目的分析云南省居民因意外跌落死亡所致疾病负担的分布特征及其影响因素,为制定跌落防控政策、措施提供科学依据。方法收集云南省2020年1-12月意外跌落死亡病例资料和同年经济、气象等数据,计算意外跌落死亡导致的疾病负担,通过logisti...目的分析云南省居民因意外跌落死亡所致疾病负担的分布特征及其影响因素,为制定跌落防控政策、措施提供科学依据。方法收集云南省2020年1-12月意外跌落死亡病例资料和同年经济、气象等数据,计算意外跌落死亡导致的疾病负担,通过logistic回归模型分析寿命损失年(years of life lost,YLL)的影响因素。结果2020年1-12月云南省累计报告意外跌落死亡9692例,占所有伤害死因的31.58%。年龄越大,因跌落死亡导致的YLL率越大,男性的标化YLL率(0.80%)高于女性(0.34%),地区间标化YLL率差异较大(0.07%~1.79%)。多因素logistic回归显示,较高的年平均气温(OR=2.16,95%CI:1.04~4.52)和较大的≥65岁人群占比(OR=2.07,95%CI:0.96~4.61)是疾病负担可能的影响因素。结论男性、≥65岁人群和气温高的地区是跌落防控工作中的重点,应有针对性地开展防控工作,以降低跌落导致的死亡和疾病负担。展开更多
文摘目的分析云南省居民因意外跌落死亡所致疾病负担的分布特征及其影响因素,为制定跌落防控政策、措施提供科学依据。方法收集云南省2020年1-12月意外跌落死亡病例资料和同年经济、气象等数据,计算意外跌落死亡导致的疾病负担,通过logistic回归模型分析寿命损失年(years of life lost,YLL)的影响因素。结果2020年1-12月云南省累计报告意外跌落死亡9692例,占所有伤害死因的31.58%。年龄越大,因跌落死亡导致的YLL率越大,男性的标化YLL率(0.80%)高于女性(0.34%),地区间标化YLL率差异较大(0.07%~1.79%)。多因素logistic回归显示,较高的年平均气温(OR=2.16,95%CI:1.04~4.52)和较大的≥65岁人群占比(OR=2.07,95%CI:0.96~4.61)是疾病负担可能的影响因素。结论男性、≥65岁人群和气温高的地区是跌落防控工作中的重点,应有针对性地开展防控工作,以降低跌落导致的死亡和疾病负担。