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

发布时间：2020-05-21 03:25

【摘要】：一、研究背景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,我们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1.0×9106。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。二、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。三、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:=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: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: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Joinpoint RegressionProgram4.3.1.0(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。5、构建年龄-时期-队列模型数据准备本研究中的年龄-时期-队列分析纳入了 20岁及以上的人群,因为年轻人(20岁及以下)的死亡率较低。我们在1976-2014年期间每5年将登记人群划分为亚组,并将登记人群划分为不同年龄组,间隔为5年。之后,我们形成了一张Lexis图表,按年龄(a),时期(p)和队列(c)列出死亡病例和person-year。我们以癌症致死原因为例来说明Lexis图是如何构建的。Lexis图中的人年数使用以下公式计算:(1/3Lap+1/6La+1,p+1)×y(6La,p+1/3a+1.p+1)×y(B)其中公式A用于计算上三角形的人年,公式B用于计算下三角的person-year。L表示期间p的平均人口规模,y表示时期,年龄和队列的间隔年份(本研究中为5年)。模型拟合数据准备后,将年龄,时期和队列数据拟合到模型中,表示为:log[r(a,p)]=f(a)+g(p)+h(c),其中f(a),g(p)和h(c)分别代表年龄,时期和出生队列的影响。每个变量分为线性和非线性函数。我们用平滑的自然线条描述非线性函数。由于APC模型中存在共线性(c=p-a),我们将周期效应的斜率平均约束为0。周期和队列的趋势在图3中显示为风险比率。风险比率是与参考年份相比的死亡风险,参考年份队列上设定为1949年(中华人民共和国成立的年份)和时期上设定为1980年(改革开放政策实施后的第一年)。6、使用年龄-时期-队列模型进行预测为了预测2015-2030年期间的死亡率,构建一个年龄-时期-队列模型,该模型与之前描述的相似但不完全相同。首先,为了平衡乘法模型中的指数增长,选择power 5作为链接函数而不是常用的log link。Moller在2002年证明了power 5作为预测中的联系的优势.其次,使用最近的死亡率数据而不是整个时间段范围数据来构建模型,因为最近的数据在预测未来死亡率方面更有价值。在R软件(版本3.4.3)中使用Epi package和Norpred package进行APC模型分析。四、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。1974-2014年间上海市杨浦区期望寿命整体上呈现上升趋势,女性期望寿命高于男性期望寿命。1974-1990年在一定范围内波动,总体期望寿命最低年份为1981年(72.98岁),之后呈现上升趋势,从1990年74.2岁上升为2014年79.35岁。5岁以下儿童死亡率整体上呈现先上升后下降并保持较低水平的趋势.1974年到1988年之前死亡率从8.3/1000(1974年)上升到39.6/1000(1988年),而1988年之后迅速下降到4/1000(1998年)之后保持较低水平(5/1000以内)。传染性疾病和母婴疾病死亡人数占比从1974的7.66%,逐年缩小至2014年的1.86%。慢性非传染性疾病死亡人数占比从1974年的86.03%逐年增加至2014年的94.42%,意外伤害死亡占比从1974年的6.31%减少至2014年的3.72%。传染性疾病粗死亡率和标化死亡率呈下降趋势,粗死亡率从40.240/10万下降到16.345/10万,标化死亡率从40.383/10万下降到10.300/10万;慢性非传染性疾病粗死亡率从1974年的451.983/10万逐步上升至828.180/10万,标化死亡率在1998年之后下降,从1998年519.936/10万下降至2014年313.477/10万。意外伤害粗死亡率变化幅度不大,1974年为33.139/10万,2014年为32.598/10万,其中最高点为1978年57.496/10万,最低为2013年28.314/10万,标化死亡率呈下降趋势,1974年为36.536/10万,2014年为13.649/10万。最高为1978年57.496/10万,最低为1982年34.429/10万。1974-2014年间,杨浦户籍居民平均41879864人/年,共发生死亡290332例(男154050例,女136282例)。第一类疾病,第二类疾病和第三类疾病死因死亡人口分别占总死亡人口比为3.80%、86.50%和5.56%。1974年至2015年间死亡占比前5位的分别是心脑血管疾病(脑卒中、缺血性心脏病和高血压心脏病),癌症,呼吸系统疾病,包括慢性阻塞性肺疾病(COPD)和哮喘、糖尿病和消化系统疾病包括肝硬化和消化道溃疡,分别占所有死亡总数的35.05%、28.36%、11.35%、3.45%和3.22%。癌症死亡人口平均寿命比心脑血管疾病死亡人口平均寿命短7.7年。而在年龄《60岁人口中,癌症、心脑血管疾病、意外受伤、传染病/寄生虫病和消化系统疾病是导致死亡的前5大原因,分别占所有死亡人口的40.20%、19.66%、11.70%、5.93%和3.29%。经过Joinpoint分析后,传染病和母婴疾病死亡率下降中1988年为明显的下降转折点;慢性非传染性疾病、循环系统疾病、肿瘤、慢性呼吸系统疾病死亡率上升中,标化死亡率在1995年左右前平稳或小幅上升,之后下降,在2005年之后下降幅度减缓;内分泌和营养代谢疾病在2001年之前小幅上升,之后上升幅度加大。主要疾病的年龄-时期-队列效应:通过年龄-时期-队列(APC)模型,我们分析了年龄,出生队列和时期对死亡率的影响。自1990年尤其是2000年之后,在60到70岁年龄组中,心血管疾病、癌症和糖尿病的死亡率大大下降。而且所有年龄组的呼吸系统疾病死亡率均有所下降。出生队列分析表明,从1955年到1965年,包括三年困难时期(1959-1961)这一段时间内,出生的人群中全死因死亡率,包括心脑血管疾病、癌症、糖尿病和消化系统疾病在内的第二类疾病死亡率,以及意外伤害的死亡率明显增加。从APC模型出生队列的拟合趋势中,我们发现心脑血管疾病、癌症、糖尿病和呼吸系统疾病导致的死亡风险分别在1921年,1928年,1911年出生的人群中达到的顶点,之后又开始下降。然而,1949年之后出生的人群癌症和糖尿病的死亡风险开始增加。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。五、讨论本研究有3个主要发现。首先,第一、二、三类疾病的年龄标准化死亡率分别在1988、1994、1995年后出现骤降。其次第二类疾病危险因素在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。第三,心脑血管疾病和癌症仍然是死因顺位的前两位,同时,糖尿病的危险因素在2026至2030年不断上升。标准化死亡率的变化趋势反映了公共卫生环境的优化和死亡危险因素的改变。由于1988年1月甲型肝炎的爆发,上海市政府投入了大量的控制传染病的公共卫生基础设施,有效的降低了 1988年后第一类死因的死亡率。上海的第一类和第三类疾病的标准化死亡率明显低于中国大陆其余地区和世界水平,这是因为上海通过改善医疗服务的措施有效的控制了第一类和第三类疾病的死亡率。吸烟和空气污染是明确会导致COPD死亡的危险因素,自 80年代以来,因为空气质量和医疗条件的改善,COPD的死亡率也得到了有效控制。尽管如此,第二类疾病的死亡率仍然居高不下。自1991年以来,可能是因为从80年代以来,排放污染的工业被迁离上海市区,癌症的标准化死亡率开始下降。1998年和2005年之后,心脑血管疾病和糖尿病的死亡率分别有所下降,这可能是因为从80年代以来,由于经济发展支撑的医疗条件和健康生活方式得到了大力推进,此外,1996年以后世界银行资助的健康促进计划也在其中发挥了积极的作用。在1920至1930年出生的人群中,心脑血管疾病,癌症和糖尿病死亡率位居前列,这与1960至1980年间较差的医疗状况有关。在中国三年自然灾害(1959-1961)和文化大革命(1966-1976)期间,医疗系统受到重创。以前的研究表明,在早年经历三年自然灾害会增加成年期肥胖、高血糖、Ⅱ型糖尿病、高血压和脂肪肝的风险,并且还会增加晚年精神分裂症的风险和胃癌的死亡率。我们的研究结果表明,在围产期经历三年自然灾害会增加心脑血管疾病的死亡率,包括中风、癌症、糖尿病、消化系统疾病和损伤。尤其是在女性和缺血性卒中患者中,代谢综合征是中风的重要危险因素。经历三年自然灾害与代谢综合征之间的关系可以部分解释胰岛素抵抗的发生,也会导致胰岛β细胞的数量和功能发育不良,并将伴随余生。早年所处的不良社会环境会增加晚年慢性病的风险。在1940年以后出生的人群中,慢性疾病的死亡风险是下降的,然而1949年以后出生的人癌症和糖尿病死亡风险是增加的。这表明他们暴露于这些疾病危险因素的程度增加。大量红肉和加工肉类的摄入,吸烟、超重或肥胖、缺乏身体活动、蔬菜摄入量的降低和饮酒会增加患癌症的风险。根据上海市区的膳食情况调查,红肉的膳食比例从1982年的9%上升到2002年的26%,而谷物的膳食比例从65%下降到40%。自20世纪80年代以来,人群的吸烟量大幅增加。在2010年,超过50%的中国成年男性是吸烟者,并且20岁以下的男性吸烟率较高。糖尿病与某些癌症有共同的致病因素,并且糖尿病也是某些癌症的独立预测因素。六、结论与建议结论: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我国严格控制酒驾、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。
【图文】：

社会经济状况,半个世纪,上海市,文化大革命

图 0-1 上海市主要社会事件过长达半个世纪，新中国成立后中国的社会经济状况都得到了比较大的作为中国经济发展中心城市，社会的卫生状况、经济条件也得到了比较述几项重大事件（文化大革命、改革开放、三年自然灾害、甲肝大流行的死亡率改变有一定的关联，这就需要通过多角度，多层次的数据描述

质量控制,平均比,数据采集,急诊室

图 1-1 数据采集和质量控制 2015 年期间，不明原因死亡人数的平均比例为 5.07％大多数（96.41％）死亡原因被诊断为具有可靠的临床 1-2）。此外，，医院死亡人数（包括急诊室死亡人数 2015 年的 64.87％（图 1-3）
【学位授予单位】：中国人民解放军海军军医大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R195

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