Сетевое издание

Современные проблемы науки и образования

ISSN 2070-7428

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,006

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Астафьев В.А. 1, 2 Ушкарева О.А. 3 Анганова Е.В. 2, 1 Савилов Е.Д. 1, 2

---

1 ГБОУ ВПО «Иркутская государственная медицинская академия последипломного образования» Минздрава РФ

2 ФГБНУ «Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека»

3 ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Республике Саха (Якутия)» Роспотребнадзора РФ

Проведено прогнозирование заболеваемости по двенадцати классам болезней, входящих в международную классификацию болезней, регистрируемых на территориях прохождения Амуро-Якутской железной магистрали в Республике Якутия. Были использованы данные о заболеваемости за 2003–2013 гг. на исследуемой территории. Учитывая, что заболеваемость для каждой из форм исследуемой патологии имеет свои особенности, использовались различные типы трендов, характеризующие их многолетнюю динамику (линейный, логарифмический, полиномиальный, степенной). Установлено, что выбор типа тренда и расчет его уравнения регрессии должен осуществляться отдельно для каждого из классов заболеваний. Для большинства форм патологии прогнозируется рост заболеваемости. Установлено, что различия прогнозируемых показателей в районах прохождения железнодорожной магистрали и по Республике Саха (Якутия) будут статистически значимыми во всех случаях (р ˂ 0,05 или р ˂ 0,01). При этом в четырёх из 12 классов болезней уровни прогнозируемой заболеваемости по исследуемым районам будут превышать аналогичные показатели по РС(Я) в целом. Предполагаемые показатели заболеваемости болезнями восьми классов будут находиться на статистически значимо более низком уровне.

Статья в формате PDF

132 KB

заболеваемость населения

прогнозирование

уравнение регрессии

классы болезней

этапы исследования

1. Анганова Е.В. Острые кишечные инфекции у детей на фоне выделения условно-патогенных микроорганизмов // Казанский медицинский журнал. - 2009. - Т. 90, № 1. - С. 111-112.

2. Астафьев В.А., Савилов Е.Д. Определение сроков сезонных подъемов заболеваемости расчетным методом // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. - 1991. - № 2. - С. 36-38.

3. Бодиенкова Г.М., Колесникова Л.И., Тимофеева С.С. Иммунореактивность населения и качество окружающей среды Прибайкалья. – Иркутск, 2006. – 222 c.

4. Головинова В.Ю., Минаев Ю.Л., Котенко П.К. Прогнозирование заболеваемости в коллективе с использованием нейросетевой модели // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2010. - Т. 12, № 1 (6). - С. 1595-1596.

5. Савилов Е.Д., Астафьев В.А., Жданова С.Н., Заруднев Е.А. Эпидемиологический анализ: методы статистической обработки материала. – Новосибирск : Наука, 1994. – 151 с.

6. Мамонтова Л.М., Савилов Е.Д., Протодьяконов А.П., Маркова Ю.А. Инфекционная «агрессивность» окружающей среды: концепция микробиологического мониторинга. – Новосибирск : ВО «Наука». Сибирская издательская фирма. - 2000. – 240 с.

7. Мингазова З.Н., Меркулова Н.А. Прогнозирование заболеваемости детского населения в связи с изменением загрязнения атмосферного воздуха (на примере города Владикавказа) // Здоровье населения и среда обитания. - 2011. - № 6. - С. 13-17.

8. Савилов Е.Д., Анганова Е.В., Ильина С.В., Астафьев В.А. и др. Проявление инфекционной патологии в условиях техногенного загрязнения : учебное пособие. – Иркутск, 2010. - 52 с.

9. Савилов Е.Д., Астафьев В.А., Злобин В.И. Особенности распространения инфекционной заболеваемости с фекально-оральным механизмом передачи на территории Российской Федерации // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. - 2009. - № 2. - С. 27-31.

10. Савилов Е.Д., Астафьев В.А., Мамонтова Л.М., Володин Ю.Ф. Эпидемиологические особенности дизентерии в Восточной Сибири. – Новосибирск : ВО «Наука». Сибирская издательская фирма, 1994. - 151 с.

11. Савилов Е.Д., Ильина С.В. Инфекционная патология в условиях техногенного загрязнения окружающей среды. Клинико-эпидемиологические исследования. – Новосибирск : ВО «Наука». Сибирская издательская фирма, 2010. – 248 с.

12. Савилов Е.Д., Ильина С.В., Киклевич В.Т. Особенности инфекционной патологии у детей в условиях загрязнения атмосферного воздуха // Гигиена и санитария. - 2002. - № 1. - С. 31-33.

13. Савилов Е.Д., Колесников С.И., Савченков М.Ф., Злобин В.И. Инфекционная заболеваемость в условиях техногенного загрязнения окружающей среды // Вестник Российской академии медицинских наук. - 1996. - № 8. - С. 37-40.

14. Ушкарева О.А., Анганова Е.В., Астафьев В.А. Заболеваемость кишечными инфекциями населения, проживающего в зоне прохождения железной дороги в Республике Cаха (Якутия) // Фундаментальные исследования. – 2015. - № 2 (часть 17). - С. 3776-3779.

15. Филиппов Е.С., Киклевич В.Т., Савилов Е.Д. Детские болезни и экология. – Новосибирск : ВО «Наука». Сибирская издательская фирма, 2001. – 192 с.

Целью настоящего исследования было осуществление прогноза заболеваемости по отдельным классам болезней на территории прохождения Амуро-Якутской железнодорожной магистрали (АЯМ).

Материалы и методы исследования. Прогнозирование было осуществлено для следующих классов болезней: некоторые инфекционные и паразитарные болезни; новообразования; болезни крови и кроветворных органов; болезни эндокринной системы расстройства питания, нарушения обмена веществ; болезни органов дыхания; болезни органов пищеварения; болезни системы кровообращения; психические расстройства; болезни кожи и подкожной клетчатки; травмы и отравления; болезни костно-мышечной системы; болезни мочеполовой системы.

Учитывая, что уровень заболеваемости каждого из этих классов определяется влиянием целого комплекса факторов, часто между собою не связанных, в настоящей работе в основу прогнозирования была взята многолетняя динамика заболеваемости этих групп патологии, т.е. прогноз осуществлялся по линиям их многолетнего тренда (линейный, логарифмический, полиномиальный 2 степени, степенной). Для прогнозирования заболеваемости на 2014-2015 гг. были использованы данные о её уровнях за 2003-2013 гг. на исследуемых территориях, где проходит АЯМ (Нерюнгринский, Алданский Хангаласский, Мегино-Кангаласский районы). Для повышения надежности полученных результатов прогнозирование проводилось в целом по всей группе названных районов т.е. зоне  строительства и эксплуатации железной дороги. Статистическую обработку данных осуществляли в соответствии с общепринятыми методиками [10].  Показатели заболеваемости рассчитывали на 10 000 населения (⁰/₀₀₀). Различия между сравниваемыми параметрами считали статистически значимыми при p≤0,05 [14]. 

Результаты исследования и их обсуждение. Первым этапом исследования было испытание надежности прогнозирования заболеваемости при использовании различных линий её тренда. Для этого на основе данных о заболеваемости за 2003-2011 гг. было проведено прогнозирование на 2012 и 2013 гг. и сопоставление полученных материалов с фактическими показателями, зарегистрированными в эти же годы. Анализ результатов апробирования различных  моделей прогнозирования показал, что величины отклонений прогнозируемых показателей заболеваемости от зарегистрированных колебались в достаточно широких  пределах (от ± - 0,8 до 67%).  Величины отклонений были использованы для выбора модели прогнозирования, а основанием для этого выбора было минимальное отклонение прогнозируемой заболеваемости от фактически зарегистрированной.

Наиболее часто этому требованию соответствовал линейный тренд, в эту группу заболеваний вошли некоторые инфекционные и паразитарные болезни, болезни крови и кроветворных органов, болезни эндокринной системы расстройства питания, нарушения обмена веществ, болезни системы кровообращения, психические расстройства, болезни кожи и подкожной клетчатки, болезни костно-мышечной системы.

Полиномиальному тренду более всего отвечали болезни органов пищеварения и болезни мочеполовой системы.

Степенному тренду наиболее близкими были новообразования  болезни органов дыхания, травмы и отравления.

В соответствии с выбранным трендом для различных форм патологии было осуществлено прогнозирование заболеваемости на 2014-2015 гг.

Уравнения трендов были заново рассчитаны, исходя из данных заболеваемости уже за весь период наблюдения 2003-2013 гг., что позволило произвести прогнозирование заболеваемости по исследуемым районам на 2014-2015 гг.

Анализ полученного материала показал, что из 12 классов заболеваний по четырем (некоторые инфекционные и паразитарные болезни, болезни крови и кроветворных органов, психические расстройства и болезни мочеполовой системы) был дан прогноз снижения заболеваемости. В то же время нельзя не отметить, что снижение не будет иметь статистически значимого характера (р > 0,05). Для прочих классов ожидается рост заболеваемости.

Следующим этапом этого раздела исследований было проведение прогнозирования заболеваемости по Республике Саха (Якутия) в целом и сопоставление с результатами прогнозирования по исследуемым территориям - районам строительства железнодорожной магистрали. Для выполнения этой задачи были рассчитаны уравнения трендов по соответствующим классам заболеваний. Типы трендов для осуществления прогнозирования по РС(Я) для отдельных классов заболеваний были выбраны те же, что и для прогноза по исследуемым территориям. Данное обстоятельство связано было с тем, чтобы была возможность сравнения полученных результатов по республике в целом с данными по исследуемым районам. Результаты прогнозирования представлены в таблице 1.

Анализ материалов таблицы показал, что по Республике Саха (Якутия) в 2014-2015 гг. ожидается снижение уровней заболеваемости для болезней четырёх классов (некоторые инфекционные и паразитарные болезни, болезни крови и кроветворных органов, болезни эндокринной системы расстройства питания, нарушения обмена веществ и психические расстройства), прогнозируемое снижение также не будет статистически значимым (р > 0,05).

Сопоставление прогнозируемых показателей на 2014-2015 гг. по республике Саха (Якутия) и районов прохождения железнодорожной магистрали показало, что различия между сравниваемыми данными будут статистически значимыми во всех случаях (р ˂ 0,05 или р ˂ 0,01). Кроме того, из 12 классов заболеваний в четырех уровни прогнозируемой заболеваемости по исследуемым районам будут превышать аналогичные показатели по РС(Я) в целом. Для оставшихся восьми классов предполагаемые показатели заболеваемости будут находиться на статистически значимо более низком уровне.

Заключение. Проведенное исследование показало, что выбор типа тренда и расчет его уравнения должен осуществляться отдельно для каждого из классов заболеваний. Для большинства форм патологии прогнозируется рост заболеваемости, в тех случаях, когда предполагается её снижение, оно не будет статистически значимо (р > 0,05). Установлено, что различия в прогнозируемых показателях на 2014-2015 гг. по республике Саха (Якутия) и в районах прохождения железнодорожной магистрали будут статистически значимыми во всех случаях (р ˂ 0,05 или р ˂ 0,01). Кроме того, из 12 классов заболеваний в четырех уровни прогнозируемой заболеваемости по исследуемым районам будут превышать аналогичные показатели по РС(Я) в целом. Для восьми классов предполагаемые показатели заболеваемости будут находиться на статистически значимо более низком уровне.

Таблица 1

Уравнения трендов и прогноз заболеваемости по территории Республики Саха (Якутия) на 2014-2015 гг.

Рецензенты

Огарков О.Б., д.м.н., руководитель отдела эпидемиологии и микробиологии  ФГБНУ «Научный центр проблем здоровья семьи и репродукции человека», г.  Иркутск;

Зоркальцева Е.Ю., д.м.н., профессор,  зав. кафедрой туберкулеза ГБОУ ДПО «Иркутская государственная медицинская академия последипломного образования», г. Иркутск.

Библиографическая ссылка