中國城鄉(xiāng)2002-2018年自殺死亡率發(fā)展趨勢的Joinpoint回歸分析
發(fā)布時間:2021-01-18 02:03
目的:本研究通過Joinpoint回歸方法分析2002年至2018年中國城鄉(xiāng)居民自殺死亡率變化趨勢,為中國自殺預(yù)防策略制定提供參考依據(jù)。方法:自《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》中提取2002年至2018年中國城鄉(xiāng)居民自殺死亡率數(shù)據(jù),利用Joinpoint回歸模型分析中國城鄉(xiāng)居民標化自殺死亡率變化趨勢;計算年度變化百分比(APC)及平均年度變化百分比(AAPC),并進行短期預(yù)測。結(jié)果:2002-2018年,中國城鄉(xiāng)居民自殺死亡均呈現(xiàn)下降趨勢,城市居民標化自殺死亡率下降幅度(AAPC=-8.2%,P<0.01)大于農(nóng)村(AAPC=-6.4%,P<0.001);城市、農(nóng)村女性標化自殺死亡率下降幅度(城市:AAPC=-9.3%,P<0.01;農(nóng)村:AAPC=-7.8%,P<0.001)均大于男性居民(城市:AAPC=-6.8%,P<0.01;農(nóng)村:AAPC=-6.0%,P<0.001);2008年、2007年分別為城市男性與女性標化自殺死亡率變化節(jié)點,2007年、2006年分別為農(nóng)村男性與女性標化自殺死亡率變化節(jié)點。結(jié)論:2002-2018年中國城鄉(xiāng)居民標化自殺死亡率明...
【文章來源】:中國心理衛(wèi)生雜志. 2020,34(10)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
中國2002-2018年城鄉(xiāng)居民標化自殺死亡率變化趨勢Joinpoint分析結(jié)果圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]2014-2017年烏海市居民傷害死因及減壽年數(shù)分析[J]. 李海玲,徐肖倩,朱浩,宋陽. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計. 2019(05)
[2]Joinpoint回歸模型及其在傳染病流行趨勢分析中的應(yīng)用[J]. 曾四清. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計. 2019(05)
[3]2005-2017年南通市居民自殺死亡與減壽分析[J]. 徐紅,蔡波. 現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué). 2019(19)
[4]1997-2016年中國道路交通傷害變化趨勢的Joinpoint回歸分析[J]. 葉萬寶,嚴淑珍,李麗萍. 中華疾病控制雜志. 2019(05)
[5]2011-2016年重慶市傷害死亡率及變化趨勢分析[J]. 丁賢彬,邱建平,毛德強,焦艷,楊弦弦. 中國慢性病預(yù)防與控制. 2018(08)
[6]2002-2015年我國自殺率變化趨勢[J]. 劉肇瑞,黃悅勤,馬超,尚莉莉,張婷婷,陳紅光. 中國心理衛(wèi)生雜志. 2017(10)
[7]中國人群自殺水平的變化趨勢和地理分布特點[J]. 楊功煥,周靈妮,黃正京,陳愛平. 中華流行病學(xué)雜志. 2004(04)
本文編號:2984045
【文章來源】:中國心理衛(wèi)生雜志. 2020,34(10)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
中國2002-2018年城鄉(xiāng)居民標化自殺死亡率變化趨勢Joinpoint分析結(jié)果圖
【參考文獻】:
期刊論文
[1]2014-2017年烏海市居民傷害死因及減壽年數(shù)分析[J]. 李海玲,徐肖倩,朱浩,宋陽. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計. 2019(05)
[2]Joinpoint回歸模型及其在傳染病流行趨勢分析中的應(yīng)用[J]. 曾四清. 中國衛(wèi)生統(tǒng)計. 2019(05)
[3]2005-2017年南通市居民自殺死亡與減壽分析[J]. 徐紅,蔡波. 現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué). 2019(19)
[4]1997-2016年中國道路交通傷害變化趨勢的Joinpoint回歸分析[J]. 葉萬寶,嚴淑珍,李麗萍. 中華疾病控制雜志. 2019(05)
[5]2011-2016年重慶市傷害死亡率及變化趨勢分析[J]. 丁賢彬,邱建平,毛德強,焦艷,楊弦弦. 中國慢性病預(yù)防與控制. 2018(08)
[6]2002-2015年我國自殺率變化趨勢[J]. 劉肇瑞,黃悅勤,馬超,尚莉莉,張婷婷,陳紅光. 中國心理衛(wèi)生雜志. 2017(10)
[7]中國人群自殺水平的變化趨勢和地理分布特點[J]. 楊功煥,周靈妮,黃正京,陳愛平. 中華流行病學(xué)雜志. 2004(04)
本文編號:2984045
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