徐荊庶 李申生 王冠中 顧海雁 郭鳳霞 王 飛

上海市徐匯區(qū)疾病預(yù)防控制中心(200237)

上海市徐匯區(qū)戶籍人口主要死因趨勢性分析及預(yù)測

徐荊庶 李申生 王冠中 顧海雁 郭鳳霞 王 飛

上海市徐匯區(qū)疾病預(yù)防控制中心(200237)

目的 通過對徐匯區(qū)戶籍人口死亡案例的描述性分析，確定主要死因的流行病學(xué)分布及其變化趨勢。方法 以2004年-2013年上海市徐匯區(qū)戶籍居民死亡登記的案例作為研究對象，預(yù)測方法采用灰色動態(tài)模型中最基本、應(yīng)用最廣泛的GM(1,1)模型。結(jié)果 2004年-2013年上海市徐匯區(qū)戶籍人口前三位主要死因依次為惡性腫瘤、腦血管病、心血管病。死亡率隨時間推移均呈上升趨勢。惡性腫瘤全人口死亡率年平均增長2.76%左右,預(yù)計到2023 年將上升18%以上；腦血管病全人口死亡率年平均增長1.77%左右,預(yù)計到2023年將比2013年上升24%以上；心血管病全人口死亡率年平均增長8.34%左右,預(yù)計到2023 年將比2013 年上升70%以上。結(jié)論 本文為慢性病防治工作制定相關(guān)策略提供依據(jù)，使慢性病防控的發(fā)展目標更有預(yù)見性和針對性。

惡性腫瘤 腦血管病 心血管病 死亡率 趨勢性分析 灰色動態(tài)模型

長期積累的資料進行時間趨勢分析,是死因監(jiān)測資料的一個重要用途。在此基礎(chǔ)上,對未來流行趨勢進行預(yù)測,從而為公共衛(wèi)生防治工作指明重點,使其更有預(yù)見性和針對性[1-2]。對時間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測常用灰色動態(tài)預(yù)測模型。本研究選用上海市徐匯區(qū)2004年-2013 年連續(xù)10年的死因監(jiān)測資料,對主要死因的時間變化趨勢進行分析,并采用灰色動態(tài)模型中最基本、應(yīng)用最廣泛的GM(1,1)模型,預(yù)測2014 年-2023 年主要死因的時間變化趨勢。

資料與方法

1.死亡數(shù)據(jù) 來源于2004年-2013年上海市死因登記信息系統(tǒng)的徐匯區(qū)戶籍的所有死亡病例，不包括非戶籍人口資料。

2.人口資料 來源于上海市公安局徐匯分局。

3. 疾病分類 采用ICD-10編碼。

4.統(tǒng)計學(xué)分析 采用描述流行病學(xué)的方法進行資料的統(tǒng)計分析。應(yīng)用DeathReg 2002死因統(tǒng)計分析軟件、SPSS、Excel軟件計算相應(yīng)的統(tǒng)計指標，由Excel 2007軟件繪制統(tǒng)計圖表，用灰色動態(tài)預(yù)測模型作趨勢性檢驗。

結(jié) 果

1.2004年-2013年上海市徐匯區(qū)戶籍人口主要疾病死因分析

2004年-2011年上海市徐匯區(qū)戶籍人口前3位主要疾病死因依次為惡性腫瘤、腦血管病和心血管病，2012年-2013年心血管病死因比2011年提前一位，為第2位死因；腦血管病死因比前年降低一位，為第3位主要死因。2004年-2013年男性主要死因順位前3位除2012年和2013年外，與總?cè)巳阂恢拢灾饕酪蝽樜磺?位與總?cè)巳阂恢?表1)。

(1)惡性腫瘤十年間死亡率從219.32/10萬上升到246.91/10萬,平均每年上升2.76%。十年間惡性腫瘤死亡率隨年度增加呈上升趨勢(P<0.01)。各年死亡率男性均高于女性。

(2)腦血管病十年間死亡率從124.47/10萬上升到142.21/10萬,平均每年上升1.77%。十年間腦血管病死亡率隨年度增加呈上升趨勢(P<0.01)，各年死亡率除2009年及2012年外，女性均高于男性。

(3)心血管病死亡率從86.17/10萬上升到169.59/10萬,平均每年上升8.34%。十年間心血管病死亡率隨年度增加上升趨勢明顯(P<0.01)，各年死亡率除2006年外，女性均高于男性。

2.不同年齡組惡性腫瘤、腦血管病及心血管病死因分析

(1)惡性腫瘤2004-2013年，0～14歲組惡性腫瘤死亡率由6.78/10萬下降到5.81/10萬。15～44歲組惡性腫瘤死亡率由22.46/10萬下降到13.34/10萬。45～64歲組惡性腫瘤死亡率由168.77/10萬下降到190.77/10萬。65歲組及以上惡性腫瘤死亡率由997.54/10萬下降上升到935.79/10萬下降。各年齡組結(jié)果表示，45～64歲組因惡性腫瘤死亡呈上升趨勢(P<0.01)。(圖1)

(2)腦血管病2004-2013年，0～14歲組腦血管病無死亡。15～44歲組腦血管病死亡率由3.06/10萬上升到2.03/10萬。45～64歲組腦血管病死亡率由40.45/10萬到37.32/10萬。65 歲組及以上腦血管病死亡率由703.43/10萬到683.73/10萬。結(jié)果表示，各年齡組腦血管病死亡相對平穩(wěn)。

(3)心血管病 2004-2013年，0～14歲組心血管病無死亡。15～44歲組心血管病死亡率由0.77/10萬上升到1.74/10萬。45～64歲組心血管病死亡率由22.06/10萬上升到23.93/10萬。65 歲組及以上心血管病死亡率由502.35/10萬上升到854.09/10萬。各年齡組結(jié)果表示，65歲以上組上升趨勢明顯(P<0.01)。

3.主要疾病死亡率的時間趨勢分析及近期預(yù)測

主要疾病死亡率預(yù)測 2004-2013年上海市徐匯區(qū)居民惡性腫瘤、腦血管病、心血管病死亡率均隨時間的推移呈逐步上升趨勢。預(yù)測到2023 年因惡性腫瘤死亡可能達到291.56/10 萬，比2013年上升44.45%；因腦血管病死亡可能達到177.11/10 萬，比2013年上升34.90%；因心血管病死亡可能達到289.19/10 萬，比2013年上升119.60%。

討 論

1.慢性非傳染性疾病死亡呈上升趨勢

主要疾病死亡率的時間變化趨勢特點為慢性病防治工作提供了信息。分析結(jié)果表明，2004-2013 年間,上海市徐匯區(qū)居民前三位主要疾病為惡性腫瘤、腦血管病、心血管病，死亡率隨時間推移均呈上升趨勢。45～64歲組因惡性腫瘤死亡和65歲以上組因心血管病死亡均上升明顯，因心血管病死亡有明顯的年輕化趨勢。本研究中建立的灰色預(yù)測模型適合中長期預(yù)測，預(yù)測精度為優(yōu)，在沒有其他特殊干預(yù)因素的前提下，預(yù)測到2023 年上海市徐匯區(qū)居民惡性腫瘤、腦血管病、心血管病死亡率均超過30%。

《中國心血管病報告2011》指出，由于人口老齡化和心血管危險因素的流行，我國慢病(慢性非傳染性疾病)仍呈快速增長態(tài)勢，慢病的快速增長主要集中在未來10年，慢病的防控形勢十分嚴峻。老年人占全球人口的比例越來越高，與年齡有關(guān)的慢性病增加，在發(fā)展中國家尤其如此。在世界各地，看護人員、衛(wèi)生系統(tǒng)乃至整個社會均需作好準備，應(yīng)對老年人持續(xù)增長的需求[3]。如何通過有效的干預(yù)措施進行疾病的早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療是當(dāng)今社會必須關(guān)注的問題。直接醫(yī)療費用的支出造成潛在生產(chǎn)力的巨大損失,已被許多學(xué)者視為當(dāng)今最為嚴重的社會、經(jīng)濟和醫(yī)療問題。如何展開心理咨詢和健康教育，減輕疾病后的心理負擔(dān)，是減少疾病負擔(dān)的主要途徑之一。如何預(yù)防慢病的發(fā)生以及提高慢病患者的生活質(zhì)量成為近年研究的熱點。

2.加快信息化建設(shè)步伐，有效利用信息資源

目前疾病預(yù)防控制中心信息化建設(shè)尚處于起步階段，理論準備不夠充分，實踐經(jīng)驗欠缺，只有單病、單個的業(yè)務(wù)軟件，沒有成熟的全面的信息管理平臺。工作方式傳統(tǒng)和手工操作并行，自動化程度低，成為工作效率難以提高的重要問題。用信息化手段整合疾控各項業(yè)務(wù)，規(guī)范工作流程，建設(shè)集自動化辦公、內(nèi)部管理、日常業(yè)務(wù)工作以及患者管理為一體的數(shù)字化集成管理系統(tǒng)。用信息化的手段在轉(zhuǎn)變疾控機構(gòu)工作模式的同時，實現(xiàn)規(guī)范管理，提高業(yè)務(wù)和工作效率，滿足衛(wèi)生服務(wù)需求等。有效地利用信息化工程，開展慢性病綜合監(jiān)測、干預(yù)與評估，完善慢性病信息管理體系，推進高危人群篩查和患者管理工作，以掌握社區(qū)人群健康狀況和危險因素水平。依托慢性病相關(guān)項目工作，為制定社區(qū)慢性病綜合防治策略提供依據(jù)。

3.制定合理衛(wèi)生保健政策制度，減輕居民疾病負擔(dān)

衛(wèi)生保健政策制度環(huán)境是否適合社區(qū)居民基本衛(wèi)生需求和可及性要求，衛(wèi)生資源配置的可得性和均衡性，是居民生存質(zhì)量的保障，也是體現(xiàn)國家民富國強的一項重要指標?！吨袊难懿蟾?011》指出，2010年中國心血管疾病(包括腦血管病)中，急性心肌梗死的次均住院費用為15773.5元，顱內(nèi)出血為11019.8元，腦梗死為7143.3元；扣除物價影響因素后，自2004年以來，年均增長速度分別為8.05%、6.02%和2.37%。社區(qū)居民期望醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的可及性和國家社會衛(wèi)生資源的可得性之間的差距在不斷擴大，醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)質(zhì)量、效率不高，效益/成本不理想，醫(yī)療費用價格不斷上漲，國家、社會的衛(wèi)生資源緊缺和配置不合理，居民生存質(zhì)量還存在種種問題。在這種大環(huán)境下，很多國家為了促進本國經(jīng)濟，使社會和諧平穩(wěn)發(fā)展，都在著力研究病傷負擔(dān)問題。希望找到合理的病傷負擔(dān)評價的有效方法，指導(dǎo)政府、社會在衛(wèi)生均衡性方面有能力地科學(xué)作為，緩和或減輕病傷負擔(dān)對國家、社會發(fā)展的影響。面臨世界資源分布不均衡、貿(mào)易不公平、人口膨脹、人口老齡化的不斷加大，衛(wèi)生服務(wù)需求量、利用量和衛(wèi)生資源配置的滿足程度，是合理組織衛(wèi)生服務(wù)，評價衛(wèi)生系統(tǒng)工作效率和潛力，解決衛(wèi)生服務(wù)供需矛盾，提高衛(wèi)生事業(yè)社會效益和經(jīng)濟效益而常用的、有效的手段[1]。

4.灰色動態(tài)預(yù)測模型

GM(1,1)適用于時序變化相對穩(wěn)定的灰色系統(tǒng)，模型對數(shù)據(jù)分布和個數(shù)無嚴格要求，適應(yīng)性強，信息利用度高[4]。與傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計模型相比,灰色動態(tài)預(yù)測模型在疾病預(yù)測方面有明顯的優(yōu)點。一般的統(tǒng)計模型是對原始數(shù)據(jù)建模,要求有足夠的樣本量和典型的概率分布?；疑珓討B(tài)預(yù)量回歸模型分析技術(shù)，由于其考慮的影響因素較少,因此主要適用于流行因素較穩(wěn)定、流行波動幅度較小的慢性疾病(包括腫瘤)的短期預(yù)測。而對一些流行因素變化較大,或采取了新的防疫措施的疾病,其適用性有待進一步研究。此外,在做外推遠期預(yù)測時要慎重[5]。

[1]龔幼龍.衛(wèi)生服務(wù)研究.上海：復(fù)旦大學(xué)出版社，2002:180.

[2]楊功煥.中國人群死亡及其危險因素流行水平、趨勢和分布.北京:中國協(xié)和醫(yī)科大學(xué)出版社,2008.

[3]周偉萍，王豐效.灰色DNGM(1，1)預(yù)測模型及其優(yōu)化.計算機工程與應(yīng)用,2013，49(10):28.

[4]李望程，張麗平，孔雨佳，等. 我國婦幼死亡率GM(1，1)與線性回歸預(yù)測模型研究. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計，2011，27(4):366-368.

[5]韓兢,王潔貞,胡平,等.惡性腫瘤死亡率預(yù)測模型的探討.中國衛(wèi)生統(tǒng)計,1998,15(5):5-8.

(責(zé)任編輯：丁海龍)