DOI: 10.21045/2071-5021-2026-72-4-5

¹Шелыгин К.В., ²Мегорский В.В.
¹Северный государственный медицинский университет Минздрава России, г. Архангельск, Россия
² Научный центр медико-биологических исследований адаптации человека в Арктике Федерального исследовательского центра «Кольский научный центр Российской академии наук», г. Апатиты, Россия

Аннотация

Актуальность. Заболеваемость населения – один из ключевых индикаторов общественного здоровья. Традиционный анализ заболеваемости не позволяет разделить вклад изменения возрастной структуры населения и истинной интенсивности патологии, что необходимо для понимания наблюдаемых тенденций и обоснования приоритетных направлений в работе здравоохранения.

Цель. Оценить вклад демографических и эпидемиологических факторов в динамику первичной и общей заболеваемости населения Мурманской области за период 2009-2019 гг. (декомпозиционный анализ за 2011-2019гг.).

Материалы и методы. Анализировались данные первичной и общей заболеваемости в возрастных группах 0-14, 15-17 лет, трудоспособного возраста, старше трудоспособного возраста за период 2009-2019гг. Изучалось соотношение вклада демографического и эпидемиологического компонентов в динамику показателей заболеваемости. Использовались официальные статистические данные о первичной и общей заболеваемости. Методы: анализ динамики временных рядов, кумулятивных сумм, коэффициент структурных различий (коэффициент Рябцева), средневзвешенных рангов, декомпозиции.

Результаты. В целом, за период 2009–2019 гг. первичная заболеваемость всего населения региона снизилась на 8,0%, общая выросла на 8,3%. С 2013 г. отмечался структурный сдвиг в динамике обеих показателей. Показатели заболеваемости населения региона значимо превышали общероссийские при сопоставимости с показателями Северо-Западного федерального округа. Декомпозиционный анализ первичной заболеваемости показал превалирование эпидемиологического компонента. Рост общей заболеваемости обеспечивался сопоставимым вкладом эпидемиологического и компонентов. Дети в возрасте 15–17 лет - единственная группа с доминированием эпидемиологического компонента.

Выводы. 1. В период 2009-2019гг в Мурманской области сформировались две разнонаправленные тенденции: снижение первичной и повышение общей заболеваемости. С 2013 года разнонаправленные тенденции общей и первичной заболеваемости сопровождаются рассогласованием их динамики и статистически значимым превышением среднероссийских показателей.

1. Возрастная структура заболеваемости в регионе макростабильна. В тоже время, на мезоуровне выявлены значимые структурные сдвиги, проявляющиеся в снижения избыточной концентрации первичной заболеваемости в трудоспособных возрастах и увеличении концентрации общей заболеваемости в группах старше трудоспособного возраста, превышая ее демографический вес.
2. Выявленное снижение первичной заболеваемости обусловлено статистически значимым снижением интенсивности заболеваемости, тогда как рост общей заболеваемости является следствием сочетанного воздействия реального роста накопленной патологии и старения населения. Единственной группой с доказанным доминированием эпидемиологического компонента являются дети в возрасте 15-17 лет.

Область применения результатов. Результаты исследования позволяют впервые для региона обосновать целесообразность изменения работы системы здравоохранения в части переноса акцента с валового снижения заболеваемости и первичной диагностики на долгосрочное наблюдение лиц с хронической патологией в старших возрастных группах с учетом демографического постарения населения. Конкретные объемы и формы такого изменения требуют отдельного организационного исследования.

Ключевые слова: первичная заболеваемость; общая заболеваемость; декомпозиционный анализ; демографический компонент; эпидемиологический компонент; возрастная структура населения; постарение населения; Мурманская область; Арктическая зона.

Контактная информация: Шелыгин Кирилл Валерьевич, 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: Шелыгин К.В., Мегорский В.В. Демографические и эпидемиологические факторы динамики заболеваемости населения Мурманской области: ретроспективное аналитическое исследование. Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание] 2026;

DEMOGRAPHIC AND EPIDEMIOLOGICAL FACTORS IN THE MORBIDITY DYNAMICS OF THE POPULATION OF THE MURMANSK REGION: A RETROSPECTIVE ANALYTICAL STUDY
¹Shelygin K.V., ²Megorsky V.V.
¹ Northern State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation, Arkhangelsk, Russia
² Scientific Center for Medical and Biological Research of Human Adaptation in the Arctic, Federal Research Center "Kola Research Center of the Russian Academy of Sciences", Apatity, Russia

Abstract

Significance. Population morbidity is a key indicator of public health. Traditional morbidity analysis does not allow for the separation of the contribution of changes in the age structure of the population from the true intensity of pathology, which is essential for understanding observed trends and substantiating priority areas in healthcare delivery.

Purpose. To assess the contribution of demographic and epidemiological factors to the dynamics of primary and general morbidity in the population of the Murmansk Region over the period 2009–2019 (decomposition analysis for 2011–2019).

Materials and methods. Data on primary and overall morbidity were analyzed across age groups 0–14, 15–17 years, working age, and above working age for the period 2009–2019. The ratio of the contribution of demographic and epidemiological components to the dynamics of morbidity rates was examined. Official statistical data on primary and overall morbidity were used. Methods included time-series dynamics analysis, cumulative sum analysis, Ryabtsev’s coefficient of structural differences, weighted average rank analysis, and decomposition analysis.

Conclusions. 1. During 2009–2019, two opposing trends emerged in the Murmansk Region: a decline in primary morbidity and a rise in general morbidity. Since 2013, these divergent trends have been accompanied by a decoupling of their dynamic patterns and a statistically significant excess of regional rates over national averages.

1. The age structure of morbidity in the region is macrostable. However, at the meso-level, significant structural shifts were identified, manifested as a reduction in the excessive concentration of primary morbidity among working ages and an increase in the concentration of general morbidity among post-working age groups, exceeding their demographic weight.
2. The overall decline in primary morbidity is driven predominantly by the epidemiological component, indicating a reduction in disease incidence that is not attributable to demographic shifts, whereas the rise in general morbidity results from the combined effect of a real increase in accumulated pathology and population ageing. Adolescents aged 15–17 years are the only group with proven epidemiological improvement

The scope of the results. The findings of this study allow, for the first time in the region, to substantiate the expediency of shifting the focus of the healthcare system from gross morbidity reduction and primary diagnosis toward long-term follow-up of individuals with chronic pathology in older age groups, taking into account population aging. The specific scope and forms of such a shift require further organizational research.

Keywords: primary morbidity; overall morbidity; decomposition analysis; demographic component; epidemiological component; age structure of the population; population ageing; Murmansk Region; Arctic zone.

Corresponding author: Kirill V. Shelygin, email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Information about authors:
Shelygin KV, https://orcid.org/0000-0002-4827-2369
Megorsky VV, https://orcid.org/0000-0002-1199-9900
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: Shelygin K.V., Megorsky V.V. Demographic and epidemiological factors in the morbidity dynamics of the population of the Murmansk region: a retrospective analytical study. Social ' nye aspekty zdorov ' a naselenia [serial online] 2026; (In Rus).

Введение

Заболеваемость населения – один из ключевых индикаторов общественного здоровья. Традиционный анализ заболеваемости не позволяет разделить вклад изменения возрастной структуры населения и истинной интенсивности патологии, что необходимо для понимания наблюдаемых тенденций и обоснования приоритетных направлений в работе здравоохранения.

Цель: оценить вклад демографических и эпидемиологических факторов в динамику первичной и общей заболеваемости населения Мурманской области за период 2009-2019гг. (декомпозиционный анализ за 2011-2019гг.).

Задачи:

1. Провести сравнительный анализ многолетней динамики показателей первичной и общей заболеваемости населения Мурманской области за период 2009-2019гг. с выделением периодов структурных сдвигов;
2. Проанализировать динамическую трансформацию возрастной структуры первичной и общей заболеваемости.
3. Количественно определить вклад изменения возрастной структуры населения (демографический компонент) и изменения повозрастной заболеваемости (эпидемиологический компонент) в общее изменение заболеваемости.

Материал и методы

Исследование ретроспективное, аналитическое.

Период анализа 2009-2019гг. для анализа временных рядов заболеваемости, 2011-2019гг. – для метода декомпозиции.

Для анализа использованы данные: показатели первичной и общей заболеваемости всего населения, в возрастных группах 0-14, 15-17 лет, трудоспособном возрасте (мужчины 18-59 лет, женщины 18-54 года), старше трудоспособного возраста (мужчины 60 лет и старше, женщины 55 лет и старше). Обоснование: во-первых, пандемия COVID-19, начавшаяся в 2020 г., привела к существенным изменениям показателей заболеваемости, что не позволяет использовать данные 2020-2022 гг. для оценки долгосрочных трендов, во-вторых, с 2020 г. в используемых для анализа источниках изменились возрастные границы групп трудоспособного и старше трудоспособного населения в соответствии с пенсионной реформой, что нарушает сопоставимость возрастной структуры с предшествующим периодом [1]. Таким образом, внутри анализируемого периода 2009-2019гг. для анализа выбраны годы 2011 и 2019 как крайние точки стабильного периода с сопоставимыми возрастными группировками.

Сравнение показателей заболеваемости между Мурманской областью, Северо-Западным федеральным округом (СЗФО), Российской Федерацией (РФ) производили с вычетом заболеваемости по Мурманской области из заболеваемости по СЗФО и РФ. Значимость различий показателей заболеваемости изучалась методом Неймени при p≤0,05.

Первичный материал:

• зарегистрировано заболеваний всего, с диагнозом, установленным впервые в жизни [2];
• средняя численность населения по возрастным группам [3].

Первичные преобразования данных:

• коэффициенты первичной и общей заболеваемости на 100000 всего населения и по выделенным возрастным группам (расчет авторов);

Этапы исследования

1. Решение задачи номер 1. Анализ динамики заболеваемости рутинными методами анализа временных рядов. Методом кумулятивных сумм (CUSUM) выявлены периоды структурных сдвигов для выбора точек наблюдения с целью проведения анализа структурных различий и декомпозиции [4].

2. Решение задачи номер 2. Проанализирована возрастная структура заболеваемости. Рассчитаны средневзвешенные ранги заболеваемости возрастных групп и интегральный коэффициент структурных различий (коэффициент Рябцева), проведено сравнение уровней динамики первичной и общей заболеваемости с уровнями СЗФО и РФ.

Интегральный коэффициент структурных различий (коэффициент Рябцева) [5,6] адаптирован для анализа возрастной структуры заболеваемости. Инструмент универсален и независим от масштаба. Позволяет количественно оценить меру структурных различий между распределениями заболеваемости по возрастным группам в сравниваемые периоды (2011 и 2019гг.) вне зависимости от абсолютных значений показателей.

Формульный аппарат

где:

• K_р — коэффициент Рябцева (интегральный коэффициент структурных различий);
• d_i²⁰¹¹ — доля i-й возрастной группы в общей заболеваемости в 2011 году;
• d_i²⁰¹⁹ — доля i-й возрастной группы в общей заболеваемости в 2019 году;
• i = 1, 2, 3, 4 — возрастные группы (0-14 лет, 15-17 лет, трудоспособный возраст, старше трудоспособного возраста).

Интерпретация: 0 <K_р ≤ 0,03 - структуры практически идентичны; 0,03 < K_р ≤ 0,10 - различия незначительные; 0,10 < K_р ≤ 0,25 - различия умеренные; 0,25 < K_р ≤ 0,50 - различия существенные; 0,50 < K_р ≤ 0,70 - различия значительные; 0,70 < K_р ≤ 1,00 - различия очень высокие.

Средневзвешенный ранг заболеваемости в возрастных группах: C = Σ (i × dᵢ), где i — порядковый номер возрастной группы (от 1 до 4), dᵢ — доля заболеваемости в i-й группе в общей заболеваемости. Интерпретация: С = 1,0 ‑ доля заболеваемости в группе строго равна доле этой группы в населении (концентрация отсутствует), С > 1,0 ‑ доля заболеваемости превышает долю группы в населении (избыточная концентрация патологии в данной группе), С<1,0 ‑ доля заболеваемости меньше доли группы в населении (дефицит заболеваемости относительно демографического веса группы). Методологически данный показатель основан на принципах построения обобщающих показателей, применяемых в демографии, и логически схож с индексом концентрации, используемым для оценки неравенства в распределении ресурсов [7,8]. В отличие от сравнения повозрастных показателей позволяет оценить меру структурного соответствия распределения патологии демографическому профилю (доле возрастной группы в общей популяции) в то время, как повозрастные показатели заболеваемости характеризуют интенсивность патологического процесса. Применение данного показателя в рамках настоящего исследования обусловлено необходимостью проверки гипотезы о наличии или отсутствии избыточной концентрации заболеваемости в отдельных возрастных группах, что необходимо перед использованием декомпозиции.

3. Решение задачи номер 3. Выполнена декомпозиция изменения заболеваемости. Общий прирост разложен на демографический компонент (вклад изменения долей возрастных групп) и эпидемиологический компонент (вклад изменения повозрастной заболеваемости), а также эффект взаимодействия [9].

Формульный аппарат.

I=S+R+F

где:

• I - общее изменение заболеваемости (ΔI);
• S - структурный (демографический) компонент – изменение возрастной структуры населения;
• R - интенсивный (эпидемиологический) компонент – изменение собственно заболеваемости;
• F - эффект взаимодействия (совместное влияние изменения структуры населения и повозрастной заболеваемости).

Развернутая формула:

I = Σ⁴_i=1 (w_i²⁰¹⁹ - w_i²⁰¹¹) • r_i²⁰¹¹ + Σ⁴_i=1 (r_i²⁰¹⁹ - r_i²⁰¹¹) • w_i²⁰¹¹ + (w_i²⁰¹⁹ - w_i²⁰¹¹) • (r_i²⁰¹⁹ - r_i²⁰¹¹)

• w_i^t - доля i-й возрастной группы в общей численности населения в год t;
• r_i^t — показатель заболеваемости в i-й возрастной группе в год t (на 100000 населения);
• i = 1, 2, 3, 4 — возрастные группы (0-14 лет, 15-17 лет, трудоспособный возраст, старше трудоспособного возраста).

Сравнительная методологическая характеристика декомпозиции, коэффициента Рябцева и средневзвешенного ранга возрастной группы дана в таблице 1.

Таблица 1

Исследовательские вопросы, феномены и соответствующие им методы анализа структурно-динамических изменений заболеваемости

Показатели проверялись на нормальность распределения критерием Шапиро-Уилка. Значимость различий оценивалась при p≤0,05.

Расчеты производились в статистическом пакете Gretl 2022c, табличном редакторе Windows Excel 2010.

Результаты

Анализ многолетней динамики показателей заболеваемости

Многолетняя динамика показателей первичной и общей заболеваемости населения Мурманской области имела разнонаправленные тенденции (Рисунок 1). Показатели первичной заболеваемости понижались, общей - росли. При этом если до 2013 года отмечалось совпадение флуктуационного рисунка, то впоследствии конгруэнтность утратилась, и с 2013 года наблюдалось рассогласование направлений динамики: общая заболеваемость взяла тренд на снижение, первичная – на повышение. В результате, с 2009 по 2019 год первичная заболеваемость уменьшилась 8,0% (со средним темпом убыли -0,8%), общая выросла на 8,3% (со средним темпом прироста 0,8%). Максимальный прирост общей заболеваемости был в 2013 году, минимальный - в 2011. Максимальный прирост первичной отмечался так же в 2013 году, минимальный – в 2017.

Рис. 1. Динамика показателей первичной и общей заболеваемости всего населения, Мурманская область, тыс.чел. на 100000 населения, 2009-2019

Примечание: МО – Мурманская область

Расчет методом кумулятивных сумм (CUSUM) установил гетерогенность траекторий первичной и общей заболеваемости (Рисунок 2). Показатели 2013 года продемонстрировали статистически значимый структурный сдвиг (выход за контрольные границы ±3σ). Этот факт явился основанием для выбора крайних точек (показатели за 2011 и 2019 годы) для дальнейшего анализа структурных различий и декомпозиции.

Рис. 2. Динамика кумулятивных сумм (CUSUM) показателей первичной и общей заболеваемости всего населения, Мурманская область, 2009-2019

Примечание: МО – Мурманская область; МО, ДИ, верхний – верхний 95% доверительный интервал; МО, ДИ, нижний – нижний 95% доверительный интервал, ±3σ для первичной заболеваемости 8420,2, ±3σ для общей заболеваемости 16888,7

Таким образом, за период 2009-2019гг. в показатели первичной и общей заболеваемости в общей популяции населения Мурманской области имели разнонаправленные тенденции – увеличение первичной на фоне сопоставимого снижения общей. В 2013 году в динамике обеих показателей произошел значимый структурный сдвиг, что определило выбор точек сравнения для анализа структурных трансформаций заболеваемости.

Сравнение с Северо-Западным федеральным округом и Российской Федерацией

Показатели первичной и общей заболеваемости в Мурманской области значимо превышали уровни показателей в целом по стране и не отличались от уровней показателей заболеваемости СЗФО (табл. 2).

Таблица 2

Показатели 95% доверительного интервала, показателей коэффициента Неймени, 2010-2019

Таким образом, в Мурманской области более высокий уровень бремени как вновь выявляемой, так и накопленной патологии, чем в целом по стране, но сопоставимый с уровнем в СЗФО.

Оценка распределения заболеваемости

Показатель коэффициента Рябцева для первичной заболеваемости составил К_р2019-2011 = 0,05 (структуры практически идентичны), для общей заболеваемости К_р2019-2011 = 0,02 (различия незначительные). Анализ средневзвешенных рангов выявил структурные сдвиги: в первичной заболеваемости снизилась избыточная концентрация (С снизился с 1,2 до 1,0), общая заболеваемость продемонстрировала перераспределение в сторону увеличения концентрации заболеваемости в группе старше трудоспособного возраста (+0,1) и уменьшение концентрации в группе 0-14 лет на 0,1 (Рисунок 3Б).

Таким образом, на фоне неизменности возрастной структуры заболеваемости в целом за период 2011-2019гг, произошли внутренние сдвиги, проявляющиеся в нивелировании избыточной концентрации первичной заболеваемости в трудоспособном возрасте в сочетании с увеличением концентрации общей заболеваемости в группе старше трудоспособного возраста, что указывает на накопление хронической патологии в стареющей популяции.

Рис. 3. Показатели средневзвешенных рангов заболеваемости возрастных групп, Мурманская область, первичная, общая заболеваемость всего населения, 2011, 2019гг

Оценка вклада компонентов в общее изменение заболеваемости

Была проведена декомпозиция изменения первичной и общей заболеваемости населения с целью выявления вклада эпидемиологического фактора (изменения интенсивности заболеваемости), демографического фактора (изменение возрастной структуры населения) и фактора взаимодействия этих двух компонентов (табл. 3).

За период 2011-2019гг первичная заболеваемость всего населения уменьшилась на 2812,7 человек на 100000 населения. Ведущим компонентом этого снижения был эпидемиологический фактор, что свидетельствует об истинности снижения непосредственно заболеваемости. Данное снижение в основном обеспечивалось снижением заболеваемости в группах детей и лиц трудоспособного возраста. Снижение интенсивности первичной заболеваемости сдерживалось изменением структуры населения (демографическим компонентом) прежде всего за счет изменения численности населения в детских возрастах и группе лиц старше трудоспособного возраста. Одновременное изменение и структуры населения и интенсивности заболеваемости дало эффект их взаимодействия с отрицательным знаком, что свидетельствует об их разнонаправленном действии. При этом вклад эпидемиологического фактора был больше. Дополнительно следует отметить отрицательный эпидемиологический компонент и в остальных группах населения. Это означает, что в рассматриваемый период во всех возрастных группах региона произошло снижение интенсивности первичной заболеваемости, но в различной степени. Единственной группой населения, в которой наблюдалось одинаковое по знаку изменение и эпидемиологического, и демографического компонента была группа населения трудоспособного возраста. При этом демографический компонент был больше, чем эпидемиологический. Это означает, что основной вклад в итоговое снижение первичной заболеваемости внесло не истинное снижение заболеваемости в этой группе, а сокращение самого населения этой группы, а, следовательно, реальное снижение заболеваемости в этой группе - вторичный по значимости фактор. В относительных величинах, истинное снижение заболеваемости в этой группе населения обусловило только 30,0% эффекта, на 70,0% он связан со статистическим уменьшением численности группы. Таким образом, трудоспособная группа населения обеспечила подавляющую часть итогового снижения первичной заболеваемости в регионе, но природа этого снижения была в основном демографической, а не эпидемиологической, т.е. за счет реализации статистического эффекта сокращения самой группы, а не только за счет улучшения ее здоровья.

С 2011 по 2019 год общая заболеваемость населения увеличилась на 19528,6 человек на 100000 населения. Данное увеличение было в основном обусловлено действием демографического фактора, а основной вклад внесли увеличение численности детей и лиц старше трудоспособного возраста, что привело к увеличению общей заболеваемости. Положительный знак значения эпидемиологического компонента свидетельствует о реальном росте общей заболеваемости. В целом, это свидетельствует о росте общей заболеваемости даже без учета постарения населения. Преимущественно, данный рост был обеспечен изменением интенсивности заболеваемости в группе лиц трудоспособного возраста. На втором месте по действию эпидемиологического фактора было население старше трудоспособного возраста. Суммарно эти две группы обеспечили рост интенсивности заболеваемости на 147,0%. Однако другие группы населения имели отрицательный фактор интенсивности (эпидемиологический), что снизило импульс к повышению общей заболеваемости, приданный истинным ростом заболеваемости в группах трудоспособного и старшего возраста.

Отрицательные значения эффекта взаимодействия (F<0) означает, что совместное изменение эпидемиологического и демографического компонентов дает меньший прирост, чем сумма их изолированных вкладов, что наблюдается при разнонаправленном действии изменения структуры населения и интенсивности заболеваемости или разнонаправленны в отдельных возрастных группах.

Таблица 3

Компоненты изменения заболеваемости, Мурманская область, 2011-2019

В контексте улучшения эпидемиологической ситуации в целом в населении, после определения общего вектора (улучшение, ухудшение), интерес представляет анализ ситуации по возрастным группам, поскольку рост или снижение общего показателя может быть обеспеченно, как статистически значимым снижением или ростом интенсивности заболеваемости, так и изменением его структурной численности. С учетом этого, для констатации большего вклада эпидемиологического компонента необходимо соблюдение условий: ∣R∣>∣S∣ (в строгой версии ∣R∣>∣S+F∣), совпадение направления sign(R)=sign(I) (знаки эпидемиологического компонента и суммы компонентов в данной возрастной группе совпадают), ∣R∣ / (∣S∣ + ∣R∣ + ∣F∣) > 0,5 (доля R в сумме модулей всех компонентов должна превышать 50,0%). Данный порог выбран так как в этом случае вклад компонента превышает совокупный вклад всех остальных факторов. Анализ по этим трем требованиям показал, что им соответствует только одна возрастная группа – 15-17 лет для обоих видов заболеваемости и группа трудоспособного возраста для общей заболеваемости (табл. 4).

Необходимым условием улучшения популяционного здоровья является снижение заболеваемости, что в принятых терминах обозначается отрицательным знаком эпидемиологического компонента (R<0). Это минимально необходимое условие для констатации улучшения эпидемиологической ситуации. Помимо этого должны быть реализованы условие улучшения здоровья в итоговой динамике, отображающее снижение вклада возрастной группы в итоговый показатель R<0 и I<0 (эпидемиологический компонент отрицателей, итоговое значение суммы компонентов тоже отрицательное для данной возрастной группы) и условие доминирования улучшения здоровья над демографическим фактором R<0 и ∣R∣>∣S∣ (модуль отрицательного эпидемиологического компонента превышает модуль демографического компонента независимо от его знака). Таким образом, полное условие будет выглядеть как: R <0; R <0 и I <0; ∣R∣> ∣S∣ (интенсивность заболеваемости действительно снизилась, вклад группы в общий показатель уменьшился, именно снижение интенсивности, а не демографические изменения, является основным компонентом этого уменьшения). Полное соблюдение указанных условий наблюдалось и в первичной, и в общей заболеваемости только в группе 15-17 лет (табл. 3, 4).

Таблица 4

Сводная таблица выполнения условий, Мурманская область, 2011-2019

Применение анализа к итоговым значениям декомпозиции уровней заболеваемости показал (табл. 3,4): эпидемиологический компонент (R = –6702,4) является главным драйвером снижения первичной заболеваемости, в 1,5 раза превышая демографический компонент по модулю, что привело к реальному снижению заболеваемости. Давление демографического фактора (постарение населения) замедлило темпы снижения. Декомпозиция общей заболеваемости: ни один из компонентов не имеет абсолютного доминирования (>50% суммы модулей), эпидемиологический и демографический компоненты вносят сопоставимый вклад в итоговый рост с небольшим преимуществом демографического фактора. Паритет факторов указывает на системное ухудшение здоровья популяции. Таким образом, для первичной заболеваемости улучшение эпидемиологической ситуации (R < 0) оказалось достаточно сильным, чтобы перекрыть демографическое давление и обеспечить итоговое снижение. В общей заболеваемости эпидемиологическая ситуация ухудшилась (R> 0), и этот рост интенсивности наложился на ещё более сильное демографическое давление, что привело к итоговому росту.

Таким образом, снижение первичной заболеваемости преимущественно обусловлено эпидемиологическим фактором (истинным снижением интенсивности заболеваемости), тогда как рост общей заболеваемости в регионе детерминируется сопоставимыми вкладами, как демографического, так и эпидемиологического компонента. Дети 15-17 лет являются единственной группой, в которой эпидемиологическое улучшение стало основным драйвером снижения заболеваемости.

Обсуждение полученных результатов

Разнонаправленные тенденции (рост общей при снижении первичной) могут быть обусловлены взаимодействием эпидемиологических (уменьшение острых при росте хронических заболеваний, увеличение выживаемости пациентов), демографических (постарение, миграция населения, изменение рождаемости), здравоохранительных (диспансеризации, доступность медицинской помощи, ее качество) факторов [10-16].

Уровни первичной и общей заболеваемости в Мурманской области статистически значимо не отличались от уровней в СЗФО, что свидетельствует о том, что регион, по-видимому, является типичным представителем СЗФО. В тоже время сравнение с уровнями заболеваемости РФ установило статистически значимое превышение первичной и общей заболеваемости в Мурманской области, что свидетельствует как о более высокой интенсивности выявления новой заболеваемости, с одной стороны, так и большем бремени накопленной патологии в популяции. В целом, полученный результат является ожидаемым, так как СЗФО, а значит и Мурманская область характеризуются более высокими показателями заболеваемости по сравнению с общероссийскими значениями, что связывают с особенностями климата, более выраженным процессом демографического старения и др. [17-19]. Помимо прочего, превышение и по первичной, и по общей заболеваемости среднероссийских показателей может свидетельствовать о более высокой конвертации первичной заболеваемости в общую заболеваемость, что накладывает дополнительную нагрузку на систему регионального здравоохранения.

Анализ структурных показателей выявил асимметрию в динамике первичной и общей заболеваемости. Коэффициент Рябцева, выявил макростабильность возрастной структуры, что свидетельствует об отсутствии принципиальной перестройки возрастной патологии за рассматриваемый период. Однако средневзвешенные ранги раскрыли разнонаправленные внутренние сдвиги: выравнивание возрастного профиля первичной заболеваемости за счет снижения избыточной концентрации в трудоспособных возрастах и концентрацию общей заболеваемости в старших возрастах, превышающую их демографический вес в популяции. Следовательно, рост общей заболеваемости связан не со структурной ее трансформацией, а накоплением хронической патологии в стареющем населении, первичная же заболеваемость не демонстрирует такого паттерна, что говорит о макроструктурной стабильности заболеваемости в сочетании с ее повозрастными локальными сдвигами.

Проведённый декомпозиционный анализ динамики первичной и общей заболеваемости населения региона за период 2011–2019 гг. демонстрирует принципиально различную природу изменений для первичной и общей заболеваемости и выявляет существенную возрастную гетерогенность процессов, определяющих здоровье популяции Мурманской области. Совокупное снижение показателя первичной заболеваемости явилось результатом разнонаправленного влияния демографического и эпидемиологического компонентов. Эпидемиологический фактор выступил доминирующей силой, что свидетельствует о том, что наблюдаемое снижение первичной заболеваемости обусловлено не статистическими артефактами, связанными с изменениями возрастной структуры, а реальным уменьшением интенсивности заболеваемости. Демографический компонент сдерживал это снижение за счет увеличения доли старших возрастных групп, которым свойственно более высокий уровень первичной обращаемости. Единственной возрастной группой, где эпидемиологическое улучшение не только преодолело демографическое противодействие, но и определило итоговое снижение, явилась группа детей 15–17 лет. Важным представляется различать два механизма снижения первичной заболеваемости: в группе 15-17 лет снижение имеет эпидемиологическую природу, в группе трудоспособного населения оно имеет демографический механизм (сокращение численности группы). Итоговое снижение заболеваемости всего населения отражает усреднение этих процессов. Принципиальным отличием общей от первичной заболеваемости явилась синергия демографического старения и роста интенсивности заболеваемости. Положительный знак эпидемиологического компонента для общей заболеваемости указывает на рост интенсивности накопленной патологии. В сочетании с выраженным демографическим старением популяции это привело к кумулятивному эффекту, усилившему итоговый прирост показателя. Выделяется группа трудоспособного возраста: несмотря на отрицательный демографический компонент, отражающий сокращение численности, итоговый вклад группы в общий показатель вырос исключительно за счёт эпидемиологического ухудшения. Данный феномен указывает на существенный рост бремени хронической патологии среди экономически активного населения, что в настоящее время частично маскируется ее демографическим сжатием. В общей заболеваемости, так же, как и в первичной, единственной группой населения, показавшей статистически значимое снижение интенсивности заболеваемости, оказалась группа 15-17 лет. Сопоставление результатов декомпозиции первичной и общей заболеваемости выявили их фундаментальную ассиметрию: снижение первичной при одновременном росте общей, что, по-видимому, отражает взаимосвязанные феномены эффективности мер первичной профилактики, снижения факторов риска первичной патологии, улучшения выживаемости пациентов, ведущее к накоплению контингента хронических больных и роста коморбидности. Разнонаправленность эпидемиологических компонентов у первичной и общей заболеваемости видимо связано с тем, что достигнутые успехи в предотвращении инцидентности сопровождаются увеличением бремени уже существующей хронической патологии, что требует переориентации системы здравоохранения на вторичную и третичную профилактику, а также на комплексы мер, способствующие увеличению продолжительности здоровой жизни в условиях стареющего населения.

В данном исследовании впервые предпринята попытка количественного разложения демографического и эпидемиологического компонентов динамики заболеваемости населения региона Российской Арктики, что позволило идентифицировать группу населения 15-17 лет, как единственную с доказанным доминированием эпидемиологического компонента, что интерпретируется как истинное снижение заболеваемости.

Ограничения исследования

• Исследование носит эпидемиологический характер, выдвигаемые выводы по его результатам требуют подтверждения в рамках когортных и полевых исследований и не могут быть экстраполированы на отдельные случаи наблюдений;
• Исследование касается периода до 2019 года, поскольку в настоящее время существуют законодательные ограничения на предоставление статистической информации о повозрастной численности населения;
• Авторы исходят из допущения о стабильности системы регистрации и кодификации заболеваемости в анализируемый период. Локальные изменения правил учёта, если они имели место, могли повлиять на сопоставимость данных, однако оценка этого влияния выходит за рамки настоящего исследования;
• Использованный декомпозиционный анализ основан на агрегированных возрастных группах, что не позволяет оценить внутригрупповую гетерогенность процессов, при осуществлении данного анализа использована аддитивная модель, предполагающая линейный характер взаимосвязей между компонентами, тогда как в реальности взаимодействие может носить нелинейный характер, что может быть изучено в дальнейших сравнительных исследованиях линейной, мультипликативной и нелинейных моделей;
• При проведении декомпозиции не учитывалась нозологическая структура заболеваемости. Дальнейшие исследования в данном направлении могут быть направлены на декомпозицию по отдельным классам болезней с учетом более детальных возрастных групп;
• Изменение пенсионного возраста в общественном сознании из-за его обсуждения до 2019 года, могло повлиять на обращаемость за медицинской помощью в старших возрастных группах;

Выводы

1. В период 2009-2019гг в общей популяции Мурманской области сформировались две разнонаправленные тенденции: снижение первичной и повышение общей заболеваемости. С 2013 года разнонаправленные тенденции заболеваемостей сопровождаются рассогласованием их динамического рисунка и статистически значимым превышением показателей над показателями в среднем по стране.
2. Возрастная структура заболеваемости в регионе макростабильна. В тоже время, на мезоуровне выявлены значимые структурные сдвиги, проявляющиеся в снижения избыточной концентрации первичной заболеваемости в трудоспособных возрастах и увеличении концентрации общей заболеваемости в группах старше трудоспособного возраста, превышая ее демографический вес.
3. Выявленное снижение первичной заболеваемости обусловлено статистически значимым снижением интенсивности заболеваемости, тогда как рост общей заболеваемости является следствием сочетанного воздействия реального роста накопленной патологии и старения населения. Единственной группой с доказанным доминированием эпидемиологического компонента являются дети 15-17 лет.

Библиография

1. Об утверждении методики определения возрастных групп населения. Приказ Федеральной службы государственной статистики (РОССТАТ) от 17 июля 2019 года №409. Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/560682671/titles/64U0IK. (Дата обращения: 12.01.2026)
2. Заболеваемость всего населения России: статистические материалы. Москва: ЦНИИОИЗ Минздрава России 2010–2021. Режим доступа: https://mednet.ru/miac/meditsinskaya-statistika (Дата обращения: 12.01.2026).
3. Российская база данных по рождаемости и смертности. Центр демографических исследований Российской экономической школы, Москва (Россия). Режим доступа: https://www.nes.ru/demogr-fermort-data (Дата обращения: 22.04.2026)
4. Hawkins D.M., Olwell D.H. Cumulative Sum Charts and Charting for Quality Improvement. Springer Science & Business Media; 2012. 247p.
5. Рябцев В.М., Чудилин Г.И. Структурно-динамический анализ индикаторов инвестиционного климата в Самарской области. Вопросы статистики 2002; 3: 30.
6. Белова Т.Н. Индексный метод оценки структурных сдвигов в экономике: вопросы теории и практики. Статистика и экономика 2024; 21 (1): 4-14. DOI: 10.21686/2500-3925-2024-1-4-14
7. Shryock H. S., Siegel J. S., Larmon E. A. The Methods and Materials of Demography, Volume 1. United States: Bureau of the Census. Indiana University; 1973. 903 p.
8. Krieger N., Kim R., Feldman J., Waterman P.D. Using the Index of Concentration at the Extremes at multiple geographical levels to monitor health inequities in an era of growing spatial social polarization: Massachusetts, USA (2010-14). Int J Epidemiol 2018 Jun 1; 47(3):788-819. DOI: 10.1093/ije/dyy004.
9. Kitagawa E.M., Hauser P.M. Differential Mortality in the United States: A Study in Socioeconomic Epidemiology. Harvard University Press; 1973. 255 p.
10. Баланова Ю. А., Шальнова С. А., Куценко В. А. Вклад артериальной гипертонии и других факторов риска в выживаемость и смертность в российской популяции. Кардиоваскулярная терапия и профилактика 2021; 20 (5): 164-174.
11. Проворова А. А., Смиренникова Е. В., Уханова А. В. Здоровье населения российской Арктики: проблемы, вызовы и пути их решения. Арктика и Север 2024; (55): 161-181. DOI: 10.37482/issn2221-2698.2024.55.161
12. Смирнов А.В., Панарина И.А. Продолжительность жизни населения Севера России и потери от отдельных причин смерти. Народонаселение 2025; 28 (4): 54-67. DOI: https://doi.org/10.24412/1561-7785-2025-4-54-67
13. Савина А.А., Фейгинова С.И., Сон И.М., Вайсман Д.Ш. Динамика показателей первичной заболеваемости взрослого населения Российской Федерации в период реализации государственных программ. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины 2021; 29 (1): 52-58.
14. Волова Т.Л., Шелыгин К.В., Меньшикова Л.И., Редько А. Н. Влияние изменений в организации медицинской помощи на показатели заболеваемости детей психическими расстройствами. Экология человека 2022; (2): 99-108.
15. Шмелева А. Ю., Чупаналиева С. Ч., Айрумянц О. В., Ялалова Р.Р., Шпагина М.Ю. Динамика заболеваемости детского населения по результатам диспансеризации. Эпомен: медицинские науки 2024; (12): 113-120.
16. Фёдоров Н. М., Синяков А. Г., Павлова В. И., Ткачёв А.Г., Бахова Л.А., Подгальняя Е.Б. и др. Влияние профилактических осмотров и программ скрининга на показатель заболеваемости злокачественными новообразованиями на территории субъекта Российской Федерации (Тюменская область). Национальный вестник медицинских ассоциаций 2025; 2 (4): 17-21. DOI: 10.24412/3034-509X-2025-4-17-21
17. Ревич Б. А., Харькова Т. Л., Кваша Е. А., Богоявленский Д.Д., Коровкин А.Г., Королёв И.Б. Социально-демографические ограничения устойчивого развития Мурманской области. Проблемы прогнозирования 2014; 2 (143): 127-135.
18. Ковшов А.А., Новикова Ю.А., Федоров В.Н., Тихонова Н.А. Характеристика медико-демографической ситуации в Мурманской области. Здоровье – основа человеческого потенциала: проблемы и пути их решения 2020; 15 (1): 263-273.
19. Малинина Е. С. Оценка состояния здоровья населения арктических регионов. Азимут научных исследований: экономика и управление 2020; 9(2): 215-218.

References

1. On Approval of the Methodology for Determining the Age Groups of the Population. Order of the Federal State Statistics Service (ROSSTAT) No. 409 dated July 17, 2019. Available from: https://docs.cntd.ru/document/560682671 (Date accessed 22.04.2026). (In Russ.).
2. Morbidity of the Entire Population of Russia: Statistical Materials. Moscow: TsNIIOIZ Minzdrava Rossii; 2010–2021. Available from: https://mednet.ru/miac/meditsinskaya-statistika (Date accessed 12.01.2026). (In Russ.).
3. Russian Database on Fertility and Mortality. Center for Demographic Research of the Russian Economic School, Moscow (Russia). Available from: https://www.nes.ru/demogr-fermort-data (Date accessed 22.04.2026). (In Russ.).
4. Hawkins DM, Olwell DH. Cumulative Sum Charts and Charting for Quality Improvement. Springer Science & Business Media; 2012. 247 p.
5. Ryabtsev VM, Chudilin GI. Structural-Dynamic Analysis of Investment Climate Indicators in the Samara Region. Voprosy Statistiki 2002;(3):30. (In Russ.).
6. Belova TN. Index Method for Assessing Structural Shifts in the Economy: Issues of Theory and Practice. Statistika i Ekonomika 2024;21(1):4-14. (In Russ.). DOI: 10.21686/2500-3925-2024-1-4-14
7. Shryock HS, Siegel JS, Larmon EA. The Methods and Materials of Demography, Volume 1. United States: Bureau of the Census. Indiana University; 1973. 903 p.
8. Krieger N, Kim R, Feldman J, Waterman PD. Using the Index of Concentration at the Extremes at multiple geographical levels to monitor health inequities in an era of growing spatial social polarization: Massachusetts, USA (2010-14). Int J Epidemiol. 2018 Jun 1;47(3):788-819. DOI: 10.1093/ije/dyy004.
9. Kitagawa EM, Hauser PM. Differential Mortality in the United States: A Study in Socioeconomic Epidemiology. Harvard University Press; 1973. 255 p.
10. Balanova YuA, Shalnova SA, Kutsenko VA. Contribution of Arterial Hypertension and Other Risk Factors to Survival and Mortality in the Russian Population. Kardiovaskulyarnaya Terapiya i Profilaktika 2021;20(5):164-174. (In Russ.).
11. Provorova AA, Smirennikova EV, Ukhanova AV. Health of the Population of the Russian Arctic: Problems, Challenges, and Solutions. Arktika i Sever. 2024;(55):161-181. (In Russ.). DOI: 10.37482/issn2221-2698.2024.55.161
12. Smirnov AV, Panarina IA. Life Expectancy of the Population of the Russian North and Losses from Specific Causes of Death. Narodonaselenie 2025;28(4):54-67. (In Russ.). DOI: 10.24412/1561-7785-2025-4-54-67
13. Savina AA, Feiginova SI, Son IM, Vaisman DSh. Dynamics of Primary Morbidity Indicators in the Adult Population of the Russian Federation During the Implementation of State Programs. Problemy Sotsial'noy Gigieny, Zdravookhraneniya i Istorii Meditsiny 2021;29(1):52-58. (In Russ.).
14. Volova TL, Shelygin KV, Menshikova LI, Redko AN. Impact of Changes in the Organization of Medical Care on the Morbidity Rates of Children with Mental Disorders. Ekologiya Cheloveka 2022;(2):99-108. (In Russ.).
15. Shmeleva AYu, Chupanalieva SCh, Airumyants OV, Yalalova RR, Shpagina MYu. Dynamics of Morbidity in the Child Population Based on the Results of Medical Examinations. Epomen: Meditsinskie Nauki 2024;(12):113-120. (In Russ.).
16. Fedorov NM, Sinyakov AG, Pavlova VI, Tkachev AG, Bakhova LA, Podgal'naya EB, et al. The Impact of Preventive Examinations and Screening Programs on the Incidence of Malignant Neoplasms in a Subject of the Russian Federation (Tyumen Region). Natsional'nyy Vestnik Meditsinskikh Assotsiatsiy 2025;2(4):17-21. (In Russ.). DOI: 10.24412/3034-509X-2025-4-17-21
17. Revich BA, Kharkova TL, Kvasha EA, Bogoyavlensky DD, Korovkin AG, Korolev IB. Socio-Demographic Constraints on the Sustainable Development of the Murmansk Region. Problemy Prognozirovaniya 2014;2(143):127-135. (In Russ.).
18. Kovshov AA, Novikova YuA, Fedorov VN, Tikhonova NA. Characteristics of the Medical and Demographic Situation in the Murmansk Region. Zdorov'e - Osnova Chelovecheskogo Potentsiala: Problemy i Puti Ikh Resheniya 2020;15(1):263-273. (In Russ.).
19. Malinina ES. Assessment of the Health Status of the Population of the Arctic Regions. Azimut Nauchnykh Issledovaniy: Ekonomika i Upravlenie 2020;9(2)(31):215-218. (In Russ.).

Дата поступления: 25.05.2026

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:*