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21 世纪出生、结婚和死亡登记... - GOV.UK
中央政府在定义和建立法律和服务框架方面发挥着作用。这包括国家标准和新的问责、检查和干预系统，以维护和发展这些标准。变革是本届政府现代化计划的核心。它的职责是提供领导力和方向，以实现服务交付的真正、可衡量和可持续的改善。它还将负责技术，并将注册服务整合到以公民需求为重点的公共服务中。管理和提供本地服务的责任将转移到地方政府。这将使他们能够创新和开发最适合其社区需求的面对面服务。
SDG 指标元数据
对于某些原因和某些地区，死因估计的不确定性范围很大。高死亡率地区的数据缺口和局限性进一步表明，在解释全球比较死因评估时需要谨慎，并且需要增加对人口健康测量系统的投资。在样本登记系统、人口监测系统和家庭调查中使用口头尸检方法可以为没有良好死亡登记系统的人群提供一些死因信息，但在验证和解释这些数据以及评估与潜在死因诊断相关的不确定性方面仍然存在相当大的挑战。在拥有高质量死亡登记系统的国家，在 COVID-19 大流行期间，经认证为非传染性疾病的死亡人数有所增加。这可能是 COVID-19 死亡人数真实增加和错误分类的结合。NCD 死亡人数也可能被错误归类为 COVID-19。在监测系统薄弱的国家，人们对大流行期间 NCD 死亡率的变化知之甚少。因此，这些年的估计值特别不确定。4.c. 计算方法 (DATA_COMP)
美国人口统计数据 (1969)
1933-69 年全美；1900-1932 年死亡登记州。'1933-69 年全美；1915-32 年出生登记州。'按发生地和居住地划分的死亡人数。'1900-1959 年按 5 年平均值划分的数据，1960-1969 年按单年划分的数据。'1915-1939 年按 5 年平均值划分的数据，1940-1969 年按单年划分的数据。 '1962 年和 1963 年，新泽西州不要求报告肤色或种族。'仅用于死亡率。
COVID-19 疫苗接种统计数据
固定后，NIMS 分母会在每周出版物中更新，以反映当前常住人口的变化。它们用于促进更精细的疫苗接种计划管理，并为下层地方当局 (LTLA)、中层超级输出区 (MSOA) 和选区地理区域提供。总体而言，它们可能高估了人口，从而低估了疫苗接种率，因为死亡登记数据存在报告滞后，而且人们还担心不再居住在英格兰的人仍被计入 NIMS，NIMS 分母可能会高估人口。因此，覆盖率可以被视为“至少”是使用 NIMS 分母计算的数字。
不确定寿命的代价
2 1933 年之前的数据（即所有 48 个州被纳入官方死亡登记区的第一年，Haines，2001 年）不太具有代表性，但仍能说明早期的模式。3 以存活到婴儿期之后的任何早期年龄（例如 10 岁）为条件的平均寿命在 M 10 = e 10 + 10 = 78 时差别不大。这是因为婴儿死亡率相对较低。4 正如 Edwards 和 Tuljapurkar（2005 年）所讨论的那样，方差降低的趋势最好被描述为工业化国家半个世纪流行病学转型期间的一次性事件（尽管会持续很长时间），而预期寿命的增加似乎仍在继续快速增长。20 世纪初期，传染病作为主要死亡原因的下降不仅提高了预期寿命，而且大大降低了成年人寿命的变化。1950 年以后，对抗癌症和心血管疾病等慢性退行性疾病的进展似乎使存活曲线向外移动，而不是压缩它（Wilmoth，2003 年）。
罗瑟勒姆自杀预防和自残行动计划......
2022 年，英格兰和威尔士共登记自杀 5,642 人，相当于每 100,000 人中有 10.7 人死亡的年龄标准化死亡率 (ASMR)。这一比率与 2021 年持平。自杀率在 2020 年下降，在 2021 年上升，可能是因为冠状病毒 (COVID-19) 大流行开始时男性自杀人数减少，以及大流行导致死亡登记延迟。2022 年登记的自杀死亡人数中，男性仍占四分之三（男性死亡 4,179 人；女性死亡 1,463 人），这一趋势自 1990 年代中期以来一直存在。 2022 年，男性自杀率（每 100,000 人中有 16.4 人死亡）和女性自杀率（每 100,000 人中有 5.4 人死亡）与 2018 年至 2021 年之间的自杀率一致。（国家统计局：英格兰和威尔士自杀率：2022 年登记）
10 编码
方法：本研究分析了马来西亚卫生信息中心 2017 年 1 月至 2022 年 6 月的死亡记录，这些记录已编入 ICD-10。数据匿名化符合道德标准，经过质量检查后，共纳入 387,650 份死亡登记。数据集仅限于三位数的 ICD-10 代码，经过清理和 80:20 的训练测试分割。预处理涉及 HTML 标签删除和标记化。ML 方法，包括 BERT（来自 Transformer 的双向编码器表示）、Gzip+KNN（K 最近邻）、XGBoost（极端梯度提升）、TensorFlow、SVM（支持向量机）和朴素贝叶斯，都已针对自动 ICD-10 编码进行了评估。使用 Amazon SageMaker（亚马逊网络服务，华盛顿州西雅图）对模型的准确度、F1 分数、精确度、召回率、特异性和精确度-召回率曲线进行了微调和评估。敏感性分析解决了不平衡数据场景，增强了模型稳健性。