CC BY
40
УДК 614.4:613.2
Meshkov N.A. EPIDEMIOLOGICAL MODELING OF CORRELATION BETWEEN CANCER MORTALITY AND DIET AMONG ADULT POPULATION OF TOMSK. There has been studied the impact of the type of feeding of adult population in Tomsk on the oncological mortality dynamic, which level of has been growing since 2004. Animal fats prevail in the ration. There has been revealed statistically significant correlation between the level of their intake and adult mortality from colorectal cancer.
Key words: calorie intake, protein, fat, carbohydrates, cancer mortality, time series analysis, epidemiological modeling, multiple regression analysis.
Н.А. Мешков, д-р мед. наук, проф., зав. лаб. ФГБУ «НИИ экологии человека и гигиены окружающей среды им. А.Н. Сысина», г. Москва, E-mail: rofessor121@rambler.ru
ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ОНКОЛОГИЧЕСКОЙ СМЕРТНОСТИ ВЗРОСЛОГО НАСЕЛЕНИЯ Г. ТОМСКА ОТ ХАРАКТЕРА ПИТАНИЯ
Изучено влияние характера питания взрослого населения г. Томска на динамику онкологической смертности, уровень которой стабильно растет с 2004 г. В рационе преобладают животные жиры, выявлена статистически значимая связь между уровнем их потребления и смертностью взрослых от рака ободочной кишки.
Ключевые слова: калорийность рациона питания, белки, жиры, углеводы, онкологическая смертность, анализ временных рядов, эпидемиологическое моделирование, множественный регрессионный анализ.
ного мяса с повышенным риском заболевания раком предстательной железы [11]. С традиционным образом питания связывают высокие показатели заболеваемости населения Сибири и Крайнего Севера раком пищевода и толстой кишки [12].
В связи с этим целью настоящего исследования является прогноз онкологической смертности населения г. Томска и оценка влияния особенностей питания на уровень смертности от отдельных локализаций рака.
Материалы и методы исследования. Для анализа использовались данные статистики о смертности от злокачественных новообразований (ЗНО) населения г. Томска и качестве питания, которое оценивалось по содержанию в рационе белков, жиров и углеводов животного происхождения. Анализировали смертность от ЗНО взрослого населения (1996-2010 гг.) по локализациям: рак гортани, рак пищевода, рак желудка, рак тонкой кишки, рак ободочной кишки, рак прямой кишки и рак других органов пищеварения за период с 2001 по 2010 гг.
Процедура эпидемиологического анализа смертности населения г. Томска от ЗНО включала анализ временных рядов смертности и моделирование ее зависимости от количества потребляемых в пищу животных белков, жиров и углеводов. Классическим статистическим методом моделирования является множественный регрессионный анализ. При построении модели временных рядов смертности от ЗНО выявление аномальных отклонений проводилось с помощью критерия Ирвина.
Адекватность моделей смертности от ЗНО проверяли путем оценки:
- случайности отклонений остаточной компоненты по критерию пиков;
- нормальности закона распределения остаточной компоненты с помощью RS-критерия;
- равенства нулю математического ожидания уровней ряда остатков;
- отсутствие в ряде остатков систематической составляющей по критерию Дарбина-Уотсона (dw).
Таблица 1
Основные показатели оценки статистической значимости и адекватности модели
Название параметра Применяется для Значение параметра
Коэффициент множественной корреляции выбора модели более 0,7
Коэффициент множественной детерминации определения доли влияния на функцию включенных в модель факторов более 0,5
Критерий Фишера выбора модели больше табличного значения
Критерий Стьюдента определения существенности факторов, входящих в модель более 2 (при вероятности = 0,95)
По прогнозу ВОЗ в мире в первые два десятилетия XXI века ожидается рост онкологической смертности с 6 до 12 млн. регистрируемых смертей. Высокая частота онкологических заболеваний ранее объяснялась загрязнением окружающей среды канцерогенными химическими веществами. Позднее была установлена связь рака легкого с курением табака и с другими онкологическими заболеваниями. Зависимость онкологических заболеваний с особенностями питания человека была выявлена относительно недавно.
В наибольшей степени это относится к раку толстой и прямой кишок, в меньшей - к раку молочной и предстательной желез. Установлена прямая связь животных жиров и пищи богатой холестерином с общим риском онкологических заболеваний. В этиологии рака до 30% новообразований связаны с факторами питания. В частности, у африканцев рост частоты онкологических заболеваний связывается с изменением характера питания - увеличением потребления калорийной пищи, животных жиров и снижением потребления растительной пищи и пищи, содержащей клетчатку [1-5]. Эти данные подтверждаются результатами медико-социологических исследований по определению факторов социального риска онкологической патологии, согласно которым среди опрошенных с онкологическими заболеваниями 23,1% нарушали режим и рацион питания [6].
Установлена значимая обратная зависимость между потреблением молока и кисломолочных продуктов, белого мяса, яиц и фруктов и риском гепатоцеллюлярного рака [7]. Высокозначимая аналогичная связь с риском плоскоклеточного рака пищевода выявлена у большинства микронутриентов, таких как ненасыщенные жирные кислоты, каротин, лютеин, циаксантин, витамин С и ниацин [8]. Заметную роль в этиологии рака желудка играют соленые, копченые, маринованные и консервированные продукты, в избытке содержащие соль, нитраты и нитрозосое-динения, увеличивающие возникновение этой патологии [9]. Значительным фактором риска развития плоскоклеточного рака гортани является так называемая западная диета [10]. Известно о связи высокого потребления жиров, особенно животных, и крас-
Рис. 1. Динамика и прогноз онкологической смертности взрослого населения г. Томска в период с 1996 по 2015 гг.
Рис. 2 . Прогноз калорийности рациона питания взрослого населения г. Томска: а - общей; б - животного происхождения
Таблица 2
Показатели адекватности и статистической значимости модели динамики и прогноза смертности взрослого населения г. Томска от злокачественных новообразований, 1996-2015 гг.
Проверяемое свойство Показатели Граница
наименование значение нижняя | верхняя
Адекватность модели Значимость модели Независимость Случайность Нормальность Среднее е^0 коэффициент множественной корреляции коэффициент детерминации критерий Фишера dw-критерий критерий «пиков» RS-критерий ^Стьюдента 0,9 0,8 56,7 0,90 8>6 3,50 0 0,7 0,5 табличное значение 0,81 1,07 6 2,97 4,17 0
Точность регрессионного анализа оценивали путем проверки:
- адекватности всей модели (согласование прогнозируемых и наблюдаемых величин);
- значимости параметров модели (достоверное отличие от нуля).
Для оценки значимости и адекватности моделей использовались показатели, представленные в таблице 1. В качестве программного средства для регрессионного анализа использовался статистический пакет Statistica 10.
Результаты и обсуждение. Динамику смертности населения г. Томска по причине ЗНО изучали с помощью метода анализа временных рядов. Результаты анализа динамики смертности взрослого населения в 1996-2010 гг. и прогноз этого процесса представлены на рис. 1.
На рис. 1 показано, что стабильный рост смертности наблюдался в 1996-2000 гг., затем в 2001-2003 гг. ее уровень резко снизился и, начиная с 2004 г., этот показатель вновь стал расти. Этот процесс может продолжиться и в последующие пять
Таблица 3
Показатели адекватности и статистической значимости модели динамики и прогноза калорийности потребления населением г. Томска общих и животных белков, жиров и углеводов
Основные показатели Калорийность рациона питания
общая (растительные + животные белки, жиры, углеводы) за счет животных белков, жиров, углеводов
Коэффициент множественной корреляции 0,26 0,86
Коэффициент детерминации 0,07 0,75
Критерий Фишера 0,57 23,5
dw-критерий (dw') 1,29 1,53
Критерий «пиков» 4>2 5>2
RS-критерий 3,2 2,5
“Белки жи вотного происхождения “° “Прогноз “ Н ижняя граница “ Верхняя граница
“Жиры жи вотного прои СХОЖДЄНИ1 ■ Н ижнлл грани ца
-Прогноз “ Верхнлл граница
в г
Рис. 3. Прогноз потребления белков и жиров в рационе питания взрослого населения г. Томска: а - белки общие; б - белки животного происхождения; в - жиры общие; г - жиры животного происхождения
лет, о чем свидетельствует полученная модель Y(t)=0,064+0,047Чt. Результаты анализа адекватности и статистической значимости модели динамики смертности взрослого населения г. Томска от ЗНО приведены в таблице 2. Результаты оценки свидетельствуют об адекватности и статистической значимости модели.
По данным [3] удельный вес фактора питания в этиологии рака достигает 30 %. В связи с этим был проанализирован количественный состав питания населения г. Томска. В результате анализа установлено, что в период 2001-2010 гг. соотношение в пищевом рационе общих белков, жиров и углеводов составляло 1:1,3:4,8 при норме 1:1,2:4, а соотношение животных белков, жиров и углеводов - 1:1,4:0,3, соответственно. Авторы [12] считают, что онкологические заболевания в Сибири и на Крайнем Севере связаны с традиционным рационом. Учитывая эти данные, анализировали динамику калорийности рациона питания взрослого населения г. Томска. Результаты анализа и прогноз общей калорийности рациона питания взрослых жи-
телей г. Томска представлены на рис. 2а, а калорийности животного происхождения - на рис. 2б.
Наблюдается стабилизация уровня общей калорийности рациона питания за счет снижения потребления растительных белков, жиров и углеводов ^(^=2136,4+12,974^ и продолжающегося роста калорийности животного происхождения ^)=486,6+30,17ЧЦ. Результаты анализа адекватности и статистической значимости модели динамики калорийности рациона питания населения г. Томска за счет потребления общих и животных белков, жиров и углеводов приведены в таблице 3.
Как видно из таблицы 3, адекватной по большинству показателей, за исключением RS-критерия, и статистически значимой является модель, отражающая динамику калорийности животного происхождения. Результаты анализа и прогноза потребления белков и жиров (общих и животного происхождения) представлены на рис. 3.
Как показано на рис. 3, увеличение потребления количества белков ^)=24,53+2,0ЧЦ и жиров (У(Ц=39,56+2,1Ч^ животного
б
Таблица 4
Показатели адекватности и статистической значимости модели динамики и прогноза потребления населением г. Томска
белков и жиров общего и животного происхождения
Основные показатели Белки/жиры
общие животного происхождения
Коэффициент множественной корреляции 0,77/0,68 0,88/0,87
Коэффициент детерминации 0,59/0,47 0,78/0,76
Критерий Фишера 11,74/7,03 28,5/25,6
dw-критерий (dw') 1,53/1,19 1,58/1,54
Критерий «пиков» 4>2/4>2 5>2/5>2
RS-критерий 2,98/2,73 2,71/2,64
Scatterplot of Рак гортани against t Spreadsheet! 2v*10c
I °
Ї Q Q_
0
0
],Q56 3,054 ],Q52 D ,050 ■ D.048 ■ ],Q46 ■ ],044 ■ ,042 ■ ,040 ■ ,038 ,036 ■ ,034 ■ ,032 ,030 ,028 ■
Scatterplot of Рак пищевода against t Spreadsheetl 2v*10c Рак пищевода = 0,044+0,0001 *x; 0,95 Conf.lnt.
Scatterplot of Рак желудка against t Spreadsheetl 2v*10c Рак желудка - 0,3232-0,0039’x; 0,95 Conf.lnt.
ЗсаНегрІоІ о[ Рак тонкой кишки адаіпєН Spгeadsheet1 27*10с Рак тонкой кишки - 0,0026+0,0012*х; 0,95 Сопііпі
ЭсайегрЫ of Рак ободочной кишки адаіпзН Spгeadsheet1 27*10с Рак ободочной кишки - 0,1289+0,0052*х; 0,95 Conf.ini
Г
Scatterplot of Рак прямой кишки against t Spreadsheetl 2v*10c Рак прямой кишки - 0,1674-0,0015*х; 0,95 Conf.lnt.
Д е
Рис. 4. Прогноз смертности взрослого населения г. Томска от отдельных локализаций рака до 2012 г.:
■ рак гортани; б - рак пищевода; в - рак желудка; г - рак тонкой кишки; д - рак ободочной кишки; е - рак прямой кишки
б
а
в
Таблица 5
Показатели адекватности и статистической значимости моделей динамики и прогноза смертности взрослого населения г. Томска от рака пищевода, рака тонкой кишки и рака ободочной кишки
Основные показатели Локализация рака
пищевода тонкой кишки ободочной кишки
Коэффициент множественной корреляции 0,06 0,7 0,6
Коэффициент детерминации 0,003 0,5 0,4
Критерий Фишера 0,03 6,58 5,19
dw-критерий (dw') 0,68 1,72' 1,34
Критерий «пиков» 6>2 6>2 3>2
RS-критерий 3,07 3,19 3,10
Scatterplot of multiple variables against ЗНО взр(смертн) Spreadsheet 3v*10c Ккалории (общ) = 2109,1143+305,25'x; 0,95 Conf.lnt. Ккалории (ж) - 469,1013+567,9835*x; 0,95 Conf.lnt.
ЗНО взр(смертн)
Ккалории (общ) Ч'вч. Ккапории (ж)
Scatterplot of multiple variables against ЗНО взр(смерти) Spreadsheet! 4v*10c Белки (ж) = 23,2731+37.9779*x; 0,95 Conf.lnt Жиры (ж) = 36,4222+39,2191 *x; 0,95 Conf.lnt Углеводы (ж) = 7,194S+14,6911*x; 0,95 Conf.lnt.
ЗНО взр(смертн)
б
\ Углеводы (ж)
Рис. 5. Зависимость онкологической смертности взрослого населения г. Томска от калорийности рациона питания (а) и потребления белков, жиров и углеводов животного происхождения (б)
а
происхождения более выражено, чем общих белков (У(Ц=52,68+1,72ЧЦ и жиров ^)=72,53+1,9ЧЦ, что можно объяснить снижением потребления растительных белков и жиров. Результаты анализа адекватности и статистической значимости моделей динамики их потребления населением г. Томска приведены в таблице 4.
Как видно из таблицы 4, адекватными являются модели, отражающие динамику потребления общих белков и белков животного происхождения, за исключением RS-критерия у модели потребления животных белков. Модель, описывающая динамику потребления общих жиров, близка к адекватной, а животных жиров - адекватна по всем показателям за исключением RS-критерия. Аналогичным образом выполнен анализ временных рядов смертности взрослого населения от рака гортани, пищевода и желудка, рака тонкой, ободочной и прямой кишки за период с 2001 г. по 2010 г. Результаты анализа представлены на рис. 4.
Как показано на рис. 4, рост смертности наблюдается только от рака пищевода, рака тонкой и ободочной кишок. Результаты оценки адекватности и статистической значимости полученных моделей приведены в таблице 5.
Как видно из приведенных в таблицы 5 показателей, прогнозная модель динамики и прогноза рака пищевода не адекватна, адекватной и близкой к адекватной можно считать модели рака тонкой ^(^=0,0025+0,00124^ и рака ободочной ^(^=0,1289+0,00524^ кишок. Поэтому связь онкосмертности взрослого населения от общей калорийности и калорийности животного происхождения, а также от уровня потребления белков, жиров и углеводов животного происхождения изучали только для общей смертности взрослого населения и этих двух локализаций. Результаты регрессионного анализа зависимости онкосмертности взрослого населения от калорийности рациона и потребления белков, жиров и углеводов животного происхождения представлены на рис. 5.
В результате регрессионного анализа были получены следующие модели зависимости онкологической смертности взрослого населения г. Томска от калорийности рациона питания и потребления белков, жиров и углеводов животного происхождения: у=0,144-0,00034ЧКкал (общ)+0,0014ЧКкал(ж); у=-0,129+0,043ЧБелки(ж)-0,017ЧЖиры(ж)-0,016ЧУглево-ды(ж)
Таблица 6
Показатели адекватности и статистической значимости моделей зависимости онкосмертности взрослого населения г. Томска от калорийности рациона и потребления белков, жиров и углеводов животного происхождения
Основные показатели Факторы
калорийность общая и животного происхождения животные белки, жиры и углеводы
Коэффициент множественной 0 84 0 85
корреляции
Коэффициент детерминации 0,71 0,72
Критерий Фишера 8,59 5,17
dw-критерий (dw') 1,81 1,86
Критерий «пиков» 5>2 5>2
RS-критерий 3,44 3,18
Scatterplot of multiple variables against Рак тонкой кишки Spreadsheet Ккалории 3v*1Qc Ккалории (общ) = 2250,0079-4648,1218*х; 0,95 Conf.lnt. Ккалории (ж) = 582,0794+7745,1166*х; 0,95 Conf.lnt.
2400
2200
1600
1400
1200
1000
-0,002 0,000 0,002 0,004 0,006 0,008 0,010 0,012 0,014 0,016 0,018 Рак тонкой кишки
а
Scatterplot of multiple variables against Рак тонкой кишки Spreadsheet 4v*10c Белки (ж) = 30,8853+511,5065*х; 0,95 Conf.lnt.
Жиры (ж) = 45,9153+568,6437*х; 0,95 Conf.lnt. Углеводы (ж) = 10,844+120 4429‘х; 0,95 Conf.lnt.
Ккалории (общ) *'нч Ккалории (ж)
2400
2200
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
Scatterplot of multiple variables against Рак ободочной кишки Spreadsheet _Ккалории 3v*10c Ккалории (общ)= 1662,6818+3471,517*х; 0.95 Conf.lnt. Ккалории (ж) = 63,7379+3750,4591*х; 0,95 Conf.lnt.
0,11 0,12 0,13
0,18 0,19 0,20
0,14 0,15 0,16 0,17
Рак ободочной кишки б
Scatterplot of multiple variables against Рак ободочной кишки Spreadsheet4 4v*10c Белки (ж) = -1,3503+234,9701*х; 0,95 Conf.lnt.
Жиры (ж)= Ю,5802+258,024*х; 0,95 Conf.lnt. Углеводы (ж) = -6,3359+116,4072*х; 0,95 Conf.lnt.
Ккалории (общ) ""та^ Ккалории (ж)
Рак тонкой кишки
'Ж. Углеводы (ж)
Рак ободочной кишки
"Ж, Углеводы (ж)
Рис. 6. Связь смертности от рака тонкой (а, в) и рака ободочной кишок (б, г) с калорийностью рациона и потреблением белков, жиров и углеводов животного происхождения
Методом пошагового регрессионного анализа установлено, что статистически значимыми переменными являются Ккалории животного происхождения (1=3,88; р=0,006) и животные белки (1=4,09; р=0,003). Результаты анализа адекватности и статистической значимости моделей зависимости онкосмертности взрослого населения г. Томска от калорийности рациона и потребления белков, жиров и углеводов животного происхождения приведены в таблице 6.
Как видно из таблицы 6, обе модели адекватны и статистически значимы. Результаты регрессионного анализа связи смертности от рака тонкой и ободочной кишок с калорийностью рациона и потреблением белков, жиров и углеводов животного происхождения представлены на рис. 6.
В результате регрессионного анализа были получены модели зависимости рака тонкой и рака ободочной кишок.
От калорийности рациона:
у(тк)=0,035-0,0000244Ккал(общ)+0,00004ЧКкал(ж);
у(обк)=0,033+0,000002ЧКкал(общ)+0,00019ЧКкал(ж).
От потребления белков, жиров и углеводов животного происхождения:
у(тк)=-0,034-0,001 ЧБелки(ж)+0,002ЧЖиры(ж)-0,002ЧУгле-воды(ж);
у(обк)=-0,034-0,006ЧБелки(ж)+0,007ЧЖиры(ж)+0,002ЧУгле-
воды(ж).
Результаты анализа адекватности и статистической значимости моделей связи смертности населения г. Томска от рака тонкой и рака ободочной кишок с калорийностью рациона, и потреблением белков, жиров и углеводов животного происхождения приведены в таблице 7.
Как видно из таблицы 7, адекватными и статистически значимыми являются только модели зависимости смертности по причине рака ободочной кишки от калорийности рациона пита-
ния у(обк)=0,033+0,0000024Ккал(общ)+0,000194Ккал(ж), в которой статистически значимы только Ккал животного происхождения (1=3,1; р=0,02), а также модели зависимости от количества потребляемых животных белков, жиров и углеводов - у(обк)= -0,034-0,006ЧБелки(ж)+0,007ЧЖиры(ж)+0,002ЧУглеводы(ж), в которой методом пошагового регрессионного анализа установлена статистическая значимость животных жиров (1=4,3; р=0,003). Таким образом, в результате проведенного исследования получено подтверждение связи фактора питания с общим риском онкологической заболеваний, наиболее значимым при этом является количество потребляемых жиров животного происхождения [1; 2; 12-14].
Выводы
1. В динамике онкологической смертности взрослого населения г. Томска в 1996-2000 гг. наблюдался рост, сменившийся в 2001-2003 гг. резким снижением, но начиная с 2004 г., установилась стабильная тенденция роста этого показателя, которая согласно полученной модели - Y(t)=0,064+0,047Чt может продолжиться и в последующие годы.
2. Установлено, что в рационе питания населения г. Томска соотношение общих белков, жиров и углеводов составляло 1: 1,3:4,8, а соотношение животных белков, жиров и углеводов -1:1,4:0,3, соответственно. Это свидетельствует о преобладании в рационе жиров животного происхождения.
3. Поддержание стабильного уровня калорийности питания ^(1)=2136,4+12,97Ч1) населения г. Томска обеспечивается за счет увеличения калорийности животного происхождения ^(1)=486,6+30,17Ч1) и выраженного роста потребления животных белков (УЩ=24,53+2,0Ч1) и жиров ^(Ц=39,56+2,1ЧЦ.
4. Установлена зависимость онкологической смертности взрослого населения г. Томска от калорийности рациона питания - у=0,144-0,000344Ккал(общ)+0,0014ЧКкал(ж) и потребле-
в
ния белков, жиров и углеводов животного происхождения -у=-0,129+0,043ЧБелки(ж)-0,017ЧЖиры(ж)-0,016ЧУглеводы(ж). Обе модели адекватны и статистически значимы.
5. Анализ временных рядов смертности взрослого населения от рака гортани, пищевода и желудка, рака тонкой, ободочной и прямой кишок показал, что увеличивается только смертность от рака пищевода, рака тонкой и ободочной кишок, причем адекватной является только модель динамики и прогноза рака ободочной ^Щ=0,1289+0,005241) кишки.
Библиографический список
6. Выявлено, что адекватными и статистически значимыми являются только модели связи уровня смертности от рака ободочной кишки с калорийностью питания -у=0,033+0,000002ЧКкал (общ)+0,00019ЧКкал(ж) и с количеством потребления животных белков, жиров и углеводов - у=-0,034-0,006ЧБелки(ж)+0,007Ч-Жиры(ж)+0,002ЧУглеводы(ж), в которых статистически значимыми являются, соответственно, Ккал животного происхождения (1=3,1; р=0,02) и животные жиры (1=4,3; р=0,003).
1. Hill, M.J. Changes and developments in cancer prevention / M.J. Hill // J. Roy. Soc. Promot. Health. - 2001. - V. 121. - № 2.
2. Carroll Kenneth, K. Environmental vs. genetic factors in relation to cancer incidence and mortality / K.Carroll Kenneth // Nutrition. - 1996. -V. 12. - № 1.
3. Sancho-Garnier, H. Part des comportement humains, et de l'environnement dans la prevention des cancers / H. Sancho-Garnier // C. r. Acad. sci. Ser. 3. - 2000. - V. 323. - № 7.
4. Ames, B.N. Causes et prevention du cancer: De nouvelles perspectives / B.N. Ames, L.S. Gold // Energ.-sante. - 1997. - V. 8. - № 4.
5. Walker, A.R.P. With recent changes in environmental factors among Africans in South Africa, how have cancer occurrences been affected? / A.R.P. Walker // J. Roy. Soc. Promot. Health. - 2002. - V. 122. - № 3.
6. Гордиенко, В.П. Возможные факторы социального риска онкологической патологии в отдельно взятом регионе / В.П. Гордиенко, А.А. Вахненко // Сиб. международный журнал. - Иркутск. - 2012. - № 8.
7. Talamini, R. Food groups and risk of hepatocellular carcinoma: A multicenter case-control study in Italy / R. Talamini, J. Polesel, M. Montella, L. Dal Maso, A. Crispo, L.G. Tommasi, F. Izzo, M. Crovatto, C. La Becchia, S. Franceschi // Int. J. Cancer. - 2006. - V. 119. - № 12.
8. Franceschi, S. Role of macronutrients, vitamins and minerals in the aetiology of squamous-cell carcinoma of the oesophagus / S. Franceschi,
E. Bidoli, E. Negri, P. Zambon, R. Talamini, A. Ruol, M. Parpinel, F. Levi, L. Simonato, C. La Vecchia // Int. J. Cancer. - 2000. - V. 86. - № 5.
9. Palli, D. Epidemiology of gastric cancer / D. Palli // Ann. 1st. super. sanita. - 1996. - V. 32. - № 1.
10. De Stefani, E. Dietary patterns and risk of laryngeal cancer: An exploratory factor analysis in Uruguayan men / E. De Stefani, P. Boffetta,
A.L. Ronco, H. Deneo-Pellegrini, G. Acosta, M. Mendilaharsu // Int. J. Cancer. - 2007. - V. 121. - № 5.
11. Jenik, H. Krebs und Ernahrung / H. Jenik, R. van Leendert // Dtsch. Z. Onkol. - 2002. - V. 34. - № 3.
12. Симонова, Г.И. Злокачественные новообразования в Сибири и на Крайнем Севере / Г.И. Симонова, Ю.П. Никитин, Н.С. Бойченко, Т.И. Астахова // Пробл. здоровья населения Крайнего Севера: Матер. 3 научно-практ. конф. и лекции для врачей, Анадырь, 1994. -Новосибирск, 1995.
13. Zhang, J. Differences in all-cause, cardiovascular and cancer mortality between Hong Kong and Singapore: Role of nutrition / J. Zhang,
H. Kesteloot // Eur. J. Epidemiol. - 2001. - V. 17. - № 5.
14. Key, T. Risk factors for prostate cancer / T. Key // Prev. Prostate Cancer: Screen. Versus Chemoprev.: Pros and Cons Bas / New Views Its Biol., Early Events and Clin Behav. Cold Spring Harbor (N.Y.), 1995.
Bibliography
1. Hill, M.J. Changes and developments in cancer prevention / M.J. Hill // J. Roy. Soc. Promot. Health. - 2001. - V. 121. - № 2.
2. Carroll Kenneth, K. Environmental vs. genetic factors in relation to cancer incidence and mortality / K.Carroll Kenneth // Nutrition. - 1996. -V. 12. - № 1.
3. Sancho-Garnier, H. Part des comportement humains, et de l'environnement dans la prevention des cancers / H. Sancho-Garnier // C. r. Acad. sci. Ser. 3. - 2000. - V. 323. - № 7.
4. Ames, B.N. Causes et prevention du cancer: De nouvelles perspectives / B.N. Ames, L.S. Gold // Energ.-sante. - 1997. - V. 8. - № 4.
5. Walker, A.R.P. With recent changes in environmental factors among Africans in South Africa, how have cancer occurrences been affected? / A.R.P. Walker // J. Roy. Soc. Promot. Health. - 2002. - V. 122. - № 3.
6. Gordienko, V.P. Vozmozhnihe faktorih socialjnogo riska onkologicheskoyj patologii v otdeljno vzyatom regione / V.P. Gordienko, A.A. Vakhnenko // Sib. mezhdunarodnihyj zhurnal. - Irkutsk. - 2012. - № 8.
7. Talamini, R. Food groups and risk of hepatocellular carcinoma: A multicenter case-control study in Italy / R. Talamini, J. Polesel, M. Montella,
L. Dal Maso, A. Crispo, L.G. Tommasi, F. Izzo, M. Crovatto, C. La Becchia, S. Franceschi // Int. J. Cancer. - 2006. - V. 119. - № 12.
8. Franceschi, S. Role of macronutrients, vitamins and minerals in the aetiology of squamous-cell carcinoma of the oesophagus / S. Franceschi,
E. Bidoli, E. Negri, P. Zambon, R. Talamini, A. Ruol, M. Parpinel, F. Levi, L. Simonato, C. La Vecchia // Int. J. Cancer. - 2000. - V. 86. - № 5.
9. Palli, D. Epidemiology of gastric cancer / D. Palli // Ann. Ist. super. sanita. - 1996. - V. 32. - № 1.
10. De Stefani, E. Dietary patterns and risk of laryngeal cancer: An exploratory factor analysis in Uruguayan men / E. De Stefani, P. Boffetta, A.L. Ronco, H. Deneo-Pellegrini, G. Acosta, M. Mendilaharsu // Int. J. Cancer. - 2007. - V. 121. - № 5.
11. Jenik, H. Krebs und Ernahrung / H. Jenik, R. van Leendert // Dtsch. Z. Onkol. - 2002. - V. 34. - № 3.
12. Simonova, G.I. Zlokachestvennihe novoobrazovaniya v Sibiri i na Krayjnem Severe / G.I. Simonova, Yu.P. Nikitin, N.S. Boyjchenko, T.I. Astakhova // Probl. zdorovjya naseleniya Krayjnego Severa: Mater. 3 nauchno-prakt. konf. i lekcii dlya vracheyj, Anadihrj, 1994. - Novosibirsk, 1995.
13. Zhang, J. Differences in all-cause, cardiovascular and cancer mortality between Hong Kong and Singapore: Role of nutrition / J. Zhang, H. Kesteloot // Eur. J. Epidemiol. - 2001. - V. 17. - № 5.
14. Key, T. Risk factors for prostate cancer / T. Key // Prev. Prostate Cancer: Screen. Versus Chemoprev.: Pros and Cons Bas / New Views Its Biol., Early Events and Clin Behav. Cold Spring Harbor (N.Y.), 1995.
Статья поступила в редакцию 20.07.13
УДК 597.0/5-11
Popov PA. ECOLOGY OF THE COREGONUS NASUS FROM RIVERS AND LAKES OF THE SUBARCTIC REGION OF SIBERIA. Coregonus nasus in the rivers and lakes of subarctic zone of Siberia is represent by three environmental forms: migratory riverain, lake-riverain and lake. All these variants of Coregonus nasus is characterized by a complex set of adaptations that had formed in the process of natural selection in response to habitat conditions in the reservoirs of tundra and forest tundra. State of the fisheries of Coregonus nasus in the reservoirs Subarctic Siberia is now satisfactory, however this does not exclude the need to regulate its production in accordance with scientific recomendations.
Key words: Subarctic region of Siberia, fishes, ecology, Coregonus nasus.
