CC BY
5
[гиена и санитария б/аоо8
6. Sipponen P. // J. Gastroenterol. — 2002. — Vol. 37, N 13. - P. 39-44.
7. Sipponen P., Ranta P., Helske T. et al. // Scand. J. Gastroenterol. - 2002. - Vol. 37. - P. 785-791.
8. Vaananen H., Vauhkonen M., Helske T. et al. I I Eur. J. Gastroenterol. Hepatol. - 2003. - Vol. 15. - P. 885-891.
9. Warren J. R„ Marshall B. J. // Lancet. - 1983. -P. 1273-1275.
Поступила 06.05.08
Summary. The paper presents new screening capacities for the early detection of gastroduodenal diseases. The Gastro-Panel diagnostic system can determine the functional state and indirectly the mucosal structure of different segments of
the stomach from blood tests using the enzyme immunoassay. The system permits Helicobacter pylori infection to be detected. Helicobacter pylori is well-known to be the principal cause of the most common gastroduodenal diseases, such as chronic gastritis, including atrophic gastritis regarded as precancer, as well as ulcerative disease of the stomach and duodenum, and distal gastric cancer. The GastroPanel test system is informative, low-informative, and acceptable for the stomach to be evaluated during population-based surveys. It enables gastroduodenal disease to be suspected at the preclinical stage. The GastroPanel test system opens up possibilities for investigating the chronic exposure of the stomach to poor environmental factors over time.
Оценка риска комплексных и малоинтенсивных воздействий
С КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ, 2008 УДК 6|4.3/.4:519.24
Н. В. Зайцева, П. 3. Шур, Д. А. Кирьянов, В. Б. Алексеев, А. С. Сбоев, О. П. Волк-Леонович КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА НЕКАНЦЕРОГЕННОГО РИСКА ДЛЯ ЗДОРОВЬЯ НАСЕЛЕНИЯ
ГУЗ Пермский краевой научно-исследовательский клинический институт детской экопатологии, Территориальное управление Федеральной службы по надзору в сфере зашиты прав потребителей и благополучия человека по Пермскому краю
Развитие методологии оценки риска для здоровья в Российской Федерации позволило существенно повысить обоснованность действий органов Роспотребнадзора по обеспечению санитарно-ги-гиенической безопасности населения. Результаты оценки риска, в том числе предотвращенного в результате санитарно-гигиенических мероприятий, крайне важны для анализа эффективности деятельности органов Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека [1,3, 4|.
В то же время существующие методичес кие подходы к анализу неканцерогенного риска не позволяют в полной мере решать задачи, поставленные в рамках основных направлений деятельности данной Федеральной службы, из-за ограниченных возможностей количественной оценки неканцерогенного риска для здоровья. К настоящему времени такую оценку производят преимущественно с использованием полуколичественного анализа, основанного на сравнении реальных уровней экспозиции с референтными и расчете коэффициентов и индексов опасности. Это затрудняет анализ попу-ляционных показателей риска для здоровья и оценку экономических потерь, связанных с прогнозируемым уровнем нарушения здоровья населения.
ГУЗ Пермский краевой научно-исследовательский клинический институт детской экопатологии совместно с Территориальным управлением Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Пермскому краю на основании эпидемиологических исследований разработан и апробирован алгоритм обоснования показателей для оценки неканцерогенного риска для здоровья населения, который предполагает последовательное выполнение следующих действий:
— определение экспозиции (концентрация, доза химических веществ в объектах среды обитания, коэффициенты опасности) или маркера экспозиции (содержание вредных веществ в организме) для контингента исследования;
— определение ответа на экспозицию со стороны здоровья населения (смертность, заболеваемость, распространенность донозологических нарушений);
— построение математических моделей экспозиция (маркер экспозиции) — ответ для каждого вида ответов с определением доверительных границ и области действия полученных моделей;
— определение недействующих уровней экспозиции (референтные уровни) для каждого вида ответа по критерию 011-1;
— аппроксимация логистической модели кусочно-линейной функцией;
— вычисление фактора наклона для каждого линеаризованного интервала модели экспозиция-ответ.
Для реализации данного алгоритма необходимо провести ряд предварительных исследований:
— мониторинговое наблюдение за уровнем загрязнения объектов среды обитания для определения среднесуточных и максимально разовых концентраций;
— мониторинговое наблюдение за содержанием вредных веществ в крови;
— одновременное с изучением содержания вредных веществ в организме проведение клинико-лабораторных тестов, адекватных вероятному действию компонентов регионального комплекса загрязнения воздушной среды;
— углубленное изучение заболеваемости исследуемой популяции по основным нозологическим формам (группам) заболеваний, зависимым от экс-
позиции вредных веществ за период мониторинговых наблюдений.
Для расчета индикаторов эффективности деятельности органов и организаций Роспотребнадзо-ра полученную в ходе исследований информацию необходимо дополнить результатами мониторинга непосредственных результатов деятельности данных органов по снижению риска для здоровья населения и оценки затрат на нее [2].
Параметры для оценки неканцерогенного риска здоровью обосновывают с использованием математических моделей, адаптированных к поставленным задачам и характеризующих зависимость ответов со стороны здоровья населения от экспозиции химических факторов среды обитания.
Для определения уровня риска развития вредных эффектов химических загрязнений, изученных в эпидемиологических исследованиях, могут использоваться величины наклона зависимости, показывающие возрастание вероятности развития вредной реакции при увеличении дозы (концентрации) на 1 мг/кг или 1 мг/м3.
Для практического применения линеаризованной функции целесообразно приближенное вычисление фактора наклона для интервалов значений экспозиции. Метод приближенного вычисления основан на представлении логистической модели в виде интервальной, для каждого интервала которой рассчитывают фиксированное значение фактора наклона.
Преобразование модели производят по следующему алгоритму:
1) определение недействующего уровня экспозиции (^о);
2) вычисление фактора наклона в интервале от недействующего уровня экспозиции БИ^);
3) вычисление точки пересечения прямой р = р0 + 8Ё(.х^)(х — х0) и доверительной границы модели
4) вычисление фактора наклона для каждого линеаризованного интервала модели экспозиция-ответ в пределах экспозиции, для которой определена модель по соотношению:
5Р — РI ~ Ра
На первом этапе обоснования референтных уровней химических веществ с преимущественно общерезорбтивным действием разрабатывают математические модели, отражающие зависимости экспозиция (маркер экспозиции) — ответ с использованием многоступенчатого вычисления показателя отношения шансов.
Критической для определения референтных уровней экспозиции является величина показателя отношения шансов, равная единице, указывающая на отсутствие взаимосвязи исследуемого фактора риска с показателем здоровья. При этом величина, соответствующая верхней 95% доверительной границе полученной модели, будет соответствовать минимальной действующей концентрации (ЬОАЕЬ), а величина, соответствующая нижней 95% доверительной границе полученной модели, адекватна недействующей концентрации (>ЮАЕЬ).
В случае построения моделей маркер экспозиции — отношение шансов неблагоприятного ответа для обоснования референтных уровней вредных веществ в объектах среды обитания производят построение моделей экспозиция — маркер экспозиции. Величина, соответствующая недействующему уровню маркера экспозиции, принимается за таковой в соответствующем объекте среды обитания.
Таким образом, для каждого вредного вещества и вида ответа обосновывают референтные уровни содержания данного вещества в объектах среды обитания и биологических средах. При вычислении коэффициентов опасности целесообразно использовать наименьший референтный уровень в объекте среды обитания. Для оценки комбинированного действия (индекс опасности) целесообразно использовать референтные уровни, установленные по критерию соответствующего вида ответа.
В соответствии с вышеизложенным строят модели, представляющие собой уравнения логистической регрессии. Исходя из поставленных задач, в качестве зависимых переменных могут быть приняты вероятности нарушения здоровья в виде заболеваний и донозологических изменений клини-ко-лабораторных показателей, а в качестве независимых переменных — уровни экспозиции в виде концентраций в объектах среды обитания, биологических средах человека (маркеры экспозиции). С целью перевода результатов полуколичественной оценки риска для здоровья (коэффициенты опасности НО) в количественные показатели целесообразно использование коэффициентов опасности в качестве независимых переменных моделей. В этом случае возможно оценить, насколько изменится индивидуальный риск неблагоприятного ответа на единицу НО. Адекватность модели экспериментальным данным проверяют с помощью дисперсионного анализа с использованием критерия Фишера. При построении математических моделей определяют 95% доверительные границы и область действия полученных моделей. За область действия модели принимают интервал между минимальным и максимальным экспериментальными значениями.
Вычисляют фактор наклона для каждого линеаризованного интервала модели экспозиция—вероятность ответа. Значение фактора наклона может изменяться в зависимости от уровня экспозиции в пределах одной сформированной модели. Факторы наклона устанавливают отдельно для каждого диапазона линеаризации.
Реализация предложенных методических подходов позволяет при условии определения стоимости единицы риска оценивать риск экономических потерь, связанный с загрязнением объектов среды обитания, в том числе предотвращенный. Это дает возможность рассчитать индикаторы результативности и эффективности деятельности органов и организаций Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по снижению риска для здоровья [4].
Индикатор результативности рассчитывают по формуле:
Ах] ~~ ЛЦрсд ■
ена и санитария 6/2008
0,005
0,015
0,02
0,025
0,03
Рис. 1. Модель зависимости концентрации формальдегида в крови — показателя риска заболеваний нервной системы.
По оси абсцисс — концентрация формальдегида, мкг/мл; по оси ординат — отношение шансов.
где — популяционный риск для здоровья, предотвращенный в результате деятельности органов и организаций Роспотребнадзора (случаев); Z — затраты на осуществление деятельности органов и организаций Роспотребнадзора по снижению риска (в руб.).
Затраты на осуществление деятельности органов и организаций Роспотребнадзора рассчитываются в соответствии с методикой, утвержденной приказом Главного государственного санитарного врача РФ № 220 от 16.07.07.
Индикатор эффективности рассчитывают по формуле:
где Криск — величина риска для здоровья.
Индикаторы результативности используются для выбора наименее затратного способа оказания бюджетной услуги, индикаторы эффективности применяют для анализа целесообразности (критерий /зфф > 1) и эффективности затрат на оказание бюджетной услуги.
Результативность деятельности органов и организаций Роспотребнадзора оценивают по соотношению между предотвращенным популяционным риском для здоровья населения и расходами на его снижение. Эффективность деятельности органов и организаций Роспотребнадзора оценивают по соотношению между предотвращенными экономическими потерями, связанными с популяционным риском здоровью населения, и расходами на их снижение.
Результатами реализации данных методических подходов являются:
— референтные уровни для нескольких видов ответов, позволяющие существенно снизить неопределенность результатов полуколичественной оценки неканцерогенного риска в условиях комбинированного действия химических веществ;
— факторы наклона зависимости экспозиция—вероятность неканцерогенного действия, дифференцированные для диапазонов реально складывающихся уровней воздействия химических веществ, позволяющие оценить уровень популяционного риска для здоровья населения и соответствующих ему натуральных и экономических потерь.
На примере одного из городов Пермского края установлена зависимость распространенности заболеваний нервной системы от экспозиции формальдегида (рис. 1). По результатам эпидемиологических исследований недействующий уровень содержания формальдегида в крови (маркер экспозиции) 0,0034 мг/дм3. С учетом результатов математического моделирования зависимости концентрации формальдегида в крови от его концентрации в атмосферном воздухе (рис. 2) установлен недействующий на заболеваемость нервной системы уровень этого компонента в атмосфере (0,0025 мг/м3).
Построение математической модели (рис. 3) позволило определить фактор наклона зависимости содержание формальдегида в крови—вероятность заболеваний нервной системы 0,57 (увеличение содержания формальдегида в крови на 0,001 мг/дм3 приводит к увеличению вероятности заболеваний нервной системы на 0,00057), что позволило установить аналогичную величину для зависимости содержание формальдегида в воздухе—вероятность развития заболеваний нервной системы. С использованием полученных величин установлено, что концентрация формальдегида на уровне среднесуточной ПДК (ПДКСС) ассоциируется с дополнительным индивидуальным риском 2,8 • Ю-4, а реально складывающиеся в промышленно развитых городах Пермского края уровни загрязнения воздуха этим компонентом (0,0004—0,0008 мг/м3) обусловливают риск заболеваний нервной системы
0,002 0.004 0,006 0.008
0,012 0,014 0,016 0,018 0,02
Рис. 2. Модель зависимости концентрации формальдегида в воздухе — концентрации формальдегида в крови.
По осям абсцисс — концентрация формальдегида в воздухе, мг/м1, по осям ординат — концентрация формальдегида в крови, мкг/мл.
г=0,33
Рис. 3. Модель зависимости содержания формальдегида в крови — вероятности развития заболеваний нервной системы (г = 0,33).
По оси абсцисс — содержание формальдегида в крови, мг/дм\ по оси ординат — вероятность развития заболеваний.
9,5 • КГ4—6,3 • Ю-3. При этом популяционный риск только одного вида нарушений здоровья для города с населением 50 ООО человек оценивается как 47,7 дополнительного случая (ориентировочный риск потерь более 256 тыс. руб.). Снижение концентрации формальдегида в воздухе в результате надзорных действий территориального органа Роспотреб-надзора до уровня ПДК обусловит эффективность бюджетной услуги 1,6 руб. на 1 руб. затрат.
Таким образом, апробация предложенных методических подходов на примере городов Пермского края позволила при помощи региональных параметров (рефернтные уровни и факторы наклона) количественной оценки неканцерогенного риска для здоровья населения по результатам эпидемиологических исследований осуществить анализ эф-
фективности надзорных функций территориального управления Роспотребнадзора.
J1 итература
1. Авапиани С. Л., Буштуева К. А., Безпалько Л. Е. и др. // Гиг. и сан. - 2006. - № 1. - С. 40-42.
2. Бюджетирование, ориентированное на результат, для специалистов Роспотребнадзора / Под ред. Н. В. Шестопалова и др. — М., 2007.
3. Рахманин Ю. А., Новиков С. М., Румянцев Г. Н. // Гиг. и сан. - 2006. - № 2. - С. 3-5.
4. Рахманин Ю. А., Новиков С. М., Шашина Т. А. // Гиг. и сан. - 2007. - № 3. - С. 3-8.
Поступила 05.05.08
Summary. The existing methodic approaches to analyzing a noncarcinogenic risk fail to fully solve the tasks set within the basic lines of the activities of the Russian Agency for Consumer Surveillance since there are limited capacities of the quantitative assessment of a noncarcinogenic risk to human health.
An algorithm is proposed for basing the indicators assessing a noncarcinogenic risk to human health, which assumes to determine exposure or an exposure marker for a cohort to be examined, to define a response to human health exposure, to construct mathematical "exposure (an exposure marker) - response" models, to determine the ineffective levels exposure for each type of a response, to make the piecewise-linear approximation of a model, and to calculate a slope factor for each linearized interval of an exposure-response model. Application of the proposed methodic approaches makes it possible, provided that the estimation of the cost of risk units, to assess the economic loss risk associated with the pollution of environmental objects, including a preventable risk, and to calculate the indicators of the effectiveness and efficiency of the activities of the bodies and organizations of the Russian Agency for Consumer Surveillance in reducing the risk to the population's health.
С КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ, 2008 УДК 614.7(1-21)
В. Н. Дунаев, В. М. Боев, Е. Г. Фролова, Р. М. Шагеев, С. В. Колосков
СТРУКТУРА РИСКА ЗДОРОВЬЮ ПРИ ВОЗДЕЙСТВИИ КОМПЛЕКСА ХИМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
ГОУ ВПО Оренбургская государственная медицинская академия, ФГУЗ Центр гигиены и эпидемиологии в Оренбургской области
Важным аспектом оценки риска для здоровья, в том числе для установления целесообразности и приоритетности принимаемых управленческих решений по минимизации неблагоприятного воздействия факторов окружающей среды на население является определение структуры детерминирующих факторов. Многофакторность антропогенной нагрузки в городской среде определяет сложность установления взаимосвязи в системе здоровье населения—окружающая среда. Факторы окружающей среды могут иметь многообразные прямые или опосредованные связи с нарушением состояния здоровья населения. Редко они выступают в качестве первопричины тех или иных нарушений в состоянии здоровья человека, значительно чаще заболевания возникают при воздействии множества слабых причинных факторов, обладающих в том числе модифицирующим действием (Рахманин Ю. А., 2003, 2004).
Программа исследования по установлению структуры риска приоритетных факторов химической природы включала комплексный анализ среды обитания населения Оренбургской области по содержанию химических веществ, загрязняющих воздушную среду, питьевую воду, пищевые продукты. Использованы результаты стационарных и маршрутных наблюдений за загрязнением атмосферного воздуха 1995—2005 гг. Для учета профессиональной составляющей проведен расчет сред-немноголетних уровней загрязнения производственной среды по 36 веществам в основных профессиях с учетом стажевой экспозиции. В целом проанализированы результаты более 30 тыс. исследований воздушной среды в 17 городах и населенных пунктах области. Для оценки качества питьевой воды за этот же период был проведен анализ результатов исследований 2880 проб воды (более 68 тыс. исследований) из всех основных водозаборов об-
