比利时安乐死报告病例趋势的人口学校正分析：基于十年行政数据（2014-2023）的发病率研究

语 本研究针对比利时安乐死报告病例逐年增长但缺乏人口学校正的问题，利用联邦控制与评估委员会（FCCEE）十年全量微观数据（N=24,840），通过泊松回归和人口加权模型，揭示未校正数据高估年增长率（6.1% vs. 校正后4.4%），并发现性别、地域差异的统计偏差。结果强调人口结构对安乐死发病率分析的关键影响，为政策制定提供实证依据。

　　

随着全球范围内安乐死或辅助死亡合法化的推进，报告病例数量呈现持续增长趋势。比利时自2002年通过《安乐死法案》后，成为全球第二个安乐死合法化的国家，其报告病例从2003年的235例上升至2023年的3,423例，二十年间增长超过七倍。然而，现有研究多聚焦于病例的绝对数量变化，却忽视了一个关键问题：人口结构变迁（如老龄化、性别比例、地域分布）如何影响发病率的解读？若未校正人口特征，可能掩盖真实风险分布，甚至误导政策制定。

为此，布鲁塞尔自由大学（Université libre de Bruxelles）的Natasia Hamarat和Jacques Wels在《BMC Public Health》发表研究，首次基于比利时联邦控制与评估委员会（FCCEE）十年（2014-2023）全量微观数据（N=24,840），结合国家统计局（Statbel）人口数据，通过泊松回归和人口加权模型，系统分析安乐死发病率的真实趋势，并揭示人口学因素对亚组差异的影响。

研究方法的核心技术

研究采用泊松回归模型（Poisson regression）分析计数数据，计算发病率比（Incidence Rate Ratio, IRR）及其95%置信区间（95% CI）。关键创新在于对比未加权模型与人口加权模型：后者根据年龄、性别、地域（通过报告语言代理）的年度人口构成调整权重，以消除人口结构偏差。此外，通过交互项分析时间趋势亚组差异，并进行反事实模拟（固定2014年人口权重）区分人口构成与人口变迁的独立效应。数据来源包括FCCEE全量匿名病例报告和Statbel官方人口统计。

研究结果

1. 时间趋势：人口校正削弱年增长率

未加权模型显示安乐死年增长IRR为1.061（95% CI=1.056-1.066），即年增长率6.1%；而加权模型IRR降至1.044（95% CI=1.039-1.049），增长率调整为4.4%。

图1直观显示未加权模型的时间斜率更陡峭，表明原始数据高估时间效应，部分增长实为人口结构变化所致。

2. 年龄与性别：校正逆转关键差异

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  年龄：90岁以上年龄组在未加权模型中IRR=1.601（95% CI=1.513-1.694），加权后跃升至2.203（95% CI=1.962-2.465），差异比达1.376，反映超高龄人口实际风险被低估。
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  性别：未加权数据女性占比略高（IRR_男性=0.934），但加权后男性IRR反超（1.076），显示男性安乐死风险更高，此前差异源于老年人口女性占比高。
  
  图3进一步揭示性别差异的条件性：加权后，精神疾病（Psychiatric disorders）在女性中发病率更高，而癌症（Cancers）在男性中更显著。

3. 地域差异：文化因素主导

荷兰语区（代理 Flanders）安乐死IRR在未加权和加权模型中分别为3.196和3.058，虽经人口校正略有下降，但地域差距仍显著（IRR>3），证实比国内南北部在安乐死实践上存在深层次文化或医疗行为差异。

4. 疾病谱系：癌症主导，精神疾病未激增

癌症始终是主要安乐死原因（加权IRR=6.129），但多重病症（Multimorbidity）随时间增长最快；精神疾病占比微小（1.28%），且相对多重病症的IRR无上升趋势（图2），间接回应了公众对其泛滥的担忧。

结论与意义

本研究通过人口学校正模型，揭示比利时安乐死增长趋势中约30%的偏差源于人口结构变化，而非单纯政策或社会态度驱动。关键结论包括：

1. 1.1.
   方法论启示：安乐死流行病学研究必须校正人口特征，否则可能扭曲亚组（如高龄、男性）风险评估；
2. 2.2.
   政策意义：地域差异提示需针对性开展医疗实践协调，而精神疾病相关安乐死的稳定性可缓解伦理争议；
3. 3.3.
   局限与展望：数据缺失社会经济变量与具体死因匹配，未来需整合更丰富维度。

此研究为全球安乐死监管提供了人口学分析的范式，尤其对正在辩论辅助死亡立法的国家具有参考价值——唯有精准识别发病率驱动因素，才能实现科学、公平的临终关怀政策。