摘要
目的描述分析2014-2018年河北省部分地区居民伤害死亡的流行病学特征及发展变化趋势，明确现阶段伤害死亡对居民期望寿命的影响，运用时间序列法建立ARIMA模型对伤害死亡的未来发生进行预测，探索时间序列法在伤害死亡趋势预测中的应用，为制定伤害死亡控制策略和措施提供科学依据。 方法收集整理河北省疾病预防控制中心网络直报死因监测系统中2014年1月1日-2018年12月31日居民伤害死亡数据，对伤害死亡水平、伤害死亡类型、减寿情况及其变化趋势进行描述流行病学分析。以2014年1月-2018年12月河北省居民伤害月度死亡例数作为样本，应用时间序列法建立ARIMA模型，预测2019年各月度伤害死亡人数并与实际值进行验证比较，探讨时间序列法在伤害死亡趋势预测中的应用。 结果12014-2018年河北省部分地区全死因共死亡438727人，年均死亡率为593.76/10万，男性死亡率为676.31/10万，女性死亡率为507.63/10万，男性死亡率明显高于女性，差异具有统计学意义（χ2=8900.87，Plt;0.05）；农村死亡率为603.64/10万，城市死亡率为565.25/10万，农村死亡率明显高于城市，差异具有统计学意义（χ2=352.80，Plt;0.05）。全死因顺位前五位依次是：心脏病、脑血管病、恶性肿瘤、呼吸系统疾病和伤害，年均死亡率分别为186.87/10万、149.80/10万、122.82/10万、37.83/10万和36.16/10万。22014-2018年河北省部分地区伤害死亡26721人，年均伤害死亡率为36.16/10万，男性伤害死亡率为51.91/10万，女性伤害死亡率为19.73/10万，男性伤害死亡率显著高于女性，差异具有统计学意义（?2=5288.229，Plt;0.05）；农村伤害死亡率为39.95/10万，城市伤害死亡率为25.23/10万，农村伤害死亡率高于城市，差异具有统计学意义（?2=847.475，Plt;0.05）；不同年龄组伤害死亡率存在差异，0~岁年龄组死亡率为10.33/10万，随后略有下降，到10~岁组开始上升，到了85~岁年龄组达到最高峰（241.14/10万），各年龄组男性伤害死亡率均高于女性。32014-2018年间河北省部分地区伤害死亡率以年百分比4.16%的速度稳定下降，其中男性下降速度为3.87%，女性下降速度为3.67%，男性伤害死亡率降速高于女性，年估计变化百分比均有统计学意义（均Plt;0.05）。42014-2018年河北省部分地区伤害死亡主要类型依次是：道路交通事故、自杀、意外中毒、意外跌落、溺水和火灾，在全部伤害死亡中所占比重达82.96%，各类型构成比分别为49.20%、10.79%、9.64%、8.51%、3.36%和1.46%。男性各类型伤害死亡率均高于女性，男女伤害均以道路交通事故死亡率为最高，分别为26.69/10万、8.51/10万。农村各类型伤害死亡率均高于城市，自杀位居农村伤害死因顺位第二位，死亡率为4.62/10万，意外跌落位居城市伤害死因顺位第二位，死亡率为2.51/10万。不同年龄组伤害死亡类型构成不同，道路交通事故是各个年龄组伤害死亡的首要原因，尤其在15~44岁年龄组中所占比重最大，为71.91%；溺水是导致0~14岁年龄组儿童死亡的重要原因，占该年龄组伤害死亡的27.50%；自杀是45~64岁年龄组伤害死亡的又一重大原因，占该年龄组伤害死亡的13.65%；意外中毒在65~岁年龄组伤害死亡人数中所占比重第二高，为19.15%。52014-2018年河北省部分地区居民期望寿命为78.63岁，去伤害死因后期望寿命为79.50岁，男性期望寿命为76.15岁，去伤害死因后期望寿命为77.33岁，女性期望寿命为81.36岁，去伤害死因后期望寿命为81.85岁。62014年1月-2018年12月河北省部分地区月均伤害死亡445.35人，伤害死亡水平整体呈现下降趋势，且具有明显的周期变动规律，应用时间序列法构建的最佳预测模型为ARIMA(0,1,1)(1,1,0)12，赤池信息量准则（AIC）为484.78，贝叶斯准则（BIC）为490.33，残差序列为白噪声序列（Pgt;0.05），模型参数显著非零（均Plt;0.05），预测结果实际值均落入预测值95%置信区间内，预测值与实际值之间的相对误差在1.18%~18.87%之间，RMSE=32.29，MAE=25.92，MAPE=6.39%，模型预测性能良好。 结论1.伤害死亡位居全死因顺位第五位，男性伤害死亡率高于女性，农村地区高于城市，随着年龄的增长，伤害死亡率逐渐上升。2.伤害死亡率呈逐年下降趋势。3.伤害死因前五顺位分别是：道路交通事故、自杀、意外中毒、意外跌落、溺水；0~14岁、15~44岁、45~64岁、65~岁的重要伤害死因分别是溺水、道路交通事故、自杀和意外中毒。4.去伤害死因后期望寿命女性高于男性。5.ARIMA模型在伤害死亡预测中具有良好的可行性，可用于伤害死亡趋势的短期预测。
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