2015年北京市居民死因分析

目的了解2015年北京市户籍居民死因及其特征,为评价北京市居民死亡风险,制定预防控制策略提供科学依据。方法采用描述性统计分析方法对北京市2015年死因监测资料进行分析,包括死亡率、构成比等。结果2015年北京市居民的粗死亡率为6.42‰;前五位死因分别为恶性肿瘤、心脏病、脑血管病、呼吸系统疾病以及损伤和中毒,共占全部死亡的86.43%;不同年龄组死因顺位有差异。结论恶性肿瘤已成为影响居民健康的重要原因。应针对不同的年龄、性别等特点,对损伤、中毒采取不同的策略与措施,以减少伤害的发生。     

2012年北京市居民健康素养水平现状分析

目的了解北京市居民健康素养水平现状,探讨其影响因素。方法采用分层多阶段PPS抽样方法,确定11 374名15~69岁北京市常住居民为调查对象。采用自填与访谈相结合的方式,使用全国统一的《全国居民健康素养监测调查问卷》进行问卷调查。单因素分析使用χ2检验,多因素采用Logistic回归分析,数据按照北京市第六次人口普查的人口数据进行标准化。结果 2012年北京市居民健康素养水平为24.7%,基本知识和理念、健康生活方式与行为、健康技能素养水平分别为30.3%、18.8%和35.1%。多因素分析结果显示,性别(OR=1.168)、年龄(OR=1.656~2.398)、地区(OR=1.342)、文化程度(OR=1.166~4.582)、家庭年收入(OR=1.241~2.098)、未患慢性病(OR=1.169)和医务人员职业(OR=3.943)是北京市居民健康素养水平的影响因素。结论北京市居民健康素养水平比2008年有所提高,但尚有待于进一步改善;建议利用既有政策和资源,有针对性地开展广泛的健康教育与健康促进工作。     

应用Ｐｏｉｓｓｏｎ 模型分析２００１－２０１１年 北京市丰台区居民死亡特征及预测

摘要：目的　了解北京市丰台区２００１－２０１１年居民死亡率与死因构成的历年水平与变化趋势,为更好地开 展疾病预防工作提供科学依据与参考。方法　对２００１－２０１１年北京市丰台区居民死因数据进行统计分析, 计算历年死亡率、死因构成和死因顺位,利用Ｐｏｉｓｓｏｎ 回归分析对死亡趋势进行预测。结果　北京市丰台 区２００１－２０１１年居民死亡率为５５３．７７／１０ 万（２００２ 年） ～６７７．９２／１０ 万（２０１０ 年）, 男性居民死亡率为 ６８５．８９／１０万,女性居民死亡率为５４８．０６／１０万,男性死亡率高于女性。不同性别、年龄别死因顺位不同。 Ｐｏｉｓｓｏｎ 模型对丰台区２０１１年死亡率的预测平均相对误差在２．９７％,预测精度较高。结论　北京市丰台区 ２００１－２０１１年居民死亡率呈下降趋势,男性死亡率高于女性。慢性非传染性疾病成为影响丰台区居民健康 的主要原因,需进一步加强慢性病的预防与控制,开展两癌筛查和脑卒中的早诊早治、加强健康教育和健 康促进、倡导健康生活方式、倡导健康饮食、控制慢性病危险因素。 关键词：死亡率;死因构成;死亡特征;Ｐｏｉｓｓｏｎ 回归模型;死亡预测 中图分类号：Ｒ１８１．３　　文献标识码：Ａ　　文章编号：１００９ ６６３９ （２０１７）０８ ０５８３ ０４     

2013-2014年东营市疾病监测系统死亡漏报调查

<正>居民死亡信息是加强人口管理、制定社会经济发展规划、评价居民健康水平、优化卫生资源配置的重要依据[1]。由于制度不完善、经费限制等原因,要达到100%的报告率,在现行的实际工作中存在一定困难,所以,适时的开展漏报调查对于评估死因监测工作质量是必不可少的环节。居民死因漏报调查是用于校正疾病监测系统死亡报告数据的重要方法。捕获-标记-再捕获(capture-mark-recapture,CMR)方法已被广泛     

北京市东城区2009-2011年居民死亡漏报调查

目的了解北京市东城区居民死因监测的漏报情况。方法采用随机整群抽样方法,选取交道口街道中所有的户籍人口作为本次漏报调查的调查对象,通过入户调查方法获得每户家庭在2009-2011年的死亡信息,与常规医学死亡登记系统电子数据库核对,统计漏报率。结果 2009-2011年东城区居民死因监测总漏报率为5.6%,5岁以下儿童死亡无漏报。男性漏报率为5.9%,女性漏报率为5.3%,男女性死亡漏报率差别无统计学意义;不同年度死亡漏报率差异无统计学意义;不同居委会比较,交东居委会漏报率最低为1.6%,鼓楼苑居委会漏报率最高为9.4%。死因监测漏报数据主要来源于东城区公安分局,占总漏报人数的73.3%。结论东城区居民死因监测存在漏报,应进一步采取相应的措施,提高死因监测数据的质量。     

2018年北京市大兴区居民死因及对期望寿命的影响分析

目的 分析北京市大兴区户籍居民的主要死因及对期望寿命的影响,为提高居民健康水平和制定防控策略提供科学依据。方法 利用2018年北京市大兴区户籍居民死亡监测资料,计算死亡率、标化死亡率、死因顺位、期望寿命和去死因期望寿命等相关指标。结果 2018年北京市大兴区户籍居民粗死亡率为612.49/10万,标化死亡率为415.31/10万,男性死亡率（697.89/10万）高于女性（361.77/10万）。居民死因顺位前5位分别是心脏病、恶性肿瘤、脑血管病、呼吸系统疾病、损伤和中毒,占全部死因的比例达82.14%;其中恶性肿瘤及心脏病分列男女性的首位死因,分别占男女性全部死因的25.52%和25.36%。居民人均期望寿命为81.07 岁,男性78.59岁,女性83.62岁;造成寿命损失的死因依次为心脏病、脑血管病、恶性肿瘤、呼吸系统疾病、损伤和中毒,去除后寿命分别增加2.98、2.82、2.54、0.87和0.81岁。结论 慢性非传染性疾病是影响大兴区居民健康和期望寿命的主要因素,应加强慢性病的综合防治工作。此外,应重视交通事故、跌落和自杀等伤害的监测与干预,提高居民期望寿命。     

北京市某区居民死亡与大气表观温度的相关性研究

目的 探讨大气表观温度与北京市某区居民全死因死亡之间的相关性.方法 收集2004-2008年北京市某区居民日全死因死亡人数和该地区日均气温、相对湿度和风速的数据以及该城区相应的PM10、SO2和NO2日均浓度的时间序列数据.采用时间序列分析方法,利用立方平滑样条函数,将根据气温和相对湿度计算出的大气表观温度、风速以及作...     

2010～2012年北京市怀柔区居民死因漏报调查分析

目的了解2010～2012年北京市怀柔区居民死因登记工作的漏报情况。方法按怀柔区常住人口的20%比例,采用整群随机抽样的方法,抽取16个镇乡/街道的76个行政村和6个居委会作为调查点,以2010～2012年怀柔区人口抽样死因回顾性调查数据作为实际死亡数据,将常规报告数据与之进行匹配,未匹配上的记录为漏报数据。计算漏报率,并分析其在人群中的分布,了解漏报发生的主要原因。结果 2010～2012年怀柔区调查点实际死亡人数为1232人,漏报人数为50人,总漏报率为4.06%;不同死亡原因比较,意外死亡漏报率为25.00%,因病死亡漏报率为2.84%,差异有统计学意义(χ2=75.47,P<0.01),结论怀柔区居民死亡病例仍有漏报发生,应进一步采取相应措施,提高死因报告质量。     

2007～2011年北京市某区居民疾病死因顺位分析

目的 分析2007～2011年北京市某区居民死因顺位变化,为降低居民死亡率提供科学依据.方法 收集2007～2011年北京市某区居民死亡信息,按照国际疾病分类(ICD-10)进行死因编码,采用Excel2003、SPSS16.0软件进行统计分析.结果 2007～2011年北京市某区居民前6位死因顺位无改变,依次为循环系统疾病、恶性肿瘤、呼吸系统疾病、内分泌疾病、消化系统疾病、中毒伤害.以上主要死因年龄死亡专率随年龄增加一直呈上升趋势,潜在寿命损失年和潜在工作损失年的顺位依次为恶性肿瘤、循环系统疾病、中毒伤害、消化系统疾病、呼吸系统疾病、内分泌疾病.结论 北京市某区居民以循环系统、恶性肿瘤等慢性病为主要死因,应该继续加强对慢性病的防治.     

北京市朝阳区2004年居民病伤死亡原因分析

为了解北京市朝阳区居民病伤死亡原因,探讨危害居民健康的主要疾病,为相关部门制订防制措施提供依据,我们对北京市朝阳区2004年居民病伤死亡原因进行了分析。现将结果报告如下。资料与方法(1)资料来源:居民病伤死亡原因资料来源于全区各医疗机构上报的《北京居民死亡医学证明书》。人口数和出生人口数由北京市朝阳区公安分局提供。年龄别人口用2000年全国人口普查资料标化。(2)方法:死因分类采用ICD-10标准方法,对全区居民死因进行统一编码分类。根据2000年人口普查资料进行标化,计算各项死亡指标。结果(1)概况:2004年全区共死亡7 535人,…     

浙江省居民健康期望寿命分析

目的 分析浙江省居民1998、2003和2008年健康期望寿命以及年龄、性别和城乡之间的差异.方法 利用浙江省死因监测资料和浙江省卫生服务调查家庭户成员相关健康资料,采用Sullivan法计算健康期望寿命.结果 浙江省居民期望寿命、健康期望寿命和健康期望寿命比值,1998年为73.89岁、58.09岁和78.62%,2003年为75.91岁、57.76岁和76.08%,2008年为76.70岁、59.57岁和77.66%.浙江省居民期望寿命、健康期望寿命和健康期望寿命比值均随着年龄的上升而下降.女性期望寿命高于男性,男性健康期望寿命比值高于女性.城市居民期望寿命高于农村居民,但是农村居民健康期望寿命和健康期望寿命比值均高于城市居民.结论 浙江省居民期望寿命随着年份递增而递增,不同年龄、不同性别和不同地区的健康期望寿命存在差异,应采取不同卫生政策.     

1990-2015年中国分省期望寿命和健康期望寿命分析

目的 分析中国及各省期望寿命和健康期望寿命现状及其变化情况。方法 利用2015年全球疾病负担研究结果,对2015年中国居民与全球主要国家期望寿命和健康期望寿命进行比较;分析全国及各省期望寿命和健康期望寿命的差异和1990-2015年全国及各省期望寿命和健康期望寿命的变化幅度。结果 2015年中国居民的期望寿命为76.2岁,健康期望寿命为68.0岁,分别比全球平均水平高出4.4岁和5.2岁。2015年中国人均期望寿命和健康期望寿命,女性均高于男性。我国期望寿命和健康期望寿命较高的省份有上海、北京、香港、澳门、浙江、江苏、天津和广东等东部发达省份,较低的省份有西藏、青海、贵州、新疆和云南等西部省份。1990-2015年,中国居民期望寿命和健康期望寿命均呈上升趋势,期望寿命增加了9.5岁,健康期望寿命增加了8.4岁。全国及各省期望寿命增加的岁数均高于健康期望寿命增加的岁数。结论 1990-2015年中国居民的期望寿命和健康期望寿命有了较大程度的提高,但各省之间差异较大。     

山东省蓬莱市2006-2007年道路交通伤害疾病负担分析

目的 综合评价蓬莱市道路交通伤害的健康和社会经济负担.方法 以蓬莱市2006-2007年居民死亡原因登记系统中数据和伤害抽样调查资料为基础,估计道路交通事故导致的死亡和伤残现状,按照全球疾病负担研究中伤残调整寿命年(DALY)公式,利用直接法测算疾病健康负担,并评价道路交通伤害的经济负担.结果 蓬莱市平均每年因道路交通伤害造成31 373.04个健康寿命年损失,相当于每1000人损失70.59个健康寿命年;男性健康寿命年损失高于女性;15～44岁年龄段青壮年健康寿命年损失最高,占全部寿命损失的一半以上;DALY主要由失能所致的寿命损失年(YLD)构成(占79.45%).两年间总经济损失为21.85亿元,占同期GDP总量的4.89%,其中间接经济损失达21.52亿元,占全部损失的98.45%,男性造成经济损失明显高于女性,15～59岁年龄段经济损失占全部损失的97.65%.结论 道路交通伤害严重影响蓬莱市居民身体健康,给个人、家庭和社会带来沉重的负担.

Abstract：

Objective To evaluate the burden of road traffic injury (RTI) from perspectives both on the health of population and on social economic status so as to provide scientific evidence for policy making. Methods The status of mortality and disability caused by traffic accident in Penglai county was estimated, based on data from death registration and a sampling survey from 2006 to 2007.Together with the disability weights gained from global burden of disease (GBD) , health burden (DALY) was measured with GBD formula. The economic burden of RTI was evaluated. Results Average loss of the health life years (HLY) related to RTI was 31 373.04 per year. 70.59 HLY were lost per 1000 persons. Loss among the males was higher than females. The loss of DALY among the age group 15-44 years ranked the first place (39 209.71 HLY) which accounted for 62.42% of the total DALY. 79.45% of the total DALY were caused by disability. In 2006 and 2007 ,the economic loss caused by RTI was as high as 2.19 billion RMB, which accounted for 4.89% of the total amount of GDP while the indirect economic costs (2.15 billion RMB) accounted for 98.45% of the total costs in Penglai city. The economic loss of the males was obviously higher than the females and the loss by the group aged 15-59 years old accounted for 97.65% of the total. Conclusion RTI had severely influenced the health of the residents in Penglai city and brought heavy burden to the individuals,families as well as the society.     

上海市居民期望寿命与健康期望寿命的差异分析

目的 分析不同年龄、性别的上海市居民期望寿命和健康期望寿命的差异。方法 分析比较上海市和全球长寿国家/地区期望寿命的变化趋势;利用全球疾病负担研究建立的疾病和健康结局的失能权重,应用Sullivan法测算上海市居民健康期望寿命,并分析不同年龄、性别人群的健康寿命损失。结果 近40年,上海市期望寿命增长了10.86岁,2016年上海市居民期望寿命为83.18岁,其中男性80.83岁,女性85.61岁。健康期望寿命为69.46岁,其中男性为68.68岁,女性为70.23岁;与期望寿命的差距分别为13.72、12.15和15.38岁;分别占期望寿命的16.49%、15.02%和17.97%。与期望寿命相同,各年龄组女性的健康期望寿命均高于男性,平均差距为1.76岁,两者差距在20~24岁组最小为1.36岁,70~74岁组最大为2.24岁。健康期望寿命损失率随着年龄的上升而上升,<65岁女性高于男性,≥65岁则相反。结论 上海市期望寿命已达世界领先水平,但健康寿命损失较大,需要在降低死亡率的基础上进一步提高寿命质量,尤其是女性和≥65岁男性是重点关注人群。     

辽宁省城乡居民30年间出生期望寿命差异分析

目的 分析30年间辽宁省城乡居民出生期望寿命的变化及主要疾病死亡率对期望寿命年代差异的影响.方法 应用简略寿命表法、期望寿命差异的年龄分解和死因分解法分析辽宁省城乡居民1973-1975年和2004-2005年的死亡数据,以死亡率变化对出生期望寿命年代差异的贡献值及百分比为分析指标.结果 30年间辽宁省城市、农村居民期望寿命分别增加了4.68岁和4.91岁,女性增幅显著大于男性.0～4岁和55～74岁组人群死亡率下降对城乡居民期望寿命增加的贡献比例最大,男性为76.27%和82.81%,女性为58.76%和62.13%.呼吸系统疾病和传染病是对期望寿命年代差异贡献最大的两类疾病;呼吸系统疾病死亡率下降对不同人群期望寿命增加的贡献比例为62.20%(城市女性)～85.39%(农村男性),传染病的贡献比为16.70%(城市女性)～36.26%(农村男性).城乡居民心脏病死亡率、农村居民脑血管病和恶性肿瘤死亡率的增加对期望寿命年代差异的贡献率为负值.结论 呼吸系统疾病和传染病是影响30年间辽宁省城乡居民期望寿命差异的主要疾病,提高慢性非传染性疾病的防治水平是进一步提高居民期望寿命的关键.

Abstract：

Objective To analyze the impact of mortality by age and causes of death on life expectancy at birth among residents of Liaoning province.Methods The study included mortality data of urban and rural residents in two periods (1973-1975 and 2004-2005).Both Abridged Life Table and Arriaga method were used to calculate and to decompose life expectancy changes by age and causes of death.Results From 1975-2005,the life expectancy increased by 4.68 years in urban residents and 4.91 for rural residents with a higher increment among females than males.Most part of the increase (76.27% and 82.81% for urban and rural male,58.76% and 62.13% for urban and rural female) in life expectancy within the last 30 years could be explained by the decrease of mortality in the populations at age 0-4 and 55-74.Diseases related to respiratory system and infectious disease were contributing the most to the gap in life expectancy between the two periods.Mortality of heart disease was a negative contributor to the changes in life expectancy among both rural and urban residents while the mortalities of cerebro-vascular diseases and malignant tumors were the negative contributors for rural residents.Conclusion The increase of life expectancy in the last 30 years was mainly resulted from the decrease of mortality on both respiratory and infectious diseases.Control of chronic diseases is the key point to increase the life expectancy among the residents of Liaoning province.     

European innovation partnership on active and healthy ageing: triggers of setting the headline target of 2 additional healthy life years at birth at EU average by 2020

Background

The objective of this paper is to provide analytical research that supported the European Commission in setting the global target of additional two healthy life years (HLY) at birth by 2020 in the EU on average, within the European Innovation Partnership on Active and Healthy Ageing (the EIP on AHA). It produces a straightforward analysis of HLY projections that helped the European Commission set a firm, politically sound, target. In order to reach that goal, policy makers need to commit to redefining health priorities and goals and developing and implementing relevant strategies and programmes.

Methods

The study computes a simple simulation of the HLY at birth based on three demographic scenarios: compression of morbidity, expansion of morbidity and an intermediary scenario, the dynamic equilibrium, given the expected 2.1 year gain in male and 1.6 in female life expectancy (LE) by 2020. Data on HLY and projections of life expectancy were obtained from Eurostat and 2008 was taken as a baseline. For consistency and given data gaps, EU27 average values of HLY were calculated.

Results

In the EU27 as a whole, the difference between LE and HLY in 2008 was nearly 15 years for men and 20 years for women. The developments of healthy life expectancies across the EU Member States (MSs) are even more diverse that makes it difficult to model any robust EU level trends.Under compression of morbidity, life expectancy and HLY would increase by 2020 on average by 2.1 and 2.0 years for men and by 1.6 and 1.4 years for women respectively. The expected years with disability would remain unchanged while the HLY/LE ratio would improve leading to a 0.5% gain for both genders. Under expansion of morbidity, life expectancy would increase by 2.1 years for men and 1.4 years for women by 2020, while HLY would remain unchanged and the expected years with disability would increase by 2.1 years and 1.6 years in women. This would imply the deterioration of the HLY/LE ratio for both men and women generating a 2.2% and 1.4% loss of health for men and women accordingly. Under dynamic equilibrium, the HLY would increase but to a lesser extent as the rise in life expectancy. The HLY would increase by 1.6 and 1.2 years for men and women respectively. HLY/LE ratio would remain unchanged for both men (+0.1%) and women. The study shows that the first scenario would reduce the HLY gap between the EU MSs by 1.4 years in men and 1.2 years in women, the second would generate no change, while the third one would reduce the gap by 0.9 years in men and increase it by 0.7 years in women.

Conclusions

The results of the study triggered the political decision of setting the global target of 2 additional HLY for the European Innovation Partnership on Active and Healthy Ageing to be achieved by 2020. It is a ‘grand’ goal but can be achieved. Statistics clearly show that EU countries characterise very different levels of health progress, with a gap of 2 decades and diverging trends. With this in mind, the EU HLY target should be complemented by national HLY targets for men and women, set by MSs.     

北京市居民健康期望寿命测算研究

目的：基于卫生系统现有数据测算北京市居民健康期望寿命,对该指标本土化研究与应用提出建议。资料与方法：利用2008年北京市年度人口和死亡资料,第四次国家卫生服务调查和第二次全国残疾人抽样调查资料,基于沙利文法测算常用健康期望寿命指标。结果：2008年北京市居民0岁自评健康期望寿命为72．75岁,男性71．22岁,女性73．89岁。0岁无失能期望寿命75．18岁,男性73．85岁,女性76．56岁。0岁无慢性病期望寿命62．73岁,男性61．87岁,女性63．75岁。北京居民健康期望寿命在期望寿命中的占比男性通常高于女性,但老年人口中,男性健康期望寿命在期望寿命中的占比低于女性。政策建议：使用健康期望寿命作为居民健康状况评价的重要指标,借鉴国外成熟经验建立本土化的数据报告和收集制度,推进居民全生命周期人口相关信息数据的整合与利用,重视老年人口的长期照护需求及其健康支持体系建设。     

Healthy life expectancy in Hong Kong Special Administrative Region of China

Sullivan's method and a regression model were used to calculate healthy life expectancy (HALE) for men and women in Hong Kong Special Administrative Region (Hong Kong SAR) of China. These methods need estimates of the prevalence and information on disability distributions of 109 diseases and HALE for 191 countries by age, sex and region of the world from the WHO's health assessment of 2000. The population of Hong Kong SAR has one of the highest healthy life expectancies in the world. Sullivan's method gives higher estimates than the classic linear regression method. Although Sullivan's method accurately calculates the influence of disease prevalence within small areas and regions, the regression method can approximate HALE for all economies for which information on life expectancy is available. This paper identifies some problems of the two methods and discusses the accuracy of estimates of HALE that rely on data from the WHO assessment.     

2016年重庆市伤害死亡特征及疾病负担分析

目的 分析2016年重庆市居民伤害死亡特征及疾病负担,为开展伤害防控工作提供建议。方法 对2016年重庆市全人群死因监测数据按常住地址提取伤害死亡个案(ICD-10:V01-V99,W00-W99,X00-X99,Y00-Y98),采用SPSS19.0统计分析死亡率、期望寿命、期望寿命损失年、潜在寿命损失年、平均潜在寿命损失年等指标。结果 2016年全市共报告伤害死亡15 761例,伤害死亡率为52.90/10万,男性伤害死亡率(70.49/10万)高于女性(34.72/10万);农村伤害死亡率(60.79/10万)高于城市(32.31/10万),5岁以下、5~14岁、15~64岁、65岁及以上年龄组伤害死亡率分别为23.42/10万、17.29/10万、42.98/10万、148.42/10万。伤害死亡前5位的依次是交通事故(15.98/10万)、跌倒(13.17/10万)、自杀(6.61/10万)、淹溺(5.09/10万)、意外的机械性窒息(3.47/10万)。5岁以下与5~14岁年龄组第1位的伤害死因是淹溺、15~64岁年龄组是交通事故、65岁及以上年龄组是跌倒。伤害导致的期望寿命损失年数为1.23岁,平均潜在寿命损失年为25.32岁。结论 重庆市居民伤害死亡率较高,疾病负担重,应加强伤害的预防控制工作。     

Impact of diabetes mellitus on life expectancy and health-adjusted life expectancy in Canada

ABSTRACT: The objectives of this study were to estimate life expectancy (LE) and health-adjusted life expectancy (HALE) for Canadians with and without diabetes and to evaluate the impact of diabetes on population health using administrative and survey data.Mortality data from the Canadian Chronic Disease Surveillance System (2004 to 2006) and Health Utilities Index data from the Canadian Community Health Survey (2000 to 2005) were used. Life table analysis was applied to calculate LE, HALE, and their confidence intervals using the Chiang and the adapted Sullivan methods.LE and HALE were significantly lower among people with diabetes than for people without the disease. LE and HALE for females without diabetes were 85.0 and 73.3?years, respectively (males: 80.2 and 70.9?years). Diabetes was associated with a loss of LE and HALE of 6.0?years and 5.8?years, respectively, for females, and 5.0?years and 5.3?years, respectively, for males, living with diabetes at 55?years of age. The overall gains in LE and HALE after the hypothetical elimination of prevalent diagnosed diabetes cases in the population were 1.4?years and 1.2?years, respectively, for females, and 1.3?years for both LE and HALE for males.The results of the study confirm that diabetes is an important disease burden in Canada impacting the female and male populations differently. The methods can be used to calculate LE and HALE for other chronic conditions, providing useful information for public health researchers and policymakers.