京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
温州大数据显示 不良生活习惯成生命"头号杀手"
昨日从市疾控中心获悉,去年我市共报告死亡人数43175例,前5位死因依次为恶性肿瘤、脑血管疾病、心脏病、呼吸系统疾病和损伤中毒。其中,86.18%死于慢性病。而这些疾病,大多和不良生活习惯紧密关联,成为生命健康的“头号杀手”。
报告显示,2014年我市居民恶性肿瘤死亡率为170.95/10万,超过1.2万人死于恶性肿瘤。前5位恶性肿瘤分别为肺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌、食管癌,合计占恶性肿瘤死亡数的73.25%。
吸烟可能是导致肺癌的最大危险因素。据世卫组织统计,烟草使用导致全球大约70%的肺癌死亡。而对女性来说,在通风系统差、燃烧效能低的灶具上做饭,相当于每天吸两包烟。
记者了解到,主要恶性肿瘤死亡率男性均高于女性。比如男性食管癌死亡率为女性的4.69倍,肝癌死亡率为女性的3.13倍。对此,市疾控中心慢病所副所长李江峰解释,这可能与遗传因素及个体敏感性有关,也和男性职业压力大、好饮酒抽烟等不良生活习惯有关。
需要注意的是,在我市恶性肿瘤发病报告中,近3年来甲状腺癌发病率增长速度较快,2014年居女性恶性肿瘤发病率第1位。专家解释:这可能与检出手段普及,及多种复杂的环境因素有关。尤其是颈部超声检查和细针穿刺的广泛应用,使得很多隐匿性的甲状腺癌被偶然发现。
根据各年龄组死亡谱统计,在45-64岁年龄组中,心脑血管疾病位列第二位死因;65岁及以上年龄组中,则为头号死因。
据了解,脑血管疾病中以脑出血导致的死亡率最高,占40.90%,65岁以上则为80.23%。心脏病死因中以急性心肌梗死为主要死因,65岁以上居民急性心肌梗死死亡构成比为81.76%。专家解释,人到老年,身体抵抗力差,再加上吸烟、酗酒、食盐过重、爱吃油腻食物等不良生活习惯,都增加心脑血管疾病的风险。
附一医心内科主任黄伟剑表示,心脑血管疾病的五大危险因素分别是高血压、糖尿病、高脂血症,及吸烟、家族史等。他建议,应养成合理膳食习惯,少吃高能量、高脂肪、高盐食物,多吃新鲜蔬菜和水果。
死因报告中还提到,损伤中毒的前4位死因依次为意外跌落、交通事故、淹死、自杀。在0-14岁年龄组中,损伤和中毒是首位死因,其中30%死于淹死,16%死于意外跌落。
即将进入夏季,市疾控中心提醒,学校和家长应重视学生的安全教育,避免发生悲剧。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19