由兄弟姊妹存活数据估算妊娠相关死亡率

可用数据：调查数据

期望得到的数据：成年人死亡率

方法：兄弟姐妹

方法描述

关于如何利用完整兄弟姊妹史数据估算成年人总体死亡率，以及如何评估此类数据，已有专门章节加以说明。本章将阐述如何运用完整兄弟姊妹史数据估算成年人总体死亡率，以及如何对这些数据进行评估。完整兄弟姊妹史数据类似于完整生育史数据：受访者(通常是育龄女性)将被问及其所有同胞兄弟姊妹的情况。对于健在的兄弟姊妹，将记录他们在调查时点的性别和年龄；对于死亡的兄弟姊妹，将记录他们的性别、死亡年龄、死亡的日期等信息。最后呈现出来的数据是受访者母亲的完整生育史(包括受访者在内)。如同完整生育史数据，兄弟姊妹史数据可以将死亡事件和死亡历险人年数按日历年份分类，因而可以计算年龄-时期的死亡率。对于妊娠相关死亡，需要进一步搜集育龄姊妹死亡的相关信息，诸如死亡的具体时间，即是否在妊娠期、分娩期，或产后42天(有时是2个月)内死亡。本章节集中分析育龄姊妹的相关信息。

我们下面讨论完整兄弟姊妹史方法中的一个重要问题。人口和健康调查的完整兄弟姊妹史模块询问了受访者亲生母亲的完整生育史(不包括受访者本人)。这可能导致同一个人被重复记录。举例来说，如果同一个家庭中同一位母亲的两个女儿都接受了调查，就将会出现她们其他兄弟姊妹信息的被重复应答。人口和健康调查将事件和历险时间完全建立对兄弟姊妹的调查基础上，并没有考虑(活着的)受访者本人的历险时间。而且，对兄弟姊妹死亡事件和历险时间只用受访者的抽样权重进行加权，而不考虑存活的兄弟姊妹中作为潜在受访者的数量。特拉赛尔和罗德里格斯(1990)的研究表明，如果兄弟姊妹间的死亡风险不相关，上述将受访者从两个指标中的分母上剔除的计算方法能获得对死亡率的无偏估计。凯奇道和金(2006)认为上述计算过程理应包括活着的受访者，并应使用他们被调查到的概率进行加权，即兄弟姊妹中潜在受访者数量的倒数。他们还认为，也应该对那些未被调查到的兄弟姊妹进行加权，这是因为这些人在调查时已经死亡了。欧博迈亚、拉惹勒南、帕克(2010)对多次人口和健康调查中的完整兄弟姊妹史数据进行了分析，他们的估计结果表明，不对申报概率进行调整会导致总体死亡率被低估大约百分之二十。然而马斯魁勒 (2012)表示，欧博迈亚等人的分析将所有存活的兄弟姊妹都考虑进去了，而不仅仅是潜在的受访者，结果会夸大偏差。马斯魁勒建议使用人口和健康调查的计算方法，其理由将在下文阐述(另见兄弟姊妹史分析)。

所需数据和假定

重要假定

妇女死亡风险与兄弟姊妹数无相关性。

不存在迁移选择性效应。

所需数据列表

通过家庭户调查获得的分五岁年龄组的女性数量。

按调查时点前时段(通常是0~6年)，五岁年龄组，以及死亡是否处在妊娠期、分娩期或产后42天或两个月内分的姊妹死亡数。

按受访者五岁年龄组和年份划分的姊妹历险人年数

考察期的年龄别生育率和一般生育率

我们这里的假定与人口和健康调查使用的方法一致。如何从这一调查中提取概括性数据已经超出了本手册的范围。免费软件CSPro中的标准程序可以用来从基本数据中生成各种列联表。分析开始时需要确定分析的时间框架。大多数人口和健康调查产生的列联表反映的调查时点前7年内(0~6年)的事件和历险人年数，但有时也使用调查时点之前的五年期或十年期来作为时间框架。选择一个时间段而非另一个时间段时所要考虑的因素之一是抽样误差；一个成年人死亡率相当低的小样本中，分析的时间框架可能需设定为十年，以避免抽样不确定性过大，而在成年人死亡率较高的大样本中，分析的时间框架则可以缩短到五年。我们将在结果解释一节中继续深入讨论这一问题。

准备工作和初步检查

对完整兄弟姊妹史和近期年龄别生育率的数据质量评估，本手册的其他各个章节中已有所讨论。对妊娠相关死亡估计的数据质量评估，涉及到的信息只包括育龄妇女妊娠相死亡的比例，以及发生在妊娠期、分娩期和生产后42天(或2个月)内的妊娠相关死亡的比例。

并不存在正规的方法来进行上述评估。但是，妊娠相关死亡比例的年龄分布模式，应与特定年龄生育率的分布形态相似，因为生育是妊娠相关死亡的风险事件。一般认为在育龄期的两端，妊娠相关死亡风险会很高，因此相比特定年龄的生育率分布图，妊娠相关死亡的比例分布图的尾部会'较厚'。

注意事项和提示

众所周知，兄弟姊妹史数据倾向于低报死亡率，尤其是较久远的死亡事件。因而不能从某单一调查数据来解释妊娠相关死亡在不同时间上的变化趋势。在多套调查数据分析中，即使对七年期的时间窗口而言，研究者也要考虑到估计值可能出现的一个较宽的置信区间范围。

方法应用

步骤 1：提取数据列联表

如前所述，用已有的统计软件可以针对申报的姊妹死亡人数、死亡历险人年数和妊娠相关死亡状况提取列联表。除此之外，还需要估计年龄别生育率(如果姊妹数据是从人口和健康调查中提取的，在本手册其他章节已经对如何直接通过数据估计生育率已作了阐述)。最后，需要估算出家庭户调查中登记的分年龄组的女性人口总数。相关符号定义如下：

申报的x到x+5岁之间死亡的姊妹数量

x到x+5岁之间姊妹的生存人年数

x到x+5岁之间妊娠相关死亡的姊妹数量

x到x+5岁的女性的年龄别生育率

调查中登记的x到x+5岁之间的女性人口总数

在应用本章介绍的方法时，需要对上述每一项指标进行列表分析。

步骤 2：推导死亡率

年龄别死亡率是将申报的姊妹死亡数，除以每个年龄组中姊妹的历险人年数。

\[{}_{5}M_x^{s}=\frac{{}_{5}D_x^{s}}{{}_{5}PY_x^{s}}\tag{1}\]

每个年龄组中，年龄别妊娠相关死亡率的计算公式为：

\[{}_{5}M_x^{s}=\frac{{}_{5}D_x^{s}}{{}_{5}PY_x^{s}}\tag{2}\]

而年龄别妊娠相关死亡比例的计算公式为：

\[{}_{5}PPRD_x=\frac{{}_{5}PRD_x^{s}}{{}_{5}D_x^{s}}\tag{3}\]

年龄别妊娠相关死亡比的计算公式为：

\[{}_{5}PRMRatio_x=100{,}000\cdot\left(\frac{{}_{5}PRD_x^{s}}{{}_{5}PY_x^{s}\,{}_{5}f_x}\right)\tag{4}\]

步骤 3：估算总人口层面的妊娠相关死亡

在估算妊娠相关死亡率和育龄(15-49岁)妇女中妊娠相关死亡的比例这两个指标时，需要用基于家庭户调查中得到的15-49岁妇女人数得到的年龄别生育率进行加权。因此，我们有如下三个调整后的公式：

\[{}_{35}PRMRate_{15}=\frac{\sum_{x=15,5}^{45}{}_{5}PRMRate_{x,s}\,{}_{5}N_x^{f}}{\sum_{x=15,5}^{45}{}_{5}N_x^{f}}\tag{5}\]

\[{}_{35}PPRD_{15}=\frac{\sum_{x=15,5}^{45}{}_{5}PPRD_{x,s}\,{}_{5}N_x^{f}}{\sum_{x=15,5}^{45}{}_{5}N_x^{f}}\tag{6}\]

\[{}_{35}PRMRatio_{15}=100{,}000\cdot\frac{\sum_{x=15,5}^{45}{}_{5}PRMRate_{x,s}\,{}_{5}N_x^{f}}{\sum_{x=15,5}^{45}{}_{5}f_{x,s}\,{}_{5}N_x^{f}}\tag{7}\]

示例

下面使用马拉维2004年人口和健康调查数据作为示例来阐明上述方法。该调查询问了女性受访者有关妊娠姊妹的存活状况以及(如果死亡)死亡时间。

步骤 1：提取数据列联表

表29.1展示了所需的输入数据的列联表。该列联表反映的是调查时点7年之前的受访者姊妹的死亡和历险人年数。

表29.1 估算妊娠相关死亡所需的数据, 马拉维 2004年 人口和健康调查

步骤 2：推导死亡率

表29.2基于表29.1中的数据对该方法作了示例。表29.2第2列为年龄别死亡率，它是通过把女性年龄别死亡数(表29.1中的第1列)除以相应年龄的历险人年数(表29.1中的第2列)得到的。第3列为年龄别妊娠相关死亡率，它是以妊娠相关死亡数(表29.1第3列)做分子，计算全死因时的女性历险人年数(表29.1中的第2列)做分母而求得的(等式(2))。第4列为年龄别女性妊娠相关死亡比例(表29.1的第3列除以第1列，即等式(3))。表29.2最后一列展示了年龄别妊娠相关死亡比，即用妊娠相关死亡率(表29.2第3列)除以年龄别生育率(表29.1的第4列)再乘以100,000计算得到(等式(4))。

表29.2 女性成年人死亡率和妊娠相关死亡率, 马拉维 2004年人口和健康调查

需要指出的是，表29.2最后一行(即合计行)中的数值，并不是不同年龄组的事件和历险人年数的加总。这是因为姊妹历险人年数的年龄分布模式与女性育龄人口的年龄分布模式并不相同。为了获得总人口层面上的有效估计量，有必要对表29.2中的年龄别比例和比率进行再加权，而权重就是表29.1中第5列的女性年龄分布比例，这一点也可以参考上文的等式(5)、(6)和(7)。等式(7)中的分母也不是通常计算的一般生育率(即生育数除以15-49岁的女性总人数)，而是年龄别生育率在年龄分布加权后的加总。

步骤 3：估算总人口的妊娠相关死亡

相应的妊娠相关死亡的比例(妊娠相关死亡数是家庭户女性人口数和年龄别妊娠相关死亡率的乘积)。

表29.3 比较年龄组的出生人数比例与妊娠相关死亡比例，马拉维2004年人口和健康调查

诊断、分析和解释

核查和验证

对于女性总体死亡率估计结果的核查和检验，请参见本手册第29章《由兄弟姊妹存活数据估算妊娠相关死亡率》。对妊娠相关死亡其他方面的信息的核查和准确性检验取决于合理性的检查。在给定的妊娠相关死亡比估计值下，育龄姊妹所申报的妊娠相关死亡比例是否合理？在给定生育(风险事件)年龄分布模式下，不同年龄的妊娠相关死亡的分布是否合理？

尚未有一个普遍接受的标准来评估总体妊娠相关死亡的准确性。一般而言，妊娠相关死亡比例和妊娠相关死亡比之间存在正相关，但相关程度取决于非妊娠相关死亡的数量，并且这一相关性对评估妊娠相关死亡的准确性帮助不大。正如表29.3所示，需要与不同年龄的出生人数相比较才能对妊娠相关死亡年龄分布的合理性进行评估。在马拉维2004年人口和健康调查的例子中，15-19岁和20-24岁两个年龄组的妊娠相关死亡比例，均远低于相应的出生人数比例，而35岁以上的年龄组中的情况则相反。后一种情况可解释为，35岁以后因妊娠和生育而导致的死亡风险越来越高；但25岁之前的两者之间的较大差异却无法解释。有可能是25岁以下死亡的姊妹数中有不少与妊娠相关的死亡案例实际上被漏报了。

解释

在对由兄弟姊妹史法估算得到的妊娠相关死亡指标进行解释时，要格外关注抽样的不确定性和典型的数据误差。与人口和健康调查中五岁以下儿童死亡率估计值相比，这里的抽样不确定性非常大。图29.1图示了人口和健康调查中分兄弟姊妹数量的妊娠相关死亡比的估计值的变异系数(标准误除以估计值)。即使对非常大的样本量而言，变异系数也大于0.08，而大多数调查的变异系数均在0.10以上。

图29.1 按人口和健康调查样本规模分的妊娠相关死亡比的变异系数

数据来源: 2000年之前的估计值来自斯坦顿、阿卜德哈伊姆和希尔(2000)。2004年后的数据来自人口和健康调查的各国国家报告。

鉴于较大的抽样不确定性，对一国内部不同地区间差别的解释，或对不同人群诸如年龄组间差异的解释，通常是有风险的。典型数据误差的存在，尤其是对那些距离调查时点较远的死亡事件的漏报，使得任何基于单一调查数据的趋势性分析都不可靠。任何关于趋势性的结论，均应基于两次或多次调查所获得的能反映各次调查时点前可比时间段上的估计值，并考虑抽样误差。

参考文献

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http://dx.doi.org/10.1353/dem.2006.0024

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http://dx.doi.org/10.1007/s13524-012-0149-1

Obermeyer Z, JK Rajaratnam, CH Park, E Gakidou et al. 2010. "Measuring adult mortality using sibling survival: a new analytical method and new results for 44 countries, 1974-2006", PLoS Medicine 7(4):e1000260. doi: 
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