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为探究人口数据校正对死亡率的影响，研究人员对比 2011 - 2013 年德国基于未校正和 2011 年人口普查校正的人口数据的死亡率（总死亡率、癌症死亡率、心血管疾病死亡率等）。结果发现校正后部分人群死亡率变化显著，这对准确评估疾病负担意义重大。
在德国，人口数据的获取方式是依据最新人口普查结果，并结合出生、死亡以及迁移统计信息进行更新。一直以来，德国人口数据的准确性存在问题，例如在迁移登记方面就存在漏洞，这可能导致人口数据的高估，而人口数据的误差又会对疾病的发病率和死亡率等流行病学指标产生影响。此前，这些误差对德国各联邦州特定年龄死亡率的影响尚未得到研究。为了解决这一问题，来自德国埃森大学医院医学信息、生物统计学和流行病学研究所、波士顿大学公共卫生学院流行病学系以及北莱茵 - 威斯特法伦州癌症登记处的研究人员 Andreas Stang 和 Markus Deckert 开展了关于基于人口普查校正人口数据对德国 2011 - 2013 年死亡率影响的研究 。该研究成果发表在《Population Health Metrics》上，对于准确评估德国的疾病负担、制定公共卫生政策具有重要意义。
研究人员开展研究时，主要运用了以下关键技术方法：从德国联邦统计局获取 2011 - 2013 年的人口数据，包括基于 2011 年人口普查校正的数据（“corrected” population figures）和未考虑 2011 年人口普查数据的更新数据（“uncorrected” population figures）；从联邦统计局网页下载 1998 - 2013 年按性别、年龄组和日历年划分的死亡人数（包括各种原因导致的死亡、癌症死亡等）；计算不同年龄组、性别和联邦州的人年数变化，以及总死亡率和特定病因死亡率，还进行年龄标准化死亡率的计算，并使用欧洲标准人口、世界标准人口和 2013 年德国标准人口对死亡率进行标准化处理。
研究结果如下：
- 人口数据变化：基于校正后的人口数据，2011 - 2013 年德国男性人口的人年数比未校正数据低 290 万人年（相对低 2.4%），女性低 160 万人年（相对低 1.2%）。16 个联邦州校正后的人年数均有所降低，其中柏林和汉堡的男性和女性人年数减少尤为明显。年龄特异性分析显示，90 岁及以上人群人年数相对减少最多，中年（20 - 64 岁）人群的人口数据也有明显校正 。
- 死亡率变化：在癌症死亡率方面，90 岁及以上男性使用未校正人口数据时，年龄特异性癌症死亡率明显下降，而使用校正后数据则相反；女性未校正和校正后的死亡率差异不大。多数联邦州男性基于未校正数据在最高年龄组（≥90 岁）的年龄特异性癌症死亡率呈下降趋势，使用校正数据后，除勃兰登堡州外，男女的年龄特异性癌症死亡率均呈严格单调上升趋势 。在心血管疾病和心肌梗死死亡率方面，人口数据校正未改变死亡率的定性模式，但会增加死亡率的幅度，尤其是老年男性。
- 年龄标准化死亡率差异：癌症、心血管疾病和心肌梗死的未校正和校正年龄标准化死亡率差异取决于所使用的标准人口。年龄权重较高的标准人口（如 2013 年德国标准人口）比年龄权重较低的标准人口（如世界标准人口）对死亡率的校正幅度更大。
- 特定疾病死亡率影响：对于平均死亡年龄较高的疾病，如前列腺癌，使用未校正人口数据时，德国 90 岁及以上男性的死亡率被低估；对于不太常见的癌症，如肾癌和甲状腺癌，死亡率也被低估 。
研究结论和讨论部分指出，人口数据校正后，男性死亡率的相对变化比女性更大，且主要发生在最年长的人群（90 + 岁）中。汉堡和柏林等城市州的死亡率在校正后明显增加，这是因为这些地区人口校正幅度最大。未校正人口数据中存在已死亡人员仍被计数的错误，且该错误随年龄增长而增加。年龄标准化死亡率校正后，标准人口对老年人群的权重越高，相对死亡率增加幅度越大。此外，基于未校正统计数据进行的性别间死亡率比较可能存在偏差。与美国基于 2000 年人口普查校正死亡率后部分结果不同，德国 2011 年人口普查校正人口数据还影响了从死亡率表中确定的预期寿命。总之，鉴于德国死亡统计本身存在易出错性，尤其是在老年人群中，应尽量减少人口数据错误，在进行死亡率年龄标准化时，应尽可能使用对老年人群权重较低的年龄标准。定期基于人口普查校正更新的人口数据，对于德国的流行病学研究和公共卫生政策制定至关重要。
