О журнале Издательская этика Редколлегия Редакционный совет Редакция Для авторов Контакты
Russian

Экспорт новостей

Журнал в базах данных

eLIBRARY.RU - НАУЧНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА



crossref.org
vak.ed.gov.ru/vak

GoogleАкадемия

Google Scholar

Главная arrow Архив номеров arrow №4 2023 (69) arrow ПОПУЛЯЦИОННЫЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРЕДИКТОРЫ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ВЗРОСЛОГО НАСЕЛЕНИЯ ИНСУЛИННЕЗАВИCИМЫМ ДИАБЕТОМ В РЕГИОНАХ
ПОПУЛЯЦИОННЫЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРЕДИКТОРЫ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ВЗРОСЛОГО НАСЕЛЕНИЯ ИНСУЛИННЕЗАВИCИМЫМ ДИАБЕТОМ В РЕГИОНАХ Печать
02.10.2023 г.

DOI: 10.21045/2071-5021-2023-69-4-5

Хамитова Р.Я., Лоскутов Д.В.
Институт фундаментальной медицины и биологии ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет», Казань, Россия

Резюме

Неуклонный рост заболеваемости сахарным диабетом 2 типа и обострение социально-экономических проблем определяют важность изучения популяционных факторов риска диабета, обусловленных состоянием региональной экономики и уровнем жизни населения.

Цель исследования: оценить социально-экономический градиент первичной заболеваемости взрослого населения инсулиннезависимым диабетом двух российских субъектов одного федерального округа, различающихся уровнем функционирования экономики и благосостоянием населения.

Материал и методы. В ретроспективный анализ за период 2005–2019 гг. включены данные официальной статистики о валовом региональном продукте и среднемесячных доходах на душу населения, доле лиц с доходами ниже прожиточного минимума, индекса занятости и доле занятых с высшим профессиональным образованием, коэффициента Джини в Республике Татарстан (РТ) и Республике Марий Эл (РМЭ). Оценивали нормальность распределения, динамику показателей по коэффициенту детерминации линии тренда (R2) и статистическую значимость различий временных рядов. Провели анализ между показателями с расчетом коэффициента ранговой корреляции Спирмена с 95%-м доверительным интервалом (ДИ) год в год и с лагом (запаздыванием эффекта). На всех этапах указывали значение статистической вероятности (p), за критический уровень которого принимали величину 0,05. Для выявления между социально-экономическими показателями множественных внутренних взаимосвязей методом главных компонент проведена их группировка и установлены факториальные комплексы. По результатам корреляционно-регрессионного анализа построены модели влияние этих комплексов на первичную заболеваемость СД 2 типа. Использовали программу Statistica 6 и надстройку для Microsoft Excel AtteStat: версия 12.0.5.

Результаты. В 2005–2019 гг. рост первичной заболеваемости взрослого населения сахарным диабетом 2 типа в Республике Марий Эл определили статистически значимым и выше (p=0,01), чем Республике Татарстан, где присутствовала лишь тенденция повышения показателя. Социально-экономические показатели Республики Татарстан были выше и характеризовались большими темпами роста, чем Республики Марий Эл (p=0,0008) при слабой межрегиональной конвергенции. Различия по тесноте и степени значимости корреляций заболеваемости взрослого населения диабетом и макроэкономическими показателями между регионами определились незначимыми. Основное отличие состояло в величине лага (запаздывания) заболеваемости, достигающей 9-10 лет относительно социально-экономических показателей, группировка которых компонентным методом в обеих регионах объединила в обобщающий экономический фактор, за исключением коэффициента Джини. Ранги и величина вкладов факториальных комплексов имели межрегиональные отличия: в Республике Татарстан для заболеваемости диабетом более весомым оказался коэффициент Джини, тогда как в Республике Марий Эл обобщающий экономический фактор.

Заключение. Результаты изучения характера взаимосвязей (силы, статистической значимости, направленности, пролонгация) новых случаев сахарного диабета 2 типа и социально-экономических показателей в регионах, зависящие от состояния экономики и уровня жизни населения, являются основой эффективных программ снижения заболеваемости.

Ключевые слова: заболеваемость инсулиннезависимым диабетом, взрослое население, социально- экономические показатели.

Контактная информация: Хамитова Раиса Якубовна, e-mail: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Финансирование. Работа выполнена за счет средств Программы стратегического академического лидерства Казанского (Приволжского) федерального университета (ПРИОРИТЕТ-2030)
Соблюдение этических стандартов. Данный вид исследования не требует прохождения экспертизы локальным этическим комитетом.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.
Для цитирования: Хамитова Р.Я., Лоскутов Д.В. Популяционные социально-экономические предикторы заболеваемости взрослого населения инсулиннезависимым сахарным диабетом в регионах. Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание] 2023; 69(4):5. Режим доступа: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1501/30/lang,ru/. DOI: 10.21045/2071-5021-2023-69-4-5

REGIONAL SOCIO-ECONOMIC PREDICTORS OF INCIDENCE OF NON-INSULINE DEPENDENT DIABETES MELLITUS IN ADULTS
Khamitova R.Ya., Loskutov D.V.
Institute of Fundamental Medicine and Biology «Kazan (Volga region) Federal University», Kazan, Russian Federation

Abstract

A steady increase in the incidence of type 2 diabetes and aggravation of socio-economic problems substantiate the need to analyze the population attributable risk factors for diabetes, determined by the status of the regional economy standard of living.

The purpose of the study was to assess the socio-economic gradient of incidence of non-insulin dependent diabetes mellitus in adults in two regions within one federal district in Russia, differing in the level of economic performance and well-being of the population.

Material and methods. The retrospective analysis for the period 2005-2019 includes official statistics on the gross regional product and average monthly income per capita, the share of persons with income below the subsistence minimum, the employment index, the share of employees with higher professional education, and Gini coefficient in the Republic of Tatarstan (RT) and the Republic of Mari El (RME). The study evaluated the normality of distribution, dynamics in indicators by the trendline coefficient of determination (R2), statistical significance of the differences in time series. The indicators were analyzed calculating the Spearman coefficient with a 95% confidence interval (CI) year-on-year and with a lag (lag effect). At all stages, the value of statistical probability (p) was indicated, the critical level of which was assumed to be 0.05. To identify multiple internal relationships between socio-economic indicators, they were grouped by the component method and factorial complexes were identified. Based on the results of the multiple correlation and regression analysis, models of impact of these complexes on type 2 diabetes incidence have been constructed. The study used Statistica 6 program and AtteStat Add-in Microsoft Excel, version 12.0.5.

Results. In 2005-2019, the increase in type 2 diabetes incidence in adult population in the Mari El Republic was determined to be statistically significant and higher (p=0.01) than the one in the Republic of Tatarstan, where there was only an upward trend in the indicator. The socio-economic indicators of the Republic of Tatarstan were higher and characterized by higher growth rates than the ones in the Mari El Republic (p=0.0008) with a weak interregional convergence. Differences in the closeness and degree of significance of correlations between diabetes incidence in adult population and macroeconomic indicators between regions were determined to be insignificant. The main difference was the magnitude of the lag in incidence, reaching 9-10 years against the socio-economic indicators, the grouping of which by the component method in both regions combined into a generalizing economic factor, with the exception of Gini coefficient. The ranks and magnitude of the contribution of factorial complexes had the following interregional differences: in the Republic of Tatarstan, Gini coefficient was more significant in diabetes incidence, whereas in the Mari El Republic it was the generalizing economic factor.

Conclusion. Results of the analysis of the nature of interrelations (strength, statistical significance, vector and prolongation) of the new cases of type 2 diabetes and socio-economic indicators in the regions, depending on the state of the economy and the standard of living, are the basis of the effective programs on decreasing morbidity.

Keywords: incidence of non-insulin dependent diabetes, adult population, socio-economic indicators.

Corresponding author: Raisa Ya. Khamitova e-mail: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Information about authors:
Khamitova R.Ya.,
http://orcid.org/0000-0002-7772-4264
Loskutov D.V., http://orcid.org/0000-0001-7600-0769
Acknowledgments. This paper has been supported by the Kazan Federal University Strategic Academic Leadership Program (PRIORYTY-2030)
Competing interests. The authors declare the absence of any conflicts of interest regarding the publication of this paper.
Compliance with ethical standards. This study does not require a conclusion from the Local Ethics Committee.
For citation: Khamitova R.Ya., Loskutov D.V. Regional socio-economic predictors of incidence of non-insulin dependent diabetes mellitus in adults. Social'nye aspekty zdorov'a naselenia [serial online] 2023; 69(4):5. Available from: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1501/30/lang,ru/. DOI: 10.21045/2071-5021-2023-69-4-5 (In Rus).

Введение

Сахарный диабет (СД) наряду с онкологическими, кардиоваскулярными и хроническими болезнями легких входит в число четырех неинфекционных заболеваний, представляющих медицинскую и социальную проблему мирового уровня [1]. В Российской Федерации диабет включен в перечень социально значимых заболеваний [2]. По данным 2019г. в структуре первичной заболеваемости населения социально-значимыми заболеваниями СД 2 типа занимал третье место (13,0%) после болезней системы кровообращения (56,0%) и новообразований (20,0%) [3]. При наивысших темпах роста во взрослой популяции в 70–80% случаев инсулиннезависимый диабет осложняется сердечно-сосудистыми и цереброваскулярными болезнями, патологией органа зрения, повышая риск развития заболеваний сердца в 2 раза, слепоты в 10 раз, гангрены и ампутаций нижних конечностей в 15–40 раз [4]. Затраты, обусловленные СД 2 типа и его последствиями, являющимися одной из ведущих причин инвалидности и смертности россиян, оценивают примерно в 12% общего бюджета здравоохранения страны [5].

Подавляющее число публикаций о факторах, способствующих развитию диабета посвящено персонифицированным факторам рискам: социально-экономическому статусу заболевших (уровень образования – начальное, среднее и высшее; профессиональный класс – низкий или высокий; денежный доход) и поведенческим (неправильное питание, низкая физическая активность) [6]. Систематизированный обзор и мета-анализ опубликованных в 1966 – 2010 гг. исследований выявили, что в странах с развитой экономикой низкий социально-экономический статус человека повышает риск развития СД 2 типа, тогда как в государствах со средним и низким уровнем, где, по данным Международной федерации диабета, на начало 2022 г. проживали до 75% лиц, страдающих данным заболеванием, роль указанных индивидуальных факторов оказалась не столь однозначной [7]. Так, исследования в странах юго-восточной Азии подтвердили обратную корреляцию между уровнем образования и СД 2 типа, но результаты зависимости с личным доходом определились противоречивыми [8]. Триангуляция когортных и генетических данных, позволяющая максимально детализировать и корректнее объединять показатели, не подтвердила причинно-следственную связь между образованием и СД 2 типа [9].

Тем не менее, анализ информации о мужчинах и женщинах среднего возраста, страдающих СД 2 типа, установил, что низкий уровень образования (OR=1,81; 95% ДИ:1,24÷2,64), низкий профессиональный уровень (OR=1,42; 95%ДИ: 0,98÷2,05) и материальные лишения (OR=1,78; 95% ДИ:1,33÷2,38) связаны с инсулиннезависимым диабетом независимо [10]. С приведенными мировыми тенденциями согласуются и результатами опроса российских пациентов с впервые диагностированным диабетом по обращаемости: 22% из них имели высшее и 78% средне-специальное образование; 55% – низкий, 35% – средний и 10% – достаточный уровень дохода [11].

Все большую актуальность в связи с ростом государственных и личных расходов на профилактику, лечение и реабилитацию на фоне обострения социальных и экономических проблем приобретает выявление популяционных факторов риска, значимость которых, по мнению экспертов ВОЗ, для ведущих неинфекционных классов болезней выше индивидуальных [12]. В исследованиях по заболеваемости СД 2 типа акцент рекомендуют перенести с общенациональных на региональные уровни и малоизученные аспекты проблемы [13, 14]. Данный подход имеет особое значение для России, характеризующейся значительной дифференциацией регионов по макроэкономическим показателям и уровню жизни населения, неравномерностью развития экономики и факторов ее роста [15].

По индикативному рейтингу функционирования региональных экономик России в 2000–2017 годы Республика Татарстан (РТ) оценивалась в 1,5 раза благополучнее Республики Марий Эл (РМЭ) [16]. По величине интегрального индекса развития человеческого потенциала (комплексному показателю, отражающему внутренние условия и характеристики социально-экономического развития региона и рассчитываемому ежегодно для измерения уровня жизни, грамотности, образованности и долголетия населения) в 2011г. РТ занимала 9-е место, РМЭ – 74-е место среди 82 вошедших в анализ субъектов России [17, 18]. В последующие 2011–2018 гг. согласно официальной статистике РТ был на 5-м месте по стране и 1-м в Приволжском федеральном округе (ПФО); РМЭ – на 73-м и 14-м соответственно [19].

Цель исследования: оценить социально-экономический градиент первичной заболеваемости взрослого населения инсулиннезависимым диабетом двух российских субъектов одного федерального округа, различающихся уровнем функционирования экономики и благосостоянием населения.

Материал и методы

В ретроспективный анализ за 15-летний период (2005–2020гг.) включены данные сборников статистических материалов Минздрава РФ «Заболеваемость взрослого населения России с диагнозом, установленным впервые», Минздрава РТ «Статистика здоровья населения и здравоохранения (по материалам Республики Татарстан)», «Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации» [20].

Оценивали связи первичной заболеваемости СД 2 типа с отдельными макроэкономическими и социальными показателями, включенными в перечень для оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов РФ, утвержденному Указом Президента Российской Федерации от 14 ноября 2017 г. № 548.

Об уровне функционирования экономики судили, прежде всего, по величине и динамике валового регионального продукта (ВРП) на душу населения, являющимся базовым макроэкономическим индикатором, позволяющим оценить темп, вектор развития субъекта вне зависимости от численности населения; индексу занятости экономически активного населения (соотношению занятые/безработные) и среднемесячным подушевым доходам. Одним из важнейших показателей качества народонаселения является его образовательный уровень, который оценивали по доле лиц, занятых в экономике, со средним и высшим профессиональным образованием.

Социальное неравенства в регионе характеризовали долей населения с доходами ниже величины прожиточного минимума (ПМ); коэффициенту фондов, предпочитаемого Федеральной службой статистики России, отражающему дифференциацию доходов и степень социального расслоения населения, и коэффициенту Джини, получившего большее распространение на международном уровне, характеризующему концентрацию доходов.

Нормальность распределения вариационных рядов проверяли по критерию Шапиро-Уилки. По коэффициенту детерминации линии тренда (R2) оценивали динамику показателей. Статистическую значимость различий временных рядов определяли по критерию Манна-Уитни (U-критерия). Корреляционный анализ между показателями с расчетом коэффициента ранговой корреляции Спирмена с 95%-м ДИ (доверительным интервалом –для анализа центральной тенденции и разброса значений временных рядов) проводили год в год и с лагами (запаздыванием эффекта), что подтверждает значимость влияния факторов риска на заболеваемость. На всех этапах статистического анализа указывали значение статистической вероятности (p), за критический уровень которого принимали величину 0,05.

Методом главных компонент установлены внутренние взаимосвязи между исследуемыми социально-экономическими показателями и проведена их группировка с выделением факториальных комплексов. По результатам корреляционно-регрессионного анализа построены модели, определяющие влияние факториальных комплексов на первичную заболеваемость СД 2 типа, а также рассчитан коэффициент бета (β) – относительный вклад фактора в модели.

Для статистической обработки данных использовали программу Statistica 6 и надстройку для Microsoft Excel AtteStat: версия 12.0.5 (И.П. Гайдышев, Россия).

Результаты

В 2005–2019 гг. рост первичной заболеваемости СД 2 типа в РМЭ с 225,5 до 398,8 случаев на 100 тысяч взрослого населения определился статистически значимым и по критерию Манна-Уитни был выше (p = 0,01), чем в РТ, где присутствовала лишь тенденция повышения показателя с 222,3 до 325,2 (R2 = 0,52): уравнения регрессии соответствовали y = 10,832x + 231,81 и y = 5,2336x + 230,97.

На протяжении всего периода ВРП на душу населения характеризовался устойчивым ростом как в РТ (y = 39522х + 64272; R2 = 0,97), так и в РМЭ (y = 18410х + 19772; R2 = 0,98) при более высоких значениях в Татарстане (p = 0,0008) и тенденции уменьшения различий между ними с 2,75 раза до 2,4 раза.

Аналогичную слабую межрегиональную конвергенцию и значимый рост наблюдали и у других социально-экономических показателей, абсолютные величины которых в Татарстане были выше, нежели в Марий Эл:

– индекса занятости с 14,0 до 29,2 в РТ и с 9,13 до 20,6 в РМЭ (R2 = 0,76 и 0,72 соответственно) за счет снижения численности безработных (p = 0,001);

– доли среди работающего населения лиц с высшим профессиональным образованием в РТ с 19,9% до 35,8% (R2 = 0,94); в РМЭ – с 23,3% до 28,8% (R2 = 0,71) при р = 0,03; доля лиц со средним профессиональным образованием в обоих регионах оставалась стабильной (R2 = 0,03 и 0,11), варьируя в области 39,8% ÷ 44,8% (РТ) и 43,0% ÷55,4% (РМЭ) при р = 3,07E-06.

– подушевых среднемесячных доходов в РТ с 7383,7 до 35707 рублей и в РМЭ с 3383,8 до 20864,4 рублей (R2 по 0,98) при p = 0,008;

Доля населения с доходами ниже ПМ в РТ в эти годы, будучи в 2,9-3,1 раза меньше, чем в РМЭ (p = 3,06698E-06), сократилась с 12,8% до 6,9% (R2 = 0,6), тогда как в РМЭ присутствовала лишь тенденция снижения данного показателя с 39,7% до 21,5% (R2 = 0,57).

В то же время индикаторы доходного неравенства по критерию Манна-Уитни были выше в Татарстане, нежели в Марий Эл в отсутствии значимой динамики в обеих республиках (R2 = 0,001 и 0,06 соответственно). Медиана коэффициента Джини в РТ равнялась 0,411 (95% ДИ: 0,398 ÷ 0,417); в РМЭ – 0,383 (95% ДИ: 0,370 ÷ 0,387) при p = 1,50E-06. Медиана коэффициента фондов в Татарстане соответствовала 15,5 (95% ДИ: 14,1 ÷ 16,1), в Марий Эл – 12,6 (95% ДИ:11,5 ÷ 13,0) при p = 3,07E-06. Оба показателя характеризовались инертностью, высоко значимо коррелируя друг с другом: r = 0,988 (95% ДИ: 0,962 ÷ 0,996) при p = 8E-12.

Межрегиональные различия по тесноте и степени значимости взаимосвязей заболеваемости взрослого населения СД 2 типа и макроэкономическими показателями оказались незначительными (табл.1).

Таблица 1

Значимые корреляции первичной заболеваемости СД 2 типа с социально-экономическими показателями регионов, 2005 – 2019 гг.

Показатели

Татарстан

Марий Эл

Подушевой валовый региональный продукт

Лаг

r

p

0 ̶ 2 года

0,73 ÷ 0,63

0,001 ÷ 0,02

0 ̶ 8 лет

0,8 ÷ 0,78

0,001 ÷ 0,02

Подушевой среднемесячный доход

Лаг

r

p

0 ̶ 2 года

0,75 ÷ 0,59

0,001 ÷ 0,03

0 ̶ 8 лет

0,84 ÷ 0,68

9,14E-05 ÷ 0,03

Доля лиц с доходами ниже ПМ

Лаг

r

p

 

0 ̶ 4 года

-0,63 ÷ -0,68

0,007 ÷ 0,01

0 ̶ 8 лет

-0,53 ÷ -0,85

0,04 ÷ 0,01

Индекс занятости

Лаг

r

p

 

0 ̶ 3 года

0,5 ÷ 0,81

0,03 ÷ 0,001

0 ̶ 4 года

0,49 ÷ 0,73

0,03 ÷ 0,004

Доля занятых с высшим образованием

Лаг

r

p

0 ̶ 2 года

0,74 ÷ 0,57

0,002 ÷ 0,04

0 ̶ 7 лет

0,71 ÷ 0,76

0,003 ÷ 0,03

Коэффициент Джини

Лаг

r

p

 

6 лет

0,78

0,01

 

8 лет

0,79

0,04

 

Коэффициент фондов

Лаг

r

p

6 лет

0,75

0,02

 

8 лет

0,89

0,01

 

Основное отличие состояло в длительности сохранения значимых корреляций при увеличении разрыва между временными рядами, то есть в величине лага при запаздывании заболеваемости относительно социально-экономических показателей. Все включенные в анализ индикаторы, отражающие социально-экономическое благополучие, качество жизни и человеческого потенциала, более длительно влияли на частоту новых случаев диабета у взрослого населения РМЭ нежели РТ. Наивысшие (4-х кратные) межрегиональные различия обнаружены в пролонгации зависимости первичной заболеваемости диабетом и подушевого ВРП, среднемесячных доходов населения; наименьшие – индексу занятости экономически активного населения и коэффициентам Джини и фондов.

Влияние доли занятых в экономике лиц с высшим профессиональным образованием на первичную заболеваемость взрослых диабетом в РМЭ сохранялось на 5 лет дольше, чем в РТ при наивысших значениях параметров коэффициента корреляции при лаге 4 года: r = 0,85 (95%-й ДИ: 0,5 ÷ 0,96); p = 0,0008. Доля работающего населения с начальным и средним профессиональным образованием для заболеваемости СД 2 в регионах оказалась статистически незначимой.

Взаимосвязь заболеваемости диабетом с долей лиц, имеющих доход ниже ПМ, характеризовалась отрицательным знаком, усиливаясь по мере удлинения временного разрыва между показателями. Наиболее высокие значения коэффициента Спирмена и пролонгации эффекта определились по Марий Эл, где отмечался наибольший темп роста заболеваемости.

Следовательно, в РТ на фоне исходных высоких и динамично улучшающихся социально-экономических индикаторов (ВРП, занятость и доходы населения, доли работающих с высшим образованием и бедных) и устойчиво повышенного индекса социального расслоения населения и дифференциации его по доходам присутствует лишь тенденция увеличения новых случаев СД 2 во взрослой популяции с темпом прироста за 15-летний период 46,3%. В РМЭ устойчивый рост заболеваемости с темпом прироста 76,8% происходил при более низких исходных уровнях социально-экономических показателей и лишь тенденции роста некоторых из них.

Оценка влияния на заболеваемость множества факторов, особенно, если они характеризуют одну область, предполагает анализ их взаимозависимости. Подавляющее число показателей, отражающих состояние экономики РТ (доходы населения, индекс занятости, доля занятых с высшим образованием) высоко значимо и сильно зависели от ВРП с пролонгацией до 9-10 лет. В РМЭ вариабельность связей была значительней (табл.2).

Таблица 2

Значимые взаимосвязи ВРП на душу населения с показателями качества жизни населения при минимальном и максимальном лаге: коэффициент Спирмена (95%-й ДИ)

Показатели

Республика Татарстан

Республика Марий Эл

Индекс занятости населения

год в год

0,92 (0,77 ÷ 0,97); p =1,07E-06

лаг 9 лет

0,88 (0,26 ÷ 0,99) p = 0,02

год в год

0,79 (0,46 ÷ 0,93); p = 0,0005

лаг 5 лет

0,72 (0,17 ÷ 0,93) p = 0,02

Доля занятых с высшим образованием

год в год

0,99 (0,97 ÷ 0,996); p = 3E-12

лаг 10 лет

0,9 (0,09 ÷ 0,99); p = 0,04

год в год

0,9 (0,73 ÷ 0,97); p = 3,9E-06

лаг 7 лет

0,81 (0,24 ÷ 0,96); p = 0,01

Подушевые среднемесячные

доходы

год в год

0,99 (0,98 ÷ 0,99); p = 2,2E-13

лаг 9 лет

0,83 (0,05 ÷ 0,98); p = 0,04

год в год

0,99 (0,9 ÷ 0,99); p = 3E-12

лаг 9 лет

1,0

Доля лиц с доходами ниже ПМ

год в год

-0,84 (-0,95÷ 0,52); p = 8,5E-05

лаг 4 года

-0,65 (-0,9 ÷ -0,07); p = 0,03

год в год

- 0,76 (-0,92 ÷-0,41); p= 0,001

лаг 2 года

-0,62 (-0,87 ÷-0,11); p = 0,02

Коэффициент

Джини

лаг 5 лет

- 0,64 (-0,91 ÷ -0,02); p = 0,04

лаг 9 лет

- 0,97(-0,997÷- 0,775); p=0,001

лаг 2 года

-0,71 (-0,91÷ -0,27); p = 0,006

лаг 9 лет

- 0,83 (-0,98 ÷ -0,05); p = 0,04

Коэффициент

фондов

лаг 5 лет

-0,64 (-0,91 ÷ -0,02); p = 0,04

лаг 10 лет

-0,95 (-0,996÷ -0,418); p = 0,01

лаг 2 года

-0,7 (-0,9 ÷ -0,24); p = 0,008

лаг 9 лет

-0,83 (-0,98 ÷ -0,05); p = 0,04

Последующий анализ установил, что все социально-экономические показатели значимо и тесно коррелируют между собой. Не только ВРП влияет на протяжении длительного времени, например, на индекс занятости населения, но и доля занятых в экономике на все рассматриваемые индикаторы (табл.3). В РТ соответствующие коэффициенты корреляции сохраняются на большем отрезке времени и выше по величине, чем в РМЭ.

Таблица 3

Значимые коэффициенты корреляции Спирмена (95% ДИ) социально-экономических показателей при минимальном и максимальном их запаздывании относительно индекса занятости населения, 2005 – 2019 гг.

Показатели

Республика Татарстан

Республика Марий Эл

Валовый

региональный

продукт на душу

населения

год в год

0,92 (0,77 ÷ 0,97); p = 1,07E-06

лаг 6 лет

0,67 (0,005 ÷ 0,92) p = 0,05

год в год

0,79 (0,46 ÷ 0,93); p = 0,0005

лаг 3 года

0,61 (0,06 ÷ 0,88) p = 0,03

Среднемесячные

доходы на душу

населения

год в год

0,9 (0,71 ÷ 0,97); p = 6,07E-06

лаг 5 лет

0,73 (0,19 ÷ 0,93); p = 0,02

год в год

0,78 (0,44 ÷ 0,92); p = 0,0006

лаг 4 года

0,62 (0,03 ÷ 0,88); p = 0,04

Доля занятых в экономике с высшим образованием

год в год

0,9 (0,71 ÷ 0,97); p =6,07E-06

лаг 6 лет

0,67 (0,005 ÷ 0,92); p = 0,05

год в год

0,76 (0,41 ÷ 0,92); p = 0,001

лаг 3 года

0,71 (0,22 ÷ 0,91); p = 0,01

Доля лиц с доходами ниже ПМ

год в год

-0,79 (-0,93 ÷ -0,47); p = 0,0004

лаг 1 год

-0,76 (-0,91 ÷ -0,38); p = 0,002

год в год

- 0,74 (-0,91 ÷-0,36); p =0,002

лаг 1 год

-0,53 (-0,83 ÷-0,005); p = 0,05

Коэффициент

Джини

лаг 5 лет

- 0,77 (-0,94 ÷ -0,27); p = 0,009

лаг 2 года

-0,75 (-0,92 ÷-0,33); p = 0,003

лаг 4 года

- 0,73 (-0,92 ÷ -0,24); p = 0,01

Коэффициент

фондов

лаг 5 лет

-0,79 (-0,95 ÷ -0,31); p = 0,007

лаг 2 года

-0,74 (-0,92 ÷-0,33); p = 0,003

лаг 4 года

-0,73 (-0,92 ÷ -0,23); p = 0,01

Увеличение среди занятых в экономике региона доли лиц с высшим профессиональным образованием в Татарстане позитивно влияло в тот же год на все рассматриваемые показатели экономики и благосостояния населения и пролонгировалось до 10 лет в отношении душевого ВРП, среднемесячных доходов и потребительских расходов; до 7-и лет – индекса занятости; до 3-х лет – доли бедного населения. В Марий Эл как абсолютные значения соответствующих корреляций, так и длительность их сохранения по мере увеличения временного разрыва между рядами ниже, чем в РТ (табл.4).

Таблица 4

Значимые коэффициенты Спирмена (95%-й ДИ) с минимальным и максимальным лагом социально-экономических показателей относительно доли лиц с высшим профессиональным образованием, 2005–2019 гг.

Показатели

Республика Татарстан

Республика Марий Эл

Валовый

региональный

продукт на душу

населения

год в год

0,99 (0,97 ÷ 0,996); p = 3E-12

лаг 10 лет

1,0

год в год

0,9 (0,73 ÷ 0,97); p = 3,9E-06

лаг 5 лет

0,78 (0,3 ÷ 0,95) p = 0,008

Среднемесячные

доходы на душу

населения

год в год

0,99 (0,978 ÷0,998); p=2,2E-13

лаг 10 лет

0,9 (0,09 ÷ 0,99); p = 0,04

год в год

0,92 (0,77 ÷0,97); p = 1,1E-06

лаг 6 лет

0,77 (0,21 ÷ 0,95); p = 0,02

Индекс занятости населения

год в год

0,9 (0,71 ÷ 0,97); p =6,07E-06

лаг 7 лет

0,79 (0,18 ÷ 0,96); p = 0,02

год в год

0,76 (0,41 ÷ 0,92); p = 0,001

лаг 3 года

0,83 (0,49 ÷ 0,95); p = 0,001

Доля лиц с доходами ниже ПМ

год в год

-0,84 (-0,94÷-,57): p=9,14E-05

лаг 3 года

-0,73 (-0,92 ÷ -0,26); p = 0,01

год в год

- 0,64 (-0,87 ÷ -0,19); p=0,001

лаг 2 года

-0,6 (-0,87 ÷ -0,08); p = 0,03

Коэффициент

Джини

лаг 6 лет

-0,71 (-0,93 ÷ -0,08); p = 0,03

лаг 10 лет

-0,94 (-0,996 ÷ -0,33); p = 0,02

лаг 1 год

-0,63 (-0,87 ÷ -0,15); p = 0,02

лаг 6 лет

-0,8 (-0,96 ÷ -0,3); p = 0,01

Коэффициент

фондов

лаг 6 лет

-0,71 (-0,93 ÷ -0,08); p = 0,03

лаг 10 лет

-0,95 (-0,997 ÷ -0,42); p = 0,01

лаг 1 год

-0,61 (-0,87 ÷ -0,5); p = 0,02

лаг 6 лет

-0,8 (-0,96 ÷ -0,29); p = 0,01

Обсуждение

Проведенное исследование демонстрирует сильное и высоко значимое влияние макроэкономических показателей и уровня благосостояния населения на динамику первичной заболеваемости СД2 независимо от состояния региональных экономик и эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов. Временные лаги подтвердили данную закономерность. Взаимосвязи индикаторов экономического и социального развития регионов на заболеваемость взрослого населения СД 2 типа носят долговременный характер – пролонгация зависимостей достигает 9-10 лет.

Анализ различных социально-экономических аспектов формирования диабета, развития осложнений, исходов свидетельствует о широком спектре направлений их предупреждения и возможности выбора наиболее эффективных мер в зависимости от ситуации и возможностей субъекта. Однако региональные профилактические программы часто реализуют федеральные проекты без учета значимости и длительности влияния того или иного фактора риска для населения конкретной территории в определенный период [21].

Основное различие между регионами по влиянию социально-экономического градиента на динамику новых случаев диабета состоит в продолжительности зависимостей: чем благополучнее регион, тем короче по времени корреляции между временными рядами. За весь анализируемый период худшие позиции в ПФО по социально-экономическим показателям и качеству жизни населения занимал Марий Эл с преобладанием в экономике сельскохозяйственного сектора и низким уровнем индустриализации; бессменным лидером выступал Татарстан – крупный промышленный и финансовый центр, сырьевой ориентированности [22]. Региональная депривация вносит существенный вклад в развитие диабета: заболеваемость растет по мере сокращения возможностей для населения удовлетворять основные психофизиологические и социальные потребности из-за ограничений доходов и расходов, отсутствия работы [23].

Общеизвестно, что при оценке влияния конкретных факторов на показатели заболеваемости следует принимать во внимание степень их взаимообусловленности. При высокой степени корреляции между факторами, стремящейся к 1, показатели могут расцениваться как взаимозаменяемые, затрудняя вычленение значимости каждого из них.

В силу большого количества исследуемых социально-экономических показателей и наличия между ними множественных внутренних взаимосвязей методом главных компонент проведена их группировка. ВРП и среднемесячные доходы на душу населения, доля занятых с высшим образованием, индекс занятости в экономике, доля населения с доходом ниже ПМ вошли в обобщающий экономический фактор. Вклад и ранг перечисленных факторов имели межрегиональные отличия (табл. 5).

Результаты компонентного анализа позволили установить, что факториальные комплексы в рассматриваемых регионах независимо от уровня экономики и благосостояния населения совпадают, как и лидирующая роль среднедушевых доходов населения.

Таблица 5

Вклад отдельных социально-экономических показателей в обобщающий экономический фактор (главную компоненту)

Экономические показатели

Республика Татарстан

Республика Марий Эл

вклад, %

ранг

вклад, %

ранг

Среднемесячные доходы на душу населения

21,9

1

23,1

1

Доля занятых с высшим образованием

21,7

2

18,4

4

ВРП на душу населения

21,3

3

23,0

2

Индекс занятости

18,7

4

19,9

3

Доля населения с доходом ниже ПМ

16,4

5

15,6

5

В РТ на втором месте – «доля лиц, занятых в экономике с высшим профессиональным образованием», в РМЭ данный фактор отходит на 4-е место, что перекликается с выводами более ранних исследований. Максимальный позитивный эффект высокой доли лиц с высшим образованием на ряд социально-экономических показателей проявляется в благополучных по функционированию экономики регионах [24]. В пользу этого свидетельствуют и то, что в РТ влияние доли занятых в экономике лиц с высшим профессиональным образованием на среднемесячные доходы на душу населения и ВРП пролонгируется на последующие 10 лет, тогда как в РМЭ ограничивается 5-ю и 6-ю годами соответственно (табл.4).

В результате корреляционно-регрессионного анализа построены статистически значимые модели, определяющие влияние обобщающего экономического фактора и коэффициента Джини на первичную заболеваемость СД 2 типа. Тип уравнения многомерного корреляционно-регрессионного анализа, относительный вклад, направленность и время проявления воздействия независимых переменных в рассматриваемых регионах различались.

В Татарстане зависимость заболеваемости диабетом от социально-экономических показателей характеризовалась полулогарифмической множественной регрессией, описывающей 95 % общей вариации исходных данных (скорректированный R2 = 0,95, F (2,4) = 52,6; p = 0,001), без временного лага между вариационными рядами (год в год) и высоким относительным вкладом коэффициента Джини (β = 1,21; p = 0,0005) при более чем двукратным (2,16 раза) меньшим вкладом обобщающего экономического показателя (β = 0,56; p = 0,009).

В Марий Эл аналогичная связь заболеваемости с социально-экономическими показателями выражалась линейной множественной регрессией (скорректированный R2 = 0,76; F (2,9) = 18,7 при p = 0,0006) с трехлетним запаздыванием, преобладанием вклада обобщающего экономического показателя (β = 0,89; p = 0,0002) и обратной зависимостью с коэффициентом Джини (β = -0,44; p = 0,02).

Показана высокая обратная связь коэффициента Джини со среднемесячными доходами, ВРП на душу населения, долей лиц с высшим образованием среди работающего населения.

Установлено, что с ростом экономики неравенство в распределении доходов сначала увеличивается, затем после достижения определенного уровня доходов на душу населения начинает постепенно сокращаться. Связь между неравенством в распределении доходов и экономическим ростом (ВРП) определяются линейной зависимостью (R2 = 0,70). Среди регионов на фоне стабильного роста ВРП не наблюдается снижения дифференциации доходов населения, а наоборот, отмечается усиление неравенства в распределении доходов [25].

За период 2000 – 2011 гг. в 72 из 82 регионов с ростом душевого ВРП повышался и коэффициент Джини, высокие значения которого отрицательно сказывались на социально значимой заболеваемости, и только в 8-ми, в том числе в РМЭ, корреляция между указанными показателями определилась незначимой [26]. Уменьшение коэффициента Джини может быть со смещением населения в сторону бедности за счет снижения реальных среднедушевых доходов или со смещением населения в сторону богатых и повышения его благосостояния.

В нашем исследовании связи ВРП на душу населения, индекса занятости, доли занятых в экономике с высшим образованием и коэффициента Джини, отражающего неравенство доходов, в обоих регионах определились со знаком «–», то есть вектор изменений индекса неравенства денежных доходов и вошедших в анализ перечисленных социально-экономических показателей оказался противоположным. Их рост сопровождался корректировкой распределения доходов и социального неравенства, что наиболее четко проявилось в отношении взаимозависимости коэффициента Джини и душевого ВРП в РТ. Величина и лаг аналогичных значимых корреляций с другими макроэкономическими показателями, особенно в РМЭ, оказались меньше. Следовательно, снижение и/или сдерживание роста заболеваемости СД 2 типа на региональном уровне возможно при высоких значениях и/или повышении социально-экономических показателей.

Заключение

Проведенное исследование продемонстрировало долговременный характер сильной зависимости первичной заболеваемости взрослой популяции инсулиннезависимым диабетом от макроэкономических показателей и благосостояния населения. Однако качественные и количественные характеристики социально-экономического градиента новых случаев диабета имели межрегиональные отличия.

В регионе с эффективно функционирующей экономикой и относительно благополучным уровнем жизни населения заболеваемость взрослой популяции СД 2 типа с неустойчивым ростом, прежде всего, определялась высоким вкладом коэффициента Джини, характеризующего дифференциацию доходов и степень социального расслоения населения, и в меньшей степени влиянием обобщающего экономического показателя. Последний объединил эффекты валового регионального продукта и среднемесячных денежных доходов на душу населения, доли занятых в экономике лиц с высшим профессиональным образованием, индекса занятости населения и доли населения с доходом ниже прожиточного минимума при тенденции уменьшения величины их вклада в заболеваемость диабетом.

Тенденция повышения низких социально-экономических индикаторов при доминирующей роли обобщающего экономического показателя с относительно равномерным вкладом его составляющих сопровождалась значимым ростом первичной заболеваемости СД 2 типа и была связаны обратной зависимостью с коэффициентом Джини.

При разработке профилактических проектов и государственных программ по снижению заболеваемости диабетом следует принимать во внимание региональные особенности взаимозависимостей внутри социально-экономического блока и лидирующих по вкладу в данную нозологию показателей.

Библиография

  1. IDF Diabetes Atlas, 9th edition. Brussels: International Diabetes Federation; 2022. Режим доступа: https://www.diabetesatlas.org/en/. (Дата доступа: 15.12.2022)
  2. Об утверждении перечня социально значимых заболеваний и перечня заболеваний, представляющих опасность для окружающих: Постановление Правительства от 01.12.2004 N 715. Режим доступа: http://government.ru/docs/all/50614/. (Дата доступа: 15.12.2022).
  3. Морозько П.Н., Романова А.А., Тимченко А.Е. Анализ заболеваемости сахарным диабетом населения Российской Федерации в 2019 году. Меридиан 2020;19(53): 39-41.
  4. Шестакова М.В., Викулова О.К., Железнякова А.В., Исаков М.А., Дедов И.И. Эпидемиология сахарного диабета в Российской Федерации: что изменилось за последнее десятилетие? Терапевтический архив. 2019; 91 (10): 4-13.
  5. Омельяновский В.В., Шестакова М.В., Авксентьева М.В., Игнатьева В.И. Экономические аспекты сахарного диабета в отечественной практике. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2015; 22 (4): 43-60.
  6. Ойноткинова О.Ш., Кураева В.М., Есин Е.В., Гусаренко С.А. Оценка роли нездорового питания и низкой физической активности в развитии сахарного диабета и кардиоваскулярных осложнений (обзор литературы). Здравоохранение Российской Федерации. 2022; 66 (6): 478-483.
  7. Agardh E, Allebeck P, Hallqvist J, Moradi T, Sidorchuk A. Type 2 diabetes incidence and socio-economic position: a systematic review and meta-analysis. Int. J. Epidemiol. 2011; 40 (3): 804-18. doi: 10.1093/ije/dyr029.
  8. Wu H., Meng X., Wild S.H., Gasevic D., Jackson C.A. Socioeconomic status and prevalence of type 2 diabetes in mainland China, Hong Kong and Taiwan: a systematic review. J. Glob. Health. 2017; 7 (1): 011103. doi: 10.7189/jogh.07.011103.
  9. Na-Ek N., Srithong J., Aonkhum A., Boonsom S., Charoen P., Demakakos P. Educational level as a cause of type 2 diabetes mellitus: Caution from triangulation of observational and genetic evidence. Acta Diabetol. 2022; 59 (1):127-135. doi: 10.1007/s00592-021-01795-7.
  10. Qi Y., Koster A., van Boxtel M., Köhler S., Schram M, Schaper N., Stehouwer C., Bosma H. Adulthood Socioeconomic Position and Type 2 Diabetes Mellitus-A - Comparison of Education, Occupation, Income, and Material Deprivation: The Maastricht Study. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2019; 16 (8):1435-1448. doi: 10.3390/ijerph16081435.
  11. Рассолеева И.Г., Моругова И.В. Социально-демографическая характеристика больных с впервые выявленным сахарным диабетом 2 типа. В кн.: Достижения персонализированной медицины сегодня – результат практического здравоохранения завтра. Сборник тезисов VII Всероссийского конгресса эндокринологов. Москва, 02–05 марта 2016 года. Изд-во: УП Принт: М., С.213.
  12. Обзор социальных детерминант и разрыва по показателям здоровья в Европейском регионе ВОЗ: заключительный доклад. Копенгаген: Всемирная организация здравоохранения. Европейское региональное бюро. 2014. Режим доступа: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/338748/9789289000581-rus.pdf?sequence=1&isAllowed=y (Дата доступа: 15.12.2022)
  13. Addo J., Agyemang C., de-Graft Aikins A., Beune E., Schulze M.B., Danquah I., и др. Association between socioeconomic position and the prevalence of type 2 diabetes in Ghanaians in different geographic locations: the RODAM study. J. Epidemiol. Community Health. 2017; 71 (7): 633-639. doi: 10.1136/jech-2016-208322.
  14. Redmond M,L,, Bimali M,, Ablah E,, Mayes P,, Dugan K. A Geo-Stratified Analysis of Associations Between Socio-Economic Factors and Diabetes Risk. Kans. J. Med. 2022; 15(2):175-183. doi: 10.17161/kjm.vol15.15799.
  15. Ибрагимов Н. М., Душенин А. И. Неравномерность развития пространственной экономики РФ и дифференциация факторов роста: период 2016–2019 годов. Мир экономики и управления. 2022; 22 (1): 5–34. doi:10.25205/2542-0429-2022-22-1-5-34
  16. Демьяненко А.Е. Кумулятивный потенциал развития региональных экономик России. Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2020; 10 (2А): 88-120. doi: 10.34670/AR.2020.57.27.008
  17. Шмидт А.Н., Банников А.Ю., Соколов Д.С. К вопросу о показателях социального развития регионов Российской Федерации. Экономика и бизнес. Теория и практика. 2016; 1:139-145.
  18. Римашевская Н.М., Бочкарева В.К., Мигранова Л.А., Молчанова Е.В., Токсанбаева М.С. Человеческий потенциал Российских регионов. Народонаселение. 2013; 3: 82-141.
  19. Зотиков Н.З. Показатели масштаба эффективности экономики как индикатор экономической безопасности регионов (на примере регионов ПФО). Вестник Чебоксарского филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации. 2020; 20 (1): 47-55.
  20. Социально-экономическое положение субъектов Российской Федерации. Официальный сайт Федеральной Службы Государственной Статистики. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/sep_region1.htm. (Дата доступа: 15.12.2022)
  21. Пастухова Е.Я. Взаимосвязь здоровья населения и социально-экономических факторов (на примере сибирских регионов). Региональная экономика: теория и практика. 2016;10 (433):180-189.
  22. Арефьева С.В., Волкова А.В., Петрова Е.Н. Исследование качества жизни населения Приволжского федерального округа и Нижегородской области в аспекте экономических кризисов. Успехи современного естествознания 2018; (6): 54-59.
  23. Maier W., Holle R., Hunger M., Peters A., Meisinger C., Greiser K.H., Kluttig A., Völzke H., Schipf S., Moebus S., Bokhof B., Berger K., Mueller G., Rathmann W., Tamayo T., Mielck A. The impact of regional deprivation and individual socio-economic status on the prevalence of Type 2 diabetes in Germany. A pooled analysis of five population-based studies. DIAB-CORE Consortium. Diabet Med. 2013; 30 (3):e78-86. doi: 10.1111/dme.12062.
  24. Anori A., Psycharis Y. Exploring the links between education and income inequality at the municipal level in Greece. Applied spatial analysis and policy. 2019; 12 (1):101–126. doi: org/10.1007/s12061-017-9234-6.
  25. Жердецкая Е.С. Влияние распределения доходов населения на рост экономики регионов. Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2016;1: 258-264.
  26. Базуева Е.В., Радионова М.В. Эконометрическая оценка влияния социальных индикаторов на динамику регионального экономического роста (на примере субъектов Приволжского федерального округа). Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020;13 (2):56–70. doi: 10.15838/esc.2020.2.68.4.

References

  1. IDF Diabetes Atlas, 9th edition. Brussels: International Diabetes Federation; 2022. Available from: https://www.diabetesatlas.org/en/. (Date accessed: Dec 15, 2022)
  2. Ob utverzhdenii perechnya sotsial'no znachimykh zabolevaniy i perechnya zabolevaniy, predstavlyayushchikh opasnost' dlya okruzhayushchikh [On the approval of the list of socially significant diseases and the list of diseases that pose a danger to others]. Postanovlenie Pravitel'stva ot 01.12.2004 N 715. Available from: http://government.ru/docs/all/50614/. (Date accessed: Dec 15, 2022)
  3. Moroz'ko P.N., Romanova A.A., Timchenko A.E. Analysis of the incidence of diabetes in the population of the Russian Federation in 2019. Meridian 2020;19 (53): 39-41. 
  4. Shestakova M.V., Vikulova O.K., Zheleznyakova A.V., Isakov M.A., Dedov I.I. Epidemiology of diabetes mellitus in the Russian Federation: what has changed over the past decade? Terapevticheskiy arkhiv 2019; 91(10): 4-13.
  5. Omel'yanovskiy V.V., Shestakova M.V., Avksent'eva M.V., Ignat'eva V.I. Economic aspects of diabetes mellitus in the national practice. Meditsinskie tekhnologii. Otsenka i vybor 2015; 22 (4): 43-60.
  6. Oynotkinova O.Sh., Kuraeva V.M., Esin E.V., Gusarenko S.A. Evaluation of the role of unhealthy diet and low physical activity in the development of diabetes mellitus and cardiovascular complications (literature review). Zdravookhranenie Rossiyskoy Federatsii 2022; 66 (6): 478-483.
  7. Agardh E, Allebeck P, Hallqvist J, Moradi T, Sidorchuk A. Type 2 diabetes incidence and socio-economic position: a systematic review and meta-analysis. Int. J. Epidemiol 2011; 40 (3): 804-18. DOI: 10.1093/ije/dyr029.
  8. Wu H., Meng X., Wild S.H., Gasevic D., Jackson C.A. Socioeconomic status and prevalence of type 2 diabetes in mainland China, Hong Kong and Taiwan: a systematic review. J. Glob. Health 2017; 7 (1): 011103. DOI: 10.7189/jogh.07.011103.
  9. Na-Ek N., Srithong J., Aonkhum A., Boonsom S., Charoen P., Demakakos P. Educational level as a cause of type 2 diabetes mellitus: Caution from triangulation of observational and genetic evidence. Acta Diabetol 2022; 59 (1):127-135. DOI: 10.1007/s00592-021-01795-7.
  10. Qi Y., Koster A., van Boxtel M., Köhler S., Schram M, Schaper N., Stehouwer C., Bosma H. Adulthood Socioeconomic Position and Type 2 Diabetes Mellitus-A - Comparison of Education, Occupation, Income, and Material Deprivation: The Maastricht Study. Int. J. Environ. Res. Public Health 2019; 16 (8):1435-1448. DOI: 10.3390/ijerph16081435.
  11. Rassoleeva I.G., Morugova I.V. Sotsial'no-demograficheskaya kharakteristika bol'nykh s vpervye vyyavlennym sakharnym diabetom 2 tipa [Socio-demographic characteristics of patients with newly diagnosed type 2 diabetes mellitus]. In.: Dostizheniya personalizirovannoy meditsiny segodnya – rezul'tat prakticheskogo zdravookhraneniya zavtra [The achievements of personalized medicine today are the result of practical healthcare tomorrow]. Sbornik tezisov VII Vserossiyskogo kongressa endokrinologov (02–05 March 2016, Moscow). Moscow: Izd-vo: UP Print; 2016. P.213.
  12. Review of social determinants and the health divide in the WHO European Region. Final report. Copenhagen: WHO. European Regional Office. 2014. Available from: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/338748/9789289000581-rus.pdf?sequence=1&isAllowed=y (Date accessed: Dec 15, 2022)
  13. Addo J., Agyemang C., de-Graft Aikins A., Beune E., Schulze M.B., Danquah I., et al. Association between socioeconomic position and the prevalence of type 2 diabetes in Ghanaians in different geographic locations: the RODAM study. J. Epidemiol. Community Health 2017; 71 (7): 633-639. DOI: 10.1136/jech-2016-208322.
  14. Redmond M,L,, Bimali M,, Ablah E,, Mayes P,, Dugan K. A Geo-Stratified Analysis of Associations Between Socio-Economic Factors and Diabetes Risk. Kans. J. Med 2022; 15(2):175-183. DOI: 10.17161/kjm.vol15.15799.  
  15. Ibragimov N.M., Dushenin A.I. Uneven development of the spatial economy of the Russian Federation and differentiation of growth factors: period 2016–2019. Mir ekonomiki i upravleniya 2022; 22(1): 5–34. DOI:10.25205/2542-0429-2022-22-1-5-34
  16. Dem'yanenko A.E. Cumulative potential for the development of regional economies in Russia. Ekonomika: vchera, segodnya, zavtra 2020; 10 (2А): 88-120. DOI: 10.34670/AR.2020.57.27.008
  17. Shmidt A.N., Bannikov A.Yu., Sokolov D.S. On the issue of indicators of social development of the regions of the Russian Federation. Ekonomika i biznes: teoriya i praktika 2016; (1):139-145.
  18. Rimashevskaya N.M., Bochkareva V.K., Migranova L.A., Molchanova E.V., Toksanbaeva M.S. Human potential of the Russian regions. Narodonaselenie 2013; (3): 82-141.
  19. Zotikov N.Z. Indicators of the Scale of Economic Efficiency as an Indicator of the Economic Security of Regions (on the Example of Volga Federal District Regions). Vestnik Cheboksarskogo filiala Rossiyskoy akademii narodnogo khozyaystva i gosudarstvennoy sluzhby pri Prezidente Rossiyskoy Federatsii 2020; (1): 47-55.
  20. Socio-economic situation of the subjects of the Russian Federation. Official site of the Federal State Statistics Service. Available from: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/sep_region1.htm. (Date accessed: Dec 15, 2022)
  21. Pastukhova E.Ya. Relationship between public health and socio-economic factors (on the example of Siberian regions). Regional'naya ekonomika: teoriya i praktika 2016;10 (433):180-189.
  22. Aref'eva S.V., Volkova A.V., Petrova E.N. Study of the quality of life of the population of the Volga Federal District and the Nizhny Novgorod region in the aspect of economic crises. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniya 2018; (6); 54-59.
  23. Maier W., Holle R., Hunger M., Peters A., Meisinger C., Greiser K.H., и др. The impact of regional deprivation and individual socio-economic status on the prevalence of Type 2 diabetes in Germany. A pooled analysis of five population-based studies. DIAB-CORE Consortium. Diabet Med 2013; 30(3):e78-86. DOI: 10.1111/dme.12062.
  24. Anori A., Psycharis Y. Exploring the links between education and income inequality at the municipal level in Greece. Applied spatial analysis and policy 2019; 12:101–126. DOI: org/10.1007/s12061-017-9234-6.
  25. Zherdetskaya E.S. Influence of income distribution of the population on the growth of the regional economy. Vestnik Tverskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Ekonomika i upravlenie 2016; (1): 258-264.
  26. Bazueva E.V., Radionova M.V. Econometric assessment of the impact of social indicators on the dynamics of regional economic growth (on the example of the subjects of the Volga Federal District). Ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz 2020; 13(2): 56–70. DOI: 10.15838/esc.2020.2.68.4.

Просмотров: 1248

Ваш комментарий будет первым

Добавить комментарий
  • Пожалуйста оставляйте комментарии только по теме.
  • Вы можете оставить свой комментарий любым браузером кроме Internet Explorer старше 6.0
Имя:
E-mail
Комментарий:

Код:* Code

Последнее обновление ( 07.11.2023 г. )
« Пред.   След. »
home contact search contact search