目的 利用循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型、Joinpoint回归(Joinpoint regression,JPR)模型、差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型预测中国农村孕产妇死亡率(maternal mortality rate,MMR)的应用价值,并对《"健康中国2030"规划纲要》等文件提出的MMR下降目标能否实现进行统计预测.方法 基于2000-2019年中国农村MMR数据建立RNN、JPR及ARIMA模型,通过平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方误差(mean squared error,MSE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)比较 3 种模型的回代拟合效果,通过残差及相对误差比较3种模型对2020年中国农村MMR数据进行点预测的效果,利用优选模型对2021-2030年中国农村的MMR进行预测.结果 2000-2020年中国农村的MMR整体呈持续下降趋势.3种模型回代拟合效果由好到差排序为:RNN＞JPR＞ARIMA,RNN模型的MAE、MSE、RMSE均＜0.02.3种模型的点预测效果由好到差排序为:RNN＞JPR＞ARIMA.最优的RNN模型预测结果显示,2022年中国农村MMR预测值为18.02/10万,能够实现《"健康中国2030"规划纲要》等文件的下降目标;2025及2030年中国农村MMR预测值分别为17.58/10万、17.27/10万,均不能实现《"健康中国2030"规划纲要》等文件的

作者：尹小兰；何芯芯；杜林；李远盛；张俊辉

来源：中华疾病控制杂志 2023 年 27卷 11期