详情

原文传递 1990~2017年中国道路交通伤害死亡流行特征及其预测研究

论文题名：	1990~2017年中国道路交通伤害死亡流行特征及其预测研究
关键词：	道路交通伤害;死亡率;Joinpoint回归;空间自相关;预测模型
摘要：	目的：　　道路交通伤害（RoadTrafficInjuries，RTIs）一直是中国重要的公共卫生问题。本研究通过对1990-2017年中国RTIs死亡率数据的描述和定量分析，了解中国RTIs的死亡率变化趋势。利用中国RTIs死亡数据拟合年龄-时期-队列模型、Smeed’s模型、Borsos’s模型和空间自相关，分析中国RTIs死亡趋势的流行病学特征，并评估ARIMA模型、分数多项式与自然立方样条回归模型在RTIs死亡率中的预测效用，为相关部门制定RTIs的防控策略或措施提供科学依据。　　方法：　　本研究以中国人群为研究对象，分别收集整理1990-2017年中国RTIs的死亡相关数据。主要对以下五个方面进行分析研究：（1）采用Joinpoint回归分析模型，对我国1990-2017年不同性别和道路不同使用者的RTIs整体死亡趋势进行研究，并估计其趋势变化的年度百分比变化和平均年度百分比变化及其95%可信区间。（2）描述1990-2017年中国不同性别RTIs死亡率的年龄、时期和队列趋势，并采用内生因子法算法的年龄-时期-队列模型，评估年龄、时期与队列对RTIs死亡率的独立影响；（3）运用Smeed’s模型和Borsos’s模型，分析1996-2107年间中国RTIs死亡率随机动化率的变化情况，并比较这两种模型的拟合效果；（4）运用全局自相关和热点分析，从空间层面上描述1996-2017年中国RTIs死亡的空间分布；（5）对1990-2017年中国不同性别RTIs标化死亡率数据构建ARIMA模型、分数多项式和自然立方样条回归模型，并利用成功构建的模型对中国2018-2022年不同性别RTIs年龄标化死亡率进行预测。　　结果：　　（1）在1990-2017年间，中国RTIs年龄标化死亡率整体呈现先上升后下降的趋势，峰值在2000年，2011年之后下降速度明显加快。Joinpoint结果显示，全人群RTIs死亡率有三段有意义的趋势变化：1990-2000、2000-2011和2011-2017年，1990-2000年间死亡率的以每年1.3%的速度上升，2000-2011和2011-2017年间分别以每年1.6%和2.9%的速度下降。1990-2017年间，男性RTIs的死亡率一直明显高于女性。中国男性RTIs死亡率有意义的变化趋势与全人群一致，趋势分段也是1990-2000、2000-2011年和2011-2017年。1990-2000年死亡率以每年1.5%的速度上升，2011-2017年，1990-2000年间分别以每年1.4%和2.9%的速度下降。在1990-2017年间，中国女性RTIs的标化死亡率经历了4段有意义的趋势变化。1990-1996年死亡率以每年1.5%的速度上升，2001-2007、2010-2015和2015-2017年间分别以每年2.5%、2.5%和4.8%的速度下降。道路不同使用者的RTIs死亡率在全人群、男性和女性的趋势大体一致，呈现先升后降趋势。不同类型道路使用者中，行人RTIs死亡率均是最高，其后在男性中依次是摩托车、机动车、自行车和其他；而在全人群与女性中依次是机动车、摩托车、自行车和其他。此外，1990-2017年间，骑自行车人的RTIs死亡率是以平均每年1.1%的速度上升的，其余类型均是下降的。　　（2）随着年龄的增加，我国不同性别RTIs死亡率基本呈现上升趋势，在90-94岁组达到最高；总体死亡率随出生年代呈现下降趋势。采用内生因子算法构建年龄-时期-队列模型，分解1990-2017年中国不同性别RTIs死亡率的年龄、时期与队列效应。研究结果显示，随着年龄的变化，男性与女性RTIs的死亡风险的趋势变化大致相同。RTIs死亡率随年龄增加整体呈现逐渐上升的趋势，随队列增加则表现为逐渐下降的趋势。此外，消除年龄与队列两个因素的影响后，时期效应增加了男性RTIs的死亡风险，而降低了女性RTIs的死亡风险。男性与女性RTIs死亡风险的队列效应趋势基本一致，出生在1953-1957的人均有着最高的死亡风险，当消除年龄与时期这两个因素的影响后，男性与女性RTIs的死亡率的队列效应较之前均有所升高。　　（3）机动化水平随着人均GDP上升呈现逐年上升趋势。从1996到2017年，随着机动化水平的升高，十万车死亡率则逐渐下降，十万人死亡率呈现先升后降的趋势。整个观察期内，十万车死亡率和十万人死亡率整体分别下降了91.28%和23.77%，十万车死亡率降速度更快。随着机动化率的升高，RTIs死亡率的Smeed’s曲线和Borsos’s曲线均呈现下降趋势，但Borsos’s曲线更贴近死亡率观察值，因此Borsos’s模型能更好的拟合中国RTIs的死亡数据。　　（4）1996年中国RTIs死亡率主要分布在西部的新疆、西藏、等地，以及沿海的浙江和江苏等地。与1996相比，2017年以上地区RTIs死亡率有所降低，但湖北、贵州和吉林等地成为RTIs高发地区。2007-2017年间RTIs的死亡率下降明显快于1996-2006年。全局自相关分析显示中国RTIs死亡率是空间随机分布，无聚类或离散趋势。热点分析结果显示RTIs热点区域与1996-2017年空间死亡率变化相似。　　（5）对1990-2017年中国不同性别的RTIs标化死亡率数据建立ARIMA模型、分数多项式与自然立方样条回归模型。经过对男性与女性RTIs死亡率数据序列进行平稳性和随机性检验后，终止ARIMA预测模型。因此建立FP(-1-1)和NCS回归模型，拟合中国男性与女性RTIs死亡率，并对不同模型的拟合效果进行评价，确定NCS回归模型为最优模型。根据NCS回归模型的预测结果可知，未来五年中国男性与女性RTIs死亡率依旧会持续下降，男女差距可能会缩小。依照现在的下降速度，中国可能无法完成联合国可持续发展目标至2020年RTIs死亡数减少一半的目标。　　结论：　　（1）在1990-2017年间，我国RTIs死亡率水平总体上呈先升高后降低的趋势，且男性高于女性人群。行人、骑自行车和骑摩托车的人是RTIs的弱势人群。　　（2）当消除时期与队列因素影响后，中国男性与女性在15-29岁和60岁以上年龄组的RTIs死亡风险均随着年龄的增加而增加。当消除年龄与队列这两个因素的影响后，时期效应增加了男性RTIs的死亡风险，降低了女性的RTIs的死亡风险。当消除年龄与时期这两个因素的影响后，队列效应增加了男性女性的RTIs的死亡风险。　　（3）随着经济与机动化水平升高，死亡率呈现下降趋势。Borsos’s模型的拟合RTIs死亡的效果更好。　　（4）中国RTIs死亡率空间上是随机分布的，且不可忽视湖北、贵州和吉林等非高发地区RTIs的防控。　　（5）未来五年中国RTIs死亡率会持续下降，男女差距进一步缩小，但中国可能无法完成来联合国至2020年RTIs死亡人数减少一半的目标。
作者：	王璐
专业：	统计学
导师：	宇传华
授予学位：	博士
授予学位单位：	武汉大学
学位年度：	2019