Serfling回归模型在深圳市流感超额死亡估计中的应用

发布时间：2018-04-02 10:01

  本文选题：流行性感冒　切入点：流行病学方法　出处：《中华疾病控制杂志》2017年11期

【摘要】：目的运用Serfling回归模型评估深圳市2013-2015年深圳市因流感引起的死亡负担,为了解深圳市流感的流行程度和制定疫苗接种策略提供参考依据。方法收集深圳市2013-2015年根本死因为全死因(allcause,AC)、呼吸和循环系统疾病(respiratory and circulatory disease,RC)、流感和肺炎(pneumonia and influenza,PI)三类死亡数据,并划分全年龄组、65岁组和≥65岁组,分别拟合Serfling回归模型,估计深圳市2013-2015年的超额死亡数和超额死亡率。结果 2013-2015年用AC估计的深圳市年平均流感超额死亡数为652.80人,年均超额死亡率为6.11/10万。用RC估计的深圳市年平均流感超额死亡数为449.78人,年均超额死亡率为4.21/10万。用PI估计的深圳市年平均流感超额死亡数为44.94人,年均超额死亡率为0.42/10万。结论 Serfling回归模型显示老年人是流感超额死亡发生的高危人群,尤其是已患有呼吸和循环系统疾病的人群。
[Abstract]:Methods three types of death data were collected in Shenzhen from 2013 to 2015, including all causes of death, respiratory and circulatory diseases, and circulatory disease, and pneumonia, and infection and PII, and were divided into all age group (65 years old) and 鈮，

本文编号：1699874