2014-2018年四川省仁寿县常住居民主要死亡原因分析

目的了解仁寿县常住居民的主要死亡原因,为今后疾病防控工作提供依据。方法通过计算2014-2018年粗死亡率、标化率、死因顺位、去死因期望寿命等指标,分析仁寿县常住居民主要死亡特征。结果全人群粗死亡率778.64/10万,标化率480.94/10万,死亡主要发生在45岁以上,死亡率随年龄增长呈先降后升。前5死因顺位为恶性肿瘤、呼吸系统疾病、脑血管疾病、心脏病和伤害,不同性别主要死因相同,但女性主要死因的顺位略有差异。0岁组主要死因为围生期疾病;1~14岁主要死因为伤害;15~44岁主要死因为伤害和恶性肿瘤;45~64岁人群主要死因为恶性肿瘤和脑血管病;65~84岁人群主要死因为呼吸系统疾病、恶性肿瘤、脑血管病和心脏病;85岁及以上人群主要死因为呼吸系统疾病、心脏病和脑血管病。对期望寿命影响较大的疾病依次为COPD(3.95岁)、脑血管疾病(2.51岁)、缺血性心脏病(1.74岁)、肺癌(1.17岁)和肝癌(0.86岁)。潜在寿命损失前5位的疾病为:脑血管病、COPD、肺癌、肝癌和缺血性心脏病。结论脑血管病、COPD、肺癌、肝癌和缺血性心脏病是造成仁寿县常住居民死亡的主要原因。应加强与公安、妇幼、户籍部门的数据交换,落实高危孕产妇跟踪管理,降低死亡漏报;发展经济,普及清洁能源和抽油烟机,减少人群生物燃料环境暴露;加强高血压随访管理和肿瘤、心脑血管疾病监测工作。

Logistic模型联合ROC曲线法和Bayes判别函数对新型冠状病毒肺炎严重程度的鉴别

目的使用两种统计方法(Logistic模型联合ROC曲线法和Bayes判别函数法)对新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎,corona virus disease 2019,COVID-19)患者严重程度进行预测,以期辅助临床对于患者分型早期诊断。方法收集538名确诊病例的人口学相关信息、临床资料及流行病学调查资料等,计数资料使用例数(%)表示,采用Logistic回归分析模型进行单因素和多因素回归分析;采用ROC曲线法找到最佳临界值;采用Bayes判别法对研究对象进行分类。结果 Logistic模型联合ROC曲线法的总体预测准确率分别为0.682,重症预测正确率为0.784,轻症预测正确率为0.662;Bayes判别法总体预测准确率分别为0.703,重症预测正确率为0.705,轻症预测正确率为0.702。结论 Logistic模型联合ROC曲线法与Bayes判别分析在鉴别COVID-19临床严重程度诊断中均有较高的正确率,且各有优势,两种方法均有一定的应用价值。

2014-2019年仁寿县常住人口全死因死亡率变化趋势分析

目的了解四川省仁寿县居民的死亡水平、死因模式以及死亡率的变化趋势,为积极有效开展疾病防制措施提供科学依据。方法利用2014-2019年仁寿县常住居民死因监测资料,分析死因构成、粗死亡率、标化死亡率,采用Jointpoint分析计算标化死亡率的年度变化百分比及显著性。结果2014-2019年间四川省仁寿县常住居民报告平均粗死亡率为820.2/10万。按照系统分类,循环系统疾病、内分泌系统疾病、传染病与寄生虫病(主要为乙肝)的死亡率呈上升趋势(APC>0,P<0.05),按照病种分类缺血性心脏病、糖尿病的死亡率呈上升趋势(APC>0,P<0.05),胃癌的死亡率呈显著下降趋势(APC<0,P<0.05)。结论仁寿县在恶性肿瘤的防控工作取得了一定的成果,但仍需加强循环系统疾病与内分泌系统疾病的防控工作,同时要做好传染病与寄生虫病的积极预防工作,从而减轻居民的疾病负担。

喉罩在腹腔镜手术患者麻醉中的临床应用

探讨喉罩在腹腔镜手术患者麻醉中的临床应用。方法:选取我院收治的78例腹腔镜手术患者平分为对照组(免充气式SLIPA喉罩)和观察组(气管插管维持呼吸)。观察比较两组患者的收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、心率(HR)以及相同潮气量与通气方式下平均气道压力和气道峰压等指标,对比临床疗效。结果:观察组SBP在T1、T2、T3、T4均明显低于T0,且T1、T2、T3、T4、T5均明显低于对照组;观察组DBP在T1、T2、T3、T5均明显低于T0,且T1、T2、T3、T4、T5均明显低于对照组;观察组HR在T2明显低于T0,T3明显高于T0,并且T1、T3、T4 均明显低于对照组;在相同潮气量与通气方式的情况下,观察组T1、T2、T3时Pmean及Ppeak均明显低于对照组;两组患者均未发生误吸或反流等并发症,观察组术后咽喉部肿痛不适等并发症发生率明显低于对照组,差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论:对腹腔镜手术患者进行麻醉中运用喉罩,可避免或减少气管插管对患者口腔、喉部的刺激,不仅保证了患者进行有效通气,还降低了心血管意外及咽喉部并发症的发生率,提高救治成功率,在临床上有一定的推广应用价值。