死亡登録から何を結論づけることができるか？完全性を評価するための改善された方法

背景：集団における疾患負荷を判断するための基本的な構成要素の一つは、年齢と性別による死亡のレベルとパターンを信頼性を持って測定することです。適切に機能する登録システムが存在する場合、この作業は比較的簡単です。しかしながら、多くの市民登録システムからの結果は、死亡登録の完全性への信頼の欠如から不確かさが残ります。不完全な登録システムは、すべての死亡がカウントされないことを意味し、その結果として集団に対する死亡率の推定値が過小評価されます。死亡分布法（DDMs）は、市民登録システムによって登録されカウントされる死亡の割合を推定しようとする人口統計学的な方法の一群です。広く適用され使用されていますが、これらの方法には少なくとも三つの種類の制限があります。まず、これらの方法の広範囲のバリアントが実践で適用されており、選択をガイドするための科学文献がほとんどありません。第二に、これらの方法の仮定に対する違反が確実に発生するような実際の人口条件で広範に検証されていません。第三に、DDMsは不確実性区間を生成しません。方法と発見：本論文では、死亡登録の完全性の真のレベルについて知っているか、強く信じている三つの異なる検証環境における234のDDM法のバリアントの性能を体系的に評価します。これらのデータセットを使用して、一般的に最も良く機能するDDMの三つのバリアントを特定します。また、これらの改善された方法でも、推定値の約±四分の一の不確実性区間を生成することがわかりました。最後に、最適なバリアントの適用を八か国で示します。結論：成人の死亡レベルと傾向を測定する際に部分的な重要登録データの役割が引き続き存在しますが、そのような結果は成人死亡に関する他のすべてのデータソースおよび得られたレベル、傾向、成人死亡の年齢パターンの不確実性とともに解釈されるべきです。後に記事の中で編集者の要約をご覧ください。