DOI: 10.21045/2071-5021-2026-72-2-21

¹Михайлова Ю.В., ¹Стерликов С.А., ¹Панкова Я.Ю., ²Загдын З.М.
¹ ФГБУ Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения Минздрава России, Москва, Россия
² ФГБНУ «Национальный научно-исследовательский институт общественного здоровья имени Н.А. Семашко», Москва, Россия

Аннотация

Актуальность. Актуальность исследования обусловлена, с одной стороны, различной выраженностью социально-экономических, климатических, экологических, медицинских факторов, а с другой – различиями методик определения бремени туберкулёза.

Цель. Провести оценку пространственной неоднородности бремени туберкулёза по субъектам Российской Федерации и оценить согласованность разных методов её определения.

Материалы и методы. С использованием данных форм статистического наблюдения и четырёх различных методов (DALY, расчёт инциденса, расчёт преваленса и расчёт годовых потерь трудового потенциала от туберкулёза) были рассчитаны и картографированы показатели бремени туберкулёза по субъектам Российской Федерации, а также проведён корреляционный анализ полученных интенсивных показателей бремени туберкулёза (s).

Результаты. При картографическом и корреляционном анализе выявлена удовлетворительная согласованность результатов расчёта бремени туберкулёза на основании DALY, инцидентного и превалентного методов (s>0,85; p<0,05). Прослеживается общая тенденция к нарастанию бремени туберкулёза с запада на восток и с севера на юг, сопоставимая с географическими тенденциями заболеваемости туберкулёзом и смертности от него в пограничных государствах.

Заключение. Несмотря на различия методик расчёта, бремя туберкулёза может быть удовлетворительно оценено не только с помощью сложного и трудоёмкого индекса DALY, но и с использованием более простых методов – расчёта инциденса и преваленса туберкулёза, которые имеют тесную статистическую связь как между собой, так и с DALY. Результаты использования для оценки бремени туберкулёза годовых потерь трудового потенциала вследствие туберкулёза плохо согласуются с остальными методами и не рекомендуются для использования с указанной целью. Наименьшее бремя туберкулёза отмечается в Центральном и Северо-Западном федеральных округах и имеет тенденцию к росту с запада на восток в пределах сопоставимой широты и с севера на юг в пределах сопоставимой долготы.

Область применения: мониторинг мероприятий по борьбе с туберкулёзом.

Ключевые слова: бремя туберкулёза; DALY; методы определения бремени болезней; географические особенности; пространственная неоднородность.

Контактная информация: Стерликов Сергей Александрович, 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: Михайлова Ю.В., Стерликов С.А., Панкова Я.Ю., Загдын З.М. Методологические подходы к оценке пространственной неоднородности туберкулёза. Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание] 2026;

METHODOLOGICAL APPROACHES TO ASSESSING THE SPATIAL INHOMOGENEITY OF TUBERCULOSIS
¹Mikhaylova Yu.V., ¹Sterlikov S.A., ¹Pankova Ya.Yu., ²Zagdyn Z.M.
¹ Russian Research Institute of Health of the Ministry of Health of the Russian Federation, Moscow, Russia
²N.A. Semashko National Research Institute of Public Health, Moscow, Russia

Abstract

Significance. The relevance of the study is due, on the one hand, to the different severity of socio-economic, climatic, environmental, and medical factors, and, on the other hand, to the differences in the methods for determining the burden of tuberculosis.

Purpose. To assess the spatial heterogeneity of the tuberculosis burden in the constituent entities of the Russian Federation and to assess the consistency of different methods for its determination.

Material and methods. Using statistical observation data and four different methods (DALYs, incidence calculation, prevalence calculation, and calculation of annual labor losses from tuberculosis), indicators of the tuberculosis burden for the constituent entities of the Russian Federation were calculated and mapped, as well as a correlation analysis of the obtained intensive indicators of the tuberculosis burden (s) was carried out.

Results. Cartographic and correlation analyses revealed satisfactory agreement between methods for calculating the burden of tuberculosis based on DALYs, incident and prevalent methods (s>0.85; p<0.05). There is a general trend towards an increase in the burden of tuberculosis from west to east and from north to south, comparable to geographical trends in tuberculosis incidence and mortality in border states.

Conclusion. Despite the differences in the calculation methods, the burden of tuberculosis can be satisfactorily estimated not only using the time-consuming DALY, but also using simpler methods, such as the calculation of tuberculosis incidence and prevalence, which have a close statistical relationship both with each other and with DALYs. The results of using data on annual labor losses due to tuberculosis to estimate the burden of tuberculosis are poorly consistent with other methods and is not recommended for use for this purpose. The lowest burden of tuberculosis is observed in the Central and Northwestern Federal Districts and tends to increase from west to east within comparable latitude and from north to south within comparable longitude.

Scope: monitoring of tuberculosis control measures.

Keywords: TB burden; DALY; methods for determining the burden of disease; geographical features; spatial heterogeneity.

Corresponding author: Sergey A. Sterlikov, email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Information about authors:
Sterlikov SA, https://orcid.org/0000-0001-8173-8055
Mikhaylova YuV, http://orcid.org/0000-0001-6779-726X
Pankova YaYu., https://orcid.org/0000-0003-3461-226X
Zagdyn ZM, https://orcid.org/0000-0003-1149-5400
Acknowledgments. The study did not have 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: Mikhaylova Yu.V., Sterlikov S.A., Pankova Ya.Yu., Zagdyn Z.M. Methodological approaches to assessing the spatial inhomogeneity of tuberculosis. Social'nye aspekty zdorov'a naselenia [serial online] 2026; (In Rus).

Введение

Туберкулёз как социально значимое заболевание и как воздушно-капельная инфекция имеет все предпосылки для пространственной неоднородности: разные страны и регионы варьируют по экономической ситуации и уровню жизни населения, климатическим параметрам, возрасту и полу населения, состоянию систем здравоохранения, а также выраженности иных факторов риска развития заболевания.

В исследовании [1] с использованием квазипуассоновской регрессии в 204 странах была проведена оценка данных о температуре и осадках и бремени туберкулёза с учётом социально-экономических ковариант на стандартизованные по возрасту показатели заболеваемости туберкулёзом и смертности от него. Установлено негативное влияние на смертность от туберкулёза количества осадков (что вполне согласуется с увеличением времени высыхания инфекционных капель [2]); влияние температурных эффектов было разнонаправленным. Тем не менее в исследовании [3] (в указанном исследовании использованы данные из глобальных источников данных, в том числе – World Bank Health and Nutrition Statistics, World Bank Group Climate Change Knowledge Portal, Global Health Observatory, WHO global TB databases) показано негативное влияние роста температуры на снижение заболеваемости туберкулёзом. В этом же исследовании показано негативное влияние высоких концентраций твёрдых частиц на заболеваемость туберкулёзом.

К наиболее значимым факторам, которыми обусловлена неоднородность бремени туберкулёза, также относится ВИЧ-инфекция, что отражено в глобальном докладе Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) по туберкулёзу [4]. При этом распространённость ВИЧ-инфекции в разных регионах мира и России также существенно различается [5,6]. Однако, кроме этого, безусловно, значимого и неравномерно распределённого фактора, важное значение имеет и другой неравномерно распределённый фактор: употребление алкоголя. Увеличение числа случаев расстройства, связанного с употреблением алкоголя (AUD), представляет собой серьезное препятствие на пути к достижению глобальной цели по искоренению туберкулеза, а также является фактором риска заражения туберкулезом, тяжелого течения заболевания, передачи инфекции и связанной с этим смерти. Воздействие алкоголя на окислительный стресс в альвеолярной среде, нарушения в работе альвеолярного эпителия, альвеолярных макрофагов и остальной части врожденной иммунной системы легких могут способствовать инфицированию микобактериями туберкулёза и уклонению от защитных механизмов организма хозяина [7].

Состояние системы здравоохранения также оказывает значительное влияние на бремя туберкулёза, в связи с чем в последнем докладе ВОЗ по туберкулёзу для корректировки бремени туберкулёза использованы параметры универсального доступа к услугам здравоохранения [8]. В исследовании [3] показана корреляция эффективного управления системой здравоохранения со снижением смертности от туберкулёза.

Вместе с тем само понятие бремени туберкулёза также не является устоявшимся термином с единой методикой его расчёта. Так, в глобальном докладе ВОЗ по туберкулёзу данный термин обозначает число инцидентных случаев заболевания и показатель инцидентности на 100 000 населения [8].

Примечание: термин «инцидентный случай», в отличие от впервые выявленного случая заболевания, включает в себя также случаи его рецидива, а инцидентность, соответственно – интенсивный показатель, учитывающий число зарегистрированных в течение года инцидентных случаев (то есть, первичных и рецидивных случаев заболевания) в расчёте на 100 тыс. среднегодового населения.

Однако в мировой практике также применяется понятие бремени туберкулёза в составе глобального бремени болезней, определяемого путём расчёта индекса DALY (Disability-Adjusted Life Year – числа потерянных лет жизни с поправкой на частичную или полную утрату трудового и социального функционирования) [9].

В отечественной практике также используются собственные критерии определения бремени туберкулёза. Так, в серии публикаций В.Б. Галкина и соавт. (например, [10]) понятие бремени туберкулёза приравнено к его распространённости (преваленса; в отличие от общей заболеваемости преваленс отражает не число случаев заболевания, зарегистрированных в течение календарного года, а число больных по состоянию на определённый период – в нашем случае на 31 декабря отчётного года). Следует отметить, что это единственный метод, который определяется напрямую из формы статистического наблюдения, хотя и в оригинальных публикациях, и ограничен использованием данных только по гражданскому здравоохранению. Также имеется близкое к бремени заболевания понятие экономического ущерба от потерь здоровья населения, которое складывается из следующих компонентов: заболеваемость, смертность и инвалидность [11], которое было адаптировано для статистических данных по туберкулёзу А.Н. Редько и соавт. [12], М.Е. Вострокнутовым и соавт. [13].

Так или иначе, отдавая приоритет расчёту индекса DALY, мы вынуждены учитывать всё разнообразие используемых методов определения бремени туберкулёза для оценки его пространственной неоднородности.

Цель исследования: провести оценку пространственной неоднородности бремени туберкулёза по субъектам Российской Федерации и оценить согласованность разных методов её определения.

Материалы и методы

Расчёт индекса DALY проводили, основываясь на данных форм федерального статистического наблюдения: № 8 «Сведения о заболеваниях активным туберкулёзом» (далее – ф. 8), № 33 «Сведения о больных туберкулёзом» (далее – ф. 33) и данных Росстата о распределении умерших по полу, отдельным возрастным группам и причинам смерти. В целом методика расчёта соответствует методике, опубликованной в [14], с единственным различием: весовой коэффициент Dw, учитывающий тяжесть туберкулёза в зависимости от наличия или отсутствия ВИЧ-инфекции определяли не на основании данных формы № 61, в которой показаны пациенты с болезнью, вызванной ВИЧ, в сочетании с любой микобактериальной инфекцией, а на основании доли пациентов с сочетанием туберкулёза и ВИЧ-инфекции (ТБ/ВИЧ) по данным формы № 33 Росстата как отношение числа состоящих на диспансерном наблюдении пациентов с коинфекцией туберкулёза и ВИЧ-инфекции к числу всех пациентов, состоящих на диспансерном наблюдении по поводу туберкулёза (раздельно для детей 0-14; 15-17 лет и взрослых). Значение коэффициента Dw рассчитывали как 0,408 х ТБ/ВИЧ + 0,333 х (1-ТБ/ВИЧ); где 0,333 и 0,408 – значения коэффициента Dw при отсутствии и при наличии ВИЧ-инфекции. Такой способ давал более консервативные оценки YLD по сравнению с методом, изложенным в [14], и позволял сделать расчёт показателя YLD по субъектам Российской Федерации рутинным.

Расчёт бремени туберкулёза по методике ВОЗ [8] делали с учётом того, что по данным экспертов ВОЗ, коэффициент case detection rate составляет 100%; таким образом, нам оставалось взять те же самые данные, которые были использованы для их подачи в систему учёта и отчётности ВОЗ: по сумме данных о впервые выявленным больных, согласно ф. № 8, и данных о случаях рецидива туберкулёза, согласно форме отраслевого статистического наблюдения № 7-ТБ «Сведения о впервые выявленных больных и рецидивах заболеваний туберкулезом»; последние были использованы, поскольку определение случая рецидива туберкулёза в указанной форме наиболее близко к используемому ВОЗ.

Для определения бремени туберкулёза по методике [10] (далее – превалентный метод) использовали данные о числе больных туберкулёзом, состоящих на диспансерном наблюдении по состоянию на 31.12.2023 из статистических материалов [15], однако суммировали их с данными о числе лиц, состоящих на диспансерном наблюдении по поводу туберкулёза в уголовно-исполнительной системе по данным формы № ФСИН-6 «Сведения о социально значимых заболеваниях у лиц, содержащихся в учреждениях уголовно-исполнительной системы Российской Федерации (РФ), и отдельных показателях деятельности медицинской службы».

Для определения годового ущерба в виде утраты трудоспособности от туберкулёза вследствие смертности, временной утраты трудоспособности и инвалидности по методике, опубликованной в [12] (далее – годовая утрата трудового потенциала – ГУТП) использовали данные о числе умерших от туберкулёза (источник: Росстат), числе инвалидов по туберкулёзу по данным формы № 7-собес «Сведения о медико-социальной экспертизе лиц в возрасте 18 лет и старше», числе дней временной утраты трудоспособности по данным формы № 16-ВН «Сведения о причинах временной нетрудоспособности», а также ф. 33. Полученные результаты в виде человеко-лет утраты трудоспособности суммировали с данными о числе инвалидов I и II группы и днях временной утраты трудоспособности в учреждениях Федеральная служба исполнения наказаний (ФСИН) России, источником которых была форма № заб-3 «Сводный отчёт о заболеваниях и временной нетрудоспособности лиц, содержащихся в учреждениях уголовно-исполнительной системы», анализ которых был проведен по методике, приведенной в [13].

На основании полученных по всем четырём методам числа человеко-лет DALY [14], числа инцидентных (т.е. сумме новых случаев и случаев рецидива) [8] либо превалентных (т.е. числу случаев на 31 декабря отчётного года) [10] случаев туберкулёза, а также числа ГУТП [12,13] были рассчитаны их интенсивные показатели в расчёте на 100 тыс. среднегодового населения (соответственно – метод iDALY, инцидентный метод, превалентный метод и метод ГУТП), которые подвергались дальнейшему сопоставлению с использованием комбинации квартильного анализа и картографического метода, а также корреляционного анализа. С целью выбора метода корреляционного анализа было проведено тестирование соответствия типа распределения нормальному распределению, по итогам которого использовался корреляционный анализ с использованием метода Спирмена. Статистическую обработку данных проводили с использованием R версии 4.4.0 (2024-04-24 ucrt) – «Puppy Cup», а также MS Excel.

Результаты

Сопоставление оценок бремени туберкулёза с использованием каждого из методов имеет собственную размерность. В случае DALY – это потери общественного здоровья (потенциальных лет жизни и социального функционирования) в отчётном году с перспективой на будущие потери, выраженное в человеко-годах (в случае iDALY – в человеко-годах на 100 000 населения). В случае инцидентного метода – это число инцидентных случаев в отчётном году (то есть фиксация результатов динамического ряда) в расчёте на 100 000 населения. В случае превалентного метода – это число превалентных случаев на 100 000 населения по состоянию на окончание отчётного года (то есть фиксация результатов моментного ряда). В случае ГУТП – это потери трудового потенциала, обусловленные болезнью в отчётном году, на 100 000 населения. В связи с этим сопоставление непосредственно числовых значений указанных показателей не имеет смысла. Вместе с тем возможно сопоставление пространственной неоднородности бремени туберкулёза, рассчитанного разными методами, с использованием формальных классификаторов (в нашем случае – квартильного анализа полученных значений с последующим картографированием). Картограммы показателей, полученных с использованием каждого их методов, представлены на рис. 1.

Рис. 1. Картограммы квартильного анализа показателей бремени туберкулёза, рассчитанных разными методами, на 100 тыс. населения (описания методов приведены в разделе «материалы и методы»).

В целом три метода (DALY, инцидентный и превалентный) показывают высокую пространственную согласованность результатов; большинство субъектов относились к одному и тому же квартилю при применении всех трёх указанных методов. Тем не менее были субъекты, которые находились в разных квартилях при применении этих трёх методов. Особенно сильно на общем фоне выделялась Кабардино-Балкарская Республика, в которой относительно невысокая инцидентность (1-2 квартили) сопровождалась существенными относительными потерями общественного здоровья iDALY (2-3 квартили) вследствие большого числа, неблагоприятной возрастной структуры умерших от туберкулёза и высоком преваленсе туберкулёза из-за большого числа больных, которые состоят под наблюдением (3-4 квартили), однако отказываются от лечения. Однако при применении указанных трёх методов ясно прослеживалась общая тенденция более высокого бремени туберкулёза в восточной части России по сравнению с европейской частью страны. Интересно, что при применении превалентного метода и DALY также прослеживается тенденция к росту бремени туберкулёза в регионах, расположенных в южной части страны по сравнению с более северными регионами в пределах одинаковой долготы.

При использовании метода ГУТП дифференциация бремени туберкулёза между западными и восточными регионами выражена меньше, равно как и широтные закономерности показателей.

К субъектам Российской Федерации с низким (ниже 1 квартиля) бременем туберкулёза, определяемого с использованием всех четырёх методов, относятся Белгородская, Костромская, Липецкая, Московская, Орловская, Архангельская, Калининградская области, Москва, Ненецкий автономный округ.

К субъектам Российской Федерации с высоким (выше 3 квартиля) бременем туберкулёза, определяемого с использованием всех четырёх методов, относятся Республика Тыва, Пермский и Приморский края, Курганская, Новосибирская, Амурская, Сахалинская области, Чукотский автономный округ Еврейская автономная область.

Также при анализе бремени туберкулёза с использованием iDALY лучше, чем при использовании иных методов, прослеживается последовательность регионов с высокой и исторически ранее возникнувшей распространённостью ВИЧ-инфекции (на пути ранее существовавшего трафика инъекционных наркотиков).

При выборе метода корреляционного анализа руководствовались тем, что распределения всех показателей, отражающих бремя туберкулёза, отличались от нормального (нулевая гипотеза отклонялась при p<0,0001). Корреляционная матрица показателей бремени туберкулёза представлена на рис. 2.

Рис. 2. Корреляционная матрица сопоставления результатов расчёта бремени туберкулёза различными методами в 2023 году. Все корреляции статистически значимы (p<0,05)

Результаты применения трёх методов (iDALY, инцидентный и превалентный) были тесно коррелированы между собой, в то же время корреляция ГУТП с указанными методами была средней силы. Особенно наглядно связь между разными методами прослеживается при графическом отображении (рис. 3).

Рис. 3. Связь показателей, отражающих бремя туберкулёза, между собой

Большинство показателей, используемых для отражения бремени туберкулёза, в 2023 году находились в тесной статистической зависимости. Исключение составляет ГУТП, что позволяет усомниться в его валидности для отражения бремени туберкулёза.

Вместе с тем в ходе расчёта индекса DALY возникает ещё два важных показателя: бремя болезни вследствие преждевременной смертности – YLL (в пересчёте на численность населения – iYLL) и бремя болезни вследствие заболевания – YLD (в пересчёте на численность населения – iYLD). При формировании показателя бремени туберкулёза методом DALY, потери от преждевременной смертности (YLL) превалируют над потерями от болезни (YLD) [14], однако при детализации соотношения YLL/YLD по субъектам Российской Федерации в ряде субъектов YLD превалировал над YLL (Рис. 4).

Рис. 4. Соотношение YLL/YLD по субъектам Российской Федерации.

Большинство субъектов Российской Федерации с превалированием YLD над YLL находятся в европейской части страны (исключая Южный федеральный округ) и на Урале. В Сибири и на Дальнем Востоке имелось лишь три субъекта с таким превалированием. Корреляция соотношения YLL/YLD с долей больных туберкулёзом в сочетании с ВИЧ-инфекцией (источник: [15]) отсутствовала (s=-0,07).

Обсуждение полученных результатов

Использование DALY является общепринятым, максимально стандартизованным методом оценки бремени заболеваний, в том числе – туберкулёза. Он позволяет учесть множество факторов: меру утраты трудового и социального функционирования, в том числе – при сочетанной патологии (Dw), длительность заболевания (L при YLD), число лет, потерянных в результате преждевременной смертности (L при YLL), ценность года здоровой жизни (K), а также ряд параметров, имеющих экономическое значение (формулы 1, 2 и 3 [14]). Вместе с тем подбор данных для расчёта DALY в современных условиях представляет сложную и не всегда выполнимую задачу (в настоящее время технически недоступны данные о распределении числа умерших по возрасту и полу).

DALY = YLL + YLD (1)

YLL=KCe^ra/(r+β)²x{e^{-(r+β) x α} x[1+(r+ β)xα]-e^{-(r+β)x (L+α)}x[1+(r+ β x(L+α)]}+1-K/r x(1-e^-rl) (2)

YLD=Dw(KCe^ra/(r+β)²x{e^{-(r+β) x α} x[1+(r+ β)xα]-e^{-(r+β)x (L+α)}x[1+(r+ β x(L+α)]}+1-K/r x(1-e^-rl)) (3)

где:

YLL – потери лет жизни в результате преждевременной смертности;

YLD – потери лет трудового и социального функционирования в результате заболевания;

α – возраст смерти в годах;

L – количество недожитых лет при расчёте YLL и продолжительность заболевания при расчёте YLD (в годах);

r – ставка дисконтирования (3% или 0,03);

K – возрастная весовая моделирующая константа (равная в среднем 1,0);

β – возрастная весовая категория (β = 0,03);

С – поправочная возрастная весовая константа (С = 0,1);

e – основание натурального логарифма – число Эйлера.

В то же время данные о инцидентности и распространённости туберкулёза вполне доступны, и, учитывая статистическую (а в случае инцидентного метода – частично функциональную) связь между показателем iDALY и его более простыми аналогами, позволяют проводить мониторинг бремени туберкулёза в условиях отсутствия доступа к данным о распределении умерших по возрасту и полу.

Полученные нами данные о тенденции к росту бремени туберкулёза в пределах сопоставимой широты ранее упоминалось в литературе [16], однако рост бремени туберкулёза с севера на юг в пределах сопоставимой долготы был выявлен в данном исследовании, благодаря сопоставимому анализу iDALY и инцидентного метода расчёта бремени туберкулёза. Прослеживаемая связь бремени туберкулёза, рассчитанного с использованием iDALY, инцидентного и превалентного методов, согласуется с данными о пути наркотрафика инъекционных наркотиков и, соответственно, поздними стадиями болезни, вызванной ВИЧ, которая приводит к росту заболеваемости и распространённости туберкулёза [17].

Интересно, что сходные географические особенности заболеваемости туберкулёзом (по долготе) отмечаются также в другой части Союзного Государства – Республике Беларусь [18].

В другом государстве, граничащем с Российской Федерацией с юга – Казахстане – также отмечался рост смертности в восточных регионах по сравнению с западными в пределах одинаковой широты [19].

И, наконец, ещё в одной стране, примыкающей к Российской Федерации – Монголии – наибольшая заболеваемость туберкулёзом отмечается в северо-восточных аймаках [20], то есть, во-первых, примыкает к регионам с высоким бременем туберкулёза в Российской Федерации (особенно при его определении по методу расчёта iDALY или превалентному методу), и, во-вторых, имеет сходную с Россией закономерность нарастания бремени туберкулёза с запада на восток.

Вопреки нашим ожиданиям, в большинстве субъектов с высокой долей пациентов с коинфекцией туберкулёза и ВИЧ (у которых случаи летального исхода от коинфекции регистрируется не как смерть от туберкулёза, а как смерть от болезни, вызванной ВИЧ (письмо Минздрава России от 25.03.2016 № 13-2/2-74), превалирование потерь от YLD над потерями от YLL не зависело от доли больных туберкулёзом в сочетании с ВИЧ-инфекцией.

Заключение

Несмотря на существенные различия методик расчёта и получаемые результаты, бремя туберкулёза может быть удовлетворительно оценено не только с помощью сложного и трудоёмкого в расчётах индекса DALY, но и с использованием более простых методов – путём оценки инциденса и преваленса туберкулёза (с учётом данных ФСИН России). Эти методы имеют тесную статистическую связь как между собой, так и с DALY, что позволяет получать сравнительные оценки бремени туберкулёза по субъектам Российской Федерации с использованием одного их этих показателей. Тем не менее расчет индекса DALY дает более глубокую информацию именно в половозрастном распределении бремени туберкулеза, равно как и любой другой патологии, что особенно важно в период демографического кризиса в стране.

Использование для оценки бремени туберкулёза данных о годовых потерях трудового потенциала плохо согласовано с остальными методами и не рекомендуется для использования с указанной целью.

Наименьшее бремя туберкулёза отмечается в Центральном и Северо-Западном федеральных округах и имеет тенденцию к росту с запада на восток в пределах сопоставимой широты и с севера на юг в пределах сопоставимой долготы.

Библиография

1. Liu Q, Wang Y, Liu M, Zhao Y, Liu J. The influence and lag-effect of temperature and precipitation on the incidence and mortality of tuberculosis, 2000-2021: an observational study. Front Public Health 2025;13:1572422. DOI: 10.3389/fpubh.2025.1572422.
2. Rieder HL. Epidemiologic Basis of Tuberculosis Control. First Edition. International Union Against Tuberculosis and Lung Disease, 1999. 162 p.
3. Wolde HF, Clements ACA, Alene KA. Health system and environmental factors affecting global progress towards achieving End TB targets between 2015 and 2020. J Glob Health 2025;15:04004. DOI: 10.7189/jogh.15.04004.
4. Global tuberculosis report 2024. Geneva: World Health Organization; 2024.
5. AIDS, crisis and the power to transform: UNAIDS Global AIDS Update 2025. Geneva: Joint United Nations Programme on HIV/AIDS; 2025. 116 p.
6. Распространение, заболеваемость и смертность от ВИЧ-инфекции в Российской Федерации в 2024 году. Статистические материалы. Москва: ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России; 2025. 28 с.
7. Wigger GW, Bouton TC, Jacobson KR, Auld SC, Yeligar SM, Staitieh BS. The Impact of Alcohol Use Disorder on Tuberculosis: A Review of the Epidemiology and Potential Immunologic Mechanisms. Front Immunol 2022;13:864817. DOI: 10.3389/fimmu.2022.864817.
8. Technical appendix. Methods used by WHO to estimate the global burden of TB disease for publication in the global tuberculosis report 2024. 12 December 2024. Режим доступа: https://cdn.who.int/media/docs/default-source/global-tuberculosis-report-2024/technical-appendix-gtr-2024_8november2024.pdf?sfvrsn=e9ab9675_2 (Дата обращения 14.12.2025).
9. GBD 2021 Diseases and Injuries Collaborators. Global incidence, prevalence, years lived with disability (YLDs), disability-adjusted life-years (DALYs), and healthy life expectancy (HALE) for 371 diseases and injuries in 204 countries and territories and 811 subnational locations, 1990–2021: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet 2024;403:2133–2161. DOI: 10.1016/S0140-6736(24)00757-8.
10. Галкин В.Б., Стерликов С.А., Яблонский П.К. Бремя туберкулёза в Российской Федерации. Часть 1. Динамика распространённости туберкулёза. Медицинский Альянс 2022;(3):6–17. DOI: 10.36422/23076348-2022-10-3-6-17.
11. Шеломенцев А.Г., Малинина Е.С. Подходы к экономической оценке потерь здоровья населения. Азимут научных исследований: экономика и управление. 2019;8(27):241–246. DOI: 10.26140/anie-2019-0802-0059.
12. Редько А.Н., Михайлова Ю.В., Стерликов С.А., Михайлов А.Ю., Панкова Я.Ю. Трудовые потери вследствие туберкулёза в России в 2010–2022 гг. Туберкулёз и болезни лёгких 2025;103(2):80-87. DOI: 10.58838/2075-1230-2025-103-2-80-87.
13. Вострокнутов М.Е., Михайлова Ю.В., Стерликов С.А., Михайлов А.Ю. Потери трудового потенциала, обусловленные туберкулёзом, в пенитенциарных учреждениях Российской Федерации. Социальные аспекты здоровья населения 2024;70(2):18. DOI: 10.21045/2071-5021-2024-70-2-18.
14. Загдын З.М., Стерликов С.А., Кобесов Н.В., Васильева Т.П., Михайлова Ю.В. Жизненные и трудовые потери общественного здоровья, вызванные туберкулезом в России за 2016 и 2023 годы. Здоровье населения и среда обитания 2025;33(11):16–28. DOI: 10.35627/2219-5238/2025-33-11-16-28.
15. Ресурсы и деятельность противотуберкулёзных организаций Российской Федерации в 2023–2024 гг. Москва: НМИЦ ФПИ Минздрава России; 2025: 92 с.
16. Туберкулез в Российской Федерации, 2012/2013/2014 гг. Аналитический обзор статистических показателей, используемых в Российской Федерации и в мире. Москва; 2015. 312 с.
17. Самарина Е.А. Социально-гигиенические аспекты состояния здоровья женщин, находящихся в исправительных учреждениях: дис. … канд. мед. наук. Москва. 2018. 160 с.
18. Кандрычын С.В. Сопряженность в пространственном распределении гельминтозов (энтеробиоза, аскаридоза) и туберкулеза в регионах Беларуси: социокультурный аспект. Гигиена и санитария 2017;96(3):229-235. DOI: 10.18821/0016-9900-2017-96-3-229-235.
19. Sakko Y, Madikenova M, Kim A, Syssoyev D, Mussina K, Gusmanov A, et al. Epidemiology of tuberculosis in Kazakhstan: data from the Unified National Electronic Healthcare System 2014-2019. BMJ Open 2023;13(10):e074208. DOI: 10.1136/bmjopen-2023-074208.
20. Boldoo T, Otero L, Uranchimeg B, Purevdagva A, Enebish T, Erdenee O, et al. Epidemiology of tuberculosis in Mongolia: analysis of surveillance data, 2015-2019. Western Pac Surveill Response J 2023;14(1):1-12. DOI: 10.5365/wpsar.2023.14.1.931.

References

1. Liu Q, Wang Y, Liu M, Zhao Y, Liu J. The influence and lag-effect of temperature and precipitation on the incidence and mortality of tuberculosis, 2000-2021: an observational study. Front Public Health 2025 Aug 13;13:1572422. DOI: 10.3389/fpubh.2025.1572422
2. Rieder HL. Epidemiologic Basis of Tuberculosis Control. First Edition. International Union Against Tuberculosis and Lung Disease, 1999: 162 p.
3. Wolde HF, Clements ACA, Alene KA. Health system and environmental factors affecting global progress towards achieving End TB targets between 2015 and 2020. J Glob Health 2025;15:04004. DOI: 10.7189/jogh.15.04004.
4. Global tuberculosis report 2024. Geneva: World Health Organization; 2024.
5. AIDS, crisis and the power to transform: UNAIDS Global AIDS Update 2025. Geneva: Joint United Nations Programme on HIV/AIDS; 2025. 116 p.
6. Prevalence, incidence, and mortality from HIV infection in the Russian Federation in 2024. Statistical materials. Moscow: FGBU «TsNIIOIZ» Minzdrava Rossii; 2025. 28 p. (In Rus.).
7. Wigger GW, Bouton TC, Jacobson KR, Auld SC, Yeligar SM, Staitieh BS. The Impact of Alcohol Use Disorder on Tuberculosis: A Review of the Epidemiology and Potential Immunologic Mechanisms. Front Immunol 2022 Mar 31;13:864817. DOI: 10.3389/fimmu.2022.864817
8. Technical appendix. Methods used by WHO to estimate the global burden of TB disease for publication in the global tuberculosis report 2024. 12 December 2024. Available from: https://cdn.who.int/media/docs/default-source/global-tuberculosis-report-2024/technical-appendix-gtr-2024_8november2024.pdf?sfvrsn=e9ab9675_2 (Date accessed: Dec 14, 2025).
9. GBD 2021 Diseases and Injuries Collaborators. Global incidence, prevalence, years lived with disability (YLDs), disability-adjusted life-years (DALYs), and healthy life expectancy (HALE) for 371 diseases and injuries in 204 countries and territories and 811 subnational locations, 1990–2021: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet 2024;403:2133–2161. DOI: 10.1016/S0140-6736(24)00757-8
10. Galkin VB, Sterlikov SA, Yablonskiy PK. The burden of tuberculosis in the Russian Federation. Part 1. Dynamics of tuberculosis prevalence. Meditsinskiy Al'yans 2022;(3):6–17. DOI: 10.36422/23076348-2022-10-3-6-17. (In Rus.).
11. Shelomentsev AG, Malinina ES. Approaches to the economic assessment of population health losses. Azimut nauchnykh issledovaniy: ekonomika i upravlenie 2019;8(27):241–246. DOI: 10.26140/anie-2019-0802-0059. (In Rus.).
12. Red'ko AN, Mikhaylova YuV, Sterlikov SA, Mikhaylov AYu, Pankova YaYu. Labor losses due to tuberculosis in Russia in 2010–2022. Tuberkulez i bolezni legkikh 2025;103(2):80-87. DOI: 10.58838/2075-1230-2025-103-2-80-87. (In Rus.).
13. Vostroknutov ME, Mikhaylova YuV, Sterlikov SA, Mikhaylov AYu. Losses of labor potential caused by tuberculosis in penitentiary institutions of the Russian Federation. Sotsial'nye aspekty zdorov'ya naseleniya 2024;70(2):18. DOI: 10.21045/2071-5021-2024-70-2-18. (In Rus.).
14. Zagdyn ZM, Sterlikov SA, Kobesov NV, Vasil'eva TP, Mikhaylova YuV. Life and labor losses of public health caused by tuberculosis in Russia for 2016 and 2023. Zdorov'e naseleniya i sreda obitaniya 2025;33(11):16–28. DOI: 10.35627/2219-5238/2025-33-11-16-28. (In Rus.).
15. Resources and activities of anti-tuberculosis organizations of the Russian Federation in 2023-2024. Moscow. NMITS FPI Minzdrava Rossii; 2025. 92 p. (In Rus.).
16. Tuberculosis in the Russian Federation, 2012/2013/2014. Analytical review of statistical indicators used in the Russian Federation and in the world. Moscow; 2015. 312 p. (In Rus.).
17. Samarina EA. Social and hygienic aspects of the health status of women in correctional institutions. Cand.Med.Sci. [dissertation]. Мoscow; 2018. 160 p.
18. Kandrychyn SV. Conjugacy in the spatial distribution of helminthiases (enterobiasis, ascariasis) and tuberculosis in the regions of Belarus: socio-cultural aspect. Gigiena i sanitariya 2017; 96(3): 229-235. DOI: 10.18821/0016-9900-2017-96-3-229–235. (In Rus.).
19. Sakko Y, Madikenova M, Kim A, Syssoyev D, Mussina K, Gusmanov A, et al. Epidemiology of tuberculosis in Kazakhstan: data from the Unified National Electronic Healthcare System 2014-2019. BMJ Open 2023 Oct 11;13(10):e074208. DOI: 10.1136/bmjopen-2023-074208.
20. Boldoo T, Otero L, Uranchimeg B, Purevdagva A, Enebish T, Erdenee O, et al. Epidemiology of tuberculosis in Mongolia: analysis of surveillance data, 2015-2019. Western Pac Surveill Response J 2023 Mar 24;14(1):1–12. DOI: 10.5365/wpsar.2023.14.1.931.

Дата поступления: 30.01.2026

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:*