Интегральная оценка эпидемической ситуации по туберкулезу и влияние медико-организационных факторов на ее развитие Текст научной статьи по специальности «Науки о здоровье»

Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2017; 25 (3)

DOI http://dx.doi.org/10.18821/0869-866X-2017-25-3-139-143_139

Здоровье и общество

© Коллектив авторов, 2017 УДК 616-002.5-036.2-058

Гайдаров Г.М., Апханова Н.С., Душина Е.В.

ИНТЕГРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ЭПИДЕМИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ ПО ТУБЕРКУЛЕЗУ И ВЛИЯНИЕ МЕДИКО-ОРГАНИЗАЦИОННЫХ ФАКТОРОВ НА ЕЕ РАЗВИТИЕ

ФГБОУ ВО Иркутский государственный медицинский университет Минздрава РФ, 664003, г. Иркутск

Использована методика интегральной оценки эпидемической ситуации по туберкулезу, основанная на применении показателей заболеваемости, болезненности, смертности от туберкулеза, распространенности бациллярного туберкулеза и заболеваемости туберкулезом детей (на 100 тыс. соответствующего населения). Применение методики позволило произвести комплексную оценку эпидемической ситуации по туберкулезу на территории Иркутской области за период 2000—2015 гг. С помощью многофакторного регрессионного анализа изучена роль и установлена степень значимости социально-экономических, демографических и меди-ко-организационнъа факторов в развитии эпидемической ситуации по туберкулезу на региональном уровне. Ключевые слова: туберкулез; интегральная оценка; регрессионный анализ.

Для цитирования: Гайдаров Г.М., Апханова Н.С., Душина Е.В. Интегральная оценка эпидемической ситуации по туберкулезу и влияние медико-организационных факторов на ее развитие. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2017; 25 (3): 139-143. DOI 10.18821/0869-866X-2017-25-3-139-143

Для корреспонденции: Душина Екатерина Васильевна, ассистент кафедры общественного здоровья и здравоохранения, E-mail: dushina.ismu@yandex.ru

Gaidarov G.M., Apkhanova N.S., Dushina E. V THE INTEGRAL ESTIMATE OF EPIDEMIOLOGICAL SITUATION ON TUBERCULOSIS AND IMPACT OF MEDICAL ORGANIZATIONAL FACTORS ON ITS DEVELOPMENT

The Irkutskii state medical university of Minzdrav of Russia, 664003 Irkutsk, Russia The technique of integral estimate ofepidemiological .situation with tuberculosis was applied based on implementation of indices of mortality, morbidness, mortality of tuberculosis, prevalence of bacillary tuberculosis and tuberculosis morbidity of children (per 100 000 of corresponding population). The application of this technique permitted to implement a comprehensive estimate of epidemiological situation with tuberculosis at the territory of the Irkutskaia oblast during 2000-2015. The multi-factorial regression analysis was used to study role and to establish degree of significance of social economic, demographic and medical organizational factors in development of epidemiological situation with tuberculosis at the regional level.

Keywords: tuberculosis; integral estimate; regression analysis

For citation: Gaidarov G.M., Apkhanova N.S., Dushina E.V. The integral estimate of epidemiological situation on tuberculosis and impact of medical organizational factors on its development. Problemi socialnoi gigieni, zdravookhranenia i istorii meditsini. 2017; 25 (3): 139-143. (In Russ.) DOI: 10.18821/0869-866X-2017-25-3-139-143

For correspondence: Dushina E.V., assitant of the chair of public health and health care. e-mail: dushina.ismu@yandex.ru Conflict of interests. The authors declare absence of conflict of interests. Acknowledgment. The study had no sponsor support.

Received 09.03.2017 Accepted 14.03.2017

Российская Федерация является одной из 22 стран, на которые приходится около 80% случаев заболеваний туберкулезом в мире. Особенностью современной эпидемической ситуации по туберкулезу является то, что в условиях стабилизации показателей заболеваемости и распространенности наблюдается увеличение его лекарственно-устойчивых форм, а также туберкулеза, сочетанного с ВИЧ-инфекцией

[1-3].

Важной научной и практической задачей является оценка закономерностей развития эпидемического процесса, влияния отдельных условий или факторов на него [4—7]. Использование полученных результатов направлено на совершенствование текущего и стратегического планирования профилактических мероприятий по снижению заболеваемости туберкулезом с учетом региональных особенностей [8].

Данная проблема особенно актуальна для Иркутской области, где уровни основных эпидемических показателей в среднем выше, чем в Российской Фе-

дерации. Так, заболеваемость туберкулезом в Иркутской области в 2015 г. составила 119,1 на 100 тыс. жителей (по РФ 57,7%000), а распространенность — 295,5 на 100 тыс. населения (по РФ 129Д0Лххх)). На фоне стабилизации показателей заболеваемости и распространенности туберкулеза в Иркутской области с 2000 по 2015 г. отмечался рост распространенности туберкулеза с множественной лекарственной устойчивостью к противотуберкулезным препаратам и туберкулеза, сочетанного с ВИЧ-инфекцией, что свидетельствует о неблагоприятном характере эпидемической ситуации в регионе.

В научных исследованиях и практической деятельности оценочная функция является одной из самых важных. Метод интегральных оценок был предложен более 20 лет назад и нашел большое практическое применение в сфере здравоохранения [9].

Целью настоящего исследования явились разработка прогностических моделей основных эпидемиологических показателей по туберкулезу и изучение

The problems of social hygiene, public health and history of medicine. 2017; 25 (3) DOI http://dx.doi.org/10.18821/0869-866Х-2017-25-3-139-143

Health and society

влияния демографических, социально-экономических и медико-организационных факторов на ее развитие.

Материалы и методы

Анализу в динамике подлежали документы Федеральной службы государственной статистики по Иркутской области, Министерства здравоохранения Иркутской области, статистическая отчетная документация противотуберкулезных учреждений за 2000—2015 гг.

Статистическая обработка данных осуществлялась на основе комплекса современных методов автоматизированного хранения и обработки информации на персональном компьютере IBM PC с использованием программных продуктов, входящих в состав интегрированного пакета Microsoft Office™ XP, а также программного пакета для статистической обработки данных Statsoft Statistica 6.1.

Для комплексной оценки эпидемической ситуации по туберкулезу нами использовалась методика расчета интегральных показателей [9]. С этой целью были отобраны 5 показателей, характеризующих эпидемическую ситуацию по туберкулезу за 2000—2015 гг. К данным показателям были отнесены заболеваемость и болезненность туберкулезом (на 100 тыс. населения), смертность от туберкулеза (на 100 тыс. населения), распространенность бациллярного туберкулеза (на 100 тыс. населения) и заболеваемость туберкулезом детей (на 100 тыс. детского населения).

Эпидемиологические показатели по туберкулезу сравнивались по годам и соответственно расставлялись по местам — от лучшего первого места до худшего, равного количеству объектов в группе. Занятые объектами по каждому показателю места суммировались для каждого объекта, т. е. определялись сумма мест и среднее занятое объектом место. Затем сравниваемые объекты расставлялись по итоговым местам соответственно средним занятым местам. Для представления динамики эпидемической ситуации графически полученные объектами суммы мест были преобразованы в величины показателя (интегрального) наглядности по формуле: Sx - Sp

KN =

Sx - Sy

100,

где KN — коэффициент наглядности (в %), Sx — наихудшая возможная сумма мест, Sp — наилучшая возможная сумма мест, Sy — сумма мест у конкретного объекта.

С помощью метода ранжирования были получены суммы мест, преобразованные в показатели наглядности, отражающие эпидемическую ситуацию в Иркутской области в динамике по годам за 2000— 2015 гг., и построен график динамики интегрального показателя эпидемической ситуации по туберкулезу за 2000—2015 гг. (рис. 1).

Результаты исследования

За анализируемый период наиболее неблагоприятной ситуация по туберкулезу была в 2011 г. Дина-

мика интегрального показателя подтверждает стабилизацию ситуации по заболеваемости туберкулезом к 2015 г.

С целью получения прогностической модели интегрального показателя эпидемической ситуации по туберкулезу нами был использован многофакторный регрессионный анализ. В исходный перечень параметров был включен 21 показатель, на основании чего выделены 4 группы факторов.

Группа демографических факторов сформирована на основании следующих показателей: численность населения, численность детского населения, численность трудоспособного населения, численность лиц в возрасте 60 лет и старше. К группе социально-экономических факторов был отнесен доход на душу населения в месяц.

Группа медико-организационных факторов сформирована показателями работы общей лечебной сети по раннему выявлению туберкулеза, охватом профилактическими осмотрами населения на туберкулез, охватом населения старше 15 лет флюорографией, показателем выявления больных на 1 тыс. осмотренных, долей умерших в возрасте до 1 года, частотой посмертной диагностики туберкулеза, долей активно выявленных больных туберкулезом, показателями деятельности противотуберкулезных организаций (прекращение бактериовыделения и закрытие полостей распада у впервые выявленных больных туберкулезом, клиническое излечение больных туберкулезом, обеспеченность врачами-фтизиатрами, обеспеченность специализированными койками, охват госпитализацией впервые выявленных больных туберкулезом и контингентов с бактериовыделением).

Дополнительно нами были учтены показатели первичной и общей заболеваемости ВИЧ-инфекцией, а также туберкулезом, сочетанным с ВИЧ-инфекцией. На их основании выделена 4-я группа факторов.

Оценка общего качества модели влияния ряда показателей на эпидемическую ситуацию по туберкулезу позволяет сделать вывод о высокой степени точности полученных результатов, что подтверждается значением множественного коэффициента корреляции R = 0,99999784 (табл. 1) и величиной ошибки р < 0,00586, при которой полностью отвергается нулевая гипотеза. Значение коэффициента говорит о существенной линейной зависимости интегрального показателя эпидемической ситуации по туберкулезу от охвата профилактическими осмотрами, численности населения, численности лиц трудоспособного возраста и в возрасте 60 лет и старше, обеспеченности койками и врачами-фтизиатрами, заболеваемости ВИЧ-инфекцией и показателя эффективности лечения (закрытие полостей распада). Высокая значимость медико-организационных факторов в развитии эпидемической ситуации по туберкулезу обосновывает необходимость их совершенствования для повышения эффективности противотуберкулезных мероприятий.

С целью прогнозирования эпидемиологических показателей по туберкулезу был использован регрессионный анализ, позволяющий предсказать значе-

Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2017; 25 (3)

DOI http://dx.doi.org/10.18821/0869-866X-2017-25-3-139-143_141

Здоровье и общество

1250

1000

750

500 -

250

0

ния ряда зависимых переменных 1500 п по известным значениям других переменных. Для этого были использованы показатели за период 2000—2015 гг., объединенные в 4 группы факторов.

Результаты регрессионного анализа показателя заболеваемости выявили существенную линейную зависимость показателя заболеваемости туберкулезом от охвата населения профилактическими осмотрами, охвата госпитализацией впервые выявленных больных туберкулезом, их клинического излечения и обеспеченности койками (табл. 2), что подтверждается множественным коэффициентом корреляции R = 0,93376526 и уровнем значимости, на котором отвергается нулевая гипотеза (а <0,0032Н).

В медицинских исследованиях уровиннзнанимт-сти, на котором отвергается нулевая гипотеза, должен быть равным или меньше 0,05. В данной модели р < 0,00325, что говорит о бесспорнойсдекиатности модели.

Таким образом, модель прогноза покизателяза-болеваемости (ПЗ) будет выглядеть следующим образом:

х,

годы

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

Рис. Д Динамикаинтегршгьного показателя эгшдешмескойситуацш! по туберкулезу в Иркутской области за 2000—2015 гг. (в % от максимально выраженного результата).

МодельпрогннаьПР тубертукиза будет выглядеть следующим абрьеом:

ПР = 20С5 ,К -0,9 4,0-Х, + 5а,8

га;

, Х + 5,0

4. да, -аи ,2-таа +

6-ОИ9-0,ОУО • НСр

•Х-и-^д 6. 2,7- Х7 - 5, 2 • Х -120,0 -ХуЗ-4,04 -Х12,

ПЗ = 106,13 - 2,26 • Х} - 1,75 • Х2 + 1,

• Х3 + 21,7

где Х1 — охват госпитализацией впервыа лызвленных больных туберкулезом, Х2 — клиническое излечение больных туберкулезом, Х3 — охват профилактическими осмотрами, Х4 — обеспеченность аойками.

Аналогичным образом проводилсз ртгрссснон-ный анализ для показателя распространенности (ПР) туберкулеза с целью прогнозирования показателя заболеваемости (табл. 3).

где X 1 — зикрытаспоиосаей ртспадв)в %(. Х2 — пре-к-ащение Иактарионещеиения (и %), X, — -хват на-знленш! сларшт15 але флюороервфией (]в %), Х4 — доля больных, выявленных активно, Х5 — выявлено на 1 тыс. осмотренных, Х6 — охват госпитализацией впирные выяваеннак ^оз^зас^е^^сс ауберкулеиом, Х7 — доля -мирших ДО 1 с^дги (в %Д, ИТ- — кииннчалеое излечение Ноиьных тнберкулееом(Хр—ибетпаченность койками, Х10 — численность детского населения, Хи — обеспеченность врачами-фтизиатрами, Х12 — чиляотане с мернно й диаснистики туаерзулез а.

Результаты регрессионного анализа показателя смертности от туберкулеза выявили его связь с рядом показателей, которые отражены формуле модели прогноза показателя смертности (ПС):

Тиблица 1

Результаты регрессионного анализа ингогралаього показателяэпид9мическойситуации оьтуберкукеау

Показатель Интегральный коэффициент эпидемической ситуации R = 0,99999784; R = 0,99999568; скорректированный С = 0,99999354; F(13,1) = 17824; p < 0,00586

Beta стандартная ошибка Beta B стандартная ошибка B T(1) Р

Значение свободного члена регрессионного уравнения — — -16666,3 184,7929 -90,189 0,007058

Охват населения старше 15 лет флюорографией, % -0,06791 0,015031 -2,2 0,4824 -4,518 0,138673

Доля умерших до 1 года, % 0,01940 0,12484 1,8 1,1470 1,554 0,364055

Частота посмертной диагностики туберкулеза, % 0,11113 0,009248 25,9 2,1528 12,016 0,052858

Численность населения 1,53868 0,016171 0,0 0,0001 95,149 0,006691

Численность лиц 60 лет и старше -0,83739 0,008375 0,0 0,0001 -99,984 0,006367

Охват профилактическими осмотрами, % 3,01927 0,041410 92,5 1,2682 72,912 0,008731

Закрытие полостей распада, % -1,17556 0,010326 -65,0 0,5707 -113,841 0,005592

Заболеваемость ВИЧ-инфекцией, на 100 тыс. населения -0,88498 0,009962 -10,0 0,1122 -88,836 0,007166

Численность населения трудоспособного возраста -1,23834 0,012717 -0,0 0,0000 -97,378 0,006537

Обеспеченность койками, на 10 тыс. населения 0,67560 0,016125 974,1 23,2486 41,898 0,015192

Обеспеченность врачами-фтизиатрами, на 10 тыс. населения 1,01207 0,034834 3409,9 117,3617 29,054 0,021903

Выявлено больных на 1 тыс. осмотренных -0,39314 0,018364 -441,8 20,6363 -21,408 0,029715

Охват госпитализацией с бактериовыделением, % -0,04533 0,008266 -3,5 0,6384 -5,483 0,114837

Примечание. Здесь и в табл. 2, 3: R — коэффициент множественной корреляции, R2 — коэффициент детерминации, скорректированный R2 — скорректированный на число степеней свободы коэффициент детерминации, F — уровень значимости, на котором отвергается нулевая гипотеза, p — вероятность ошибки для нулевой гипотезы, Beta — стандартизированный коэффициент регрессии, B — коэффициент уравнения, T — критерий Стьюдента.

The problems of social hygiene, public health and history of medicine. 2017; 25 (3) DOI http://dx.doi.org/10.18821/0869-866X-2017-25-3-139-143

Health and society

Таблица 2

Результаты регрессионного анализа показателя заболеваемости туберкулезом

Для зависимой переменной R = 0,93376526; R2 = 0,87191757; скорректированный R2 = 0,77585575; F(6,8) = 9,0766; p < 0,00325

Показатель Beta стандартная ошибка Beta B стандартная ошибка В T(1) p

Значение свободного члена регрессионного уравнения — — 106,1345 92,93350 1,14205 0,286462

Охват госпитализацией впервые выявленных больных туберкулезом, % -0,95284 0,296881 -2,2558 0,70286 -3,20950 0,012434

Клиническое излечение больных туберкулезом, % -1,43938 0,337740 -1,7501 0,41066 -4,26180 0,002755

Охват профилактическими осмотрами, % 1,36675 0,458788 1,3018 0,43699 2,97904 0,017626

Обеспеченность койками, на 10 тыс. населения 0,61766 0,221775 27,6969 9,94478 2,78507 0,023738

Таблица 3

Составляющие регрессионной статистики и результат регрессионного анализа ПР туберкулеза

Показатель Распространенность туберкулеза R = 0,99999105; R2 = 0,99998211; скорректированный R = 0,99974950; F(13,1) = 4299,0; p<0,1194

Beta стандартная ошибка Beta B стандартная ошибка B T(1) p

Значение свободного члена регрессионного уравнения — — 2015,937 24,67728 81,6920 0,007793

Закрытие полостей распада, % -0,18305 0,015196 -0,948 0,07870 -12,0454 0,052731

Прекращение бактериовыделения, % 0,80822 0,017684 5,044 0,11037 45,7033 0,013927

Охват населения старше 15 лет флюорографией, % -0,37400 0,022433 -1,125 0,06747 -16,6722 0,038139

Доля больных, выявленных активно, % -1,08143 0,041171 -4,099 0,15603 -26,2668 0,024225

Выявлено больных, на 1тыс. осмотренных 0,50175 0,032110 52,840 3,38155 15,6260 0,040686

Охват госпитализацией впервые выявленных больных, % -1,43660 0,018304 -10,248 0,13057 -78,4846 0,008111

Доля умерших до 1 года, % 0,31596 0,010870 2,720 0,09359 29,0669 0,021893

Клиническое излечение больных туберкулезом, % -1,41984 0,031785 -5,202 0,11645 -44,6699 0,014249

Обеспеченность койками, на 10 тыс. населения -0,50747 0,016692 -68,567 2,25532 -30,4024 0,020932

Численность детского населения -0,98599 0,030532 -0,001 0,00002 -32,2933 0,019707

Обеспеченность врачами-фтизиатрами, на 10 тыс. населения 0,40897 0,026041 129,128 8,22231 15,7046 0,040482

Частота посмертной диагностики туберкулеза, % -0,18520 0,013513 -4,040 0,29480 -13,7049 0,046370

ПС = 148,9 - 0,05 • Х - 2,9 • Х2 + 5,07 • Х3 + 0,6 • Х4 + 58,6 • X + 1,2 • X - 0,4 • X - 0,0001 • Х8 -0,5 • Х9 - 0,05 • Х10 + 0,00077 • Х1р

где Х1 — заболеваемость ВИЧ-инфекцией; Х2 — доля больных, выявленных активно; Х3 — частота посмертной диагностики; Х4 — охват профилактическими осмотрами; Х5 — выявлено на 1 тыс. осмотренных; Х6 — клиническое излечение больных; Х7 — закрытие полостей распада; Х8 — численность лиц 60 лет и старше; Х9 — охват госпитализацией с бактериовыделением; Х10 — охват госпитализацией впервые выявленных больных; Х11 — пораженность ВИЧ-инфекцией.

Заключение

Практическое применение методики интегральной оценки и многофакторного регрессионного анализа в изучении эпидемической ситуации по туберкулезу повышает степень объективности и способствует принятию рациональных, адекватных управленческих решений. Результаты многофакторного регрессионного анализа заболеваемости, распространенности и смертности от туберкулеза показали степень значимости в развитии эпидемической ситуации ряда медико-организационных факторов, включая обеспеченность населения койками, охват госпитализацией с бактериовыделением, закрытие полостей распада при лечении туберкулеза, обеспеченность врачами-

фтизиатрами и др. С целью повышения эффективности противотуберкулезных мероприятий в современных условиях руководителям органов управления здравоохранения и противотуберкулезных учреждений субъекта РФ рекомендовано проведение анализа эпидемической ситуации по туберкулезу с использованием интегральной оценки в рамках комплексного подхода к решению проблемы распространенности туберкулеза на региональном уровне.

Исследование не имело спонсорской поддержки.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Гайдаров Г.М., Хантаева Н.С. Туберкулез: эпидемиологическая ситуация, организация медицинской помощи. Иркутск: НЦ РВХ СО РАМН; 2011.

2. Горбач Н.А. Новые методические подходы к прогнозированию показателей распространенности туберкулеза. Красноярск; 1998.

3. Михалевич И.М. Регрессионный анализ (использование в медицинских исследованиях с применением ППП Statistica): Пособие для врачей. Иркутск: РИО ИГИУВ; 2009.

4. Нечаева О.Б., Скачкова Е.И., Кучерявая Д.А. Мониторинг туберкулеза в Российской Федерации. Туберкулез. 2013; (12): 40—9.

5. Романова С.С., Чижова О.В., Марков А.Н. Анализ и прогнозирование эпидемиологических показателей туберкулеза на основе использования статистического пакета STAГGRAFШCS. В кн.: Научные труды (к 75-летию ведущего противотуберкулезного учреждения гМосквы). М.: Медицина и жизнь; 2001: 105—8.

6. Сазыкин В.Л. Метод интегральной оценки объектов по сумме мест. В кн.: Материалы Областного совещания по итогам противотуберкулезной работы за 1993 год. Оренбург; 1994: 6—9.

Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2017; 25 (3)

DOI http://dx.doi.org/10.18821/0869-866X-2017-25-3-143-146_143

Здоровье и общество

7. Сон И.М., Литвинов В.И., Стародубов В.И., Сельцовский П.П. Методика оценки эпидемиологических показателей по туберкулезу и эффективности противотуберкулезных мероприятий. Туберкулез и болезни легких. 2002; (4): 55.

8. Шилова М.В. Эпидемическая обстановка с туберкулезом в Российской Федерации и сдерживающие факторы ее дальнейшего улучшения. Медицинский алфавит. 2014; 1(4): 50—6.

9. Щепин О.П. Региональные аспекты развития здравоохранения. Пробл. соц. гиг., здравоохр. и истории медицины. 2014; (5): 3—7.

Поступила 09.03.2017 Принята в печать 14.03.2017

REFERENCES

1. Gaydarov G.M., Khantaeva N.S. Tuberculosis: Epidemiological Situation, the Organization of Health Care. [Tuberkulez: epidemio-logicheskaya situatsiya, organizatsiya meditsinskoy pomoshchi]. Irkutsk; 2011. (in Russian)

2. Gorbach N.A. New Methodical Approaches to Forecasting Indicators of Tuberculosis. [Novye metodicheskie podkhody kprognozirovaniyu pokazateley rasprostranennosti tuberkuleza]. Krasnoyarsk; 1998. (in Russian)

3. Mikhalevich I.M. Regression Analysis (Use in Medical Research with the Use of PPP Statistica). [Regressionnyy analiz (ispol'zovanie

v meditsinskikh issledovaniyakh sprimeneniem PPP Statistica): po-sobie dlya vrachey]. Irkutsk; 2009. (in Russian)

4. Nechaeva O.B., Skachkova E.I., Kucheryavaya D.A. Monitoring of TB in the Russian Federation. Tuberkulez. 2013; (12): 40—9. (in Russian)

5. Romanova S.S., Chizhova O.V., Markov A.N. Analysis and forecasting of epidemiological indicators of TB through the use of statistical package STATGRAFHICS. In: Scientific Works (to the 75th Anniversary of the Leading Anti-tuberculosis Institution in Moscow). [Nauchnye trudy (k 75-letiyu vedushchego protivotuberkuleznogo uchrezhdeniyaMoskvy). Moscow; 2001; 105—8. (in Russian)

6. Sazykin V.L. The method of integral evaluation of the objects on the amount of seats. In: Proceedings of the Regional Meeting on the Outcome of TB Control for 1993. [Materialy oblastnogo soveshchaniya po itogam protivotuberkuleznoy raboty za 1993 god]. Orenburg; 1994: 6—9. (in Russian)

7. Son I..M., Litvinov V.I., Starodubov V.I., Sel'tsovskiy P.P. Methodology for assessing epidemiological indicators for tuberculosis and the effectiveness of antituberculous activities. Tuberkulez i bolezni legkikh. 2002; (4): 55. (in Russian)

8. Shilova M.V. The epidemiological situation with tuberculosis in the Russian Federation and the constraints of its further improvement. Meditsinskiy alfavit. 2014; 1(4): 50—6. (in Russian)

9. Schepin O.P. Regional aspects of health development. Probl. Sots. Gig., zdravookhr. i istorii meditsiny. 2014; (5): 3—7. (in Russian)

© Коллектив авторов, 2017 УДК 614.2:616.65-006.04-082

Балканов А.С., Гуров А.Н., Катунцева Н.А.

АНАЛИЗ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ РАКОМ ПРЕДСТАТЕЛЬНОЙ ЖЕЛЕЗЫ КАК ОСНОВА ОПТИМИЗАЦИИ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ

ГБУЗ МО «Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского», 129110, г. Москва

Представлены материалы по изучению состояния, особенностей и современных тенденций изменения заболеваемости раком предстательной железы мужского населения Московской области за 2011—2015 гг. По результатам 5-летнего исследования был отмечен рост абсолютного числа впервые выявленных случаев РПЖ на 38%. При анализе динамики заболеваемости РПЖустановлено ее увеличение в указанный период с 42,5 до 57,8 случая (на 100 тыс. мужского населения), обусловленное ростом данного показателя среди мужчин 60 лет и старше. Установлена зависимость уровня заболеваемости РПЖ от возраста мужчин. Пик заболеваемости приходился на возрастную группу 70—79 лет. Полученные данные являются статистическим инструментом оптимизации специализированной и высокотехнологичной медицинской помощи. Ключевые слова: рак предстательной железы; заболеваемость; оптимизация медицинской помощи. Для цитирования: Балканов А.С., Гуров А.Н., Катунцева Н.А. Анализ заболеваемости раком предстательной железы как основа оптимизации медицинской помощи. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2017; 25 (3): 143-146. DOI 10.18821/0869-866X-2017-25-3-143-146

Для корреспонденции: Гуров Андрей Николаевич, д-р мед. наук, начальник научно-организационного отдела, angurov1@mail.ru

BalkanovA.S., GurovA.N., Katuntseva N.A.

THE ANALYSIS OF MORBIDITY OF PROSTATE CANCER AS A FOUNDATION OF MEDICAL CARE OPTIMIZATION

The M.F. Vladimirskii moskovskii oblastnoii research clinical institute, 129110 Moscow, Russia The article presents materials related to study of condition, characteristics ans actual trends of alteration ofmorbidity of prostate cancer of male population of the Moskovskaia oblast in 2011—2015. According the results of fifth-year study increasing of absolute number of primarily detected cases of prostate cancer up to 38% was established. The analysis of dynamics of morbidity of prostate cancer established its increasing during the mentioned period from 42.5 to 57.8 cases per 100 000 ofpopulation conditioned by increasing of this indicator among males aged 60 years and older. The dependence of the level of morbidity ofprostate cancer from male age was established. the peak value of morbidity fells on the age group of 70—79 years. The obtained results are a statistical tool of optimization of specialized and high-tech medical care.

Keywords: prostate cancer; morbidity; optimization; medical care

For citation: Balkanov A.S., Gurov A.N., Katuntseva N.A. The analysis of morbidity of prostate cancer as a foundation of medical care optimization. Problemi socialnoi gigieni, zdravookhranenia i istorii meditsini. 2017; 25 (3): 143-146. (In Russ.) DOI: 10.18821/0869-866X-2017-25-3-143-146

For correspondence: Gurov A.N., doctor of medical sciences, the head of scientific organizational department. e-mail: angurov1@mail.ru

Conflict of interests. The authors declare absence of conflict of interests. Acknowledgment. The study had no sponsor support

Received 13.03.2017 Accepted 14.05.2017