內蒙古喀喇沁旗5歲以上兒童死亡漏報率和死亡率的估算

近年來，5歲以下兒童死亡報告被忽視是一個普遍現象，很難獲得正確的兒童死亡率。本研究利用內蒙古喀喇沁旗衛(wèi)生和計生兩部門1997~2000年的5歲以下兒童死亡登記資料通過核查,用捕獲-再捕獲方法(Capture-recapturemethods,CRM)估計兒童死亡漏報率及CRM校正的死亡率與衛(wèi)生部門報表和兩部門合并資料計算的死亡率進行比較。數據和方法1.研究地點本次研究的現場選擇在內蒙古自治區(qū)赤峰市一個農村地區(qū)——喀喇沁旗。本次研究現場包括喀旗3個5歲以下兒童死亡監(jiān)測鄉(xiāng)和14個非監(jiān)測鄉(xiāng)。2.研究對象的確定本研究以衛(wèi)生部門的監(jiān)測人群為基準確定目標人群,具體的目標人群是:1997年1月1日到2000年12月31日止,孕滿28周活產后死亡的5歲以下兒童符合以下條件之一者作為研究對象:①其母親戶口在研究地區(qū),并居住在研究地區(qū);②或母親戶口在研究地區(qū),在外地工作或居住,而妊娠分娩回到研究地區(qū);③或母親戶口不在研究地區(qū),但在研究地區(qū)居住1年以上。3.原始死亡登記和核查資料本研究的資料包括以下2個部分:①1997~2000年喀旗衛(wèi)生和計生的原始死亡登記和核查資料。②個人訪談資料:采用無結構訪談的方法了解喀旗衛(wèi)生和計生部門村級人員是否獨立收集兒童死亡數據以及報表到縣級主管部門前有無核對修改。4.歲以下兒童死亡總數本研究假設研究地區(qū)5歲以下兒童死亡總數為N,將衛(wèi)生部門與計生部門登記的5歲以下兒童死亡資料分別作為兩個來源的樣本,衛(wèi)生登記的5歲以下兒童死亡數為M,計生登記的5歲以下兒童死亡數為n,兩部門共同登記的人數為m,依照Chapman等提出的無偏估計公式估計研究地區(qū)5歲以下兒童死亡總數為:N=[(M+1)(n+1)/(m+1)]-1(1)Var(N)=(M+1)(n+1)(M-m)(n-m)/(m+1)2(m+2)(2)漏報率等于估計的群體總數和上報人數的差值與估計的群體總數的百分比。第一來源樣本(衛(wèi)生部門)的漏報率為:(N-M)/N×100%(3)第二來源樣本(計生部門)的漏報率為:(N-n)/N×100%(4)兩來源樣本合并后的漏報率為:[N-(n+M-m)]/N×100%(5)符合率等于上報數與估計的群體總數的比值,符合率與漏報率的關系是:符合率=1-漏報率。(6)結果1.動態(tài)監(jiān)測結果通過核查確認1997~2000年衛(wèi)生部門和計生部門登記5歲以下死亡兒童中屬于衛(wèi)生部門監(jiān)測目標人群的分別為300人和304人,其中兩部門均登記的死亡兒童為231人,將兩部門資料合并去除重復登記死亡兒童得到研究地區(qū)兩部門共登記5歲以下死亡兒童373人(300+304-231)。2.影響因素分層分析根據兩樣本CRM應用條件的要求,衛(wèi)生和計生部門對研究地區(qū)的每個5歲以下死亡兒童登記的概率應該相同,如果不同可按主要的影響因素進行分層再匯總。本研究對死亡兒童性別、死亡年齡、死亡年度和是否監(jiān)測鄉(xiāng)4個因素作logistic回歸分析來確定是否需要分層以及按何種因素進行分層。檢驗水準α=0.05(雙側)。由logistic回歸分析結果可見死亡兒童是否在監(jiān)測鄉(xiāng)和死亡年齡是影響衛(wèi)生部門登記(P<0.05)的因素,應該按監(jiān)測鄉(xiāng)和年齡進行分層,用分層CRM估計研究地區(qū)5歲以下死亡兒童數。3.分層cr估計結果按是否監(jiān)測鄉(xiāng)和死亡年齡進行分層,分層后CRM估計的兒童死亡數的結果見表1。可見CRM估計研究地區(qū)5歲以下兒童死亡總數為399人,分層CRM估計的兒童死亡總數比單純將兩資料合并得到的死亡兒童總數(373人)多26人。CRM估計衛(wèi)生部門的漏報率是24.8%,合并資料的漏報率為6.5%。另外表1結果還顯示各年齡組的漏報率差異較大,無論在監(jiān)測鄉(xiāng)還是在非監(jiān)測鄉(xiāng)早期新生兒漏報率都是最高的,在非監(jiān)測鄉(xiāng)漏報率呈現年齡越低漏報率越高的趨勢;無論在哪一年齡組,均表現出非監(jiān)測鄉(xiāng)的漏報率高于監(jiān)測鄉(xiāng)。4.兒童死亡率測定由衛(wèi)生部門的報表資料、衛(wèi)生與計生部門合并登記的5歲以下兒童死亡資料和CRM均可計算出兒童死亡率,結果見表2。三種來源得到的5歲以下兒童死亡率有較大差異,衛(wèi)生部門報表的兒童死亡率最低,CRM估計的兒童死亡率最高。因漏報率結果是否可進一步判斷在婦幼衛(wèi)生保健政策的制定中,如何及時準確地估計不同時間、地點的兒童死亡率是極為重要的一環(huán)。最常用方法是通過漏報調查的方法得到兒童死亡漏報率,用兒童死亡漏報率以校正年報和監(jiān)測數據。但漏報調查在調查點的選擇上要求達到完全隨機,并且因兒童死亡率較低要求樣本量較大,這樣漏報調查的花費較大,所以在我國大部分地區(qū)還不具備廣泛開展漏報調查條件。而許多流行病學者試圖計數所有的死亡兒童來估計兒童死亡率。通常的做法是合并幾個不同監(jiān)測系統的記錄,然后刪除重復出現在多個監(jiān)測系統中記錄的死亡兒童來估計總的兒童死亡人數,這種方法往往會明顯低估兒童死亡率,換而言之,最終的合并結果會漏失那些所有監(jiān)測系統都未發(fā)現的死亡兒童。捕獲-再捕獲原是計數珍稀物種的標化方法,能夠解決計數不足的問題,CRM是在適當的假設下,應用超幾何分布的原理來估計漏失的兒童死亡人數,考慮到在兩個樣本外還可能存在的死亡兒童,所以CRM估計的漏報率結果更接近真值,并且其不花費過多人力物力,近年來在國外的流行病學調查中應用越來越廣泛。本研究用CRM估計的研究地區(qū)1997~2000年5歲以下兒童死亡數為399人,婦幼衛(wèi)生部門的漏報率為24.8%,并且有年齡越低兒童死亡漏報率越高的現象,提示應注重加強新生兒死亡監(jiān)測。CRM估計研究地區(qū)5歲以下兒童死亡率為30.5‰,比單純的將兩部門資料進行合并計算的死亡率要高,也遠高于婦幼衛(wèi)生部門報表的兒童死亡率。說明漏報較嚴重的情況下報表數據的準確性有所下降,CRM可以避免因漏報造成的數據失真。但是應該注意CRM是建立在一定假設的條件下的。①所有的記錄,目標群體必須有相同的解釋與定義。例如在本研究中衛(wèi)生部門和計生部門的目標人群不相同,計生部門的目標人群大于衛(wèi)生部門,如僅把兩部門資料進行核對,沒有進行入戶核查,那么就容易高估研究地區(qū)的兒童死亡數字。②兩樣本中共同的個體能被鑒別。③研究期間研究群體總數近似一個常數(即封閉性假設),所以本研究選在一個三類農村地區(qū),人口流動較少。因計生部門目標人群包括流入人口和流出人口,通過入戶核查發(fā)現4年間計生部門有登記死亡兒童中屬于流動人口的為6人,也證明研究地區(qū)研究人群基本穩(wěn)定。④兩樣本是獨立的。本研究衛(wèi)生部門和計生部門是獨立的收集兒童出生和死亡資料的,通過我們調查到的衛(wèi)生部門和計生部門的信息網絡系統的情況也證實兩部門是基本獨立的;所有個體都有同等概率被不同樣本所捕獲,如果每個樣本對不同個體的捕獲概率不同,可以按影響捕獲概率不等的主要因素進行分層再匯總等方法進行估計,所以本研究采用logistic回歸分析發(fā)現監(jiān)測和年齡組因素是影響衛(wèi)生部門和計生部門對5歲以下兒童死亡登記的主要因素,然后按主要的影響因素進行分層來保證估計結果的可靠性。⑤重復信息不足會導致估計結果的不準確,在WHO兒童糖尿病多國計劃中國協調中心的糖尿病發(fā)病率研究中規(guī)定,兩個獨立來源重復登記的病例數之間的符合率應大于60%,最低不應小于40%,而本次研究衛(wèi)生部門的符合率為75.2%,計生部門的符合率為76.2%,兩部門的符合率大于60%。兒童死亡漏報是個普遍存在的現象,通過本研究發(fā)現可以利用衛(wèi)生和計生部門現有的