上海市徐汇区户籍人口主要死因趋势性分析及预测

徐荆庶 李申生 王冠中 顾海雁 郭凤霞 王 飞

上海市徐汇区疾病预防控制中心(200237)

上海市徐汇区户籍人口主要死因趋势性分析及预测

徐荆庶 李申生 王冠中 顾海雁 郭凤霞 王 飞

上海市徐汇区疾病预防控制中心(200237)

目的 通过对徐汇区户籍人口死亡案例的描述性分析，确定主要死因的流行病学分布及其变化趋势。方法 以2004年-2013年上海市徐汇区户籍居民死亡登记的案例作为研究对象，预测方法采用灰色动态模型中最基本、应用最广泛的GM(1,1)模型。结果 2004年-2013年上海市徐汇区户籍人口前三位主要死因依次为恶性肿瘤、脑血管病、心血管病。死亡率随时间推移均呈上升趋势。恶性肿瘤全人口死亡率年平均增长2.76%左右,预计到2023 年将上升18%以上；脑血管病全人口死亡率年平均增长1.77%左右,预计到2023年将比2013年上升24%以上；心血管病全人口死亡率年平均增长8.34%左右,预计到2023 年将比2013 年上升70%以上。结论 本文为慢性病防治工作制定相关策略提供依据，使慢性病防控的发展目标更有预见性和针对性。

恶性肿瘤 脑血管病 心血管病 死亡率 趋势性分析 灰色动态模型

长期积累的资料进行时间趋势分析,是死因监测资料的一个重要用途。在此基础上,对未来流行趋势进行预测,从而为公共卫生防治工作指明重点,使其更有预见性和针对性[1-2]。对时间序列数据的预测常用灰色动态预测模型。本研究选用上海市徐汇区2004年-2013 年连续10年的死因监测资料,对主要死因的时间变化趋势进行分析,并采用灰色动态模型中最基本、应用最广泛的GM(1,1)模型,预测2014 年-2023 年主要死因的时间变化趋势。

资料与方法

1.死亡数据 来源于2004年-2013年上海市死因登记信息系统的徐汇区户籍的所有死亡病例，不包括非户籍人口资料。

2.人口资料 来源于上海市公安局徐汇分局。

3. 疾病分类 采用ICD-10编码。

4.统计学分析 采用描述流行病学的方法进行资料的统计分析。应用DeathReg 2002死因统计分析软件、SPSS、Excel软件计算相应的统计指标，由Excel 2007软件绘制统计图表，用灰色动态预测模型作趋势性检验。

结 果

1.2004年-2013年上海市徐汇区户籍人口主要疾病死因分析

2004年-2011年上海市徐汇区户籍人口前3位主要疾病死因依次为恶性肿瘤、脑血管病和心血管病，2012年-2013年心血管病死因比2011年提前一位，为第2位死因；脑血管病死因比前年降低一位，为第3位主要死因。2004年-2013年男性主要死因顺位前3位除2012年和2013年外，与总人群一致，女性主要死因顺位前3位与总人群一致(表1)。

(1)恶性肿瘤十年间死亡率从219.32/10万上升到246.91/10万,平均每年上升2.76%。十年间恶性肿瘤死亡率随年度增加呈上升趋势(P<0.01)。各年死亡率男性均高于女性。

(2)脑血管病十年间死亡率从124.47/10万上升到142.21/10万,平均每年上升1.77%。十年间脑血管病死亡率随年度增加呈上升趋势(P<0.01)，各年死亡率除2009年及2012年外，女性均高于男性。

(3)心血管病死亡率从86.17/10万上升到169.59/10万,平均每年上升8.34%。十年间心血管病死亡率随年度增加上升趋势明显(P<0.01)，各年死亡率除2006年外，女性均高于男性。

2.不同年龄组恶性肿瘤、脑血管病及心血管病死因分析

(1)恶性肿瘤2004-2013年，0～14岁组恶性肿瘤死亡率由6.78/10万下降到5.81/10万。15～44岁组恶性肿瘤死亡率由22.46/10万下降到13.34/10万。45～64岁组恶性肿瘤死亡率由168.77/10万下降到190.77/10万。65岁组及以上恶性肿瘤死亡率由997.54/10万下降上升到935.79/10万下降。各年龄组结果表示，45～64岁组因恶性肿瘤死亡呈上升趋势(P<0.01)。(图1)

(2)脑血管病2004-2013年，0～14岁组脑血管病无死亡。15～44岁组脑血管病死亡率由3.06/10万上升到2.03/10万。45～64岁组脑血管病死亡率由40.45/10万到37.32/10万。65 岁组及以上脑血管病死亡率由703.43/10万到683.73/10万。结果表示，各年龄组脑血管病死亡相对平稳。

(3)心血管病 2004-2013年，0～14岁组心血管病无死亡。15～44岁组心血管病死亡率由0.77/10万上升到1.74/10万。45～64岁组心血管病死亡率由22.06/10万上升到23.93/10万。65 岁组及以上心血管病死亡率由502.35/10万上升到854.09/10万。各年龄组结果表示，65岁以上组上升趋势明显(P<0.01)。

3.主要疾病死亡率的时间趋势分析及近期预测

主要疾病死亡率预测 2004-2013年上海市徐汇区居民恶性肿瘤、脑血管病、心血管病死亡率均随时间的推移呈逐步上升趋势。预测到2023 年因恶性肿瘤死亡可能达到291.56/10 万，比2013年上升44.45%；因脑血管病死亡可能达到177.11/10 万，比2013年上升34.90%；因心血管病死亡可能达到289.19/10 万，比2013年上升119.60%。

讨 论

1.慢性非传染性疾病死亡呈上升趋势

主要疾病死亡率的时间变化趋势特点为慢性病防治工作提供了信息。分析结果表明，2004-2013 年间,上海市徐汇区居民前三位主要疾病为恶性肿瘤、脑血管病、心血管病，死亡率随时间推移均呈上升趋势。45～64岁组因恶性肿瘤死亡和65岁以上组因心血管病死亡均上升明显，因心血管病死亡有明显的年轻化趋势。本研究中建立的灰色预测模型适合中长期预测，预测精度为优，在没有其他特殊干预因素的前提下，预测到2023 年上海市徐汇区居民恶性肿瘤、脑血管病、心血管病死亡率均超过30%。

《中国心血管病报告2011》指出，由于人口老龄化和心血管危险因素的流行，我国慢病(慢性非传染性疾病)仍呈快速增长态势，慢病的快速增长主要集中在未来10年，慢病的防控形势十分严峻。老年人占全球人口的比例越来越高，与年龄有关的慢性病增加，在发展中国家尤其如此。在世界各地，看护人员、卫生系统乃至整个社会均需作好准备，应对老年人持续增长的需求[3]。如何通过有效的干预措施进行疾病的早发现、早诊断、早治疗是当今社会必须关注的问题。直接医疗费用的支出造成潜在生产力的巨大损失,已被许多学者视为当今最为严重的社会、经济和医疗问题。如何展开心理咨询和健康教育，减轻疾病后的心理负担，是减少疾病负担的主要途径之一。如何预防慢病的发生以及提高慢病患者的生活质量成为近年研究的热点。

2.加快信息化建设步伐，有效利用信息资源

目前疾病预防控制中心信息化建设尚处于起步阶段，理论准备不够充分，实践经验欠缺，只有单病、单个的业务软件，没有成熟的全面的信息管理平台。工作方式传统和手工操作并行，自动化程度低，成为工作效率难以提高的重要问题。用信息化手段整合疾控各项业务，规范工作流程，建设集自动化办公、内部管理、日常业务工作以及患者管理为一体的数字化集成管理系统。用信息化的手段在转变疾控机构工作模式的同时，实现规范管理，提高业务和工作效率，满足卫生服务需求等。有效地利用信息化工程，开展慢性病综合监测、干预与评估，完善慢性病信息管理体系，推进高危人群筛查和患者管理工作，以掌握社区人群健康状况和危险因素水平。依托慢性病相关项目工作，为制定社区慢性病综合防治策略提供依据。

3.制定合理卫生保健政策制度，减轻居民疾病负担

卫生保健政策制度环境是否适合社区居民基本卫生需求和可及性要求，卫生资源配置的可得性和均衡性，是居民生存质量的保障，也是体现国家民富国强的一项重要指标。《中国心血管病报告2011》指出，2010年中国心血管疾病(包括脑血管病)中，急性心肌梗死的次均住院费用为15773.5元，颅内出血为11019.8元，脑梗死为7143.3元；扣除物价影响因素后，自2004年以来，年均增长速度分别为8.05%、6.02%和2.37%。社区居民期望医疗卫生服务的可及性和国家社会卫生资源的可得性之间的差距在不断扩大，医疗卫生服务质量、效率不高，效益/成本不理想，医疗费用价格不断上涨，国家、社会的卫生资源紧缺和配置不合理，居民生存质量还存在种种问题。在这种大环境下，很多国家为了促进本国经济，使社会和谐平稳发展，都在着力研究病伤负担问题。希望找到合理的病伤负担评价的有效方法，指导政府、社会在卫生均衡性方面有能力地科学作为，缓和或减轻病伤负担对国家、社会发展的影响。面临世界资源分布不均衡、贸易不公平、人口膨胀、人口老龄化的不断加大，卫生服务需求量、利用量和卫生资源配置的满足程度，是合理组织卫生服务，评价卫生系统工作效率和潜力，解决卫生服务供需矛盾，提高卫生事业社会效益和经济效益而常用的、有效的手段[1]。

4.灰色动态预测模型

GM(1,1)适用于时序变化相对稳定的灰色系统，模型对数据分布和个数无严格要求，适应性强，信息利用度高[4]。与传统的数理统计模型相比,灰色动态预测模型在疾病预测方面有明显的优点。一般的统计模型是对原始数据建模,要求有足够的样本量和典型的概率分布。灰色动态预量回归模型分析技术，由于其考虑的影响因素较少,因此主要适用于流行因素较稳定、流行波动幅度较小的慢性疾病(包括肿瘤)的短期预测。而对一些流行因素变化较大,或采取了新的防疫措施的疾病,其适用性有待进一步研究。此外,在做外推远期预测时要慎重[5]。

[1]龚幼龙.卫生服务研究.上海：复旦大学出版社，2002:180.

[2]杨功焕.中国人群死亡及其危险因素流行水平、趋势和分布.北京:中国协和医科大学出版社,2008.

[3]周伟萍，王丰效.灰色DNGM(1，1)预测模型及其优化.计算机工程与应用,2013，49(10):28.

[4]李望程，张丽平，孔雨佳，等. 我国妇幼死亡率GM(1，1)与线性回归预测模型研究. 中国卫生统计，2011，27(4):366-368.

[5]韩兢,王洁贞,胡平,等.恶性肿瘤死亡率预测模型的探讨.中国卫生统计,1998,15(5):5-8.

(责任编辑：丁海龙)