CC BY
18DOI 10.24412/cl-37257-2024-1-225-231 Митихин В.Г.
Анализ состояния психического здоровья населения России за 30 лет (1992-2022 гг.)
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья», Москва, Россия
Рассматриваемый период масштабных социально-экономических и политических реформ в России оказал негативное воздействие на состояние психического здоровья населения.
Ведущие психиатры и эпидемиологи, начиная с 1990-х годов, изучали влияние социально-экономических и медико-демографических факторов на состояние здоровья населения России [1-10].
Материал и методы. Информацией для данной работы послужила совокупность публикаций, посвященных эпидемиологическим аспектам состояния психического здоровья населения России на уровне популяционных исследований. В качестве источников информации использовались: 1) данные официальной российской медицинской статистики о контингентах лиц, имевших психические расстройства в период 1992-2022 гг. (материалы сборников [6, 11-12]); 2) данные официальной государственной статистики о медико-демографическом и социально-экономическом положении населения России в период 1992-2022 гг. [13].
Методы анализа данных: 1) для оценки значимости связей между показателями психического здоровья и медико-демографическими, социально-экономическими факторами использовался корреляционный и регрессионный анализ; 2) в работе использована методика системного анализа данных и аналитические методы, предложенные в публикациях [7-10]; 3) все расчеты и статистические оценки значимости полученных моделей выполнялись в среде MS Excel.
Цель работы. Построение и использование популяционных эпидемиологических моделей психического здоровья населения России для анализа связей между показателями психических расстройств, кадровым ресурсом психиатрической помощи и демографическими, социо-экономическими факторами в период 1992-2022 гг.
В качестве основных показателей психического здоровья населения были выбраны значения общей и первичной заболеваемости населения психическими расстройствами, а также показатель суицидов.
Результаты. Для отбора демографических, социально-экономических факторов и кадрового ресурса психиатрической помощи, значимо влияющих на основные показатели психического здоровья, использовался корреляционный анализ. Далее формировались регрессионные модели (однофактор-ные и двухфакторные), связывающие конкретные показатели психического здоровья с отобранными факторами, значимо влияющими на показатели здо-
ровья. Надежность получаемых регрессионных моделей оценивалась с помощью коэффициента детерминации Я2.
Анализируемый список демографических и социально-экономических факторов, а также перечень показателей психического здоровья и ресурсов психиатрической службы включает более 60 наименований. Список можно разбить на три группы:
1) демографические факторы — численность населения, рождаемость, смертность, миграция;
2) показатели: а) психического здоровья населения (общая и первичная заболеваемость психическими расстройствами, суициды), характеристики структуры расстройств; б) показатели ресурсов психиатрической службы: численность специалистов, число коек в психиатрических отделениях, средняя длительность пребывания в стационаре, повторные госпитализации и т.д.;
3) социально-экономические факторы: доход на душу населения, индекс цен, отношение средней пенсии к среднему доходу, уровень безработицы, ожидаемая продолжительность жизни, браки, разводы и т.д.
В таблице 1 приведена матрица корреляций рассматриваемых показателей психического здоровья и отобранных факторов, имеющих значимую корреляционную связь с показателями.
Табпица 1.
Матрица парных корреляций между показателями психического здоровья ^г, ¡п, NpMd, Su) и факторами (Po, Ps, Ey)
Ро Рз Рг 1п ырма 8ц Еу
Ро 1
Рз -0,768 1
Рг -0,957 0,899 1
1п -0,417 0,695 0,532 1
ырма -0,931 0,806 0,955 0,310 1
8ц 0,202 0,108 -0,137 0,703 -0,397 1
Еу -0,099 -0,144 0,050 -0,733 0,303 -0,959 1
Обозначения в таблице 1:
Рз — кадровый ресурс (должности психиатров и психотерапевтов) психиатрической службы на 100 тыс. населения;
Рг — показатель общей заболеваемости на 10 тыс. населения; 1п — показатель первичной заболеваемости на 10 тыс. населения; МрМ(! — показатель общей заболеваемости непсихотическими расстройствами (на 10 тыс. населения);
8ц — показатель суицидов на 100 тыс. населения; Ро — численность населения в млн человек;
Еу — ожидаемая продолжительность жизни (годы) для населения России.
С учетом данных таблицы 1 отбирались факторы популяционных моделей для соответствующих показателей психического здоровья населения.
1. Базовые однофакторные модели для показателя общей заболеваемости населения России
в период 1992-2022 гг.
1.1. С учетом данных табл. 1 рассмотрим однофакторную, регрессионную модель (1) между показателем общей заболеваемости (Pr — prevalence) на 10 тыс. населения и численностью населения (Po) в млн человек (без учета численности населения новых регионов России). Модель построена с помощью надстройки MS Excel «Пакет анализа» на основе реальных данных Pr и Po, зафиксированных в рассматриваемый период.
Pr = 1368,1 — 7,512 * Po , (1)
Полученная модель характеризуется высоким уровнем надежности. Об этом свидетельствует коэффициент детерминации: R2 = 0,916 , что объясняет на 91,6 % вариацию показателя общей заболеваемости. На рисунке 1 приводится графическая иллюстрация для модели (1).
300 290 280 & 270 260 250 240 и j au Г к 1*Ро + ]
• • ~
• ^^
•
®!
%
12 143 144 145 146 147 148 149 150 Ро (in millions)
Рисунок 1. Значения показателя общей заболеваемости и линейная регрессионная модель для этого показателя (Рг) в зависимости от численности населения России (Ро) в период 1992-2022 годы
В модель (1) фактор Ро входит с отрицательным коэффициентом, что означает рост показателя общей заболеваемости (Рг) при уменьшении численности населения.
С учетом «принципа демографического императива» [14] это явление следует трактовать как «стресс депопуляции» [3], который явно прослеживался в период 1994-2007 гг. [6, 15].
1.2. Вполне очевидна значимая статистическая связь между кадровым ресурсом службы и показателями психического здоровья населения, т.к. сбор данных о контингентах пациентов и их характеристиках осуществляет психиатрическая служба.
Поэтому модели связи между показателем общей заболеваемости (Рг) и кадровым ресурсом (Рз) представляют значительный интерес с точки зрения совершенствования службы психического здоровья. Линейные модели обеспечивают задачи только краткосрочного оперативного прогноза, по-
этому необходима разработка и нелинейных моделей, которые обеспечивают более адекватное описание соответствующих процессов.
Получена однофакторная, линейная модель, связывающая показатели Рг и Рз, с высокой надежностью: Я2 = 0,809.
Рг = 69,065 + 14,066 * Рз, (2)
Графическая иллюстрация для модели (2) приводится на рисунке 2.
Рисунок 2. Значения показателя общей заболеваемости и линейная модель для этого показателя (Рг) в зависимости от кадрового ресурса (Рз) психиатрической службы
Рассмотренные однофакторные модели (1-2) для показателя общей заболеваемости Рг от факторов Ро и Рз соответствуют отдельным, разнонаправленным трендам изменения общей заболеваемости в рассматриваемый период (при уменьшении значения Ро величина Рг возрастает и убывает при уменьшении значения Рз).
Поэтому для адекватного описания динамики величины Рг — показателя общей заболеваемости населения психическими расстройствами при наличии существенных разнонаправленных тенденций изменения Рг необходимо использовать многофакторные модели, которые дают описание с большей адекватностью. Аналогичный вывод имеет место и для других показателей психического здоровья населения: первичная заболеваемость и показатель суицидов.
2. Многофакторные линейные модели для показателей общей и первичной заболеваемости и суицидов в период 1992—2022 гг.
2.1. На основе данных общей заболеваемости, факторов численности населения и кадрового ресурса психиатрической службы, использованных при построении моделей (1-2), получена регрессионная двухфакторная модель для показателя общей заболеваемости (3):
Рг = 925,210 + 6,264 * Рз - 5,099 * Ро, (3)
где Рг — значение показателя общей заболеваемости на 10 тыс. населения;
Рз — кадровый ресурс психиатрической службы на 100 тыс. населения;
Ро — численность населения в млн человек.
Полученная модель имеет очень высокую надежность (В.2 = 0,982). Графическая иллюстрация для соотношения (3) приводится на рисунке 3.
Рисунок 3. Фактические значения и значения по двухфакторной модели (3) для показателя общей заболеваемости (на 10 тыс. человек) психическими расстройствами населения России в 1992-2022 гг.
2.2. Для показателя первичной заболеваемости населения России психическими расстройствами в 1992-2022 гг. аналогично модели (3) была получена регрессионная 2-факторная модель, которая имеет высокую надежность (R2 = 0,893).
In = 56,766 + 2,125 * Ps — 0,794 * Ey, (4)
где In (Incidence) — показатель первичной заболеваемости на 10 тыс. населения;
Ps — кадровый ресурс психиатрической службы на 100 тыс. населения; Ey — показатель ожидаемой продолжительности жизни (годы) для населения России.
Комментарии к модели (4):
1) Основным фактором, как и в моделях (2-3), следует считать кадровый ресурс службы. Уменьшение величины фактора Ps означает снижение доступности диагностики и помощи населению, что, соответственно, приводит к уменьшению показателя первичной заболеваемости и наоборот (формально на этот факт указывает положительный коэффициент при факторе Ps в модели).
2) Второй аргумент (Ey) в модели (4) — ожидаемая продолжительность (годы) жизни (для российской популяции) — следует рассматривать как интегральный фактор-индикатор взаимодействия множества факторов, от наследственности, образа жизни, особенностей питания, экологических условий проживания, качества медицинской помощи, уровня образования и доходов граждан до поведенческих стереотипов и социально-экономических обстоятельств жизни популяции. Статистическая корреляция между фактическим показателем In и величиной Ey в рассматриваемый период находится на высоком уровне значимости (г = -0,733 (см. таблицу 1)). Отрицательное значение коэффициента корреляции означает уменьшение величины In (первичной заболеваемости) при увеличении значения Ey и наоборот. Этот факт также подтверждается отрицательным значением коэффициента при аргументе Ey в модели (4).
2.3. Показатель количества суицидов (на 100 тыс. человек) входит в состав важнейших индикаторов уровня психосоциального стресса популяции.
В учетом предложенного системного эпидемиологического подхода разработана популяционная модель для показателя суицидов в период 19922022 гг., в которой учитывается динамика общей заболеваемости населения пограничными психическими расстройствами (ППР или МрМ(1).
Получена двухфакторная регрессионная модель для описания показателя суицидов в рассматриваемый период:
8и = 268,848 — 3,343 * Еу - 0,098 * МрМа, (5)
где 8и — значение показателя суицидов на 100 тыс. населения; Еу — значение ожидаемой продолжительности жизни (годы); МрМа — значение показателя общей заболеваемости ППР (на 10 тыс. населения).
Модель имеет высокую надежность (Я2 = 0,931). На рисунке 4 приводится графическая иллюстрация для соотношения (5).
45 1
/i > ■
ж
V , А 1 ш.
1 > • (
33 1, /
1 1 м
.
к>
■А
1 А
hi L |
b
> ■
T.J ■Ai 1 L 22
' A
19 92 19 94 19 96 19 98 20 00 20 02 20 04 20 06 20 08 20 10 20 12 20 14 20 16 20 IS 20 20 20
Рисунок 4. Фактические значения и значения по модели (5) для показателя суицидов (на 100 тыс. населения) в России в 1992-2022 гг.
Заключение
1) В работе получены с высоким уровнем значимости линейные популяци-онные модели для оценки влияния демографических, социально-экономических факторов (численность населения, ожидаемая продолжительность жизни) и кадрового ресурса психиатрической службы на динамику основных показателей (общей и первичной заболеваемости и суицидов) психического здоровья населения Российской Федерации в период 19922022 гг.
2) Модели разработаны с использованием стандартных математических и программных средств в рамках MS Excel и могут достаточно просто и оперативно перенастраиваться с учетом изменившихся факторов моделирования.
3) Полученные модели позволяют оперативно отслеживать тренды изменения кадрового ресурса психиатрической помощи. В последние 15 лет
наблюдается тренд на снижение кадрового ресурса службы (в среднем на 1 % в год). Как следует из полученных в настоящей работе результатов, этот тренд — одна из весомых причин другого наблюдаемого тренда — уменьшения показателя общей заболеваемости психическими расстройствами населения России.
Список литературы
1. Киселев А.С., Жариков Н.М., Иванова А.Е., ЯцковЛ.П. Психическое здоровье населения. Владивосток: Изд-во Дальневост. ун-та, 1993. 392 с.
2. Жариков Н.М., Иванова А.Е., Юриков А.С. Факторы, влияющие на состояние и динамику психического здоровья населения // Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. 1996. № 96(3). С. 79-87.
3. Александровский Ю.А. Пограничные психические расстройства. М.: Медицина, 2000. 301 с.
4. Дмитриева Т.Б., Положий Б.С. Психическое здоровье россиян // Человек. 2002. № 6. С. 24-29.
5. Давыдовский Л.В., Снежневский А.В. О социальном и биологическом в этиологии психических болезней // Психиатрия. 2004. № 4. С. 76-80.
6. Гурович И.Я., Голланд В.Б., Зайченко Н.М. Динамика показателей деятельности психиатрической службы России (1994-1999 гг.). М.: Медпрактика, 2000. 506 с.
7. Ястребов В.С., Митихин В.Г., Чуркин А.А., Творогова Н.А., Митихина И.А. Методологические основы решения проблем мониторинга и оценки деятельности психиатрических служб: национальный и международный аспекты // Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. 2004. № 104(8). С. 3-9.
8. Ястребов В.С., Митихина И.А., Митихин В.Г. К методологии построения медико-демографических моделей для динамической оценки психического здоровья населения // Психиатрия. 2008. № 2. С. 38-47.
9. Митихин В.Г., Ястребов В.С., Митихина И.А. Популяционные модели психического здоровья населения России: оценка влияния условий жизни и ресурсов психиатрической помощи // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2017. № 117(11). С. 5-12. doi: 10.17116/jnevro20171171115-12
10. Ястребов В.С., Митихина И.А., Митихин В.Г., Шевченко Л.С., Солохина Т.А. Психическое здоровье населения мира: социально-экономический аспект (по данным зарубежных исследований 2000-2010 гг.) // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2012. № 112(2). С. 4-13.
11. Ресурсы и деятельность медицинских организаций здравоохранения, 1 часть. Медицинские кадры: статистические материалы / Котова Е.Г., Кобякова О.С., Стародубов В.И. и др. М.: ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России, 2023. 292 с. ISBN 978-5-94116-124-9.
12. Социально значимые заболевания населения России в 2022 году: статистические материалы / Котова Е.Г., Кобякова О.С., Стародубов В.И. и др. М.: ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России, 2023. 77 с. ISBN 978-5-94116-121-8.
13. Демографический ежегодник России. 2021: Статистический сборник. Росстат. M., 2021. 256 с.
14. Капица С.П. Феноменологическая теория роста населения Земли // Успехи физических наук. 1996. № 1. С. 63-79.
15. Яздовская А.В., Чуркин А.А. Динамика общей и первичной заболеваемости психическими расстройствами в Российской Федерации в 2000-2007 гг. // Вестник неврологии, психиатрии и нейрохирургии. 2009. № 12. С. 18-21.
