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Serfling回归模型在深圳市流感超额死亡估计中的应用

黄智峰 刘晓剑 吴永胜 杨连朋 邹宇华 李烨 蔡云鹏

黄智峰, 刘晓剑, 吴永胜, 杨连朋, 邹宇华, 李烨, 蔡云鹏. Serfling回归模型在深圳市流感超额死亡估计中的应用[J]. 中华疾病控制杂志, 2017, 21(11): 1170-1174. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.11.022
引用本文: 黄智峰, 刘晓剑, 吴永胜, 杨连朋, 邹宇华, 李烨, 蔡云鹏. Serfling回归模型在深圳市流感超额死亡估计中的应用[J]. 中华疾病控制杂志, 2017, 21(11): 1170-1174. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.11.022
HUANG Zhi-feng, LIU Xiao-jian, WU Yong-sheng, YANG Lian-peng, ZOU Yu-hua, LI Ye, CAI Yun-peng. Application of Serfling cyclical regression model in the estimation of influenza-associated excess mortality in Shenzhen[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2017, 21(11): 1170-1174. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.11.022
Citation: HUANG Zhi-feng, LIU Xiao-jian, WU Yong-sheng, YANG Lian-peng, ZOU Yu-hua, LI Ye, CAI Yun-peng. Application of Serfling cyclical regression model in the estimation of influenza-associated excess mortality in Shenzhen[J]. CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION, 2017, 21(11): 1170-1174. doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.11.022

Serfling回归模型在深圳市流感超额死亡估计中的应用

doi: 10.16462/j.cnki.zhjbkz.2017.11.022
基金项目: 

国家高技术研究发展计划(2015AA020109)

详细信息
    作者简介:

    黄智峰(1990-),男,广东肇庆人,在读硕士研究生。主要研究方向:流行病与卫生统计学。

  • 中图分类号: R183;R181

Application of Serfling cyclical regression model in the estimation of influenza-associated excess mortality in Shenzhen

  • 摘要: 目的 运用Serfling回归模型评估深圳市2013-2015年深圳市因流感引起的死亡负担,为了解深圳市流感的流行程度和制定疫苗接种策略提供参考依据。方法 收集深圳市2013-2015年根本死因为全死因(all-cause,AC)、呼吸和循环系统疾病(respiratory and circulatory disease,R&C)、流感和肺炎(pneumonia and influenza,P&I)三类死亡数据,并划分全年龄组、<65岁组和≥ 65岁组,分别拟合Serfling回归模型,估计深圳市2013-2015年的超额死亡数和超额死亡率。结果 2013-2015年用AC估计的深圳市年平均流感超额死亡数为652.80人,年均超额死亡率为6.11/10万。用R&C估计的深圳市年平均流感超额死亡数为449.78人,年均超额死亡率为4.21/10万。用P&I估计的深圳市年平均流感超额死亡数为44.94人,年均超额死亡率为0.42/10万。结论 Serfling回归模型显示老年人是流感超额死亡发生的高危人群,尤其是已患有呼吸和循环系统疾病的人群。
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-03-21
  • 修回日期:  2017-05-28

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