4.疾病负担计算中死因数据的分析与处理-蔡玥
死亡数据分析报告
死亡数据分析报告近年来，随着科技与医疗水平的提高，以及人们生活方式的改变，人类寿命得到了明显延长，死亡率也有所下降。
然而，死亡依旧是不可避免的，每个人都将面对这个命运。
为了更好地了解死亡的模式和趋势，我们进行了一项死亡数据分析，并编写了这份《》，以期为未来的医疗和健康管理提供有益的信息和参考。
一、死亡原因分析通过分析大量的死亡记录，我们确定了死因的主要类别。
最主要的死因包括：心脑血管疾病、恶性肿瘤、呼吸系统疾病、消化系统疾病、意外伤害以及传染病。
这些死因占据了死亡总数的绝大部分。
而在这些主要死因中，心脑血管疾病和恶性肿瘤是主要的杀手，其次是呼吸系统疾病。
这一数据表明，生活习惯和环境因素对健康与寿命起到了重要的影响。
二、年龄段差异分析通过对不同年龄段的死亡数据进行分析，我们发现死因的分布存在明显的差异。
在婴幼儿阶段，主要死因是出生缺陷和早产引起的死亡，这也是婴幼儿死亡率较高的原因之一。
而在青少年时期，意外伤害成为主要的死亡原因，这与年轻人活动量大、健康意识较差等因素有关。
随着年龄的增长，心血管疾病、恶性肿瘤和呼吸系统疾病逐渐成为主要的死亡原因。
这一数据表明，不同年龄段对健康和生活方式的影响不同，需要针对性地进行健康管理和疾病预防。
三、性别差异分析我们对男女性别的死亡数据进行了比较，发现死亡率在男性中普遍高于女性。
这主要是由于男性在职业、生活方式以及基因等方面具有一些固有的特点，使得他们更容易患上与死亡相关的疾病。
例如，男性在工作中常面临的高强度，高压力环境容易导致心脑血管疾病的发生；而女性在更年期时更容易患上恶性肿瘤。
这一数据告诉我们，不同性别在健康保健和疾病治疗方面的重点需求有所不同。
四、地域差异分析我们分析了不同地区的死亡数据，发现死因的分布在不同地域存在差异。
大城市相对较高的空气污染、高压力生活和不健康的饮食习惯使得心脑血管疾病和呼吸系统疾病成为主要的死因；而农村地区相对较高的农药使用、不良的饮食结构促进了消化系统疾病的发生。
死亡人物数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着社会的发展和人口老龄化的加剧，死亡事件已成为社会关注的重要议题。
通过对死亡人物数据的分析，我们可以了解死亡的模式、原因、趋势以及与人口、社会、经济等多方面因素的关系。
本报告旨在通过对死亡人物数据的深入分析，揭示死亡现象的规律，为公共卫生政策制定、疾病预防控制以及社会稳定提供数据支持。
二、数据来源与处理1. 数据来源：本报告所使用的数据来源于我国国家卫生健康委员会发布的《全国死亡原因监测报告》以及相关省市卫生健康部门发布的死亡数据。
2. 数据处理：（1）数据清洗：对原始数据进行筛选，去除重复、错误、缺失的数据。
（2）数据整理：将数据按照性别、年龄、地区、死亡原因等进行分类整理。
（3）数据分析：运用统计学方法对数据进行分析，包括描述性统计、交叉分析、回归分析等。
三、死亡概况分析1. 死亡人数：根据数据分析，我国每年死亡人数约为1000万左右，占总人口的7.4%。
2. 性别差异：死亡人数在性别上存在明显差异，男性死亡人数高于女性，这与男性在吸烟、饮酒、劳动强度等方面的高风险行为有关。
3. 年龄分布：死亡人数在年龄上呈现“两头高”的分布特点，即0-14岁和60岁以上的死亡人数较多。
这与儿童和老年人抵抗力较弱、慢性病发病率较高有关。
四、死亡原因分析1. 疾病死亡：疾病死亡是导致死亡的主要原因，主要包括心血管疾病、癌症、呼吸系统疾病、消化系统疾病等。
其中，心血管疾病和癌症的死亡人数最多。
2. 意外死亡：意外死亡主要包括交通事故、中毒、跌倒、溺水等。
近年来，意外死亡人数有所增加，这与人们生活方式的改变、交通拥堵等因素有关。
3. 自然灾害死亡：自然灾害死亡主要包括地震、洪水、台风等。
近年来，自然灾害死亡人数有所减少，这与我国防灾减灾能力的提高有关。
五、地区差异分析1. 城乡差异：城乡地区在死亡原因上存在差异，城市地区以疾病死亡为主，农村地区则以意外死亡和自然灾害死亡为主。
2. 地区差异：不同地区在死亡原因上存在差异，东部沿海地区以疾病死亡为主，中西部地区以意外死亡和自然灾害死亡为主。
ICD简介及确定根本死因的规则和指导
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2000年
世界卫生组织发布了《国际疾病分类》第 十一版的修订版，即ICD-11。
1900年
世界卫生组织的前身国际联盟卫生组织正 式出版第一版ICD。
1975年
第十一版ICD引入了以病因、部位和病理 分类为基础的体系结构。
1948年
第六版ICD中首次引入了“国际健康分类 ”的名称。
ICD的应用领域
01
流行病学与公共卫生研究
利用ICD数据开展流行病学和公共卫生研究，深 入了解疾病的分布和影响因素，为制定科学有效 的防控策略提供依据。
健康管理与健康保险
将ICD应用于健康管理和健康保险领域，为个人 和群体提供个性化的健康管理方案和保险服务， 促进健康水平的提高。
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应用能力。
质量控制与审核
建立严格的质量控制和审核机制， 对ICD编码数据进行定期检查和 评估，确保数据的准确性和可靠
性。
反馈与修正机制
建立ICD编码的反馈与修正机制， 及时收集和处理用户反馈，对分 类体系进行必要的调整和修正。
拓展ICD的应用领域
1 2 3
临床诊断与治疗
将ICD应用于临床诊断和治疗，为医生提供更加 准确和全面的疾病信息，提高诊疗质量和效率。
PART 04
实际操作中的注意事项
确保信息的准确性
收集准确、完整的信息
遵循ICD编码原则
疾病负担的研究
疾病负担的研究Study on Disease Burden复旦大学公共卫生学院胡善联目录一、研究疾病负担的重要性二、国外在疾病负担研究方面的情况三、疾病负担的研究方法（一）疾病的分类（二）疾病成本的计算1．直接成本（1）医院成本（2）药品费用（3）医生费用（4）其他费用2．间接成本（1）死亡成本的计算（2）长期和短期伤残的成本计算（三）危险因素的成本分析1．疾病特异方法2．全病因懂得方法（四）疾病负担的分析1．疾病负担的成本组成2．不同疾病的成本组成四、各类疾病负担的成本研究（十一种）（一）肿瘤的成本研究（二）糖尿病的成本研究（三）病毒性肝炎的成本研究（四）哮喘的成本研究（五）外伤的成本研究（六）冠心病的成本研究（七）慢性肺阻塞病的成本研究（八）生殖道疱疹病毒感染的成本研究（九）骨质疏松症的成本研究（十）抑郁症的成本研究（十一）爱滋病的成本研究五、结论疾病负担的研究复旦大学公共卫生学院胡善联一、研究疾病负担的重要性疾病负担（burden of disease）的研究是比较一种疾病（disease）、伤残（disability）和过早死亡（premature death）对整个社会经济及健康的影响。
它包括研究疾病的流行病学负担和疾病的经济负担二个方面。
（分类）在疾病的流行病学负担方面，有很多指标可以利用，如疾病的发病率和患病率、死亡率、门诊和住院率、药品利用情况、健康调整寿命年（HALE）、伤残调整寿命年（DALY）、与健康有关的生存质量（HR-QoL）、减寿年限（PYLL）等。
疾病的经济负担则包括医疗保健的成本，社会、工作单位、雇主、家庭、个人自付支出的疾病成本。
疾病的直接和间接成本是一种“机会成本”（opportunity cost），反映疾病对社会带来的负担。
反过来如果能减少和消除这些疾病，社会也可以减少疾病成本的支出，从而获得效益。
在很多国家，人们对医疗服务期望的可及性和社会卫生资源的可得性之间的差距正在不断扩大。
890例住院死亡病例死因分析
890例住院死亡病例死因分析
徐萍
【期刊名称】《《实用医技杂志》》
【年(卷),期】2007(014)024
【摘要】本文对我院近6年890例死亡病例的死因进行简要分析,目的是提高人们防病治病的意识,从而降低疾病的发生率和病死率,使人们的整体健康水平得到提升。
【总页数】1页(P3402)
【作者】徐萍
【作者单位】淮安市第一人民医院江苏淮安 223002
【正文语种】中文
【中图分类】R197.323
【相关文献】
1.黄石市某院2010-2012年住院死亡病例死因分析 [J], 李文霞;赵丽华;孔德宝
2.2768例住院死亡病例的前10位死因分析 [J], 杨樱
3.某医院2008-2012年住院死亡病例死因分析 [J], 张茹;冀玉苓;宋卫亚;许萍;陈霞;郭波月
4.2009-2013年某医院住院死亡病例死因分析 [J], 林敏;李力
5.2013年-2018年某三甲综合医院住院死亡病例死因分析 [J], 邹文通
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
死亡分析报告
死亡分析报告概述本报告旨在对死亡事件进行分析和统计，以便于从中寻找相关的模式和趋势，并提供一定的参考和决策支持。
数据收集与处理为了进行死亡事件分析，首先需要收集相关的数据。
根据所做的分析范围和目标，可以从多个渠道获取数据，如医院、警察局和政府统计机构等。
数据可以包括死因、死亡年龄、性别、地理位置等信息。
在收集数据之后，需要对数据进行清理和整理，以便于后续的分析。
死因分析死因是分析死亡事件的关键因素之一。
通过对死因的分析，可以揭示出一些潜在的健康问题或社会问题。
常见的死因包括疾病、意外事故、自然灾害等。
通过统计不同死因的发生次数和比例，可以对不同死因的影响程度进行评估，并为相关部门提供参考来改善公共服务。
比如，如果发现某一类死因的数量大幅增加，可以调查原因，并采取相应的预防措施。
年龄分析死亡事件对年龄的分布情况可以提供重要的信息，如人口结构、社会健康水平等。
通过对不同年龄段的死亡数量和比例的分析，可以判断人们在不同年龄段面临的主要健康问题，并为相关部门提供指导，以提高社会的整体健康状况。
此外，年龄分析还可以用于评估人们的预期寿命和抚养比等指标。
性别分析性别是另一个重要的因素，它可能对死亡事件的分析产生影响。
通过对男性和女性死亡数量和比例的分析，可以找出可能存在的性别差异和相关问题。
一些疾病可能在男性群体中更为常见，而另一些则在女性中较为普遍。
通过性别分析，可以为相关的医疗资源和政策提供参考，以满足不同性别群体的需求。
地理分析地理位置也是一个重要的分析维度。
通过对死亡事件发生地点的统计分析，可以了解不同地区的死亡情况，找出高发地区并进行重点关注。
此外，地理分析还可以帮助相关部门评估公共卫生服务的覆盖范围，并制定针对不同地区的预防策略。
结论死亡分析是了解人口健康和社会问题的重要手段。
通过对死亡事件的分析，可以找出潜在的问题和趋势，并为决策者提供依据。
在进行死亡分析时，需要收集和整理相关数据，并从不同维度进行分析，如死因、年龄、性别和地理位置等。
恶性肿瘤疾病负担研究方法与进展
恶性肿瘤疾病负担研究方法与进展
蔡玥;伍晓玲;薛明;申梧村;缪之文;韩玉哲
【期刊名称】《中国卫生信息管理杂志》
【年(卷),期】2015(000)002
【摘要】通过文献综述方式，总结了疾病负担评价指标的选取标准，系统介绍了全球疾病负担研究（GBD）以及国际癌症研究机构（IARC）有关恶性肿瘤的定量研究方法，描述了疾病负担研究所涉及的主要数据来源，报告了国内外该领域主要研究团队的研究成果，指出了现有研究存在的不足。
文章旨在全面介绍国内外相关领域研究进展，进一步推动疾病负担研究在我国的应用。
【总页数】7页(P136-142)
【作者】蔡玥;伍晓玲;薛明;申梧村;缪之文;韩玉哲
【作者单位】国家卫生计生委统计信息中心，北京市，100044;国家卫生计生委统计信息中心，北京市，100044;国家卫生计生委统计信息中心，北京市，100044;南方医科大学，广州市，510515;国家卫生计生委统计信息中心，北京市，100044;国家卫生计生委统计信息中心，北京市，100044
【正文语种】中文
【中图分类】R-34;R73
【相关文献】
1.烟草使用疾病负担研究方法学与应用综述 [J], 汤静;杨美娟;王蒙;马海燕
2.第五讲疾病负担的研究方法与应用 [J], 王滨有
3.恶性肿瘤的疾病负担研究进展 [J], 陈文浩;许岸高;张晓慧
4.疾病经济负担研究方法案例分析 [J], 侯儒寅;高凤清
5.疾病负担研究的方法学进展——疾病负担综合评价 [J], 王富珍;齐亚莉;李辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
异常死亡数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着社会的发展和科技的进步，死亡数据分析在公共安全、医疗卫生、司法鉴定等领域发挥着越来越重要的作用。
异常死亡数据分析报告旨在通过对异常死亡案例的深入分析，揭示其背后的原因，为相关部门提供决策依据，同时为公众提供健康警示。
本报告以近年来某地区异常死亡案例为研究对象，通过数据分析和案例研究，对异常死亡的原因、特点及预防措施进行探讨。
二、数据来源与处理1. 数据来源：本报告数据来源于某地区卫生健康部门、公安部门、医疗机构及司法鉴定机构提供的异常死亡案例资料。
2. 数据处理：对收集到的数据进行分类整理，包括死亡原因、年龄、性别、职业、死亡地点、死亡时间等信息。
运用统计学方法对数据进行描述性分析，并对异常死亡案例进行分类。
三、异常死亡案例分析1. 案例一：某地一名20岁青年因意外溺水身亡。
经调查，该青年在游泳时因不熟悉水域环境，导致溺水。
2. 案例二：某地一名60岁老人因高血压突发导致死亡。
该老人有长期高血压病史，但未按时服药。
3. 案例三：某地一名30岁女性因交通事故身亡。
该女性在驾驶过程中因疲劳驾驶导致事故。
4. 案例四：某地一名10岁儿童因意外中毒身亡。
该儿童误食了家中农药。
四、异常死亡原因分析1. 意外伤害：意外伤害是导致异常死亡的主要原因之一，包括溺水、交通事故、中毒、跌落等。
2. 疾病：疾病也是导致异常死亡的重要原因，如心脑血管疾病、肿瘤、呼吸系统疾病等。
3. 自然灾害：自然灾害如洪水、地震、台风等也会导致大量人员伤亡。
4. 其他因素：包括自杀、他杀、意外事故等。
五、异常死亡特点1. 年龄段：异常死亡案例中，中老年人占比较高，特别是60岁以上的老人。
2. 性别：男性异常死亡案例略多于女性。
3. 地域：异常死亡案例在城乡之间、不同地区之间存在差异。
六、预防措施1. 加强安全教育：通过宣传教育，提高公众的安全意识和自我保护能力。
2. 完善公共卫生体系：加强对疾病的预防和治疗，降低疾病导致的死亡。
死亡数据分析报告模板
死亡数据分析报告模板一、概述死亡数据分析报告是基于对特定时期和特定地区的死亡数据进行综合分析和研究的报告，旨在了解死亡情况、分析死因分布、评估死亡风险以及为公共卫生工作提供有价值的参考信息。
本报告的撰写旨在展示如何使用死亡数据来制作分析报告，以期能够提供分析报告撰写的参考。
二、报告模板1. 引言在引言部分，我们需要对报告进行一个总体的介绍，阐明研究的目的和意义，并简要说明数据来源、分析方法以及数据的时间和地域范围。
2. 数据收集及处理方法在本节，需要详细描述数据收集的来源和方法，并详细说明数据处理的步骤。
例如，可以说明数据是通过调查问卷、医疗报告或其他渠道收集的，并解释所选择的死因分类标准，数据的排除标准和数据清理的步骤。
3. 死亡统计在这一部分，需要对分析报告涉及的死亡数据进行统计处理，包括总体死亡人数、死亡率、年龄分布、性别比例等。
可以使用表格、图表或图像来直观呈现数据。
4. 死因分析针对不同死因进行分析，包括主要死因、死因排名、死亡比例等。
可以通过比较不同年龄、性别或地区的死因数据，挖掘出潜在的风险因素和特点。
5. 时间和地域趋势分析这一部分需要对死亡数据进行时间和地域趋势分析，包括时间或地域上的变化趋势、因素影响等。
可以使用线图、柱状图或地图等来展示分析结果，并对其进行深入解读。
6. 死亡风险评估根据数据分析结果，可以进行死亡风险评估，估计不同人群或地区的死亡风险，并提出相应的预防和干预措施。
7. 实施措施建议基于数据分析结果，提供相关的实施措施建议，包括针对高死亡风险人群的健康教育、健康管理和医疗干预策略等。
同时，还可提出相关政策和制度改革的建议。
8. 结论在结论部分，对整个报告进行归纳总结，简要总结数据分析结果，并指出未来研究和工作的方向。
9.根据对死亡数据的统计分析和死因分析，我们得出以下结论：1. 总体死亡人数较多，死亡率较高，需要加强相关的预防和干预措施。
2. 主要死因集中在几个高危因素，如心血管疾病、癌症和意外伤害等，需要重点关注这些疾病和事故。
2013年—2018年某三甲综合医院住院死亡病例死因分析
HEILONGJIANG MEDICAL JOURNAL Vol.45No.7Apr.2021774•调查研究*2013年一2018年某三甲综合医院住院死亡病例死因分析邹文通梅州市人民医院病案科，广东梅州513000摘要目的：对某三甲综合医院住院患者死亡病例进行死因分析，为医院的管理和疾病防控提供参考依据。
方法：收集梅州市人民医院2213年一2218年医院病案管理系统病案首页的死亡病例资料，对数据进行统计分析，利用Excel对数据进行统计，对死亡病例的性别、年龄构成和死因排序进行比较分析。
结果：2013年一2018年该院5年的死亡人数分别为435(2448%)、388(2142%)、279(1546%)、239(1340%)、219(1247%)、210(1146%),死亡人数呈逐年下降趋势。
男性死亡人数为1256人(7046%)，女性出院人数为514人(2944%)，男性患者病死率明显高于女性(PV0.05)。
年龄V18岁者200人(1140%),W18年龄V45岁者368人(2049%),三45岁者1202人(6741%),不同年龄段患者的死亡人数比较，差异有统计学意义(PV0.05)。
医院2213年一2218年住院患者排名前3位的死因依次为创伤性颅内损伤293例(1645%)、急性心肌梗死142例(842%)、脑内出血58例(348%),前3位死因死亡人数占总死亡人数的2745%;且创伤性颅内损伤、急性心肌梗死、脑内出血男性人数分别为228人、93人、43人均高于女性65人、49人、15人(Pv045)。
结论：医院应根据死因分析结果，将疾病防控的重心工作提上日程，主动开展的健康宣教等活动，并加大相关疾病的早期筛查力度，促进居民健康水平的提升，进一步减少医院死亡人数。
通过分析医院死亡病例的死因，主要包括死亡病例的性别、年龄构成和死因排序，可为医院管理和疾病预防控制提供参考。
关键词住院患者；死亡病例；死因；三甲综合医院doi104969/j.issn4004-5777.002147441学科分类代码330中图分类号R19文献标识BCause of Death Analysis of Inpatient Deaths in a Tertiary General Hospital from2013to2018/ZOU Wen-tong//Mei-zhou Peeple'e Hospital，Meizhou，Guangdong，514001，ChinaAbstract Objective:To analyze the cause of death of inpatients in a tertiary a general hospital,so as to provide reference for hospital manaaemeni anp disease prevention anp controL Methode:Tha data of death cases on tha firsi pane of the meficel ra-corO manaaement system of the hospital from2213t。
疾病负担中早死所致生命损失(YLLs)
疾病负担中早死所致生命损失(YLLs)
孙贤理;谢学勤;宋华琴;金水高
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】1999(16)1
【摘要】传统上通常以发病率或死亡率等指标来评价人群的健康状况，并以此作为制定卫生政策的依据。
随着社会的发展，人们逐步意识到健康是一个复杂而又抽象的生物学现象和社会现象，它具有质和量的双重属性。
而传统指标仅说明健康状况的某一侧面，不能全面反映疾病对健康的危害程...
【总页数】2页(P36-37)
【关键词】疾病负担;早死;死亡;生命损失
【作者】孙贤理;谢学勤;宋华琴;金水高
【作者单位】北京市卫生防疫站;中国预防医学科学院
【正文语种】中文
【中图分类】R195.3
【相关文献】
1.哈尔滨市疾病负担中早死致生命损失 [J], 刘美娜;纪文艳;刘庆敏;隋丛兰
2.福建省人群疾病负担中早死所致生命损失分析 [J], 林晖;洪荣涛
3.杭州市西湖区疾病负担中早死所致生命损失 [J], 戴苡;沈毅
4.同安区居民癌症负担中早死所致生命损失分析 [J], 黄贵培;蔡琳;徐兴福
5.云南省石林县早死所致生命损失(YLL)分析 [J], 周尚成;蔡乐;万崇华;毕卫红;黄文学
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8 死因数据清洗分析工具及专题分析-死因培训班用
采用统一的模型寿命表Coale and Demeny regional (East, North, West South) model life tables
Coale and Demeny level west 26 用于女性SEYLL 计算 e0=82.5 Coale and Demeny level west 25 用于男性SEYLL 计算 e0=80
死因数据专题分析-寿命表
中国疾病预防控制中心
死因数据专题分析-寿命表 基础数据：
人口数(nPx) 死亡数(nDx)：
• 计算去死因期望寿命时，去掉相应死因的死亡数
指标计算：
年龄别死亡率(nMx)： nMx= nDx/nPx
x 岁到 x n 岁之间死亡人数 年龄别死亡概率(nqx):表示一批人在年龄x到年龄x+n 活满 x 岁的人口数 岁之间的死亡概率 nMx=
中国疾病预防控制中心
死因数据专题分析-寿命表
2009年
分地区期望寿命
76.82
76.34 73.84 74.66 73.64
期望寿命
75
74.79
65 全国 城市 农村 地区
中国疾病预防控制中心
东部
中部
西部
死因数据专题分析-寿命表
2009年
80
去死因期望寿命
4.19 2.51
75
1.44
1.13
2 .4 4
* 3 .8 9 7 7 .9 5 8 0 .2 8
中国疾病预防控制中心
死因资料分析-YLL
YLL(0,0)：
YL L N * L
L=早死造成的标准期望寿命损失 N=死亡人数
YLL(增加贴现率)：
死因监测培训试题及答案
死因监测培训试题及答案一、选择题1.下列哪项不是死因监测的重要目的？A)分析死因分布的趋势和特点B)帮助相关部门制定公共卫生政策C)诊断具体个案死亡原因D)统计死因监测数据以支持新药研发答案：D2.死因监测的一项重要职能是统计死因数据，以下哪种方法在这方面发挥了重要作用？A)人口普查B)数据挖掘C)心理测量D)地理信息系统答案：A3.在进行死因监测中，有哪些数据源是常规的获取途径？（多选）A)医疗卫生机构报告B)家庭报告C)社区问卷调查D)病理检验数据答案：A、B、C、D4.下面关于死因监测数据分析的说法哪个正确？A)分析死因数据可以帮助评估公共卫生政策效果B)死因数据分析无法识别风险群体C)死因数据分析只能用来判断个体的死因D)死因数据分析可以替代临床诊断答案：A5.下面哪个是正确的死因监测数据分析方法？A)变异系数分析B)探索性数据分析C)成本效益分析D)平均值分析答案：B二、填空题1.死因监测的基本方式包括_____法和_____法。
答案：医学证明法、死因调查法2.死因监测数据中，____案例是进行死因研究的主要对象。
答案：疑难、罕见3.常见的死因监测数据来源有____、____、____等。
答案：医疗卫生机构报告、家庭报告、社区问卷调查4.死因监测中的数据质量问题包括____、____、____等。
答案：医生诊疗错误、填报错误、统计错误5.死因监测数据分析方法主要包括____、____、____等。
答案：描述性分析、相关性分析、时间序列分析三、简答题1.请简要介绍死因监测的意义和目的。
答：死因监测是通过收集和分析死因数据，以了解人口死因分布的趋势和特点，帮助相关部门制定公共卫生政策，以及诊断具体个案的死因。
其主要目的是通过监测死因，提供有关人群健康问题和疾病负担的信息，为公共卫生策略和预防措施制定提供依据。
2.请简述死因监测的基本方式。
答：死因监测的基本方式包括医学证明法和死因调查法。
医学证明法主要通过医生的诊断和填写死亡证明书来获取死因信息，适用于大多数正常死亡案例。
27119095_中国不适环境温度对人群死亡影响的疾病负担分析和健康经济学评价
doi:10.11676/qxxb2022.031气象学报中国不适环境温度对人群死亡影响的疾病负担分析和健康经济学评价*周 璐 陈仁杰 阚海东ZHOU Lu CHEN Renjie KAN Haidong复旦大学公共卫生学院，公共卫生安全教育部重点实验室，国家卫健委卫生技术评估重点实验室，上海，200032School of Public Health/Key Lab of Public Health Safety of the Ministry of Education/NHC Key Lab of Health Technology Assessment，Fudan University，Shanghai 200032，China2021-12-21收稿，2022-03-19改回.周璐，陈仁杰，阚海东. 2022. 中国不适环境温度对人群死亡影响的疾病负担分析和健康经济学评价. 气象学报，80（3）：358-365 Zhou Lu， Chen Renjie， Kan Haidong. 2022. Mortality burden and related health economic assessment of non-optimal ambient temperature in China. Acta Meteorologica Sinica， 80（3）:358-365Abstract With the increasing impact of climate change on public health, there is an urgent need to evaluate the detrimental effect of non-optimal ambient temperature on health and quantify the temperature-related mortality and corresponding economic losses. Based on the national database of weather conditions and mortality records in 272 main cities in China from 1 January 2013 to 31 December 2015, time-series analyses are conducted to estimate the exposure-response association between temperature and mortality. Besides, meteorological, socioeconomic, and demographic data for cities across China are collected to quantify the attributable deaths and corresponding economic losses due to low and high temperatures in 31 provinces, autonomous regions and municipalities of China. The exposure-response curve for the association between ambient temperature and mortality is J-shaped, with increased mortality risks for both low and high temperatures. As estimated, 842.4 (95%CI: 659.3—1022.0) thousand and 235.8 (95%CI: 146.9—321.7) thousand deaths are attributable to low and high temperatures in 2020 in China, respectively. The corresponding economic losses are 1701.11 (95%CI: 1335.35—2059.77) billion and 509.74 (95%CI: 317.97—694.59) billion Chinese yuan, respectively. The proportion of the overall economic loss to the gross domestic product (GDP) is 2.18%. Non-optimal ambient temperature exposure has led to substantial mortality and economic loss in China. It is necessary to strengthen actions to deal with the health threats of climate change and non-optimal ambient temperature, and local adaptation measures should be taken to protect public health in the future.Key words Ambient temperature，Mortality burden，Economic assessment摘 要 气候变化对人群健康的影响不断加剧，亟待评价不适环境温度对健康的不良影响，量化与温度相关的死亡负担和对应的健康经济损失。
2015—2019年苏州市相城区居民死因分析
中国初级卫生保健2021年4月第35卷第4期（总第424期）随着社会经济的飞速发展、城市化进程的加快，居民的生活方式、饮食习惯和生活环境等方面不断发生变化，居民的死因谱也在不断变化。
分析居民的死因信息是评估居民健康水平、制定医疗卫生政策和优化卫生资源配置的科学依据[1-3]。
本文通过对苏州市相城区居民死因分析，了解相城区居民死因构成、死亡水平和变化趋势等信息，为制定疾病预防控制措施提供科学依据。
1资料与方法1.1资料来源人口数据来源于苏州市公安局。
死因数据来源于中国疾病预防控制信息系统-死因报告信息系统，研究对象为2015—2019年苏州市相城区死亡户籍居民。
1.2研究方法根据《全国疾病监测系统死因工作规范》进行死亡登记，按照《国际疾病分类》第10版进行死因编码[4]。
采用S A S9.2、S P S S22.0和E x c e l2016等软件进行数据分析。
以2010年第六次全国人口普查数据进行标化。
2结果2.1总体情况2015—2019年相城区居民共死亡14071人，粗死亡率在644.66/10万~716.52/10万之间波动，粗死亡率2016年最高，2018年最低，通过C o c h r a n-A r m i t a g e趋势分析（P＞0.05），随着年份的变化，居民粗死亡率无线性变化趋势，见表1。
2.2年龄别死亡率2015—2019年各年龄段死亡率呈“J”形变化，总体上随着年龄的增加而增高。
青少年人群中，以婴儿死亡率最高，随后随着年龄增长逐渐下降。
15岁以后，随着年龄的增长死亡率逐渐上升，见图1。
2.3死因顺位分析从死因顺位来看，2015—2019年，相城区前6位死亡主要原因是恶性肿瘤、脑血管疾病、呼吸系统疾病、心脏病、神经系统疾病以及损伤和中毒。
恶性肿瘤和脑血管疾病一直位于前2位，两者之和占所有死2015—2019年苏州市相城区居民死因分析古娜利①任玮叶①摘要目的：对苏州市相城区2015—2019年居民死因进行分析，为制定疾病预防控制策略提供科学依据。
通过多来源数据校核汇聚提高生命登记数据质量
通过多来源数据校核汇聚提高生命登记数据质量蔡玥;吴士勇;王晓旭;武瑞仙;张纹菱【期刊名称】《中国卫生统计》【年(卷),期】2022(39)1【摘要】目的评估多来源数据比对校核机制对我国死亡登记信息报告质量的提升作用。
方法整合国家卫生部门死亡医学证明信息与全员人口信息、公安部门户口注销信息、民政部门火化信息及人社部门社保终止信息,通过身份证校验,排除无效及重复个案后,估计人群真实死亡水平和死亡医学证明信息的漏报情况。
结果整合5个来源数据后,每年可获得的死亡个案信息保持在1000万以上,总量随着收集时间的增长逐渐上升。
从不同来源的死亡个案信息报告数量看,死亡医学证明信息、社保终止信息、火化信息的数据上报数量在2015-2018年间有明显提高。
死亡医学证明系统经其余任一系统补充后,数据量均可得到不同程度增长。
死亡医学证明个案信息占比在过去4年间有显著提升,且在城市地区明显高于农村地区。
通过多来源校核补充后,报告死亡率低于4‰的县区数量明显下降,2015年可降至16%。
经多来源数据校核补充后,全国死亡漏报情况得到明显改善,2015年漏报率低于20%的县区数量可增至88.1%,2018年全人群漏报率降至5.1%。
结论通过多源数据比对,可显著提高数据质量,为推进生命登记全覆盖提供有效方法,为客观反映我国居民健康数据提供数据支撑。
【总页数】6页(P2-6)【作者】蔡玥;吴士勇;王晓旭;武瑞仙;张纹菱【作者单位】国家卫生健康委统计信息中心;中国医学科学院北京协和医学院【正文语种】中文【中图分类】R195【相关文献】1.视统计信誉为生命提高统计数据质量2.提高统计数据质量的关键是把好源头数据质量关3.加强网络数据质量监控提高医疗数据质量指标4.完善统计数据质量评估制度提高国民经济核算数据质量5.关于进一步提高不动产统一登记数据质量方法的探讨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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应用死因数据前的调整流程
疾病分类模型（GBD160）
人群死亡率的估计 与校正
死因监测 数据
漏报调整 死亡率
垃圾编码重新 分配后死亡率
垃圾编码重新分配
死因数据的 分析利用
中国疾病预防控制中心
人群死亡率校正
中国疾病预防控制中心
人群死亡率校正方法
直接校正方法
根据漏报调查得到的漏报率进行校正 捕捉-再捕捉（capture-recapture）
待分配的伤害垃圾编码：
ICD10为： R00-99 *注：待分配的垃圾编码未被包括在GBD160的具体死因内
待分配的伤害垃圾编码：
gbd1-147（全部Ⅰ、Ⅱ大类死因）
分配过程：
按死亡数构成比重新分配
Байду номын сангаас
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寿命表
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寿命表-分类 按照编制方法分为：
队列寿命表（The cohort life table） ：
45
0.04 0
50
0.04 0.1
55
0.20 0.14
60
0.16 0.12
65
0.25 0.25
70
0.26 0.20
75
0.23 0.17
80
0.03 0.06
85
0.03 0.06
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垃圾编码重新分配-肿瘤部分 待分配的肿瘤垃圾编码：
其他恶性肿瘤（gbd77）中ICD10为：C76, C80, C97
活满x岁的人口数
年龄别生存概率(npx): npx=1- nqx
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寿命表-指标计算
指标计算： 指标计算：
尚存人数lx:表示同一批出生的人群中，活满X岁的人 数 lx= lx-n*npx-n
• l0值通常为100,000 称为基数 • 在最后一个年龄组，该年龄组开始时的尚存人数与该年龄组 的死亡人数相等
寿命表-示例
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寿命表-指标计算
基础数据： 基础数据：
人口数(nPx) 死亡数(nDx)：计算某种疾病的去死因期望寿命时，则加 上由于某种疾病造成的死亡数
指标计算： 指标计算：
年龄别死亡率(nMx)： nMx= nDx/nPx 年龄别死亡概率(nqx):表示一批人在年龄x到年龄x+n岁 之间的死亡概率 nMx= x岁到x + n岁之间死亡人数
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寿命表-分类 按照年龄分组分为：
完整寿命表：
• 就是以0岁为起点，逐年计算各种指标，直至生命的 极限，其年龄的区间是(x，x+1)
简略寿命表：
• 就是以0岁为起点，几年计算一次各种指标，直至生 命的极限，其年龄的区间是(x，x+n) • 最常使用的寿命表形式
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漏报校正后 的监测数据
垃圾编码分 配后的Ⅰ、 Ⅱ类疾病 垃圾编码分配 后的慢性病
Ⅱ、慢性非 传染性疾病
伤害垃圾编码分配
Ⅲ、伤害
垃圾编码分 配后的伤害
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垃圾编码重新分配-心脑血管部分 待分配的心脑血管垃圾编码：
心衰（I50） 心室心律失常（I47.1, I49.0, I46） 动脉粥样硬化（I70.9） 心脏病并发症（I51.4, I51.5, I51.6, I51.9） *注：待分配的垃圾编码不是其他心脑血管疾病（GBD110），而是GBD110中
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垃圾编码重新分配-伤害部分
待分配的伤害垃圾编码：
ICD10为：Y10–Y34, Y87.2 *注：待分配的垃圾编码未被包括在GBD160伤害部分的具体死因内
待分配的伤害垃圾编码：
gbd149-160（伤害的全部具体死因）
分配过程：
按死亡数构成比重新分配
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垃圾编码重新分配-不明原因死亡部分
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人群死亡率校正方法 漏报调查
该次调查覆盖全国31个省（直辖市、自治区）的 161个疾病监测点，每个监测点随机抽取3个乡镇， 每个乡镇抽取2个村，收集每户家庭常住人口在 2006年1月1日-2008年12月31日期间有关出生、死 亡的信息，凡是在该家庭中居住6个月及以上的均 为常住人口。 此次调查共覆盖6422667人口，共调查到20062008年死亡个案39420例。
中国疾病预防控制中心
寿命表-结果展示
2009年
分地区期望寿命
76.82 期望寿命 75 74.79 73.84
76.34 74.66 73.64
65 全国 城市 农村 地区
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东部
中部
西部
寿命表-结果展示
2009年
80
去死因期望寿命
4.19 2.51 1.44 1.13 1.06 0.34 0.26 0.21
各监测点漏报率计算与死亡率调整：
• 漏报率=漏报数/漏报调查死亡数 • 调整死亡率=粗死亡率/（1-漏报率）
合计漏报率计算与合计死亡率调整：
• 方法一：
– 合计调整死亡率=调整死亡数合计/人口数合计 =∑（粗死亡数/1-漏报率）/∑人口数 – 合计漏报率=1-（合计粗死亡率/合计调整死亡率）
• 方法二：n n n ≈ ( f1 / ∑ fi ) * lb1 + ( f 2 / ∑ fi ) * lb2 + L + ( f n / ∑ fi ) * lbn
疾病负担计算中死因数据的 分析与处理
蔡玥
中国疾病预防控制中心
报告内容 死因数据来源 人群死亡率校正 垃圾编码重新分配 寿命表 寿命损失年的计算
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死因数据来源 生命登记系统数据
法律保证的、强制性的
人口普查数据
可同时提供死亡和人口资料
具有代表性的抽样的监测系统数据
印度和中国
人口及卫生调查数据（Demography and Health Surveys）
死亡人数(ndx):表示x到x+ n岁间的死亡人数 ndx= lx* nqx 生存人年数(nLx):表示同时出生的一批人在x岁至x+ n 岁间所存活的人年数 nLx =n(lx+n+nax*ndx) Tx:表示x岁之后的总生存人年数 Tx=Tx+n+nLx X岁组人均期望寿命（ex）：ex=Tx/lx
i =1 i =1 i =1
f：各监测点调整死亡数 中国疾病预防控制中心
lb：各监测点漏报率
人群死亡率校正方法
中国疾病预防控制中心
人群死亡率校正方法
中国疾病预防控制中心
人群死亡率校正方法
全人群不同地区分性别 漏报调整前后死亡率
5岁以上人群不同地区分性别 漏报调整前后死亡率
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人群死亡率校正方法
• 记录了一组人群从第一个人出生到最后一个人死亡 的全部死亡信息 • 实际应用意义不大
周期寿命表（The period life table）：
• 反映一定时期某地区实际人口的死亡情况，是从一 个断面来看当年这段时间内人口的死亡和生存的情 况 • 它完全取决于制表这一年的人口年龄别死亡率 • 具有实际可操作性
增长期望寿命 平均期望寿命 70
期望寿命
75
65
消 化 系 统 疾 糖 病 尿 病 内 分 泌 紊 乱 泌 尿 生 殖 系 统 疾 病 伤 害 传 染 病 和 寄 生 虫 病 呼 吸 系 统 疾 病 心 脑 血 管 恶 性 肿 瘤
死因
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寿命表-模型寿命表
有时，分年龄别的人口数及死亡数不可获得 将世界各地的大量的寿命表汇集起来，进行分析和 归类，归纳出几种死亡模式，对各种模式按照其不 同的平均预期寿命水平编制出一组寿命表，供人们 参考，这就是模型寿命表。
5岁以下婴幼儿漏报率： （最终纳入分析点共89个）
• 1.经调整的婴儿死亡率如果太低，建议不纳入，中西部城市低 于5/1000，中西部农村低于10/1000，东部城市低于3/1000， 东部农村低于6/1000； • 2.婴儿漏报率为0%、100%者
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人群死亡率校正方法
漏报率计算
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寿命表-指标计算
年龄组每人每年平均存活时间(a)
如果n=5, x=5, nax=0.5，就意味着在该年龄组死亡的每个人平均存活了 5*0.5=2.5年 对于低死亡率国家1a0=0.1，对于高死亡率国家1a0=0.3 对于所有国家4a1=0.4 其余各年龄组，a=0.5
中国疾病预防控制中心
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寿命表-模型寿命表种类
1.UN Model Life Tables (1955) 2.Coale and Demeny regional (East, North, West South) model life tables (1966) 3.Ledermann’s System of Model Life Tables (1959, 1969) 4.Brass Logit Life-table System (1971) 5.UN Model Life Tables for Developing Countries
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垃圾编码重新分配-肿瘤部分 分配过程：
（1）gbd61、62、63、64、68、69、70、71、73、 74、75、76、77求和，记为sum （2）x1= ICD10为C76、C80、C97的合计 ； （3）x2=sum-x1 （4）gbd61、62、63、64、68、69、70、71、73、 74、75、76垃圾编码分配后的死亡数=上述gbd垃圾 编码分配前的死亡数*(1+x1/x2) （5）gbd77分配垃圾编码后的死亡数=（gbd77分配 前的死亡数-x1）*(1+x1/x2)