目的:子宫颈癌是女性人群中最常见的第二大恶性肿瘤,近年来其发病率仅次于乳腺癌。本研究通过分析1988-2014年中国城乡女性人群子宫颈癌死亡率的数据资料,充分了解近30年来我国城乡女性人群子宫颈癌的死亡变化趋势。此外,通过对我国女性子宫颈癌死亡率资料建立Poisson回归模型、负二项回归模型与年龄-时期-队列模型,分析子宫颈癌死亡趋势的流行病学特征,同时探讨时间序列分析方法中ARIMA模型与灰色预测模型中GM(1,1)模型在子宫颈癌死亡预测方面的应用,为相关部门制定子宫颈癌的防治策略提供科学依据,也为今后评价子宫颈癌防治措施的效果奠定基础。方法:本研究以中国城市与农村地区女性人群为研究对象,分别收集整理1988-2014年城市与农村女性子宫颈癌的死亡率数据。通过以下五部分对我国城乡女性的子宫颈癌的死亡情况进行研究:(1)运用描述性研究的方法,对我国城乡女性1988-2014年子宫颈癌整体死亡趋势进行研究,并描述子宫颈癌死亡率的年龄变化趋势、时期变化趋势与队列变化趋势。(2)运用Joinpoint回归分析模型,对中国城乡女性1988-2014年子宫颈癌死亡率进行分段描述,并探讨其随时间的变化趋势。同时,计算不同年龄组女性年龄别死亡率的年度百分比变化率(annual percent change,APC),平均年度百分比变化率(Average Annual Percent Change,AAPC)及其95%可信区间(95%conofidence interval,95%CI)。(3)运用Poisson回归模型与负二项回归模型,对中国女性1988-2014年子宫颈癌死亡率数据进行统计分析,比较这两种模型的拟合效果,并分析子宫颈癌死亡趋势的流行病学特征。(4)运用年龄-时期-队列模型(APC模型),对中国城乡女性1988-2012年子宫颈癌死亡率变化趋势进行描述分析,同时结合内生因子法(The Intrinsic Estimator,IE)分析年龄效应、时期效应与队列效应对子宫颈癌死亡风险的贡献大小。(5)利用1987-2015年中国城市与农村女性的子宫颈癌标化死亡率数据构建时间序列模型与灰色系统模型,并利用时间序列分析法中的ARIMA统计分析模型与灰色预测系统中的GM(1,1)模型分别对中国城市与农村女性2016-2025年子宫颈癌的死亡率进行预测,预测未来十年中国城乡女性子宫颈癌的死亡趋势。结果:(1)中国总人群标化死亡率在1988-1998年以及2005-2012年期间呈现下降趋势,而在1998-2002期间其死亡率呈现上升趋势。总体上看来,中国女性子宫颈癌总死亡率在1988-2014年间经历了两次下降与一次升高的趋势。在1988-1993年、1993-1998年和2005-2012年间,其死亡率分别以年百分比变化率2.57%、3.14%和2.44%的速度逐渐下降;而在1998-2002年间,其死亡率则以年百分比变化率2.28%的速度逐渐上升。在1988-2014年间,我国城市女性子宫颈癌标化死亡率共经历了两次有意义的变化趋势,在1988-2002年我国城市女性的子宫颈癌标化死亡率以年百分比变化率6.72%的速度在逐步降低,而在2002-2014年间,我国城市女性的子宫颈癌标化死亡率以年百分比变化率9.21%的速度在逐步增加。我国农村女性子宫颈癌的标化死亡率在1988-2014年间也经历了两次有意义的变化,在2000-2005年间,其死亡率以年百分比变化率14.45%的速度在逐步下降,而在2005-2014年间我国农村女性的子宫颈癌标化死亡率以年百分比变化率9.41%的速度在逐步上升。总体上来看,农村死亡率比城市高,然而,从2005年起,城市女性的死亡率开始逐步赶超农村死亡率水平。此外,城市与农村女性子宫颈癌死亡率都随着年龄的增加而增长,并且其死亡率在75-79岁组达到最高,并且我国城乡地区女性子宫颈癌死亡率总体上都随出生年代呈现下降趋势。(2)城市20-24岁组女性子宫颈癌年龄别死亡率在1988-2014年间以年百分比变化率8.3%的速度在逐步下降;而30-49岁,其死亡率随时间呈现上升趋势,30-34岁组,35-39岁组,40-44岁组,45-49岁组,其子宫颈癌年龄别死亡率分别以年百分比变化率5.0%,7.0%,6.0%和4.6%的速度在逐步上升。而农村20-24岁组女性子宫颈癌年龄别死亡率以年百分比变化率14.6%的速度在逐步下降,4549岁组,55-59岁组和60-64岁组其子宫颈癌年龄别死亡率分别以年百分比变化率3.7%,3.6%和4.8%的速度在逐步下降。(3)Poisson回归与负二项回归模型分析结果显示:地区、年龄、年份均为子宫颈癌死亡的独立危险因素;此外,通过两种模型的对比研究结果可知,负二项回归模型的拟合效果要优于Poisson回归,采用负二项回归分析所估计的模型参数更加精确。负二项回归模型分析结果显示:子宫颈癌死亡的相对风险在同时期相同年龄段中,城市女性是农村女性的73%(95%CI=0.67～0.79,P<0.01);子宫颈癌死亡风险随着年龄增大而升高,每增加五岁,死亡风险平均增大37%,(OR=1.37,95%CI=1.35～1.39,P<0.01);从1988年起,随年份增加,平均每年死亡风险下降 4%(OR=0.96,95%CI=0.96～0.97,P<0.01)(4)通过对1988-2012年城乡中国女性子宫颈癌死亡率数据拟合年龄-时期-队列模型,并结合使用内生因子法(IE算法)对年龄效应、时期效应与队列效应分别进行估计。根据研究结果我们发现,总体上来看,城乡女性子宫颈癌的死亡风险随年龄增加而增大,随队列增加而降低。并且城乡女性子宫颈癌的死亡风险随年龄变化的趋势大致相同,在64岁之前,其死亡风险的年龄效应均随着年龄的增加而增加,而从64岁之后,其死亡风险的年龄效应都呈现逐渐下降的趋势。此外,当控制了年龄与队列两个因素之后,时期效应增加了城市女性子宫颈癌的死亡风险,而时期效应降低了农村女性子宫颈癌的死亡风险。与此同时,农村女性与城市女性子宫颈癌死亡风险的队列效应趋势大致一致,这两个地区出生在1911-1915的队列均有着最高的死亡风险效应值,并且当控制了年龄与时期这两个因素之后,队列效应降低了城市与农村女性子宫颈癌的死亡风险。(5)本研究利用1987-2015年中国城市与农村女性的子宫颈癌标化死亡率数据构建时间序列模型中的ARIMA模型与灰色预测模型中的GM(1,1)模型,经过对城市与农村女性子宫颈癌死亡率数据序列进行反复的诊断与检验,最终对城市女性子宫颈癌死亡率确立ARIMA(0,1,1)模型,对农村女性子宫颈癌死亡率确立ARIMA(1,1,0)模型,同时对城市与农村女性死亡率数据建立GM(1,1)模型与残差GM(1,1)模型,并对不同模型的拟合效果进行评价,最终确定残差GM(1,1)模型为最优模型。根据残差GM(1,1)模型的预测结果可知:未来十年中国城市女性子宫颈癌死亡率可能会处于较高水平,并且其死亡率可能会继续呈现上升趋势,而农村女性子宫颈癌死亡率在未来十年可能会呈现逐步下降趋势,城乡差距短期内可能会拉大。结论:(1)在1988-2014年间,我国农村女性人群子宫颈癌死亡率水平总体上高于城市女性人群,并且城乡差距逐渐缩小。(2)与Poisson回归模型相比,负二项回归模型的拟合效果更好,采用负二项回归模型所估计的模型参数更加精确。(3)当控制了时期与队列因素后,在64岁之前,城乡女性子宫颈癌死亡风险的年龄效应均随着年龄的增加而增加,而从64岁之后,其死亡风险的年龄效应都呈现逐渐下降的趋势;而当控制了年龄与时期这两个因素之后,队列效应降低了城市与农村女性子宫颈癌的死亡风险。此外,在19世纪60年代,由于战争内乱,城市与农村地区子宫颈癌死亡风险的队列效应均呈现出短暂的升高趋势。(4)内生因子法在一定程度上解决了 APC模型的“不可识别问题”,可以获得参数的唯一解。(5)未来十年中国城市女性子宫颈癌死亡率可能会处于较高水平,城乡差距可能会拉大。