CC BY
62
8. Efimova N.V., Dorogova V.B., Zhurba O.M., Nikiforova V.A. Evaluation of fluoride exposure on children's population of the Irkutsk region. Medit-sina truda i promyshlennaya ekologiya. 2009; (1): 23-6. (in Russian)
9. Malayeri B.E., Noori M., Jafari M. Using the pollen viability and morphology for fluoride pollution biomonitoring. Biol. Trace Elem. Res. 2012; 147 (1-3): 315-9.
10. Shalina T. I., Vasil'eva L.S. Effect of fluorine compounds on morphogenesis of hand bones in children. Sibirskiy meditsinskiy zhurnal (Irkutsk). 2008; 83 (8): 35-8. (in Russian)
11. Kucherenko A.K., Lisetskaya L.G., Lebedinskiy V.Yu., Izatulin V.G. In-
Hygiene & Sanitation (Russian Journal). 2016; 95(12)
_DOI: http://dx.doi.org/10.1882/0016-9900-2016-95-12-1205-1209
Оriginal article
fluence of pollution of fluorine compounds to the elemental composition and state of dental jaw system. Sibirskiy meditsinskiy zhurnal (Irkutsk). 2011; 107 (8): 67-70. (in Russian)
12. Zimmermann M. B. Symposium on 'Geographical and geological influences on nutrition': Iodine deficiency in industrialised countries. Proc. Nutr. Soc. 2010; 69 (1): 133-43.
13. Council on Environmental Health, Rogan W.J., Paulson J.A., Baum C., Brock-Utne A.C., Brumberg H.L. et al. Iodine deficiency, pollutant chemicals, and the thyroid: new information on an old problem. Pediatrics. 2014; 133 (6): 1163-6.
Поступила 08.06.16 Принята к печати 04.10.16
О КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ, 2016 УДК [613.1+614]:64.066.44
Зайкова З.А.1, Бурдуковская А.В.2, Белых А.И.1
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРИОРИТЕТНЫХ НЕБЛАГОПРИЯТНЫХ ФАКТОРОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
'ФГБОУ ВПО Иркутский государственный медицинский университет Минздрава России, 664003, Иркутск; 2ФГБОУ ВО Байкальский государственный университет, 664003, Иркутск
В Иркутской области регистрируют высокие показатели заболеваемости, инвалидности, смертности трудоспособного населения и низкие уровни ожидаемой продолжительности жизни населения, что подтверждают рейтинговые позиции области среди всех субъектов Российской Федерации. По всем перечисленным популяционным показателям здоровья область входит в первую десятку неблагополучных регионов России. В связи с неблагополучием в состоянии здоровья взрослого населения оценка причинно-следственных связей между факторами окружающей среды и отдельными показателями здоровья является актуальной. Перечень исследуемых факторов включал санитарно-гигиенические показатели, характеризующие вредные условия труда работающего населения и основные социально-экономические показатели региона. Оценку причинно-следственных связей проводили при помощи методов многомерного анализа - корреляционного и множественной линейной регрессии. При отборе факторов для построения математических моделей множественной регрессии применяли методы анализа вариабельности переменных, матрицы парных коэффициентов корреляции и последовательного включения регрессоров для устранения проблем мультиколлинеар-ности, предварительной стандартизации показателей для повышения численной устойчивости алгоритма регрессионного анализа. В результате проведения анализа были построены статистические модели зависимости в системе переменных окружающая среда - здоровье населения, которые позволили выделить наиболее информативные регрессионные модели популяционного здоровья по показателям первичной инвалидности взрослого населения, смертности трудоспособного населения и ожидаемой продолжительности жизни. По результатам анализа были определены приоритетные факторы, влияющие на здоровье взрослого населения Иркутской области. К ним отнесены: доля рабочих мест, не соответствующая санитарным нормам по вибрации, и 8 социально-экономических показателей, характеризующих уровень жизни населения.
Ключевые слова: окружающая среда; здоровье населения; заболеваемость; инвалидность; смертность; ожидаемая продолжительность жизни; социально-экономические показатели; коэффициент детерминации; коэффициент множественной корреляции; линейная модель множественной регрессии.
Для цитирования: Зайкова З.А., Бурдуковская А.В., Белых А.И. Определение приоритетных неблагоприятных факторов окружающей среды. Гигиена и санитария. 2016; 95(12): 1205-1209. DOI: http://dx.doi.org/10.18821/0016-9900-2016-95-12-1205-1209
Zaikova Z.A.1, Burdukovskaya A.V.2, Belykh A.I.1
DETERMINATION OF PRIORITY UNFAVORABLE ENVIRONMENTAL FACTORS
1 Irkutsk State Medical University, Irkutsk, 664003, Russian Federation; 2Baikal State University, 664003, Irkutsk, Russian Federation
In the Irkutsk region there are recorded high indices of rates of morbidity, disability, mortality rate of the working-age population and low levels of life expectancy of the population, that is confirmed by ranking position levels among the all subjects of the Russian Federation. According to all mentioned indices of health the region is inside the top ten unfavorable regions of Russia. In relation to the problem in the state of health of the adult population the estimation of the causal relationships between environmental factors and certain health indices is actual. The list of studiedfactors included health indices that characterize the harmful working conditions of the working population and basic socioeconomic indices in the region. Estimation of causal-relationship relationships was performed with the use of methods of multivariate analysis - correlation and multiple linear regression. In the selection offactors for the construction of mathematical models of multiple regression there were used methods of the analysis of variables variability, pair correlation coefficients matrix and sequential switching covariates to eliminate the problems of multicollinearity, pre-standardization of indices for the elevation of the numerical stability of regression analysis algorithm. As a result of the execution of the analysis there were constructed statistical models for the dependence in the system variables "environment - public health", which allowed to identify the most informative regression models for the adult population health according to indices of primary disability of the population, the mortality rate and life expectancy of the working age population. According to results of the analysis there were identified priority factors
дигиена и санитария. 2016; 95(12)
DOI: http://dx.doi.org/10.1882/0016-9900-2016-95-12-1205-1209_
Оригинальная статья
affecting on the health of the adult population of the Irkutsk region. To these factors there are referred the proportion of workplaces failing to meet sanitary standards for vibration and 8 socio-economic indices of living standards of the population.
Keywords: environment; population health; morbidity rate; disability rate; mortality rate; life expectancy; social and economic indices; determination coefficient; multiple correlation coefficient of linear multiple regression model.
For citation: Zaikova Z.A., Burdukovskaya A.V., Belykh A.I. Determination of priority unfavorable environmental factors. Gigiena i Sanitaria (Hygiene and Sanitation, Russian journal) 2016; 95(12): 1205-1209. (In Russ.). DOI: http://dx.doi.org/ 10.18821/0016-9900-2016-95-12-1205-1209
For correspondence: Zoya A. Zaykova, MD, PhD., assistant professor of the Department of General Hygiene of the Irkutsk State Medical University, Irkutsk, 664003,Russian Federation. E-mail: [email protected]
Information about authors:
Zaikova Z.A., http://orcid.org/0000-0001-8104-4264; Burdukovskaya A.V., http://orcid.org/0000-0002-6717-7156
Belych A.I., http://orcid.org/0000-0001-5825-7413
Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
Acknowledgement. The study had no sponsorship.
Received 13.06.2016 Accepted 04.10.2016
Введение
К перспективным направлениям гигиены на современном этапе ее развития относят: изучение закономерностей и механизмов формирования комплекса вредных уровней факторов, определяющих здоровье человека; дальнейшее развитие методологии оценки риска и технологии социально-гигиенического мониторинга, анализ причинно-следственных связей ухудшения санитарно-эпидемиологического благополучия различных категорий населения в конкретных территориях и др. [1].
При гигиенической оценке степени причинно-следственной связи нарушений здоровья с работой необходимо использовать результаты анализа профессиональной заболеваемости, заболеваемости с временной утратой трудоспособности, инвалидности, смертности и других важных показателей здоровья для взрослого, трудоспособного населения страны [2]. Без использования математического аппарата решать такие задачи невозможно, особенно при построении прогнозных моделей. Многие исследователи для изучения влияния факторов среды на здоровье населения используют в своих работах как корреляционно-регрессионный анализ [3-6], так и множественную регрессию [7-11].
Цель исследования - определить приоритетные факторы, влияющие на здоровье взрослого населения Иркутской области.
Материал и методы
В работе использовали официальные данные, характеризующие состояние окружающей среды и здоровья взрослого населения Иркутской области за 2005-2014 гг. [12]. Список изучаемых факторов был сформирован на основании перечня показателей социально-гигиенического мониторинга1 и обусловлен неблагополучием в состоянии здоровья взрослого населения Иркутской области при сравнении с данными других субъектов Российской Федерации.
Анализ состояния здоровья взрослого населения проводили с использованием следующих показателей: первичной заболеваемости на 100 тыс. человек (у1); первичной инвалидности на 10 тыс. человек (у2); смертности трудоспособного населения на 100 тыс. человек (у3); ожидаемой продолжительности жизни (ОПЖ) мужчин (у4) и женщин (у5), число лет; профессиональной заболеваемости на 10 тыс. работающих (у6); заболеваемости с временной утратой трудоспособности (ЗВУТ) в случаях (у7) и днях (у8) на 100 работающих (табл. 1).
Факторы окружающей среды были представлены двумя группами: 1) санитарно-гигиеническими: доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам, проценты, по шуму (х1), вибрации (х2), микроклимату (хД освещенности (х4), электромаг-
1 Приказ Роспотребнадзора от 30.12.05 № 810 «О Перечне показателей и данных для формирования Федерального информационного фонда социально-гигиенического мониторинга» htpp://base.consultant.ru/cons/ cgi/online.cgi?req=doc;base=EXP;n=361807.
Для корреспонденции: Зайкова Зоя Александровна, канд. мед. наук, доц. каф. общей гигиены Иркутского государственного медицинского университета. E-mail: [email protected].
нитным полям (ЭМП - х5); удельный вес проб, превышающих ПДК, проценты, на пары и газы (х6), в том числе веществ 1-го и 2-го классов опасности (х7), на пыли и аэрозоли (х8), в том числе веществ 1-го и 2-го классов опасности (х,); объем загрязняющих веществ, выброшенных в атмосферу, тыс. т (х10); 2) социальными (социально-экономическими и уровня развития здравоохранения): среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб. (х11); среднедушевые денежные доходы в месяц, руб. (х12); коэффициент Джини (х13); прожиточный минимум (ПМ) в руб. для трудоспособного населения (х14) и пенсионеров (х15); доля с доходами ниже прожиточного минимума, проценты (х16); валовый региональный продукт (ВРП), руб/человек (х17); инвестиции в основной капитал, руб/человек (х18); уровень безработицы, проценты (х19); общая площадь жилых помещений, м2 на 1 человека (х20); численность врачей (х21), среднего медицинского персонала (х22), больничных коек (х23) на 10 тыс. человек; мощность амбу-латорно-поликлинических организаций на 10 тыс. человек (х24).
В исследовании использовали методы математической статистики: описательная статистика, ранжирование показателей (по убыванию) для определения рейтинговых позиций Иркутской области по изучаемым показателям здоровья, расчет темпов прироста/снижения2, корреляционный анализ с расчетом коэффициента ранговой корреляции Спирмена, регрессионный анализ с построением моделей множественной регрессии. Расчеты проводили с использованием пакетов прикладных программ Microsoft Excel и Statistiсa 10.0. При анализе информации использовали традиционные методы отбора факторов по их пригодности с целью построения математических моделей множественной регрессии: метод анализа вариабельности переменных, методы анализа матрицы парных коэффициентов корреляции и методы последовательного исключения переменных [13, 14]. Стандартные ошибки коэффициентов корреляции использовали для проверки значимости коэффициентов, что указывало на обоснованность включения данных факторов в модель регрессии. При оценке коэффициентов регрессии использовали метод наименьших квадратов. В качестве показателей качества коэффициентов регрессии использовали стандартные ошибки, значения f-статистики, вспомогательные значения (p-value). В качестве критериев качества построенной модели рассматривали коэффициент детерминации (R2), значение F-статистики, стандартную ошибку регрессии (SEE).
Для решения проблемы мультиколлинеарности все переменные преобразовывали в нелинейные формы с использованием параметров описательной статистики и следующей формулы:
X, - Х °Х '
где Х, - значения рассматриваемой переменной, Х- среднее значение, аХ - среднее квадратическое отклонение.
2 Социально-гигиенический мониторинг. Анализ медико-демографических и социально-экономических показателей на региональном уровне: Методические рекомендации, утвержденные приказом Роспотребнадзора от 20.09.10 № 341.
Hygiene & Sanitation (Russian Journal). 2016; 95(12)
_DOI: http://dx.doi.org/10.1882/0016-9900-2016-95-12-1205-1209
Original article
Таблица 1
Факторы окружающей среды и здоровья населения Иркутской области за 2005-2014 гг.
Перечень факторов Среднее Min Max
Первичная заболеваемость взрослых на 100 тыс. (у1) 64 718,1 61 408,5 67 476,7
Смертность трудоспособного населения на 100 тыс. (у2) 865,4 784,3 1169,8
Первичная инвалидность взрослых на 10 тыс. (у3) 105,2 83,1 161,5
ОПЖ мужчины, годы (у4) 58,5 53,3 60,5
ОПЖ женщины, годы (у5) 71,8 68,6 73,4
Профессиональная заболеваемость на 10 тыс. работающих (у6) 3,4 2,07 5,02
ЗВУТ, число случаев на 100 работающих (у7) 64,6 57,4 72,2
ЗВУТ, число дней на 100 работающих (у8) 785,0 647,8 881,2
Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по шуму, % (х1) 37,1 28,6 43,2
Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по вибрации, % (х2) 27,7 18,7 46,2
Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по микроклимату, % (х3) 10,8 7,9 14,6
Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по освещенности, % (х4) 23,8 20,1 27,2
Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по ЭМП, % (х5) 20,9 8,0 29,7
Удельный вес проб на пары и газы, превышающих ПДК, % (х6) 3,8 2,5 5,2
Удельный вес проб веществ 1-го и 2-го классов опасности с превышением ПДК на пары и газы, % (х7) 7,3 3,2 14,7
Удельный вес проб на пыли и аэрозоли, превышающих ПДК, % (х8) 19,4 15,1 26,9
Удельный вес проб веществ 1-го и 2-го классов с превышением ПДК на пыли и аэрозоли, % (х9) 17,8 10,2 30,6
Выброшено в атмосферу загрязняющих веществ, тыс. т (х) 604,2 501,7 720,3
Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб. (х) 19872,5 9125,3 31407,6
Среднедушевые денежные доходы (в месяц), руб. (х12) 14190,0 7119,5 20223,8
Коэффициент Джини (х13) 0,412 0,386 0,422
Прожиточный минимум для трудоспособного населения, руб. (х14) 5705,0 3164,3 8851
Прожиточный минимум для пенсионеров, руб. (х15) 4177,8 2180 6724,3
Доля населения с доходами ниже ПМ, % (х16) 18,4 16,8 21,3
ВРП на душу населения, руб. (х17) 226523 102904 375482
Инвестиции в основной капитал на душу населения, руб. (х18) 53470,8 14716,3 82727,1
Уровень безработицы, % (х) 9,0 7,8 10,8
Общая площадь жилых помещений, м2 на 1 человека (х20) 21,3 19,7 22,7
Численность врачей на 10 тыс. человек (х21) 49,4 47,1 51,3
Численность среднего медперсонала на 10 тыс. человек (х22) 112,4 110,3 114,8
Число больничных коек на 10 тыс. человек (х23) 114,6 109,0 125,0
Мощность амбулаторно-поликлинических организаций на 10 тыс. человек (х24) 273,0 239,0 288,0
Результаты
В Иркутской области на основании анализа официальных данных за период 2005-2014 гг. установлен рост профессиональной заболеваемости в 2,3 раза (с 2,20 до 5,02 на 10 тыс. человек), рост первичной заболеваемости взрослого населения на 9,9% (с 61 408,5 до 67 476,7 на 100 тыс. человек). За исследуемый период в области отмечено снижение на 6,8% показателей ЗВУТ (с 61,6 до 57,4 случая на 100 работающих) и на 18,8% (с 797,8 до 647,8 дня на 100 работающих). Регистрируемые показатели ЗВУТ за 10-летний исследуемый период имели тенденцию к снижению, хотя темпы снижения были невысоки: -0,8% по показателю ЗВУТ в случаях нетрудоспособности и -2,3% в днях нетрудоспособности. Более значимая тенденция к снижению за этот период отмечена по показателям первичной инвалидности и смертности трудоспособного населения - -7,1 и -4,2% соответственно.
В Иркутской области в 2005-2014 гг. зарегистрировано снижение в 1,9 раза уровня первичной инвалидности взрослого населения области (с 161,5 до 83,1 на 10 тыс. человек) и снижение в 1,5 раза уровня смертности трудоспособного населения Иркутской области (с 1169,8 до 798,7 на 100 тыс. человек).
За последние 10 лет ОПЖ населения Иркутской области увеличилась у женщин на 4,8 года, у мужчин на 7,2 года и составила в 2014 г. 60,53 года у мужчин; 73,36 года у женщин и 66,87 года для всего населения [12].
В результате применения отбора факторов была построена первая линейная модель множественной регрессии с учетом полученных оценок:
у2 = -990,950 + 13,198 х2 + 0,920 х14 - 1,098 х15 + 34,680 х16, (2)
где у2 - показатель смертности трудоспособного населения, на 100 тыс. человек; х2 - доля рабочих мест, не соответствующая санитарным нормам по вибрации, процент; х - ПМ для трудоспособного населения, руб.; х15 - ПМ для пенсионеров, руб.; х16 - доля населения с доходами ниже ПМ, процент.
Все коэффициенты корреляции статистически значимы (табл. 2) и данная модель также статистически значима (табл. 3)
Таблица 2
Факторы, включенные в модель 1 по результатам корреляционного анализа
Коэффици-
Перечень факторов ент корреля- /-Статистика
ции
Доля рабочих мест, не соответствующих 0,90 16,79 санитарным нормам по вибрации, % (х2)
Прожиточный минимум для -0,69 7,71 трудоспособного населения, руб. (х14)
Прожиточный минимум -0,69 7,68 для пенсионеров(х)
Доля населения с доходами ниже ПМ, 0,79 10,31 проценты (х)
Критическое значение распределения Стьюдента - 2,31
1гиена и санитария. 2016; 95(12)
DOI: http://dx.doi.org/10.1882/0016-9900-2016-95-12-1205-1209
Оригинальная статья
Таблица 3
Результаты моделирования показателя смертности трудоспособного населения (у2) Иркутской области на 100 тыс. человек в зависимости от факторов окружающей среды в 2005-2014 гг.
Показатель, n = 10 R = 0,99; R2 = 0,97; RCKOm = 0,94; F (5,4) = 30,96; p < 0,003; Std.Error of estimate: 27,97
b Sdt.Err. of b t (4) p-value
Intercept -990,95 657,34 -1,51 0,21
Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по вибрации, % (х2) 13,20 2,68 4,93 0,01
Прожиточный минимум для трудоспособного населения, руб. (х14) 0,90 0,28 3,26 0,03
Прожиточный минимум для пенсионеров(х) -1,10 0,32 -3,44 0,03
Доля населения с доходами ниже ПМ, процент (х) 34,68 12,22 2,84 0,05
Вторая математическая модель описывает влияние факторов на инвалидность взрослого населения Иркутской области:
y3 = 40,570 + 2,750 х2 - 0,005 х12 + 0,250 х^
(1)
где у3 - показатель первичной инвалидности взрослого населения Иркутской области; х2 - доля рабочих мест, не соответствующая санитарным нормам по вибрации, процент; х12 - среднедушевые денежные доходы, руб.; х20 - общая площадь жилых помещений, м2 на 1 человека. Коэффициент детерминации равен 0,99; значение F-stat, равное 343,89, говорит о статистической значимости модели в целом. Коэффициент множественной корреляции, равный 0,997, подтверждает целесообразность включения этих трех факторов в данную модель. Все коэффициенты статистически значимы с вероятностью 95%: значения в столбце р^а1ие намного меньше 0,05, составляя от 0,007 до 0,02. Аналогичные коэффициенты были получены и в остальных построенных моделях.
Третья математическая модель описывает влияние факторов на ожидаемую продолжительность жизни мужчин Иркутской области:
У4 = 0,274 хи + 1,189 хп + 1,656 х^ - 1,685 х^ (3)
где у4 - ОПЖ мужчин, годы; х11 - среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб.; х - среднедушевые денежные доходы в месяц, руб.; х18 - инвестиции в основной капитал, руб/человек; х19 - уровень безработицы, процент. Все коэффициенты статистически значимы и данная модель также статистически значима: F-stat = 72,93, коэффициент множественной корреляции Я = 0,99; коэффициент детерминации Я2 = 0,97.
Четвертая математическая модель описывает влияние факторов на ожидаемую продолжительность жизни женщин Иркутской области:
. = 0,220 х11 + 0,955 х12 + 1,191 х18 - 1,005 х19,
(4)
где у5 - ОПЖ женщин, годы; х11 - среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб.; х12 - среднедушевые денежные доходы в месяц, руб.; х18 - инвестиции в основной капитал, руб./чел.; х19 - уровень безработицы, процент. Все коэффициенты статистически значимы и данная модель также статистически значима: F-stat = 100,26, коэффициент множественной корреляции Я = 0,99; коэффициент детерминации Я2 = 0,98.
Обсуждение
Состояние здоровья взрослого населения Иркутской области характеризуется высокими уровнями первичной заболеваемости, первичной инвалидности взрослого населения, профессиональной заболеваемости, смертности трудоспособного населения и крайне низкой ОПЖ. Неудовлетворительная оценка
здоровья взрослого населения области подтверждается результатами рейтинга - по всем вышеперечисленным показателям область входит в первую десятку неблагополучных регионов России. Так, по уровню первичной заболеваемости взрослых Иркутская область среди неблагополучных субъектов России в 2014 г. занимала 10-е место [12], 9-е - по уровню профессиональной заболеваемости [15], 7-е - по уровню первичной инвалидности [16] и 5-е место по смертности трудоспособного населения [17]. По ожидаемой продолжительности жизни область стабильно занимает последние места в рейтинге среди 83 субъектов Российской Федерации: в 2014 г. - 80-е место (мужчины и все население); 78-е место (женщины) [12].
Исходя из результатов множественной регрессии в системе переменных окружающая среда - здоровье населения, можно отметить, что из восьми анализируемых показателей здоровья в полученные модели вошли четыре: первичная инвалидность взрослого населения, смертность трудоспособного населения и ожидаемая продолжительность жизни мужчин и женщин. Причем 3-я и 4-я модели, описывающие влияние факторов на ожидаемую продолжительность жизни мужчин и женщин, получились идентичны. Полученные коэффициенты корреляции между факторами окружающей среды и такими показателям здоровья, как первичная заболеваемость, профессиональная заболеваемость, заболеваемость с временной утратой трудоспособности имели знак, противоположный по смыслу, поэтому математические модели множественной регрессии построить с ними не удалось. Данный факт, возможно, связан с неудовлетворительным качеством первичных данных и требует проверки при дальнейшем исследовании с целью разработки предложений по дополнению перечня показателей информационного фонда социально-гигиенического мониторинга в разделе «Условия труда и заболеваемость работающего населения». В настоящее время по результатам множественного регрессионного анализа среди санитарно-гигиенических факторов, влияющих на здоровье населения, был выделен только один - доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по вибрации. Данный фактор входил в модель 1 и модель 2.
Следует отметить, что социально-экономические показатели входили во все полученные модели. Из 14 анализируемых социально-экономических показателей 8 являлись приоритетными, статистически значимыми, большинство из которых использовались в моделях однократно. Только один социально-экономический показатель - среднедушевые доходы населения - повторялся в трех моделях, т. е. описывал влияние на уровень первичной инвалидности (модель 2) и ОПЖ мужчин и женщин (модель 3 и 4). О влиянии социально-экономической ситуации, условий труда на отдельные показатели здоровья населения отмечалось в результатах других исследователей [6, 18].
Выводы
1. К статистически значимым показателям популяционного здоровья, по которым были построены модели множественной линейной регрессии, относятся: инвалидность, смертность и ожидаемая продолжительность жизни населения.
2. По результатам регрессионного анализа приоритетными факторами окружающей среды, влияющими на здоровье взрослого населения, являются доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по вибрации, и 8 социально-экономических показателей, связанных с уровнем качества жизни.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки. Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Литер ату р а
1. Ракитский В.Н. Проблемы современной гигиены. Гигиена и санитария. 2015; 94 (4): 4-7.
2. Шур П.З., Зайцева Н.В., Алексеев В.Б., Шляпников Д.М. Совершенствование национальной политики в области гигиены и обеспечения безопасности труда. Гигиена и санитария. 2015; 94 (2): 72-5.
3. Ушаков А.А., Турбинский В.В., Катунина А.С. Гигиенический анализ социальных и санитарно-эпидемиологических условий жизнедеятельности населения Алтайского края. Анализ риска здоровью. 2015; (2): 38-44.
4. Кику П.Ф., Ярыгина М.В., Горборукова Т.В. Влияние факторов среды обитания на здоровье детей и подростков в Приморском крае.
Вопросы школьной и университетской медицины и здоровья. 2014; (3): 39-41.
5. Кику П.Ф., Измайлова О.А., Горборукова Т.В., Ананьев В.Ю. Влияние эколого-гигиенических факторов сред обитания на распространение болезней органов дыхания у населения Приморского края. Гигиена и санитария. 2012; 91 (5): 25-9.
6. Гудинова Ж.В., Жернакова Г.Н. Профессиональная заболеваемость в России: региональные вариации и факторы формирования. Социальные аспекты здоровья населения. 2011; 17 (1): 9.
7. Демченко П.Ф., Гинзбург А.С., Александров Г.Г., Вересков А.И., Горчаков Г.И., Завалишин Н.Н. и др. Статистическое моделирование среднесуточных концентраций загрязняющих веществ в атмосфере московского мегаполиса методом множественной регрессии. Метеорология и гидрология. 2015; (10): 31-43.
8. Клинская Е.О. Оценка влияния социально-экономических показателей на заболеваемость населения Еврейской автономной области. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экология и безопасность жизнедеятельности. 2011; (2): 49-54.
9. Косова А.А., Чалапа В.И. Опыт математического моделирования проявлений эпидемического процесса при аскаридозе. Здоровье населения и среда обитания. 2013; (9): 31-3.
10. Газдик С.Е., Невежин В.П. Построение модели оценки ожидаемой продолжительности жизни. Экономика и социум. 2015; (6-2): 465-9.
11. Афанасьева Р.Ф., Бессонова Н.А. Физиолого-гигиеническое обоснование продолжительности периодов пребывания в нагревающем микроклимате и в условиях теплового комфорта в течение рабочей смены. Вестник РАМН. 2011; (3): 24-8.
12. Федеральная служба государственной статистики. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). Available at: https://www.fedstat.ru/indicator/
13. Ежова Л.Н., ред. Эконометрика: начальный курс с основами теории вероятностей и математической статистики: Учебное пособие. Иркутск: БГУЭП; 2008.
14. Сошникова Л.А., ред. Многомерный статистический анализ в экономике: Учебное пособие. М.: Юнити-Дана; 1999.
15. О санитарно-эпидемиологической обстановке в Российской Федерации в 2014 году: Государственный доклад. Available at: http:// rospotrebnadzor.ru/upload/iblock/22c/gd_2014_seb_dlya-sayta.pdf
16. Основные показатели первичной инвалидности взрослого населения в Российской Федерации в 2014 году: Статистический сборник. М.: ФБМСЭ; 2015.
17. Коэффициенты смертности населения в трудоспособном возрасте по причинам смерти в 2014 г., на 100 000 человек соответствующего возраста. Таблицы 4ТС-5ТС Росстата.
18. Нестерова С.И., Прохорова Д.С. Прогнозирование продолжительности жизни населения России. В кн.: Руднева Л.А., ред. «Проблемы устойчивости развития российских регионов» Материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Тюмень; 2015.
References
1. Rakitskiy V.N. Problems of contemporary hygieny. Gigiena i sanitariya. 2015; 94 (4): 4-7. fin Russian)
2. Shur P.Z., Zaytseva N.V., Alekseev V.B., Shlyapnikov D.M. Occupational health risk assessment and management in workers in improvement of
Hygiene & Sanitation (Russian Journal). 2016; 95(12)
_DOI: http://dx.doi.org/10.1882/0016-9900-2016-95-12-1205-1209
Original article
national policy in occupational hygiene. Gigiena i sanitariya. 2015; 94 (2): 72-5. (in Russian)
3. Ushakov A.A., Turbinskiy V.V., Katunina A.S. Hygienic analysis of the social and sanitary living conditions for the population of the Altai Territory. Analiz riska zdorov'yu. 2015; (2): 38-44. (in Russian)
4. Kiku P.F., Yarygina M.V., Gorborukova T.V. Influence of environmental factors on the health of children and adolescents in the Primorsky Territory. Voprosy shkol'noy i universitetskoy meditsiny izdorov'ya. 2014; (3): 39-41. (in Russiаn)
5. Kiku P.F., Izmaylova O.A., Gorborukova T.V., Anan'ev V.Yu. Impact of ecological and hygienic environmental factors on the spread of respiratory diseases in Primorsky Krai. Gigiena i sanitariya. 2012; 91 (5): 25-9. (in Russian)
6. Gudinova Zh.V., Zhernakova G.N. Occupational diseases in Russia: regional variations and factors of formation. Sotsial'nye aspekty zdorov'ya naseleniya. 2011; 17 (1): 9. (in Russian)
7. Demchenko P.F., Ginzburg A.S., Aleksandrov G.G., Vereskov A.I., Gor-chakov G.I., Zavalishin N.N. et al. Statistical modeling of average daily concentrations of pollutants in the atmosphere of the Moscow metropolis multiple regression. Meteorologiya i gidrologiya. 2015; (10): 31-43. (in Russian)
8. Klinskaya E.O. Impact assessment socio-economic indicators in the morbidity of the Jewish Autonomous Region. VestnikRossiyskogo universite-ta druzhby narodov. Seriya: Ekologiya i bezopasnost' zhiznedeyatel'nosti. 2011; (2): 49-54. (in Russian)
9. Kosova A.A., Chalapa V.I. Experience in mathematical modeling of the manifestations of the epidemic process in ascariasis. Zdorov'e naseleniya i sreda obitaniya. 2013; (9): 31-3. (in Russian)
10. Gazdik S.E., Nevezhin V.P. Construction of the model estimates of life expectancy. Ekonomika i sotsium. 2015; (6-2): 465-9. (in Russian)
11. Afanas'eva R.F., Bessonova N.A. Physiological-hygienic substantiation of the duration of periods of stay in the heating and microclimate conditions of thermal comfort during the work shift. VestnikRAMN. 2011; (3): 24-8. (in Russian)
12. Federal State Statistic Service. Single interagency information-statistical system (EMISS). Available at: https://www.fedstat.ru/indicator/ (in Russian)
13. Ezhova L.N., ed. Ekonometrika: Nachal'nyy Kurs s Osnovami Teorii Veroyatnostey i Matematicheskoy Statistiki: Uchebnoe Posobie [Ekonometrika: nachal'nyy kurs s osnovami teorii veroyatnostey i matematicheskoy statistiki: Uchebnoe posobie]. Irkutsk: BGUEP; 2008. (in Russian)
14. Soshnikova L.A., ed. Mnogomernyy statisticheskiy analiz v ekonomike: Uchebnoe posobie. Moscow: Yuniti-Dana; 1999. (in Russian)
15. On the sanitary-epidemiological situation in Russia in 2014: State Report. Available at: http://rospotrebnadzor.ru/upload/iblock/22c/gd_2014_seb_ dlya-sayta.pdf (in Russian)
16. Main indicators of primary disability of adult population in the Russian Federation in 2014: Statistical compendium. Moscow: FBMSE; 2015. (in Russian)
17. Death rates of population of working age by causes of death in 2014 per 100,000 age-matched. Rosstat Tables 4TS-5TS.
18. Nesterova S.I., Prokhorova D.S. Predicting life expectancy of the Russian population. In: "Problems of Stability of Development of Russian Regions". Proceedings of the Russian Scientific-practical Conference with International Participation ["Problemy ustoychivosti razvitiya rossiyskikh regionov". Materialy Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem]. Tyumen'; 2015. (in Russian)
Поступила 13.06.16 Принята к печати 04.10.16
