Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,858

МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИЗУЧЕНИЮ РОЛИ ФАКТОРОВ, ФОРМИРУЮЩИХ ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ КРУПНОГО ПРОМЫШЛЕННОГО ЦЕНТРА

Ефимова Н.В. 1, 2 Горнов А.Ю. 1, 3 Донских И.В. 2 Зароднюк Т.С. 1, 3 Аникин А.С. 3 Елфимова Т.А. 1, 2
1 ФГБУН «Иркутский научный центр СО РАН»
2 ФГБНУ «Восточно-Сибирский институт медико-экологических исследований»
3 ФГБУН «Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН»
Целью исследования являлась разработка методических подходов к выявлению роли факторов среды обитания в формировании заболеваемости населения территорий риска. Апробация предложенной технологии проведена на данных по крупному промышленному центру Восточной Сибири (г. Братску). Анализ заболеваемости населения осуществлялся на сплошной выборке по данным лечебно-профилактических учреждений по трем возрастным группам (дети, подростки, взрослые). Оценка информативности признаков для выбора предикторов риска, экологически обусловленных нарушений здоровья, дана с применением метода Шепарда. Для выявления вклада отдельных факторов в формирование показателя заболеваемости разработана методика, включающая постановку задачи параметрической идентификации по функционалу, отражающему отклонения расчетных показателей от фактических (экспериментальных) данных, и ее решение с применением программы, реализующей метод поиска глобального экстремума многомерной функции. Предложена и апробирована математическая формализация зависимости заболеваемости населения от основных предикторов. На основе полученной математической модели проведена оценка вклада факторов окружающей и социальной среды в формирование заболеваемости населения. Выявлены приоритетные факторы, влияющие на заболеваемость различных групп населения города, и выполнены прогнозы на основе предложенных экспертом сценариев.
заболеваемость населения
метод шепарда
социально-экономическая и экологическая подсистема
математическая модель
1. Ефимова Н.В., Горнов А.Ю., Зароднюк Т.С. Опыт использования искусственных нейронных сетей при прогнозировании заболеваемости населения // Экология человека. – 2010. – № 3. – С. 3–7.
2. Масюков А.В. Модификации интерполяционного метода Шепарда на основе фундаментальных решений // Вестник ТвГУ. Серия: Прикладная математика. – 2007. – № 1. – С. 99–112.
3. Руководство по контролю загрязнения атмосферы. – РД 52.04.186-89. – М., 1991.
4. Руководство по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую природную среду. – Р 2.1.10.1920-04. – М., 2004.
5. Ярыгина М.В., Кику П.Ф., Горборукова Т.В. Социально-гигиенический анализ экологозависимой заболеваемости населения как ведущий фактор системного подхода к оценке состояния популяционного здоровья (на примере Приморского края) // Общественное здоровье и здравоохранение. – 2014. – № 1. – С. 4–11.
6. Caira R., Dell’Accio F. Shepard-Bernoulli operators // Mathematics of computation. 2007. – № 76 (257). – Р. 299–321.
7. Cesaroni G., Forastiere F., Stafoggia M.et all. Long term exposure to ambient air pollution and incidence of acute coronary events: prospective cohort study and meta-analysis in 11 European cohorts from the SCAPE Project // Brit. Med. J. – 2014; 348: f7412. URL: http://www.bmj.com/permissions (дата обращения: 10.07.2014).
8. Eeftens M, Beelen R, de Hoogh K. et al. Development of land use regression models for PM(2.5), PM(2.5) absorbance, PM(10) and PM(coarse) in 20 European Study Areas; Results of the ESCAPE Project // Environ. Sci Technol. – 2012. – № 46. – Р. 11195–11205.
9. Gornov A.Yu., Zarodnyuk T.S., Finkelshtein E.A., Anikin A.S. The Method of Uniform Monotonous Approximation of the Reachable Set Border for a Controllable System // J Glob Optim, 2015 (online first). DOI: 10.1007/s10898-015-0346-8.
10. Levy I., Mihele C., Lu G., Narayan J., Brook J.R. Evaluating Multipollutant Exposure and Urban Air Quality: Pollutant Interrelationships, Neighborhood Variability, and Nitrogen Dioxide as a Proxy Pollutant // Environ Health Perspect; 2013-1. URL:http://ehp.niehs.nih.gov/1306518/ (дата обращения: 11.03.2014).

Здоровье человека выступает важнейшим из элементов крупномасштабной системы «средовое воздействие – популяционное здоровье», где в качестве подсистем выступают группы климато-географических, социальных, экономических, экологических признаков [1, 5, 8, 10]. К числу наиболее объективных индикаторов состояния популяционного здоровья относят показатели заболеваемости населения (инцидентность и преморбидность). К сожалению, исследователи не всегда проводят поиск приоритетных факторов, что позволяет получить «закономерности», имеющие статистическую достоверность, но не имеющие логической биологической связи. Развернутая оценка и прогноз заболеваемости населения в зависимости от комплекса экологических, экономических, социальных факторов возможны с применением моделей различных уровней, эффективных информационных технологий, позволяющих обрабатывать многочисленные данные. Цель исследования – разработать и апробировать методические подходы к выявлению роли факторов среды обитания в формировании заболеваемости населения территорий риска.

Материалы и методы исследования

Общий алгоритм оценки влияния факторов среды обитания на заболеваемость включает несколько итераций: Анализ динамики состояния отдельных объектов среды обитания → Анализ динамики заболеваемости населения → Оценка информативности отдельных факторов → Расчет «экологической компоненты» потерь здоровья → Расчет «экологической компоненты» потерь здоровья в группах высокого риска → Оценка медико-социальных потерь, разработка рекомендаций.

Апробация метода проведена на данных по крупному промышленному центру Восточной Сибири (г. Братску), в котором расположены предприятия по производству алюминия, теплоэнергетики, лесопромышленный комплекс, ГЭС.

На первом этапе проводился ретроспективный анализ факторов среды обитания по результатам социально-гигиенического мониторинга за 1995–2014 годы. В качестве индикатора, характеризующего величину длительной химической экспозиции, чаще всего используют среднегодовые интегральные показатели загрязнения атмосферного воздуха (ИЗА, «Р»), индекс неканцерогенной опасности, связанной с загрязнением атмосферного воздуха комплексом веществ «HI», рассчитанные в соответствии с [3, 4]. Оценка загрязнения воздушного бассейна дана с учетом количества загрязнителей, поступающих в атмосферу, их физико-химических и токсикологических свойств, возможности потенцирования и суммирования биологического воздействия.

Анализ заболеваемости населения проведен на сплошной выборке по данным лечебно-профилактических учреждений (форма № 12) по возрастным группам (дети 0–14, подростки 15–18 лет, взрослые старше 18 лет). Оценка информативности признаков для выбора предикторов риска экологически обусловленных нарушений здоровья дана с применением метода Шепарда. Основные свойства метода Шепарда, позволяющие строить интерполирующие функции по «нерегулярным данным», базируются на атрибутивном отсутствии этапа обучения и чрезвычайно легкой масштабируемости по размерности. Для построения модели требуется только вычисление норм расстояний между двумя точками, в классическом варианте – евклидовых норм. Подход Шепарда чаще всего используют для создания алгоритмов обработки двух-, трехмерных картографических данных [2, 6], но, по нашему мнению, его потенциал значительно больше, и может позволить разработать алгоритмы аппроксимации для задач существенно больших размерностей. Для выбора информативных факторов, объясняющих показатели общественного здоровья, рассмотрены две подсистемы: социально-экономическая и экологическая. Коротко опишем рассматриваемые подсистемы:

1. Социально-экономическая подсистема отражает уровень жизни населения – категорию, характеризующую потребление человеком материальных, культурных и социальных благ в сравнении с социальными нормативами. Состояние и динамика составляющих данной категории непосредственно зависят от социально-экономического развития. Общепризнано, что условия жизнедеятельности, бытовые факторы влияют на здоровье человека [1, 5]. В последние годы ряд исследователей полагает, что в современный период значимость социальных факторов возросла и они являются основной причиной высокой смертности и заболеваемости, низкой рождаемости, распространенности наркомании, психических расстройств и самоубийств. Из большого разнообразия социальных факторов нами рассмотрены: расходы на образование и здравоохранение, инвестиции, доля лиц с доходами ниже прожиточного минимума.

2. Экологическая подсистема включает показатели состояния природно-климатических условий и качество объектов окружающей среды. В характеристику природно-климатических факторов включены среднегодовая температура (Т °С), скорость ветра (м/с). Качество объектов окружающей среды оценивали по наиболее значимому признаку для промышленно развитых территорий – загрязнению атмосферного воздуха [5, 7].

Для выявления вклада отдельных факторов в вариабельность заболеваемости была разработана методика выявления функциональной зависимости заболеваемости от факторов среды обитания, которая включала: постановку задачи параметрической идентификации по функционалу, отражающему отклонения расчетных показателей от фактических (экспериментальных) данных; ее решение с помощью программы, реализующей метод поиска глобального экстремума многомерной функции [9]. Нами предложена и апробирована математическая формализация зависимости заболеваемости населения от основных предикторов:

efim01a.wmf

efim01b.wmf, (1)

где Ti – среднегодовая температура воздуха ( °С), Wi – обеспеченность врачами (число специалистов на 1000 населения), Vi – среднегодовая скорость ветра (м/с), HIi – индекс опасности (отражающий загрязнения атмосферного воздуха, условные единицы), Ci – социальные условия, характерные для города (экспертная оценка, баллы), Qi – неучтенные факторы efim02.wmf. Расчет неизвестных коэффициентов efim03.wmf, проводился с использованием метода наименьших квадратов: находился минимум суммы квадратов разностей расчетных и экспериментальных данных:

efim04.wmf, (2)

где Zi(a) – расчетные данные, Hi – фактические данные о заболеваемости населения.

Результаты исследования и их обсуждение

Заболеваемость является одним из наиболее характерных признаков потери здоровья как индивидуумом, так и популяцией. В представленном исследовании проанализирована информативность 22 предикторов, объясняющих заболеваемость трех групп населения.

Среднемноголетние величины индикаторов медико-экологической ситуации в городе Братске представлены медианой и квартильным размахом (таблица). Несмотря на то, что для современного климата характерно потепление и в Братске также отмечено повышение среднегодовых температур, существенных изменений среднегодовых потенциалов загрязнения атмосферного воздуха не наблюдается. На территории города регистрируются вещества, обладающие однонаправленным аллергическим, раздражающим, канцерогенным, мутагенным и другими видами воздействия. Кроме специфического действия, все химические вещества обладают общетоксическим эффектом. Среднегодовые уровни индекса загрязнения атмосферы (ИЗА) свидетельствуют о сохранении высокого уровня контаминации воздушного бассейна города.

Среднемноголетние величины индикаторов медико-экологической ситуации (1995–2014 гг.)

Индикаторы

Квартили

Q1

Me

Q3

Содержание примесей в атмосфере, мг/м3

Взвешенные вещества

0,08275

0,1

0,169

Серы диоксид

0,002

0,002

0,0037

Оксид углерода

0,775

1

1,175

Азота диоксид

0,06028

0,0795

0,098

Оксид азота

0,0395

0,048

0,05

Сероводород

0,002

0,002

0,003

Сероуглерод

0,003

0,016

0,027

Твёрдые фториды

0,00281

0,00363

0,009

Формальдегид

0,003

0,010

0,0138

Толуол

0,00488

0,00675

0,01

Этилбензол

0,00025

0,001

0,00175

Ксилол

0,00113

0,003

0,009

Бензол

0,00963

0,01

0,0155

Бензапирен

2,5E-06

3,1E-06

4,8E-06

Хром

9E-06

0,00001

0,00001

Марганец

0,00001

0,00001

1,1E-05

Железо

0,00035

0,00051

0,00065

Никель

6E-06

0,00001

0,00001

Медь

0,00001

2,5E-05

0,00004

Цинк

0,00005

0,0001

0,00018

Свинец

4E-06

0,00001

0,00001

Метилмеркаптан

0,00009

0,00014

0,00016

Фторид водорода

0,005

0,006

0,006

ИЗА

21,55

32,83

34,16

Потенциал загрязнения атмосферы

3,65

3,95

4,075

Температура , °С

– 0,67

0,25

0,65

Скорость ветра, м/с

2,9

3,0

3,0

Обеспеченность врачами (на 1000 чел.)

1,9

2,1

2,3

Социальные условия, баллы

7

8

82,2

Заболеваемость ‰

Дети

1579

2333

2603

Подростки

1829

1960

2079

Взрослые

1380

1523

1591

efimova1.wmf

Динамика заболеваемости детского населения (на 1000 человек) (фактические и расчетные данные)

В ходе анализа выявлено, что для изучаемой территории и всех рассматриваемых групп наиболее важными факторами, позволяющими описывать первичную заболеваемость, являются: коэффициенты опасности, отражающие загрязнение воздушного бассейна взвешенными веществами, оксидом углерода, свинцом, а также доля лиц с доходами ниже прожиточного минимума. Кроме того, для групп детей значимыми являются расходы на образование; для подростков – расходы на здравоохранение и коэффициенты опасности по твердым фторидам (специфичным для производства алюминия) и формальдегиду; для взрослых – уровень загрязнения атмосферного воздуха твердыми фторидами и тяжелыми металлами. Для формирования здоровья населения Братска достаточно большую информативность имеют такие индикаторы, как: обеспеченность врачами и расходы на здравоохранение, скорость ветра, загрязнение воздушного бассейна серосодержащими веществами, специфичными для выбросов целлюлозно-бумажной промышленности.

Рассматривая информативность факторов следует отметить, что загрязнение атмосферы твердыми частицами с учетом их дисперсности отнесено к наиболее информативным, по данным мега-проектов Европейского Союза и ВОЗ [7, 8], прочие загрязнители, отражают, на наш взгляд, специфику спектра примесей, поступающих в атмосферу (фтор-, серосодержащие вещества), или характеризуют нагрузку, связанную с теплоэнергетикой (СО). Из социально-экономических факторов в число приоритетов попали признаки, характеризующие доступность медицинской помощи.

Результаты выбора факторов были использованы в качестве предикторов в математической модели для оценки территорий. Сравнение расчетных и фактических показателей заболеваемости свидетельствует о хороших аппроксимационных возможностях модели (рисунок). На основе математической модели проведена оценка вклада факторов окружающей и социальной среды в формирование заболеваемости населения. Выявлены приоритетные факторы, влияющие на заболеваемость различных групп населения города. Установлено, что наибольший вклад в формирование заболеваемости населения города Братска вносят: социальные условия (48,6 %), загрязнение воздушного бассейна селитебной зоны (38,0 %) и качество медицинского обслуживания (8,4 %).

В ходе прогнозирования было отмечено, что целевые показатели заболеваемости достижимы при снижении загрязнения атмосферного воздуха до уровня, оцениваемого как «средний» даже при суровых погодных условиях. Однако следует учесть, что для снижения заболеваемости детского населения очень важно повысить медицинское обеспечение, а для подростков, в первую очередь, необходимо улучшить социальные условия, повысить самосохранительное поведение.

Таким образом, при апробировании итерационной процедуры оценки влияния факторов среды обитания на заболеваемость населения подтверждены критерии, позволяющие рекомендовать ее для практического применения при разработке риск-ориентированных программ: во-первых, методика дает возможность оперативного получения практически значимых результатов; во-вторых используются индикаторы, мониторируемые в системах государственного учета; в-третьих, выявляются наиболее информативные факторы, формирующие потери здоровья; в-четвертых, можно рассмотреть несколько прогнозных сценариев развития медико-экологической ситуации при изменении факторов среды обитания.

Исследования выполнены в рамках интеграционного проекта «Медико-экологические и социально-экономические особенности формирования популяционного здоровья и качества жизни Байкальского региона в условиях ресурсной специализации» при частичной поддержке РФФИ, проект № 14-47-04089-р_сибирь_а.


Библиографическая ссылка

Ефимова Н.В., Горнов А.Ю., Донских И.В., Зароднюк Т.С., Аникин А.С., Елфимова Т.А. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ИЗУЧЕНИЮ РОЛИ ФАКТОРОВ, ФОРМИРУЮЩИХ ЗАБОЛЕВАЕМОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ КРУПНОГО ПРОМЫШЛЕННОГО ЦЕНТРА // Современные наукоемкие технологии. – 2015. – № 12-5. – С. 781-785;
URL: http://top-technologies.ru/ru/article/view?id=35370 (дата обращения: 22.08.2018).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.252