利用医院死因信息估计人群死因构成模型的建立与评价

论文摘要

背景:目前我国全人群死因监测覆盖范围非常有限,大约有20%的地区开展了全人群死因监测,其他地区则仅有医院报告数据。在我国,大约有80%的人在家中死亡,其中有相当一部分没有医生给出的死因诊断,如果不是按照规范的死因推断量变进行询问,其死因的正确性很难保证。医院报告的死因大多有较为可信的诊断依据,可信度较高。作为一个发展中国家,中国不可能在短时间内,建立起质量好的,以人群为基础的死因登记系统。目的:对影响病人是否死在医院进行因素分析,建立多因素模型,并利用现有医院死亡数据,对全国和不同地区的人群死因构成进行估计,并进行估计效果的评价。方法:使用第三次死因回顾性调查2004年死因数据,以是否死于医院为应变量,疾病、个体因素和地区因素为自变量,建立影响是否在医院死亡的多因素Logistic回归模型。使用上述调查中的2005年死因数据作为验证数据,对模型进行验证,比较全人群、城市和农村、东中西部地区的真实死因分布与使用医院数据推断的死因分布的差异,判断模型估计的准确性,并探讨出现估计误差的原因。采用建立的模型,使用医院死亡数据,对2008年全国疾病监测系统以人群为基础的死因数据进行评估,通过比较模型估计的死因构成和人群实际死因构成的差异,对模型的估计效果进行评价,并对人群常规监测的死因构成的准确性进行评估。结果:利用2004年全国第三次死因调查数据建立了是否死于医院和疾病、个体指标以及地区指标之间的多因素Logistic回归模型。模型对全国、城市、农村和东、中、西部地区估计的平均系统误差分别为10.46%、7.98%、17.14%、19.46%、11.70%和13.46%。使用模型对2005年死因数据进行验证,结果显示,模型对全国、城市、农村和东、中、西部地区估计的平均相对误差分别为11.59%、7.34%、17.23%、18.92%、11.39%和14.16%,均和模型自身的系统误差相差不大,验证效果良好。模型估计2008年全国、城市、农村和东、中、西部地区人群死因构成的平均相对误差分别为13.99%、12.17%、19.72%、18.69%、10.69%和18.93%,除全国、城市地区和西部地区分别高出模型系统误差3.65、4.19和5.47个百分点外,对其它地区的估计误差均与模型系统误差相差不大。总体看来,模型估计的死因构成和人群实际死因构成非常接近,估计效果较好。结论:通过人群死因数据建模、使用医院死亡个案数据回代模型的方法,可以利用医院死因数据,以较低的相对误差估计出全国、城乡和东中西部地区的死因构成;该研究为没有开展全人群死因监测的地区,提供了一种估计人群死因构成的方法,同时,该方法在一定程度上可评价人群死因构成的准确性,提示漏报或错误分类的疾病,为发现现场工作中的问题提供线索。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 一、研究背景
• （一） 人群死因信息的重要性
• （二） 死因登记系统的现状
• 1、世界死因登记系统的现状
• 2、我国死因登记系统的现状
• （三） 医院死因资料推导人群死因模式国内外研究现状
• 二、研究目的
• 三、研究内容与方法
• （一） 技术路线
• （二） 研究内容
• 1、死因数据质量评价
• 2、描述性分析
• 3、因素分析，建立由医院死亡信息推导全人群死因构成的模型
• 4、验证模型的估计效果，并应用于2008年人群死因构成估计与评价
• （三） 数据来源与指标定义
• （四） 研究方法
• 1、建模方法
• 2、使用2005年医院死亡信息对模型进行验证
• 3、估计效果评价
• 4、模型应用
• 四、研究结果
• （一） 建模与验证
• 1、数据质量评价
• 2、描述性分析
• 3、自变量的处理与赋值
• 4、单因素分析
• 5、多因素分析
• 6、模型验证
• （二） 模型应用
• 1、2008年医院死因数据质量评价
• 2、对2008年全国死因构成进行估计
• 3、对2008年城市和农村的死因构成进行估计
• 4、对东中西部地区的估计
• （三） 模型估计效果评价
• 五、讨论与结论
• （一） 讨论
• （二） 结论
• 六、附表
• 七、参考文献
• 八、附录 博士期间发表文章
• 致谢