山东省农村自杀死亡特征及相关因素的生态学研究

摘要

研究背景：
　　随着社会经济的发展和生活压力的增大，自杀已成为一个日益受到关注的社会问题，越来越多的研究者致力于自杀的研究。世界卫生组织定义自杀为自发完成的、故意的行动后果，行为人完全了解或期望行动的致死性后果。根据世卫组织的数据，全球自杀率从2000年的14.5/10万下降至2012年的11.4/10万。而近年来的研究显示，中国的自杀率也有明显的下降趋势，从2002年的15.68/10万下降至2011年的8.14/10万，且自杀的其他分布特征也发生了变化。
　　自杀是一个多方面因素共同作用的结果，其危险因素涵盖心理、文化、生物学等多方面因素。目前多数研究以个体为观察和分析单位，探索可能与自杀有关的因素，而以群体的观察和分析单位的生态学研究则相对较少。在现有报导的研究中，关于自杀的生态学研究多集中于国外，研究因素涉及自然环境因素、社会文化因素、经济因素和生活水平等多个方面。国外的研究发现气温、日照时间、失业率、贫困率及烟草消费量等与自杀率的水平相关。反观国内关于自杀的生态学研究开展较少，所涉及的因素有气象因素、收入和文化程度等，选择的因素较少。因此本研究采用生态学研究的方法，从群体的水平上，探讨山东省农村自杀率与多方面因素的可能的关系，包括气象因素、人口结构因素、社会经济学因素和生活水平因素等，以期更全面的分析与自杀率有关的因素，为从宏观上制定自杀预防策略提供依据。
　　时间序列分析克服了传统回归分析的缺陷，且其分析理论与方法均十分成熟，现已被广泛应用于对多种疾病发生的趋势拟合与预测中并取得了很好的效果。而国内研究很少以时间序列分析对自杀率进行分析建模。因此本研究以历年各月的自杀率为时间序列，对其建立ARIMA模型，并对自杀率进行预测。
　　研究目的：
　　1.了解山东省农村近年来自杀死亡人群的自杀行为特征，探讨自杀率的变化趋势;描述分析不同性别及不同年龄组自杀率的特征和趋势;
　　2.探讨不同年份气象因素、社会经济学因素等与自杀率间的关系，从群体水平上发现可能的相关因素;
　　3.通过时间序列分析对总体自杀率和不同性别自杀率进行建模、拟合，预测其未来变化趋势。
　　方法：
　　本研究采用生态学研究设计，从群体水平上探讨自杀率的相关因素;采用时间序列分析建模并预测其发展趋势。
　　1.资料来源
　　本研究从山东省疾病监测点选取了胶南、沂源、蓬莱、寿光、高密、邹城、宁阳、乳山、莒南、武城、高唐等11个农村县市，收集各地2006-2013年间的自杀死亡资料。所需的自杀死亡资料来源于山东省疾病预防控制中心主管的疾病监测系统。自杀死亡资料包括自杀死亡者的年龄、性别、婚姻状况、文化程度、户籍地址、死亡时间、根本死亡原因和自杀行为特征等信息。各县市的官方人口资料亦由山东省疾病预防控制中心提供。
　　各县市的气象资料、人口结构、社会和经济发展及生活水平等方面的资料源于山东省统计年鉴和各地市统计年鉴（青岛、淄博、烟台、潍坊、济宁、威海、临沂、德州和聊城）。所获的气象资料资料包括各地各年的年平均温度、年降水量和年日照时数;人口学资料包括人口密度、性别比、65岁以上人口比例、出生率和人口自然增长率;社会经济学资料包括人均生产总值、第一产业比重、第三产业比重、农村人口比例、人均农药使用量、农民纯收入、恩格尔系数、交通通信支出比重、医疗保健支出比重、每万人床位数、每万人卫生技术人员数和初中升高中升学率。本研究仅收集了统计年鉴中2006-2012年间各地的资料。
　　2.数据分析
　　以第六次人口普查的全国人口为标准人口，计算各地的标化自杀死亡率。使用Microsoft Excel2013对自杀率做线图，以描述其发展变化趋势和分布规律。使用双变量相关分析探索自杀死亡率与各个变量间的关系，对于两变量均符合正态分布的，采用Pearson相关分析;不符合正态分布的，采用Spearman秩相关分析。
　　对2006-2012年间各月的自杀率建立ARIMA模型，评价模型的拟合和预测效果;再对2006-2013年的自杀率进行建模预测2014年的自杀率情况。
　　研究结果：
　　1.自杀死亡基本情况
　　2006-2013年间，山东省11个县（市）累计自杀死亡10038例，占全部死因的构成比为2.25％。自杀死亡者的平均年龄为59.56±18.13岁，且65岁及以上的自杀者占全部自杀死亡的43.8％。自杀死亡的男女性别比为1.24∶1，且历年男性自杀者均多于女性。春季和夏季自杀人数明显较秋冬季为多。最常见的自杀方式为使用农药(48.90％))、上吊(38.85％)和药物过量(5.14％)，且男性自杀者使用暴力方式者的比例高于女性（47.6％ VS.41.1％，x2=42.11，P＜0.01）。
　　2.自杀率的水平与分布特征
　　2006-2013年间山东省平均标化自杀率为14.23/10万。自杀率总体呈下降趋势，从2006年的17.20/10万下降为2013年的11.38/10万，年平均下降速度为6.08％。各年的男性自杀率始终高于女性，2006-2013年间自杀率的男女性别比为1.32∶1。自杀率随年龄增加而升高，且在65岁以上人群中，自杀率呈近似指数增长。在时间分布上，一年内3-6月份的自杀率高于其他月份，12月最低。
　　3.自杀率的相关因素
　　本研究对每年各地的自杀率及其各因素之间的关系进行了相关分析。在2006-2012年间，与自杀率水平之间相关的因素有:年降水量、男女性别比、第三产业比重和每万人床位数，且各因素与自杀率正相关。而每万人卫生技术人员数和农村居民恩格尔系数与自杀率水平之间存在正相关趋势;出生率和农村人口的比重则与自杀率水平间存在负相关趋势。在上述各因素中，人口结构因素和气象因素多出现在较早的年份;而社会经济学发展和生活水平方面的因素多出现在较近的年份。
　　4.自杀率的时间序列分析
　　对2006-2012年各月的自杀率建立模型为ARIMA(0，(1，12)，(1，5))，该模型对2006-2012年自杀率的拟合和对2013年自杀率的预测的效果良好，所有的实际值均落入95％置信区间内。
　　以2006-2013年各月自杀率为时间序列，对此序列进行分析所建立的模型为ARIMA(0，(1，12)，1)×(0，(1，12)，1)12。所有自杀率的实际值均落入置信区间内，该模型对自杀率的拟合效果良好。利用该模型预测2014年自杀率为11.35/10万，略低于2013年的水平。
　　研究结论：
　　1.自杀死亡占全死因的构成比为2.25％。自杀死亡者的平均年龄为59.56±18.13岁，且老年人占全部自杀死亡的43.8％。农药和上吊为最常见的自杀方式。
　　2.2006-2013年间山东省的年平均标化自杀率为14.23/10万，且总体上呈下降趋势。男性自杀率高于女性，自杀率的性别比为1.32∶1。自杀率随年龄增加而增高。男性和老年人应作为未来自杀防控工作的重点人群。
　　3.年降水量、男女性别比、第三产业比重及每万人床位数与自杀率呈正相关。与自杀率间有正相关趋势的因素有每万人卫生技术人员数和农村居民恩格尔系数;有负相关趋势的因素为出生率和农村人口的比重。
　　4.ARIMA模型适用对自杀率的拟合和预测，预测2014年的自杀率仍有小幅的下降趋势。

目录

声明

摘要

一、前言

1．1 自杀率及其特征

1．2 自杀的相关因素

1．3 时间序列分析的概念与应用

1．4 研究目的

二、资料与方法

2．1 资料来源

2．2 资料整理

2．3 质量控制

2．4 统计分析

三、结果

3．1 自杀死亡基本情况

3．2 自杀率水平、趋势与特征

3．3 自杀率的相关因素分析

3．4 ARIMA模型对自杀率的拟合与预测

四、讨论

4．1 山东省农村自杀死亡行为特征

4．2 自杀率水平的特征

4．3 自杀率的相关因素

4．4 自杀率的时间序列分析

五、结论与建议

5．1 结论

5．2 建议

六、局限性和创新点

6．1 局限性

6．2 创新点

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的论文