江苏省新增死因监测点2011-2012年死亡漏报调查

目的了解江苏省14个新增死因监测点2011-2012年死亡漏报情况。方法从3个与监测点粗死亡率、人口数和社会经济等平均水平最接近的乡镇(街道)中选取1个,调查该乡镇(街道)2011-2012年所有户籍人口死亡情况,计算漏报率,并与常规死因监测系统数据进行比较。结果共调查死亡个案10 231例(男性5 628例,女性4 603例),其中确认漏报181例(男性105例,女性76例),漏报率为1.77%。年均粗死亡率为7.22‰,校正死亡率为7.35‰。与常规报告比较,漏报中16~59岁组、苏北地区、外地死亡个案比例显著增加(P0.001);死于损伤和中毒外部原因疾病比例显著增加(P0.001)。结论江苏省死因监测数据的完整性总体较好,但漏报现象仍不容忽视,应切实完善死因登记制度,加强常规死因监测系统的质量管理。     

福建省疾病监测系统2006～2008年死因监测漏报调查

[目的]了解福建省疾病监测系统死因监测的漏报情况,为今后监测工作提出建议。[方法]采用多阶段抽样法在全省疾病监测系统选取80个村/居委会,回顾调查该村/居委会全体户籍人口2006～2008年间的出生、死亡信息,并就漏报原因访谈相关工作人员。调查数据主要以构成比和率进行描述。[结果]调查地区3年间共死亡3940人,校正后的年平均死亡率6.18‰;漏报469例,漏报率11.90%。漏报病例在性别、死亡年度上分布较均匀;年龄以65岁及以上老年组为主;漏报死亡人数以心脑血管病、恶性肿瘤和呼吸系统疾病为多。0～14岁组、母婴疾病的漏报率显著高于其他;不同性别、地区和年度漏报率差异无统计学意义。漏报原因主要与风俗习惯、家属顾忌、工作人员缺乏责任心等有关。[结论]福建省疾病监测系统死因监测漏报情况不容忽视,在今后监测中应倡导卫生、民政、公安等多部门沟通合作,疾控人员、医务人员、死者家属等多方参与,同时还应探讨一些科学的研究方法。     

某国家级死因监测点漏报调查及死因监测质量评价

目的 了解某国家级死因监测点居民死亡漏报情况,评价死因监测信息系统报告的完整性和准确性。 方法 某国家级死因监测点居民死亡信息来源于泸县3个抽样点。采用随机整群抽样的方法,在泸县抽取3个镇(抽样点)共42个村/社,分别从派出所、社事办、妇幼、村(居委会)等渠道收集抽样点2018—2020年全部人口死亡信息,与“人口死因监测信息管理系统”死亡报告数据进行比较,计算漏报率。对“人口死因监测信息管理系统”中抽样点居民死亡报告卡进行审核,评估死因诊断的可靠性和编码质量。 结果 泸县人群总死亡漏报率为9.38%;2018—2020年,漏报率逐渐下降,分别为18.31%、7.53%、2.16%,年度变化百分比为-11.9%,变化趋势差异有统计学意义(t=-5.175,P＜0.001),抽样点死因诊断可靠性和准确性较高,可靠诊断单位占比81.81%,可靠诊断依据占比75.67%,根本死因编码错误率为0.21%。 结论 泸县死因监测数据质量较好,但仍需进一步降低漏报率,提高死因监测数据的完整性和诊断的可靠性。     

2010-2012年济源市死因监测漏报调查

目的了解济源市死因监测工作漏报情况。方法采用入户调查的方法,收集2010-2012年坡头镇、梨林镇死亡个案信息,与《死因登记报告信息系统》进行核对。结果我市死亡病例报告漏报率为16.43%,0~4岁年龄组漏报率最高。结论我市死亡病例报告漏报率较高,主要为乡村医生漏报,需在以后的工作中加强死因监测报告的管理和质量控制。     

2015年西平县全人群死因监测漏报调查

目的了解西平县全人群死因监测工作漏报情况及漏报的主要原因,以改进和完善死因登记报告工作,准确估计西平县全人群死亡率。方法按照2012-2014年3年粗死亡率从高到低排序平均分为3个层次,分别从高、中、低每个层次中选取死亡率中位数的二郎乡、五沟营镇、杨庄乡作为被调查乡镇;在被调查乡镇中按照3年平均人口数大小顺序平均分为3组,分别选取大、中、小人口分组中位数所在行政村共9个行政村作为调查对象。调查员在村干部、村医协助下,通过村民小组负责人根据户主信息对每户的2012-2014年死亡情况进行逐一回忆、填写,并通过户籍、计生、民政、妇幼等补充核实死亡信息,确定死亡摸底名单;将死亡者名单与监测系统常规报告的死亡名单进行自动与人工比对,经再次调查核实,统计漏报率。结果 3年平均漏报率为8.17%(47/575),不同乡镇间漏报率差别较大,在被调查乡镇中二郎乡漏报率仅为2.55%(6/235),而五沟营镇及杨庄乡漏报率分别为11.33%(23/203)、13.14%(1 8/137)。结论西平县全人群死亡漏报情况仍较为严重,不同乡镇间漏报率差别较大,应进一步健全组织完善机制,加强各级疾病预防控制人员责任心培养,规范死因监测报告与管理质量。     

开展漏报调查对提高死因监测准确性的分析

目的探索一条居民死因监测正确简便可行的途径,以解决医疗机构常规死亡报告易造成死亡漏报的问题。方法对两个街道51714常住人口采用座谈与询问的方式进行拉网式调查核实。结果发现4例死亡漏报,漏报率为1．49％,4例均为未报告及注销户口。结论每年集中组织1-2次“拉网式”死亡漏报调查,基本能满足死因监测准确性的要求,操作简便、可行。     

居民死因漏报调查方法探讨

居民死因监测工作产生的期望寿命、死亡率、死因构成等指标是通用的反映膳民健康状况的可靠指标。全面的人口死因漏报调查工作,可以推算实际死亡率、保证资料的真实性和可靠性。研究出的主要漏报方法包括医疗机构内漏报调查方法、家中死亡漏报调查方法、意外死亡漏报调查方法、婴儿死亡漏报调查方法、殡仪馆漏报调查方法、公安部门漏报调查方法。     

2013-2014年遵义市死因监测点漏报情况分析

目的 了解遵义市死因监测点的死因漏报情况,为评价死因监测质量提供科学依据。方法 在遵义市的四个死因监测点,以多种渠道收集2013-2014年所有常住人口的死亡情况,摸底后进行入户核实,并与常规监测数据库进行核对,描述漏报病例的特征。结果 监测点共漏报4 373例,总漏报率为19.14%。漏报病例数以脑血管病、心脏病、恶性肿瘤、呼吸系统疾病和损伤及中毒最多,共3 614例(占82.64%),男性和女性漏报率依次为18.97%和19.38%,差异无统计学意义(χ2=0.60,P=0.44);各年龄组漏报率差异有统计学意义(χ2=22.09,P<0.001),以0~4岁人群漏报率最高,65岁及以上年龄组最低;各监测点间,汇川区漏报率最高,为39.52%,红花岗区漏报率最低,为5.37%,差异有统计学意义(χ2=2 070.31,P<0.001)。结论 遵义市死因监测点死亡漏报率较高,应规范死因报告管理,逐步提高死因监测数据质量。     

安徽省全国疾病监测点2013-2014年死因监测漏报调查

目的 了解2013-2014年安徽省全国疾病监测点死亡漏报情况,评估死因监测系统的完整性。方法 采用多阶段整群随机抽样方法,从粗死亡率与所在县（区、市）平均死亡率相近的乡镇（街道）中,随机抽取3个乡镇（街道）,再从每个抽中的乡镇（街道）随机抽取3个行政村（居委会）,从死因监测系统之外的多种渠道收集2013-2014年间抽样点常住居民死亡数据,通过与抽中村（居委会）同期常规网络报告系统数据进行比较,标记重复个案,计算漏报率。结果 2013-2014年安徽省23个国家死因监测点合计漏报率为8.26%,各监测点漏报率在1.43%~25.60%;不同年龄组的漏报率分别为≤ 14岁（26.61%）、15~44岁（11.45%）、45~64岁（6.23%）、≥ 65岁（8.13%）,差异有统计学意义（χ²=69.05,P<0.001）;城市（10.25%）漏报率高于农村（5.66%）,差异有统计学意义（χ²=59.99,P<0.001）。结论 安徽省全国疾病监测点死因监测数据完整性总体较好,但漏报率在不同县区、城乡、年龄组间存在不平衡现象,仍需用漏报调查来调整人群死亡水平。应切实加强常规死因监测系统报告和管理,不断完善死亡登记制度。     

2009-2011年五华县部分居民死因漏报情况调查

目的了解五华县居民死因漏报情况。方法2012年7～10月,对五华县岐岭镇2009～2011年居民死亡情况进行调查。结果2009～2011年合计死亡1300人,年平均死亡率5．82％o,漏报322人,总漏报率为24．77％。漏报率,2009-2011年分别为23．49％、25．62％和25．17％（P〉0．05）;男性和女性分别为22．67％、27．55％（P〈0．05）;0～4岁、5～14岁、15～44岁、45～64岁、〉65岁分别为28．00％、35．71％、27．78％、25．10％、24．12％（P〉0．05）。漏报率较高的死因是其他疾病、诊断不明、内分泌营养代谢疾病、神经系统疾病和血液造血器官及免疫疾病,漏报率分别为82．35％、42．22％、40．00％、37．50％和33．33％。死于外地的漏报率为41l30％,死于家中的漏报率为24．52％,死于医院的漏报率为17．50％。结论五华县居民死因监测漏报率较高。     

南京市死因监测漏报调查

摘要：目的了解南京市死因登记工作中死亡病例的漏报情况。方法采用随机整群抽样方法抽取南京市3个城区和1个郊县,通过入户调查方法获得2008年居民死亡数据,与2008年的医学死亡登记系统电子数据库核对,统计漏报率。结果2008年南京市居民死亡报告率为97．6％,漏报率2．4％。未做漏报调查前的粗死亡率是0．567％,按照2．4％的漏报率校正,2008年南京市的粗死亡率为0．580％。结论南京市死因监测漏报率较低,质量好。     

济宁市任城区疾病监测点1986—1995年居民全死因分析

统计１９８６－１９９５年监测资料，心血管病，恶性肿瘤，意外伤亡，呼吸系统疾病和脑血管疾病是我监测点居民死亡的主要原因。标化死亡率分别为１８３．６５，７６．０７，７５．９８，７０．９８和６７．４６，化整为占居民死亡总数的８４．８０％。十年间，心脑血管疾病，恶性肿瘤和意外伤亡率均呈上升趋势，传染病死亡率显著下降。     

1998年浙江省疾病监测点居民漏报调查

为了解和掌握我省疾病监测点居民出生、死亡和传染病漏报情况 ,并校正出生率、死亡率和传染病报告发病率 ,1998年 11月～ 12月在杭州市上城区等 10个监测点内开展了居民出生、死亡和传染病漏报调查 ,结果报告如下。材料与方法1.调查对象 :杭州市上城、下城、金华市婺城区及富阳     

1995年浙江省疾病监测点传染病,出生,死亡漏报调查

为了提高疾病监测系统的数据报告质量,健全传染病、出生、死亡的报告管理制度,以获得本地区居民健康状况比较可靠的信息资料,1995年12月在全省疾病监测点开展了医院传染病漏报调查,在下城、婺城、富阳、奉化、永嘉、上城、建德、桐乡等8个点开展了居民传染病、出生、死亡漏报调查.现将结果报告如下;     

2013年北京市怀柔区全人群死因监测漏报调查

目的了解北京市怀柔区死因登记工作漏报情况及主要原因,准确估计怀柔区的人群死亡率及婴儿死亡率。方法采用整群随机抽样的方法,确定分层原则,抽取了43个行政村和4个居委会为抽样点。通过区级和村(居委会)级两个层面收集的死亡名单进行汇总、查重、数据清洗。将两个层面收集的死亡名单进行匹配,未匹配上的记录为漏报数据,统计漏报率。结果 2013年怀柔区死亡调查点实际死亡366人,漏报20人,漏报率为5.46%。不同乡镇比较,北房镇漏报率最高,高达62.50%,其次为雁栖镇和杨宋镇,漏报率分别为13.33%和13.03%。结论怀柔区居民死亡漏报情况仍较严重,应进一步采取相应的防控措施,建立有效的沟通、协作机制,提高死因报告工作质量。     

浙江省疾病监测点1997年医院传染病漏报调查

为认真贯彻《传染病防治法》,加强全省疾病监测点法定传染病的疫情报告管理,查清传染病的漏报情况,以提高疾病监测工作质量,1997年在全省19个疾病监测点的109所医疗单位开展了医院传染病漏报调查工作,现将调查结果报告如下。材料与方法1．资料来源:来自全省19个疾病监测点卫生防疫站上报资料。2．方法:医院传染病漏报调查采用从医院门诊日志、住院病历登记和化验室登记中查传染病病例,然后与该监测点卫生防疫站收到的传染病报告卡进行核对,从中发现漏报病例。同时对该医院的疫情管理规章制度、医生对传染病防治法的了解程度、有无门诊日志、化验登记和保健科资料等以及传染病报告的及时、准确等情况进行检查和评分。     

2001年浙江省疾病监测点医院传染病漏报调查

为了解和掌握各疾病监测点对《传染病防治法》贯彻和执行情况 ,以提高传染病报告的准确性、及时性及疾病监测点的数据报告质量 ,根据《医院传染病漏报调查方案》 ,2 0 0 1年我们在全省 2 0个监测点内开展了传染病医院漏报调查 ,现将各监测点上报的调查结果分析如下。材料与方法1　调查对象　全省 2 0个疾病监测点内全部诊治甲、乙、丙类传染病的各级医疗单位。2　调查内容　医院传染病报告管理检查组织、制度落实情况 ,调查报告卡和报表填写的完整、准确、及时情况 ,并与防疫站报告卡核对。3　调查方法　医院传染病报告管理检查分传染病报告…     

上虞市1999年疾病监测点居民漏报调查

为进一步了解我市疾病监测点居民传染病、出生和死亡漏报情况,提高疾病监测系统数据报告质量,掌握我市传染病的实际发病率、出生率和死亡率及死因分布,为卫生行政部门决策提供可靠依据,我市按省疾病监测工作要求,于1999年10月开展居民漏报调查,结果报告如下。     

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。     

2000年三峡工程宜昌疾病监测点居民死因监测分析

宜昌是由中国预防医学科学院确定的三峡工程疾病监测点之一。为了解三峡工程坝区及宜昌库区居民死亡特点及影响因素 ,为制订相应的预防对策提供依据 ,现将三峡工程宜昌疾病监测点 2 0 0 0年居民病伤死亡监测资料分析如下。1　资料来源和分析方法人口资料来源于宜昌疾病监测点 (建阳坪、郭家坝、三斗坪、乐天溪 4个乡镇 ) ,死亡资料来自疾病监测点各医疗卫生单位按要求填写上报的《居民死亡医学证明书》。死因分类按国际疾病分类 (ＩＣＤ— 9)进行编码 ,资料采用卫生部居民病伤死因软件分析。2　结果2 1　居民死亡概况　 2 0 0 0年监测点人…