Erzurum İli Ölüm Bildirim Sistemi Verilerinin Zamansal Değişimi ve 2017 Yılı Ölümlerinin Değerlendirilmesi

Year 2020, Volume: 10 Issue: 3, 246 - 252, 01.12.2020

Meryem Merve Ören , Emine Fusün Karaşahin Mahmut Uçar Özgür Çelebi Savaş Karahasanoğlu

Abstract

Amaç: Hayati istatistikler doğum, ölüm, intihar, evlenme ve boşanma gibi sağlıkla ilgili kayıtların istatistikleri olup ülkelerin sağlık durumunun saptanması, sağlık hizmetlerinin planlanması, değerlendirilmesi ve halk sağlığı çalışmalarının yönlendirilmesi açısından temel veri kaynaklarıdır. Bu çalışma, ölüm nedenlerinin ICD-10 tanı koduna göre kaydedilmesindeki değişimin ve Erzurum’da meydana gelen ölümlerin değerlendirilmesi amacı ile yapılmıştır.
Materyal ve Metot: Çalışmamız 2013–2017 yılları arasında, bir yaş ve üzerinde gerçekleşen ve daimî ikameti Erzurum olan ölüm bildirimlerinin ölüm bildirim sisteminden (ÖBS) elde edilen verileri üzerinden yapılmıştır. Tanımlayıcı bir çalışmadır. İstatistiksel analizlerde aylık, mevsimsel ve saat dilimlerine göre farklılığının belirlenmesi için Goodness of fit testi kullanıldı. İstatistiksel anlamlılık için p<0,05 kabul edildi.
Bulgular: Erzurum ili ÖBS verilerinde, 2013 yılında %21 olan ICD- 10 tanı kodu ile giriş yapma sıklığı 2017 yılında %58’e ulaşmıştır. Ölümlerin 1123’i (%49,8) erkek, %82,2’si 65 yaş ve üzerindeydi. Ölüm saatlerine göre ölümlerin çoğu 8: 00–11: 59 saatleri arasında (p<0,001). Ölüm sebeplerinde dolaşım sistemi hastalıkları %54,9 ile ilk sırada yer alırken kanserler %15 ile ikinci sırada gelmektedir. Gırtlak ve soluk borusu/bronş/akciğerin kötü huylu tümörü oranı ölüm nedeni tümör olanlar içinde %23,3 ile ilk sırada iken midenin kötü huylu tümörü ise %22,7 ile ikinci sıradadır.
Sonuç: Erzurum’da ölüm nedenleri Türkiye istatistikleri ile benzer tespit edilmiştir. Özellikle dikkat çeken nokta kansere bağlı ölümler içerisindeki kanser türlerinde olmuştur. Mide ve özofagus kanserine bağlı ölümler Erzurum ilinde Türkiye ortalamasının oldukça üzerinde olduğu belirlenmiştir. Ölüm istatistiklerinin güvenle analiz edilebilmesi için uluslararası kabul gören tanı sınıflaması ile kayıtların yapılması gerekmektedir.

Keywords

ölüm bildirim sistemi, ölüm nedenleri, ICD 10, Erzurum

References

• 1. Fişek N. Türkiye’nin Sağlık Sorunları ve Çözüm Yolları. Prof Dr Nusret Fişek’in Kitaplaşmamış Yazıları - I.
• 2. Tezcan SG. Temel Epidemiyoloji. Ankara: Hipokrat Kitapevi; 2017.
• 3. Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı. Ölüm Bildirim Sistemi (ÖBS) Genelgesi 2012/ 05. Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Başkanlığı; 2012.
• 4. Türkyılmaz M, Baran Deniz E, Dündar S, Kavak Ergün A, Sevinç A, Tütüncü S et al. Türkiye Kanser İstatistikleri 2016. Ankara: Halk Sağlığı Genel Müdürlüğü, 2019.
• 5. Türkiye İstatistik Kurumu. Ölüm Nedeni İstatistikleri, 2017. Ankara: Türkiye İstatistik Kurumu (İnternette); 2018.
• 6. World Health Organization WHO. Global Health Estimates 2016: Deaths by Cause, Age, Sex, by Country and by Region, 2000-2016. 2018. https://www.who.int/healthinfo/global_ burden_disease/estimates/en/ Erişim tarihi: 10.3.2019.
• 7. Bank TW. Death rate, crude (per 1000 people). https://data. worldbank.org/indicator/SP.DYN.CDRT.IN Erişim tarihi:5.10.2019.
• 8. Altıntop İ, Kaynak MF, Tatlı M, Yurtseven A. Bir Eğitim Araştırma Hastanesindeki Ölüm Belgelerinin Retrospektif İncelenmesi. Journal of Anatolian Medical Research 2016; 1:1-12.
• 9. Korkmaz T, Balaban B. Ölüm Raporlarında Belirtilen Ölüm Nedenlerinin Kendi Aralarında ve ICD Kodlarıyla Uyumunun Değerlendirilmesi. Medical Bulletin of Haseki/Haseki Tip Bulteni 2014; 52(2).
• 10. Setel PW, Macfarlane SB, Szreter S, Mikkelsen L, Jha P, Stout S et al. A scandal of invisibility: making everyone count by counting everyone. The Lancet 2007; 370(9598): 1569-77.
• 11. Mitler MM, Hajdukovic RM, Shafor R, Hahn PM, Kripke DF. When people die: cause of death versus time of death. The American journal of medicine 1987; 82(2): 266-74.
• 12. Gonçalves JF, Fonseca E, Alvarenga M, Morais MR. Temporal distribution of deaths in cancer patients during the day in different settings. Journal of palliative medicine 2005; 8(3):528-33.
• 13. Anderson BG, Bell ML. Weather-related mortality: how heat, cold, and heat waves affect mortality in the United States. Epidemiology (Cambridge, Mass) 2009; 20(2): 205.
• 14. Braga ALF, Zanobetti A, Schwartz J. The time course of weatherrelated deaths. Epidemiology 2001; 12(6): 662-7.
• 15. Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA: a cancer journal for clinicians 2018; 68(6): 394-424.
• 16. Tran GD, Sun XD, Abnet CC, Fan JH, Dawsey SM, Dong ZW et al. Prospective study of risk factors for esophageal and gastric cancers in the Linxian general population trial cohort in China. International journal of cancer 2005; 113(3): 456-63.
• 17. Arnal MJD, Arenas ÁF, Arbeloa ÁL. Esophageal cancer: Risk factors, screening and endoscopic treatment in Western and Eastern countries. World journal of gastroenterology: WJG 2015; 21(26): 7933.
• 18. Özdemir R, Öcek Z. İzmir Büyükşehir Belediyesi Mezarlıklar Müdürlüğü ve İzmir Sağlık Müdürlüğü’nün 2010 yılı ölüm kayıtlarının değerlendirilmesi: Bildirimlerin tutarlılığı ve tamlığı. Türkiye Halk Sağlığı Dergisi 2015; 13(1): 1-16.