Hyak死亡率监测系统：创新的抽样与估计方法——通过模拟进行概念验证

传统上，健康统计数据来源于民事和/或生命登记。低收入国家的民事登记覆盖范围从部分覆盖到基本没有。因此，低收入国家公共卫生信息的现状是努力结合或三角测量来自不同来源的数据，以在时间和空间上形成更完整的图景——数据融合。适用于这种方法的数据来源包括样本调查、样本登记系统、健康和人口监测系统、行政记录、人口普查记录、卫生机构记录等。我们提出了一个收集健康和人口数据的新统计框架——Hyak——它利用抽样和纵向前瞻性监测的优势，创建一个廉价、准确、可持续的监测平台。Hyak有三个基本组成部分：1）数据融合：一个抽样和监测组件，组织两个或多个数据收集系统协同工作：a）来自HDSS的频繁、密集、关联的前瞻性随访数据，以及b）在健康和人口监测站点周围的大区域进行的样本调查数据，使用知情抽样以尽可能多地捕获事件；2）死因：通过口头尸检描述人群层面死因分布；3）社会经济地位：测量社会经济地位以描述贫困和财富。我们基于南非Agincourt HDSS站点对Hyak的知情抽样组件进行了模拟研究。与传统整群抽样相比，Hyak的知情抽样捕获了更多死亡，并且当与包含空间平滑的估计模型结合时，产生的死亡率估计方差更小且偏差较小。