DOI: 10.21045/2071-5021-2024-70-S5-22

Михайлов А.Ю., Панкова Я.Ю.
ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Москва, Россия

Резюме

Актуальность. Выявление достоверно влияющих природно-климатических, социально-экономических и организационных факторов позволяет построить систему управленческих решений, направленных на снижение заболеваемости и смертности от туберкулёза. Однако, многочисленность и взаимозависимость таких влияющих факторов не позволяет построить простые математические модели. Требуется применение многофакторного анализа и построение сложных алгоритмов, чтобы достоверно доказать степень влияния того или иного фактора.

Цель: построить модель дифференциации природно-климатических и социально-экономических факторов с учётом их коррекции при проведении научных исследований, касающихся заболеваемости и смертности от туберкулёза.

Материалы и методы. Для определения влияния социально-экономических и природно-географических факторов на эпидемиологическую ситуацию по туберкулёзу, изучены сведения форм федерального статистического наблюдения (№ 8 «Сведения о заболеваниях активным туберкулёзом», № 30 «Сведения о медицинской организации», № 33 «Сведения о больных туберкулёзом», № 47 «Сведения о сети медицинских организаций»), а также официальные данные Росстата за 2019-2023 гг. Исследованы более 50 различных показателей. Основой методологической базы являлись статистический, математический, корреляционный и аналитический методы.

Результаты. Проведен корреляционный анализ по всем изучаемым показателям, характеризующих эпидемиологическое, ресурсное, социально-экономическое и природно-географическое положение всех регионов Российской Федерации и в целом по стране. Из полученных данных экспертным путём были выбраны пять ключевых показателей, характеризирующих эпидемиологическую ситуацию региона по туберкулёзу, пять наиболее влияющих социально-экономических показателей регионов и два природно-географических, на базе которых проведено деление всех регионов Российской Федерации на 16 сегментов и распределение по 5 кластерам. Далее проведен корреляционный анализ по всем парам эпидемиологических и социально-экономических показателей, как по Российской Федерации в целом, так и по всем кластерам. Выявлены зависимости, характерные для каждого кластера. Так, например, при отсутствии усреднённой зависимости между уровнем безработицы и заболеваемостью всеми видами туберкулёза (коэфф. корр. 0,1) в кластерах с умеренным климатом и средней плотностью населения этот показатель доходит до 0,64 (4-й кластер), что подтверждает существенное влияние уровня безработицы на заболеваемость. Также на заболеваемость всеми формами туберкулёза большее влияние оказывает уровень обеспеченности населения жильём – в регионах из 3-го кластера эта зависимость намного сильнее, чем в 1-ом и 5-м кластерах. Коэффициент корреляции составляет -0,88, что подтверждает очень сильную зависимость.

Выводы. В результате проведённого исследования установлено, что в целом по Российской Федерации отсутствуют явные зависимости по всем выбранным параметрам. Слабая отрицательная зависимость получена между обеспеченностью населением жилой площадью, и показателями, характеризующими заболеваемость и смертность от туберкулёза – коэффициент корреляции -0,43… - 0,47; также обнаружена слабая зависимость между показателем клинического излечения туберкулёза и валовым региональным продуктом на одного жителя региона (коэфф. корр. 0,43). При этом обнаружены сильные зависимости, характерные для каждого кластера.

Область применения результатов. Полученные результаты исследования могут быть использованы при разработке стратегических направлений и дифференцированных организационных мероприятий по борьбе с туберкулёзом в Российской Федерации на уровне субъектов.

Ключевые слова: туберкулёз; заболеваемость туберкулёзом; клиническое излечение туберкулёза; смертность от туберкулёза; социально-экономические и природно-географические факторы; пространственная неоднородность.

Контактная информация. Панкова Яна Юрьевна; email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.
Соблюдение этических стандартов. Данный вид исследования не требует прохождения экспертизы локальным этическим комитетом.
Для цитирования: Михайлов А.Ю., Панкова Я.Ю. Влияние природно-климатических и социально-экономических факторов на заболеваемость и смертность от туберкулёза в России. Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание] 2024;

THE INFLUENCE OF CLIMATIC AND SOCIO-ECONOMIC FACTORS ON THE MORBIDITY AND MORTALITY FROM TUBERCULOSIS IN RUSSIA
Mikhaylov AYu, Pankova YaYu.
Russian Research Institute of Health, Ministry of Health of the Russian Federation, Moscow, Russia

Abstract

Significance. Identification of reliably influencing natural-climatic, socio-economic and organizational factors makes it possible to build a system of management decisions aimed at reducing morbidity and mortality from tuberculosis. However, the multiplicity and interdependence of such influencing factors does not allow the construction of simple mathematical models. It requires the use of multifactorial analysis and the construction of complex algorithms to reliably prove the degree of influence of different factors.

The purpose of the study was to build a model of differentiation of natural-climatic and socio-economic factors, correction of such models in scientific research related to morbidity and mortality from tuberculosis.

Materials and methods. The data of departmental medical and statistical forms (No. 8 «Information about diseases with active tuberculosis», No. 30 «Information about a medical organization», No. 33 «Information about tuberculosis patients», No. 47 «Information about a network of medical institutions»), as well as official data of ROSSTAT for 2019-2023 were studied to determine the impact of socio-economic and natural-geographical factors on the epidemiological situation of tuberculosis. More than 50 different indicators were studied. The methodological base was based on statistical, mathematical, correlation and analytical methods.

Results. Correlation analysis was carried out for all studied indicators characterizing epidemiological, resource, socio-economic and natural-geographical situation of all regions of the Russian Federation and nationwide. Five key indicators characterizing the epidemiological situation in the region in terms of tuberculosis, five most influential socio-economic indicators of the regions and two natural-geographical indicators were selected by expert method, on the basis of which all regions of the Russian Federation were segmented into 16 segments and distributed into 5 clusters. Further, a correlation analysis was carried out for all pairs of epidemiological and socio-economic indicators, both for the Russian Federation as a whole and for all clusters. Dependencies characteristic of each cluster were identified. For example, if there is no average correlation between the unemployment rate and the incidence of all types of tuberculosis (correlation coefficient 0.1) in clusters with moderate climate and average population density, this indicator reaches 0.64 (cluster 4), which confirms the significant influence of the unemployment rate on the incidence of tuberculosis. Also, the incidence of all forms of tuberculosis is more influenced by the level of housing supply of the population. In the regions of cluster 3, this dependence is much stronger than in clusters 1 and 5. The correlation coefficient is -0.88, which confirms a heavily dependent.

Conclusion. As a result of the study, it was found that in the Russian Federation there are no obvious dependencies for all the selected parameters. A weak negative correlation was obtained between the provision of living space to the population and indicators characterizing morbidity and mortality from tuberculosis (correlation coefficient -0.43 ... - 0.47); a weak correlation was also found between clinical cure of tuberculosis and gross regional product per one inhabitant of the region (correlation coefficient 0.43). At the same time, strong dependencies characteristic for each cluster were found in different clusters.

Scope of application of the results. The results of the study can be used in the development of strategic directions and differentiated organizational measures to combat tuberculosis in the Russian Federation at the level of the subjects.

Keywords: tuberculosis; tuberculosis morbidity; tuberculosis clinical cure; tuberculosis mortality; socioeconomic and natural geographic factors; spatial heterogeneity.

Corresponding author: Yana Yu. Pankova; email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script ;
Information about authors:
Mikhaylov A.Yu., http://orcid.org/0000-0001-9723-6228
Pankova Ya. Yu., https://orcid.org/0000-0003-3461-226X
Acknowledgments. The study had no sponsorship.
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: Mikhaylov AYu, Pankova YaYu. The influence of climatic and socio-economic factors on the morbidity and mortality from tuberculosis in Russia. Social'nye aspekty zdorov'a naselenia [serial online] 2024; (In Rus).

Введение

Туберкулёз, как хроническое инфекционное заболевание, остаётся одной из наиболее значительных угроз здоровью населения в мире и в России. Даже в эпоху активного выявления, эффективной химиотерапии, высокого ресурсного обеспечения противотуберкулезных организаций, на туберкулез по-прежнему ежегодно приходится значительное число смертей. [1,2,3]

Как показывают многочисленные исследования, факторов, влияющих на заболеваемость, смертность и летальность от туберкулёза большое количество. Их можно разделить на две большие группы – медицинские и немедицинские. Очевидно, что их также нельзя считать абсолютно независимыми, так как общее состояние экономики региона так или иначе влияет на качество оказания медицинской помощи как прямо (наличие и доступность медикаментов, оборудования и т.д.), так и косвенно (транспортная доступность влияет на своевременную диагностику и мониторинг, низкая зарплата не позволяет привлекать квалифицированные медицинские кадры и т.д.) В значительной степени распространённость и смертность от туберкулеза зависят от ряда факторов, таких как, например, сопутствующие заболевания, сочетанные инфекции (ВИЧ/ТБ, ТБ/парентеральные вирусные гепатиты), множественная лекарственная устойчивость и т.д. [4,5] Также существует масса факторов, которые не оказывают существенного влияния на медицинские аспекты проблемы. К ним можно отнести природно-климатические, географические, социально-экономические, культурные, религиозные и другие факторы.

Природно-климатические условия в России значимо варьируют от северных регионов с суровыми зимами до южных, где более мягкий климат. Такие климатические различия оказывают прямое влияние на состояние здоровья населения. В холодных регионах России повышена вероятность респираторных заболеваний, что делает население более уязвимым к туберкулёзу. Однако холодный климат сам по себе не является первопричиной роста заболеваемости, т.к. другие факторы также вносят свой вклад, такие как плотность населения, особенности отопления жилищ, транспортная инфраструктура, доступность медицинской помощи. [6,7,8]

С другой стороны, социально-экономические факторы, такие как уровень доходов, образование, трудовая занятость населения, оказывают непосредственное влияние на распространение туберкулёза. В экономически неблагополучных регионах, где отсутствует стабильная работа и низок уровень жизни, высок уровень бездомности и бедности, значительно выше риск возникновения и распространения данного заболевания. Лица, живущие в таких условиях, часто сталкиваются с неадекватным питанием, стрессом, алкоголизмом и наркоманией, что ослабляет иммунную систему, делает их более восприимчивыми к инфицированию и, как следствие, приводит к ухудшению эпидемической ситуации по туберкулезу. [9,10]

Определение влияющих факторов, их вычленение в «чистом виде» и построение адекватной математической модели – сложная алгоритмическая задача. Сложность определения влияющих факторов и построения достоверных математических моделей определяется как множеством и разнообразием таких факторов, так и их разнонаправленным влиянием на эпидемиологическую ситуацию с туберкулёзом. [11] Так, например, регионы с суровым климатом, как правило, имеют более высокую среднюю заработную плату, чем южные. При этом природно-климатические факторы имеют более существенное влияние, чем экономические. Поэтому, если не учитывать климатические особенности регионов, можно прийти к парадоксальному выводу – чем выше уровень доходов населения, тем выше заболеваемость и смертность от туберкулёза. А устоявшиеся предрассудки некоторых этносов, касающиеся табуированности туберкулёза с одной стороны, приводят к замалчиванию и поздней диагностике заболевания, с другой – к сокрытию и/или искажению официальных статистических данных по смертности от туберкулёза. По сути, мы имеем ситуацию, когда каждый регион имеет свой уникальный набор влияющих факторов, что приводит к невозможности определения и степени их влияния на эпидемиологическую ситуацию в стране. Возможным решением данной проблемы могут стать технологии цифровизации и больших данных, при которых производится индивидуальный стандартизированный учёт всех больных и всех факторов, касающихся каждого пациента: его уровень доходов, образования, поведенческих факторов (употребление алкоголя, табакокурение, физические нагрузки, характер питания, ожирение и т.д.), культурные и религиозные факторы, условия проживания, условия труда и т.д.

Цель исследования. Построить модель дифференциации природно-климатических и социально-экономических факторов, с учётом их коррекции при проведении научных исследований, касающихся заболеваемости и смертности от туберкулёза.

Материалы и методы

Для определения взаимозависимостей эпидемиологических, социально-экономических и природно-географических факторов изучены сведения форм федерального статистического наблюдения (№ 8 «Сведения о заболеваниях активным туберкулёзом», № 30 «Сведения о медицинской организации», № 33 «Сведения о больных туберкулёзом», № 47 «Сведения о сети медицинских организаций»), а также официальные данные Росстата за 2019-2023 гг. Исследованы более 50 различных показателей. Основой методологической базы являлись статистический, математический, корреляционный и аналитический методы.

С помощью многофакторного анализа проводилась дифференциация различных влияющих факторов. Для этого были определены максимально независимые от других факторы – природно-климатические. В качестве базисного показателя была выбрана средняя температура января. Выбор показателя обусловлен следующими доводами:

1. Максимально низкие температуры являются одним из наиболее значимых природно-климатических влияющих факторов, воздействующих на эпидемиологическую ситуацию по туберкулёзу (в отличие от других факторов, например, средней температуры июля);
2. Наличие достоверной статистической информации по данному показателю на всю временную глубину и пространственное распределение исследуемых территорий;
3. Относительно незначительное колебание (временная и пространственная стабильность (за очень редким исключением) показателя по каждому региону.

Другим влияющим фактором выбрана плотность населения. Это косвенный фактор, почти независящий от политики региональной администрации, но вместе с тем косвенно влияющий на доступность медицинской помощи, особенно в части диагностики. Этот фактор также обладает свойством максимальной достоверности и в большей части регионов – относительной однородностью. Для некоторого нивелирования этой неоднородности был также рассмотрен параметр плотности сельского населения.

Построение модели распределения территорий Российской Федерации по кластерам проводилось следующим образом. Сначала проводилось ранжирование регионов по первому выбранному параметру, потом сегментирование и, наконец, проведение анализа имеющихся статистических данных по каждому сегменту. При многомерном моделировании возникает сложность увеличения кластеров в степенной зависимости от количества вычленяемых параметров, что приводит к размытию данных и многократному увеличению погрешности. Так при одномерном сегментировании на 4 значимых интервала, при двухфакторном анализе их будет 16, а при трёхфакторном уже 64. Таким образом, при усреднённом распределении, в первом случае мы имеем примерно 22 региона в сегменте (при расчёте на 89 регионов) и среднюю статистическую погрешность измерения в размере примерно 21%, при двух факторном уже 42%, а при трёхфакторном – 85%, что делает любые исследования по выявлению степени и характера влияющих факторов бессмысленными с методологической точки зрения.

С целью исключения многократного дробления регионов по кластерам, все 16 сегментов были распределены по 5 кластерам:

• 1й кластер - 1й квартиль по температурам, 1й и 2й квартили по плотности населения и 2й квартиль по температурам и 1й квартиль по плотности населения;
• 2й кластер – 1й квартиль по температурам и 3й квартиль по плотности населения, 2е квартили по обоим показателям и 3й квартиль по температурам и 1й квартиль по плотности населения.
• 3й кластер – 1й квартиль по температурам и 4й квартиль по плотности населения, 2й квартиль по температурам и 3й квартиль по плотности населения, 3й квартиль по температурам и 2й квартиль по плотности населения 2е квартили по обоим показателям и 4й квартиль по температурам и 1й квартиль по плотности населения.
• 4й кластер – 2й квартиль по температурам и 4й квартиль по плотности населения, 3й квартиль по температурам и 3й квартиль по плотности населения, 4й квартиль по температурам и 2й квартиль по плотности населения.
• 5й кластер – 3й квартиль по температурам и 4й квартиль по плотности населения, 4й квартиль по температурам и 3й и 4й квартили по плотности населения.

Схема распределения по сегментам при применении двухфакторной модели показана схематично в Таблице 1.

Таблица 1

Схема сегментирования регионов по кластерам при двухфакторном анализе

Итоговое распределение регионов Российской Федерации на пять кластеров, проведённое по данной схеме представлено в таблице 2.

Таблица 2

Распределение регионов Российской Федерации по кластерам

Для проведения исследования были отобраны экспертным путём эпидемиологические (Таблица 3) и социально-экономические параметры (Таблица 4).

Таблица 3

Эпидемиологические параметры исследования

Из всех эпидемиологических параметров были выбраны те, которые хотя бы слабо коррелировали (коэффициент корреляции больше 0,4) по одному или нескольким социально-экономическим показателям региона.

Из всех социально-экономических параметров слабую корреляцию показал лишь показатель обеспеченности населения жилой площадью. Остальные показатели были выбраны экспертным путем для проверки гипотезы.

Таблица 4

Социально-экономические параметры исследования

Далее был проведён корреляционный анализ по каждой паре как в целом по всем регионам Российской Федерации (без сегментирования), так и по каждому кластеру.

Результаты

Несмотря на значительные успехи в борьбе с туберкулёзом, это заболевание остаётся одним из самых весомых в группе инфекционных и паразитарных заболеваний.

Как ранее отмечалось многими исследователями и учеными, ведущими факторами смертности от инфекционных и паразитарных заболеваний выступают болезни, вызванные ВИЧ-инфекцией, туберкулёзом, а также вирусные гепатиты, среди которых особенно значимы гепатиты, передающиеся через кровь.

Исходя из того, что смертность от инфекционных и паразитарных заболеваний существенно отличается по возрастной структуре от смертности всего населения, и, вероятно, существенно зависит от каждой причины смерти, мы сочли целесообразным проанализировать в динамике значения стандартизованных показателей смертности от основных причин в данном классе (рис. 1). [2]

Рис. 1. Динамика стандартизованных по возрасту показателей смертности от болезни, вызванной ВИЧ, туберкулёза и парентеральных вирусных гепатитов в 2015–2023 гг., на 100 000 населения. [2]

Исходя из графика можно заключить, что рост стандартизованного показателя смертности от болезней, вызванной ВИЧ-инфекцией, наблюдался в период с 2015 по 2018 гг., в то время как стандартизованный показатель смертности от туберкулеза демонстрировал снижение [12]. Начиная с 2019 года стандартизованный показатель смертности от болезни, вызванной ВИЧ инфекцией, начал снижаться (за исключением незначительного роста в 2023 году). Стандартизованный показатель смертности от туберкулеза также продолжил снижаться. При этом в течение всего периода отмечается медленный рост стандартизованного показателя смертности от вирусных гепатитов.

В общей картине эпидемической ситуации также особую роль играет активно прогрессирующая доля сочетанной туберкулёзной и ВИЧ-инфекции как в заболеваемости, так и смертности от инфекционных заболеваний.

Рис. 2. Структура смертности от основных причин в классе инфекционных и паразитарных заболеваний в 2015–2023 гг.

Вместе с тем, снижение доли туберкулёза в структуре причин смерти от инфекционных и паразитарных заболеваний может быть не столь значимым, поскольку, в силу причин кодирования, в случае сочетания туберкулёза с ВИЧ-инфекцией (за исключением бессимптомных случаев) причина смерти кодируется как болезнь, вызванная ВИЧ (Рис. 3) [2].

Рис. 3. Число умерших от ВИЧ-инфекции, туберкулёза, сочетания туберкулёза и ВИЧ-инфекции (по минимальной оценке, ф. № 33 – ТБ/ВИЧ), вирусных гепатитов B и C в 2015–2023 гг.*

* без учёта других ведомств, лиц БОМЖ, иностранных граждан и осуждённых ФСИН

Минимальная оценка доли больных туберкулёзом в сочетании с ВИЧ-инфекцией в структуре смерти от инфекционных и паразитарных заболеваний составила в 2015 г. – 19,7%, 2016 г. – 22,4%, 2017 г. – 23,4%, 2018 г. – 22,7%, 2019 г. – 23,2%, 2020 г. – 21,3%, 2021 г. – 20,0%, 2022 г. – 21,7%, 2023 г. – 19,2% , что говорит об отсутствии тенденции к снижению или увеличению показателя [13].

Роль туберкулеза в танатогенезе среди основных причин летальных исходов от инфекционных и паразитарных заболеваний до настоящего времени остается значительной и составляет 38.0% на 2023 год.

Важное значение с точки зрения акцентов на оказание медицинской помощи имеет анализ смертности городского и сельского населения. При этом следует рассматривать как средние показатели, так и их динамику.

Также нами был проведен анализ смертности от наиболее распространенных инфекционных и паразитарных заболеваний городского и сельского населения за период 2015-2023 гг., показатели которого представлены на рисунке 4.

Рис. 4. Смертность от наиболее распространённых инфекционных и паразитарных заболеваний городского и сельского населения, в среднем 2015–2023 гг.

Исходя из данных графика можно заключить, что, в основном, смертность от инфекционных и паразитарных болезней выше среди жителей городов по сравнению с жителями сёл. Однако смертность от туберкулеза значительно больше среди сельского населения, чем городского. Такую ситуацию можно объяснить социальными факторами (например, различиями в уровне доходов различных групп населения). Также следует отметить, что уровень смертности от туберкулёза среди жителей сельской местности уменьшается более медленно, чем среди городских жителей (за 9 лет снижение составило 48,7% и 63,7% соответственно), что указывает на сохранение ряда неблагоприятных факторов, влияющих на смертность сельского населения.

Ранее одним из наиболее информативных показателей для оценки эпидемической обстановки по туберкулёзу являлся показатель смертности от туберкулёза. В настоящее время его роль снизилась вследствие существенного распространения ВИЧ-инфекции и особенностей кодирования причин смерти пациентов, умерших от сочетания туберкулёза и болезни, вызванной ВИЧ [14].

Таким образом, ведущим показателем для оценки эпидемической обстановки по туберкулёзу в настоящее время является показатель заболеваемости туберкулёзом, который должен оцениваться с учётом состава больных, их возрастно-половых характеристик, а также состояния работы по активному выявлению случаев заболевания. Уровень заболеваемости туберкулёзом (известный также как территориальный показатель заболеваемости) формируется на основе количества местных жителей, заболевших туберкулёзом, а также включает другие категории: лиц, выявленных на территории данного субъекта Российской Федерации, но проживающих в других регионах страны, иностранных граждан, лиц без определённого места жительства, а также подозреваемых, обвиняемых и осуждённых, находящихся в учреждениях уголовно-исполнительной системы России.

Динамика показателя заболеваемости туберкулёзом с учётом всех пациентов, проживающих на территории Российской Федерации, и постоянного населения России (За исключением иностранных граждан, лиц без определённого места жительства, а также больных, выявленных в учреждениях уголовно-исполнительной системы РФ) представлена на графике (рис. 5).

Рис. 5. Динамика показателя заболеваемости туберкулёзом населения Российской Федерации в 2015–2023 гг. Источник: ф. № 8 Росстата

До 2021 года наблюдалось постоянное уменьшение заболеваемости туберкулёзом. В 2020 году темпы снижения стали выше обычного: за период с 2015 по 2019 годы они колебались между 7,1% и 9,4% ежегодно, а в 2020 году произошло резкое снижение на 21,5%. В 2021 году тенденция к снижению продолжилась, составив 4,3%. В период 2021–2022 годов изменения в показателях были статистически незначительными (p>0,05), что связывается с последствиями пандемии COVID-19 и диагностикой случаев туберкулёза, которые ранее не выявлялись из-за связанных с пандемией ограничений. В 2023 году уровень заболеваемости туберкулёзом у всего населения и среди постоянного населения продолжил уменьшаться до 29,6 и 26,3 на 100 000 человек соответственно, и это снижение оказалось статистически значимым (p <0,01 и p=0,01 соответственно). За период с 2015 по 2023 годы количество впервые выявленных случаев туберкулёза снизилось практически в 2 раза.

2. Пространственная неоднородность эпидемиологической ситуации по туберкулёзу в РФ.

Эпидемиологическая ситуация по туберкулёзу в регионах Российской Федерации характеризуется крайне разнородными показателями. Во многом это обусловлено чрезвычайно сильными различиями как в социально-экономической сфере, так и природно-географическими факторами.

Несмотря, на в целом по Российской Федерации хорошими темпами улучшения показателей по смертности и заболеваемости туберкулёзом, из различия по разным регионам РФ огромны. Данные по заболеваемости, смертности и клиническому излечению представлены на Рисунках 6 – 8. соответственно.

Рис. 6. Структура смертности от туберкулёза по регионам РФ, умерших от всех форм туберкулёза на 100 тысяч населения.

Как видно из диаграмм, разброс по смертности превышает 100 раз (Республика Тыва (37,4) и Рязанская область (0,3)), по заболеваемости составляет 16 раз (Чукотский автономный округ (157,7) и Волгоградская область (9,5)).

Это свидетельствует о том, что потенциал улучшения эпидемиологических показателей в существенной части регионов России очень большой с одной стороны, и необходим дифференцированный подход к разработке противотуберкулёзных мероприятий, с другой стороны.

Рис. 7. Структура заболеваемости всеми формами туберкулёза по регионам РФ, на 100 тысяч населения

Оба графика наглядно демонстрируют особенно неблагополучную ситуацию в регионах Восточной Сибири и Дальнего Востока. Несмотря на то, что тяжёлые климатические условия являются непреодолимым фактором (как пример – Ненецкий автономный округ), общая особенность неблагополучных регионов имеет явный сдвиг к Северо-Востоку страны.

Анализ полученных данных позволяет сделать однозначный вывод и значительной пространственной неоднородности эпидемиологической ситуации по туберкулёзу в Российской Федерации.

Рис. 8. Клиническое излечение туберкулёза по регионам РФ, на 100 лиц диспансерного наблюдения

Существенно меньше разрыв по показателю клинического излечения. Однако и он различается почти в 4 раза (Орловская область (93,4) к Кабардино-Балкарской республике (24)). При этом и влияние природно-географических факторов явно меньше. Архангельская область соседствует с Республикой Ингушетией (83,1 и 90,8 соответственно), а Кабардино-Балкарская Республика делит последние места с Пермским краем (24,0 и 27,5 соответственно).

Таким образом, необходимо сегментирование регионов Российской Федерации по географическим признакам и их дальнейшее объединение в кластеры с целью определения зависимостей между социально-экономическим состоянием регионов и эпидемиологической ситуацией по туберкулёзу, характерному для каждого кластера.

3. Проведение корреляционного анализа по зависимости эпидемиологических показателей по туберкулёзу от социально-экономических факторов без проведения сегментирования.

Для получения опорных данных был проведён корреляционный анализ между выбранными показателями, характеризующими эпидемиологическую ситуацию по туберкулёзу и социально-экономическое положение регионов в целом по Российской Федерации [15]. Результаты анализа отражены в таблице 5.

Таблица 5

Коэффициенты корреляции между социально-экономическими и эпидемиологическими параметрами по туберкулёзу в Российской Федерации

Как видно из таблицы, слабая обратная корреляция (в диапазоне от -0,43 до -0,47) есть между обеспеченностью населения жильём и всеми эпидемиологическими параметрами, кроме клинического излечения. В последнем случае корреляция отсутствует. Зато установлена слабая корреляционная связь между этим параметром и уровнем ВРП на одного человека (0,43). Во всех остальных случаях значимая взаимосвязь отсутствует.

Таким образом, можно сделать предварительный вывод об относительной независимости эпидемиологической ситуации от социально-экономического состояния региона, т.е. туберкулёз перестал быть социальным заболеванием, хотя и сохранил важное социальное значение.

4. Простое распределение регионов РФ по сегментам по среднемесячной температуре января.

Немного иная картина получается при простом сегментировании всех регионов по показателю средней температуры января. Данные по корреляционному анализу, полученные при распределении всех регионов РФ на пять примерно равных сегментов по 20-21 региону в каждом сегменте по Заболеваемости от всех форм туберкулёза, Клиническому излечению и Смертности от туберкулёза по данным Росстата указаны в таблицах 6.1 – 6.3. соответственно

Таблица 6.1

Распределение коэффициентов корреляции Заболеваемости всеми формами туберкулёза от социально-экономических параметров по сегментам средней температуры января

Таблица 6.2

Распределение коэффициентов корреляции Клинического излечения от социально-экономических параметров по сегментам средней температуры января

Таблица 6.3

Распределение коэффициентов корреляции Умерших от туберкулёза всего, по данным Росстата от социально-экономических параметров по сегментам средней температуры января

Как видно из таблиц, в регионах с умеренно-тёплыми климатическими условиями наблюдается значимая зависимость между уровнем обеспеченности населения жильём и заболеваемостью всеми формами туберкулёза, а также смертностью от туберкулёза (коэфф. корреляции -0,73 и -0,75 соответственно.). В регионах с другими климатическими условиями этот фактор значимого влияния не оказывает.

Гораздо более сильная зависимость наблюдается в регионах с умеренно холодным климатом между клиническим излечением и валовым региональным продуктом, приходящимся на одного жителя – коэффициент корреляции 0,93.

В целом можно констатировать, что зависимость эпидемиологической ситуации от природно-климатических факторов имеет точечный характер, который тем не менее необходимо принимать в расчёт при разработке и планировании противотуберкулёзных мероприятий.

5. Сегментирование регионов РФ по кластерам на основе двухфакторного ранжирования

Немного иная картина получается при двухфакторном ранжировании всех регионов по показателям средней температуры января и плотности населения. Помимо общего отрицательного влияния неблагоприятных климатических воздействий на организм человека, негативным фактором является плохая транспортная доступность и невозможность оказания своевременной медицинской помощи значительной части сельским жителям в регионах с низкой плотностью населения. Как было показано выше (рисунок 4), туберкулёз является единственным из социально-значимых инфекционных заболеваний, смертность от которых сельского населения превышает городское.

Данные по корреляционному анализу, полученные при распределении всех регионов РФ на пять кластеров (Таблица 2) по Заболеваемости от всех форм туберкулёза, Клиническому излечению и Смертности от туберкулёза по данным Росстата указаны в таблицах 7.1 – 7.3. соответственно.

Таблица 7.1

Распределение коэффициентов корреляции Заболеваемости всеми формами туберкулёза от социально-экономических параметров по кластерам средней температуры января и плотности населения

Как видно из таблицы 7.1. на заболеваемость от всех форм туберкулёза оказывают влияние разной степени два фактора – уровень обеспеченности населения жилым фондом и в меньшей степени – уровень безработицы. При этом влияние обоих социально-экономических факторов имеет максимальные значения в кластерах с умеренным климатом и плотность населения. В качестве наглядной визуализации на Рисунке 9 представлены данные по третьему кластеру. При этом в целом по России не выявлено влияние уровня безработицы на заболеваемость туберкулёзом, а влияние уровня жилплощади очень слабое.

Рис. 9. Зависимость Заболеваемости всеми формами туберкулёза от обеспеченности населения жильём в регионах 3го кластера

Клиническое излечение обладает меньшей пространственной неоднородностью, чем показатели заболеваемости и смертности от туберкулёза. Соответственно, проведённый корреляционный анализ подтвердил его меньшую зависимость от социально-экономических показателей регионов. Вместе с тем, определённое влияние на клиническое излечение оказывает уровень потребления алкоголя и ВРП на душу населения. Но опять же это влияние присуще не всем кластерам, а только некоторым, что ещё раз подчёркивает необходимость учёта локальных особенностей каждого региона. Данные анализа зависимости клинического излечения от социально-экономических факторов в разрезе природно-географического сегментирования приведены в Таблице 7.2. Визуализация наиболее сильной зависимости представлена на рисунке 10.

Таблица 7.2

Распределение коэффициентов корреляции Клинического излечения от социально-экономических параметров по кластерам средней температуры января и плотности населения

Рис. 10. Зависимость клинического излечения туберкулёза от обеспеченности населения жильём в регионах 4го кластера

Как показал анализ, зависимость от социально-экономических параметров регионов смертности носит более масштабный характер по количеству влияющих факторов, но при этом сила влияния существенно ниже. Это очевидно объясняется тем, что чем больше влияющих факторов, тем сложнее определить степень воздействия каждого, особенно с учётом их разнонаправленного воздействия.

Данные корреляционного анализа смертности от туберкулёза от социально-экономических параметров регионов представлены в таблице 7.3.

Таблица 7.3

Распределение коэффициентов корреляции Умерших от туберкулёза всего, по данным Росстата от социально-экономических параметров по кластерам средней температуры января и плотности населения

Обсуждение

1. Как показали проведённые исследования, в целом по Российской Федерации не удалось определить достаточно достоверные зависимости параметров, характеризующих эпидемиологическую ситуацию по туберкулёзу и социально-экономических показателей регионов. Максимальные выявленные зависимости - смертности и заболеваемости – от размера жилой площади, приходящейся на одного жителя (коэффициент корреляции -0,47…-0,43, что говорит об очень слабой зависимости) и клинического излечения от ВРП на душу населения (коэффициент 0,43) (Таблица 5). Это позволяет сделать вывод о том, что, продолжая оставаться социально-значимым заболеванием, туберкулёз уже не является социальным заболеванием в полной мере.
2. Однако, как показало исследование, сегментирование регионов по природно-географическим параметрам позволяет выявить зависимости эпидемиологической ситуации по туберкулёзу от социально-экономических показателей, присущих определённому сегменту (кластеру), в то время как в целом по Российской Федерации такая однозначная зависимость может и отсутствовать.
   Важное значение при этом имеет выбор параметров, по которым производится сегментирование, а потом объединение по кластерам. При этом, сегментирование по одному параметру может не давать значимого результата в силу наличия множества влияющих и зависимых факторов, имеющих разнонаправленное действие. Так, например, в регионах с суровыми погодными условиями (отрицательный влияющий на эпидситуацию фактор) более высокий уровень жизни населения в дефинициях ВРП на человека или среднемесячного дохода (положительный фактор). В совокупности, эти факторы приводят к размытию результатов исследований, если не делать корректировку. Проблема заключается в том, что таких факторов большое число, степень их влияния различна и в «чистом виде» не определена с достаточной степенью достоверности. Фактически, каждый регион имеет свой индивидуальный набор влияющих факторов, включая субъективные, не поддающиеся никакой оценке. Это вносит большие сложности в разработку научно обоснованных рекомендаций по борьбе с туберкулёзом на общефедеральном уровне.
3. Анализ эпидемиологических показателей и социально-экономических параметров регионов, входящих в Первый, самый экстремальный кластер – регионы с максимально суровым климатом (низкими температурами) и при этом минимальной плотностью населения, позволил установить ряд зависимостей. Во-первых, более явно выражена зависимость заболеваемости всеми формами туберкулёза (-0,50 против -0,46) и особенно смертности от туберкулёза (-069 против -0,43) от размера средней жилой площади на человека, чем в целом по стране. Это позволяет сделать вывод, что фактор жилищных условий именно в северных регионах имеет более важное значение, чем в остальных. Также выявлена более сильная зависимость клинического излечения от ВРП на человека (коэффициент корреляции 0,58 против 0,43) целого ряда социально-экономических параметров. Кроме того, именно в первом кластере присутствует зависимость показателя смертности от туберкулёза от уровня безработицы и потребления алкоголя на душу населения (коэффициенты корреляции 0,53 и -0,54 соответственно) при том, что в целом по стране такая корреляция отсутствует.
4. Во Втором кластере явных зависимостей эпидемиологических показателей от социально-экономических не выявлено. Однако, есть помимо слабой зависимости уровня заболеваемости всеми формами туберкулёза от обеспеченности жилплощадью (-0,44), характерной для всей России в целом, обнаружена слабая зависимость от уровня безработицы (коэфф. 0,46) и потребления алкоголя на душу населения (коэфф. 0,43). Так же последний показатель слабо влияет и на смертность от туберкулёза (коэфф. 0,44) и клиническое излечение (коэфф. -0,46).
5. В Третьем кластере (умеренный климатический пояс со средней плотностью населения) обнаружено сильное влияние обеспеченности жилой площадью населения на заболеваемость всеми формами туберкулёза (коэфф. -0,88) и менее заметное, но тоже выраженное на смертность от туберкулёза (коэфф. -0,66). Также имеется слабая зависимость этих показателей от уровня безработицы (коэффициенты 0,43 и 0,52 соответственно). На клиническое излечение в регионах третьего кластера оказывает слабое влияние только уровень обеспеченности жильём (коэфф. 0,45).
6. Более явные, чем на федеральном уровне обнаружены зависимости в регионах Четвёртого кластера, хоть и также не так явно выраженные. В частности, смертность от туберкулёза слабо зависит от уровня обеспеченности жилой площадью (коэфф. 0,50), уровня безработицы (коэфф. 0,45) и потребления алкоголя (коэфф. -0,47). Сильнее обеспеченность жильём в этом кластере влияет на клиническое излечение (коэфф. 0,60) и заболеваемость всеми формами туберкулёза (коэфф. -0,58). Но самая сильная зависимость обнаружена заболеваемости от уровня безработицы (коэфф. 0,69).
7. В плотно населённых южных регионах отсутствуют явно выраженные зависимости показателей эпидемиологической ситуации от социально-экономических параметров. Однако, обнаружена одна парадоксальная зависимость показателя смертности от туберкулёза от уровня населения, ведущего здоровый образ жизни (коэфф. 0,59). Вероятно, в этом случае это связано с социокультурными особенностями южных регионов России. Рассмотрение этого аспекта выходит за рамки настоящего исследования, но видимо требует более внимательного изучения.

Выводы

1. Эпидемиологическая ситуация по туберкулёзу в Российской Федерации имеет значительную пространственную неоднородность.
2. Отсутствие явно выраженных зависимостей между показателями, характеризующими эпидемиологическую ситуацию в регионах от социально-экономических показателей, свидетельствует о снижении социальных факторов на заболеваемость и смертность от туберкулёза.
3. Сегментирование регионов по их природно-географическим особенностям позволило выявить такие зависимости, характерные для каждого кластера.
4. Природно-географические характеристики регионов следует учитывать при разработке методических рекомендаций по организации мероприятий противотуберкулёзной службы.

Библиография

1. Михайлова Ю.В., Михайлов А.Ю., Стерликов С.А., Галкин В.Б., Панкова Я.Ю. Мониторинг и оценка ресурсной базы организаций здравоохранения, оказывающих медицинскую помощь по профилю «Фтизиатрия» в Российской Федерации. Медицинский альянс 2023, 11(2): 67-74. DOI: 10.36422/23076348-2023-11-2-67-74
2. Стерликов С.А., Михайлова Ю.В., Голубев Н.А., Громов А.В., Кудрина В.Г., Михайлов А.Ю. Смертность от основных инфекционных и паразитарных заболеваний: болезни, вызванной ВИЧ, туберкулёза и парентеральных вирусных гепатитов в Российской Федерации и её динамика в 2015 – 2020 гг. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики 2022, (3): 40–65. DOI: 10.24412/2312-2935-2022-3-40-65
3. Михайлова Ю.В., Стерликов С.А., Михайлов А.Ю. Оценка последствий влияния пандемии COVID-19 на систему активного выявления случаев туберкулёза в Российской Федерации. Социальные аспекты здоровья населения 2023; 69(4):1. DOI: 10.21045/2071-5021-2023-69-4-1
4. Громов А.В., Стерликов С.А., Михайлова Ю.В. Факторы риска летального исхода от туберкулеза в субъекте с низкой плотностью населения (Камчатском крае). Туберкулёз и болезни лёгких 2022; 100(11):48–55. DOI: 10.21292/2075-1230-2022-100-11-48-55
5. Саенко С.С. Совершенствование организации лечения больных туберкулёзом в современных условиях. дис. … канд. мед. наук. Москва. 2021. 227 с.
6. Беляева, А. В., Штакк Е.А. Влияние социальных и климатических факторов на заболеваемость туберкулезом в Российской Федерации. Социально-экономические и естественно-научные парадигмы современности: Материалы XIII Всероссийской научно-практической конференции: в 2х частях, Ростов-на-Дону, 30 марта 2018 года. Часть 2. Ростов-на-Дону: Южный университет (ИУБиП); 2018. С. 174-183.
7. Issarow CM, Mulder N, Wood R. Environmental and social factors impacting on epidemic and endemic tuberculosis: a modelling analysis. R Soc Open Sci 2018 Jan 17;5(1):170726. DOI: 10.1098/rsos.170726.
8. Стерликов С.А., Кучерявая Д.А., Русакова Л.И., Казыкина Т.Н. Роль сезонных факторов в заболеваемости туберкулёзом и смертности от него. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики 2019; (2):12–33. DOI 10.24411/2312-2935-2019-10025
9. Шахгельдян К.И., Гельцер Б.И., Емцева Е.Д., Середа В.Г., Мазелис Л.С., Сахарова О.Б. Анализ влияния социально-экономических факторов на эпидемическую ситуацию по туберкулёзу в регионах Российской Федерации. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины 2018; 26(2):78–82. DOI: 10.18821/0869-866X-2018-26-2-78-82
10. de Oliveira NF, Gonçalves MJ. Social and environmental factors associated with the hospitalization of tuberculosis patients. Rev Lat Am Enfermagem 2013 Mar-Apr;21(2):507-14. DOI: 10.1590/s0104-11692013000200006.
11. Паролина Л.Е., Докторова Н.П., Отпущенникова О.Н. Социально-экономическиe детерминанты и математическое моделирование в эпидемиологии туберкулеза (обзор литературы). Современные проблемы науки и образования 2020;(6). DOI: 10.17513/spno.30333
12. Васильева И.А., Стерликов С.А., Тестов В.В., Михайлова Ю.В., Обухова О.В., Пономарёв С.Б., Кудлай Д.А. Отраслевые и экономические показатели противотуберкулёзной работы в 2021–2022 гг. статистические материалы. Москва: ФГБУ «НМИЦ ФПИ» Минздрава России, 2023. 56 с.
13. Васильева И.А., Стерликов С.А., Тестов В.В., Михайлова Ю.В., Голубев Н.А., Кучерявая Д.А., Пономарёв С.Б. Ресурсы и деятельность противотуберкулёзных организаций Российской Федерации в 2022–2023 гг. Москва: РИО ЦНИИОИЗ, 2024. 95 с.
14. Стерликов, С.А., Шалыгин К.В. Статистический анализ и обработка данных. В кн.: Противотуберкулёзный диспансер: эффективная междисциплинарная концепция. Аксёнова В.А., Божков И.А., Баласанянц Г.С. Москва: ГЭОТАР-МЕДИА, 2023. С. 358–368
15. Информация для ведения мониторинга социально-экономического положения субъектов Российской Федерации. Сайт федеральной службы государственной статистики. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/11109/document/13259

References

1. Mikhaylova Yu.V., Mikhaylov A.Yu., Sterlikov S.A., Galkin V.B., Pankova Ya.Yu. Monitoring and assessment of resource base of the medical institutions providing phthisiological care in the Russian Federation. Medicinskij al`yans. 2023, 11(2): 67-74. DOI: 10.36422/23076348-2023-11-2-67-74 (In Rus.).
2. Sterlikov S.A., Mikhaylova Yu.V., Golubev N.A., Gromov A.V., Kudrina V.G., Mikhaylov A.Yu. Mortality from major infectious and parasitic diseases: diseases caused by HIV, tuberculosis and parenteral viral hepatitis in the Russian Federation and its dynamics in 2015-2020. Sovremenny`e problemy` zdravooxraneniya i medicinskoj statistiki. 2022, (3): 40 – 65. DOI: 10.24412/2312-2935-2022-3-40-65 (In Rus.).
3. Mikhaylova Yu.V., Sterlikov S.A., Mikhaylov A.Yu. Assessing the impact of the COVID-19 pandemic on the system of active tb detection in the Russian Federation. Social`ny`e aspekty` zdorov`ya naseleniya. 2023; 69(4):1. DOI: 10.21045/2071-5021-2023-69-4-1 (In Rus.).
4. Gromov A.V., Sterlikov S.A., Mikhaylova Yu.V. Risk factors of lethal outcomes of tuberculosis in a region with low population density (Kamchatskiy kray). Tuberkulyoz i bolezni lyogkix. 2022; 100(11): 48–55. DOI: 10.21292/2075-1230-2022-100-11-48-55(In Rus.).
5. Saenko S.S. Sovershenstvovanie organizacii lechenija bol'nyh tuberkuljozom v sovremennyh uslovijah [Improving the organization of treatment of patients with tuberculosis in modern conditions]. Cand.Med.Sci. Moscow; 2021. 227 p. (In Rus.).
6. Belyaeva, A. V., Shtakk E.A. The influence of social and climatic factors on the incidence of tuberculosis in the Russian Federation. Social`no-e`konomicheskie i estestvenno-nauchny`e paradigmy` sovremennosti: Materialy` XIII Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii: v 2x chastyax, Rostov-na-Donu, 30 marta 2018 goda. Tom Chast` 2. – Rostov-na-Donu: Yuzhny`j universitet (IUBiP), 2018. – S. 174-183. (In Rus.).
7. Issarow CM, Mulder N, Wood R. Environmental and social factors impacting on epidemic and endemic tuberculosis: a modelling analysis. R Soc Open Sci. 2018 Jan 17;5(1):170726. DOI: 10.1098/rsos.170726. PMID: 29410796; PMCID: PMC5792873.
8. Sterlikov S.A., Kucheryavaya D.A., Rusakova L.I., Kazy`kina T.N. Season factors in notification tuberculosis cases and mortality of tuberculosis in Russian Federation. Sovremenny`e problemy` zdravooxraneniya i medicinskoj statistiki. 2019; (2):12–33. DOI 10.24411/2312-2935-2019-10025 (In Rus.).
9. Shakhgel`dyan K.I., Gel`cer B.I., Emceva E.D., Sereda V.G., Mazelis L.S., Saharova O.B. The analysis of social economic factors impact on epidemic situation with tuberculosis in regions of the Russian Federation. Problemy` social`noj gigieny`, zdravooxraneniya i istorii mediciny`. 2018; 26(2):78–82. DOI: 10.18821/0869-866X-2018-26-2-78-82 (In Rus.).
10. de Oliveira NF, Gonçalves MJ. Social and environmental factors associated with the hospitalization of tuberculosis patients. Rev Lat Am Enfermagem. 2013 Mar-Apr;21(2):507-14. DOI: 10.1590/s0104-11692013000200006. PMID: 23797543.
11. Parolina L.E., Doktorova N.P., Otpushhennikova O.N. Socio-economic determinants and mathematical modeling in the epidemiology of tuberculosis. Sovremenny`e problemy` nauki i obrazovaniya. 2020;(6). DOI: 10.17513/spno.30333(In Rus.).
12. Otraslevye i ekonomicheskie pokazateli protivotuberkuleznoy raboty v 2022–2023 gg. Statisticheskie materialy [Sectoral and economic indicators of anti-tuberculosis work in 2022–2023]. Moscow: Federal State Budgetary Institution "NMITs FPI" of the Ministry of Health of the Russian Federation, 2024:56 p. (In Rus.)
13. Resursy` i deyatel`nost` protivotuberkulyozny`x organizacij Rossijskoj Federacii v 2022–2023 gg. [Resources and activities of anti-tuberculosis organizations of the Russian Federation in 2022-2023.] I.A. Vasil`eva, S.A. Sterlikov, V.V. Testov, Yu.V. Mikhaylova, N.A. Golubev, D.A. Kucheryavaya, S.B. Ponomaryov. M.: RIO CzNIIOIZ, 2024. – 95 s. (In Rus.)
14. Sterlikov, S.A., Shaly`gin K.V. Statisticheskij analiz i obrabotka danny`x. V kn.: Protivotuberkulyozny`j dispanser: e`ffektivnaya mezhdisciplinarnaya koncepciya. Red. V.A. Aksyonovoj, I.A. Bozhkova, G.S. Balasanyancz. – M.: GE`OTAR-MEDIA, 2023. – S. 358–368 (In Rus.)
15. Sajt federal`noj sluzhby` gosudarstvennoj statistiki. Informaciya dlya vedeniya monitoringa social`no-e`konomicheskogo polozheniya sub``ektov Rossijskoj Federacii. [The website of the Federal State Statistics Service. Information for monitoring the socio-economic situation of the subjects of the Russian Federation.] https://rosstat.gov.ru/folder/11109/document/13259 (In Rus.)

Дата поступления: 12.11.2024

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:*