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目標雖然COVID-19直接影響相對較小嬰兒死亡率,流行病將間接增加死亡率的弱勢群體在低收入和中等收入國家通過其對經濟和衛生係統性能的影響。先前的研究預計間接死亡率模型提出中斷在衛生服務將如何影響健康結果。我們提供替代預測,依靠造型總收入衝擊和死亡率之間的關係。
設計我們構造一個樣本的520萬人口的出生池由女性出生回顧曆史報道83年人口和健康調查中低收入和中等收入國家在1985年和2018年之間。我們雇傭與具體國家的固定後果和靈活的時間趨勢回歸模型來估計人均國內生產總值的影響在嬰兒死亡率。然後使用增長預測由國際貨幣基金組織(imf)預測經濟衰退的影響在2020年嬰兒死亡率。
結果我們估計267 208 (95% CI 112 000 - 422 415)在128個國家過剩的嬰兒死亡,對應於6.8% (95% CI 2.8%到10.7%)增加嬰兒死亡的總數預計在2020年。
結論研究結果強調了嬰兒的負收入衝擊的脆弱性如COVID-19強加的大流行。雖然努力預防和治療COVID-19仍然重要,國際社會還應加強社會安全網,保證基本衛生服務的連續性。
- COVID-19
- 衛生經濟學
- 衛生政策
數據可用性聲明
數據可能會從第三方獲得,不公開。可以提交請求來訪問數據的人口統計和健康調查項目dhsprogram.com。
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本研究的優點和局限性
我們的研究聯係人均國內生產總值(GDP)數據,特別是大型數據集520萬回顧展在人口和健康調查中誕生的曆史報告在許多低收入和中等收入國家在1985年和2018年之間。
雖然以前的間接COVID-19死亡率的預測都是基於假設關於衛生服務中斷的大小,我們估計占額外的機製,主要是增加家庭貧困。
我們估計可能代表一個下界的實際死亡率如果當前經濟衰退伴隨著更大的中斷提供基本衛生服務相對於先前的經濟衰退。
我們估計GDP波動的短期影響死亡率而長期影響死亡率和其他不良結果也可能出現。
分析認為2019年10月和2020年10月的區別僅僅2020年的經濟增長預測的大流行,盡管其他國家也經曆了一些衝擊,如自然災害或政治危機可能影響國民收入的水平。
介紹
減少道德風險的COVID-19大流行是一個最重要的公眾關注。而直接死亡風險由於COVID-19感染得到了大部分的注意力在全球媒體和政策討論,間接死亡可能是實質性的。健康和社會政策不應忽略多餘的間接造成的死亡率等因素基本衛生服務的中斷和一般經濟低迷帶來的大流行。本研究試圖量化預期的間接死亡在流感大流行期間為一個特別脆弱subpopulation-infants-by造型的影響預計經濟衰退在嬰兒生存的可能性。
研究來自不同設置發現微不足道的直接由於COVID-19兒童死亡率和嬰兒。1然而,嚴格的控製措施和隨後的經濟衰退,以及對大流行應對需要重新分配衛生係統資源,影響了許多社會決定因素的死亡率負擔能力等有營養的食物和獲得基本衛生保健服務。與高收入國家的經濟危機不同,這似乎更低的死亡率,2低收入國家的經濟危機一般弱勢群體的死亡率增加,即兒童和老年人。早些時候的研究記錄了一個健壯的短期波動之間的關係在總收入和全因嬰兒死亡率在低收入和中等收入國家。3 - 8
COVID-19開始流行,造型練習預測基本衛生服務的中斷將會是嚴重的9-14,12也許世界將經曆250年000年至115萬年年輕的兒童死亡15前6個月的大流行。最近的研究表明,障礙訪問基本醫療保健在低收入和中等收入國家不僅是一個理論問題記錄,例如,中斷在巴基斯坦和塞拉利昂免疫接種服務16日17和初級保健在撒哈拉以南非洲。18 19與此同時,全球經濟將萎縮4.9%,第一年的大流行20.和全球貧困人數預計將增加1.2億人。21基於曆史數據,這個經濟衰退很可能與更高的死亡率超過COVID-19死亡,22特別是在低收入和中等收入國家,將創建食品不安全23和較低的關鍵商品和服務的購買力在脆弱的家庭中兒童生存所必需的。
在這項研究中,我們估計經濟衰退的影響在嬰兒死亡率造型GDP波動和嬰兒死亡率之間的關係,遵循Baird的方法等。5我們鏈接出生520萬年人均GDP數據回顧曆史報道83年進行的人口統計和健康調查(DHS)在低收入和中等收入國家在1985年和2017年之間。然後,我們使用由國際貨幣基金組織(IMF)增長預測世界經濟展望(WEO)預測經濟衰退的影響在2020年嬰兒死亡率。
數據和方法
評估變更的影響在嬰兒死亡率的總收入,我們依靠兩個來源的數據。人均國內生產總值數據取自世界發展指標。我們使用購買力平價調整後的值,對應於2011美元。出生嬰兒死亡率數據構造從回顧曆史報告的所有國土安全部83年進行的低收入和中等收入國家在1985年和2018年之間。中使用的調查分析中列出在線補充附錄表A1。合並後的樣品總數520萬人口的出生,其中27%和55%來自低收入和中等收入國家。完整段分析,樣品每1000個出生的嬰兒死亡率是85年,61年,37個低收入、中等收入和中高收入國家,分別。
我們估計總收入之間的關係變化和嬰兒死亡率與下麵的框架:
是一個二元指標的值1如果孩子我在國家c死在生命的頭12個月在一年t。
自然對數的人均GDP和嗎
誤差項。α,γ係數確定國家固定效應和國別的立方時間趨勢,分別。SEs都聚集在國家層麵;β係數是感興趣的,描述總收入衝擊和嬰兒死亡率之間的關係。我們估計這semi-elasticity嬰兒死亡率分別總收入下降的國家收入水平,作為2020年收入群體分類由世界銀行,以及整體。低收入經濟體是由人均國民收入(GNI) < 1035年的2019美元。低中等收入經濟體是由GNI 1036美元和4045美元之間中高收入經濟體的範圍是4046美元和535美元之間。探索發現的魯棒性,我們和貝爾德等5發現明顯相似的結果與線性或二次時間趨勢,以及替代召回時間出生(5到15年而不是默認10年)。
投影的總收入休克在每個國家,我們比較增長預測為同一日曆期之前,然後在大流行期間。具體來說,我們使用國際貨幣基金組織報告2020年增長率預計在2019年10月和2020年10月。我們定義的區別的兩個預測為增長缺口可能歸因於大流行和隨之而來的經濟危機。2019年10月至2020年10月,國際貨幣基金組織下調了所有國家的增長預測。低收入和中等收入國家的平均差額是9.3%。平均差額在低收入國家,5.9%,小於一半的預計平均短缺在中高收入國家,12.5%。
計算超額嬰兒死亡的數量有可能引起大流行在每個國家,我們乘的預計增長不足β從回歸係數規範之上。然後乘以預計出生人口的數量在每個國家,來自聯合國2019年世界人口前景。出生的總數預計5年段2015 - 2020年,我們每年承擔相同比例的分娩(預測是可用的population.un.org/wpp)。
病人和公眾參與
研究了輔助數據的分析。沒有病人和公眾參與。
結果
估計GDP-mortality關係
並給出了回歸係數的估計表1。人均國內生產總值下降了1%與嬰兒死亡率增加0.23每1000個出生的孩子在低收入和中等收入國家。大幅這些估計不同收入群體。人均國內生產總值下降了1%與增加0.48,0.24和0.16每1000個出生的嬰兒嬰兒死亡率在低收入、中等收入和中高收入國家,分別。
我們估計GDP之間的關係和嬰兒死亡率顯著低於Baird的研究中給出的估計等,使用相同的規範。5這之前的分析估計,人均國內生產總值下降了1%與嬰兒死亡率增加0.40每1000個出生的孩子在低收入和中等收入國家。兩件事可能會推動這種差異。首先,我們有不同的國家考慮到更多的國土安全部組成的數據集是可用的。我們的分析包括83個國家相對於59在前麵的紙。第二,彈性收入衝擊可能改善隨著時間的推移,通過增加家庭收入和更發達的衛生係統。
投影多餘的2020年嬰兒死亡率
在表2我們報告估計128年嬰兒死亡率過剩低收入和中等收入國家,連同95%可信區間估計。結果通過收入群體和地區了表2是國家級的聚合預測提出了在線補充附錄表A2。總的來說,我們估計267 208(112 000 - 422 415)多餘的嬰兒死亡在低收入和中等收入國家將於2020年增長不足。大部分的超額死亡率估計發生在46中下等收入國家,即使收入死亡率semi-elasticity在低收入國家大小的兩倍,在中等收入國家。這是解釋,有更多的國家和中等收入國家的人口更加稠密的國家集團,因為IMF項目更大的增長不足,集團。值得注意的是比超過三分之一的多餘的嬰兒死亡率預計在印度(99 642)。印度擁有最多的年度出生(24 238 000)以及預計特別大的經濟缺口−17.3%。因此,南亞是多餘的嬰兒死亡率最高的地區預期,雖然隻有八個國家包括在分析中。尼日利亞和中國是一個遙遠的第二和第三投影過剩嬰兒死亡11 904和835。
基準預測過剩的嬰兒死亡,我們評估嬰兒死亡率的比例增加這些額外的死亡代表。為此,我們計算預期的嬰兒死亡率沒有流行的128個國家。根據世界銀行的《世界發展指標,估計嬰兒死亡率在低收入、中等收入和中高收入國家是48,37和11每1000個活產兒死亡,分別是在2019年。我們這些利率乘以每年出生人口的數量在每個國家預測共3 953 466人死亡。假設2020年嬰兒死亡率是類似於2019如果COVID-19爆發並沒有發生,我們項目對應一個非正常死亡增加6.8% (95% CI 2.8%到10.7%)的總數預計嬰兒死亡。
討論
在這項研究中,我們評估了2020年的經濟衰退造成的潛在影響COVID-19大流行對嬰兒mortality-we估計近270 000多餘的嬰兒死亡後的12個月的開始流行。一個有用的比較指出,這估計是28 000 - 50 000多餘的嬰兒死亡估計非洲在2009年金融危機之後。7我們的非洲估計在2020年是82 239 (95% CI 37 858 - 126 620)嬰兒死亡。這種更高的投影反映了更大的GDP估計不足。幾種機製可能會推動這種兒童死亡率增加0 - 1歲:貧困家庭層麵將導致更糟糕的是嬰兒和減少營養和護理實踐獲得衛生服務的能力,而經濟危機也可能影響供給和衛生係統提供的服務質量。19很難比較我們與其他預測估計關注衛生係統破壞為主要驅動力為方法論,年齡範圍和時間是不同的。最類似的研究,關注兒童死亡率,預計到253年500 - 1 157 000名五歲以下兒童死亡的前6個月大流行,根據情況嚴重。15
我們估計過剩的嬰兒死亡率不附加先前的預測,但作為替代。我們的簡化型方法產量估計已經將至少減少了衛生服務的利用率的一些後果,也就是說,那些曆史上的減少出現在嚴重的經濟衰退。我們也估計直接占其他機製,主要是增加了貧困。過去的經濟危機並非由一個大流行,可能間接死亡衝擊世界將經曆一個高於所暗示的曆史性income-mortality semi-elasticity如果當前經濟衰退伴隨著更嚴重的供應中斷有效的衛生服務。因此,我們預測可能會提供一個實際的間接死亡的下界。另一方麵,據預測本文把《世界經濟展望》2019年10月和2020年10月2020年的經濟增長預測僅僅流行,盡管其他國家也經曆了一些衝擊,如自然災害或政治危機。
對於局限性的分析,我們估計方法的一個改進會考慮相關的支出類別直接確定兒童健康的生產,而不是整體支出在GDP。相關的支出類別包括公共衛生部門支出、私人消費在健康和營養,醫療援助的形式對外援助和公共和私人支出等相關行業和服務水和衛生設施。正是這些GDP組成部分更直接與兒童生存和可能會表現出一種比整體GDP預測與嬰兒死亡率的關係展品。不幸的是,這些更細粒度的數據不存在一種係統化和標準化的國家和時間考慮,也沒有標準的未來預測這樣的組件。因此,我們遵循普遍存在的文學和探索關係國家經濟產出的措施,總結GDP和嬰兒的生存。
一個擴展我們的方法也可以考慮國家的特征可能調解GDP-mortality關係,包括經濟上的不平等的措施。嬰兒死亡率更不平等的國家可能更容易受到經濟收縮。然而,在這裏,我們沒有必要的年度數據輕鬆地包括總結不平等的措施,如基尼係數在我們評估框架。國土安全部允許我們建立年度出生率和死亡率從生育的回顧報告指標不包括人均消費和財富地位相同的年。標準越野PovCalNet等數據集(iresearch.worldbank.org/PovcalNet/index.htm)更新全國基尼係數隻有零星的。例如,印度的基尼估計是隻更新1987年,1993年,2004年、2009年和2011年。
我們的分析的另一個限製是它依賴於回顧出生在國土安全部的曆史。在缺乏全麵和健壯的生命登記統計在大多數的國家包括在這一分析,這可能是可用的最全麵的數據源。然而,這樣的家庭調查數據可以受到回憶偏倚的影響,尤其是對出生和死亡發生之前調查日期。出於這個原因,我們已經探索出估計的穩定性,以替代出生召回時間和發現明顯相似的結果。另一個限製是,我們隻考慮GDP波動的短期影響死亡率而長期後果也可能存在。長期影響嬰兒死亡的數量也可以通過改變生育行為發生,但不應該影響我們的預測為2020。盡管COVID-19首次發現是在2019年年底,爆發隻在2020年3月宣布大流行。如果有對生育的影響,他們將在2021年影響新生兒和嬰兒死亡率。最後,高收入國家的經濟收縮可能減少外國援助低收入國家反過來會增加死亡率。24如果援助影響未來GDP下降,我們的模型並不占等機製我們假設一個國家的嬰兒死亡率隻受其影響(自己的)的GDP。
關於獨聯體預計多餘的嬰兒死亡的報道表2,請注意,這些邊界可能被視為保守。這是因為我們第一次運用第五百分位下界,然後第95百分位的上界估計死亡率semi-elasticity預計經濟增長收縮所有國家為了估計範圍。這個練習隱式semi-elasticities跨國家強加了一個完美的關聯。如果相反,每個國家接收自己的獨立從semi-elasticities那麼的分布範圍將大大加強信心,至少在期望。
另一方麵,也可以預測誤差在國家層麵的經濟增長預測或預測的新生兒的數量。這些潛在錯誤並不直接模仿。之前的文獻表明,這些預測錯誤的預期意味著零,多數偏離預測的±1%的經濟增長或±新生兒總數的3%。25,26進一步探索經濟和人口預測的不確定性的作用,我們認為蒙特卡羅模擬模型具體國家的增長和出生稍微更大的預期程度的預測誤差。具體來說,我們模擬一個畫出每個國家的增長預測,均勻分布在投影在±1.5,吸引了周圍均勻分布的出生投影投影在±4%。000模擬之後,我們獲得超額死亡總人數的95%可信區間(251 588 - 283 106),比報道的窄CI (112 000 - 422 415)。這表明,不確定性的真正價值growth-IMR semi-elasticity是最具影響力的參數驅動的不確定性預期的間接嬰兒死亡總數。
不管精確的預計死亡人數,大量過剩的嬰兒死亡估計在我們的分析強調了這個年齡段總收入負麵衝擊的脆弱性引發的諸如COVID-19大流行。當我們專注於0 - 1歲,我們的估計是暗示其他漏洞不能直接歸因於COVID-19其他人口如1 - 5歲兒童、孕婦和老人。作為國家衛生係統和更廣泛的國際社會繼續努力預防和治療COVID-19,我們還應該考慮資源穩定衛生係統和加強社會安全網,以減輕人類、社會和經濟後果的流行和相關封鎖政策。
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倫理語句
病人同意出版
倫理批準
倫理批準並不是尋求的這項研究結果分析,輔助數據和不涉及人類參與者。
確認
我們感激地承認提供的很好的支持莎樂美Drouard作為研究助理。本文中表達的結果,解釋和結論完全是作者的,不一定代表世界銀行的觀點,政府的執行董事,他們代表的國家。
引用
補充材料
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補充數據
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腳注
貢獻者研究和方法論被所有作者構思。GS進行正式的分析。GS和摩根富林明驗證結果。所有合作作者寫作本文。
資金作者並沒有宣布具體資助這項研究從任何公共資助機構,商業或非營利部門。
相互競爭的利益沒有宣布。
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