内蒙古喀喇沁旗5岁以上儿童死亡漏报率和死亡率的估算

内蒙古喀喇沁旗5岁以上儿童死亡漏报率和死亡率的估算

近年来，5岁以下儿童死亡报告被忽视是一个普遍现象，很难获得正确的儿童死亡率。本研究利用内蒙古喀喇沁旗卫生和计生两部门1997~2000年的5岁以下儿童死亡登记资料通过核查,用捕获-再捕获方法(Capture-recapturemethods,CRM)估计儿童死亡漏报率及CRM校正的死亡率与卫生部门报表和两部门合并资料计算的死亡率进行比较。数据和方法1.研究地点本次研究的现场选择在内蒙古自治区赤峰市一个农村地区——喀喇沁旗。本次研究现场包括喀旗3个5岁以下儿童死亡监测乡和14个非监测乡。2.研究对象的确定本研究以卫生部门的监测人群为基准确定目标人群,具体的目标人群是:1997年1月1日到2000年12月31日止,孕满28周活产后死亡的5岁以下儿童符合以下条件之一者作为研究对象:①其母亲户口在研究地区,并居住在研究地区;②或母亲户口在研究地区,在外地工作或居住,而妊娠分娩回到研究地区;③或母亲户口不在研究地区,但在研究地区居住1年以上。3.原始死亡登记和核查资料本研究的资料包括以下2个部分:①1997~2000年喀旗卫生和计生的原始死亡登记和核查资料。②个人访谈资料:采用无结构访谈的方法了解喀旗卫生和计生部门村级人员是否独立收集儿童死亡数据以及报表到县级主管部门前有无核对修改。4.岁以下儿童死亡总数本研究假设研究地区5岁以下儿童死亡总数为N,将卫生部门与计生部门登记的5岁以下儿童死亡资料分别作为两个来源的样本,卫生登记的5岁以下儿童死亡数为M,计生登记的5岁以下儿童死亡数为n,两部门共同登记的人数为m,依照Chapman等提出的无偏估计公式估计研究地区5岁以下儿童死亡总数为: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)漏报率等于估计的群体总数和上报人数的差值与估计的群体总数的百分比。第一来源样本(卫生部门)的漏报率为:(N-M)/N×100%(3)第二来源样本(计生部门)的漏报率为:(N-n)/N×100%(4)两来源样本合并后的漏报率为:[N-(n+M-m)]/N×100%(5)符合率等于上报数与估计的群体总数的比值,符合率与漏报率的关系是:符合率=1-漏报率。(6)结果1.动态监测结果通过核查确认1997~2000年卫生部门和计生部门登记5岁以下死亡儿童中属于卫生部门监测目标人群的分别为300人和304人,其中两部门均登记的死亡儿童为231人,将两部门资料合并去除重复登记死亡儿童得到研究地区两部门共登记5岁以下死亡儿童373人(300+304-231)。2.影响因素分层分析根据两样本CRM应用条件的要求,卫生和计生部门对研究地区的每个5岁以下死亡儿童登记的概率应该相同,如果不同可按主要的影响因素进行分层再汇总。本研究对死亡儿童性别、死亡年龄、死亡年度和是否监测乡4个因素作logistic回归分析来确定是否需要分层以及按何种因素进行分层。检验水准α=0.05(双侧)。由logistic回归分析结果可见死亡儿童是否在监测乡和死亡年龄是影响卫生部门登记(P<0.05)的因素,应该按监测乡和年龄进行分层,用分层CRM估计研究地区5岁以下死亡儿童数。3.分层cr估计结果按是否监测乡和死亡年龄进行分层,分层后CRM估计的儿童死亡数的结果见表1。可见CRM估计研究地区5岁以下儿童死亡总数为399人,分层CRM估计的儿童死亡总数比单纯将两资料合并得到的死亡儿童总数(373人)多26人。CRM估计卫生部门的漏报率是24.8%,合并资料的漏报率为6.5%。另外表1结果还显示各年龄组的漏报率差异较大,无论在监测乡还是在非监测乡早期新生儿漏报率都是最高的,在非监测乡漏报率呈现年龄越低漏报率越高的趋势;无论在哪一年龄组,均表现出非监测乡的漏报率高于监测乡。4.儿童死亡率测定由卫生部门的报表资料、卫生与计生部门合并登记的5岁以下儿童死亡资料和CRM均可计算出儿童死亡率,结果见表2。三种来源得到的5岁以下儿童死亡率有较大差异,卫生部门报表的儿童死亡率最低,CRM估计的儿童死亡率最高。因漏报率结果是否可进一步判断在妇幼卫生保健政策的制定中,如何及时准确地估计不同时间、地点的儿童死亡率是极为重要的一环。最常用方法是通过漏报调查的方法得到儿童死亡漏报率,用儿童死亡漏报率以校正年报和监测数据。但漏报调查在调查点的选择上要求达到完全随机,并且因儿童死亡率较低要求样本量较大,这样漏报调查的花费较大,所以在我国大部分地区还不具备广泛开展漏报调查条件。而许多流行病学者试图计数所有的死亡儿童来估计儿童死亡率。通常的做法是合并几个不同监测系统的记录,然后删除重复出现在多个监测系统中记录的死亡儿童来估计总的儿童死亡人数,这种方法往往会明显低估儿童死亡率,换而言之,最终的合并结果会漏失那些所有监测系统都未发现的死亡儿童。捕获-再捕获原是计数珍稀物种的标化方法,能够解决计数不足的问题,CRM是在适当的假设下,应用超几何分布的原理来估计漏失的儿童死亡人数,考虑到在两个样本外还可能存在的死亡儿童,所以CRM估计的漏报率结果更接近真值,并且其不花费过多人力物力,近年来在国外的流行病学调查中应用越来越广泛。本研究用CRM估计的研究地区1997~2000年5岁以下儿童死亡数为399人,妇幼卫生部门的漏报率为24.8%,并且有年龄越低儿童死亡漏报率越高的现象,提示应注重加强新生儿死亡监测。CRM估计研究地区5岁以下儿童死亡率为30.5‰,比单纯的将两部门资料进行合并计算的死亡率要高,也远高于妇幼卫生部门报表的儿童死亡率。说明漏报较严重的情况下报表数据的准确性有所下降,CRM可以避免因漏报造成的数据失真。但是应该注意CRM是建立在一定假设的条件下的。①所有的记录,目标群体必须有相同的解释与定义。例如在本研究中卫生部门和计生部门的目标人群不相同,计生部门的目标人群大于卫生部门,如仅把两部门资料进行核对,没有进行入户核查,那么就容易高估研究地区的儿童死亡数字。②两样本中共同的个体能被鉴别。③研究期间研究群体总数近似一个常数(即封闭性假设),所以本研究选在一个三类农村地区,人口流动较少。因计生部门目标人群包括流入人口和流出人口,通过入户核查发现4年间计生部门有登记死亡儿童中属于流动人口的为6人,也证明研究地区研究人群基本稳定。④两样本是独立的。本研究卫生部门和计生部门是独立的收集儿童出生和死亡资料的,通过我们调查到的卫生部门和计生部门的信息网络系统的情况也证实两部门是基本独立的;所有个体都有同等概率被不同样本所捕获,如果每个样本对不同个体的捕获概率不同,可以按影响捕获概率不等的主要因素进行分层再汇总等方法进行估计,所以本研究采用logistic回归分析发现监测和年龄组因素是影响卫生部门和计生部门对5岁以下儿童死亡登记的主要因素,然后按主要的影响因素进行分层来保证估计结果的可靠性。⑤重复信息不足会导致估计结果的不准确,在WHO儿童糖尿病多国计划中国协调中心的糖尿病发病率研究中规定,两个独立来源重复登记的病例数之间的符合率应大于60%,最低不应小于40%,而本次研究卫生部门的符合率为75.2%,计生部门的符合率为76.2%,两部门的符合率大于60%。儿童死亡漏报是个普遍存在的现象,通过本研究发现可以利用卫生和计生部门现有的