A Statistical Method for Correcting Misreported Death Registration Data with Application to Mortality in Thailand in 1996-2009

Abstract

In this thesis, we attempt to explain the methods necessary to estimate number of deaths based on verbal autopsy (VA) data because death registration (DR) data are misclassification cause of death. The methods were applied to liver cancer, lung cancer and stroke deaths in 1996-2009. The analysis of the three causes of death aims to correct misclassification causes of death using statistical methods resulted in adjusted numbers of deaths for each cause using 2005 VA data of death at age five year and older. Firstly, logistic regression was used to model deaths from liver cancer with province (9 provinces), gender-age group (12 categories) and reported cause combined with location of death (16 categories). A receiver operating characteristic (ROC) curve was used to assess how well a model predicts a binary outcome. Secondly, interpolate province coefficients of the remaining 67 provinces outside the VA survey using spatial triangulation method. The province, gender age group, and cause location coefficients were used to estimate proportions of death from liver cancer in each combination category of determinants. Finally, estimate number of death in the DR database in 2005 using numbers of reported deaths for a particular gender-age group and cause location of death in the province multiply by their corresponding proportions of death. The model was extended to years 1996-2009. The same methods were also applied to lung cancer and stroke deaths. It was found that the models of liver cancer, lung cancer, and stroke deaths give 62.6%, 55.3%, and 41.4% sensitivity, respectively. They give 2.1%, 1.5%, and 7.4% false positive rates. Liver cancer deaths were most common among working age groups of males in upper north and northeast of the country. Most misclassifications of liver cancer deaths were classified as other digestive cancer or digestive disease (outside hospitals) or other cancers (outside hospitals). Lung cancer deaths were common among males at retirement age. There is no evidence of province effect. Most misclassifications of lung cancer deaths were classified as other cancer (outside hospital). Stroke deaths were common among males at retirement age similar to lung cancer. They were more common in central and southern regions of the country. Many of stroke deaths were registered as deaths from mental and nervous system disorders or other cardiovascular diseases (outside hospital) or other cause (in hospital). In conclusion death registry is underreported liver and lung cancer deaths and substantially under reported stroke deaths. High proportions of deaths from the model reflect high proportions of misclassifications. After adjusted for misclassification, it is dramatically increasing trends for liver and lung cancer deaths during study period with the exception for 1997 and 2004. For stroke deaths, it is a gradually increasing trend. แก้ไข ลบ element แทรก element DescriptionAbstract วิทยานิพนธ์นี้ใช้วิธีการทางสถิติในการปรับแก้ข้อมูลรายงานสาเหตุการตายของประเทศไทย (Death Registration: DR) ที่ให้สาเหตุการตายไม่ถูกต้อง โดยประยุกต์ใช้กับสาเหตุการตายจากมะเร็งตับ มะเร็งปอด และอัมพฤตอัมพาต ตั้งแต่ปี 2539-2552 การศึกษาทั้งสามโรคนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อปรับแก้ข้อมูลรายงานสาเหตุการตายที่ผิดพลาด โดยใช้วิธีการทางสถิติประมาณจำนวนการตายของมะเร็งตับ มะเร็งปอด และอัมพฤตอัมพาต ในกลุ่มอายุตั้งแต่ 5 ปีขึ้นไป ขั้นตอนแรก เริ่มจากสร้างตัวแบบการถดถอยโลจิสติก (Multiple logistic regression) โดยใช้ข้อมูลจากการสอบสวนสาเหตุการตายด้วยการสัมภาษณ์ (Verbal Autopsy: VA) ปี 2548 ของมะเร็งตับกับ 3 ตัวแปรอิสระคือ จังหวัด 9 จังหวัด กลุ่มเพศ-อายุ 12 กลุ่ม และกลุ่มสาเหตุการตายตามสถานที่ตาย 16 กลุ่ม ความเหมาะสมของตัวแบบที่ได้ตรวจสอบได้จากพื้นที่ใต้โค้งของ AUC (Area under an ROC curve) ซึ่งเป็นตัววัดความสอดคล้องระหว่างการตายด้วยมะเร็งตับจากการสัมภาษณ์กับค่าความน่าจะเป็นของการพยากรณ์การตายด้วยโรคมะเร็งตับ โดยหาจุดตัดบนเส้นโค้ง ROC curve ที่ทำให้การตายด้วยโรคมะเร็งตับจากตัวแบบเท่ากับหรือใกล้เคียงกับจำนวนการตายด้วยโรคมะเร็งตับจากข้อมูลการสอบสวนสาเหตุการตายด้วยการสัมภาษณ์ ขั้นตอนที่สอง คำนวณค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยของ 67 จังหวัดที่เหลือโดยใช้วิธี Spatial triangulation method เพื่อนำค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยมาแทนค่าในสมการของตัวแบบการถดถอยโลจิสติก เพื่อคำนวณหาค่าความน่าจะเป็นของการตายด้วยโรคมะเร็งตับในทุกจังหวัด ตามกลุ่มเพศ-อายุ และกลุ่มสาเหตุการตายตามสถานที่ตาย ต่อไป ขั้นตอนที่สาม ประมาณค่าจำนวนการตายด้วยโรคมะเร็งตับโดยนำข้อมูลการตายในระบบทะเบียนราษฎร์ประเทศไทยปี 2548 ซึ่งประกอบด้วย จำนวนตายจากโรคมะเร็งตับ จำนวนตายทั้งหมด จำแนกตามจังหวัด กลุ่มเพศ-อายุ และกลุ่มสาเหตุการตายตามสถานที่ตาย โดยแต่ละกลุ่มจะมีค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยของเพศ-อายุ สัมประสิทธิ์ถอดถอยของสาเหตุการตายตามสถานที่ตายที่ได้จากตัวแบบ และสัมประสิทธิ์ถดถอยจังหวัดที่ได้จากตัวแบบและได้จากวิธี Spatial triangulation method จากนั้นคำนวณหาค่าความน่าจะเป็นจากการตายด้วยโรคมะเร็งตับโดยแทนค่าในสมการของตัวแบบเมื่อได้ค่าความน่าจะเป็นของการตายด้วยโรคมะเร็งตับในแต่ละกลุ่มทุกกลุ่มแล้ว นำค่าที่ได้คูณกับจำนวนการตายทั้งหมดในแต่ละกลุ่ม จะได้จำนวนการตายด้วยโรคมะเร็งตับในแต่ละกลุ่ม จากนั้นนำตัวแบบการถดถอยโลจิสติกการตายจากมะเร็งตับ ปี 2548 และค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยจังหวัดที่ได้จากวิธี Spatial triangulation method ไปใช้ในการคำนวณหาค่าความน่าจะเป็นจากการตายด้วยโรคมะเร็งตับ และจำนวนการตายด้วยโรคมะเร็งตับกับข้อมูลปี 2539-2552 ต่อไป วิธีการเดียวกันนี้นำไปประมาณจำนวนการตายจากมะเร็งปอด และอัมพฤตอัมพาต ผลการศึกษาพบว่า ตัวแบบการถดถอยโลจิสติกที่ใช้ประมาณค่าความน่าจะเป็นของการตายด้วยโรคมะเร็งตับ มะเร็งปอด และอัมพฤตอัมพาต มีความไว (Sensitivity) 62.6%, 55.3% และ 41.4% ตามลำดับ และให้ผลบวกลวง (False positive) 2.1%, 1.5% และ 7.4% ตามลำดับ ข้อมูลการตายจากระบบทะเบียนราษฎร์ของประเท