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2010-2012年北京市丰台区人群死亡漏报调查分析
目的 收集2010-2012年生前住址为北京市丰台区的死者死亡相关资料,估计北京市丰台区的人群死亡漏报率,校正人群死亡率,为描述北京市丰台区死亡模式提供基础,为估算北京市丰台区居民期望寿命提供基础数据.方法 调查北京市丰台区所有街道(乡/镇)每户家庭常住人口在2010年1月1日~ 2012年12月31日的死亡相关信息,与全国疾病登记系统死因监测网的数据核对是否漏报,采用SAS 9.2统计软件对不同年份、性别、地区、年龄组的漏报率进行比较.结果 2010-2012年北京市丰台区死因监测漏报率分别为6.74%、7.17%、7.42%;不同年份死亡漏报率差异无统计学意义(P>0.05),5岁以下儿童漏报率与5岁以上人群漏报率差异有统计学意义(P<0.05),不同性别死亡漏报率差异有统计学意义(P<0.05),城乡死亡漏报率差异有统计学意义(P<0.05),采用漏报率校正后,2010-2012年北京市丰台区人群死亡率分别为709.78/10万、691.71/10万、742.20/10万;2012年校正后的期望寿命为80.65岁.结论 2010-2012年北京市丰台区死亡漏报率低于全国或北京市死亡漏报率;女性漏报率高于男性;城市地区死亡漏报率高于农村地区;2012年北京市丰台区人群期望寿命为80.65岁.
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ARIMA模型在厦门市居民人均期望寿命预测中的应用
目的 探讨自回归综合移动平均数(ARIMA)模型预测厦门市居民人均期望寿命的可行性.方法 利用1987年至2013年厦门市居民期望寿命数据,借助SAS9.1软件建立模型,参数估计采用小二乘法.结果 厦门市居民的期望寿命从1987年的72.62岁上升至2013年的79.68岁,女性期望寿命均大于男性,平均相差(5.79±0.45)岁.建立的疏系数ARIMA(《4),1,0)模型预测值与实际值的平均相对误差为1.07%,预测2013年的期望寿命约为79.35岁(95%CI:77.46~81.26岁).加入2013年数据重新调整模型后预测2014-2016年厦门市居民的期望寿命分别为79.91岁、80.31岁和80.60岁.结论 ARIMA模型可用于对厦门市居民期望寿命的短期预测.
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2013年武威市凉州区居民期望寿命及潜在减寿分析
目的 分析武威市凉州区居民期望寿命及寿命损失现状,为合理地制定疾病防控措施提供依据.方法 利用2013年凉州区居民人口资料和死因监测数据进行回顾性分析,计算死亡率、期望寿命、潜在寿命损失年和减寿率等指标.结果 2013年凉州区居民粗死亡率为520.58/10万,其中男性粗死亡率580.54/10万,女性粗死亡率456.67/10万;居民出生时期望寿命为76.22岁,其中男性为74.66岁,女性为77.92岁;按潜在寿命损失年排序前5位死因依次是损伤中毒、循环系统疾病、恶性肿瘤、呼吸系统疾病、消化系统疾病.结论 损伤与中毒和慢性非传染性疾病已经成为严重威胁凉州区居民健康的公共卫生问题,应有针对性地加强慢性病管理以及危险因素干预,有效降低损伤与中毒和慢性非传染性疾病对居民健康的威胁.
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2014年某市居民去肿瘤死因寿命表分析
目的 了解某市居民的期望寿命及肿瘤死因对期望寿命的影响,评价该市居民的健康水平.方法 应用蒋庆琅法,应用SAS9.4软件编程编制简略寿命表及去肿瘤死因寿命表.结果 2014年该市居民出生期望寿命为80.47岁(男性77.25岁,女性84.09岁),去除肿瘤死因后,居民出生时期望寿命为82.88岁(男性79.39岁,女性87.18岁),因肿瘤死亡而减少的出生期望寿命为2.43岁(男性2.14岁,女性3.09岁).结论 该市居民期望寿命高于全国平均水平,肿瘤对居民的期望寿命影响较大,且肿瘤对女性期望寿命的影响程度高于男性.卫生部门应制定有效的策略与措施,定期对居民进行健康体检和健康教育,提高居民预防肿瘤的意识,降低肿瘤的发病率与死亡率,提高居民的健康水平.
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2016年抚顺市城市居民死因监测分析
目的 评价2016年抚顺市城市居民死亡疾病数据的特点,为制定抚顺市慢性疾病防治策略奠定科学基础.方法 收集抚顺市2016年4个城区死因报告资料,应用death软件和SPSS 18.0软件进行统计分析.结果2016年抚顺市城市居民的期望寿命是78.97岁,粗死亡率为762.49/10万,循环系统疾病、肿瘤、呼吸系统疾病、消化系统疾病和内分泌及营养性疾病的发病率依次位列前5位,占总死亡的94.42%.减寿顺位依次为循环系统疾病、肿瘤、消化系统疾病、损伤和中毒、呼吸系统疾病.结论 影响抚顺市城市居民健康的主要因素是慢性非传染性疾病,男性的死亡率高于女性,加强慢性非传染性疾病的防治是今后工作的重点.
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2012年南京市居民期望寿命分析
目的 了解南京市居民期望寿命及各主要疾病对期望寿命的影响,为卫生行政部门提供数据支撑和政策建议.方法 对2012年南京市居民人口资料和死因监测资料进行回顾性分析.结果 南京市2012年户籍居民总死亡率6.21%‰,居民出生时期望寿命为80.26岁,其中男性为78.30岁,女性为82.35岁.前五位死因顺位,去除循环系统疾病、肿瘤、呼吸系统疾病、损伤和中毒、内分泌及营养代谢疾病,期望寿命分别增加7.44、3.60、1.25、0.73、0.25岁.肿瘤、循环系统疾病和损伤中毒是居民减寿顺位前三位死因.结论 卫生行政部门应通过加强慢性病预防以及意外伤害危险因素干预等工作,进一步提高居民的健康寿命和生存质量.
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模型寿命表在期望寿命计算中的应用
目的 应用模型寿命表修正中国2010年六普年龄别死亡率,探讨合适的死亡模式计算期望寿命.方法 分别用Coale-Demeny和联合国发展中国家两类模型寿命表9种死亡模式修正六普年龄别死亡率,同时用漏报率的方法调整六普年龄别死亡率;计算年龄别死亡率对数值的均方根误差(RMSE)作为死亡模式一致性的拟合指标,各选两类模型中RMSE小的死亡模式计算期望寿命e0.本文使用联合国编制的MORTPAK 4.0软件进行数据分析.结果 RMSE的计算结果显示Coale-Demeny模型中男性West死亡模式、女性East死亡模式和联合国模型中男女性Far Eastern死亡模式的RMSE值小;用小RMSE的死亡模式计算的婴儿死亡率(IMR)为男性West (18.54‰)、女性East(16.05‰)、以及Far Eastern(男性17.61‰,女性15.39‰)与漏报调整结果(男性16.85‰,女性17.69‰)比较接近;两类模型寿命表计算的男女性年龄别死亡率曲线与漏报调整年龄别死亡率曲线也较为相似;中国2010年男性期望寿命e0按West、Far Eastern死亡模式计算与漏报调整计算的结果较为接近分别为72.47岁、71.09岁和72.46岁;女性按East、FarEastern死亡模式计算与漏报调整计算的结果亦较为接近分别为78.15岁、78.8岁和77.41岁.结论 对于死亡资料不完整的国家或地区,用模型寿命表的方法修正年龄别死亡率后可以获得较为准确的期望寿命.
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武汉市分区人口平均预期寿命和死亡率水平分析
武汉市是地处我国中部、长江流域的重要城市.目前,武汉市共辖13个区,已拥有超过800万的人口.本研究拟通过对武汉市各区人群死亡水平和人口期望寿命的分析,对各区人群的健康水平做出评价和比较.人群死亡率水平和人口平均寿命是评价不同地区卫生状况和人群健康水平的重要指标,同时也从一个侧面反映了不同地区社会经济水平的高低.
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广州市区居民近5年传染病死因分析
本文试用标化死亡率、标化潜在生命年数损失和潜在生命年数损失标化率等指标分析广州市区1992~1996年传染病死亡对居民健康和社会发展的影响。资料与方法 1.人口和死亡资料由市卫生局提供,诊断不明者由卫生院逐个调查、核对;死因资料按疾病分类ICD-9归纳整理;标准人口使用1982年人口普查资料。 2.主要评价指标 (1)标化死亡率(CSMR) (2)潜在生命损失年数(YPLL)=∑〔(L-Xi)×Di〕 L:期望寿命(男为72岁,女为76岁),
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新沂市1996~1998年居民全死因分析
本文对新沂市1996~1998年居民死因资料分析如下.资料与方法人口资料来源于市公安局,死因资料来源于市1996~1998年居民死因回顾性调查.死因分类按国际疾病分类(ICD-9)进行.用简略寿命表法计算期望寿命,PYLL统计方法计算寿命损失年,使用寿命为1~69岁.
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少数民族人口死亡率及寿命分析
贵州省是一个少数民族人口较多的省份,1990年人口普查,各种少数民族人口为11 242 295人,占全省人口总数的34.71%,较1982年人口普查(26%)上升了8.71%,少数民族人口增长较快,死亡率水平较高,期望寿命较低,可能是影响当地经济发展的主要原因之一.
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女性医护人员的期望寿命和主要死因分析
口寿命的统计分析是研究人口自然变动及人群健康水平与特征的重要指标。人群的健康状况受很多因素的影响,包括生活、工作在不同环境下的职业人群。女医护人员的群体健康水平也越来越引起人们的关注,应用寿命表法研究有关女医护人员的死亡情况及期望寿命,目前国内外开展尚少。本研究以职业寿命表的方法研究医护人员的期望寿命、死亡水平和死亡原因,旨在对该人群的健康水平作出比较客观的评价。
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莆田市恶性肿瘤死亡特征与减寿分析
莆田市是福建省的恶性肿瘤高发区,也是全国胃癌高发区,恶性肿瘤已成为影响莆田居民生命健康和期望寿命,造成人力和社会资源损耗的主要疾病.现将1986~2000年莆田市居民恶性肿瘤死亡资料分析如下.
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经验价值和竞争风险理论在价值损失年数的应用
潜在价值损失年数(VYPLL)是指一个人在其有生之年在社会的价值大小,即以死亡为终点来比较社会的给予及其对社会的贡献,来评价死亡时所损失的价值年数。此指标不但考虑了死亡对人群寿命的危害,而且突出了死亡对社会发展的影响,在评价各死因对社会的危害时有较大意义。VYPLL值越大,表示死亡时所损失的价值越大;如果是负值,则说明该死亡已不造成价值上的损失〔1〕。价值损失年数在使用中存在以下问题:①VYPLL经常出现负值,导致计算结果无法合理解释。45岁死者VYPLL为负值〔2〕是否真的意味着其对社会不造成价值上的损失?②计算结果不合理。1岁死亡者的VYPLL与39岁死亡者VYPLL相同(按期望寿命72岁,工作至65岁计算,VYPLL均为20年),这显然是不合理的。③VYPLL使用期望寿命,但没有考虑死因竞争风险效应,其实际误差有多大?是否有必要加以校正? 本文应用经验价值和竞争风险理论解决了上述问题,消除了VYPLL使用中出现的不合理现象,并通用实例阐明,现报告如下:
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试用潜在期望寿命损失评价疾病负担
资料与方法1.资料死因和人口数据采用1999年和2003年贵州省疾病监测系统人口、居民伤病死亡原因年报统计资料.疾病监测是指我国80年代初建立,90年代初采用多阶段整群随机方法,重新抽样的产生具较好代表性的145个监测点县组成的综合疾病监测点系统.资料较为准确、可靠,且具有较好代表性.死因分类采用<中华人民共和国疾病分类与编码>ICD-9分类标准.
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沈阳市主要死因十年动态分析及其对期望寿命的影响
全面系统地了解与分析主要死因变化规律及其对居民健康的影响,为制定科学、切合实际的卫生工作计划提供科学依据.本研究对沈阳市居民1994~2003年主要死因及其对期望寿命的影响进行了分析,并提出了相应的卫生工作建议,现报告如下.
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农村死因报告统计工作的管理
死亡医学统计可以提供居民的死因信息,这些信息的准确与否直接关系到居民生存健康、国家卫生方针政策的制定、卫生资源的调整、分配与利用,通过对死因的分析可以发现影响居民健康的重要疾病,预测居民的期望寿命.但目前死因统计工作无任何收入可言、收集数据的基础工作又非常辛苦,再加上国家投入的经费有限,使得本来就不容易开展的农村死因统计工作更是困难重重.针对各种不利因素,我们积极采取以下措施开展死因统计工作:
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宝坻区居民恶性肿瘤去死因期望寿命分析
本文就宝坻区居民2007年恶性肿瘤死亡对人群全死因期望寿命的影响进行了研究分析,借以增强人群的慢性病防控意识,主动改善生活质量,延长全死因期望寿命.
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1989~1998年海盐县居民意外伤害死亡分析
为了解本县居民伤害死亡的水平、原因及分布情况,为制订预防措施提供依据,我们对本县1989~1998年居民伤害死亡资料进行了分析。资料与方法 1.死因资料:本县卫生防疫站历年死因年报(按ICD-9编码)。 2.人口资料:本县公安局人口年报。 3.方法:标化死亡率采用1990年全国人口标准年龄构成进行直接标化;潜在寿命损失年数(YPLL)以期望寿命70岁为标准计算。结果与分析 1.伤害死亡率、YPLL率在全死因中的地位及其动态变化。 1989~1998年海盐县居民因伤害死亡共为3 259人,伤害死亡率为91.48/10万(标化死亡率为84.44/10万),在全死因中居第四位;而在YPLL顺位中,伤害在全死因中升至第一位,YPLL率为21.78‰,明显高于居第二位的恶性肿瘤(YPLL率为12.78‰)。10年间居民伤害死亡率波动在79.72/10万~99.56/10万之间,除了1989~1991年伤害死亡率在全死因中居第三位外,其余各年均处在第四位;而伤害的YPLL率波动在17.87‰~26.50‰之间,且在全死因的YPLL中均居各年的第一位。
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一种新的预测人群死亡率方法的应用
传统的人群死亡率预测方法需假定人群的期望寿命有一上限,或采用控制人群期望寿命增长速度的方式,才能使其预测结果趋于合理.例如:使用佳寿命表法或模型寿命表等方法.