張慧君 王曉萱 王洪源△

【提 要】 目的 了解2017年中國城鄉(xiāng)居民死亡風(fēng)險，探討死因別累積死亡率在死因分析中的意義。方法 采用多減量壽命表方法計算死因別累積死亡率，結(jié)合死因別死亡率、死因構(gòu)成對中國居民死亡風(fēng)險進行描述及對比分析。結(jié)果 2017年中國居民各系統(tǒng)死亡風(fēng)險排前四位的分別為循環(huán)系統(tǒng)疾病、腫瘤、呼吸系統(tǒng)疾病、損傷與中毒，占全部死亡的85%以上(城市88.05%，農(nóng)村89.65%)。2017年中國農(nóng)村居民死亡風(fēng)險高于城市，其全死因累積死亡率達到5%，50%的年齡均小于城市居民。嬰幼兒時期死亡風(fēng)險占比較高的疾病類型為起源于圍生期的情況，青少年時期為損傷與中毒。隨著年齡的增長，腫瘤、循環(huán)系統(tǒng)疾病、呼吸系統(tǒng)疾病逐漸上升為主要死因。2017年城市居民惡性腫瘤死因別累積死亡率為21.15%，累積率為43.47%，相對誤差為105.54%。農(nóng)村居民惡性腫瘤死因別累積死亡率為18.16%，累積率為34.47%，相對誤差為89.78%。結(jié)論 2017年中國居民死亡情況具有城鄉(xiāng)差異、年齡差異，循環(huán)系統(tǒng)疾病、腫瘤死亡風(fēng)險較大。死因別累積死亡率是衡量某一時點某人群死亡風(fēng)險的指標(biāo)，可在未引入外部信息的情況下消除人口構(gòu)成的影響，客觀準(zhǔn)確的評價各疾病的死亡風(fēng)險，直接用于比較，而不考慮競爭風(fēng)險計算分死因的累積死亡率是不合理的。

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，醫(yī)療水平的提高，居民的死亡譜在發(fā)生變化。死因分析可以確定不同人群的死因順位、不同疾病的流行水平和變化趨勢，以及不同疾病的高發(fā)人群特點，對重點疾病的防控、確定目標(biāo)人群，合理支配衛(wèi)生資源等具有重要意義。國內(nèi)外相關(guān)研究中多使用粗死亡率、死因別死亡率、死因構(gòu)成、標(biāo)化死亡率、累積死亡率等指標(biāo)進行分析，衡量疾病危害程度，人群健康狀況以及地區(qū)衛(wèi)生情況[1-3]。標(biāo)化死亡率可用于不同人群的比較，但是需引入外部信息作為標(biāo)準(zhǔn)人口進行計算，并且選取不同的標(biāo)準(zhǔn)人口，結(jié)果會有不同。累積死亡率是基于某一年的年齡別死亡率，利用壽命表進行計算的?，F(xiàn)時壽命表又稱橫截面壽命表，其使用某一時間截面的數(shù)據(jù)指代某一人群的死亡模式，構(gòu)造其生命進程[4]。使用壽命表方法計算出的累積死亡率在未引入外部信息的情況下消除了人口構(gòu)成的影響，更加客觀準(zhǔn)確的評價了某疾病對某人群的危害。但是在評價某死因的死亡風(fēng)險時，現(xiàn)有的相關(guān)研究中多使用單減量壽命表(single-decrement life table)，計算累積死亡率時均未考慮競爭風(fēng)險，所得出的指標(biāo)明顯高于實際。本研究將采用多減量壽命表(multiple-decrement life table)的方法，構(gòu)造引入競爭風(fēng)險模型的死因別累積死亡率，對2017年中國居民死亡率數(shù)據(jù)進行分析。

資料與方法

1.資料來源

本研究的數(shù)據(jù)來源于2018年《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》“十一、居民病傷死亡原因”的部分?jǐn)?shù)據(jù)，其中包含2017年不同性別的城市、農(nóng)村居民的年齡別、死因別死亡率，死因分類采用ICD-10。

2.指標(biāo)與方法

分別計算死因別死亡率、死因構(gòu)成[5]、未考慮競爭風(fēng)險的累積死亡率(累積率)、引入競爭風(fēng)險模型的死因別累積死亡率(死因別累積死亡率)，年齡組上限設(shè)定為100歲。其中，累積死亡率計算的基本思想是假設(shè)該人群的死亡過程是按照某一時間某一人群某種疾病的年齡別死亡率進行的，則計算出的累積死亡率，即一個人一生中(或0-某歲)死于該疾病的可能性大小[6]。累積率是采用單減量壽命表的方法計算，即指在該壽命表中只考慮一個死因或一個特征[4]。

多減量壽命表是指在壽命表中同時考慮一個及以上的死因或特征，在多個死因同時存在的情況下構(gòu)造人群的生命進程[4，7]。本研究計算時使用多減量壽命表，根據(jù)全死因死亡率計算區(qū)間死亡概率，再以該死因的死因構(gòu)成比計算其條件死亡概率，從而計算得到引入競爭風(fēng)險模型的死因別死亡率，其計算方法如下。

t表示年齡組起點，Δt表示年齡組距

條件生存概率pt=exp(-mt×Δt)

條件死亡概率qt=1-pt

死因i條件死亡概率qit=rit×qt

死因i區(qū)間死亡概率Qit=qit×st-Δt

(Qit表示t=0 時活著的人在t，t+Δt區(qū)間內(nèi)死亡的概率，第一個年齡組的死因i區(qū)間死亡概率Qi0=qi0)

3.統(tǒng)計軟件

統(tǒng)計分析及畫圖均使用SAS 9.4軟件。

結(jié) 果

1.2017年中國居民死亡情況

2017年死因別死亡率排前三位的分別為循環(huán)系統(tǒng)疾病、腫瘤、呼吸系統(tǒng)疾病，城市居民死因別死亡率分別為276.0人/10萬、162.3人/10萬、67.2人/10萬，農(nóng)村居民死因別死亡率分別為318.5人/10萬、157.9人/10萬、78.6人/10萬。循環(huán)系統(tǒng)以及呼吸系統(tǒng)疾病呈現(xiàn)農(nóng)村高于城市的特點，腫瘤則是城市高于農(nóng)村。

2017年中國居民死因別累積死亡率最高的是循環(huán)系統(tǒng)疾病(城市49.07%，農(nóng)村51.43%)，排第二到第四位的分別是腫瘤、呼吸系統(tǒng)疾病、損傷和中毒，城市居民死因別累積死亡率分別為21.39%、13.15%、4.44%，農(nóng)村居民死因別累積死亡率分別為18.31%、14.12%、5.79%。前四位占全部死亡的85%以上(城市88.05%，農(nóng)村89.65%)。在十四個系統(tǒng)疾病中，循環(huán)系統(tǒng)疾病、呼吸系統(tǒng)疾病、損傷與中毒、傳染病和寄生蟲病、診斷不明、妊娠、分娩和產(chǎn)褥期并發(fā)癥呈現(xiàn)農(nóng)村高于城市的特點，其余系統(tǒng)疾病均呈現(xiàn)城市高于農(nóng)村的特點，其中排前三位的系統(tǒng)疾病與死因別死亡率的規(guī)律一致。

2017年中國居民累積率排前三位的分別為循環(huán)系統(tǒng)疾病、呼吸系統(tǒng)疾病、腫瘤，城市居民累積率分別為87.95%、46.18%、43.92%，農(nóng)村居民累積率分別為86.74%、45.86%、34.70%，均呈現(xiàn)城市高于農(nóng)村的特點(表1、2)。

表1 2017年中國城市居民死因別死亡率、死因別累積死亡率、累積率及其順位

表2 2017年中國農(nóng)村居民死因別死亡率、死因別累積死亡率、累積率及其順位

2017年中國城市居民全死因累積死亡率在51.52歲時達到5%，在80.33歲時達到50%，農(nóng)村居民全死因累積死亡率在49.20歲時達到5%，在79.31歲時達到50%。與城市居民相比，農(nóng)村居民死亡年齡較早。

2017年中國居民0～4歲死因別累積死亡率最高的是起源于圍生期的情況(城市0.19%，農(nóng)村0.15%)。0～19歲死因別累積死亡率排前三位的是損傷與中毒、起源于圍生期的情況、先天畸形、變形和染色體異常(城市：0.21%、0.19%、0.12%；農(nóng)村：0.30%、0.15%、0.11%)，0～44歲死因別累積死亡率排前三位的是損傷與中毒、腫瘤、循環(huán)系統(tǒng)疾病(城市：0.66%、0.47%、0.36%；農(nóng)村：1.05%、0.59%、0.48%)，城市居民0～69歲死因別累積死亡率排前三位的是腫瘤、循環(huán)系統(tǒng)疾病、損傷與中毒(7.11%、6.26%、1.78%)，農(nóng)村居民則是循環(huán)系統(tǒng)疾病、腫瘤、損傷與中毒(7.44%、7.09%、2.73%)。嬰幼兒時期死亡風(fēng)險最大的是起源于圍生期的情況，進入青少年時期后損傷與中毒的死亡風(fēng)險逐漸增大，之后隨著年齡的增大，損傷與中毒風(fēng)險降低，腫瘤的死亡風(fēng)險攀升，躍居第一，同時循環(huán)系統(tǒng)疾病死亡風(fēng)險也逐步增大，直至進入老年期，循環(huán)系統(tǒng)疾病、呼吸系統(tǒng)疾病死亡風(fēng)險迅速升高。農(nóng)村居民的循環(huán)系統(tǒng)疾病、損傷與中毒死亡風(fēng)險明顯高于同齡的城市居民，青年時期的腫瘤死亡風(fēng)險農(nóng)村高于城市，65歲之后則是城市高于農(nóng)村(表3、4)。

每個年齡的各系統(tǒng)死因別累積死亡率之和均等于全死因累積死亡率，0-死亡的死因別累積死亡率之和為100%(誤差不超過0.2%)。僅以城市為例計算累積率(未考慮競爭風(fēng)險)，可以看出每個年齡的各系統(tǒng)累積率之和均大于全死因的累積死亡率，并且年齡越大差距越明顯，0～100歲的累積率已經(jīng)超過了100%，達到了200%以上(城市239%，農(nóng)村220%)，這個結(jié)果明顯不合理(表5)。

表3 2017年中國城市居民死因別累積死亡率(%)

2.2017年惡性腫瘤死亡情況

在國內(nèi)外惡性腫瘤死因分析中常用0～74歲累積率描述惡性腫瘤的死亡風(fēng)險，但其借助數(shù)值的合理性掩蓋了累積率計算不合理，結(jié)果偏高的事實。2017年城市男性、城市女性、農(nóng)村男性、農(nóng)村女性因惡性腫瘤死亡的0～74歲死因別累積死亡率分別為12.52%、6.84%、12.39%、6.84%，0～74歲累積率分別為14.27%、7.26%、14.47%、7.39%，相對誤差分別為14.04%、6.21%、16.80%、8.02%。2017年城市男性、城市女性、農(nóng)村男性、農(nóng)村女性因惡性腫瘤死亡的0～死亡死因別累積死亡率分別為24.77%、17.06%、21.73%、14.07%，0～100歲累積率分別為53.57%、34.27%、44.60%、25.66%，相對誤差分別為116.25%、100.89%、105.29%、82.42%。2017年中國居民惡性腫瘤死亡情況始終呈現(xiàn)男性高于女性的特點，使用死因別死亡率、死因構(gòu)成、死因別累積死亡率計算均呈現(xiàn)城市高于農(nóng)村的特點，而累積率0～74歲呈現(xiàn)農(nóng)村高于城市，0～100歲時呈現(xiàn)城市高于農(nóng)村的特點(表6)。

表4 2017年中國農(nóng)村居民死因別累積死亡率(%)

表5 2017年中國城市居民累積率(%)

表6 2017年中國居民惡性腫瘤死亡情況

隨著年齡的增長，2017年中國居民惡性腫瘤累積率與死因別累積死亡率的差距越來越大，累積率始終高于死因別累積死亡率(圖1)。

圖1 2017年中國居民惡性腫瘤死亡情況

討 論

死因別累積死亡率可用于描述某人群某疾病的死亡風(fēng)險，在無需標(biāo)化的情況下直接用于比較。死因構(gòu)成反映了實際死亡人數(shù)中因某疾病死亡的百分比，是衡量死因重要性的標(biāo)準(zhǔn)，但其也受人口構(gòu)成的影響。標(biāo)化死亡率是采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)人口特征構(gòu)成，以消除人口構(gòu)成不同對死亡率的影響，多用于不同人群間的比較。但是標(biāo)準(zhǔn)人口的選取并未有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，使用不同的標(biāo)準(zhǔn)人口進行計算，得到的標(biāo)化死亡率也不同。累積死亡率是基于某年某地的年齡別死亡率的橫斷面數(shù)據(jù)計算出人的一生死于某疾病的概率，該指標(biāo)以壽命表的方法進行計算，在未引入外部信息的情況下消除了人口構(gòu)成的影響，可直接用于不同人群死亡風(fēng)險的比較。

競爭風(fēng)險是除了結(jié)局事件以外的，與結(jié)局事件呈競爭關(guān)系的事件[8-9]。在惡性腫瘤死因分析中，死于惡性腫瘤為結(jié)局事件，但是由于人的根本死因唯一，所有其他疾病引起的死亡均為競爭事件。如果使用單減量壽命表計算累積率，即忽略競爭風(fēng)險，將惡性腫瘤作為唯一死因構(gòu)造生命進程，那么必然導(dǎo)致估計的累積死亡率偏高，并且競爭事件死亡率越高，對所計算指標(biāo)的影響越大[10-12]。而多減量壽命表在計算時是使用全死因死亡率構(gòu)造生命進程計算出每個年齡段的死亡人數(shù)，再根據(jù)死因構(gòu)成比計算出死于惡性腫瘤及其他競爭事件的人數(shù)，從而獲得在壽命表構(gòu)造的人群中死于惡性腫瘤的總?cè)藬?shù)，計算其累積死亡率[7，12-13]。本研究分別計算了未考慮競爭風(fēng)險的累積率和引入競爭風(fēng)險模型的死因別累積死亡率，由于兩指標(biāo)均為百分比，各死因的指標(biāo)之和應(yīng)等于全死因的累積死亡率，但未考慮競爭風(fēng)險的累積率各死因之和城市居民可達239%，農(nóng)村居民為220%，明顯高于100%，由此可見，未考慮競爭風(fēng)險的累積率計算不合理，不能代表各死因的實際死亡水平。而計算一生的累積死亡率，兩指標(biāo)差別更大，相對誤差可達到100%以上?，F(xiàn)有研究多報告0～74歲累積率，其數(shù)值上與0～死亡的死因別累積死亡率差別較小，數(shù)值看起來合理，但實際上掩蓋了累積率計算方式不合理，不能代表該人群某死因死亡風(fēng)險的事實。本研究在計算死因別累積死亡率時考慮了競爭風(fēng)險，引入競爭風(fēng)險模型后計算的死因別累積死亡率較為客觀的反映了人的一生中死于某疾病的可能性，避免了忽略競爭風(fēng)險導(dǎo)致累積率高估死亡風(fēng)險的情況。

本研究發(fā)現(xiàn)2017年中國居民各系統(tǒng)死亡風(fēng)險排前四位的分別為循環(huán)系統(tǒng)疾病、腫瘤、呼吸系統(tǒng)疾病、損傷與中毒，其占總死亡的比例城市為88.05%，農(nóng)村為89.65%，其中循環(huán)系統(tǒng)疾病、呼吸系統(tǒng)疾病以及損傷與中毒呈現(xiàn)農(nóng)村高于城市的特點，腫瘤則是城市高于農(nóng)村。劉佳等人研究發(fā)現(xiàn)中國大陸城鄉(xiāng)居民2009年死因別死亡率排前五位的死因分別為惡性腫瘤、心臟病、腦血管病、呼吸系統(tǒng)疾病、損傷與中毒，其占所有死亡的比例城市為84.27%，農(nóng)村為87.87%[14]。循環(huán)系統(tǒng)疾病、腫瘤仍是我國居民死亡風(fēng)險最高的疾病類型。2017年中國農(nóng)村居民全死因累積死亡率達到5%，50%的年齡均小于城市居民，死亡年齡較早，這可能是由于農(nóng)村醫(yī)療水平不如城市。不同年齡階段死亡風(fēng)險較高的疾病類型存在差異，嬰幼兒時期起源于圍生期的情況、先天畸形、變形和染色體異常的死亡風(fēng)險占比較高，隨后逐漸降低，損傷與中毒先升再降，高峰為青少年時期。隨著年齡的增長，慢性非傳染性疾病，如腫瘤、循環(huán)系統(tǒng)疾病、呼吸系統(tǒng)疾病逐漸上升為主要死因。楊俊峰等人研究發(fā)現(xiàn)2001年我國青年人中意外傷害、惡性腫瘤、自殺為主要死因，隨年齡增加，慢性非傳染病升為主要死因，與本研究結(jié)果相似[15]。

綜上所述，2017年中國居民死亡情況具有城鄉(xiāng)差異、年齡差異，循環(huán)系統(tǒng)疾病、腫瘤死亡風(fēng)險較大。死因別累積死亡率是衡量某一時點某人群死亡風(fēng)險的指標(biāo)，用于評價某疾病對人群死亡風(fēng)險的影響大小，可以解決死因別死亡率、死因構(gòu)成受人口構(gòu)成影響不能用于比較的問題，同時規(guī)避了計算標(biāo)化死亡率時標(biāo)準(zhǔn)人口選取不同導(dǎo)致結(jié)果不同的風(fēng)險，在未引入外部信息的情況下消除了人口構(gòu)成的影響，能夠客觀準(zhǔn)確的評價各疾病的死亡風(fēng)險，直接進行比較，真實反映其風(fēng)險大小。同時，該指標(biāo)易于理解，計算過程相對簡便，在臨床以及公眾宣傳中均可使用。