疾病监测  2016, Vol. 31 Issue (11): 962-967

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胡文斌, 张婷, 秦威, 仝岚, 邱和泉, 金亦徐, 周杰, 史建国, 罗晓明
HU Wen-bin, ZHANG Ting, QIN Wei, TONG Lan, QIU He-quan, JIN Yi-xu, ZHOU Jie, SHI Jian-guo, LUO Xiao-ming
1981-2014年江苏省昆山市全死因死亡率趋势分析
Mortality trend and leading causes of death in Kunshan, Jiangsu, 1981-2014
疾病监测, 2016, 31(11): 962-967
Disease Surveillance, 2016, 31(11): 962-967
10.3784/j.issn.1003-9961.2016.11.017

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收稿日期：2016-02-18
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胡文斌, 张婷, 秦威, 仝岚, 邱和泉, 金亦徐, 周杰, 史建国, 罗晓明. 1981-2014年江苏省昆山市全死因死亡率趋势分析[J]. 疾病监测, 2016, 31(11): 962-967.
HU Wen-bin, ZHANG Ting, QIN Wei, TONG Lan, QIU He-quan, JIN Yi-xu, ZHOU Jie, SHI Jian-guo, LUO Xiao-ming. Mortality trend and leading causes of death in Kunshan, Jiangsu, 1981-2014[J]. Disease Surveillance, 2016, 31(11): 962-967.
1981-2014年江苏省昆山市全死因死亡率趋势分析
胡文斌, 张婷, 秦威, 仝岚, 邱和泉, 金亦徐, 周杰, 史建国, 罗晓明     
昆山市疾病预防控制中心, 慢性非传染性疾病预防控制科, 江苏 昆山 215300
收稿日期: 2016-02-18
作者简介: 胡文斌, 男, 甘肃省秦安县人, 主管医师, 主要从事慢性病预防与控制工作
通信作者: 史建国, Tel:0512-57312815, Email:842375712@qq.com;罗晓明, Tel:0512-57312815, Email:531993732@qq.com.
摘要: 目的 探究江苏省昆山市1981-2014年全死因死亡率、平均期望寿命时间趋势及主要死因构成，为卫生部门循证决策提供依据。 方法 历年全死因死亡病例来源于全死因监测，计算分性别的全死因死亡率和平均期望寿命，使用2000年全国人口普查年龄构成为标准计算年龄标化死亡率；使用年度变化百分比（APC）评价各个指标在年份之间变化趋势。 结果 男女合计人群中全死因年龄标化死亡率由1981年的726.26/10万下降到2014年的258.40/10万（APC=-3.33%，95%CI：-3.54%~-3.12%）；男性人群中由1981年的830.16/10万下降到2014年的289.30/10万（APC=-3.44%，95%CI：-3.68%~-3.20%）；女性人群中由1981年的654.63/10万下降到2014年的226.40/10万（APC=-3.38%，95%CI：-3.60%~-3.16%）。男女合计人群平均期望寿命由1981年的69.67岁上升到2014年的82.26岁（APC=0.57%，95%CI：0.53%~0.61%）。恶性肿瘤（30.33%）、脑血管病（17.22%）、心血管病（9.09%）、呼吸系统疾病（15.30%）及损伤和中毒（8.08%）是当前影响居民死亡的主要原因。 结论 昆山市1981-2014年全死因死亡率逐渐下降，平均期望寿命逐步提升，但恶性肿瘤、循环与呼吸系统疾病以及损伤与中毒仍是当前影响居民健康的主要原因。
关键词： 全死因死亡率     年龄标化率     期望寿命     年度变化百分比    
Mortality trend and leading causes of death in Kunshan, Jiangsu, 1981-2014
HU Wen-bin, ZHANG Ting, QIN Wei, TONG Lan, QIU He-quan, JIN Yi-xu, ZHOU Jie, SHI Jian-guo, LUO Xiao-ming     
Department of Chronic Non-Communicable Disease Control and Prevention, Kunshan County Center for Disease Control and Prevention, Kunshan 215300, Jiangsu, China
Corresponding author: SHI Jian-guo, Tel:0512-57312815, Email:842375712@qq.com; LUO Xiao-ming, Tel:0512-57312815, Email:531993732@qq.com.
Abstract: Objective To understand the changes of all-cause mortality, including death cause constitute, and average expectancy life in residents in Kunshan, Jiangsu province during 1981-2014, and provide evidence for the decision making of health department. Methods The all-cause mortality data in Kunshan during this period were obtained from all-cause mortality surveillance system. The gender specific all-cause mortality and average life expectancy were calculated respectively, the age standardized all-cause mortality was calculated by using the data of national census in 2000, and the annual percentage changes (APC) of the data were estimated. Results The age standardized all-cause mortality decreased from 726.26/100 000 in 1981 to 258.40/100 000 in 2014 (APC:-3.33%, 95%CI:-3.54%--3.12%), and the gender specific all-cause mortality decrease from 830.16/100 000 to 289.30/100 000 in males (APC:-3.44%, 95%CI:-3.68%--3.20%)and from 654.63/100 000 to 226.40/100 000 in females (APC:-3.38%, 95%CI:-3.60%--3.16%)during this period. For contrast, the average life expectancy increased from 69.67 years to 82.26 years (APC:0.57%, 95%CI:0.53%-0.61%). The major death causes included cancer (30.33%), cerebrovascular disease (17.22%), cardiovascular disease (9.09%), respiratory disease (15.30%) and injury/poisoning (8.08%). Conclusion The all-cause mortality decreased and average life expectancy increased in residents in Kunshan. Cancer, circulatory disease, respiratory disease and injury/poisoning were the leading health problems in local residents.
Key words: All-cause mortality     Age standardized mortality     Average life expectancy     Annual percentage change    

随着经济社会发展,国内外不同地区的疾病全死因谱的构成和平均期望寿命发生了巨大变化[1-2]；但是大部分研究仅采用两个时间点来看健康改善,较长时期、连续变化趋势的研究不多见。昆山市位于上海市与苏州市之间,特殊的区位优势使得社会经济快速发展,户籍人口持续变动,居民生活方式与生产生活环境发生了巨大变化,同时也伴随着全死因死亡率的变化。基于覆盖全人群全死因监测,分析昆山市连续34年(1981-2014年)全死因死亡率及平均期望寿命变化趋势,不仅可丰富全死因死亡率等指标连续变化趋势研究的结果,也可对本地卫生部门循证决策提供依据。

1 对象与方法 1.1 数据来源

江苏省昆山市于1981年全面开展全人群死因监测工作[3]。昆山市所有社区卫生服务机构及医院开展死因常规监测,同时疾病预防控制中心(CDC)通过定期与公安、殡葬、妇幼保健及福利院等多部门合作,多途径收集死亡名单并开展死亡原因调查；市镇两级从业人员通过定期举办培训班、认真规范填写死亡证、逐条数据审核、现场督导检查及定期开展漏报调查等方式,来保证全市死因监测工作的质量。此外,也与苏州市的其他县(市/区)进行数轮的数据质量互审,重点对数据的完整性、原始数据的逻辑性、统计分类及国际疾病编码以及是否重卡等进行检查、修正。年初与年末人口数来源于昆山市公安局,以计算年均观察人年数,19812013年年均观察人年数(年均人口数)详见参考文献[3]。按照《国际疾病分类》(ICD-9、ICD-10)对所有疾病根本死因进行编码。

1.2 统计学分析

采用SAS 9.3统计软件,基于历年分年龄组的年均人口数和全死因死亡数,计算分年份、性别和年龄的粗死亡率、年龄标化死亡率和平均期望寿命。按照第五次全国人口普查(2000年)年龄结构为标准计算年龄标化死亡率。率及主要死因构成比时间变化趋势采用年度变化百分比(annual percent change,APC)及其95%可信区间(confidence intervals,CI)来评价,以APC其95%CI是否包含0为统计学显著性检验标准[4]。

APC估计中,率的时间趋势分析中一般采用对数刻度来表达相对变化的程度。用y表示率的自然对数,即y=ln(r),以y为因变量,年份x为自变量(年份),则线性模型为y=α+βx+ε,式中α为常数项,β为回归系数,ε为随机误差。

从回归系数β可以估计APC,并用百分数表示,则APC=100×(eβ-1),假设率的趋势没有改变,即APC=0(无效假设),则APC的统计学检验可以通过回归系数β是否等于零来实现。β和 可以从模型中获得,用t检验,即t=β/[Var(β)]1/2,其服从自由度为n－2的t分布。考虑到率的变化经常波动,回归系数β可以通过拟合加权线性回归模型来估计,权重(weight)取各个年份或时段的病例数。APC 95%可信区间(CI)的估计为

2 结果 2.1 全死因死亡率及平均期望寿命

江苏省昆山市1981-2014年全死因死亡共127 689例,其中男性69 642例,女性58 047例；1981-2014年全死因死亡例数明显上升。男女合计人群中全死因死亡率从1981年的589.00/10万下降到2014年的574.91/10万,下降趋势有统计学意义(APC=-0.32%,95%CI：-0.50%~-0.14%)。男性人群中全死因死亡率从1981年的625.82/10万下降到2014年的618.53/10万,下降趋势有统计学意义(APC=-0.28%,95%CI：-0.47%~-0.09%)。女性人群中全死因死亡率从1981年的551.73/10万下降到2014年的531.79/10万,下降趋势有统计学意义(APC=-0.37%,95%CI：-0.57%~-0.17%),见表 1。

表 1 1981-2014年昆山市全死因死亡率和平均期望寿命 Table 1 All-cause mortality and average life expectancy in residents in Kunshan,1981-2014
年份全死因死亡数粗死亡率(/10万)中国ASR(/10万)0岁期望寿命(岁)
男性女性合计男性女性合计男性女性合计男性女性合计
1981166014463106625.82551.73589.00830.16654.63726.2666.9673.0269.67
1982172813843112644.44521.96583.54883.23620.08727.7067.1771.4769.40
1983192515973522713.68598.41656.791020.43744.85855.4765.5871.4268.10
1984179515533348668.42581.57625.12779.49614.32686.0269.5873.6670.94
1985182116293450677.34608.78643.14773.38619.73685.4868.6372.5070.55
1986188115753456694.13583.88639.13741.70571.31648.4468.3275.4771.24
1987197317063679720.13626.01673.64770.30613.70689.6769.6075.5272.37
1988201316893702729.19614.24671.83768.53583.49664.5568.6875.4871.47
1989193616423578694.49591.43643.07731.62560.57633.3270.2175.6972.95
1990196715873554699.01565.47632.33790.31567.39662.4069.6375.6272.59
1991194916223571687.62572.98630.34699.69515.60593.4970.8476.7173.79
1992197617833759692.50625.84659.19624.56522.87568.8272.1976.1174.14
1993202216633685704.08580.25642.23617.29484.12547.1472.1977.6074.84
1994210816553763728.90572.53650.74611.05491.33546.2772.4477.4174.89
1995201315053518694.90519.49607.19557.37401.28476.9273.6879.6876.61
1996206417403804709.96597.50653.68557.63447.74499.9973.5578.6076.05
1997206617643830708.24602.86655.47526.93431.80478.3974.6578.5076.44
1998210218143916718.77617.22667.87527.07438.02481.9874.7378.7776.62
1999206316303693705.39551.19627.86493.17364.05425.8275.4280.9878.13
2000208817333821704.55580.76642.45484.42385.53432.6775.6379.9477.78
2001198616623648668.65553.12610.55460.65368.54412.2876.2580.5378.38
2002206817503818687.50577.87632.50440.31333.74385.8077.7182.5980.07
2003204916983747670.34552.60611.01424.20330.90377.2777.4282.0979.74
2004205216913743655.49536.30595.68405.06314.86359.8077.7182.9680.36
2005226916913960704.07521.44612.47429.69297.81362.6977.6282.6380.22
2006201516363651611.18494.23552.59376.46317.98348.7278.3582.3580.26
2007216717173884643.92509.80576.83386.00313.23350.8378.4182.2980.24
2008221717413958646.49508.75577.69378.08269.84322.7977.6183.4980.52
2009207618193895596.79523.75560.30324.90258.32291.0478.5883.0480.85
2010226218444106641.31522.54581.91349.31254.05301.1478.7184.4581.56
2011222819244152621.79535.68578.68327.64257.29292.5379.2483.9681.62
2012239020084398656.04548.19601.97326.19249.83288.0379.1884.1881.67
2013237221134485639.28564.66601.81306.70250.50279.2080.0283.6881.87
2014234120364377618.53531.79574.91289.30226.40258.4080.5585.1482.86
P值---0.00780.00080.0012<0.0001<0.0001<0.0001<0.0001<0.0001<0.0001
APC(%)----0.28-0.37-0.32-3.44-3.38-3.330.590.510.57
95%CI----0.47~ -0.09-0.57~ -0.17-0.50~ -0.14-3.68~ -3.20-3.60~ -3.16-3.54~ -3.120.54~ 0.640.46~ 0.560.53~ 0.61
表选项

1981-2014年,男女合计人群中全死因年龄标化死亡率(ASR)由1981年的726.26/10万下降到2014年的258.40/10万,下降趋势有统计学意义(APC=-3.33%,95%CI：-3.54%~-3.12%)；男性人群中全死因ASR由1981年的830.16/10万下降到2014年的289.30/10万,下降趋势有统计学意义(APC=-3.44%,95%CI：-3.68%~-3.20%)；女性群中全死因ASR由1981年的654.63/10万下降到2014年的226.40/10万,下降趋势有统计学意义(APC=-3.38%,95%CI：-3.60%~-3.16%)(表 1)。

男女合计人群的平均期望寿命由1981年的69.67岁上升到2014年的82.26岁,上升趋势有统计学意义(APC=0.57%,95%CI：0.53%~0.61%)；男性人群的平均期望寿命由1981年的66.96岁上升到2014年的80.55岁,上升趋势有统计学意义(APC=0.59%,95%CI： 0.54%~0.64%)。女性人群的平均期望寿命由1981年的73.02岁上升到2014年的85.14岁,上升趋势有统计学意义 (APC=0.51%,95%CI： 0.46%~0.56%)(表 1)。

2.2 江苏省昆山市年龄别全死因死亡率

为便于比较不同时期年龄别死亡率的变化,分三个时期(1981-1992、1993-2004、2005-2014年)和分性别进行比较。在男女合计人群中,年龄别死亡率在0~10岁组逐渐下降,10岁之后年龄别死亡率逐渐上升。男性与女性人群中年龄别死亡率呈现了相似的趋势。见表 2、图 1。

表 2 1981-2014年昆山市分性别和年龄的全死因死亡率(/10万) Table 2 Gender and age specific all-cause mortality in residents in Kunshan (per 100 000)
年龄组(岁)1981-1992年1993-2004年2005-2014年
男性女性总计男性女性总计男性女性总计
0~2 013.291 702.261 862.10972.38822.09899.24587.78495.73543.48
1~234.67136.74186.89125.8959.3792.6181.2367.1374.48
5~73.9454.9364.6344.7433.3039.0019.439.7014.76
10~33.6730.5232.1124.7524.0224.3926.2418.9722.78
15~64.1465.2964.7551.2234.8543.2132.7619.9426.43
20~92.9887.7190.3093.3755.2973.8440.9518.0529.62
25~102.8290.7896.83102.4964.0582.8539.6618.8029.05
30~116.31107.81112.15120.0169.6594.7056.3130.0943.14
35~172.41117.21145.26146.6789.98118.6984.0340.8762.36
40~251.90174.07214.40209.00116.01163.23133.8076.19104.89
45~451.54283.95372.30315.11196.33256.83185.85106.54146.45
50~748.16486.91621.72442.10288.15367.66337.63175.45257.15
55~1 349.87702.801 030.09754.39455.97612.23489.10277.12385.17
60~2 365.071 225.491 789.011 449.93741.161 103.61762.10405.19584.56
65~3 805.952 119.952 910.952 444.331 326.041 873.181 356.21746.441 057.71
70~6 232.863 825.834 863.134 053.882 342.683 147.852 648.391 430.962 035.29
75~9 835.276 425.907 741.916 458.534 245.585 179.734 803.392 761.153 687.08
80~17 504.2112 836.9014 054.279 739.087 667.578 445.999 042.715 590.976 963.35
≥85---13 518.2813 215.8613 307.7817 622.6914 215.1715 315.71
合计687.56587.15637.56695.97569.87632.74637.45526.83582.04
表选项
图 1 1981-2014年昆山市年龄别全死因死亡率 Figure 1 Age specific all-cause mortality in residents in Kunshan,1981-2014
图选项
2.3 主要死因构成变化趋势

1993-2014年昆山市8种主要疾病死因构成中,传染病占2.05%、内分泌系统疾病占1.75%、肿瘤占30.33%、脑血管病占17.22%、心血管病占9.09%、呼吸系统疾病占15.30%、消化系统疾病占3.53%、损伤和中毒占8.08%,其他疾病占12.65%。

主要死因构成在1993-2014年之间变化趋势：脑血管病(APC=-1.17%,95%CI：-1.70%~-0.64%,P=0.0003)、传染病(APC=-8.0%,95%CI： -11.9%~-4.1%,P=0.0004)和呼吸系统疾病(APC=-2.63%,95%CI： -3.48%~-1.78%,P<0.0001)全死因构成比明显下降。内分泌系统疾病(APC=5.93%,95%CI： 4.68%~7.18%,P<0.0001)、恶性肿瘤(APC=1.10%,95%CI： 0.74%~1.46%,P<0.0001)、心血管病 (APC=5.54%,95%CI： 3.92%~7.16%,P<0.0001)全死因构成比明显上升。消化系统疾病(APC=-1.49%,95%CI： -3.66%~0.68%,P=0.1901)和损伤中毒(APC=-1.05%,95%CI：-2.10%~0.00%,P=0.0626)全死因构成比则无明显变化趋势,见图 2。

图 2 1993-2014年昆山市8种主要死因构成变化趋势 Figure 2 Constituent of 8 major death causes and its change in Kunshan,1993-2014
图选项
3 讨论

本研究提示，昆山市1981-2014年标化全死因死亡率持续下降,平均期望寿命持续上升；恶性肿瘤、脑血管病、心血管病、呼吸系统疾病、损伤中毒是影响居民健康的主要原因。

平均期望寿命是评价居民健康水平的重要指标。在全国范围内,昆山市平均期望寿命与全国、北京市和浙江省等地区略有差异。2010年北京市居民平均期望寿命为80.81岁[5],同期全国为74.00岁,浙江省为77.29岁[6],2010年昆山市平均期望寿命为78.71岁,略高于全国与浙江省的水平。江苏省第3次死因回顾调查显示,2003、2004和2005年苏南地区平均期望寿命分别为76.83、77.45和77.53岁[7],昆山市同期分别为77.42、77.71和77.62岁；昆山市与江苏省苏南地区的平均期望寿命基本持平。平均期望寿命改善是一系列措施作用的综合结果,特别是母婴死亡率以及5岁以下儿童死亡率[8-12]。本研究也显示,各年龄组死亡率随着时间明显下降,对期望寿命贡献较大的主要体现在小年龄段人群死亡率的下降。

本研究对昆山市全死因死亡率进行了研究,但是特殊年龄段人群的死亡率、死亡原因更具公共卫生学意义[13]。有研究显示0~14岁儿童死亡率呈现“V”形曲线,可能与农村儿童死亡率的增加有关[11]。本研究分三个时期(1981-1992、1993-2004和2005-2014年)分析年龄别死亡率,结果提示0~10岁儿童死亡率明显下降[14-16],与国内研究结果一致[9]。

昆山市全死因死亡率在研究年份明显下降。研究显示中国、美国及韩国全死因死亡率也明显下降[2, 14-16]。恶性肿瘤、心血管病和脑血管病是中国居民的主要死因[17],所导致的疾病负担十分巨大[2]。昆山市主要死因中,肿瘤位居第1位、心脑血管病位居第2位。全国肿瘤ASR明显下降[18]。就江苏省内来看,与昆山市社会经济发展相当的常熟市,恶性肿瘤标化死亡率在19732010年之间呈现下降趋势[19]；昆山市肿瘤死亡率也明显下降[3, 20-22],但是肺癌死亡率则明显上升[23-24]。另外,心脑血管病死亡数明显上升,标化死亡率明显下降[2, 25-27]。当前,中国慢性病占全死因死亡的86%。而影响慢性病的危险因素中,烟草暴露、饮酒、肥胖及体力活动减少是导致慢性病的主要原因[28-30]。全死因构成比分析显示,脑血管病、传染病和呼吸系统疾病全死因构成比明显下降；内分泌系统疾病、恶性肿瘤、心血管病全死因构成比明显上升；消化系统疾病以及损伤中毒全死因构成比则无明显变化。

本研究存在的缺陷：(1)主要死因对平均期望寿命的影响需进一步研究。(2)全死因分析的病例是基于死亡医学证明,但是医生完成死亡登记或根据可用信息为院外死亡确定死因的方法可能存在较大的偏移。(3)本研究时间跨度较长,可能在较早时期存在漏报。昆山市于2013年加入国家疾病监测点,在加入监测点之前于20112012年开展了死亡漏报调查,结果显示漏报率为0.34%,提示既往的死因监测处于可接受区间[31]。

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