不良的风险因素。母亲教育继续发挥关键保护作用，而改善的卫生设施能有效降低CIAF风险。
4.5 营养不良的模式与关联
双标图分析直观展示了各邦营养不良状况及指标间关系。分析表明，消瘦和低体重呈正相关，而消瘦与生长迟缓之间几乎不存在相关性。农村地区，生长迟缓和消瘦的流行程度高于消瘦；城市地区，生长迟缓则更为突出。从各邦分布来看，贾坎德邦、古吉拉特邦、马哈拉施特拉邦、比哈尔邦、西孟加拉邦、阿萨姆邦、中央邦和北方邦等邦位于双标图右侧，显示出最高的营养不良发生率。例如，古吉拉特邦的儿童低体重率最高。相比之下，喀拉拉邦、锡金邦、泰米尔纳德邦、北阿坎德邦、曼尼普尔邦、米佐拉姆邦和旁遮普邦等邦位于左侧，其各项健康指标表现更佳。
研究的结论与讨论部分强调，该研究通过整合传统指标与CIAF，采用了一种新颖的方法来评估儿童营养不良的多种直接和中介决定因素。研究证实，印度超过一半的五岁以下儿童存在人体测量学失败，且农村负担更重。回归分析系统揭示了地理特异性决定因素与儿童营养不良结局之间存在差异化和独特的关联模式。即时因素在农村地区显示出更高的脆弱性，而母亲教育水平则是在所有环境下对抗儿童营养不良的最强保护因素。双标图分析进一步确认了各邦间的巨大差异以及指标间关系的复杂性，例如消瘦与低体重关联紧密，但与生长迟缓关联较弱。
这些发现具有重要的政策意义。它表明，针对低体重和消瘦有效的政策，可能对解决生长迟缓问题效果有限。更重要的是，适用于农村地区的干预措施，在城市环境中可能效率低下，反之亦然。因此，必须采取差异化的干预策略。在农村地区，应重点加强制度性干预措施的整合，通过强化anganwadi中心（印度乡村儿童保育中心）的服务、开展针对性母婴健康项目以及实施感染控制措施来弥补短板。在城市地区，则需要聚焦于识别城市贫民、改善高密度居住区的卫生条件，并推广均衡饮食与科学喂养实践。此外，必须认识到各邦之间以及城乡内部营养不良率的显著差异，实施基于州级具体情况、因地制宜的干预方案。唯有通过政府、非政府组织和社区组织之间的协同努力，并针对地方具体挑战和需求设计精准策略，才能有效应对印度儿童营养不良这一持久且复杂的挑战。
