捕获—再捕获法在死因回顾调查中的研究与应用

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目的:居民死亡率及其死亡原因的变化是反映人民健康状况的重要指标之一,也是制定卫生政策、评价卫生工作质量和效果的科学依据。在死亡登记制度不完善的地区,由于死亡资料的漏报,疾病死亡率偏低,不能反映实际死亡水平。现在常用的一种估计疾病死亡人数的方法是把几个不同来源的监测记录进行合并,删除重复出现的个体数来估计出最终的死亡人数。由于这几组资料都不完整,合并后得到的死亡人数依然不完整。如何利用来自不同调查途径的几组不完整的死亡数据,去估计真实的死亡人数是一项很有意义的工作。捕获-再捕获方法提供了一种解决这一问题的比较有效的方法。捕获-再捕获方法最早应用于生态学领域,用以估计限定区域中野生动物种群的大小。最简单的捕获-再捕获方法是通过对某一区域的野生动物进行一次捕获,将捕获的个体做上标记后放回,再进行第二次捕获,然后利用两次都被捕获的个体数,以及只在第一次或第二次被捕获的个体数,估计出两次都没有捕获的个体数,从而达到估计整个群体大小的目的。因此,捕获-再捕获方法在生态学领域也被称为捕获-标记-再捕获方法。早在40年代,捕获-再捕获方法开始应用于人类健康领域,但在流行病学中的研究应用则始于1969年,Wittes和Sidel用于估计出生缺陷的频率。由于原理简单,花费低廉,捕获—再捕获方法已愈来愈多地被移植于传染病、滥用药物、伤害和肿瘤等流行病学研究中,用于估计漏失人数及评价监测系统的完整性。世界卫生组织(WHO)也把它规定为监测胰岛素依赖型糖尿病流行情况的标准方法。捕获-再捕获方法在使用上也有其必要的假设和限制。其中,使用捕获—再捕获方法的一个重要统计假设是样本之间必须是独立的,研究者发现在人类群体中这个假设条件是不可能满足的,至少需要三个或三个以上的样本,才能校正不同来源数据间的相依性。因此,本研究利用在第三次死因回顾调查中获得的三组不完整资料,使用捕获-再捕获方法估计林州市2004至2005年的死亡人数,以评估全死因登记处收集死亡数据的完整性。方法:(1)从林州市全死因登记处、民政和公安三个来源收集林州市2004至2005年的死亡资料。并把资料中缺失姓名、死亡原因或死亡时间等项目的死亡登记记录视为漏失病例,忽略不计;(2)使用姓名、身份证号码、年龄、性别、死亡时间、死亡原因和居住地址等变量对不同来源的数据进行匹配;(3)使用对数线性模型估计三样本中漏失的死亡人数,加上已观察的死亡人数,得出估计的死亡总数;(4)用两样本捕获-再捕获方法得到的估计值作为对比,说明使用对数线性模型可以避免由于样本间相依而导致的低估问题;(5)考虑到人口学特征对捕获概率的影响,将恶性肿瘤、道路交通伤害和5岁以下儿童的死亡资料按照年龄和性别进行分层,在各层中分别应用对数线性模型来估计漏失的死亡人数,并把各层的漏失估计值相加得到最终的漏失死亡人数。(6)把捕获-再捕获方法的估计值与林州市第三次死因调查的结果相对比,说明捕获-再捕获方法在死亡监测工作中的实际应用价值。结果:(1)在2004至2005年期间三来源资料数据中共报告全死因死亡人数为13007人,其中恶性肿瘤、道路交通伤害和5岁以下儿童的死亡人数分别为3069、434和359人;(2)使用捕获-再捕获方法估计出林州市2004至2005年的全死因死亡人数为13402人(95%CI 13353-13458),死亡率为6.62‰;其中,恶性肿瘤死亡人数及死亡率分别为3139人(95%CI 3128-3170)和155.0/10万;道路交通伤害死亡人数及死亡率分别为461人(95%CI 448-486)和22.8/10万;而5岁以下儿童死亡人数及死亡率分别为398人(95%CI 383-424)和23.9‰;(3)以捕获-再捕获方法计算的估计值作分母,登记处中不同死因的漏报率在6.6%~26.9%之间波动,其中恶性肿瘤的死亡漏报率为6.6%,5岁以下儿童的死亡漏报率为26.9%。三样本合并后死亡漏报率在2.3%~9.8%之间波动。而且死亡漏报率在性别和年龄中也有差别,在5岁以下儿童中女性较男性容易被漏报,而在道路交通伤害中男性较女性容易被漏报。低年龄组人群较其它年龄组人群容易被漏报;(4)除5岁以下儿童死亡数据外,其它死因资料的捕获-再捕获估计值接近于第三次死因调查的实际值。结论:(1)仅使用登记处或合并样本资料会低估林州市2004至2005年死亡人数,而利用公安、民政、村座谈和登记处等部门现有的资料,使用捕获-再捕获方法可以获得较为准确的死亡人数;(2)林州市恶性肿瘤死亡登记报告数据较为准确,而道路交通伤害和5岁以下儿童的死亡登记报告数据中还存在着较大程度的漏报;(3)通过对比捕获-再捕获方法的理论估计值和第三次死因调查的实际值,发现使用捕获-再捕获方法能更快捷、更经济地得到林州市2004至2005年的死亡人数。建议各地建立健全死亡登记管理制度,加强业务培训与指导,提高数据质量,保证数据的有效性和完整性,以便有效地利用信息资源。
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