应用死因数据前的调整流程
疾病分类模型（GBD160）
人群死亡率的估计 与校正
死因监测 数据
漏报调整 死亡率
垃圾编码重新 分配后死亡率
垃圾编码重新分配
死因数据的 分析利用
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人群死亡率校正
中国疾病预防控制中心
人群死亡率校正方法
直接校正方法
根据漏报调查得到的漏报率进行校正 捕捉-再捕捉（capture-recapture）
待分配的伤害垃圾编码：
ICD10为： R00-99 *注：待分配的垃圾编码未被包括在GBD160的具体死因内
待分配的伤害垃圾编码：
gbd1-147（全部Ⅰ、Ⅱ大类死因）
分配过程：
按死亡数构成比重新分配
Байду номын сангаас
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寿命表
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寿命表-分类 按照编制方法分为：
队列寿命表（The cohort life table） ：
45
0.04 0
50
0.04 0.1
55
0.20 0.14
60
0.16 0.12
65
0.25 0.25
70
0.26 0.20
75
0.23 0.17
80
0.03 0.06
85
0.03 0.06
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垃圾编码重新分配-肿瘤部分 待分配的肿瘤垃圾编码：
其他恶性肿瘤（gbd77）中ICD10为：C76, C80, C97
活满x岁的人口数
年龄别生存概率(npx): npx=1- nqx
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寿命表-指标计算
指标计算： 指标计算：
尚存人数lx:表示同一批出生的人群中，活满X岁的人 数 lx= lx-n*npx-n
• l0值通常为100,000 称为基数 • 在最后一个年龄组，该年龄组开始时的尚存人数与该年龄组 的死亡人数相等
寿命表-示例
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寿命表-指标计算
基础数据： 基础数据：
人口数(nPx) 死亡数(nDx)：计算某种疾病的去死因期望寿命时，则加 上由于某种疾病造成的死亡数
指标计算： 指标计算：
年龄别死亡率(nMx)： nMx= nDx/nPx 年龄别死亡概率(nqx):表示一批人在年龄x到年龄x+n岁 之间的死亡概率 nMx= x岁到x + n岁之间死亡人数
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寿命表-分类 按照年龄分组分为：
完整寿命表：
• 就是以0岁为起点，逐年计算各种指标，直至生命的 极限，其年龄的区间是(x，x+1)
简略寿命表：
• 就是以0岁为起点，几年计算一次各种指标，直至生 命的极限，其年龄的区间是(x，x+n) • 最常使用的寿命表形式
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漏报校正后 的监测数据
垃圾编码分 配后的Ⅰ、 Ⅱ类疾病 垃圾编码分配 后的慢性病
Ⅱ、慢性非 传染性疾病
伤害垃圾编码分配
Ⅲ、伤害
垃圾编码分 配后的伤害
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垃圾编码重新分配-心脑血管部分 待分配的心脑血管垃圾编码：
心衰（I50） 心室心律失常（I47.1, I49.0, I46） 动脉粥样硬化（I70.9） 心脏病并发症（I51.4, I51.5, I51.6, I51.9） *注：待分配的垃圾编码不是其他心脑血管疾病（GBD110），而是GBD110中
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垃圾编码重新分配-伤害部分
待分配的伤害垃圾编码：
ICD10为：Y10–Y34, Y87.2 *注：待分配的垃圾编码未被包括在GBD160伤害部分的具体死因内
待分配的伤害垃圾编码：
gbd149-160（伤害的全部具体死因）
分配过程：
按死亡数构成比重新分配
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垃圾编码重新分配-不明原因死亡部分
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人群死亡率校正方法 漏报调查
该次调查覆盖全国31个省（直辖市、自治区）的 161个疾病监测点，每个监测点随机抽取3个乡镇， 每个乡镇抽取2个村，收集每户家庭常住人口在 2006年1月1日-2008年12月31日期间有关出生、死 亡的信息，凡是在该家庭中居住6个月及以上的均 为常住人口。 此次调查共覆盖6422667人口，共调查到20062008年死亡个案39420例。
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寿命表-结果展示
2009年
分地区期望寿命
76.82 期望寿命 75 74.79 73.84
76.34 74.66 73.64
65 全国 城市 农村 地区
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东部
中部
西部
寿命表-结果展示
2009年
80
去死因期望寿命
4.19 2.51 1.44 1.13 1.06 0.34 0.26 0.21
各监测点漏报率计算与死亡率调整：
• 漏报率=漏报数/漏报调查死亡数 • 调整死亡率=粗死亡率/（1-漏报率）
合计漏报率计算与合计死亡率调整：
• 方法一：
– 合计调整死亡率=调整死亡数合计/人口数合计 =∑（粗死亡数/1-漏报率）/∑人口数 – 合计漏报率=1-（合计粗死亡率/合计调整死亡率）
• 方法二：n n n ≈ ( f1 / ∑ fi ) * lb1 + ( f 2 / ∑ fi ) * lb2 + L + ( f n / ∑ fi ) * lbn
疾病负担计算中死因数据的 分析与处理
蔡玥
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报告内容 死因数据来源 人群死亡率校正 垃圾编码重新分配 寿命表 寿命损失年的计算
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死因数据来源 生命登记系统数据
法律保证的、强制性的
人口普查数据
可同时提供死亡和人口资料
具有代表性的抽样的监测系统数据
印度和中国
人口及卫生调查数据（Demography and Health Surveys）
死亡人数(ndx):表示x到x+ n岁间的死亡人数 ndx= lx* nqx 生存人年数(nLx):表示同时出生的一批人在x岁至x+ n 岁间所存活的人年数 nLx =n(lx+n+nax*ndx) Tx:表示x岁之后的总生存人年数 Tx=Tx+n+nLx X岁组人均期望寿命（ex）：ex=Tx/lx
i =1 i =1 i =1
f：各监测点调整死亡数 中国疾病预防控制中心
lb：各监测点漏报率
人群死亡率校正方法
中国疾病预防控制中心
人群死亡率校正方法
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人群死亡率校正方法
全人群不同地区分性别 漏报调整前后死亡率
5岁以上人群不同地区分性别 漏报调整前后死亡率
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人群死亡率校正方法
• 记录了一组人群从第一个人出生到最后一个人死亡 的全部死亡信息 • 实际应用意义不大
周期寿命表（The period life table）：
• 反映一定时期某地区实际人口的死亡情况，是从一 个断面来看当年这段时间内人口的死亡和生存的情 况 • 它完全取决于制表这一年的人口年龄别死亡率 • 具有实际可操作性
增长期望寿命 平均期望寿命 70
期望寿命
75
65
消 化 系 统 疾 糖 病 尿 病 内 分 泌 紊 乱 泌 尿 生 殖 系 统 疾 病 伤 害 传 染 病 和 寄 生 虫 病 呼 吸 系 统 疾 病 心 脑 血 管 恶 性 肿 瘤
死因
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寿命表-模型寿命表
有时，分年龄别的人口数及死亡数不可获得 将世界各地的大量的寿命表汇集起来，进行分析和 归类，归纳出几种死亡模式，对各种模式按照其不 同的平均预期寿命水平编制出一组寿命表，供人们 参考，这就是模型寿命表。
5岁以下婴幼儿漏报率： （最终纳入分析点共89个）
• 1.经调整的婴儿死亡率如果太低，建议不纳入，中西部城市低 于5/1000，中西部农村低于10/1000，东部城市低于3/1000， 东部农村低于6/1000； • 2.婴儿漏报率为0%、100%者
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人群死亡率校正方法
漏报率计算
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寿命表-指标计算
年龄组每人每年平均存活时间(a)
如果n=5, x=5, nax=0.5，就意味着在该年龄组死亡的每个人平均存活了 5*0.5=2.5年 对于低死亡率国家1a0=0.1，对于高死亡率国家1a0=0.3 对于所有国家4a1=0.4 其余各年龄组，a=0.5
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寿命表-模型寿命表种类
1.UN Model Life Tables (1955) 2.Coale and Demeny regional (East, North, West South) model life tables (1966) 3.Ledermann’s System of Model Life Tables (1959, 1969) 4.Brass Logit Life-table System (1971) 5.UN Model Life Tables for Developing Countries
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垃圾编码重新分配-肿瘤部分 分配过程：
（1）gbd61、62、63、64、68、69、70、71、73、 74、75、76、77求和，记为sum （2）x1= ICD10为C76、C80、C97的合计 ； （3）x2=sum-x1 （4）gbd61、62、63、64、68、69、70、71、73、 74、75、76垃圾编码分配后的死亡数=上述gbd垃圾 编码分配前的死亡数*(1+x1/x2) （5）gbd77分配垃圾编码后的死亡数=（gbd77分配 前的死亡数-x1）*(1+x1/x2)