Методы и критерии формирования групп радиационного риска по заболеваемости раком молочной железы среди населения загрязнённых областей России и Республики Беларусь с учётом эффекта скрининга Текст научной статьи по специальности «Науки о здоровье»

Методы и критерии формирования групп радиационного риска по заболеваемости раком молочной железы среди населения загрязнённых областей России и Республики Беларусь с учётом

эффекта скрининга

Чекин С.Ю., Максютов М.А., Кащеев В.В., Меняйло А.Н., Власов О.К., Щукина Н.В.,

Корело А.М., Туманов К.А.

МРНЦ им. А.Ф. Цыба - филиал ФГБУ «НМИРЦ» Минздрава России, Обнинск

Настоящая работа рассматривает проблему оптимизации мер контроля за состоянием здоровья населения в ситуациях существующего облучения. В исследовании представлен метод формирования групп радиационного риска среди облучённого населения, основанный на вычислении атрибутивной доли радиации в заболеваемости раком молочной железы (РМЖ). Показано, что заданной истории существующего облучения соответствует половозрастная группа населения, имеющая максимальный радиационный риск. Формирование групп риска показано на примере населения загрязнённых районов Брянской области России и Гомельской области Республики Беларусь. В качестве групп риска по заболеваемости РМЖ в 2015 г. выбраны следующие группы населения: для населения загрязнённых районов Брянской области с величиной атрибутивной доли радиации более 30%, в возрасте 17-29 лет, численность которой составляет 8679 чел.; для населения загрязнённых районов Гомельской области - с величиной атрибутивной доли радиации более 37,5%, в возрасте 16-29 лет, численность которой составляет 6165 чел. Выделение групп риска разработанным методом по заболеваемости РМЖ позволяет оптимизировать меры контроля за здоровьем населения и мероприятия по ранней диагностике, ежегодно выбирая для этих мероприятий около 4% лиц из населения, проживающего на загрязнённых территориях.

Ключевые слова: существующее облучение, Чернобыльская АЭС, Россия, Республика Беларусь, загрязнённая радионуклидами территория, население, рак молочной железы, когортная модель, эффект скрининга, радиационный риск, атрибутивная доля радиации, группы риска.

Облучение населения, обусловленное радиоактивным загрязнением территорий в результате аварии на Чернобыльской АЭС, современной системой радиологической защиты [1, 2] классифицируется как ситуация существующего облучения, к которой относится ряд требований Основных норм безопасности (ОНБ) МАГАТЭ [1].

В частности, Требование 47 ОНБ [1] устанавливает ответственность национальных Правительств по обеспечению оценки ситуаций облучения населения, требующих внимания с точки зрения радиационной защиты, а также по распределению обязанностей регулирующего органа и других компетентных органов, касающихся разработки и осуществления стратегий защиты. В ситуациях существующего облучения соответствующими полномочиями могут быть наделены органы здравоохранения.

Стратегия защиты должна включать информирование облучённых лиц «о потенциальных рисках для здоровья» ([1], п. 5.4). После завершения восстановительных мероприятий компетентные органы должны также установить тип, масштабы и продолжительность мер контроля «с надлежащим учётом остаточных радиационных рисков» ([1], п. 5.15).

Рекомендованные контрольные уровни в ситуациях существующего облучения выражаются в терминах эффективной дозы и составляют 1-20 мЗв/год [1]. Однако эффективная доза не может использоваться для оценки реальных радиологических последствий (радиационных

Чекин С.Ю.* - зав. лаб.; Максютов М.А. - зав. лаб., к.т.н.; Кащеев В.В. - зав. лаб., к.б.н.; Меняйло А.Н. - ст. научн. сотр., к.б.н.; Власов О.К. - зав. лаб., д.т.н.; Щукина Н.В. - ст. научн. сотр.; Корело А.М. - ст. научн. сотр.; Туманов К.А. - зав. лаб., к.б.н. МРНЦ им. А.Ф. Цыба - филиал ФГБУ «НМИРЦ» Минздрава России.

•Контакты: 249036, Калужская обл., Обнинск, ул. Королева, 4. Тел.: (484) 399-30-79; e-mail: nrer@obninsk.com.

рисков) в конкретной облучённой популяции [2]. Эффективная доза вычисляется путём усреднения эквивалентных доз (с весами тканевых факторов) по несуществующей референсной популяции. Радиационный риск облучённого индивидуума зависит не только от дозы облучения, но и от его пола, возраста при облучении, достигнутого возраста, динамики накопления дозы облучения. Поэтому для учёта существующих в конкретной популяции радиационных рисков требуется выбрать подходящую метрику радиационного риска.

Для осуществления мер контроля за здоровьем населения соответствующие контрольные уровни могут быть выражены целым рядом метрик риска: годовой избыточный абсолютный риск (EAR) [1], годовая атрибутивная доля радиации (ARF, для этой величины используются также термины «атрибутивный риск», AR, или вероятность причинной обусловленности, PC) [3], пожизненный атрибутивный риск (LAR) [1], пожизненная атрибутивная доля радиации (LARF) [4], потерянные годы жизни (YLL) [4], потерянные годы жизни на радиационно-индуцированный случай смерти (YLLRIC) [4].

Для вычисления пожизненных метрик радиационных рисков (LAR, LARF, YLL, YLLRIC) используется прогноз показателей заболеваемости и смертности в конкретной рассматриваемой популяции на длительный период - порядка 100 лет [4], что означает формальность этих метрик и существенную неопределённость их связи с будущими реальными радиологическими последствиями.

В настоящей работе рассматривается атрибутивная доля радиации (ARF) в качестве метрики, в терминах которой могут формулироваться текущие контрольные уровни осуществления мер ранней диагностики злокачественных новообразований (ЗНО), т.е. критерии формирования групп радиационного риска для населения загрязнённых областей России и Белоруссии.

По данным НКДАР ООН [4] рак молочной железы (РМЖ) является одним из основных индикаторных рисков воздействия на человека ионизирующей радиации. Рак молочной железы -самая распространённая локализация рака среди женщин в большинстве стран мира. Зависимость «доза-эффект» для этой локализации устойчиво обнаруживается и имеет линейный вид в широком диапазоне доз. Гомельская область Белоруссии и Брянская область России в наибольшей степени подверглись радиационному воздействию в результате чернобыльской катастрофы, поэтому в настоящей работе рассмотрены группы радиационного риска по РМЖ на этих территориях.

Материалы и методы

Загрязнёнными районами в Брянской области в настоящее время считаются следующие: Гордеевский, Злынковский, Климовский, Клинцовский, Красногорский, Новозыбковский, Старо-дубский; в Гомельской области: Брагинский, Буда-Кошелевский, Ветковский, Добрушский, Ельс-кий, Кормянский, Наровлянский, Хойникский, Чечерский. Общая численность населения в 2013 г. представлена в табл. 1.

Таблица 1

Численность населения загрязнённых районов Брянской и Гомельской областей в 2013 г.

Население Население

Пол загрязнённых районов Брянской обл., чел. загрязнённых районов Гомельской обл., чел.

Муж. 97376 92380

Жен. 114753 106768

Всего 212129 199148

Методы вычисления радиационных рисков

Для прогноза радиационных рисков заболеваемости РМЖ использовалась модель Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), рекомендованная в докладе ВОЗ 2013 г. [5], а также аналогичная по структуре модель, оценённая по доступным из Единого чернобыльского регистра России и Беларуси радиационно-эпидемиологическим данным о населении загрязнённых районов Брянской и Гомельской областей.

Модели радиационных рисков записываются через интенсивные показатели радиацион-но-обусловленной заболеваемости.

В отсутствии облучения основным показателем риска является показатель фоновой или спонтанной онкологической заболеваемости Ло, т.е. частота заболеваний в год. Воздействие радиации приводит к увеличению Ло на дополнительную величину XR. Полный показатель риска Л является суммой фонового показателя и радиационной добавки:

Л = Л о + Л r . (1)

Как правило, модели радиационных рисков рака используют фоновые показатели для локализации l, зависящие от достигнутого возраста a и пола s: т.е. Ло = Xo(l,a,s). Радиационный риск при этом зависит от локализации l, пола s, эквивалентной дозы d, возраста на момент облучения g и достигнутого возраста a:

Л(д,а,1,s,d) = Л о (a,l,s) +Л R (g,a,l,s,d).

Радиогенный риск Л вносит вклад в полный риск в двух формах: аддитивной и мультипликативной. В аддитивной модели полный риск есть:

Л = Л0 + EAR , (2а)

где Xr=EAR - избыточный абсолютный риск (Excess Absolute Risk), обусловленный радиационным облучением.

В мультипликативной модели полный риск записывается в виде: Л = Л0 (1 + ERR), (2б)

где XR=A0-ERR, ERR - избыточный относительный риск (Excess Relative Risk) или отношение избыточного абсолютного риска к фоновому показателю:

.-.-.г, ear (3)

ERR =----(3)

Л о

После облучения радиационный риск, как EAR, так и ERR, могут реализоваться только через определённое время - латентный период TLS. В настоящее время принято модельное приближение, в котором TLS не зависит от типа используемой модели - EAR или ERR.

Для получения модели риска в докладе ВОЗ [5] использовалась в основном японская когорта лиц, переживших атомные бомбардировки [2]. Для переноса модели рисков на другие популяции величина избыточного абсолютного риска получается как взвешенное среднее по известным оценённым моделям риска для данной локализации [2].

Коэффициент избыточного абсолютного риска (EAR/Гр) для заболеваемости РМЖ в модели аддитивного риска ВОЗ задаётся следующей формулой [5]:

EAR(a, g,D = l)= b ■ exp

к1 ■ H 70)

exp(k2 ■ (g - 30})

(4)

b = 9,257 x 10~4 ■ Гр- ■ год k1 = 1,725 k1 = -0,04543,

где a - достигнутый возраст; g - возраст при облучении; D - доза облучения; абсолютный риск EAR имеет размерность 1/10 тыс. чел.-лет.

Аддитивная модель радиационного риска заболеваемости РМЖ среди лиц, зарегистрированных в Едином регистре, принимается в следующем виде:

EARj = b ■ 10~4 ■ Dt, (5)

где параметр b=EAR/^ на 10 тыс. чел.-лет (коэффициент избыточного абсолютного риска) оценивается методом максимального правдоподобия.

Латентный период LT для РМЖ равен 10-ти годам. То есть, в течение 10 лет после облучения избыточные радиационные риски принимаются равными нулю.

Наблюдаемые функции здорового дожития SO и вероятности обнаружить случай заболевания PO в когорте выглядят следующим образом:

SO =;i-e-e + 71±ar ex(- (1 + a + p}■ t)

1 + а + В 1 + а + В 1 (6) pO = 7ТОТр [1 - exp(~x^ d + а + в}■ t)

где t - время наблюдения, а - вероятность ложно-положительных диагнозов (ЛПД, определяется ошибкой первого рода), р - вероятность ложно-отрицательных диагнозов (ЛОД, определяется ошибкой второго рода).

В случае диагностики социально значимых заболеваний, таких как РМЖ, вероятность ЛПД должна быть сведена к нулю, а ЛОД мала, поэтому примем далее допущение, что а=0, Р << 1, тогда:

SO « (1 -Р)■ exp(-Я- t} + р fO « (1 -р}-Я- exp(-X■ t).

При таком допущении логарифмическая функция правдоподобия для оценки Я запишется следующим образом:

l = X ln[(1 - Р} ■ exp(-Я ■ t,} + в] + X 1п(Я) - z Я ■ ti , (8)

ieH ieC ieC

где i - индекс наблюдения состояния отдельного члена когорты, H - множество членов когорты, наблюдаемых в состоянии «здоров», C - множество членов когорты, наблюдаемых в состоянии «случай заболевания».

Получим оценку максимального правдоподобия (ОМП) интенсивности заболеваний в когорте с учётом ЛОД:

1

Я= 0°--1-. (9)

^ + z в -

ieC ieH1 + ^--exp( Я-1.}

1 -в

Вводя обозначение коэффициента скрининга специализированного медицинского обсле-

дования Scr по отношению к диагностике в системе общего здравоохранения

' 1 Л 1 -в

= Scr,

перепишем оценку интенсивности заболеваний в когорте с учётом ЛОД в следующем виде: .о 1

X = Scr - с0

Scr - У ti + У-Ь-

& ыи1 -Р + Р- exp(X- ti

(10)

ti)

При условии Х- ^ << 1,V/, которое выполняется для всех ЗНО, включая РМЖ, ОМП истинного показателя заболеваемости в когорте приближённо выражается в виде:

X я Scr- с0 -

1

Scr -У ti + У ti

ieC ieH

= Scr-

0

У ti + У ti

ieC ieH

Scr- У ti + У ti

ieC ieH

■ (11)

I ь + X ь

V ¡еО ¡еИ у

Без учёта ошибок диагностики оценка наблюдаемого показателя заболеваемости опре-

делялась бы выражением

c

У ti + У ti

\ ieC ieH у

без учёта ошибок диагностика

Г У <,

ieC

= X0 , где верхний индекс (O) обозначает наблюдения

Пренебрегая членами порядка

У ti

\ieH

, ОМП истинного показателя заболеваемости в ко-

горте перепишется в виде:

Хя Scr-X -

1 + (1 - Scr)

У t> 1

ieC

У ti

ieH у

Или, приближённо:

X я Scr- X0 , чо

(12)

(13)

0 c

где X0 = —--наблюдаемый показатель заболеваемости без учёта ошибок диагностика

У ti Vi

При оценке радиационного риска РМЖ в качестве оценки наблюдаемого показателя заболеваемости РМЖ (без учёта ошибок диагностики) X могут быть использованы данные медицинской статистики [6-8] и аналогичные за другие годы наблюдения^

Исследования типа случай-контроль на основе когортных наблюдений (вложенный или «гнездовой» метод случай-контроль, nested case-control) являются обобщением обычных исследований случай-контроле

Радиационные риски в этом случае записываются в форме относительного радиационного риска RR, таким образом, что показатель заболеваемости (для заданного возраста и пола -соответствующие индексы далее будут опущены для сокращения записи) в облучённой когорте задаётся выражением:

Я, = Я 0 ■ RR,, (14)

где Я0 - фоновый показатель (в отсутствии облучения), RR, - относительный риск, зависящий от i-ой дозы облучения.

С учётом ошибок ЛОД логарифмическая функция правдоподобия когортного метода запишется в виде:

l = Xln[(1 -в) ■ exp(-Я0 ■ RR, ■ t,} + в]+ X 1п(Я0} + Xln(RR) - ХЯ0 - RRi ■ t,. (15)

ieH ieC ieC ieC

Соответственно, ОМП фонового показателя заболеваемости в когорте равна:

O 1

Я0 = Scr ■ 0

• L. • -

RR -1

(16)

Scr ■X RRi ■ h + X--

Zc ieH1 -P + P- exp(Яo ■ RRi ■ ti

t,)

Или с учётом условия малости Х0 • • t¡ << 1, V/ для РМЖ приближённая оценка фонового показателя заболеваемости даётся выражением:

Я0« Scr■oO■

1

Scr «X RR, ■ t, + X RR, ■ t,

ieC ieH

(17)

Для оценки фонового показателя без учёта ошибок диагностики имеем:

Я) = 0O ■

1

X RRi ■ t, + X RRi • ti

eC eH

(18)

Пренебрегая членами порядка сти (17) можно записать в виде:

Я0« Scr■oO■

1

X RRi ■ t,

ieC_

X RR> ■ t ,

V ieH

1

оценку фонового показателя заболеваемо-

X RRi ■ t, + X RRi ■ ti 1 -P X RRi ■ ti

ieC ieH Vi

(19)

Функцию логарифма правдоподобия (15) перепишем в эквивалентном виде:

P

при условии малости величины

1 -в

exp(Я0 ■ RR j ■ t ,) для любых i:

(

в

1 -в

l «Xln(1 -в)-XЯo ■ RRi ■ ti + X

ieH ieH ieHV

+ X 1п(Я0) + Xln(RRi) - XЯo ■ RRi ■ ti.

eC eC eC

exp(Я0 ■ RR, ■ t,)

( в }

l «X Ш(Я0) +X ln(RR,) ^0 ■ RRi ■ ti + X 1n

ieC ieC V i ieHV1 -в)

■ Я0 ■ RR ■ t .

(20)

(21)

В методах типа случай-контроль используется частичная функция правдоподобия, в которой переменная А0 заменяется её ОМП по типу выражения (16).

O

c

- 1 С°

Учитывая, что X0 я-—^ ' приближённое выражение для логарифмической

V/

частичной функции правдоподобия равно:

I я 1° + Е

( о

'/еп

Р

Р' с

° Е ЫгЬ

Х0'ООг*, = 1° + г ' , '-/^-, (22)

11-PJ 0 / / (1 -в)2 ' '

V/

где с точностью до аддитивных констант, 1° = Е 1п(' ) ,

/еС Е

V/

или, с точностью до аддитивной константы:

оо * р с° Е

I я Е 1п(ЕКгт) - 7Г°2- Щ^Г (23)

/еС Е (1 -Р) Е

V/ V/

При высокой чувствительности методов диагностики (при маленькой величине ошибки второго рода рр, вторым порядком малости по в можно пренебречь.

В этом случае логарифмическая функция правдоподобия приближённо совпадает с обычным выражением для вложенного в когорту метода случай-контроль:

□□ * ¿¿II

1 -р'с0' . (24)

V/ V/

В пределе при р=0 логарифмическая функция правдоподобия совпадает с обычным её выражением для вложенного в когорту метода случай-контроль.

Для целей уточнения оценки радиационных рисков по данным Единого регистра логарифмическая функция правдоподобия для аддитивной модели радиационного риска заболеваемости РМЖ среди лиц, зарегистрированным в Едином регистре, с учётом специфичности методов диагностики, имеет следующий вид:

(1+^м Е (1+^м 1 я Еп^-еЬггт)-в'с0-^ Д. * ■ <25>

/еС Е(1+-ТКМ- Е(1+-ГКМ-

V/ V/

где -АО = —АИ.(т/,0/)= Ь'10~4' < й > ; оценка параметра в (вероятность ЛОД) выполнялось по функции логарифмического правдоподобия (20) итеративно, начиная с ОО=1; Ь=—АО/Гр на 10 тыс. чел.-лет (коэффициент избыточного абсолютного риска) оценивался итеративно (после оценки р) путём максимизации логарифмической функции правдоподобия I; с0 - наблюдаемое число случаев заболеваний в выборке метода случай-контроль, вложенного в когорту.

Наборы риска, по которым происходит суммирование в (25), составляются следующим образом:

1) набор риска определяется на момент диагностики случая заболевания и включает один случай заболевания и всех членов когорты, здоровых на этот момент;

2) показатели фоновой заболеваемости берутся по данным медицинской статистики на год диагностики случая заболевания;

3) в качестве дозы <й> используется следующее среднее значение:

< й >= ГI ,

1 ¡=1 ]=1986

где й) - годовая доза }-ом году, % - год диагностики случая заболевания, Г - суммарное число человеко-лет наблюдения в данном наборе риска, ^=10 - латентный период для радиацион-но-индуцированного РМЖ.

Характеристики использовавшихся наборов риска и оценённые параметры модели РМЖ по данным Единого регистра приведены табл. 2. Для оценки риска использовались данные по всем населённым пунктам, для которых имелась информация о дозах населения.

Таблица 2

Характеристики наборов риска, использовавшихся для уточнения оценки радиационных рисков рака молочной железы для населения России и Белоруссии, подвергшегося радиационному воздействию вследствие чернобыльской катастрофы, и полученные оценки риска для аддитивной модели по данным Единого регистра

Когорта Средняя доза, мЗв Индикатор случая заболевания (0 - без РМЖ; 1 - случай РМЖ) Число лиц Оценка Избыточный абсолютный риск (EAR) на 1 Зв

Когорта Брянской обл. без г. Брянска 43,60 0 365511 Среднее Статистически не значимо

Когорта Брянской обл. без г. Брянска 44,45 1 468 Стандартное отклонение Статистически не значимо

Когорта Гомельской обл. 55,74 0 127530 Среднее 2,69х10-3

Когорта Гомельской обл. 60,32 1 339 Стандартное отклонение 2,61 х10-3

Оценка параметра в (вероятность ЛОД) равнялась 0,09.

Уточнение оценки радиационных рисков РМЖ для населения России и Белоруссии, подвергшегося радиационному воздействию вследствие чернобыльской катастрофы, проводится относительно оценки по модели ВОЗ [5], формула (4). Полагая, что оценки удельных (на единицу дозы) погодовых радиационных рисков РМЖ в разных популяциях должны относиться к одной и той же генеральной совокупности, применяется модель мета-анализа фиксированных эффектов. Общее среднее значение эффекта вычисляется как взвешенное среднее по различным исследованиям, с весами, обратно пропорциональными дисперсиям оценок эффектов. В частности, для оценки среднего коэффициента Ьш по 2 независимым исследованиям с оценками Ь применялась следующая формула:

/sd(bi)2

Ьш = -, (26)

II ^4(Ь,)2

i =1 /

где ¡=1 соответствует оценке в модели ВОЗ (4), ¡=2 соответствует оценке (5) по данным Единого регистра для Гомельской области (табл. 2).

По данным ВОЗ [5] коэффициент избыточного абсолютного риска Ь=£АЯ/Гр=9,257 на 10 тыс. чел.-лет. Уточнение этого коэффициента по данным Единого регистра даёт оценку Ь=БА^Гр=9,32 на 10 тыс. чел.-лет.

Обозначим наблюдаемые в облучённой группе лиц возрастные показатели заболеваемости следующим образом:

От(а,д,й)=Ца) + EAR(a,g,й), (27)

где a - достигнутый возраст (возраст здорового дожития); g - возраст на начало облучения; а>д; й - доза, Гр; Ца) - фоновый показатель заболеваемости в достигнутом возрасте a.

Атрибутивная доля радиации в риске (атрибутивный риск), ARF, является отношением

ARF(a,g,й)=EAR(a,g,й) / ОЩа,д,й), (28)

где обозначения соответствуют (27).

Метод определения групп радиационного риска среди населения областей России и Белоруссии, подвергшихся радиационному загрязнению

Определение групп радиационного риска (ГР) проводится ежегодно, по следующим шагам:

1) Ретроспективные наблюдавшиеся для населения России и Белоруссии возрастные показатели заболеваемости ЗНО на текущий год (или на год, ближайший к текущему, если на текущий год показатели не доступны) 0^в(а,д,й) находятся по доступным национальным статистическим данным для этих областей. Набор показателей 0^(а,д,й) применяется проспективно в календарном году, следующем за текущим (в прогнозируемом году).

2) В прогнозируемом году каждой возрастной группе населения ставится в соответствие атрибутивная доля радиации в заболеваемости:

ARF(a,g,D)=EAR(a,g,D) / ОЩа,д,й), (29)

где а - средний достигнутый возраст в возрастной группе в прогнозируемом году; д - возраст на начало облучения в возрастной группе; й - накопленная доза в возрастной группе для возраста на начало облучения д; EAR(a,g,й) - избыточный радиационный риск.

3) Проводится усреднение величины ARF(a,g,й) по возрасту на начало облучения д и дозе й:

ARF(a)=Avgg¡й(ARF(a,g,й)). (30)

4) ГР по заболеваемости РМЖ в 2015 г. представляют те возрастные группы населения, для которых сопоставленные им усреднённые атрибутивные доли {ARF(a)} (30) составляют более 50% от глобального максимума усреднённой величины ARF(a) (30) на всём интервале достигнутых в прогнозируемом 2015 г. возрастов а:

а^ {ГР}: {ARF(a)} > 0,5•MaXa(ARF(a)). (31)

Результаты

На рис. 1 представлена прогнозная величина численности ГР по заболеваемости РМЖ в зависимости от порогового значения критерия, по области проживания лиц, зарегистрированных в Едином регистре. Соотношение между критерием выбора ГР (долей от максимального значения АРР) и величиной АРР в зависимости от области проживания лиц, зарегистрированных в Едином регистре, приведено на рис. 2.

В качестве ГР по заболеваемости РМЖ в 2015 г. выбираются половозрастные группы населения с атрибутивной долей:

АРР > 30% - для населения загрязнённых районов Брянской области ае {ГР}: {АЯР^а)} > 0,5-Маха(АКР;;(а))=0,5-60%=30%; этим значениям АРР соответствуют возраста 17-29 лет (в 2015 г.}; Численность ГР составляет 8679 чел.

АРР > 37,5% - для населения загрязнённых районов Гомельской области ае {ГР}: {АКРз(а}} > 0,5-МаХа(А^(а))=0,5-75%=37,5%, этим значениям АРР соответствуют возраста 16-29 лет (в 2015 г.); Численность ГР составляет 6165 чел.

Общая численность ГР по заболеваемости РМЖ населения, проживающего на загрязнённых территориях Брянской и Гомельской областей, составляет 14844 чел., или около 4% населения, проживающего на этих территориях.

120000 110000 100000 90000 80000 70000 60000 50000 40000 30000 20000 10000

0

О Брянская обл. ♦ Гомельская обл.

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00 Доля от максимального ARF

Рис. 1. Прогнозная величина атрибутивной доли радиации АРР(а) в риске заболеваемости раком молочной железы для населения загрязнённых районов Брянской и Гомельской областей на 2015 г.

80,0

70,0

60,0

50,0

40,0

и.

< 30,0

20,0

10,0

0,0

V

✓ П

И

О Брянская обл. ♦ Гомельская обл.

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 1,00

Доля от максимального ARF

Рис. 2. Соотношение между критерием выбора ГР (долей от максимального значения АРР) и величиной аРр для населения загрязнённых районов Брянской и Гомельской областей на 2015 г.

Выводы

В качестве ГР по заболеваемости РМЖ в 2015 г. выбираются возрастные группы населения: для населения загрязнённых районов Брянской области с величиной АРР>30%, в возрасте 17-29 лет, численность ГР составляет 8679 чел.; для населения загрязнённых районов Гомельской области с величиной АРР>37,5%, в возрасте 16-29 лет, численность ГР составляет 6165 чел. Общая численность ГР в 2015 г. по заболеваемости РМЖ населения, проживающего на загрязнённых территориях Брянской и Гомельской областей, составляет 14844 чел. Выделение ГР разработанным методом по заболеваемости РМЖ позволяет оптимизировать меры контроля за здоровьем населения и мероприятия по ранней диагностике, ежегодно выбирая для этих мероприятий около 4% лиц из населения загрязнённых районов, имеющих максимальные радиационные риски.

Работа выполнена в рамках Программы совместной деятельности по преодолению последствий чернобыльской катастрофы в рамках Союзного государства на период до 2016 г. в 2015 г. по теме «Формирование групп повышенного радиационного риска на основе комплексного анализа данных Единого чернобыльского регистра России и Беларуси, включающего уточненные оценки радиационных рисков и прогноз отдаленных медицинских радиологических последствий аварии на Чернобыльской атомной электростанции для граждан России и Беларуси, подвергшихся радиационному воздействию вследствие чернобыльской катастрофы».

Литература

1. Радиационная защита и безопасность источников излучения: Международные основные нормы безопасности. Промежуточное издание. Общие требования безопасности. Серия норм МАГАТЭ по безопасности № GSR Part 3 (Interim). Вена: МАГАТЭ, 2011. 311 с.

2. Публикация 103 МКРЗ: пер. с англ. /Под общей ред. М.Ф. Киселёва и Н.К. Шандалы. М.: Изд. ООО ПКФ «Алана», 2009. 312 с.

3. Methods for estimating the probability of cancer from occupational radiation exposure. IAEA-TECD0C-870. Vienna: IAEA, 1996. 55 p.

4. United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation (UNSCEAR). Sources and effects of ionizing radiation. New York: United Nation, 2008.

5. Health risk assessment from the nuclear accident after the 2011 Great East Japan Earthquake and Tsunami based on a preliminary dose estimation. World Health Organization, 2013.

6. Злокачественные новообразования в России в 2013 гг. (заболеваемость и смертность): справочник /Под ред. А. Д. Каприна, В.В. Старинского, Г.В. Петровой. М., 2015.

7. Здоровье населения Республики Беларусь. Статистический сборник /Под ред. В.И. Зиновского и др. Минск, 2014.

8. Электронный ресурс http://demdata.belstat.gov.by/Search.html.

Methods and criteria for identification of groups at radiation risk of breast cancer in the population of contaminated areas in Russia and Republic of Belarus,

with account of the effect of screening

Chekin S.Yu., Maksioutov M.A., Kashcheev V.V., Meniailo A.N., Vlasov O.K., Shchukina N.V.,

Tumanov K.A., Korelo A.M.

A. Tsyb MRRC, Obninsk

The paper focuses on optimization methods of monitoring the health of population in existing exposure situations. The method of identifying groups of radiation risk among the exposed population based on calculation of an attributable radiation fraction (ARF) for cancer incidence is presented. It is shown that for the given history of the existing exposure there is a gender and age group of the population with the maximal radiation risk. Identification of groups at risk is shown on the example of the population of the contaminated arias in Bryansk region of Russia and Gomel region of Republic of Belarus. The following population groups were selected as groups at risk for radiation-induced breast cancer in 2015: residents of contaminated areas in Bryansk region with the ARF value more than 30%, aged 17-29 years, the number of persons 8679; residents of contaminated areas in Gomel region - with the ARF value more than 37.5%, aged 16-29 years, the number of persons 6165. Identification of the group of risk with the developed method allows optimizing monitoring on population health status for early diagnosis, due to selection of about 4% of persons from the population of the contaminated areas.

Keywords: existing exposure, Chernobyl NPP, Russia, Republic of Belarus, contaminated territory, population, breast cancer, cohort model, screening effect, radiation risk, attributable radiation fraction, group of risk.

Chekin S.Yu.* - Head of Lab.; Maksioutov M.A. - Head of Lab., C. Sc., Tech.; Kashcheev V.V. - Head of Lab., C. Sc., Biol.; Meniailo A.N. -Senior Researcher, C. Sc., Biol.; Vlasov O.K. - Head of Lab., D.Sc., Tech.; Shchukina N.V. - Senior Researcher; Korelo A.M. - Senior Researcher; Tumanov KA. - Head of Lab., C. Sc., Biol. A. Tsyb MRRC.

•Contacts: 4 Korolyov str., Obninsk, Kaluga region, Russia, 249036. Tel.: (484) 399-30-79; e-mail: nrer@obninsk.com.

References

1. Radiation Protection and Safety of Radiation Sources. International Basic Safety Standards, GSR Part 3 (Interim), General Safety Requirements, Vienna, IAEA, 2011. 311 p. (In Russian).

2. ICRP Publication 103. Eds.: Kiselev M.F., Shandala N.K. Moscow, PKF «Alana», 2009. 312 p. (In Russian).

3. Methods for estimating the probability of cancer from occupational radiation exposure. IAEA-TECDOC-870. Vienna, IAEA, 1996. 55 p.

4. United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation (UNSCEAR). Sources and effects of ionizing radiation. New York, United Nation, 2008.

5. Health risk assessment from the nuclear accident after the 2011 Great East Japan Earthquake and Tsunami based on a preliminary dose estimation. World Health Organization, 2013.

6. Malignant neoplasms in Russia in 2013 (morbidity and mortality). Reference book. Eds.: Kaprin A.D., Starinskiy V.V., Petrova G.V. Moscow, 2015. (In Russian).

7. Public health in the Republic of Belarus: Statistical data books. Ed.: Zinovsky V.I. Minsk, 2014. (In Russian).

8. Available at: http://demdata.belstat.gov.by/Search.html.