Научный журнал

Современные наукоемкие технологии

ISSN 1812-7320

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,940

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

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.

Статья в формате PDF

2738 KB

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:

, (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 . Расчет неизвестных коэффициентов , проводился с использованием метода наименьших квадратов: находился минимум суммы квадратов разностей расчетных и экспериментальных данных:

, (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.)

Библиографическая ссылка