死亡率、全因死亡率、死亡别死亡率
6我国居民主要疾病死亡率及死因构成分析6.1 -.
毕业论文学院统计与应用数学学院班级11统计1班学号20114006姓名翁坤玲论文题目我国城乡居民主要疾病死亡率差异性分析指导教师（姓名及职称）余华银教授[总评成绩： ]我国城乡居民主要疾病死亡率差异性分析The main disease mortality difference analysis of urban and ruralresidents in our country翁坤玲统计与应用数学学院统计学专业2011（1）班 20114006指导教师：余华银教授内容摘要：随着人类文明的进步，医疗水平的提高，对生命长短的追求也越加明显。
提高一个国家整体医学救治是当前一个重大课题。
国家层面近几年提出的有关医疗改革都是对城市和农村医学水平的巨大推动。
本文通过城乡之间主要疾病死亡率的研究和分析，了解未来我国居民疾病发病率的走向，从而更加有效的提出针对性措施。
现阶段，根据统计年鉴官方发布的数据可知恶性肿瘤已成为城市居民死亡率的”罪魁祸首”，大约占总体疾病致死率的25.7%。
紧跟其后的是心脏病和脑血管病，其大约各占20%左右。
较2000年和2013年比较，2013年主要疾病的排位不仅有变化，死亡率也呈现缓慢上升的趋势，疾病种类的包含范围也随着实际情况做出了相应的调整。
本文主要运用EXCEL软件分析近些年主要疾病的分布概况和变化，分析结果可为相关部门进一步提出建议提供依据。
关键词：居民死亡率构成恶性肿瘤Abstract:With the progress of human civilization, the improvement of medical level, the pursuit of life length is more obvious. To improve a country medical treatment is currently a major issue.Our country about health care reform is for the big push of urban and rural medical level in recent years .This article aims to know he future of our country residents disease incidence;through the data between urban and rural areas the main disease mortality study and analysis, and thus more effective targeted measures are put forward.At present, according to official data released statistics yearbook malignant tumor has become urban mortality "culprit", about 25.7% of the overall disease mortality.Followed by heart disease and cerebrovascular disease, about 20% or so.From 2000 compared to 2013, a change had happened in the position not only of major diseases, also have a rising trend of mortality .The types of diseaes include scope has made a adjustment accongding to the corresponding sistuation.In this ptext, by using of EXCEL software to analyze distribution situation of the major diseases, and changes in recent years, the results of the analysis can provide the basis for related department to further put forward the proposal.Key words:Residents ;The death rate ;Constitute;The malignant tumor mortality目录1、我国居民死亡率及构成概况 (1)1.1我国居民主要疾病死亡率现状 (1)1.2我国居民主要疾病成因分析 (2)2、我国城乡居民主要疾病死亡率及差异析 (3)2.1城市居民主要疾病死亡率分析 (4)2.2农村居民主要疾病死亡率分析 (5)2.3城乡居民主要疾病死亡率差异分析 (6)3、相关建议 (10)参考文献 (12)附录1 (13)附录2 (15)附录3 (17)1.我国居民主要疾病死亡率及构成概况根据近几年研究表明，中国存在十大疾病是造成居民病死率的主要病症。
中国居民喉癌死亡水平分析
喉癌的年龄 组 死亡率曲线呈现随年龄增长而上升的趋势，但 两次调查结果略有差异，1990 —1992年全国喉癌年龄组死亡率曲 线 在 75 岁之 前 呈现 随 年 龄 增 长而 上 升的 趋 势，但在 75 岁之 后 逐 渐 下降，而第三次年龄组死亡率曲线呈现随年龄增长而上升的趋势。
自19 9 0 —19 9 2 年至 2 0 0 4 — 2 0 0 5 年的 相 继两 个 时 期，城 市 喉 癌 死 亡 率 是 有所 下 降 的，农 村 地 区 有所上 升。从 死 亡 率 水平 来 看 城市喉 癌 仍 然高于农 村。城市喉 癌 死亡率 在19 9 0～19 9 2年 为1. 2 3/10万，农村为0.73/10万。2 0 0 4 —2 0 0 5年市喉 癌死亡率下 降至1. 0 0 /10万，农 村上升至0 . 8 0 /10万，城 乡之比由1. 6 8:1下降为 1. 2 5:1，差 距 有所 缩 小。 3 讨论
生, 2 010 , 4 8 ( 3 4 ) : 35 -3 6 . [4] 王国君.腹腔镜胆 囊 切除 术12 6 例临床分析 [ J ].吉林医学, 2 010 , 31( 5 ) :
638-639. [5] 祁军安，江奎，朱海 林, 等. 两 孔法腹腔镜胆 囊切除 术的临床应 用[ J ].
出生率和死亡率如何计算
出生率（发稿时间：2006-5-24 阅读次数：209）一定时期内出生人数与同期人口总数之比。
又称总出生率或粗出生率（crude birth rate）。
它反映人口的出生水平，一般以千分数表示，计算公式为：出生人数是指活产，即离开母体时有生命现象的活婴儿总和。
年平均人口数是年内各时点人口数的平均数，也就是年内全体人口所活人年数。
年平均人口数也可用期中人口数代替。
出生率通常以年为单位计算。
若出生人数的计算期不足一年或大于一年，需折算为年出生人数，例如，将半年的出生人数乘以2，五年的出生人数除以5，等等。
出生率是就全体人口计算的，故称总出生率或粗出生率。
根据研究任务的不同，就人口中某一类别来计算的出生率，称特殊出生率。
如各年龄的出生率，城乡人口出生率，各民族人口出生率和不同行业、职业的出生率等等。
出生率水平取决于各年龄妇女生育率和人口的性别年龄构成。
各年龄妇女生育率越高，出生率便越高。
生育旺盛年龄的妇女比重越高，出生率也会越高。
妇女生育率高低受社会经济条件的影响。
所以不同国家或地区的出生率有很大差别。
对不同地区和国家或不同时期的出生率进行静态和动态分析时，要考虑性别和年龄构成的影响。
出生率高低是决定人口自然变动的两大因素之一。
有计划地控制人口增长，实质上就是控制人口出生率的水平。
出生率是研究和分析人口再生产趋势，制定文化教育、妇幼保健、社会福利等各项政策的重要依据。
死亡率的计算：D(t)/0.5[N(t)+N(t+1)]D(t):一年内死亡人口数N(t):年初总人口N(t+1):年末/第二年初死亡率一定时期内（通常为一年）死亡人数与同期平均人口数（或期中人口数）之比。
说明该时期人口的死亡强度，通常用千分比表示。
计算公式是：死亡率＝式中D为一定时期内死亡人数；P为同期内平均人口数。
计算死亡率时，分子和分母的统计范围要一致。
根据统计分析目的，可以选用不同的分子与分母计算总死亡率和各种特殊死亡率。
如无特殊说明，死亡率通常是指总死亡率。
中国梅毒发病人数、死亡人数、发病率、死亡率及预防措施分析报告
中国梅毒发病人数、死亡人数、发病率、死亡率及预防措施分析一、流行病学及临床表现梅毒在全世界流行，全球每年约有1200万新发病例，主要集中在南亚、东南亚和次撒哈拉非洲。
近年来梅毒在我国增长迅速，已成为报告病例数最多的性病。
所报告的梅毒中，潜伏梅毒占多数，一、二期梅毒也较为常见，先天梅毒报告病例数也在增加。
梅毒患者的皮肤、黏膜中含梅毒螺旋体，未患病者在与梅毒患者的性接触中，皮肤或黏膜若有细微破损则可得病。
极少数可通过输血或途径传染。
获得性梅毒（后天）早期梅毒病人是传染源，95%以上是通过危险的或无保护的性行为传染，少数通过接亲吻、输血、污染的衣物等传染。
胎传梅毒由患梅毒的孕妇传染，如果一、二期和早期潜伏梅毒的孕妇，传染给胎儿的几率相当高。
梅毒传染源及传播途径梅毒的临床表现二、发病人数、死亡人数、发病率及死亡率发布的《2020-2026年中国传染病医院行业市场全景调查及投资战略规划报告》数据显示：2014-2019年中国梅毒发病数持续增加，2018年中国梅毒发病数为494867例，较2017年增加了19007例；2019年中国梅毒发病数为535819例，较2018年增加了40952例。
2014-2019年中国梅毒发病数统计资料来源：疾病预防控制局、整理 2014-2019年中国梅毒死亡人数逐年减少，2018年中国梅毒死亡人数为39人，较2017年减少了6人，2019年较2018年有所增长，2019年中国梅毒死亡人数为42人，较2017年增加了3人。
2014-2019年中国梅毒死亡人数统计资料来源：疾病预防控制局、整理 2015-2019年中国梅毒发病率逐年增加，2018年中国梅毒发病率为35.6251/10万，较2017年增加了1.1384/10万；2019年中国梅毒发病率为38.3677/10万，较2018年增加了2.7426/10万。
2015-2019年中国梅毒发病率统计资料来源：疾病预防控制局、整理 2015-2018年中国梅毒死亡率逐年下降，2018中国梅毒死亡率为0.0028/10万，较2017年减少了0.0005/10万，2019年较2018年有所增加，2019中国梅毒死亡率为0.003/10万，较2018年增长了0.0002/10万。
(仅供参考)医院标准化死亡率
CHN Ver.指标摘要：o标题：医院标准化死亡率(HSMR):基于同地区、医院患者的治疗类型，院内患者的实际死亡数量的比值。
o来源：加拿大人健康信息研究所(CIHI)技术注释:医院标准化死亡率(HSMR)渥太华(ON):加拿大人健康信息研究所(CIHI)；2011 Feb. 17 P.指标定义o主要指标定义临床质量指标：结果o次要指标定义不适用于此指标简短摘要o描述这项指标是基于同地区、医院患者的治疗类型，评估院内患者的实际死亡数量的比值。
o原理医院标准化死亡率(HSMR)作为“重要”*指标,已在国际间被应用并帮助支持改善医院的医疗质量。
HSMR作为一种工具，可以提供给医院回顾并分析本院的死亡率，继而在被识别的区域据减少死亡率并开发有针对性的策略。
HSMR已经结合使用其他的治疗质量和患者安全的指标。
*“重要”指标追踪整体系统层面上的广泛结果质量的指标进展。
o原理依据加拿大人健康信息研究所(CIHI).HSMR：一种全新方法用于评估加拿大医院的死亡趋势。
渥太华(ON):加拿大人健康信息研究所(CIHI);2007.100 p.[74份参考资料]o首要健康指标组成医院标准化死亡率(HSMR)；住院死亡率；检查濒临死亡的患者o分母描述预期 *65例诊断群组中的死亡数量，大约80%为住院患者死亡率(参见相关的“分母包含/排除”部分)*在一个基础年度（2004-2005年），发生在一个医院或地区的死亡数量，是全国同类患者的死亡数。
o分子描述65例诊断组中的实际死亡数目为：80%的住院患者死亡率乘以100注解:针对附加细节信息，指向原始的指标文件。
支持此指标的相关依据o针对此指标质量标准的依据一份正式的具有共识的文件,包括相关临床、方法论、公共卫生和科学组织的专家的共识o针对此指标附加信息的需求在加拿大,从2004年4月至2007年3月,有超过25,4000名患者死于魁北克区域之外的医院。
在2004年至2005年期间，65例诊断组约80%的死亡患者未接受姑息疗法。
统计学教案习题医学人口统计与疾病统计常用指标
第十五章医学人口统计与疾病统计常用指标一、教学大纲要求（一）掌握内容1．医学人口统计常用统计指标的意义及用途〔1〕人口数与人口构成常用指标：人口总数、性别比、老年人口系数、少年儿童人口系数；〔2〕人口金字塔；〔3〕生育与方案生育常用指标：粗出生率、总生育率、终生生育率、总和生育率、自然增长率；〔4〕死亡统计常用指标：粗死亡率、年龄别死亡率、新生儿死亡率、婴儿死亡率、5岁以下儿童死亡率、标准化死亡率、死因别死亡率、死因顺位。
2．疾病统计常用统计指标的意义及用途发病率、患病率、病死率、治愈率、生存率。
（二）熟悉内容医学人口统计和疾病统计的其它指标。
（三）了解内容医学人口统计和疾病统计的含义及其资料来源。
二、教学内容精要(一) 医学人口统计常用指标的意义及其用途1．人口数与人口构成常用指标〔1〕人口数：人口数(population)又称人口总数，一般指一个国家或地区某一特定时间点的人口数。
通过一次人口普查，可得较好的人口数统计。
根据我国的户籍登记，也可获得户籍人口数。
在人口流动较多的情况下，还可按居住地来统计人口数。
〔2〕性别比：以女性人口为100，计算男女性人口数之比，称为性别比或性比例。
性别比= 男性人数×100 〔15-1〕女性人数〔3〕老年人口系数：指老年人口在总人口中所占的比重，是说明人口老龄程度的指标，可作为划分人口类型的尺度。
65岁及以上人口数×100% 〔15-2〕老年人口系数=人口总数〔4〕少年儿童人口系数：指少年儿童人口在总人口中所占的比重，是划分人口类型的指标之一。
14岁及以下人口数×100% 〔15-3〕少年儿童人口系数=人口总数2．人口金字塔〔1〕人口金字塔：人口金字塔(pyramid)是一种用几何图形来形象的表示人口性别年龄构成的方法。
将人口的性别、年龄分组数据，以年龄〔或出生年份〕为纵轴，以人口数或年龄构成比为横轴，按左侧为男、右侧为女绘制的直方图，其型如金字塔，称为人口金字塔。
南京市雨花台区2015年户籍人口死因监测分析
南京市雨花台区2015年户籍人口死因监测分析摘要】目的：分析2015年度雨花台区户籍居民的死亡特征，分析影响雨花台区户籍居民生命健康及寿命的主要问题，为政府相关部门卫生策略的制定和人口发展规划提供科学依据。
方法：2015年雨花台区6个街道所有人口的死亡资料来源于全国死因监测信息报告管理系统，按ICD-10分类，用DeathReg2005和SPSS 20.0软件对资料进行统计分析。
结果：2015年雨花台区户籍居民粗死亡率为547.54/10 万，标化死亡率为 366.65/10 万。
死因顺位前5位分别是循环系统病、肿瘤、呼吸系统病、损伤中毒和其他疾病，共占总死亡的97.28%。
结论：慢性非传染性疾病和损伤中毒是影响居民寿命的主要因素，已成为主要公共卫生问题，加强其防治是今后工作的重点。
【关键词】死因监测；死亡原因；期望寿命【中图分类号】R195 【文献标识码】A 【文章编号】1007-8231（2016）23-0287-02随着疾病谱的改变，死因谱也随之发生变化。
为了解雨花台区居民主要死因和分布特征，为制订疾病防控措施提供科学依据，现将2015年死因监测点居民主要死因分析如下。
1.材料与方法1.1 资料来源死亡数据来源于覆盖全区6个街道及3个园区的监测网络，死亡人口均为雨花台区户籍人口。
人口数据来源于南京市公安局雨花分局，人口数为年平均人口（2015年年中人口数），且分性别分年龄组人口构成比。
1.2 疾病分类所有死亡原因均根据国际疾病分类第10版（ICD10）[1]进行编码。
疾病分类标准：（1）参照“居民病伤死亡原因报表”（卫统26表）将死亡原因分为17 大类；（2）将疾病分为三大类：其中第一类疾病称为感染性疾病和母婴疾病，第二类疾病为慢性非传染性疾病，第三类疾病为伤害。
1.3 统计方法所有数据在DeathReg2005数据库中进行整理、分析，所有数据均采用SPSS 20.0统计分析软件计算相应的统计指标。
上海市金山卫镇2013—2015年户籍居民死因分析
上海市金山卫镇2013—2015年户籍居民死因分析通过对金山卫镇2013—2015年户籍居民死亡资料进行统计分析，了解本镇户籍居民的病伤死亡变化趋势、死亡水平和死亡原因的分布，为各级政府制定卫生政策及防治措施提供依据。
1 资料与方法1.1 资料来源死亡资料来源于二级和三级医院、社区卫生服务中心，以及公安部门开具的“居民死亡医学证明书”、“居民死亡推断书”和“居民死亡确认书” [1]。
2013—2015年金山卫镇户籍居民死亡资料由金山卫镇社区卫生服务中心生命统计专业人员收集，并经金山区疾病预防控制中心审核。
人口资料来源于金山卫镇派出所户籍科。
死因分类依据国际疾病分类ICD-10进行死因编码。
1.2 统计学分析通过DeathReg 2002死亡登记系统和Excel软件进行数据汇总和计算处理。
2 结果2.1 居民死亡基本情况2013—2015年金山区金山卫镇累计人口数为146 340人，其中男性71 743人，女性74 597人。
累计报告死亡人口数1 155人，死亡率为789.26/10 万。
其中男性居民死亡614人，死亡率为855.83/10 万。
女性居民死亡541人，死亡率为725.23 /10 万。
死亡率男性高于女性，男性死亡率为女性的 1.18倍[2]。
2.2年龄别死亡水平2013—2015年金山卫镇户籍居民死亡率40岁以后随年龄的增长而升高，15岁～、20岁～和25岁～有一个相对的死亡小高峰。
65岁以上老年人死亡率最高，达3 595.31/10万。
见表1。
2.3死因顺位全人群前5位死因顺位依次为肿瘤、循环系统疾病、呼吸系统疾病、损伤与中毒外部原因、传染病和寄生虫病。
前5位死因死亡率为675.82/10万，占全死因的构成比为85.63% 。
前5位死因顺位男女性略有不同，男性依次为肿瘤、循环系统疾病、呼吸系统疾病、损伤与中毒外部原因、内分泌和营养和代谢的其他疾病，5种死因占总死亡数的88.27%；女性依次为循环系统疾病、肿瘤、呼吸系统疾病、损伤与中毒外部原因、传染病和寄生虫病，5种死因占总死亡数的82.99%。
我国老年人口死亡率分布及变化特征——基于近四次人口普查死亡人口数据分析
2023年第5期(总第260期)人口与经济POPULATION &ECONOMICSNo.5,2023(Tot.No.260)我国老年人口死亡率分布及变化特征基于近四次人口普查死亡人口数据分析黄润龙1,2,沙㊀勇1(1.南京邮电大学人口研究院,江苏南京210042;2.南京师范大学社会发展学院,江苏南京210097)收稿日期:2022-11-13;修订日期:2023-05-08基金项目:国家社会科学基金重点项目 多源大数据人口监测研究 (22AZD147);国家社会科学基金项目 六普生命表和死亡率分析研究 (2015BRK009)㊂作者简介:黄润龙,南京邮电大学人口研究院特聘研究员,南京师范大学社会发展学院退休教授;沙勇(通讯作者),南京邮电大学人口研究院教授,博士生导师㊂摘㊀要:人口死亡率属大数据中的小数字,其对普查数据敏感㊁要求高㊂户籍死亡登记的数据难以使用,由于民族文化及数据质量等原因,老人死亡率研究很少得到社会的青睐㊂但死亡数据是计算平均预期寿命的基础,是人口再生产的重要指标㊂随着人口老龄化的发展,及普查数据的增多和普查数据质量的改善,我国老年人口死亡数据逐步获得专家重视㊂老年人口死亡率随年龄㊁性别㊁城乡分布及时间变化有无规律可循,历次普查中老年人口死亡率调查误差,都是社会关心的问题㊂综合使用我国 五普 至 七普 老年人口死亡率数据,用传统的相关㊁回归分析及logit 模型分析方法进行了探索,获得如下结论:近20年我国死亡人口中老年人口所占比重越来越大;死亡人口年龄中位数不断提高;高龄老人死亡率下降速度快于中低龄老人及年轻人㊂ 七普 中我国60 95岁男女老人和市镇乡老人死亡率,通过logit 变换后,随年龄呈高度线性相关关系㊂近30年我国60 95岁老年人口死亡水平参数随时间呈线性变化,死亡参数α不断上升,参数β缓慢下降;女性死亡率参数及参数α变化规律更为明显,由此预测了2030年㊁2040年老年人口死亡率㊂ 七普 的老人死亡人口数量登记调查质量高, 六普 数据次之;女性登记调查质量高于男性㊂各地区分析显示,人均GDP 高的地区,60(80)岁及以上老人死亡占比高;而人均GDP 与各地粗死亡率线性相关关系不明显㊂ 七普 中我国31地区老人死亡率,可分为两大类和一个散类㊂关键词:人口普查;logit 模型;死亡登记误差;老人死亡结构;死亡率变化中图分类号:C921㊀文献标识码:A ㊀文章编号:1000-4149(2023)05-0041-16DOI :10.3969/j.issn.1000-4149.2023.00.046㊃14㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期㊀㊀死亡统计是生命统计,也是人口统计的核心㊂死亡对群体而言,是人口数量的减少;而对个人而言,意味着生命的消失㊂现代大量的人口流动伴随着大量失踪和失联人口,登记死亡人数低于实际死亡人数㊂死亡事件发生地和死亡人口户籍地的分离,增加了死亡人口登记的复杂性,加上死亡登记时间的不一致,这些都可能导致死亡统计误差㊂提高健康水平㊁降低死亡率是人们毕生的追求㊂但学界对于死亡率㊁死亡水平方面的直接研究远少于对于生育㊁迁移方面的研究㊂死亡水平难以控制,死亡率水平对于政策㊁社会建设等影响相对小,导致社会对其重视不足;然而,死亡人口数量是计算人口死亡率㊁死亡概率的基础,也是人口生命表和出生时预期寿命分析的基础㊂预期寿命是人类发展指数 HDI的重要指标之一,且被列入国家及各级政府 十四五 规划考核范围中㊂此外,死亡率高低不仅是衡量地区卫生医疗水平和人们生活质量的基础指标,而且影响着人口再生产,直接影响着国家社会保障政策㊁老年福利政策的制定㊂随着人口老龄化的发展,我国人口粗死亡率呈明显增长趋势,但老年死亡率下降迅速㊂人口死亡率的研究逐渐引起了社会和学者的重视㊂㊀㊀一、文献综述死亡研究具体可分为死亡率模拟和估计㊁生命表研制的方法论研究,及死亡人口㊁死亡率时间空间演变的实证性研究等方面,更多的是两者兼而有之㊂1.方法论研究由于死亡登记迟缓,若干地区出现死亡人口的漏报㊁迟报,死亡人口年龄的错报及死亡时间的误报,造成死亡率报告不准确㊂20世纪70年代开始人口学家㊁数学家和统计学家提出了很多死亡率估计㊁调整方法㊂1983年英国学者布拉斯(Brass)提出平衡方程估计死亡率方法[1],1981年贝内特(Bennett)和霍留奇克(Horiuchich)提出非稳定人口生存率调整估计方法[2],1984年寇尔(Coale)提出死亡率登记完全性的估计㊁调整方法[3]㊂然而,每一种方法都有其本身的假定及其对资料的要求,都有其固有的优缺点及其对稳定人口和封闭人口的特殊要求㊂1992年李(Lee)和卡特(Carter)提出了包含死亡率未来变动趋势的模型,即Lee-Carter模型[4]㊂此后,学者们运用不同的统计方法对Lee-Carter模型的参数进行估计,如伦萨瓦(Renshaw)和哈贝尔曼(Haberman)将两个相依的时期效应引入模型[5]㊂2004年曾毅等用六种死亡模型对中国㊁欧洲㊁日本等13个国家和地区的高龄老人进行死亡率分析,发现莰尼斯托(Kannisto,即简化的罗吉斯特)模型拟合效果最佳[6],而该模型就是相对模型生命表的变形㊂蔡安氏(Cairns)等提出了一个基于罗吉斯蒂转换的相对简洁的拟合高龄人口死亡率的模型[7]㊂Lee-Carter模型将过去几十年的人口年龄别死亡率,分解为随时间变动及随年龄变动的两部分,通过挖掘其随时间变化的规律,对未来死亡率的变化趋势进行预测㊂由于Lee-Carter模型中的时间项变量常常需要长时间的年龄别死亡率历史数据,而我国除了几次人口普查外,可用的年龄别死亡率数据有限,已有的运用Lee-Carter模型的死亡率建模研究很难克服这样的限制㊂2021年王广州以经典的Lee-Carter死亡率模型为工具,采用中国1994 2019年死亡数据,运用奇异值分解(SVD)㊁最小二乘法(OLS)㊁加权最小二乘法(WLS)㊃24㊃黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征和极大似然法(MLE)等方法预测中国人口平均预期寿命[8]㊂理论上讲,学者可以从我国卫生部门的居民病伤死因登记系统得到按死亡原因分类的死亡数据,及从公安户籍登记部门得到死亡登记数据㊂但前者是从不同的大㊁中㊁小城市和一㊁二㊁三类农村抽样的结果,因为没有包括我国环境条件最差的第四类农村地区,因此登记的死亡水平明显偏低㊂而公安登记制度只记录了死亡人数,没有其他人口特性信息,由于漏报和迟报人数多,公安系统数据所反映的死亡水平也是偏低的[9]㊂国家统计局每五年1%抽样调查数据及每年人口1ɢ调查虽包含死亡人口数据,但其采用的是整群抽样,资金不到位,抽取比例仅为预计样本的七八成左右(每年相当于对100万人口进行年龄别死亡率调查)㊂年龄组死亡率一般仅为千分之几,对抽样调查样本数量要求高,人口本身抽样误差加上死亡率抽样误差,使得年度死亡率数据可信程度低㊂考虑到不同来源数据质量差距和冲突,我国学者大多采用普查数据而非登记数据来分析死亡率㊂2.实证研究对江苏1990年死亡人口进行间接估计和模型分析发现,江苏人口死亡率相当于日本1970年前的水平,或西欧1980年前的水平㊂该研究同时发现,1982㊁1990年江苏男性死亡率接近于寇尔区域经验生命表西部模型21㊁22层次,女性死亡率接近北部型22㊁23层次[10]㊂1994年梁鸿运用世界银行的‘世界发展报告“数据分析认为,婴儿死亡率㊁出生时预期寿命与地区经济发展水平(用人均GDP做代表)相关,并用人均GDP的平方根及人均GDP的自然对数作为自变量来分析其与婴儿死亡率的线性关系㊂结果表明,平均预期寿命的复相关系数R 为0.8735,婴儿死亡率的R为0.8491,相关系数具有显著意义(P<0.01);模型可解释寿命差异的76.30%,婴儿死亡率的72.08%[11]㊂1995年利用 三普 对我国28个省份的女性死亡概率分布的布拉斯两模型分析㊁巴西亚(Basia)四参数模型和尤班克(Ewbank)四参数模型分析表明,1981年我国女性死亡率大致可以分为两大类㊁两个散类和五大型[12]㊂在死亡率数据质量分析方面,翟振武认为, 四普 人口普查总体质量是好的,但人口死亡率偏低,尤其是离调查时偏远时期的婴儿死亡率[13]㊂海姆斯(Himes)等认为,在中高年龄段男女性死亡率的logit函数与年龄x可能存在着较强的线性相关关系[14]㊂曾毅用六种死亡模型对中国㊁日本㊁欧洲11国的高龄老人进行死亡率分析,发现莰尼斯托模型(相对模型生命表的变形)拟合效果最佳[6]㊂黄荣清用 四普 ㊁ 五普 人口留存率来估计 五普 死亡漏报比例,采用相对模型生命表的基本思想,利用两次普查的数据证明了人口死亡漏报确实存在[15]㊂宋健㊁张洋从理论和实证两个方面分析了婴儿死亡漏报对平均预期寿命的影响,并用聚类分析和空间自相关分析探究了婴儿死亡漏报的可能水平,及其对平均预期寿命影响的地区差异[16]㊂黄荣清㊁曾宪新从174个国家数据所反映出的婴儿死亡与经济发展的关系㊁人口普查数据与原卫生部数据的对比等几个方面对婴儿死亡率数据质量进行了分析[17]㊂㊀㊀二㊁ 七普 所反映出的我国老年人口死亡率分布特点受死亡数据的连续性和可获得性的限制,本文研究死亡数据采用全国第五次㊁第六次㊁第七次全国人口普查公布的全国(市㊁镇㊁乡)60 95岁男女一岁组死亡人数及年死亡率,㊃34㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期同时考虑了第四次全国人口普查60 85岁男女死亡人数㊂年龄别死亡人数及平均人数来自国务院人口普查办公室㊁国家统计局的‘中国2000年全国人口普查资料“㊁‘中国2010年人口普查资料“㊁‘中国人口普查年鉴2020“㊂曾毅发现实际死亡率和(多)模型拟合值之间的差异在96岁前都很小,96岁后差异不断增大[6]㊂而 五普 到 七普 中96岁以上男性老人死亡率都明显低于女性老人,有违于常理㊂于是本文以全国60 95岁老年人口年龄别死亡率m x为例,来探索我国老年人口死亡规律及其变化㊂1.死亡人口的年龄性别差异男性死亡人口远多于女性㊁死亡率高于女性㊂我国95岁以下各年龄段男性死亡率都高于女性㊂就死亡人口数量而言,2019年11月至2020年10月各年龄段我国男性合计死亡人口461.7万,比女性334.9万多37.9%(126.8万人)㊂ 七普 中我国各年龄死亡率最低为0.13ɢ,出现在7 9岁㊂男性在85岁以下各年龄段死亡人口多于同龄女性,仅在85岁以上死亡人口略少于女性(见图1)㊂2019 2020年我国死亡人口主要集中在60 89岁年龄段,男女死亡人口分别为355.97万㊁279.47万人,占男女死亡总数的77.1%㊁83.5%,女性死亡集中程度更高,详见图1㊂图1㊀ 七普 中我国死亡人数及死亡率年龄性别金字塔2.我国男女老人年龄别死亡率分布特征使用 三普 ㊁ 四普 数据时发现,我国50 89岁年龄组人口死亡率通过logit变换后与死亡年龄有着十分密切的线性相关关系[18]㊂第七次全国人口普查中,对我国男女60 95岁老人各年龄死亡率m x取logit函数Y x=-ln[m x/(1-m x)]后,分析发现Y男,x㊁Y女,x随年龄x 呈线性变化趋势的规律依然稳定,其解释了男㊁女年龄别死亡率分布差异的99.82%㊁99.91%㊂Y男,x=11.024-0.1033∗X(年龄,岁),㊀R2=0.9982㊀(x=60,61, ,95)(1)㊃44㊃黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征Y 女,x =13.163-0.1251∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9991㊀(x =60,61, ,95)(2)㊀㊀在方程(1)㊁(2)中,α是男女老人死亡年龄参数截距11.024㊁13.163,截距大表示老年人口平均死亡水平低,β是斜率-0.1033㊁-0.1251,其绝对值大表示死亡率随年龄变化快,死亡年龄的四分位差小(死亡人数年龄集中程度高)㊂(1)㊁(2)式同时表示,我国60 95岁(n =36)老年人口死亡率的logit 函数随年龄呈线性变化,其决定系数(相关系数的R 2)分别高达0.9982㊁0.9991㊂即模型解释了死亡率随年龄变化的99.82%㊁99.91%,这也是最近三次普查中最高的㊂对女性老人死亡率的模拟程度高于男性老人死亡率㊂女性老人的平均死亡率低于男性老人;在90岁后年龄别死亡率性别差异减小,趋于一致㊂女性60 95岁老人死亡率随年龄变化略快(β绝对值较大),男性较缓(见图2)㊂图2中虚线高于实线,如60 62岁㊁80 90岁,表示实际调查死亡率高于估算的死亡率①;相反,虚线低于实线,如65 75岁,表示实际死亡率低于估算的死亡率㊂图2㊀ 七普 中我国男女各年龄老人死亡率logit 变换值随年龄变动(n =36)图2中的y x 值为2020年我国各年龄老人死亡率的估计值m x =1/[1+exp (y x )]㊂若再将60 95岁(36个年龄组)老人实际死亡率计算值和估算(理论)值之差作为绝对误差,每岁绝对误差与该年龄估算值的比称作相对误差㊂则 七普 中60 95岁男性㊁女性老人死亡率估算的平均绝对误差为2.76ɢ㊁1.99ɢ,36个年龄组男女平均相对误差为3.40%㊁2.91%㊂即 七普 中女性死亡年龄统计误差明显低于男性,女性死亡人口调查数据资料质量较男性为好㊂3.老年人口年龄别死亡率的城乡差异七普 中我国城市㊁镇和乡村60 95岁老人死亡率的logit 变换后,随年龄增加同样呈现线性变化趋势,实际死亡率和拟合死亡率的相关程度高达99.9%,如公式(3)㊁(4)㊁(5)和图3所示㊂由于生活水平㊁医疗条件等原因,城市老人各年龄死亡水平远低于镇, 七普㊃54㊃①死亡率的估算值是不是死亡率真实值可能存在争议,绝对的死亡真实值难以找到㊂但是,老人死亡民间叫作 白喜事 ,漏报可能性不大;老年人口外出迁移㊁流动人数相对少;因而老人死亡漏报和迟报比例小,这些都是不争的事实㊂因此,各年龄组老年人口死亡率估算值应该接近该年龄死亡真实值㊂㊀‘人口与经济“2023年第5期中镇老人各年龄死亡水平略低于乡村老人;城市老人死亡年龄集中程度(死亡年龄四分位差小)高于镇,镇老人死亡年龄集中程度高于乡村㊂分析表明, 七普 中60 95岁城市㊁镇和乡村老人死亡率估算的平均绝对误差(各岁年龄死亡率平均误差)是1.48ɢ㊁1.67ɢ和1.97ɢ,平均相对误差为3.48%㊁2.80%和4.25%㊂就平均相对误差而言,镇老人死亡登记质量略高于城市,城市老人死亡登记质量高于乡村㊂Y 市,x =12.605-0.1181∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9987㊀(x =60,61, ,95)(3)Y 镇,x =11.814-0.1111∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9987㊀(x =60,61, ,95)(4)Y 乡,x =11.402-0.1072∗X (年龄,岁),㊀R 2=0.9978㊀(x =60,61, ,95)(5)图3㊀ 七普 中我国60 95岁分城乡人口死亡率的logit 函数值随年龄变化趋势4.我国各地老年死亡人数占比的地区差异人口老龄化导致我国各地人口粗死亡率缓慢上升,2020年达到5.65ɢ①㊂理论上人口粗死亡率受经济发展的影响十分大,但由于各地人口年龄构成不一样,2020年我国各地实际粗死亡率受经济发展的影响不大㊂由于流动性大,经济发达地区医疗资源丰富,外地病人多㊁死亡人口多,2020年我国各地人均GDP 和各地粗死亡率的线性相关系数为-0.181,若将GDP 从高到低赋秩,死亡率从低到高排序,则其间位置相关系数也仅为0.113,无法通过统计检验(见表1)㊂若计算我国31省份 七普 时60㊁80岁及其以上死亡老人占该地死亡总人数之比(全国平均为82.1%㊁38.5%),2020年人均GDP 越高的地区,60(80)岁及其以上老人死亡占比越高,其间相关系数分别为0.617(0.782);若对我国31个省份老人死亡人口比例排名赋秩后,其间的相关系数更是高达0.716(0.752),通过了显著性水平为0.001的统计检验(见表1)㊂这说明,经济发展程度高㊁医疗保健好的地区,老人寿命长,如北京㊁上海㊁江苏㊁浙江㊁天津等地,60(80)岁及其以上老人死亡占比大,死亡人口平均年龄㊁死亡年龄中位数高㊂㊃64㊃①数据源于国家统计局‘中国人口普查年鉴2020“表6-4,是普查年度2019年11月1日至2020年10月31日全国人口粗死亡率;本文表1数据同源㊂若按照‘中国统计年鉴(2022)“2020年1月1日至12月31日中国人口登记死亡率为7.07ɢ㊂黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征表1㊀ 七普 中我国各地人口粗死亡率㊁老人死亡比例和人均GDP的关系地区2020年人均GDP(万元)60+死亡人数占比(%)80+死亡人数占比(%)人口粗死亡率(ɢ)标准化前参数α标准化前参数β北京16.4987.950.4 4.59-0.4108 1.1973天津10.1586.840.8 4.63-0.1677 1.1245河北 4.8583.334.7 5.66-0.2525 1.0641山西 5.0681.936.2 4.75-0.0825 1.0618内蒙古7.2278.632.2 5.98-0.2046 1.0380辽宁 5.9083.036.47.66-0.2425 1.0498吉林 5.1179.728.1 6.150.41230.8877黑龙江 4.3078.628.8 6.790.34120.8907上海15.5692.457.1 5.19-0.4655 1.2461江苏12.1287.747.1 6.06-0.4211 1.1634浙江10.0187.150.5 4.75-0.4995 1.2178安徽 6.3483.441.7 5.94-0.2597 1.0981福建10.5781.642.3 5.12-0.3983 1.1161江西 5.6981.639.7 5.15-0.3679 1.1079山东7.2084.340.5 6.24-0.2594 1.0801河南 5.5381.135.2 5.340.13340.9803湖北7.5283.236.3 6.63-0.3945 1.0804湖南 6.2983.440.67.43-0.5157 1.0936广东8.7981.242.2 3.63-0.1150 1.0657广西 4.4277.136.6 5.850.10870.9669海南 5.4978.043.4 3.430.50050.9887重庆7.8083.338.57.06-0.2119 1.0570四川 5.8182.437.1 6.270.0554 1.0158贵州 4.6273.731.7 5.94-0.2738 1.0429云南 5.1974.133.5 6.11-0.4591 1.0775西藏 5.2159.519.6 3.600.22080.9002陕西 6.6282.333.9 4.660.0016 1.0447甘肃 3.6080.831.6 6.17-0.5592 1.0974青海 5.0873.126.8 4.72-0.2254 1.0076宁夏 5.4578.334.7 5.05-0.9781 1.2127新疆 5.3470.125.5 4.290.31530.8694最近几十年,我国经济快速发展,竞争加剧㊁压力加大㊁久坐少动等生活方式的出现,加上高糖高脂的饮食造成人们营养过剩,人口死亡模式发生了很大变化㊂在缺医少药时代,我国人口死亡原因是以急性传染病㊁突发疾病为主;在人口老龄化时代,我国以老年机体衰老㊁慢性退行性疾病为主㊂心脑血管疾病㊁癌症等慢性病成为威胁老人健康的主要因素㊂另外,由于平均预期寿命的延长,人的机体全面衰退导致的慢性病,使我国失智失能等认知症患者大量出现㊂老年人很多功能性疾病不可逆转㊁难以治愈,带病存活时间长,这给我国社会医疗保障造成很大压力㊂5.我国各地老年人口死亡率的分类七普 提供了各省份5岁组的人口死亡率和相应人数,但是缺乏5岁组的平均人数,并且有些省份死亡人数较少,容易造成计算误差㊂于是,首先,将全国老人死亡率作为标准,计算各地65 69岁㊁75 79岁㊁85 89岁死亡率及其logit变换数值㊂其次,计算各地人口年龄组死亡率logit值与全国人口死亡率(标准死亡率)logit值的相关关系,得参数值(回归㊃74㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期系数)α和β(见表1);将我国31个省份参数值α和β标准化处理(减去平均数,除以标准差)以后,进行距离聚类分析㊂由此发现,2020年我国31省份的死亡率大致可以分为两大类和1个散类(见图4):宁夏是比较特殊的散类,一大类是周边型(包括新疆㊁西藏㊁海南㊁黑龙江㊁吉林㊁陕西㊁四川㊁广西和河南)9个省份,其余21个省份为是中原型㊂中原型再可分为东部型(沪浙京苏)和中西部型(17个省份)㊂图4㊀2020年我国各地老人死亡率参数的聚类分析宁夏型65岁以上老年人口死亡率参数α=-0.9781㊁β=1.2127,各年龄别死亡率明显高于其他类型㊂周边型(疆藏琼黑吉陕川桂豫)9省份老人死亡特点(参数α㊁β分别平均为0.2321㊁0.9494)是中低龄(60 79岁)老人死亡率偏高,高龄老人(80岁以上)死亡率低㊂我国中原型21个省份则相反(参数α㊁β平均为-0.3232㊁1.0994),中低龄(60 79岁)老人死亡率偏低,而80岁以上高龄老人死亡率相对较高㊂㊀㊀三、近30年我国老年人口年龄别死亡率参数的变化由于数据资料局限和96岁以上老年死亡率的突变,将 五普 后老人死亡年龄的研究上限设定为95岁, 四普 老年人口死亡年龄研究上限设定为89岁㊂20世纪90年代后,我国经济社会发生了很大变化,经济的快速发展,推动了地区医疗卫生事业发展㊁社会保障覆盖㊃84㊃黄润龙,等:我国老年人口死亡率分布及变化特征扩大㊁人们保健意识增强㊁营养水平提高,由此使得人口预期寿命提高㊁死亡率大幅度下降,同时老年人口死亡年龄构成也发生了很大变化㊂本文以近几次普查数据中全国老年死亡人口和死亡率m x为例,探索老年人口死亡变化规律㊂1.我国老年人口死亡状态变化(1)近40年我国死亡人口中老年人口所占比重越来越大㊂随着我国人口老龄化的发展,我国人口的平均预期寿命越来越高,而老年死亡人口占我国死亡人口总数的比例越来越大㊂我国60岁及以上死亡人口占全年龄死亡人口的比例,第三㊁第四次人口普查中分别为53.3%㊁59.2%;第五次人口普查中为67.4%, 六普 中为75.2%(男女分别占71.3%㊁80.6%), 七普 中竟占死亡人口的82.1%(男女分别占78.4%㊁87.2%)㊂即2020年59岁及其以下(60个年龄组)死亡人口不足总死亡人数的18%㊂80岁以上高龄老人死亡占比升高, 三普 中仅为11.2%(男女分别占8.5%㊁14.6%),到 七普 达到38.5%(男女分别为31.2%㊁48.5%),即2020年我国死亡人口中,有31.2%的男性㊁48.5%的女性死亡年龄超过80岁(见表2)㊂这表明在和平环境中,由于我国人民生活质量的提高㊁医疗条件的改善㊁人们保健意识的增强,大量的慢性病得到了有效控制,死亡的年轻人已经越来越少,同时老年人慢性病㊁身体全面衰弱的比例大幅度提高㊂老人寿命越来越长,社会高龄老人越来越多,原来是 人生七十古来稀 ,现在是 七十小弟弟㊁八十多来稀㊁九十不稀奇 ㊂表2㊀ 三普 至 七普 我国60(80)岁及其以上死亡人口占死亡总人口的比重%时期60岁+80岁+合计男性女性合计男性女性三普 53.351.255.811.28.514.6四普 59.257.261.614.310.718.7五普 67.464.670.919.915.225.9六普 75.271.380.628.823.136.7七普 82.178.487.238.531.248.5 (2)我国死亡人口年龄中位数增加㊁四分位差缩小㊂我国老年人口死亡年龄持续上升,具体表现为人口死亡的中位数不断增加,存活年龄大幅度上升㊂ 五普 时(见表3),我国死亡人口中有一半居民是处与69岁以下,身体健康的仅有1/4能够活到79岁以后㊂ 六普 时我国死亡年龄中位数提高近4岁,大致有一半居民可活到73岁㊂ 七普 时死亡人口中位数进一步提高了近3岁,有一半人死亡于75.8岁后,女性有半数死亡于79.5岁后㊂死亡人数的1/4位数和3/4位数说明同样的问题, 五普 时我国有25%的健康者存活到(死亡于) 78.8岁以后, 六普 时25%的健康者能够存活到81.3岁后, 七普 时有1/4居民存活到84.3岁以后㊂ 七普 时全国有25%的健康女性能够存活到87.7岁以后(男性为82.2岁)㊂同时,我国失康(短寿)人群死亡年龄提高快㊂1/4的长寿老人由 五普 到 七普 的,20年间提高5.5岁(78.8->84.3岁),1/4的失康老人20年间死亡年龄提升12.4岁(52.6-> 65.0岁)㊂这说明,随着经济发展㊁我国生活水平的提高㊁医疗卫生事业的发展,健康保健意识的普及,健康的密码逐渐被破译,国人死亡年龄底部提高,弱势群体健康保障水平有所㊃94㊃㊀‘人口与经济“2023年第5期㊀㊀表3㊀五普 至 七普 我国死亡人口年龄的位置平均数岁时期 五普 六普 七普 合计合计合计男性女性1/4位数52.6260.1465.0162.0168.96中位数69.0072.9575.8073.0579.473/4位数78.7981.3084.2882.1787.70四分位差26.1721.1619.2720.1618.74提高,现在到了普遍长寿时期㊂(3)我国高龄老人死亡率下降速度快于中低龄老人及年轻人㊂我国老年人口死亡率有了很大程度的下降㊂高龄人口死亡率下降幅度大于低龄老人㊂60岁及其以上老年人口死亡率总体下降缓慢,从 五普 时的39.3ɢ下降到 七普 时的25.1ɢ,20年间仅下降14个千分点(男㊁女分别下降了15㊁14个千分点)㊂而80 94岁高龄人口死亡率从 五普 时的132ɢ下降到 七普 时的85ɢ,20年间下降了47个千分点;95岁以上老人死亡率从 五普 时的288ɢ下降到 七普 时的211ɢ,20年间下降了77个千分点(见表4)㊂由此可见,我国年龄越大的人群,死亡率下降速度越快㊂百岁老人死亡率下降速度快于高龄老人死亡率;高龄老人死亡率下降速度快于低龄老人死亡率;低龄老人死亡率下降又快于年轻人死亡率㊂此外,女性老人死亡率随年龄下降幅度大于男性老人死亡率㊂94岁以下男性死亡率高于女性;而在95岁以上男性死亡率竟低于同龄女性死亡率,且 五普 ㊁ 六普 和 七普 中都非常一致,这很难解释为由于男性老人数量少而造成的误差㊂表4㊀五普 至 七普 的各年龄组老年人口粗死亡率ɢ时期 五普 六普 七普 合计男性女性合计男性女性合计男性女性60+39.343.535.332.236.028.625.128.721.660 7930.335.625.022.527.017.915.319.611.380 94132.3152.8119.9104.4117.695.085.195.477.495+287.7247.4305.0239.7234.9241.9211.1206.9213.12.普查中我国老年人口死亡调查和统计的准确性评估五普 ㊁ 六普 和 七普 的老人年龄别死亡率logit 曲线随年龄完美地呈现线性变化(见图2㊁图3),解释了老年人口死亡率各年龄变异(R 2)的99%以上,由此可比较和估计历次人口普查中死亡登记数据的准确性㊂假设观测值和估算值之差为绝对误差(单位为ɢ),绝对误差占估算值的比重为相对误差(单位为%)㊂计算近三次普查中男女60 95岁36个组的绝对误差和相对误差后发现(见表5),女性死亡率绝对误差2ɢ以上的年龄组数分别低于男性,相对误差在10%以上的组也少于男性,即女性死亡率数据登记质量好于男性㊂而 七普 时36个年龄组男女性死亡率绝对误差在2ɢ以上的仅为13㊁11个组,低于 五普 ㊁ 六普 情况;女性死亡率相对误差在5%以上仅有5个组,低于 五普 ㊁ 六普 的8个组㊂从平均相对误差而言, 七普 死亡登记数据好于 六普 , 六普 数据优于 五普 ㊂反映出随着信息化水平提高,我国普查准确率有了很大进步㊂具体对男女死亡人口登记质量而言,男性死亡人口登记数据 六普 优于 五普 ,女性登记数据质量 六普 略逊于 五普 ㊂从男女相对误差数据而言,女性误差较多出现在80岁左右年龄组,男性误差较大出现在最高年龄组㊂㊃05㊃。
阿巴嘎旗三年死因回顾性调查分析报告
阿 巴嘎旗 地处 内蒙古 自治 区锡林 郭勒 盟 中北 部，人 口密 度每 平 方 公里 不足 ２ 人 ，气 候冷 暖剧 变 。当地 统计 局统 计结 果 显示 ，
４ 主要 死 因分析 ４ ． １ 心脑血 管疾病 心脑血管 疾病按 死因顺位 排在死 亡病例
４ ３ 。Ｏ ４ ～ ４ ５ 。２ ６ 。 总面 积 ２ ７ ４ ９ ５平 方 公里 ，２ Ｏ １ ３年 总 人 口 性 ７ １ 例 ，死 亡率为 １ １ １ ． ６ ９ ／ １ ０ 万 ，恶性肿 瘤男性 死亡率 为女性 的
４ ３ ７ ４ ７ ，其 中蒙 古 族人 口 占 ５ ４ ． ９ ８ ％ 。人 口密度 每 平 方 公里 不 足 ２ ２ ． ３倍 。
数据 ，为制 定疾病 的预 防控制策 略和措 施提供 科学 参考 。
１调 查情况 概述
性为 １ １ ５ 例 ，死亡率 为 １ ８ ０ ． ９ ０ ／ １ ０万 ，男性死亡率 明显 高于女性 。
４ ． ２ 恶 性肿 瘤 恶 性肿 瘤 按死 因顺位 排 在死 亡 病例 的第 二
１ ． １ 调 查 地 区 基 本 情 况 阿 巴 嘎 旗 地 处 内 蒙 古 自 治 区 位 。２ ０ １ ０ －２ ０ １ ２ 年 三年 我旗恶 性肿 瘤死 亡病例 为 ２ ５ ５ 例 ，死亡率 锡 林 郭 勒 盟 中北 部， 东 经 １ １ ３ 。 ２ ７ ～ １ １ ６ 。 １ ｌ ， 北 纬 为 １ ８ ９ ． ３ １ ／ １ ０万 ，其 中 男性 １ ８ ４ 例 ，死 亡 率为 ２ ５ ８ ． ６ ７ ／ １ ０ 万 ， 女
调查报 告
阿 巴嘎旗三年死 因回顾性调 查分析 报告
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
死亡率：
1 全因死亡率：就是“所有死因死亡率”，是指一定时期呢各种
原因导致的总死亡率与该人群同期平均人口数之比，用来衡量某时期
人群因病、伤死亡危险大小的因素。
2 粗死亡率，简称死亡率（CDR）:指某地某年平均每千人口的
死亡率，反应当地居民的总死亡率，说明综合因素对一定时间和空间
范围内的全部人群生命威胁程度的统计量。CDR=D/P×100%，D指
某地区某时期全部死亡率，P指该地区该时期内的平均人口数。
3 粗死因别死亡率（CDRj）：某地区一定时期内（通常是一年）
死于某种特定因素的人数与同期内该地区的平均人口数之比，单位为
万分比。