上海市杨浦区户籍居民全死因死亡率变化趋势分析及预测研究

摘要

目的：　　社会因素的对某些疾病死亡率有一定的影响，如能很好的认知并了解其中的关系，则可为制定疾病控制相关政策提供一定的参考。一个地区范围内，时间跨度长的流行病相关数据可以很好的用来分析社会因素的影响。全球疾病负担组织(GBD)研究表明，在中国等发展中国家，慢性非传染性疾病的发病率已经超过了传染性疾病、母婴疾病、围产期疾病和营养不良疾病的发病率。五岁以下儿童死亡率常用来评估一个地区卫生系统状况。在1996年至2014年间，中国五岁以下儿童死亡率下降了79％，尽管这一比率仍高于高收入国家。在中国，社会因素对人群归因死亡率的长期影响尚未得到系统性的评估。　　第一次鸦片战争后，上海成为世界上最大的国际贸易港口城市。自1949年中华人民共和国成立以来，上海市居民经历了以下重大社会事件和公共卫生事件:污染工业的发展(1949-1980)，无产阶级文化大革命(1966-1976)，改革开放(1979-)和甲肝大流行（1988年1月）。　　根据世界银行的人均收入标准:上海在1994年以前属于低收入地区;在1996-2005年期间属于中低收入地区;在2006年以后属于中高收入地区。上海市的出生登记制度建立于1987年，比全国早14年。　　在过去的几十年里，由于经济的快速增长，上海一些地区的人口不断增加。为了评估社会事件对上海市自然人口增长的分死因死亡率的影响，选择杨浦区作为本研究的数据来源地区。选择杨浦区主要有以下几个原因:首先，杨浦区的经济水平在上海市区中处于中等水平;其次，杨浦区的居民经历了上述所有公共事件;三是杨浦区户籍居民人口相对稳定，1974-2014年期间从0.77×106到1.09×106。这主要是由于大型企业的引进受到限制和严格的户籍制度。杨浦区户籍居民在研究期间的人口流入和流出相对有限。因此，研究在人口自然增长状态下社会事件对死亡率的影响，杨浦区的居民人口数据具有非常好的代表性。　　材料：　　本文研究所用数据来源于1974-2014年上海市杨浦区疾病控制中心死亡登记系统，其中囊括所有上海市杨浦区户籍人口死亡信息。疾病分类编码采用ICD-10分类编码。　　方法：　　1、对41年间各主要疾病的死因顺位，性别比、死亡率变化趋势进行描述性流行病学分析。　　2、死亡率分解方法:　　(1)计算方法:同一个人口不同时间的死亡率差别可以看作不同人口结构人口的死亡率差别进行分解。死亡率变化分解采用一种无残差的方法:假定需分解人口A和人口B粗死亡率差别:　　Diff=CDRB-CDRA=∑CBX·MBX-∑CAX·MAX=∑CBX·(MBX+MAX/(2))-∑CAX·(MBX+MAX/(2))+∑MBX·(CBX+CAX/(2))-∑MAX·(CBX+CAX/(2))=∑(CBX+CAX)·(MBX+MAX/(2))+∑(MBX-MAX)·(CBX+CAX/(2))　　=年龄结构的差别(以A和B分年龄死亡率的平均值为权重)+非年龄结构的差别（以A和B年龄结构为权重）　　=人口因素贡献值+非人口因素贡献值　　其中:CDR=D/(p)=∑(∞)0(BA)/PxPx/(p)=∑∞(0)Dx/(p)·Px/(p)=∑(∞)0Mx·Cx　　设Diff为人口A与人口B的死亡率差，则:　　=人口因素贡献值+非人口因素贡献值　　其中:　　其中:CDR=CDR=D/(p)=∑(∞)0(BA)/PxPx/(p)=∑∞(0)Dx/(p)·Px/(p)=∑(∞)0Mx·Cx　　人口因素贡献率=人口因素贡献值/（人口因素贡献值+非人口因素贡献值）*100％　　非人口因素贡献率=非人口因素贡献值/（人口因素贡献值+非人口因素贡献值）*100％　　这里年龄结构差别即两人群人口因素导致的死亡率差别，非年龄结构差别即两人群非人口因素导致的死亡率差别。　　(2)数据整理方法:把上海市杨浦区1975-2014年分为4段，分别为A段(1975年-1984年);B段（1985年-1994年）;C段（1995年-2004年）;D段（2004年-2014年）。取各年份段分死因分年龄组死亡人数平均数和杨浦区各年份段个年龄组人口数进行计算。　　由于需要计算粗死亡率差值，所以计算的年份分别为:　　B-A=（1985年-1994年）-（1975年-1984年）;　　C-B=(1995年-2004年)-（1985年-1994年）;　　D-C=（2004年-2014年）-（1995年-2004年）;　　3、时间趋势分析方法:　　死亡率时间趋势分析试图找到一段时间内死亡率变化的趋势分段。本文采用JoinpointRegressionProgram4.3.1.0(April，2016)软件进行。该软件能够较好的找到死亡率变化的最优模型。在模型的拟合上，按照Joinpoint从0-5的顺序依次进行，寻找最大P值的Joinpoint数量。　　4、人口预测方法:　　用1945年Leslie发明的利用目前的年龄结构状况，得到未来的年龄结构和数量随时间演变的动态预测。　　结果：　　上海市杨浦区在1974年65岁以上老龄人口占比为12.18％,1984年为9.21％，1994年为10.49％，2004年为15.77％，2014年为18.22％，老龄化状况逐年加剧。1974-2014年间全死因顺位前5位分别为:循环系统疾病、肿瘤、慢性呼吸系统疾病、意外伤害、内分泌和营养代谢疾病。1974-2014年年龄别死亡人口占比最高的年龄段分别为75-年龄组(16.83％)，85-年龄组(16.58％)，80-年龄组(16.13％)，70-年龄组(14.00％)，65-年龄组(10.31％)。除了0-岁组之外，年龄别死亡人口占比随着年龄的增加而升高。分死因中年龄别死亡人口占比较高的大多数集中在70-以上人群。以10年分段的全死因顺位分析显示:循环系统疾病、肿瘤和慢性呼吸系统疾病变化不大，为前3位，上升幅度较大的为内分泌和营养系统疾病，全户籍中从第7位上升到第4位，男性户籍中从第9位上升到第4位，女性户籍中从第7位上升到第4位。下降幅度较大的为泌尿系统疾病，全户籍从第8位下降到第10位，男性户籍人口从第7位下降到第10位，女性户籍人口从第8位下降到第10位。　　在1974年，年龄在65及65岁以上的人口占总人口的4.59‰而这一比例到了2015年增加到了19.15％。老年人口预计在2021-2025年间将会达到峰值，占总人口的33.15％。此后，这一比例将开始减少。在2026-2030年间会共有11354名女性和20996名男性死亡。第一类疾病和第三类疾病的死亡占比将继续下降（第一类疾病:1976-1980年为6.67％，2011-2015年为2.43％，2026-2030年为2.31％;第三类疾病:1976-1980年为7.83％，2011-2015年为3.71％，2026-2030年为3.08％）。心脑血管疾病和癌症仍然将是导致死亡的最主要疾病。此外，这两种疾病的死亡人数占比在男性和女性中都在增加。糖尿病死亡人口占比也不断增长，在2026-2030年间将会成为女性第三大死亡原因，男性第四大死亡原因。　　结论:　　1974-2014年间上海市杨浦区老龄化程度逐年加深，未来老年人口比例仍将上升。41年间已发生流行病学转换，死亡主要原因从传染病和母婴疾病转为慢性非传染性疾病和意外伤害。循环系统疾病、肿瘤、慢性呼吸系统疾病一直是死亡顺位的前三位，预计未来这种状况还将继续，上升幅度较大的为内分泌和营养代谢疾病，下降幅度较大的为泌尿系统疾病。人口因素（老龄化）在慢性非传染性疾病死亡率的上升中其主要作用，非人口因素（医疗条件的改善等）在传染病和母婴疾病的死亡率的下降中起主要作用。慢性非传染性疾病的危险因素（吸烟、肥胖、高血压）没有明显改善，意外伤害死亡率下降与中国严格控制酒驾、安全座椅和头盔的使用有关。慢性非传染性疾病的危险因素在1911至1928出生的人群中达到顶峰，然后出现下降。然而，1949年以后出生人群的癌症和糖尿病相关死亡风险出现上升。未来糖尿病的危险因素在2026至2030年不断上升。癌症的患病因素已经从环境污染和（或）感染转移到烟草和酒精的消费、营养过剩和缺乏身体活动上，后者还可能通过诱发全身性炎症导致死于糖尿病和心脑血管疾病。在过去41年中，和心脑血管疾病以及癌症相关的死亡占比不断增加。预计未来这种趋势还将持续。未来杨浦区老年人口预计在2021-2025年间将会达到峰值，占总人口的33.15％，慢性非传染性疾病的死亡率仍将上升，标化死亡率下降。　　建议:　　1、倡导健康的生活方式和饮食习惯，如良好的生活习惯、适当体育锻炼、戒烟限酒、按照《中国居民健康膳食宝塔》建议科学饮食，限制糖分和盐分的过多摄入，限制红肉的摄取预防慢性非传染性疾病。　　2、随着人群死亡原因转换，社会医疗卫生保健体系应该从传统的“以医院为中心的治病”模式转变为“以社区为主的医疗保健护理”模式。依托社区的健康管理，可以很好的应对慢性非传染性疾病病程长、不可治愈、有较严重后遗症的特点。　　3、人口老龄化情况加剧，为缓解社会医疗和养老保障压力，除了扩大参加社会保险人员纳入范围，加强健康教育，促进老年健康。

目录

声明

摘要

缩略词表

前言

一、研究背景

二、研究内容

三、研究目的及意义

四、研究创新点

五、研究的不足

第一部分上海市杨浦区1974-2014年全死因分析

一、材料方法

二、结果

第二部分杨浦区各类疾病年龄-时期-队列模型分析和预测

一、方法

二、结果

第三部分、讨论

第四部分结论和建议

一、结论

二、建议

参考文献

综述:人群死亡率影响因素研究进展

致谢