CC BY
40
Таблица 1
Значения ИИСЗП в Ивановской, Саратовской и Архангельской областях РФ за период декабрь 2005 — ноябрь 2013гг (%)
Год Ивановская область Саратовская область Архангельская область
Все причины ССЗ Все причины ССЗ Все причины ССЗ
2005/2006 10,9 14,7 8,9 13,6 8,4 15,2
2006/2007 6,1 8,6 0,0 1,4 3,6 9,9
2007/2008 4,1 13,3 4,9 21,7 2,7 6,1
2008/2009 9,0 7,2 7,7 28,3 2,7 14,0
2009/2010 5,8 30,5 -2,9 11,8 2,9 11,8
2010/2011 7,7 -5,1 5,4 16,6 7,2 16,6
2011/2012 1,4 32,9 0,0 8,7 4,5 8,7
2012/2013 7,1 7,8 3,6 11,8 9,9 11,8
M 6,5 13,7 3,5 14,3 5,3 11,8
SD 2,9 12,6 4,1 8,2 2,8 3,5
95% ДИ (4,1; 9,0) (3,2; 24,3) (0,1; 6,9) (7,4; 21,1) (2,9; 7,6) (8,8; 14,7)
Min 1,4 -5,1 -2,9 1,4 2,7 6,1
Max 10,9 32,9 8,9 28,3 9,9 16,6
СТ, % 45,0 91,6 118,0 57,3 54,1 29,8
менительно к смертности от всех причин и от сердечнососудистых заболеваний отдельно.
Количество смертей за декабрь 2005 и за каждый месяц 2006-2013гг определяли по данным Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС) [6], дата выгрузки данных — март 2014.
ИИСЗП рассчитывали за период декабрь 2005 — ноябрь 2013гг, отдельно за каждые 12 месяцев и в среднем за весь период с 95% доверительным интервалом (ДИ). Расчеты за каждые 12 месяцев включали декабрь предыдущего года и январь-февраль последующего года.
Для оценки помесячных показателей смертности от всех причин и ССЗ определяли средний ранг месяца по абсолютному количеству смертей за анализируемый период. Для этого абсолютные показатели смертности от всех причин и от ССЗ за каждый анализируемый год ранжировали от 1 до 12, затем определяли среднее значение ранга за каждый месяц. Для оценки достоверности различий применяли метод дисперсионного анализа, поправка на множественность сравнений вычислялась по методу Тьюкки.
Результаты и обсуждение
ИИСЗП в регионах РФ с различными климато-геогра-фическими характеристиками
Средний за 8 лет ИИСЗП в анализируемых регионах колебался от 3,5% в Саратовской области до 6,5% в Ивановской (табл. 1). Несмотря на недостигнутую статистическую значимость (р=0,21), важно отметить, что самый холодный из анализируемых регионов (Архангельская область) занял промежуточное место (5,3%). В целом ИИСЗП оказался ниже, чем в среднем по Европе (13,9%) и существенно ниже, чем в южных странах Европы (рис. 1). Различие
Ивановская обл. %
Саратовская обл. 3,5%
Архангельская обл. 1 5,3 %
31 страна Европы в среднем □Г !□ 13,9%
Великобритания 15,9 %
Португалия Франция
%0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0
Рис. 1. Сопоставление индекса избыточной смертности от всех причин в зимний период для трех регионов Российской Федерации (2006-2013гг) и стран Европы [1].
со странами Европы с наиболее низким ИИСЗП оказалось не столь значительным: так в Словакии, Исландии и Финляндии этот показатель составил 7,8%, 8,5% и 9,2%, соответственно.
ИИСЗП для ССЗ оказался существенно выше индекса, отражающего все причины (р=0,0002). Во всех изучаемых регионах в среднем за 8 лет этот показатель оказался выше 10%, максимальным — в Саратовской области — 14,3% (р=0,84), где ИИСЗП от всех причин был наименьшим из всех анализируемых регионов [1].
На протяжении анализируемого периода отмечается значительная вариабельность ИИСЗП (коэффициент вариации (СУ) составил от 29,8 до 118%), как для индекса, отражающего смертность от всех причин, так и для индекса, отражающего смертность от ССЗ (табл. 1).
Интересно отметить, что эффект аномальной жары 2010 года четко отражен в индексе ИИСЗП от всех причин в Саратовской области (-2,9%), так как смертей в летний период было достаточно много, но в то же время в Ивановской области ИИСЗП выбился из общего тренда только по ССЗ и отсрочено в 2011г. Также 2012г отличался по значению ИИСЗП в Иванов-
ской (1,4%) и Саратовской областях (0%), но не в Архангельской. Средний ИИСЗП в анализируемых регионах РФ оказался существенно ниже (р<0,05), чем в среднем по Европе и существенно ниже, чем в странах Южной Европы (рис. 1).
Причины формирования избыточной смертности в зимний период
Избыточная смертность в зимний период — это сложное явление, которое формируется под воздействием комплекса факторов, варьирующих в зависимости от региона и меняющихся с течением времени.
Температура воздуха оказалась значимым фактором,
влияющим на формирование избыточной смертности
2
в зимний период (г =0,50; р<0,0001) [1]. Так, показано, что взаимосвязь смертности и температуры воздуха носит и-образный характер с минимальной смертностью в некотором диапазоне, варьирующем в зависимости от страны; минимальные значения смертей получены при температуре 18 градусов (Европейские страны) [7].
Исследование, выполненное в 15 европейских городах, показало, что каждое снижение температуры на 1 градус связано с увеличением смертности на 1-3% от разных групп заболеваний. Эффект холодной погоды выше в более теплых городах и сохраняется до 23 дней [8]. Однако эта связь температуры и смертности наблюдается в пределах одной территории, а при сравнении различных территорий и климатических зон оказывается, что наибольшая избыточная смертность наблюдается не в холодных странах, а, наоборот, в странах с теплым климатом. Так, например, в Европе избыточная смертность в зимний период оказалась максимальной на Мальте, в Португалии и Испании, а минимальной — в Словении, Исландии и Финляндии [1]. И даже в достаточно суровых климатических условиях субарктической Норвегии с очень низкими температурами и полярной ночью избыточная смертность в зимний период оказалась небольшой [9]. В Великобритании избыточная смертность в зимний период в 2 раза выше, чем в скандинавских странах.
Наличие "южного" градиента смертности, по всей видимости, связано с адаптацией населения северных стран [9] и, соответственно, с более правильным поведением в зимнее время — с использованием теплой одежды и обогрева помещений [10].
В формировании феномена избыточной смертности в зимний период может иметь значение не только температура на улице, но и температура в помещениях [11]. Она, в свою очередь, зависит от конструкторских и эргономических особенностей здания и возможности оплачивать счета за отопление (среднего дохода на душу населения). В странах Южной Европы здания строят таким образом, чтобы они сохраняли холод в летний период, поэтому в относительно короткий зимний период там может быть холодно, также в этих странах отсутствует центральное отопление. В целом по Европе, по оценкам ВОЗ, именно температура в помещениях
определяет до 30% избыточной смертности в зимний период [10].
Кроме того, в международном исследовании с участием 230 000 участников в 15 странах показано, что сердечно-сосудистые факторы риска также характери-зируются сезонной вариабельностью и наиболее выражены зимой, что может быть одним из объяснений избыточной смертности в этот период [12].
Группами риска избыточной смертности в зимний период являются пожилые люди, так до 93% избыточных смертей в Великобритании приходится на лиц в возрасте 64 года и старше [13]. Также с избыточной смертностью в зимний период ассоциированы низкий уровень затрат на здравоохранение, депривация, бедность, проживание в городе [4, 14]. Tanner L. et al. в систематическом обзоре показали, что значимыми факторами являются низкий уровень дохода, бытовые условия в доме и уровень бедности, не позволяющий обеспечивать адекватное отопление жилищ [15].
Таким образом, возможными причинами более низких значений ИИСЗП в исследуемых регионах, по сравнению с Европейскими данными, могут быть следующие факторы. Все исследуемые регионы были достаточно холодными с четко выраженной зимой и, соответственно, с центральным отоплением. Следовательно, в изучаемых регионах РФ фактор температуры в помещениях не играл значимой роли, и в то же время население адаптировано к низким температурам в зимний период. Кроме того, продолжительность жизни в России меньше, а, следовательно, и меньше доля населения пожилого возраста, которое наиболее чувствительно к низким температурам в зимний период. Кроме того, в анализируемых регионах РФ у большей части населения практически нет взаимосвязи между доходом и отоплением в домах в зимний период, как например, в Великобритании, так как отопление преимущественно центральное. Хотя в сельской местности, где дома отапливаются самостоятельно, эта зависимость также может иметь место.
Помесячная смертность в анализируемых регионах
В таблице 2 представлены средние значения рангов помесячной смертности в Ивановской, Саратовской и Архангельской областях. Чем ниже было среднее значение, тем чаще анализируемый месяц оказывался одним из лидеров по количеству смертей на протяжении изучаемого периода.
Безусловным лидером по количеству смертей оказался январь, его средний ранг оказался наименьшим (p<0,0001) по обеим анализируемым позициям (все причины и ССЗ) в Ивановской и Саратовской области и по ССЗ — в Архангельской области (табл. 3, 4).
На втором месте по числу смертей за месяц был март, который также оказался сходным по всем причинам и по ССЗ в Ивановской и Саратовской области и несколько отличался в Архангельской области, где вторым оказался февраль. И третьим по среднему зна-
Таблица 2
Ранжирование помесячной смертности в Ивановской, Саратовской и Архангельской областях РФ за период 2006-2013 гг (M±SD)
Дек Янв Фев Мар Апр Май Июн Июл Авг Сен Окт Ноя
Ивановская область
Все причины 6,2±2,4 2,0±1,1 7,4±2,0 3,4±1,9 6,6±2,9 4,4±2,3 6,8±3,2 6,0±3,2 8,0±2,8 10,6±2,1 6,4±3,4 9,8±2,1
БСК 5,4±2,8 2,0±1,5 6,1±3,4 3,9±2,3 6,1±2,9 4,3±2,1 7,5±2,1 8,1±3,1 10,6±1,2 9,1±2,0 6,1±3,1 8,6±2,8
Саратовская область
Все причины 7,5±2,4 2,9±2,0 8,3±1,6 3,6±2,3 6,8±2,6 3,8±2,2 7,1±2,4 5,5±3,4 6,5±4,1 11,5±0,7 6,1±3,3 8,5±2,2
БСК 6,4±2,9 1,3±0,7 5,4±2,3 2,6±0,9 5,3±2,1 3,9±2,6 7,1±1,3 9,6±1,8 9,0±2,7 9,8±2,4 7,5±2,2 9,9±1,5
Архангельская область
Все причины 4,3±4,5 5,0±3,2 4,5±2,5 5,9±2,8 6,1±2,9 5,9±2,4 6,4±2,7 7,9±3,2 8,6±2,5 7,8±3,6 8,4±3,6 7,3±3,2
БСК 6,4±3,3 1,1±0,3 4,9±2,4 2,4±0,9 6,4±2,3 4,3±2,3 7,1±1,3 9,6±1,9 10,3±2,0 8,4±2,6 7,4±2,1 9,5±1,7
Таблица 3
Дисперсионный анализ рангов месяцев по количеству смертей от всех причин в трех регионах РФ
3 региона Иваново Саратов Архангельск
Группа Тьюкки Средн. Месяц Группа Тьюкки Средн. Месяц Группа Тьюкки Средн. Месяц Группа Тьюкки Средн. Месяц
Д 3,2 янв Д 1,6 янв Д 2,9 янв Д 4,3 дек
Д, В 4,4 мар Д, В 3,8 мар Д, В 3,6 мар Д 4,5 фев
Д, В 4,5 май Д, в 3,8 май Д с 3,8 май Д 5,0 янв
Д - с 6,0 дек Д - с 6,0 окт Д D 5,5 июл Д 5,9 май
В, с 6,5 апр В, с 6,3 дек Д D 6,1 окт Д 5,9 мар
В, с 6,5 фев В, с 6,6 апр Д D 6,5 авг Д 6,1 апр
В - D 6,8 окт В, с 6,9 фев Д D 6,8 апр Д 6,4 июн
В - D 7,0 июл В, с 7,6 июл Д Е 7,1 июн Д 7,3 ноя
В - D 7,0 июн В, с 7,6 июн В Е 7,5 дек Д 7,8 сен
С, D 7,8 авг с 8,4 авг с Е 8,3 фев Д 7,9 июл
С, D 8,5 ноя с 9,6 ноя D Е 8,5 ноя Д 8,4 окт
D 9,6 сен с 9,6 сен Е 11,5 сен Д 8,6 авг
р<0,0001 р<0,0001 р<0,0001 р=0,13
Примечание: поправка на множественность сравнения сделана по методу Тьюкки; средние значения с одной и той же буквой достоверно не различаются.
чению ранга абсолютных значений смертей оказался май. И опять сходная с предыдущими месяцами ситуация, когда по Ивановской и Саратовской области средние ранги смертей третьего по частоте месяца от всех причин и от ССЗ совпадали, а по Архангельской — отличались. Наибольшее среднее значение ранга, а, следовательно, наименьшее количество смертей, наблюдалось в июле-сентябре.
В исследованиях, выполненных в других странах, показано, что в северном полушарии наименьшая смертность наблюдается поздним летом-осенью, причем, в средиземноморских странах это всегда сентябрь (даже появился термин "феномен сентября), в США — август, в Японии — июль [5]. Январь является лидером по смертности в зимний период в Странах Европы, США и Японии, в марте также отмечаются высокие показатели смертности в этих странах, а вот май в анализируемых странах, как правило, характеризовался относительно низкой долей смертей. В августе-сентябре оптимальная температура, плюс отпуск, который оказывает как психологический, так и физиологический эффект, обуславливал низкую смертность.
Заключение
В настоящем исследовании избыточная смертность в зимний период проанализирована с помощью простого в расчетах и интерпретации ИИСЗП, который широко применяется для изучения этого явления в Европе. Применение этого индекса позволяет сравнивать регионы между собой, проводить сопоставление результатов с данными европейских исследований, изучать избыточную смертность в динамике и обобщать данные на основании определения среднего значения ИИСЗП.
В целом избыточная смертность в зимний период, измеренная по ИИСЗП, составляет 3,5-6,5% по всем причинам и 12,0-14,0% по ССЗ. Это меньше, чем в среднем по Европе и существенно меньше, чем в некоторых странах южной Европы, что может быть обусловлено рядом фактором. Однако в настоящее исследование не вошли южные регионы РФ, в которых избыточная смертность в зимний период может оказаться выше.
Помесячная смертность в анализируемых регионах в целом совпала с европейскими результатами, когда среди лидеров оказались январь и март, а наименьшие показатели смертности фиксировались в июле-сентябре.
Таблица 4
Дисперсионный анализ рангов месяцев по количеству смертей от ^З в трех регионах РФ
3 региона Иваново Саратов Архангельск
Группа Тьюкки Средн. Месяц Группа Тьюкки Средн. Месяц Группа Тьюкки Средн. Месяц Группа Тьюкки Средн. Месяц
A 1,5 янв A 2,0 янв A 1,3 янв A 1,1 янв
A, B 3,0 мар A, B 3,9 мар A, B 2,6 мар A, B 2,4 мар
B, C 4,1 май A - C 4,3 май A - C 3,9 май A - C 4,3 май
C, D 5,5 фев A - D 5,4 дек B, C 5,3 апр B - D 4,9 фев
C, D 5,9 апр A - E 6,1 апр B - D 5,4 фев C - E 6,4 апр
D, E 6,0 дек A - E 6,1 окт C - E 6,4 дек C - E 6,4 дек
D, E 7,0 окт A - E 6,1 фев C - E 7,1 июн C - F 7,1 июн
D - F 7,3 июн B - E 7,5 июн C - E 7,5 окт C - F 7,4 окт
E - G 9,1 сен B - E 8,1 июл D, E 9,0 авг D - F 8,4 сен
E - G 9,1 июл C - E 8,6 ноя E 9,6 июл E, F 9,5 ноя
F,G 9,3 ноя D, E 9,1 сен E 9,8 сен E, F 9,6 июл
G 10,0 авг E 10,6 авг E 9,9 ноя F 10,3 авг
р<0,0001 р<0,0001 р<0,0001 р<0,0001
Примечание: поправка на множественность сравнения сделана по методу Тьюкки. Средние значения с одной и той же буквой достоверно не различаются.
Несмотря на достаточно длительный период изучения избыточной смертности в зимний период, до сих пор нет четкого понимания механизмов и детерминант этого явления, однако на протяжении ХХ века зафиксировано существенное снижение выраженности этого явления [16].
До сих пор не ясно, какие меры могут привести к эффективному снижению смертности в зимний период. Из относительно доказанных подходов — это адекватное отопление жилищ и иммунизация от вирусной инфекции групп риска. Есть предположение, что именно иммунизация от гриппа способствовала снижению показателей избыточной смерт-
Литература
1. Fowler T, Southgate RJ, Waite T et al. Excess Winter Deaths in Europe: A multi-country descriptive analysis. Eur J Public Health 2014; 11, pii: cku073.
2. Mercer JB Cold — an underrated risk factor for health. Environmental Research 2003; 92:813.
3. Boytsov SA, Lukyanov MM, Kontsevaya AV, et al. Features of seasonal cardiovascular mortality in winter in Russian regions with different climatic and geographical characteristics. J. Rational Pharmacotherapy in Cardiology. 2013; 9(6): 627-32. Russian (Бойцов С.А., Лукьянов М.М., Концевая А. В. и соавт. Особенности сезонной смертности населения от болезней системы кровообращения в зимний период в регионах Российской Федерации с различными климато-географическими характеристиками. Рациональная фармакотерапия в кардиологии 2013; 9(6): 627-32).
4. Healy JD. Excess winter mortality in Europe: a cross country analysis identifying key risk factors. J Epidemiol Commun Health 2003; 57: 784-9.
5. Falagas ME, Karageorgopoulos DE, Moraitis LI, et al. Seasonality of mortality: the September phenomenon in Mediterranean countries. CMAJ 2009; D0I:10.1503/ cmaj. 090694.
6. Unified Interdepartmental Statistical Information System (UniSIS) 2014, http://www. fedstat.ru/indicators/start.do. Russian (Единая межведомственная информационно -статистическая система (ЕМИСС), дата выгрузки данных март 2014). http://www. fedstat.ru/indicators/start.do).
7. Eurowinter Group. Cold exposure and winter mortality from ischaemic heart disease, cerebrovascular disease, respiratory disease, and all causes in warm and cold regions of Europe. Lancet 1997; 349: 1341-6.
8. Analitis A, Katsouyanni K, Biggeri A, et al. Effects of Cold Weather on Mortality: Results From 15 European Cities Within the PHEWE Project. American Journal of Epidemiology
ности в зимний период, наблюдавшемуся на протяжении ХХ века [16].
Необходимы дальнейшие исследования, направленные на анализ региональных особенностей избыточной смертности в зимний период и помесячной смертности. Вследствие значительной вариабельности климатических, социально-экономических и прочих параметров российских регионов, подобные исследования могут способствовать уточнению механизмов и выявление детерминант избыточной смертности в зимний период в целом. Также учет региональных особенностей будет способствовать разработке эффективных мер по снижению избыточной смертности в зимний период.
2008; 168, 12:1397-408.
9. Hopstock LA, Wilsgaard T. Seasonal variation in incidence of acute myocardial infarction in a sub-Arctic population: the Troms0 Study 1974-2004. Eur J Cardiovasc Prev Rehabil 2011; Apr;18(2):320-5. doi: 10.1097/HJR.0b013e32833c7c28.
10. Eng H, Mercer JB. Mortality from cardiovascular diseases and its relationship to air temperature during the winter months in Dublin and Oslo/Akershus. Int J Circumpolar Health 2000; 59:176-81.
11. Environmental burden of disease associated with inadequate housing. A method guide to the quantification of health effects of selected housing risks in the WHO European Region. World Health Organization 2011.
12. Marti-Soler H, Gubelmann C, Aeschbacher S et al. Seasonality of cardiovascular risk factors: an analysis including over 230 000 participants in 15 countries. Heart 2014;100: 1517-23 doi:10.1136/heartjnl-2014-305623.
13. Hajat S, Kovats RS, Lachowycz K (2007). Heat-related and cold-related deaths in England and Wales: who is at risk? Occupational and Environmental Medicine, 64: 93-100.
14. Rudge J (1996). British weather: conversation topic or serious health risk? International Journal of Biometeorology, 39: 151-5.
15. Tanner LM, Moffatt S, Milne E et al. Socioeconomic and behavioural risk factors for adverse winter health and social outcomes in economically developed countries: a systematic review of quantitative observational studies. J Epidemiol Community Health 2013; 67: 1061-7 doi:10.1136/jech-2013-202693.
16. Carson C, Hajat S, Armstrong B, et al. Declining vulnerability to temperature related mortality in London over the 20th century. Am J Epidemiol 2006; 164: 77-84.
ВЗАИМОСВЯЗЬ НАРУШЕНИЙ ДЫХАНИЯ ВО СНЕ, ЭМОЦИОНАЛЬНЫХ ЖАЛОБ И АНТРОПОМЕТРИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ (РЕЗУЛЬТАТЫ СКРИНИНГОВОГО ОПРОСА ЖИТЕЛЕЙ САНКТ-ПЕТЕРБУРГА)
12 3 3 3 3 3 3
Дубинина Е. А. ' , Коростовцева Л. С. , Ротарь О. П. , Могучая Е. В. , Бояринова М. А. , Колесова Е. П. , Алиева А. С. , Кравченко С. О. , Паскарь Н. А. , Свиряев Ю. В. , Алёхин А. Н. , Конради А. О.
Цель. Оценка распространенности нарушений дыхания во сне (НДС), их сопряженности с эмоциональными жалобами, антропометрическими характеристиками и характеристиками образа жизни в репрезентативной выборке жителей крупного мегаполиса (Санкт-Петербурга).
Материал и методы. С использованием структурированного интервью и методов антропометрии было обследовано 358 жителей Санкт-Петербурга в возрасте 21-68 лет. Оценивались наличие/отсутствие и частота проявлений диссомнических явлений и НДС (храпа, остановок дыхания во сне), эмоциональные жалобы, индекс массы тела, характеристики образа жизни. 21,5% респондентов затруднились ответить на вопрос о качестве дыхания во сне, из них большую часть составили женщины (25,9% против 14,2% р<0,05). В итоге были проанализированы данные 281 респондента — 115 мужчин и 166 женщин.
Результаты. Наличие регулярного храпа отмечают 29,6% мужчин и 22,9% женщин. Пропорциональное увеличение частоты храпа с возрастом отмечалось только среди женщин (г=0,21, р<0,01). О наличии эпизодов апноэ сообщают 14,3% респондентов. Отчетливых различий по данному параметру между мужчинами и женщинами и в разных возрастных группах не выявлено. Вне зависимости от пола и возраста частота храпа была связана с индикаторами ожирения: индексом массы тела (г=0,26; р<0,001) и окружностью талии (г=0,24; р<0,001). Зависимости между частотой апноэ и индикаторами ожирения обнаружено не было. Была выявлена связь частоты храпа с уровнем сонливости (г=0,21, р=0,001), выраженностью эмоциональной напряженности (г=0,24, р<0,001) и подавленности (г=0,20, р<0,01), частотой эпизодов бруксизма (г=0,18, р<0,01) и пробуждений с ощущением удушья / тяжести в груди (г=0,17, р<0,01). Частота апноэ коррелировала с типичностью чувства усталости после ночного сна (г=0,16, р<0,01), частотой пробуждений с ощущением удушья/тяжести в груди (г=0,17, р<0,01), а также частотой эпизодов бруксизма (г=0,16, р=0,01). Отчетливой сопряженности НДС и характеристик образа жизни выявлено не было.
Заключение. У каждого четвертого взрослого жителя Санкт-Петербурга выявляются НДС, которые связаны с общим снижением качества сна, дис-сомническими и эмоциональными жалобами, а также с показателями ожирения.
Российский кардиологический журнал 2014, 11 (115): 31-37
http://dx.doi.org/10.15829/1560-4071-2014-11-31-37
Ключевые слова: нарушения дыхания во сне, эмоциональные жалобы, ожирение, скрининговое исследование.
1фГБОУ ВПО Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена, Санкт-Петербург; 2ФГБУ Санкт-Петербургский научно-исследовательский психоневрологический институт им. В. М. Бехтерева Министерства здравоохранения РФ, Санкт-Петербург; 3ФГБУ Федеральный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова Министерства здравоохранения РФ, Санкт-Петербург, Россия.
Дубинина Е. А.* — кандидат психологических наук, доцент кафедры клинической психологии и психологической помощи, Коростовцева Л. С. — к.м.н., научный сотрудник рабочей группы по сомнологии, Ротарь О. П. — к.м.н., заведующая научно-исследовательской лабораторией, Могучая Е. В. — аспирант, научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории, Бояринова М. А. — аспирант, научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории, Колесова Е. П. — аспирант, научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории, Алиева А. С. — аспирант, научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории, Кравченко С. О. — интерн ФМИЦ, Паскарь Н. А. — к.м.н., заведующая научно-исследовательской лабораторией организации медицинской помощи, Свиряев Ю. В. — д.м.н., руководитель рабочей группы по сомнологии, Алёхин А. Н. — д.м.н., профессор, заведующий кафедрой клинической психологии и психологической помощи, Конради А. О. — д.м.н., профессор, заместитель директора по научной работе.
*Автор, ответственный за переписку (Corresponding author): trifonovahelen@yandex.ru
ИМТ — индекс массы тела, НДС — нарушения дыхания во сне.
Рукопись получена 25.09.2014 Рецензия получена 23.10.2014 Принята к публикации 30.10.2014
RELATIONSHIP OF SLEEP-DISORDERED BREATHING, EMOTIONAL COMPLAINTS AND ANTROPOMETRIC MEASUREMENTS (THE RESULTS OF SCREENING SURVEY AMONG SAINT-PETERSBURG CITIZENS)
12 33 3 3 33 3
Dubinina E. A. ' , Korostovtseva L. S. , Rotar O. P. , Moguchaya E. V. , Boyarinova M. A. , Kolesova E. P. , Alieva A. S. , Kravchenko S. O. ,
3 ' 3 ' ^ 3
Paskar N. A.3, Sviryaev Yu. V. 3, Alyokhin A. N.1, Konradi A. O.3
Aim. To assess the prevalence of sleep-disordered breathing (SDB), their relation to emotional complaints, antropometric measures and life-style factors in representative cohort of a large city inhabitants (Saint-Petersburg). Material and methods. Using structured interview and antropometric methods we studied 358 citizens of Saint-Petersburg at the age of 21-68 y. o. The presence/absence of the following were evaluated: dyssomnias, SDB (snore, breathing pauses), emotional complaints, body mass index, life-style characteristics. 21,5% of respondents could not respond definitely about the sleep breathing quality, of those mostly women (25,9% vs 14,2%; p<0,05). Finally we analyzed 281 respondents - 115 men and 166 women. Results. Regular snore do confirm 29,6% men and 22,9% women. Proportional increase of snoring with the age was found only in women (r=0,21; p<0,01). Apnea episodes are reported by 14,3% respondents. Clear differences by this parameter in men and women in different ages are not found. Not depending on gender and age the snore prevalence was related to obesity markers: body mass index (r=0,26; p<0,001) and waist circumference (r=0,24; p<0,001). There was no relationship of apnea prevalence and
obesity markers. There was connection between snore prevalence with sleepiness level (r=0,21, p=0,001), emotional tension (r=0,24, p<0,001) and despondency (r=0,20, p<0,01), prevalence of bruxism (r=0,18, p<0,01) and awake with the feeling of suffocation / heaviness in the chest (r=0,17, p<0,01). Apnea prevalence correlated with typicality of fatigue after night sleep (r=0,16, p<0,01), awake with the feeling of suffocation / heaviness in the chest (r=0,17, p<0,01), and with bruxism prevalence (r=0,16, p =0,01). There was no clear evidence of SDB with lifestyle connections. Conclusion. Every fourth adult of Saint-Petersburg shows the signs of SDB, which are linked with overall sleep quality decrease, dyssomnias and emotional complaints, and with obesity values.
Russ J Cardiol 2014, 11 (115): 31-37
http://dx.doi.org/10.15829/1560-4071-2014-11-31-37
Key words: sleep disordered breathing, emotional complaints, obesity, screening study.
1FSBEI HPE Russian State University for Pedagogics n.a. I. M. Herzen, Saint-Petersburg; 2FSBI Saint-Petersburg Scientific-Research Psychoneurological Institute n.a.
В настоящее время нарушения дыхания во сне (НДС) признаются значимой медико-социальной проблемой, что связано с их высокой распространенностью, а также доказанной ролью в формировании риска развития и неблагоприятной динамики сердечно-сосудистых заболеваний [1]. Привычный храп регистрируется, по разным оценкам, у 10-59% взрослого населения, остановки дыхания во сне по самоотчетам характерны для 4-15%, при проведении диагностического исследования НДС регистрируются у 9% женщин и 24% мужчин, сочетание инструментального подтвержденного апноэ во сне и специфических жалоб выявляется у 2-5% женщин и 3-7% мужчин [2, 3]. Ряд авторов отмечает тесные ассоциации НДС и эмоциональных расстройств, включая клинически значимые тревогу и депрессию, однако данные, касающиеся этой взаимосвязи, несколько противоречивы [4]. В отдельных исследованиях установлена взаимосвязь НДС и других диссомнических явлений, их негативное влияние на качество сна в целом [5].
Несмотря на существенные последствия для состояния здоровья и качества жизни, лишь незначительное число лиц с НДС обращаются за специализированной помощью, что связано, в том числе, с неосведомленностью об их наличии. Это делает актуальными скрининговые исследования для выявления групп риска среди "условно здорового" населения и определения маркеров НДС, в том числе на основании сопряженных диссомнических и эмоциональных жалоб, а также специфических характеристик образа жизни.
Вышеизложенное определило цель настоящего исследования, которая состояла в оценке распространенности НДС, их сопряженности с эмоциональными жалобами, антропометрическими характеристиками и характеристиками образа жизни в репрезентативной выборке жителей крупного мегаполиса (Санкт-Петербурга).
Материал и методы
Исследование реализовывалось на базе сомнологи-ческой лаборатории ФГБУ "Федеральный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова" Минздрава России в рамках исследования "Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний в регионах Российской Федерации" (ЭССЕ-РФ) [6]. Исходную группу составили 358 человек, случайным образом отобранных из списка (1600 респондентов) участников исследования ЭССЕ-РФ в Санкт-Петербурге.
В связи с задачей скрининга НДС и выявления сопряженных с ними диссомнических и эмоциональных жалоб использовалось структурированное интер-
V.M. Bekhterev of the Ministry of Health, Saint-Petersburg; 3FSBI Federal Medical Research Centre n.a. V. A. Almazov of the Ministry of Health, Saint-Petersburg, Russia.
вью, направленное на оценку следующих параметров: наличие/отсутствие и частота храпа; наличие/отсутствие и частота остановок дыхания во сне; средняя продолжительность сна; средняя продолжительность периода засыпания и частота пробуждений ночью; трудности засыпания; частота проявлений интрасом-нических нарушений (пробуждения ночью, кошмарные сновидения, пробуждения с чувством удушья / тяжести в груди, двигательные расстройства во сне, повышенная потливость ночью); частота проявлений постсомнических нарушений (раннее окончательное пробуждение, чувство усталости после ночного сна); сонливость днем; опыт приема снотворных препаратов; характеристики образа жизни (уровень физической активности; частота употребления алкоголя; табакокурение); выраженность жалоб тревожного спектра (эмоциональная напряженность, нервозность, раздражительность); выраженность жалоб депрессивного спектра (эмоциональная подавленность, сниженный фон настроения).
Перечень признаков диссомнических расстройств был сформирован на основании сомнологических классификаций, а также шкал Питтсбургского опросника для оценки качества сна (Pittsburgh Sleep Quality Index) [7] и шкалы сонливости Эпфорта (Epworth Sleepiness Scale) [8].
Оценивались также антропометрические индикаторы ожирения: индекс массы тела (ИМТ) и окружность талии.
Из анализа были исключены данные респондентов, затруднившихся указать на наличие/отсутствие и частоту проявлений НДС. Таким образом, из исходных 358 наблюдений было исключено 77 (21,5%) — 19 мужчин и 58 женщин. Женщины затруднялись с ответом на вопрос о наличии/отсутствии НДС значимо чаще (p<0,05). В итоге были проанализированы данные 281 респондента — 115 мужчин и 166 женщин в возрасте от 21 до 68 лет. Распределение по возрастным группам в соответствии с международной классификацией [9] оказалось следующим: в возрасте до 24 лет — 1 чел., в возрасте 25-44 года — 91 чел., в возрасте 45-64 года — 186 чел., в возрасте >65 лет —3 чел. В связи с тем, что подгруппы ранней взрослости (до 25 лет) и пожилого возраста (>65 лет) были представлены недостаточным количеством наблюдений, при анализе данных возрастные группы были объединены в следующие: ранняя и средняя взрослость (21-44 года) и зрелый и пожилой возраст (45-68 лет).
При анализе данных использовались следующие математико-статистические методы: стандартные описательные статистики (среднее, стандартная
