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目的 了解福建省疾病监测系统死亡病例的漏报情况及其影响因素.方法 采用分层整群随机抽样方法,在福建省20个疾病监测点开展2012-2014年死亡病例的漏报调查.采用logistic回归方法对漏报率的影响因素进行分析,应用倾向性评分加权法对不同年份、城乡、性别、年龄别、死因别的漏报率进行计算.结果 经倾向性评分加权调整后,2012-2014年福建省总漏报率为9.21%(95 %CI:9.06% ~ 9.39%),农村的漏报率(11.55%,95%CI:11.30% ~ 11.81%)高于城市漏报率(6.64%,95%CI:6.50%~ 6.78%).0~14岁人群死亡的漏报率最高(36.29%,95%CI:34.23%~ 38.67%),≥65岁人群最低(7.91%,95%CI:7.78% ~ 8.03%).围生期疾病、先天性异常和损伤中毒的漏报率较高.结论 福建省城乡、年龄别和死因别的漏报率不同,倾向性评分加权法可以用于调整福建省人群死亡病例的漏报率.

作者:黄少芬;朱瑶;林修全;陈铁晖;叶莺;钟文玲;林曙光;殷鹏

来源:中华流行病学杂志 2016 年 37卷 11期

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作者:
黄少芬;朱瑶;林修全;陈铁晖;叶莺;钟文玲;林曙光;殷鹏
来源:
中华流行病学杂志 2016 年 37卷 11期
标签:
死亡率 漏报率 监测 倾向性评分 Mortality Under-reporting rate Surveillance Propensity scores
目的 了解福建省疾病监测系统死亡病例的漏报情况及其影响因素.方法 采用分层整群随机抽样方法,在福建省20个疾病监测点开展2012-2014年死亡病例的漏报调查.采用logistic回归方法对漏报率的影响因素进行分析,应用倾向性评分加权法对不同年份、城乡、性别、年龄别、死因别的漏报率进行计算.结果 经倾向性评分加权调整后,2012-2014年福建省总漏报率为9.21%(95 %CI:9.06% ~ 9.39%),农村的漏报率(11.55%,95%CI:11.30% ~ 11.81%)高于城市漏报率(6.64%,95%CI:6.50%~ 6.78%).0~14岁人群死亡的漏报率最高(36.29%,95%CI:34.23%~ 38.67%),≥65岁人群最低(7.91%,95%CI:7.78% ~ 8.03%).围生期疾病、先天性异常和损伤中毒的漏报率较高.结论 福建省城乡、年龄别和死因别的漏报率不同,倾向性评分加权法可以用于调整福建省人群死亡病例的漏报率.