死因监测数据的分析与利用
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采用此方法对2009-2011年全国死因监测点的漏报调查进行分析，得到 的三年平均漏报率为12.6%。
15
3
死因监测相关指标计算
16
死亡率统计指标
粗死亡率（Crude Death Rate, CDR）
反映当地人口的实际死亡水平，但受人口年龄构成的影响较大。
年龄别死亡率（Age-Specific Death Rate, ASDR）
期望寿命的计算
基础数据： • 人口数(nPx) • 死亡数(nDx)-经过漏报调整 • 通过包括年龄别死亡率、年龄别死亡概率、尚存人 数、死亡人数、生存人年数、生存总人年数等一系
列指标的计算构建寿命表，最终计算期望寿命。
32
期望寿命的指标计算
年龄别死亡率(nMx)： nMx= nDx/nPx 年龄别死亡概率(nqx):表示X岁的尚存者在今后n年内死亡的 可能性
婴儿死亡率 同年不满 1岁婴儿死亡数 1000 ‰ 某年活产总数
新生儿死亡率（NMR）
新生儿死亡率 同年28天以内的死亡数 1000 ‰ 某年活产总数
20
死亡率统计指标
5岁以下儿童死亡率
衡量儿童的健康水平和变化。
5岁以下儿童死亡率 同年5岁以下儿童死亡数 1000 ‰ 某年活产总数
迟审率 = 网络报告后7日内未审核个案数 / 报告个案总
数 × 100% 注：一审未通过者，不计入迟审
7
质量评价——编码准确情况
各类常见死因编码不准确的比例 = 已审核个案中各类常见死因编码 不准确的个案数 / 已审核个案总数 × 100%。
• 死因不明：根本死因编码以“R”开头（R95除外）； • 伤害无外部原因或意图不明：根本死因编码为Y10-Y34、Y87.2以及S和T 类；
世界卫生组织将 30-70 岁（不包括 70 岁）发生的死亡定义 为“早死”，并推荐其作为评价国家慢性病控制水平的重 要指标。 主要慢性病（参照GBD160分类） • 恶性肿瘤（C00-C97） • 心血管疾病（I00-I99） • 糖尿病（E10-E14） • 慢性呼吸系统疾病（J30-J98）
死因不明 伤害无外部原因 或意图不明 心血管病缺乏诊 断意义 肿瘤未指明位置 呼衰肝衰
4
质量评价——报告情况
报告死亡率： • 月报告死亡率 = 月报告个案数×12/常住人口数 × 100000/10万 • 季报告死亡率 = 季报告个案数×4/常住人口数 × 100000/10万 • 年报告死亡率 = 年报告个案数/常住人口数 × 100000/10万 重卡率 = 疑似重复个案数 / 报告个案总数 × 100% 覆盖率 = 1 - 未报告县区比例 报告及时比例 = 在签发《死亡证》15日内报告个案数 / 报告个案总 数 × 100%
用于年龄组之间的死亡水平的比较。
某年龄组死亡率 同年该年龄组的死亡人 数 1000‰ 某年某年龄组平均人口 数
17
死亡率统计指标
年龄标化死亡率（ASCDR）
• • 采用统一的年龄结构作为分析年龄死亡率的权数，用此权数来调整各个年龄别死 亡率后，得到的死亡率称为标化死亡率 用于对两个或两个以上人口年龄结构存在差别的地区或时间点进行全人群死亡率 的比较
(2) 30005 86920 102502 151494 182932 203107 190289 147076 99665 90891 105382 86789 69368
• 心血管病缺乏诊断意义：根本死因编码为I47.2、I49.0、I46、I50、 I51.4、I51.5、I51.6、I51.9、I70.9；
• 肿瘤未指明位置：根本死因编码为C76、C80、C97；
• 呼衰、肝衰：根本死因编码为J96、K72。
8
2
数据清洗与漏报调整
9
数据清洗与漏报调整
数据清洗
“捕获”一批随机样本（网络报告），将其做标记，再放 回到总体中；然后“再捕获”第二批随机样本（漏报调 查），记录来自第一批随机样本中被标记的数量。
14
捕获-再捕获方法
网N为总死亡数，M为网络报告死亡数，n为漏报调查死亡数，m为重复 标记数。
P =（N‐M）/N* 100%
11
数据清洗——逻辑核查
年龄错误 年龄小于0岁或者大于120岁，身份证填补 性别错误 性别缺失或超出男女范围，身份证填补 数据的逻辑错误 • 年龄相关：1岁及以上患围生期疾病，15-55岁之外患产科疾病， 5岁以下自杀、风湿性心脏病、缺血性心脏病， 5岁以下患COPD、高血压及并发症 • 性别相关：男患女病、女患男病 系统逻辑校验 • 罕见传染病（白喉）、未特指的严重急性呼吸道综合征 • 急性脊髓灰质炎、龙线虫病、盘尾丝虫病、丝虫病
生存人年数
nLx
生存总人年数 Tx
(9) 6891768 6792984 6399653 5910145 5422513 4936832 4453472 3972788 3494969 3020524 2551006 2089079 1639518
平均期望寿命 ex
(10) 68.92 68.92 65.24 60.49 55.70 50.93 46.19 41.44 36.68 31.96 27.34 22.84 18.56
n x
n L （lx lx n） 2
• 0岁组生存人年数：
L 0 l1 a 0 d 0
a0：0岁组死亡者的平均存活年数，男女合计为0.15。 • 最后一个年龄组的生存人年数Lw，用下式计算：
Lw lw mw
Lw：最后一个年龄组的生存人年数；lw：生存人数；mw：死亡统计
中的最后一组死亡率。
• 年龄组死亡概率与年龄组死亡率之间存在一定的函数关系，当 年龄组距n≤5时，两个指标近似下列函数关系：
n x
q
2 n nmx 2 n nmx
• 婴儿死亡率作为0岁组死亡概率（q0）的估计值 • 最后一个年龄组死亡概率为1
33
期望寿命的指标计算
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- ndx
27
主要慢性病早死概率
编码不准确或未就医比例较高，则使用全球疾病负担定义的 ICD-10编码范围 更具体、准确 选用之后不要随意更换 参考文献：《1990～2015年中国分省慢性病早死概率与健康中
国2030下降目标分析》
28
主要慢性病早死概率
计算步骤 • 计算四类慢病30-69岁人群按5岁分组的死亡率 • 计算对应各年龄组死亡概率
下，已经活到X岁年龄的人群平均还有可能继续存活的年岁数。
既能综合反映各个年龄组的死亡水平，又能以期望寿命长短的形式说 明人群的健康水平，是评价不同国家或不同地区社会卫生状况的主要 指标之一。 0岁组期望寿命：指当前出生的人口在各年龄组死亡率保持现有水平 不变的情况下平均预期可存活的年数。
31
5
质量评价——报告情况
身份证号码填写完整率 = 填写身份证号码个案数 / 已审
核的报告个案总数 × 100%
注：1岁以下可以不填写身份证号码，不计入统计 多死因链填写率 = 填写1个以上死因链个案数 / 已审核 的报告个案总数 × 100%
6
质量评价——审核情况
审核率 = 审核个案数 / 报告个案总数 × 100%
孕产妇死亡率 一年内孕产妇死亡与当年出生人数之比，可评价妇女保健工作，
间接反映一个国家或地区的卫生水平。
孕产妇死亡率 同年孕产妇死亡数 100000 / 10万 某年活产总数
21
死因编码和ICD-10
ICD-10编码
• 国际疾病统计分类（ICD）编码
• 死亡医学证明书中，所有的根本死 亡原因全部采用ICD编码进行编码 • ICD-10编码由4位字母和数字组成 • 包含1万多条编码
实际死亡人数
nDx
年龄组死亡率
nmx
死亡概率
nqx
尚存人数 lx
(6) 100000 98570 98095 97708 97345 96928 96416 95858 95270 94508 93299 91471 88353
死亡人数 dx
(7) 1430 475 387 364 417 512 558 588 762 1209 1828 3118 5665
计算步骤
• • • 计算年龄组死亡率； 以各年龄组死亡率乘以相应的标准人口年龄构成比，得到相应的理论死亡率； 将各年龄组的理论死亡率相加之和，即标化死亡率。
18
标化死亡率计算模板
19
死亡率统计指标
婴儿死亡率（IMR）
婴儿出生后一周岁以内的死亡率，以千分数表示，可衡量一个国 家或地区的卫生水平。
大多数死因都与年龄和性别相关，可以通过不同
性别和年龄组的分析，发现不同疾病的特征
24
死因别死亡率的计算
计算公式
某死因死亡率 同年内某种原因死亡人 数 100000 / 10万 某年平均人口数
漏报调整后死因别死亡率计算
某死因漏报调整后死亡 率 同年内某种原因死亡人 数 漏报调整后全死因死亡 率 某年全死因死亡数
5 qx
55 mx 1 2.55 mx
• 计算对应各年龄组生存概率：1- 5 qx • 计算30-69岁早死概率
40
q30 1- (1 5 q X )
X 30
65
29
早死概率计算模板
30
期望寿命
期望寿命（life expectancy）：又称平均期望寿命，即在某一死亡水平
• 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。
死亡人数(ndx):表示x到x+n岁间的死亡人数，与死亡监测统计的 当年的实际死亡人数不同。
ndx=
lx* nqx
34
期望寿命的指标计算
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
• 查重
• 逻辑核查
漏报调整
• 直接估计 根据漏报调查得到的漏报率进行校正 • 捕获-再捕获（capture-recapture）
10
数据清洗——查重
疑似重卡判断标准： • 身份证（不为空）和死者姓名均相同； • 身份证（不为空）、死者姓名第一字、出生日期和死亡日期均 相同； • 身份证（不为空）、性别、住址和家属姓名均相同； • 死者姓名、生前常住地址编码、出生日期和死亡日期均相同。
死因监测数据的分析与利用
河南省疾控中心健慢所
1
目 录 Contents
死因数据质量评价
数据清洗与漏报调整 死因数据常规分析 死亡数据统计与分析软件应用
2
1
死因数据质量评价
3
质量评价
报告情况
报告死亡率 重卡率 覆盖率 报告及时比例 身份证号填写完整 率 多死因链填写率
审核情况
审核率 迟审率
编码准确情况
25
死因构成及顺位
死因构成 因某种或某类原因而死亡的人数在全部死亡人数中所占的比 重。计算公式如下：
死因构成 某年因某类死因死亡人 数 100 % 同期总死亡人数
死因顺位 指各种死因死亡数按其占总死亡数的比重（死因构成）由高 到低排序的位次，反映某人群的主要死亡原因。
26
主要慢性病早死概率
12
漏报调整
在常规死亡报告中，漏报在所难免；
采用死因监测等单一来源的数据直接计算死亡率，可能
会对真实死亡水平造成低估； 利用漏报调查数据计算漏报率，对粗死亡率进行调整。
13
捕获 - 再捕获方法
由野生动物学家用于估计限定区域内某种野生动物的数量，
近年来在流行病学疾病检测方面得到广泛应用。
22
死亡原因分类
将ICD-10编码进行归类
• 三大类疾病
传染病、母婴和营养疾病 慢性非传染性疾病 伤害
• 常用统计报表分类
GBD160分类 CCD104分类
• 各个系统疾病：常用于死因顺位
23
死因别死亡率
死因别死亡率是衡量人群健康状况的重要指标 某些特殊或者重要疾病死亡率的发展趋势，对国 家发展规划有重要的影响
35
期望寿命的指标计算
Tx:表示x岁之后的生存总人年数
Tx
x
w
n x
L
• 最后一个年龄组 Tw=Lw
X岁组人均期望寿命（ex）：
ex=Tx/lx
36
年龄组（岁） X~
(1) 0~ 1~ 5~ 10~ 15~ 20~ 25~ 30~ 35~ 40~ 45~ 50~ 55~
平均人口数
nPx
15
3
死因监测相关指标计算
16
死亡率统计指标
粗死亡率（Crude Death Rate, CDR）
反映当地人口的实际死亡水平，但受人口年龄构成的影响较大。
年龄别死亡率（Age-Specific Death Rate, ASDR）
期望寿命的计算
基础数据： • 人口数(nPx) • 死亡数(nDx)-经过漏报调整 • 通过包括年龄别死亡率、年龄别死亡概率、尚存人 数、死亡人数、生存人年数、生存总人年数等一系
列指标的计算构建寿命表，最终计算期望寿命。
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期望寿命的指标计算
年龄别死亡率(nMx)： nMx= nDx/nPx 年龄别死亡概率(nqx):表示X岁的尚存者在今后n年内死亡的 可能性
婴儿死亡率 同年不满 1岁婴儿死亡数 1000 ‰ 某年活产总数
新生儿死亡率（NMR）
新生儿死亡率 同年28天以内的死亡数 1000 ‰ 某年活产总数
20
死亡率统计指标
5岁以下儿童死亡率
衡量儿童的健康水平和变化。
5岁以下儿童死亡率 同年5岁以下儿童死亡数 1000 ‰ 某年活产总数
迟审率 = 网络报告后7日内未审核个案数 / 报告个案总
数 × 100% 注：一审未通过者，不计入迟审
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质量评价——编码准确情况
各类常见死因编码不准确的比例 = 已审核个案中各类常见死因编码 不准确的个案数 / 已审核个案总数 × 100%。
• 死因不明：根本死因编码以“R”开头（R95除外）； • 伤害无外部原因或意图不明：根本死因编码为Y10-Y34、Y87.2以及S和T 类；
世界卫生组织将 30-70 岁（不包括 70 岁）发生的死亡定义 为“早死”，并推荐其作为评价国家慢性病控制水平的重 要指标。 主要慢性病（参照GBD160分类） • 恶性肿瘤（C00-C97） • 心血管疾病（I00-I99） • 糖尿病（E10-E14） • 慢性呼吸系统疾病（J30-J98）
死因不明 伤害无外部原因 或意图不明 心血管病缺乏诊 断意义 肿瘤未指明位置 呼衰肝衰
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质量评价——报告情况
报告死亡率： • 月报告死亡率 = 月报告个案数×12/常住人口数 × 100000/10万 • 季报告死亡率 = 季报告个案数×4/常住人口数 × 100000/10万 • 年报告死亡率 = 年报告个案数/常住人口数 × 100000/10万 重卡率 = 疑似重复个案数 / 报告个案总数 × 100% 覆盖率 = 1 - 未报告县区比例 报告及时比例 = 在签发《死亡证》15日内报告个案数 / 报告个案总 数 × 100%
用于年龄组之间的死亡水平的比较。
某年龄组死亡率 同年该年龄组的死亡人 数 1000‰ 某年某年龄组平均人口 数
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死亡率统计指标
年龄标化死亡率（ASCDR）
• • 采用统一的年龄结构作为分析年龄死亡率的权数，用此权数来调整各个年龄别死 亡率后，得到的死亡率称为标化死亡率 用于对两个或两个以上人口年龄结构存在差别的地区或时间点进行全人群死亡率 的比较
(2) 30005 86920 102502 151494 182932 203107 190289 147076 99665 90891 105382 86789 69368
• 心血管病缺乏诊断意义：根本死因编码为I47.2、I49.0、I46、I50、 I51.4、I51.5、I51.6、I51.9、I70.9；
• 肿瘤未指明位置：根本死因编码为C76、C80、C97；
• 呼衰、肝衰：根本死因编码为J96、K72。
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2
数据清洗与漏报调整
9
数据清洗与漏报调整
数据清洗
“捕获”一批随机样本（网络报告），将其做标记，再放 回到总体中；然后“再捕获”第二批随机样本（漏报调 查），记录来自第一批随机样本中被标记的数量。
14
捕获-再捕获方法
网N为总死亡数，M为网络报告死亡数，n为漏报调查死亡数，m为重复 标记数。
P =（N‐M）/N* 100%
11
数据清洗——逻辑核查
年龄错误 年龄小于0岁或者大于120岁，身份证填补 性别错误 性别缺失或超出男女范围，身份证填补 数据的逻辑错误 • 年龄相关：1岁及以上患围生期疾病，15-55岁之外患产科疾病， 5岁以下自杀、风湿性心脏病、缺血性心脏病， 5岁以下患COPD、高血压及并发症 • 性别相关：男患女病、女患男病 系统逻辑校验 • 罕见传染病（白喉）、未特指的严重急性呼吸道综合征 • 急性脊髓灰质炎、龙线虫病、盘尾丝虫病、丝虫病
生存人年数
nLx
生存总人年数 Tx
(9) 6891768 6792984 6399653 5910145 5422513 4936832 4453472 3972788 3494969 3020524 2551006 2089079 1639518
平均期望寿命 ex
(10) 68.92 68.92 65.24 60.49 55.70 50.93 46.19 41.44 36.68 31.96 27.34 22.84 18.56
n x
n L （lx lx n） 2
• 0岁组生存人年数：
L 0 l1 a 0 d 0
a0：0岁组死亡者的平均存活年数，男女合计为0.15。 • 最后一个年龄组的生存人年数Lw，用下式计算：
Lw lw mw
Lw：最后一个年龄组的生存人年数；lw：生存人数；mw：死亡统计
中的最后一组死亡率。
• 年龄组死亡概率与年龄组死亡率之间存在一定的函数关系，当 年龄组距n≤5时，两个指标近似下列函数关系：
n x
q
2 n nmx 2 n nmx
• 婴儿死亡率作为0岁组死亡概率（q0）的估计值 • 最后一个年龄组死亡概率为1
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期望寿命的指标计算
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- ndx
27
主要慢性病早死概率
编码不准确或未就医比例较高，则使用全球疾病负担定义的 ICD-10编码范围 更具体、准确 选用之后不要随意更换 参考文献：《1990～2015年中国分省慢性病早死概率与健康中
国2030下降目标分析》
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主要慢性病早死概率
计算步骤 • 计算四类慢病30-69岁人群按5岁分组的死亡率 • 计算对应各年龄组死亡概率
下，已经活到X岁年龄的人群平均还有可能继续存活的年岁数。
既能综合反映各个年龄组的死亡水平，又能以期望寿命长短的形式说 明人群的健康水平，是评价不同国家或不同地区社会卫生状况的主要 指标之一。 0岁组期望寿命：指当前出生的人口在各年龄组死亡率保持现有水平 不变的情况下平均预期可存活的年数。
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质量评价——报告情况
身份证号码填写完整率 = 填写身份证号码个案数 / 已审
核的报告个案总数 × 100%
注：1岁以下可以不填写身份证号码，不计入统计 多死因链填写率 = 填写1个以上死因链个案数 / 已审核 的报告个案总数 × 100%
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质量评价——审核情况
审核率 = 审核个案数 / 报告个案总数 × 100%
孕产妇死亡率 一年内孕产妇死亡与当年出生人数之比，可评价妇女保健工作，
间接反映一个国家或地区的卫生水平。
孕产妇死亡率 同年孕产妇死亡数 100000 / 10万 某年活产总数
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死因编码和ICD-10
ICD-10编码
• 国际疾病统计分类（ICD）编码
• 死亡医学证明书中，所有的根本死 亡原因全部采用ICD编码进行编码 • ICD-10编码由4位字母和数字组成 • 包含1万多条编码
实际死亡人数
nDx
年龄组死亡率
nmx
死亡概率
nqx
尚存人数 lx
(6) 100000 98570 98095 97708 97345 96928 96416 95858 95270 94508 93299 91471 88353
死亡人数 dx
(7) 1430 475 387 364 417 512 558 588 762 1209 1828 3118 5665
计算步骤
• • • 计算年龄组死亡率； 以各年龄组死亡率乘以相应的标准人口年龄构成比，得到相应的理论死亡率； 将各年龄组的理论死亡率相加之和，即标化死亡率。
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标化死亡率计算模板
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死亡率统计指标
婴儿死亡率（IMR）
婴儿出生后一周岁以内的死亡率，以千分数表示，可衡量一个国 家或地区的卫生水平。
大多数死因都与年龄和性别相关，可以通过不同
性别和年龄组的分析，发现不同疾病的特征
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死因别死亡率的计算
计算公式
某死因死亡率 同年内某种原因死亡人 数 100000 / 10万 某年平均人口数
漏报调整后死因别死亡率计算
某死因漏报调整后死亡 率 同年内某种原因死亡人 数 漏报调整后全死因死亡 率 某年全死因死亡数
5 qx
55 mx 1 2.55 mx
• 计算对应各年龄组生存概率：1- 5 qx • 计算30-69岁早死概率
40
q30 1- (1 5 q X )
X 30
65
29
早死概率计算模板
30
期望寿命
期望寿命（life expectancy）：又称平均期望寿命，即在某一死亡水平
• 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。
死亡人数(ndx):表示x到x+n岁间的死亡人数，与死亡监测统计的 当年的实际死亡人数不同。
ndx=
lx* nqx
34
期望寿命的指标计算
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
• 查重
• 逻辑核查
漏报调整
• 直接估计 根据漏报调查得到的漏报率进行校正 • 捕获-再捕获（capture-recapture）
10
数据清洗——查重
疑似重卡判断标准： • 身份证（不为空）和死者姓名均相同； • 身份证（不为空）、死者姓名第一字、出生日期和死亡日期均 相同； • 身份证（不为空）、性别、住址和家属姓名均相同； • 死者姓名、生前常住地址编码、出生日期和死亡日期均相同。
死因监测数据的分析与利用
河南省疾控中心健慢所
1
目 录 Contents
死因数据质量评价
数据清洗与漏报调整 死因数据常规分析 死亡数据统计与分析软件应用
2
1
死因数据质量评价
3
质量评价
报告情况
报告死亡率 重卡率 覆盖率 报告及时比例 身份证号填写完整 率 多死因链填写率
审核情况
审核率 迟审率
编码准确情况
25
死因构成及顺位
死因构成 因某种或某类原因而死亡的人数在全部死亡人数中所占的比 重。计算公式如下：
死因构成 某年因某类死因死亡人 数 100 % 同期总死亡人数
死因顺位 指各种死因死亡数按其占总死亡数的比重（死因构成）由高 到低排序的位次，反映某人群的主要死亡原因。
26
主要慢性病早死概率
12
漏报调整
在常规死亡报告中，漏报在所难免；
采用死因监测等单一来源的数据直接计算死亡率，可能
会对真实死亡水平造成低估； 利用漏报调查数据计算漏报率，对粗死亡率进行调整。
13
捕获 - 再捕获方法
由野生动物学家用于估计限定区域内某种野生动物的数量，
近年来在流行病学疾病检测方面得到广泛应用。
22
死亡原因分类
将ICD-10编码进行归类
• 三大类疾病
传染病、母婴和营养疾病 慢性非传染性疾病 伤害
• 常用统计报表分类
GBD160分类 CCD104分类
• 各个系统疾病：常用于死因顺位
23
死因别死亡率
死因别死亡率是衡量人群健康状况的重要指标 某些特殊或者重要疾病死亡率的发展趋势，对国 家发展规划有重要的影响
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期望寿命的指标计算
Tx:表示x岁之后的生存总人年数
Tx
x
w
n x
L
• 最后一个年龄组 Tw=Lw
X岁组人均期望寿命（ex）：
ex=Tx/lx
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年龄组（岁） X~
(1) 0~ 1~ 5~ 10~ 15~ 20~ 25~ 30~ 35~ 40~ 45~ 50~ 55~
平均人口数
nPx