疾病监测

作者：陈亿雄,张文倩,任萌,李静,李苑

关键词：监测, 居民, 非正常死亡, 分布, 趋势

目的了解2012—2020年广东省深圳市某区居民非正常死亡的分布特征，为制定相关防控措施提供参考依据。方法死亡资料来源于深圳市死因监测系统，常住人口数据来自于深圳市某区统计年鉴。 死亡数据参照疾病和有关健康问题的国际统计分类第10次修订本（ICD-10），编码V00～Y34被认定为非正常死亡，选取非正常死亡人口数计算非正常死亡率。 应用Joinpoint回归分析经年龄调整的标化非正常死亡率的年度变化趋势，采用χ2检验比较非正常死亡率在不同性别和年龄段间的差异。 统计非正常死亡的死因构成及顺位，并采用潜在减寿年数（PYLL）和平均潜在减寿年数（APYLL）衡量非正常死亡带来的寿命损失人年数。结果2012—2020年深圳市某区居民非正常死亡累计2 806人，标化非正常死亡率为9.81/10万人； 2012—2020年深圳市某区居民标化非正常死亡率呈现缓慢上升趋势，年度变化百分比与平均年度变化百分比均为5.60% （95%置信区间：−5.90%～18.60%）。 男性非正常死亡率为12.84/10万人，大于女性的6.10/10万，差异有统计学意义（χ2＝321.392，P＜0.001）。≥ 65岁年龄组的非正常死亡率最高，达10.13/10万人，其次是15～64岁年龄组（9.95/10万），0～14岁年龄组非正常死亡率最低（8.95/10万），各年龄组的非正常死亡率比较差异无统计学意义（χ2＝2.616，P=0.270）。 深圳市某区居民5种主要死因中非正常死亡的PYLL和APYLL均为最高，恶性肿瘤次之。 意外损伤的其他外因排在非正常死亡死因顺位第1位。 非正常死亡PYLL最高为故意自害，其次为意外损伤的其他外因；而非正常死亡APYLL前3位分别是加害、意图不确定的事件造成的损伤、故意自害。结论应进一步构建安全的作业环境，加强对男性、老年人以及工人重点人群的安全保护，提高个人防范意识，大力建设健康养老体系和非正常死亡的危机干预机制。

来源：2024年第8期

《疾病监测》期刊编辑部

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