CC BY
25
7. Vorob'ev D.V., Konstantinova E.S. Kompleksnoe lechenie gonartroza s ispol'zovaniem transdermal'noy elektrofarmstimulyatsii [Complex treatment of knee osteoarthritis using transdermal electro-pharmaceutical stimulation]. Ul'yanovskiy mediko-biologicheskiy zhurnal. 2015; 1: 66-69 (in Russian).
8. Avvakumova N.P., Krivopalova M.A., Fomin I.V., Zhdanova A.V. Nekotorye osobennosti funktsional'no-gruppovogo sostava gumusovykh kislot peloidov [Some features of functional-group structure of humic acids of peloids]. Voprosy biologicheskoy, meditsinskoy i farmatsevticheskoy khimii. 2010;
11: 24-27 (in Russian).
9. Chimitdorzhieva G.D., Ayurova D.B., Andreeva D.B. Gumus i guminovye kisloty chernozemov Yugo-Vostochnogo Zabaykal'ya (Chitinskaya oblast') [Humus and humic acid in chernozems of southeast Transbaikal region (Chita region)]. Pochvovedenie. 2008; 2: 168-172 (in Russian).
10. Vishnyakova O.V., Chimitdorzhieva G.D. Guminovye kisloty lugovo-chernozemnykh merzlotnykh pochv Zabaykal'ya [Humic acids in meadow-chernozemic permafrost soils of the Transbaikal region]. Pochvovedenie. 2008; 7: 805-809 (in Russian).
11. Chukov S.N. Strukturno-funktsional'nye parametry organicheskogo veshchestva pochv v usloviyakh antropogennogo vozdeystviya [Structural and functional parameters of soil organic matter under anthropogenic impact]. St. Petersburg: Izdatel'stvo SPbGU; 2001. 354 (in Russian).
12. Vorobev D.V. Application prospects of transdermal electropharmstimuiation and electroapplication in treatment of diseases of the musculosceletal system. Int. med. kongr. «Moderne Aspekte der Prophilaxe, Behandlung und Rehabilitation». 10-14 Juni 2004. Hannover; 2004: 167-168.
ФИЗИОЛОГИЯ
УДК 61:31:15.9(47+470.42)
ПОДХОДЫ К РЕАЛИЗАЦИИ МЕДИКО-АНТРОПОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ В РЕШЕНИИ РЕГИОНАЛЬНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМ
С.В. Ермолаева, Р.М. Хайруллин
ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет», г. Ульяновск, Россия
e-mail: erm_iv@mail.ru
Введение. Физическое развитие является чутким индикатором социально-экономических изменений как позитивного, так и негативного характера, определяет основные черты здоровья данного поколения в старших возрастах и позволяет прогнозировать жизнеспособность взрослого населения.
Целью исследования. Совершенствование подходов к оценке физического развития детей школьно-
го возраста с учетом дифференцирования экологических и социально-экономических показателей территорий проживания на основе создания модели информационно-аналитической системы как средства поддержки принятия решений на уровне региональных служб слежения за здоровьем населения и состоянием окружающей среды.
Материалы и методы. В работе использованы материалы антропологического исследования учащихся 19 образовательных учреждений среднего образования районов Ульяновской области, собранные методом поперечного сечения в течение 2008-2012 гг. Антропометрическая программа включала измерение длины и массы тела, окружности грудной клетки, 5 обхватных размеров: талии, бедер, плеча, голени, запястья. Измерения проводились по общепринятой антропометрической методике. Проведена дифференцированная оценка качества окружающей среды и уровня социально-экономического развития территорий проживания школьников.
Результаты и обсуждение. Сравнительная оценка физического развития школьников показала различия в длине, массе и обхватных размерах тела школьников, проживающих на территориях с разным качеством окружающей среды и уровнем социально-экономического развития. Для объективной оценки взаимодействия факторов среды и физического развития населения разработана модель информационно-аналитической системы с подобранными методами анализа данных для прогнозирования. Методы и подходы к анализу данных модели учитывают неточность исходных данных, получение точных корреляций измеренных параметров, обоснование и формирование интегральных показателей, проведение социально-экологического прогноза, компьютерное моделирование опасных экологических ситуаций и качественное отображение результатов анализа. Предложенные методы моделирования создают условия и возможности, позволяющие выявить факторы риска для населения конкретной территории и разработать рекомендации по их минимизации или полному устранению, и могут быть использованы для решения социально-экономических проблем региона.
Ключевые слова: социально-экономическое развитие региона, физическое развитие, экологические и социальные факторы, модель информационно-аналитической системы, прогнозирование.
Введение. Эффективный процесс управления территорий является необходимым условием развития регионов и подразумевает наличие полной, достоверной и своевременной информации о социально-экономических процессах, протекающих на территории [1]. Анализ и прогнозирование социально-экономического развития является отправной точкой работы при решении задач по управлению устойчивым развитием региона [2]. Физическое развитие служит чутким индикатором социально-экономических изменений как позитивного, так и негативного характера, определяет основные черты здоровья данного поколения в старших возрастах и позволяет прогнозировать жизнеспособность взрослого населения [3, 4], особенно в настоящее время, когда, по мнению экспертов ВОЗ, расходы на здравоохранение во всем мире катастрофически растут, эффективность медицины, несмотря на все достижения, чрезвычайно низка. Сложившаяся ситуация требует эффективного планирования возрастающих с каждым годом затрат на здравоохранение [5]. Одним из путей решения подобного рода задач является информационно-аналитическое моделирование взаимодейст-
вия окружающей среды и человека, которое позволяет провести комплексную оценку по-пуляционных процессов в экосистеме и осуществить прогнозирование развития этих процессов [6-10].
Цель исследования. Совершенствование подходов к оценке физического развития детей школьного возраста с учетом дифференцирования экологических и социально-экономических показателей территорий проживания на основе создания модели информационно-аналитической системы как средства поддержки принятия решений на уровне региональных служб слежения за здоровьем населения и состоянием окружающей среды.
Материалы и методы. В работе использованы материалы антропологического исследования учащихся 19 образовательных учреждений среднего образования муниципальных районов Ульяновской области Приволжского федерального округа РФ, собранные методом поперечного сечения в течение пяти лет (2008-2012 гг.). Было обследовано 3449 школьников в возрасте от 7 до 17 лет, из них 1734 мальчика и 1715 девочек, постоянно проживающих в регионе. По этнической принадлежности основная масса обследован-
ных школьников - русские. Антропометрическая программа включала следующий список соматических признаков: тотальные размеры - длина тела (ДТ), масса тела (МТ), окружность грудной клетки (ОГК), 5 обхватных размеров - окружность талии (ОТ), окружность бедер (ОБ), окружность плеча (ОП), окружность голени (ОГ), окружность запястья (ОЗ). Измерения проводились по общепринятой антропометрической методике [11, 12]. Все обследования осуществлялись в условиях оборудованных медицинских кабинетов муниципальных образовательных учреждений общего образования в рамках выполнения медицинских осмотров, предусмотренных приказом Минздрава России от 21.12.2012 № 1346н «О порядке прохождения несовершеннолетними медицинских осмотров, в т.ч. при поступлении в образовательные учреждения и в период обучения в них». Исследования проводились исключительно на основе принципа добровольности, письменного информированного согласия родителей или лиц, представляющих их интересы, с соблюдением прав и свобод, определенных законодательством РФ, этических норм и принципов. При проведении антропометрических исследований был использован сертифицированный инструментарий.
Качество окружающей среды (КОС) дифференцировали по следующим 6 критериям: среднегодовая эмиссионная нагрузка загрязняющих атмосферу веществ на жителя (кг/г./чел.) (1), среднегодовая концентрация загрязняющих веществ в питьевой воде (мг/л) (2), среднегодовая концентрация тяжелых металлов почвы местности проживания (мг/кг) (3), относительная среднегодовая частота проб воды и почвы, не отвечающих нормативам по санитарно-химическим показателям (4-5), а для питьевой воды - также по микробиологическим показателям (6) [13]. Для ранжирования районов проживания детей по социально-экономическому развитию (СЭР) использовали 7 наиболее значимых социально-экономических критериев: численность безработных, зарегистрированных в органах государственной службы (% к экономически активному населению) (1); среднемесячная заработная плата (руб.) (2); обес-
печенность населения жильем (м2 жилой площади на одного жителя) (3); численность врачей (4), среднего медицинского персонала (5) на 10 000 населения; количество зарегистрированных преступлений в год на 1000 населения (6); оборот розничной торговли на душу населения (руб.) (7) [14]. На основе перечисленных критериев по уровню СЭР районы проживания детей были ранжированы на следующие три типа: территория с относительно высоким уровнем СЭР, территория со средним уровнем СЭР, территория с относительно низким уровнем СЭР.
При моделировании для создания web-интерфейса применялся язык программирования php, в качестве СУБД использовалась PostgreSQL. База включает в себя данные за период с 1992 по 2014 г. и содержит около 300 показателей и 5000 их значений [15].
Статистическую обработку полученных данных проводили с помощью методов описательной статистики, используя надстройки OC Windows (Microsoft Excel), лицензионной программы Statistica v10.0 фирмы StatSoftInc (США).
Результаты и обсуждение. Экологическая обстановка в целом в Ульяновской области относительно благоприятная, но при этом уровень негативного воздействия на окружающую природную среду ряда предприятий, расположенных в разных районах области, достаточно велик, что следует из Государственного доклада о состоянии и охране окружающей среды Ульяновской области. Среди экологических проблем районов области следует выделить загрязнение атмосферного воздуха выбросами автотранспорта и промышленных предприятий, низкое качество питьевой воды, что обусловлено изношенностью водопроводных сетей и загрязнением источников питьевого водоснабжения [16]. Основные экономические показатели в Ульяновской области в пересчете на одного жителя ниже, чем по России в целом. При этом необходимо отметить, что отставание от общероссийского уровня отчасти обусловлено высокой плотностью населения. Кроме того, в Ульяновской области основной объем производства обеспечивается обрабатывающими производствами, в то время как в целом по
стране объем производства валового регионального продукта в значительной степени зависит от добычи сырьевых ресурсов [17].
Анализ параметров, характеризующих КОС, позволил объединить районы Ульяновской области в группы: 1-я группа - территории удовлетворительного КОС (Сурский, Вешкаймский районы); 2-я группа - территории пониженного КОС (Инзенский, Майнский районы); 3-я группа - территории относительно низкого КОС (Базарносызганский, Сенги-
леевский районы). Произведен сравнительный анализ антропометрических показателей школьников, проживающих на территориях, относящихся к 1-й и 3-й группам по КОС.
Показатели ДТ школьников, проживающих на территориях удовлетворительного КОС (1-й группы), оказались значимо выше почти во всех возрастных группах, кроме 13-14 лет, при этом у мальчиков разница в показателях ДТ более выражена, чем у девочек (рис. 1).
180 ^ 170
и
| 160
я 150 К
|140
ш 120
мальчики щ * девочки
* ***
** *
* ♦ 3 -1-3
1111111111 11111111111
9 10 И 12 13 14
15 16 17 7 8 Возраст, лет
9 10 11 12 13 14 15 16 17
Рис. 1. Сравнительная характеристика показателей ДТ школьников, проживающих на территориях с разным КОС: 1 - территории удовлетворительного КОС, 3 - территории относительно низкого КОС. Примечание. Здесь и далее уровень значимости различий (оценка по ^критерию Стьюдента):
* - р<0,05; ** - р<0,01; *** - р<0,000
Различия показателей МТ у мальчиков сравниваемых групп были аналогичны различиям показателей ДТ. У девочек 1-й группе до 12 лет отмечалась достоверно большая МТ, у девочек старше 12 лет значения МТ преобладали в 3-й группе (рис. 2). Соглас-
но исследованиям О.В. Туляковой наличие аэротехногенного загрязнения снижает величину основных соматометрических показателей физического развития и способствует ас-тенизации детей, особенно мальчиков [18].
Рис. 2. Сравнительная характеристика показателей МТ школьников, проживающих на территориях с разным КОС: 1 - территории удовлетворительного КОС, 3 - территории относительно низкого КОС
Сравнение возрастной динамики обхват-ных размеров тела школьников, проживающих на территориях с разным КОС, показало, что у мальчиков 3-й группы значения ОГК, ОТ, ОБ, ОП, ОЗ существенно выше, чем у мальчиков 1-й группы, в старшем школьном возрасте (16-17 лет). У девочек также все размеры изменяемых окружностей выше в 3-й группе, причем почти во всех возрастных группах. По соотношению обхватных размеров тела можно судить о наличии жироотложения и мышечной массы в организме [19]. Анализ соотношений ОТ и ОБ, ОТ и ОП, ОТ и ДТ школьников обоих полов показал, что в 3-й группе значения всех соотношений выше, чем в 1-й группе, почти во всех возрастах.
На основании анализа социально-экономических показателей территории с разным уровнем СЭР были объединены в группы: I - территории с относительно высоким уровнем СЭР (Сурский, Инзенский районы); II - территории со средним уровнем СЭР (Вешкаймский, Сенгилеевский районы);
III - территории с относительно низким уровнем СЭР (Базарносызганский, Майнский районы). Произведен сравнительный анализ антропометрических показателей школьников, проживающих на территориях I и III групп по СЭР.
Показатели ДТ школьников, проживающих на территориях относительно высокого уровня СЭР (I группы), оказались значимо выше почти во всех возрастных группах. Исключение составили школьники 13 лет, как и в предыдущей серии сравнения (рис. 3). Мальчики, проживающие на территориях с относительно низким уровнем СЭР, имели значительно меньшую МТ, чем мальчики благополучных в социально-экономическом плане территорий. У девочек наблюдалась несколько иная картина. В препубертатном периоде девочки III группы имели значительно меньший вес, чем девочки I группы, а в период пубертата ситуация изменилась на противоположную (рис. 4).
Рис. 3. Сравнительная характеристика показателей ДТ школьников, проживающих на территориях с разным уровнем СЭР: 1 - территории с относительно высоким уровнем СЭР, 3 - территории с относительно низким уровнем СЭР
7 8 9 10 И 12 13 14 15 16 17 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Возраст, лет
Рис. 4. Сравнительная характеристика показателей МТ школьников, проживающих на территориях с разным уровнем СЭР: 1 - территории с относительно высоким уровнем СЭР, 3 - территории с относительно низким уровнем СЭР
При сравнении возрастной динамики показателей окружности тела и конечностей у мальчиков сравниваемых групп существенных различий обнаружено не было, у девочек все показатели окружностей и их соотношения преобладали в III группе. Рядом исследователей отмечается большая чувствительность к влиянию внешних факторов (экосен-ситивность) лиц мужского пола [19-21]. В частности, Е.З. Годиной в отношении как географических, так и социальных факторов выявлены закономерности большего реагирования мальчиков на условия окружающей среды как проявление их большей экосенси-тивности, при этом в реакции представителей обоих полов на социальные условия обнаружены существенные различия. Мальчики, как показали результаты исследования, реагируют на неблагоприятные условия снижением показателей продольного роста, костных диаметров и т.д., а девочки - увеличением веса и жирового компонента [19], что в целом подтверждается полученными нами данными.
Полученные результаты исследования послужили основой для создания модели информационно-аналитической системы (ИАС) для более эффективной оценки здоровья населения с учетом КОС и уровня СЭР территории. Для полного обеспечения исходными данными для функционирования системы
предполагается создание базы данных на всей территории Ульяновской области. Для демонстрации основных принципов, положенных в основу работы системы в целом и ее подсистем, был выбран Сенгилеевский район Ульяновской области как один из районов с напряженной социально-эколого-экономической обстановкой. В качестве основного примера произведен сбор данных о качестве атмосферного воздуха, качестве питьевой воды, загрязнении и деградации почв, социально-экономическом развитии территории и физическом развитии школьников.
Разработанная модель ИАС создана как средство поддержки принятия решений на уровне региональных служб слежения за здоровьем населения и состоянием окружающей среды. Для оценки воздействия КОС и уровня СЭР территории на здоровье населения и/или физическое развитие разработаны основные функции и структура ИАС поддержки принятия решений. Анализ опубликованных результатов исследований показал, что подобные алгоритмы позволяют формализовать количественные и качественные признаки в системе «человек - среда», доказать зависимость состояния здоровья населения от уровня СЭР и отдельных факторов окружающей среды [10]. Разработанная П.Ф. Кику модель представлена в виде алгоритма, состоящего из взаимо-
связанных этапов: определения интегрального состояния окружающей среды с помощью анализа системных зависимостей, определение комплексных причинно-следственных зависимостей в системе «человек - среда» путем проведения аналитической группировки факторов окружающей среды, выделение наиболее значимых факторов окружающей среды, воздействующих на различные нозологические формы бронхолегочной патологии в промышленных центрах Приморского края, расчет показателя потенциального риска тех-
ногенного загрязнения воздушной среды, вызывающего реальный (эпидемиологический) риск заболеваний органов дыхания у различных категорий населения [7]. В модели И.П. Шиманчик применен метод приведенных концентраций химических элементов, который позволяет облегчить статистическую обработку данных и более точно оценить связь некоторых химических элементов и здоровья населения по группам болезней в измененной человеком среде [22]. Структура разработанной нами ИАС представлена на рис. 5.
Рис. 5. Общая структура информационно-аналитической системы
Для первичного представления о характере тенденций и флуктуаций изучаемых параметров в разрабатанной системе предусмотрена подсистема, позволяющая рассчитывать все основные базовые статистики рядов наблюдений, в частности средние значения, дисперсии, корреляции с вычислением соответствующих погрешностей. К одному из уровней анализа данных относится комплекс программ вычисления параметров многопараметрических линейных моделей на основе метода наименьших квадратов. Для примера произведены вычисления корреляционных связей между показателями качества питьевой воды и антропометрическими показателями школьников. В результате вы-
числения корреляционных связей установлено, что существенное воздействие (на данном уровне значимости) для исследуемого набора данных на антропометрические параметры школьников оказывают железо, хлориды, аммиак, нитраты и жесткость воды. Показано, что концентрация железа в питьевой воде Сенгилеевского района имеет достоверную связь с ДТ, ОГК; степень жесткости воды - с МТ, ОГК, ОТ; хлориды, аммиак и нитраты -с МТ, ОГК.
На рис. 6 представлена регрессионная линейная модель зависимости значений атропометрических параметров детского организма от величины концентрации вредных веществ.
Рис. 6. Регрессионная модель зависимости значений окружности грудной клетки мальчиков 14 лет от степени жесткости (общей) питьевой воды (ежегодные данные 2000-2014 гг.)
Качество результатов статистических исследований напрямую зависит от качества данных. По результатам корреляционного анализа возможно получение зависимостей, которые противоречат опыту эксперта из-за небольшого количества данных или из-за их недостоверности. В связи с этим возникает необходимость для моделирования системы привлекать методы, способные оперировать неопределенностью, например нечеткую логику. Для описания КОС и уровня СЭР в регионе необходимо ввести лингвистические переменные для каждого рассматриваемого параметра и привлечь экспертов для построения нечетких правил. После получения интегральных показателей качества воды, почвы, атмосферного воздуха, социально-экономического развития их можно использовать как входные параметры для лингвис-
тических переменных, описывающих состояние здоровья и/или физическое развитие.
Применение лингвистических переменных для параметров, характеризующих соци-ально-эколого-экономическую ситуацию в регионе, дает возможность одновременно анализировать результаты корреляционного анализа, представив выявленные зависимости в виде нечетких правил, и формализовать экспертные знания. На основе корреляционных показателей строится граф зависимостей между различными факторами среды и антропометрическими показателями. Модель используется для наглядного отображения взаимосвязей и расчета изменений значений параметров модели (дельта) в зависимости от управляющих воздействий (тип - вход) (рис. 7).
Рис. 7. Граф зависимостей между различными факторами среды и антропологическими параметрами школьников на основе корреляционных показателей
Разработка прогнозного видения соци-ально-эколого-экономических систем предусматривает учет сходных моментов в их развитии: стохастичность (неопределенность параметров), многовариантность, репрезентативность. В основу всех действий включаются: анализ объекта прогнозирования, анализ статистической отчетности; классификация событий; структура объекта; выбор критериев, метод построения дерева событий, целей и задач; метод аналогий; картографирование, результаты по построению корреляционных и статистических зависимостей, метод экспертных оценок. Последовательность применения методов и их выбор в каждом конкретном случае могут меняться, но основные этапы прогнозирования должны быть неизменными. Сложность структуры объекта прогнозирования, высокая степень неопределенности его динамики, развития и функционирования являются теми факторами, с помощью которых определяется выбор экспертных методов.
Заключение. Сравнительная оценка физического развития школьников показала, что отмечаются различия в ДТ, МТ и обхватных размерах тела школьников, проживающих на территориях с разным КОС и уровнем СЭР. Для более объективной оценки взаимодейст-
вия факторов среды и физического развития населения разработана модель ИАС с подобранными методами анализа данных и прогнозирования. Методы и подходы к анализу данных ИАС учитывают такие важные обстоятельства, как неточность исходных данных, влияющих на оценку, получение точных корреляций измеренных экологических параметров, обоснование и формирование интегральных показателей, проведение экологического прогноза, компьютерное моделирование опасных экологических ситуаций и качественное отображение результатов анализа. Предложенные методы моделирования взаимосвязи «окружающая среда - организм человека» создают условия и возможности, которые позволяют выявить экологические и социальные факторы риска заболеваемости населения конкретной территории и разработать рекомендации по их минимизации или полному устранению, и могут быть использованы для решения социально-экономических проблем региона.
Авторы статьи выражают благодарность д.т.н., профессору А.А. Смагину, к.т.н., доценту С.В. Липатовой, д.ф.-м.н., профессору В.М. Журавлеву за помощь в разработке модели информационно-аналитической системы.
Литература
1. Дорохина Ф.Х. Методические подходы к оценке эффективности экономической деятельности прибрежных регионов Российской Федерации. Экономика и предпринимательство. 2015; 9 (ч. 2): 324-328.
2. Вечтомова Ю.Е. Методы прогнозирования социально-экономического развития в системе управления регионом. Материалы II Международной научно-практической конференции. М.; 2016: 95-101.
3. Лещенко Я.А., Боева А.В., Дугина Н.Ю. Оценка физического развития детей первого года жизни с применением региональных стандартов. Бюллетень ВСНЦ СО РАМН. 2007; 6 (58): 47-51.
4. Ермолаева С.В., Хайруллин Р.М. Сравнительный анализ физического развития школьников районов с различными экологическими и социально-экономическими показателями. Вестн. Московского ун-та. Сер. XXIII. Антропология. 2015; 2: 72-81.
5. Обухова О.В. Международные статистические инструменты эффективности отечественной системы здравоохранения. Социальные аспекты здоровья населения. 2012; 24: 2.
6. Сороко С.И. Адаптация человека к природным, техногенным и социальным факторам внешней среды как комплексная медико-физиологическая проблема. Тенденции развития физиологических наук: VI сессия Научного совета РАН по физиологическим наукам, посвященная 150-летию со дня рождения И.П. Павлова. Санкт-Петербург, 25-26 ноября 1999 г. СПб.: Наука; 2000: 84-103.
7. Кику П.Ф., Андрюков Б.Г., Горборукова Т.В. Информационно-математическое моделирование медико-экологических процессов. Успехи наук о жизни. 2010; 2: 115-125.
8. Гегерь Э.В. Методика оценки качества окружающей среды районов Брянской области с использованием интегральных показателей загрязнения. Вестник Брянского государственного университета. 2011; 4: 122-127.
9. Молчанова Е.В., КручекМ.М. Математические методы оценки факторов, влияющих на состояние здоровья населения в регионах России (панельный анализ). Социальные аспекты здоровья населения. 2013; 5 (33): 10.
10. Веремчук Л.В. Методы моделирования медико-биологических и медико-экологических процессов. Здоровье. Медицинская экология. Наука. 2014; 2 (56): 31-33.
11. Biro F.M., Dorn L.D. Issues in Measurement of Pubertal Development. In: Preedy V.R. ^ds.), Handbook of Anthropometry. Physical Measures of Human Form in Health and Disease. New York -Dordrecht - Heidelberg - London: Springer Science + Business Media; 2012: 237-251.
12. Rinaldo N., Gualdi-Russo E. Anthropometric Techniques. Annali Online dell'Universitа di Ferrara. 2015; 9 (10): 275-289.
13. Ермолаева С.В., Клочков В.В., Иванов Е.О. Интегральная оценка качества окружающей среды территорий Ульяновской области. Вектор науки Тольяттинского гос. университета. 2014; 3: 26-31.
14. ГранбергА.Г. Основы региональной экономики. М.: ГУ-ВШЭ; 2001: 495.
15. Ермолаева С.В., Журавлев В.М., Смагин А.А., Липатова С.В. Система поддержки принятия решений для оценки воздействия факторов среды на здоровье населения на основе моделирования. Экология человека. 2016; 3: 9-17.
16. Государственный доклад о состоянии и охране окружающей среды Ульяновской области в 2012 году. Ульяновск: Корпорация технологий продвижения; 2013: 131.
17. Ульяновская область в цифрах. 2016: крат. стат. сб. Ульяновск; 2015: 144.
18. Тулякова О.В., Авдеева М.С. Физическое развитие детей в условиях загрязнения воздуха. Новые исследования. 2010; 25: 48-52.
19. Година Е.З., Задорожная Л.В., Пурунджан А.Л., Степанова А.В., Хомякова И.А. Морфологические особенности детей и подростков в связи с социальной и этнотерриториальной принадлежностью (по материалам обследования населения Саратовской области). Курсом развивающейся Молдовы. М.; 2009; 8: 24-43.
20. Жмакин И.А., Алексеева Ю.А., Акопов Э.С., Барашкова А.Б. Показатели физического развития детей и подростков Тверской области, проживающих в различных экологических условиях. Вестник Тверского государственного университета. Сер. Биология и экология. 2012; 28: 22-33.
21. Смагулов Н.К., Голобородько Е.А. Оценка функционального состояния центральной нервной системы подростков, проживающих в зоне экологического неблагополучия. Вестник Тверского государственного университета. 2009; 13: 59-63.
22. Шиманчик И.П. Некоторые подходы к моделированию влияния химических элементов на меди-
ко-экологическую ситуацию. Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2010; 3 (19): 122-126.
APPROACHES TO IMPLEMENTATION OF MEDICAL AND ANTHROPOLOGICAL RESEARCH IN SOLVING REGIONAL SOCIAL AND ECONOMIC PROBLEMS
S.V. Ermolaeva, R.M. Khairullin
Ulyanovsk State University, Ulyanovsk, Russia e-mail: erm_iv@mail.ru
Abstract. Physical development is a responsive indicator of social and economic changes both of positive and negative character. It identifies the main features of a particular generation health with aging and allows to predict adult population viability.
The research objective is to improve the approaches to assessment of schoolchildren physical state, taking into account the differentiation of ecological, social and economic factors of their territories of residence creating a model of information and analytical system as a means of decision-making support at the level of regional systems of population health and environmental condition monitoring.
Materials of anthropological cross-section study of schoolchildren from 19 educational establishments of Ulyanovsk region, collected during 2008-2012, were used in the paper. Anthropometric program included measuring height and weight as well as girth measurements - chest, waist, hip, upper arm, calf and wrist circumference. Standard anthropometric measurement techniques were used. Differential assessment of environmental quality and level of social and economic development of the areas were schoolchildren live was undertaken.
Comparative evaluation of physical development of schoolchildren living in areas with different environmental quality and social and economic development showed differences in their height, weight and girth measurements. For objective evaluation of interaction between environmental factors and physical growth and development a model of information and analytical system with special methods of data analysis for further prediction was elaborated. Methods and approaches to the analysis of the model data take into account the input data inaccuracy, accurate correlation of the measured parameters, substantiation and formation of integral indicators, social and environmental forecasting, computer simulation of environmental emergencies and high-quality reflection of analysis results. The suggested simulation methods create conditions and resources allowing to detect risk factors for the population of a particular territory and to develop recommendations to minimize or completely eliminate such factors. The suggested methods may also be used to solve social and economic problems of the region.
Keywords: social and economic development of the region, physical development, ecologic and social factors, model of information and analytical system, prediction.
References
1. Dorokhina F.Kh. Metodicheskie podkhody k otsenke effektivnosti ekonomicheskoy deyatel'nosti pribrezhnykh regionov Rossiyskoy Federatsii [Methodological approaches to assessing efficiency of economic activity of the coastal regions of the Russian Federation]. Ekonomika i predprinimatel'stvo. 2015; 9 (2): 324-328 (in Russian).
2. Vechtomova Yu.E. Metody prognozirovaniya sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya v sisteme upravleniya regionom [Forecasting methods of social and economic development in regional management system]. Materialy IIMezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Proceedings of the 2nd international research and practical conference]. Moscow; 2016: 95-101 (in Russian).
3. Leshchenko Ya.A., Boeva A.V., Dugina N.Yu. Otsenka fizicheskogo razvitiya detey pervogo goda zhizni s primeneniem regional'nykh standartov [Assessment of infants' physical development using regional standards]. Byulleten' VSNTs SORAMN. 2007; 6 (58): 47-51 (in Russian).
4. Ermolaeva S.V., Khairullin R.M. Sravnitel'nyy analiz fizicheskogo razvitiya shkol'nikov rayonov s razlichnymi ekologicheskimi i sotsial'no-ekonomicheskimi pokazatelyami [Comparative analysis of students' physical development in regions with different ecological, social and economic indicators]. VestnikMoskovskogo universiteta. Ser. XXIII. Antropologiya. 2015; 2: 72-81 (in Russian).
5. Obukhova O.V. Mezhdunarodnye statisticheskie instrumenty effektivnosti otechestvennoy sistemy zdravookhraneniya [International statistical tools of national healthcare system efficiency]. Sotsial'nye aspekty zdorov'ya naseleniya. 2012; 24: 2 (in Russian).
6. Soroko S.I. Adaptatsiya cheloveka k prirodnym, tekhnogennym i sotsial'nym faktoram vneshney sredy kak kompleksnaya mediko-fiziologicheskaya problema [Human adaptation to natural, technological and social environmental factors as complex medical and physiological problem]. Tendentsii razvitiya fiziologicheskikh nauk: VI sessiya Nauchnogo soveta RAN po fiziologicheskim naukam, posvyashchennaya 150-letiyu so dnya rozhdeniya I.P. Pavlova [Developmental trends of physiological sciences: 4th session of the Scientific Council for Physiological Sciences of Russian Academy of sciences, dedicated to the 150th anniversary of I.P. Pavlov]. St. Petersburg, November 25-26, 1999. St. Petersburg: Nauka; 2000: 84-103 (in Russian).
7. Kiku P.F., Andryukov B.G., Gorborukova T.V. Informatsionno-matematicheskoe modelirovanie mediko-ekologicheskikh protsessov [Information and mathematical simulation of medical and ecological processes]. Uspekhi nauk o zhizni. 2010; 2: 115-125 (in Russian).
8. Geger' E.V. Metodika otsenki kachestva okruzhayushchey sredy rayonov Bryanskoy oblasti s ispol'zovaniem integral'nykh pokazateley zagryazneniya [Evaluation method of Bryansk region environment quality using integrated pollution indicators]. Vestnik Bryanskogo gosudarstvennogo universiteta. 2011; 4: 122-127 (in Russian).
9. Molchanova E.V., Kruchek M.M. Matematicheskie metody otsenki faktorov, vliyayushchikh na sostoyanie zdorov'ya naseleniya v regionakh Rossii (panel'nyy analiz) [Mathematical methods to assess factors affecting population health status in the Russian regions (panel analysis)]. Sotsial'nye aspekty zdorov'ya naseleniya. 2013; 5 (33): 10 (in Russian).
10. Veremchuk L.V. Metody modelirovaniya mediko-biologicheskikh i mediko-ekologicheskikh protsessov [Modeling biomedical and environmental processes]. Zdorov'e. Meditsinskaya ekologiya. Nauka. 2014; 2 (56): 31-33 (in Russian).
11. Biro F.M., Dorn L.D. Issues in Measurement of Pubertal Development/ In Book: Handbook of Anthropometry. Physical Measures of Human Form in Health and Disease. Eds. V.R. Preedy. New York - Dordrecht - Heidelberg - London: «Springer Science + Business Media», 2012: 237-251.
12. Rinaldo N. and Gualdi-Russo E. Anthropometric Techniques. Annali Online dell'Universita di Ferrara. 2015; 9 (10): 275-289.
13. Ermolaeva S.V., Klochkov V.V., Ivanov E.O. Integral'naya otsenka kachestva okruzhayushchey sredy territoriy Ul'yanovskoy oblasti [Integral estimation of environmental quality in Ulyanovsk region]. Vektor nauki Tol'yattinskogo gos. universiteta. 2014; 3: 26-31 (in Russian).
14. Granberg A.G. Osnovy regional'noy ekonomiki [Principles of regional economics]. Moscow: GU-VShE; 2001: 495 (in Russian).
15. Ermolaeva S.V., Zhuravlev V.M., Smagin A.A., Lipatova S.V. Sistema podderzhki prinyatiya resheniy dlya otsenki vozdeystviya faktorov sredy na zdorov'e naseleniya na osnove modelirovaniya [Modelbased decision support system for assessment of environmental factors impact on population health]. Ekologiya cheloveka. 2016; 3: 9-17 (in Russian).
16. Gosudarstvennyy doklad o sostoyanii i okhrane okruzhayushchey sredy Ul'yanovskoy oblasti v 2012 godu [2012 National report on Ulyanovsk region environmental state and protection]. Ul'yanovsk: Korporatsiya tekhnologiy prodvizheniya; 2013: 131 (in Russian).
17. Ul'yanovskaya oblast' v tsifrakh [Ulyanovsk region in numbers]. 2016: krat. stat. sb. Ul'yanovsk; 2015. 144 (in Russian).
18. Tulyakova O.V., Avdeeva M.S. Fizicheskoe razvitie detey v usloviyakh zagryazneniya vozdukha [Physical development of children under air pollution]. Novye issledovaniya. 2010; 25: 48-52 (in Russian).
19. Godina E.Z., Zadorozhnaya L.V., Purundzhan A.L., Stepanova A.V., Khomyakova I.A.
Morfologicheskie osobennosti detey i podrostkov v svyazi s sotsial'noy i etnoterritorial'noy prinadlezhnost'yu (po materialam obsledovaniya naseleniya Saratovskoy oblasti) [Morphological features of children and teenagers in view of social set-up and territorial belonging (based on population survey of Saratov region]. Kursom razvivayushcheysyaMoldovy. Moscow; 2009; 8: 24-43 (in Russian).
20. Zhmakin I.A., Alekseeva Yu.A., Akopov E.S., Barashkova A.B. Pokazateli fizicheskogo razvitiya detey i podrostkov Tverskoy oblasti, prozhivayushchikh v razlichnykh ekologicheskikh usloviyakh [Indices of physical development of children and adolescents of Tver region who reside under in different
ecological conditions]. Vestnik Tverskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya Biologiya i ekologiya. 2012; 28: 22-33 (in Russian).
21. Smagulov N.K., Goloborod'ko E.A. Otsenka funktsional'nogo sostoyaniya tsentral'noy nervnoy sistemy podrostkov, prozhivayushchikh v zone ekologicheskogo neblagopoluchiya [Estimation of the functional condition of the central nervous system of teenagers living in the area of ecological disaster]. Vestnik Tverskogo gosudarstvennogo universiteta. 2009; 13: 59-63 (in Russian).
22. Shimanchik I.P. Nekotorye podkhody k modelirovaniyu vliyaniya khimicheskikh elementov na mediko-ekologicheskuyu situatsiyu [Some approaches to simulation of chemical element influence on medical and ecological situation] // Samarskaya Luka: problemy regional'noy i global'noy ekologii. 2010; 3 (19): 122-126 (in Russian).
ХРОНИКА
МЕДИЦИНСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ: ВЧЕРА, СЕГОДНЯ, ЗАВТРА
В.И. Мидленко, В.В. Гноевых, В.И. Горбунов, Л.И. Трубникова
