Det negativa Stockholm

Postad 2017-10-07 av Karl Pettersson. Taggar:

I förra inlägget skrev jag om hur förmaksflimmer på senare år blivit allt vanligare som underliggande dödsorsak i Sverige, och att det kan bero på att slaganfall allt oftare kommit att rapporteras som komplikation till förmaksflimmer. En sådant mönster finns även internationellt, och de modelleringar som ligger till grund för Global Burden of Disease har sökt ta hänsyn till detta. Utöver standardmodellerna, där de utgår från officiell statistik, om sådan finns tillgänglig, fördelar om så kallade skräpkoder och så vidare, har de speciella modeller, där de justerar resultaten utifrån bl.a. uppskattningar av prevalens av förmaksflimmer med hjälp av programmet DisMod-MR (flödesschema tillgängligt via IHME (2017a)). Enligt rådata, direkt från svensk statistik, orsakade förmaksflimmer 1,2 procent av alla dödsfall bland svenska kvinnor 1990, vilket 2015 hade ökat till 3,4 procent. I den slutliga CodCorrect-uppskattningen, efter alla deras justeringar, skedde under motsvarande tidsperiod en blygsammare ökning, från 1,6 till 2,9 procent (IHME 2017b). Bland män skede, baserat på rådata, en ökning från 0,6 till 2,4 procent, men från 0,9 till 1,8 procent, baserat på CodCorrect. Om vi ser till åldersjusterade dödstal per 100 000 personer var de, enligt rådata, 5,6/5,7 bland kvinnor/män 1990 och 10,4/12,6 2015. Med den CodCorrect-justerade uppskattningen var de 7,5/8,2 1990 och 9,2/9,3 2015 (med överlappande intervall för skattningarna). För demens och Parkinsons sjukdom används också speciella modeller, och de talar på motsvarande sätt emot att det skett signifikanta ökningar av åldersjusterade dödstal i dessa sjukdomsgrupper i t.ex. Sverige, fast dödstal beräknade direkt utifrån officiell statistik visar på sådana ökningar.

Dock finns vissa konstigheter med de rådata som matats in i studien. Via IHME (2017b) går det att observera trender från 1980 och framåt. Om vi ser till tidstrender för kranskärlssjukdom i Sverige ser det ut som andelen dödsfall enligt rådata (som uppges vara baserade på vital registration) var lägre åren före 1987 än senare år. Men det är tvärtemot vad som rapporterats i den officiella statistiken (se Mortalitetsdiagram, som bygger på data från WHO (2022), som kommer direkt från officiell statistik). Hos IHME (2017b) finns en enkel regional indelning av Sverige: det går att visa data för Stockholmsregionen eller för resten av Sverige utanför Stockholmsregionen. Om jag väljer Sverige utanför Stockholm stämmer trenderna bättre med den officiella statistiken, men då är det absoluta antalet dödsfall för vissa år högre än för hela Sverige. Har det inträffat ett negativt antal dödsfall i Stockholm? Väljer jag Stockholm ser det ut som det bara inträffade omkring ett dussintal dödsfall i kranskärlssjukdom per år under 1980-talet. Detta samtidigt som det finns regional statistik för orsaksspecifik dödlighet i Sverige tillgänglig online från 1969, via SCB (1998). Vem vet i vilken mån det finns liknande inkonsistenser i deras indata för andra befolkningar?

I övrigt har jag här på bloggen gjort litet uppdateringar av funktionaliteten för kommenterar. Sedan jag slutade med Wordpress och övergick till att generera bloggen offline med Hakyll, vilket jag skrev om 27 juni förra året, har jag använt Disqus, ett proprietärt system för kommentarer som ägs och körs av ett amerikanskt företag. Jag kan inte både äta kakan och ha den kvar: vill jag ge folk möjlighet att ladda upp kommentarer eller annat innehåll online, kan jag inte ha en webbplats med bara HTML+CSS utan måste lägga in något program som hanterar kommentarer, oavsett om det körs hos mig eller någon annan. Nu har jag övergått till Isso, en enkel kommentarserver som jag kör själv. Både bloggen och Isso körs på en server i molnet med OpenBSD och nginx (jag har inte fått Isso att fungera ihop med den inbyggda webbservern i detta operativsystem). I samband med detta har jag även gått över till HTTPS. En sådan lösning, där en snutt Javascript bäddas in i varje inlägg, och kommentarer lagras i en SQLite-databas ([b]ecause comments are not Big Data) är, för en blogg som min, där bara jag själv redigerar inläggen, att föredra framför ett system som Wordpress, där hela bloggen hämtas från en databas med hjälp av ett komplext PHP-program. I synnerhet om detta system inte fungerar för att ladda upp inlägg som jag vill.

Referenser

IHME. 2017b. COD Visualization. https://vizhub.healthdata.org/cod.
———. 2017a. ”Global Burden of Disease Study 2016 (GBD 2016) Causes of Death 2”. http://ghdx.healthdata.org/global-burden-disease-study-2016-gbd-2016-causes-death-2.
SCB. 1998. ”Döda efter region, dödsorsak, ålder och kön”. http://www.statistikdatabasen.scb.se/goto/sv/ssd/DodaOrsak.
WHO. 2022. ”WHO Mortality Database”. https://www.who.int/data/data-collection-tools/who-mortality-database.