奉化市 2009—2011 年常住人口死亡漏报及死因监测质量评价简

[目的]了解奉化市死困监测工作的漏报情况,准确估计人群死亡率和婴儿死亡率。[方法]根据《全国疾病监测系统死因漏报调查方案》要求,采用捕获-标记-再捕获的原理,对样本乡镇2009--2011年的全部死亡病例进行回顾调查,通过“死因漏报系统”与《中国疾病预防控制信息系统》的死因报告登记系统进行比较,确定漏报率。[结果]样本镇经漏报调查确定死亡者共855例,经死因报告登记系统确定死亡者共853例,漏报2例,漏报率为0．23％。漏报调查死亡率为7．10‰。死者生前最高诊断单位为县级及以上医疗机构的比例为96．61％,未就诊比例为0．58％。编码不准确率为3．51％。[结论]奉化市2009--2011年全国疾病监测系统死因监测工作的漏报率较低,完整性较好,死因诊断质量可靠。     

江苏省新增死因监测点2011-2012年死亡漏报调查

目的了解江苏省14个新增死因监测点2011-2012年死亡漏报情况。方法从3个与监测点粗死亡率、人口数和社会经济等平均水平最接近的乡镇(街道)中选取1个,调查该乡镇(街道)2011-2012年所有户籍人口死亡情况,计算漏报率,并与常规死因监测系统数据进行比较。结果共调查死亡个案10 231例(男性5 628例,女性4 603例),其中确认漏报181例(男性105例,女性76例),漏报率为1.77%。年均粗死亡率为7.22‰,校正死亡率为7.35‰。与常规报告比较,漏报中16~59岁组、苏北地区、外地死亡个案比例显著增加(P0.001);死于损伤和中毒外部原因疾病比例显著增加(P0.001)。结论江苏省死因监测数据的完整性总体较好,但漏报现象仍不容忽视,应切实完善死因登记制度,加强常规死因监测系统的质量管理。     

奉化市2009—2011年常住人口死亡漏报及死因监测质量评价

[目的]了解奉化市死因监测工作的漏报情况,准确估计人群死亡率和婴儿死亡率。[方法]根据《全国疾病监测系统死因漏报调查方案》要求,采用捕获-标记-再捕获的原理,对样本乡镇2009—2011年的全部死亡病例进行回顾调查,通过"死因漏报系统"与《中国疾病预防控制信息系统》的死因报告登记系统进行比较,确定漏报率。[结果]样本镇经漏报调查确定死亡者共855例,经死因报告登记系统确定死亡者共853例,漏报2例,漏报率为0.23%。漏报调查死亡率为7.10‰。死者生前最高诊断单位为县级及以上医疗机构的比例为96.61%,未就诊比例为0.58%。编码不准确率为3.51%。[结论]奉化市2009—2011年全国疾病监测系统死因监测工作的漏报率较低,完整性较好,死因诊断质量可靠。     

青海省2009-2011年国家级疾病监测点死因漏报调查

目的掌握青海省疾病监测点死因漏报情况,为提高本省死因监测数据质量提供科学依据。方法在监测点粗死亡率接近的3个乡镇中选取1个乡镇(街道),回顾调查该乡镇所有常住人口2009-2011年的出生、死亡信息,摸底后入户进行死因调查核实。结果调查地区3年共死亡905人,校正后的年平均死亡率6.77‰;漏报323例,漏报率35.69%。城市和农村地区的漏报率分别为40.54%和27.83%,差异有统计学意义。各系统死亡人数以循环系统疾病、恶性肿瘤和呼吸系统疾病为多。结论青海省疾病监测工作漏报率较高,需要定期从医疗机构和社区两个途径查漏补报,同时要积极协调卫生、公安及民政部门,定期补充漏报的病例,提高监测工作质量。     

2011年潍坊市孕产妇与5岁以下儿童死亡漏报情况调查

[目的]准确掌握孕产妇、5岁以下儿童死亡的漏报情况,为制定相应的妇幼保健措施提供可靠的依据。[方法]2012年5月,在潍坊市15个县(市、区),调查2011年孕产妇和5岁以下儿童死亡漏报情况。[结果]2011年全市活产82 330人,无漏报。死因登记报告系统中报告孕产妇死亡2例,报告死亡率为2.42/10万;漏报1例(产后出血),校正死亡率为3.64/10万。报告5岁以下儿童死亡420例,报告死亡率为5.10‰;漏报171例,漏报率为28.93%,校正死亡率为7.18‰。新生儿、婴儿、1～5岁儿童死亡漏报率分别为32.59%、31.91%、17.39%。5岁以下儿童死亡漏报率,先天异常死亡最高(42.42%),早产、出生窒息、伤害、传染病死亡的分别为31.46%、28.41%、21.43%、20.00%;医院病房死亡漏报率最高(33.63%),赴医院途中死亡漏报率最低(7.69%)。[结论]潍坊市孕产妇、5岁以下儿童死亡的漏报率较高。     

句容市2011年居民死亡漏报分析

目的 了解句容市2011年居民死因漏报情况,寻求提高死因监测报告数据完整性的方法.方法 采用定点监测与抽样调查相结合的方法,收集全市3个非医疗机构死因监测点的全年数据和四季度19个医疗机构监测点的抽样调查数据进行分析.结果 2011年句容市居民死亡漏报率为36.41％.其中殡葬部门漏报率最高,为34.30％,医疗机构调查漏报率为2.77％,公安部门漏报率为7.49％.城乡殡葬点居民死亡漏报率差异有统计学意义(P＜0.05),城乡医疗机构监测点漏报率差异无统计学意义(P＞0.05).结论 句容市居民死亡漏报情况较为严重,应进一步采取相应措施,加强部门间合作,提高死因登记报告的质量.     

应用捕获再捕获方法评估山东省死因登记漏报率水平

目的应用捕获-再捕获方法(capture-mark-recapture,CMR)评价山东省居民2012-2013年死因登记漏报率水平,为制定卫生策略提供依据。方法采用分层整群随机抽样法,将全省所有县(市、区)按照2012年死因登记系统报告死亡率分成5层,分层按比例随机抽取14个调查县(区),从抽中的14个县(区)中各随机抽取3个乡镇(街道),每个乡镇(街道)随机抽取10个村(居委会)。从当地公安、民政和村(居委会)搜集人口死亡情况,再与死因登记系统已报告的死亡资料进行比对,计算漏报率。结果本次漏报调查共收集到6 929个死亡案例,其中漏报1 556例,CMR法估算死亡案例为7 622例(95%CI:7 593~7 651),2年合计漏报率为23.15%,2年合计漏报率差异有统计学意义(χ2=697.65,P0.01)。0~4岁组的2年合计漏报率为56.93%。男性合计漏报率为22.31%,女性合计漏报率为24.09%,两者差异无统计学意义(χ2=3.40,P0.05)。结论山东省死因登记存在明显漏报,且层间漏报水平不一致,低年龄段的漏报率较高,部分地区低年龄段的死因登记工作不够完善,应进一步加强死因监测工作质量,提高报告数据的完整性,同时需要分层调整死亡率,以更加准确客观地评价山东省居民死亡水平。     

应用捕获-再捕获方法评价死因登记报告信息完整性

目的应用捕获-再捕获方法估计汶上县全死因死亡率和漏报率,并评价死因登记报告系统收集死亡信息的完整性。方法收集汶上县死因登记报告系统和死因漏报系统的全死因死亡资料。不同来源数据间的匹配采用标准匹配。应用Chapman和Wittes的无偏估计公式估计目标人群的死亡人数。结果在抽样地区,两来源资料中共报告全死因死亡人数为77人,死亡率为7.13‰。死因登记报告系统报告的全死因死亡人数为69人,死亡率为6.39‰。用捕获-再捕获方法估计的全死因死亡人数为79人,死亡率为7.32‰。死因登记报告系统的漏报率为12.6%,两样本合并后,漏报率为2.6%。结论死因登记报告信息存在明显的漏报,而利用现有的资料,使用捕获-再捕获方法可以校正低估的全死因死亡率。     

福建省疾病监测系统2006～2008年死因监测漏报调查

[目的]了解福建省疾病监测系统死因监测的漏报情况,为今后监测工作提出建议。[方法]采用多阶段抽样法在全省疾病监测系统选取80个村/居委会,回顾调查该村/居委会全体户籍人口2006～2008年间的出生、死亡信息,并就漏报原因访谈相关工作人员。调查数据主要以构成比和率进行描述。[结果]调查地区3年间共死亡3940人,校正后的年平均死亡率6.18‰;漏报469例,漏报率11.90%。漏报病例在性别、死亡年度上分布较均匀;年龄以65岁及以上老年组为主;漏报死亡人数以心脑血管病、恶性肿瘤和呼吸系统疾病为多。0～14岁组、母婴疾病的漏报率显著高于其他;不同性别、地区和年度漏报率差异无统计学意义。漏报原因主要与风俗习惯、家属顾忌、工作人员缺乏责任心等有关。[结论]福建省疾病监测系统死因监测漏报情况不容忽视,在今后监测中应倡导卫生、民政、公安等多部门沟通合作,疾控人员、医务人员、死者家属等多方参与,同时还应探讨一些科学的研究方法。     

北京市东城区2009-2011年居民死亡漏报调查

目的了解北京市东城区居民死因监测的漏报情况。方法采用随机整群抽样方法,选取交道口街道中所有的户籍人口作为本次漏报调查的调查对象,通过入户调查方法获得每户家庭在2009-2011年的死亡信息,与常规医学死亡登记系统电子数据库核对,统计漏报率。结果 2009-2011年东城区居民死因监测总漏报率为5.6%,5岁以下儿童死亡无漏报。男性漏报率为5.9%,女性漏报率为5.3%,男女性死亡漏报率差别无统计学意义;不同年度死亡漏报率差异无统计学意义;不同居委会比较,交东居委会漏报率最低为1.6%,鼓楼苑居委会漏报率最高为9.4%。死因监测漏报数据主要来源于东城区公安分局,占总漏报人数的73.3%。结论东城区居民死因监测存在漏报,应进一步采取相应的措施,提高死因监测数据的质量。     

河南省2006-2008年死因监测系统漏报调查分析

目的了解河南省死因监测系统死亡病例报告工作的漏报情况,为今后死因监测工作提出建议。方法采用多阶段随机整群抽样的方法,对全省死因监测系统的47个行政村(居委会),收集其2006-2008年内户籍人口资料,开展死亡病例漏报调查,覆盖人口299 565人。分年龄、性别和地区对漏报率进行估计。结果调查地区3年共死亡1 649例,校正后年平均死亡率5.50‰,漏报个案238例,总漏报率为14.43%;城市漏报率18.95%高于农村10.91%,年龄以占全部漏报病例65.13%的65岁及以上老年组为主;0~4岁组漏报率最高36.00%。结论河南省死因监测系统死亡漏报情况不容忽视,在今后死因监测中应加强常规工作质量管理,同时提高相关工作人员的报告意识和责任心,提高死因数据报告质量。     

应用捕获-再捕获方法估计林州市全死因死亡率和漏报率

[目的]应用捕获-再捕获方法估计林州市2004～2005年全死因死亡率,评价全死因登记处收集死亡资料的完整性. [方法]收集林州市死因登记处、民政和公安3部门2004～2005年的全死园死亡登记资料.不同来源数据间的匹配使用姓名、年龄、性别、死亡时闻、死亡原因和居住地址等变量.使用对数线性泊松模型估计3样本中都没有出现的死亡人数. [结果]2004～2005年期间3来源资料中共报告全死因死亡人数为13007人,死亡率为6.42‰.其中,登记处报告的全死因死亡人数为12261人,死亡率为6.06‰.用捕获-再捕获方法估计的全死因死亡人数为13402人,死亡率为6.62‰.登记处的漏报率为8.5%,合并样本的漏报率为2,3%. [结论]仅仅使用登记处或合并样本资料会低估全死因死亡率,而利用公安、村访谈、登记处等部门现有的资料,使用捕获-再捕获方法可以校正低估的全死因死亡率.     

2009-2011年河南省死因监测系统 数据报告完整性分析

摘要:目的　了解河南省死因监测系统报告的完整性情况,估计居民死亡水平,为今后死因监测工作提出建议。方法　采用多阶段随机整群抽样的方法,2012年7-10月抽取每个监测点的14个乡镇,覆盖人口540144;调查户籍人口在2009-2011年所发生的死亡个案,并收集每个行政村的人口资料。结果　2009-2011年共查死亡个案10117例,其中漏报死亡个案1019例,3年平均漏报率为10.07%。2009年、2010年、2011年漏报率分别为10.79%、10.72%和8.68%。2009和2010年漏报率高于2011年,差异有统计学意义;城市和农村漏报率分别为6.29％和农村11.25％,农村报告完整性高于城市;男性和女性漏报率分别为9.19%和11.38%,女性报告完整性低于男性。结论　河南省死因监测系统漏报率降低,报告完整性正在提高。只有有关政府部门之间形成有效的数据交换共享机制,建立健全死因登记制度,才是避免漏报的根本途径。     

2015年潍坊市奎文区死因监测漏报率调查分析

目的 应用捕获-再捕获方法(Capture-Mark-Recapture,CMR)评价奎文区2015年死因监测报告情况,为改进监测质量提供建议.方法采用随机抽样的方法,从奎文区8处街道40个村,随机抽取6个村委会调查对象.从村委会、村医、公安、殡仪馆等搜集人口死亡情况,再与死因登记系统已报告的死亡资料进行比对,计算漏报率.结果 2015年奎文区常规网络报告系统漏报率为17.46％,各调查村漏报率差异有统计学意义(x2=18.48,P＜0.05);2015年奎文区人群校正死亡率为4.94‰,各村委会校正死亡率在3.58‰～6.68‰,差异无统计学意义(x2=3.23,P＞0.05).结论 奎文区死因监测漏报现象仍比较严重,不同调查村死因监测工作开展程度不一,主要原因是长久以来死因监测工作未受到足够的重视,在今后工作中应进一步加强措施,提高死因监测质量.     

珠海市户籍居民死因登记漏报抽样调查结果分析

目的了解2008—2009年珠海市户籍居民死因登记漏报情况。方法在全市范围内,采用多阶段整群随机抽样的方法抽取5个街道(乡镇)的户籍居民,从珠海市死因监测系统之外的渠道收集2008—2009年间抽样点居民死亡数据,与死因监测系统死亡报告数据进行比较,调查2008—2009年户籍居民死亡漏报情况,计算漏报率。结果本次漏报调查共调查了2008—2009年珠海市5个街道(乡镇)居民410 693人,死亡2 020例,漏报38例,死亡漏报率为1.88%。城市地区死亡漏报率为3.04%(25/822),农村地区为1.09%(13/1 198),城市地区的死亡漏报率高于农村(P<0.01)。不同年龄组户籍居民死亡漏报率差异有统计学意义(P<0.01),其中以0～4岁组漏报率最高,为26.32%(10/38)。结论珠海市居民死亡登记存在漏报现象,其中低年龄组的漏报率较高,应加强死因监测质量控制。     

北京市怀柔区2007—2009年死亡漏报调查分析

目的了解北京市怀柔区居民死因登记工作的漏报情况。方法采用多阶段按比例整群抽样的方法,确定分层原则,采用分层随机抽样方法抽取6个镇乡/街道共22个行政村/居委会作为调查点,以2007—2009年怀柔区人口抽样死因回顾性调查数据作为实际死亡数据,将常规报告数据与之进行匹配,未匹配上的记录为漏报数据。计算漏报率并分析其在人群中的分布,了解漏报发生的主要原因。结果 2007—2009年怀柔区调查点实际死亡人数为574人,漏报人数为66人,总漏报率为11.50%;不同乡镇比较,喇叭沟门乡漏报率最高为26.73%,怀北镇漏报率最低为2.20%;因意外死亡漏报率最高为32.61%;2007年漏报率最高为18.48%。结论怀柔区居民死亡漏报严重,应进一步采取相应的措施,提高死因报告的质量。     

2013 - 2014年河南省疾病监测点死因监测数据完整性评价

目的 了解河南省疾病监测点2013 - 2014年死亡数据的漏报情况,评价死因监测系统数据的完整性。方法 采用多阶段整群抽样的方法,于2015年6 - 10月共抽取36个疾病监测点324个行政村（居委会）开展漏报调查,收集2013年1月1日 - 2014年12月31日所有户籍人口的死亡情况,与中国疾控中心死因报告系统的死亡资料进行比对,计算漏报率。结果 2013 - 2014年共查死亡个案9 372例,其中漏报死亡个案1 289例,2年平均漏报率为13.75%。2013年漏报率高于2014年,差异有统计学意义（χ2 = 58.90,P＜0.05）;农村漏报率高于城市、新增监测点漏报率高于老监测点、不同年龄之间的漏报率差异均有统计学意义（P＜0.05）。结论 河南省疾病监测点死因监测数据的完整性正在逐步提高,漏报率还处于比较高的水平,仍需要通过加强死因数据的报告和管理工作,健全死亡数据交换机制,才能从根本上减少漏报。     

应用捕获-再捕获方法估计汶上县全死因死亡率和漏报率

目的应用捕获-再捕获方法估计汶上县全死因死亡率,评价死因登记报告系统收集死亡资料的完整性。方法 2009年收集汶上县死因登记报告系统和死因漏报系统的全死因死亡资料。不同来源数据间的匹配使用姓名、年龄、性别、死亡时间、死亡原因和居住地址等变量。应用Chapman and Wittes的无偏估计公式估计目标人群的死亡人数。结果两来源资料中共报告全死因死亡人数为77人,死亡率为7.13‰。死因登记报告系统报告的全死因死亡人数为69人,死亡率为6.39‰。用捕获-再捕获方法估计的全死因死亡人数为79人,死亡率为7.32‰。死因登记报告系统的漏报率为12.6%,两样本合并后,漏报率为2.6%。结论仅使用死因登记报告系统或合并样本资料会低估全死因死亡率,而利用现有的资料,使用捕获-再捕获方法可以校正低估的全死因死亡率。     

2010～2012年北京市怀柔区居民死因漏报调查分析

目的了解2010～2012年北京市怀柔区居民死因登记工作的漏报情况。方法按怀柔区常住人口的20%比例,采用整群随机抽样的方法,抽取16个镇乡/街道的76个行政村和6个居委会作为调查点,以2010～2012年怀柔区人口抽样死因回顾性调查数据作为实际死亡数据,将常规报告数据与之进行匹配,未匹配上的记录为漏报数据。计算漏报率,并分析其在人群中的分布,了解漏报发生的主要原因。结果 2010～2012年怀柔区调查点实际死亡人数为1232人,漏报人数为50人,总漏报率为4.06%;不同死亡原因比较,意外死亡漏报率为25.00%,因病死亡漏报率为2.84%,差异有统计学意义(χ2=75.47,P<0.01),结论怀柔区居民死亡病例仍有漏报发生,应进一步采取相应措施,提高死因报告质量。     

2010～2012年北京市延庆县死亡漏报调查

目的了解北京市延庆县居民死因登记工作的漏报情况及主要原因。方法采用多阶段按比例整群抽样的方法,确定分层原则,采用分层随机抽样方法抽取7个镇乡/街道共36个行政村/居委会作为调查点,以2010~2012年延庆县人口抽样死因回顾性调查数据作为实际死亡数据,将常规报告数据与之进行匹配,未匹配上的记录为漏报数据。计算漏报率并分析其在人群中的分布。结果 2010~2012年延庆县调查点实际死亡人数为456人,漏报人数为42人,总漏报率为9.21%;不同乡镇比较,珍珠泉乡漏报率最高,为22.08%,旧县镇无漏报;不同地区分类比较,非火化区漏报率最高;因脑血管病死亡漏报率最高为10.22%;2012年度漏报率最高为12.66%。结论延庆县居民死亡漏报现象仍较为严重,应进一步采取相应的措施,提高死因报告的质量。