CC BY
6УДК 614.2:616-002.5-036.22:519.237.8(470+571)
СОВРЕМЕННАЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНАЯ ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ЭПИДЕМИОЛОГИИ ТУБЕРКУЛЕЗА И ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАБОТЫ ФТИЗИАТРИЧЕСКОЙ СЛУЖБЫ В РЕСПУБЛИКЕ КРЫМ
Голубова Т. Н.1, Махкамова З. Р.1, Овсянникова Н. М.2, Ткаченко И. Ю.3
Кафедра общественного здоровья и здравоохранения, Медицинская академия имени С. И. Георгиевского ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В. И. Вернадского», 295051, бульвар Ленина, 5/7, Симферополь, Россия; 2Кафедра физики и медицинской информатики, Физико-технический институт ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В. И. Вернадского», Симферополь, Россия;
3ГБУЗ РК «Крымский республиканский клинический центр фтизиатрии и пульмонологии», Симферополь, Россия; Для корреспонденции: Голубова Татьяна Николаевна, кандидат медицинских наук, доцент кафедры общественного здоровья и здравоохранения, Медицинская академия им. С. И. Георгиевского ФГАОУ ВО «КФУ им. В. И. Вернадского», е-mail: tn.golubova@yandex.ru
For correspondence: Tatiana N. Golubova, PhD, Associate professor of the department of Public Health and Healthcare of Medical Academy named after S.I. Georgievsky of Vernadsky CFU, Simferopol, Russia. E-mail: tn.golubova@yandex.ru Information about authors:
Golubova T. N., http://orcid.org/0000-0001-5419-8612 Makhkamova Z. R., http://orcid.org/0000-0002-2765-6371 Ovsyannikova N. M., http://orcid.org/0000-0003-1775-2041 Tkachenko I. Yu., http://orcid.org/0000-0002-2939-1717
РЕЗЮМЕ
Представлены результаты кластерного анализа территорий Республики Крым по эпидемиологии ТБ и показателям работы фтизиатрической службы за период 2004-2015 гг. Города и районы РК объединены в четыре кластера на основании максимального (12 из 16) числа статистически значимых различий между исследуемыми показателями. Города Керчь, Ялта, Евпатория, Феодосия, Белогорский и Сакский районы (первый кластер) объединены по лучшим по республиканским показателям работы фтизиатрической службы, что статистически значимо подтверждается более низкими показателями заболеваемости ТБ. Город Симферополь, Бахчисарайский, Кировский, Ленинский, Нижнегорский, Первомайский, Раздольненский и Симферопольский районы (второй кластер) характеризуются уровнями заболеваемости и смертности от ТБ ниже, чем в первом кластере и по Крыму в целом, но показатели работы фтизиатрической службы также ниже общекрымских значений и показателей первого кластера. Города Алушта, Армянск, Судак, Советский и Черноморский районы (третий кластер) характеризуются самым низким уровнем заболеваемости и смертности от ТБ в регионе, но на фоне низких значений ряда показателей фтизиатрической службы и статистически значимо самого высокого процента умерших от ТБ на дому в РК. Джанкойский, Красногвардейский и Красноперекопский районы Крыма вошли в четвертый кластер с самыми высокими уровнями заболеваемости и смертности по ТБ, а также самыми низкими показателями работы фтизиатрической службы.
Ключевые слова: туберкулез; эпидемиология туберкулеза; показатели фтизиатрической службы; кластерный анализ; Республика Крым. CURRENT TERRITORIAL DIFFERENTIATION OF THE TUBERCULOSIS EPIDEMIOLOGY AND TUBERCULOSIS CONTROL SERVICE INDICATORS IN THE REPUBLIC OF CRIMEA
Golubova T. N.1, Makhkamova Z. R.1, Ovsyannikova N. M.2, Tkachenko I. Yu.3
1Medical Academy named after S. I. Georgievsky of Vernadsky CFU, Simferopol, Russia 2Physical-technical Institute of Vernadsky CFU, Simferopol, Russia
3SBME RC «Crimean Republican Clinical Center of Phthisiology and Pulmonology» Simferopol, Russia
SUMMARY
The results of clustering of the Republic of Crimea territories based on the epidemiology of tuberculosis and tuberculosis control service indicators for the period of 2004-2015 are presented. Cities and areas are grouped into 4 clusters according to the largest (12 out of 16) number of statistically significant differences in the indicators studied. Kerch, Yalta, Yevpatoria, Feodosia, Belogorsky and Saksky Districts (the 1st cluster) are all featured with the best tuberculosis control service indicators in the Crimea, statistically confirmed by the lower TB incidence rate. Simferopol, Bakhchisaraysky, Kirovsky, Leninsky, Nizhnegorsky, Pervomaysky, Razdolnenskyand Simferopolsky Districts (the 2nd cluster) are characterized by lower TB incidence and mortality rate than the 1st cluster and the Crimea as a whole, however the tuberculosis control service indicators are also lower than in the Crimea and the 1st cluster. Alushta, Armyansk, Sudak, Sovetsky and Chernomorsky Districts (the 3rd cluster) are characterized by the lowest TB incidence and mortality rate in the Crimea against the background of the low values of some TB control service indicators and the statistically significant highest percentage of TB patients who died at home in the Crimea. Dzhankoysky, Krasnogvardeysky and Krasnoperekopsky Districts of Crimea compose the 4th cluster having the highest TB incidence and mortality and the lowest TB control service indicators in the Republic of Crimea.
Key words: tuberculosis; TB epidemiology; TB control indicators; cluster analysis; Republic of Crimea.
Эксперты ВОЗ определи туберкулез (ТБ) как одну из 10 основных причин смерти в мире [1] и назвали страны, вносящие наибольший «вклад» в «глобальное бремя» ТБ в мире. В эту группу стран входит и Россия [2, 3].
Исследования эпидемиологии туберкулеза обычно проводятся на основании нескольких основных показателей заболеваемости и смертности. Количественный и качественный тренд заболеваемости ТБ в России в последние десятилетия анализировался многими отечественными исследователями [4, 5, 6]. Метод кластеризации территорий по ряду демографических показателей и заболеваемости дает информацию как о благоприятной, так и о критической ситуации для оптимального финансирования деятельности практического здравоохранения и повышения эффективности лечебно-профилактических мероприятий [7, 8, 9].
Интерес для выявления причин заболеваемости и смертности вследствие ТБ и принятия управленческих решений в системе оказания противотуберкулезной помощи представляет использование комплексного анализа показателей здоровья населения в отношении ТБ и показателей фтизиатрической службы, что дает большую информативность за счет одновременного изучения множества факторов. Многомерный анализ может быть использован для идентификации территорий с однородными показателями здоровья населения по ТБ и эффективности работы противотуберкулезных учреждений. Кластерный анализ является одним из методов классификации по определенным параметрам для разделения выборочной совокупности в многомерном пространстве [10].
Цель исследования: проанализировать эпидемиологическую ситуацию по туберкулезу в Республике Крым (РК) одновременно по множеству показателей здоровья населения и работы фтизиатрической службы за период 2004-2015 гг. и дифференцировать территорию субъекта на регионы, обладающие однородными характеристиками.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Использованы данные официальной статистики за 2004-2015 гг. ГБУЗ РК «Крымский республиканский клинический центр фтизиатрии и пульмонологии». Рассчитаны средние значения 16 показателей фтизиатрической службы РК за анализируемый период времени:
1. заболеваемость ТБ всех локализаций на 100 тыс. населения;
2. заболеваемость ТБ легких на 100 тыс. населения;
3. заболеваемость бактериальными формами ТБ на 100 тыс. населения;
4. заболеваемость деструктивными формами ТБ на 100 тыс. населения;
5. своевременность выявления больных ТБ легких (%);
6. выявляемость больных активным ТБ легких при профосмотрах взрослых и подростков (%);
7. выявляемость больных активным ТБ легких при профосмотрах детей (%);
8. заболеваемость детей ТБ всех локализаций на 100 тыс. детского населения;
9. заболеваемость детей ТБ легких на 100 тыс. детского населения;
10. охват флюорографическими (ФГ) осмотрами на 1000 населения;
11. охват туберкулиновыми пробами на 1000 детского населения;
12. смертность от ТБ на 100 тыс. населения;
13. удельный вес умерших от ТБ на дому;
14. удельный вес умерших от ТБ до 1 года наблюдения;
15. рецидивы ТБ (% к впервые выявленным больным всеми формами туберкулеза);
16. процент госпитализации впервые выявленных больных ТБ.
* используются для анализа ситуации по туберкулезу только в Республике Крым.
Для дифференциации территорий РК по выбранным показателям использован кластерный анализ. В основе данного метода многомерной статистики лежит разбиение (классификация) множества объектов на подмножества (кластеры) с однородными характеристиками [10]. В данной работе для кластеризации городов и районов РК использовался метод к-средних, при котором число кластеров, на которое требуется разбить изучаемую совокупность объектов, определяется исследователем [11]. В качестве критерия оптимизации рассматривалось количество показателей, между средними значениями которых выявлены статистически значимые различия между кластерами.
РЕЗУЛЬТАТЫ
В результате проведенной кластеризации оптимальным явилось объединение городов и районов РК по выбранным показателям здоровья населения и работы фтизиатрической службы в 4 кластера (табл. 1).
ОБСУЖДЕНИЕ
При сравнении усредненных показателей фтизиатрической службы в кластерах с аналогичными показателями в Республике Крым более благоприятная ситуация по ТБ наблюдается в городах и районах РК, объединенных в 1-й кластер (см. табл. 1). Выявляемость активного ТБ легких на профосмо-трах взрослых и подростков, охват ФГ осмотрами и туберкулиновыми пробами здесь статистически значимо выше общекрымского уровня, а большин-
ство других показателей не ниже среднего значения по региону. Однако в данном кластере отмечается ряд негативных моментов: в сравнении с
показателями по Крыму статистически значимо ниже выявляемость активного ТБ легких при про-фосмотрах детей и несколько выше уровень смертности (табл. 3).
Таблица 1
Объединение территориальных подразделений РК в кластеры по усредненным показателям фтизиатрической службы за период 2004-2015 гг.
Кластер № 1 Кластер № 2 Кластер № 3 Кластер № 4
г. Керчь г. Ялта г. Евпатория г. Феодосия Белогорский р-н Сакский р-н г. Симферополь Бахчисарайский р-н Кировский р-н Ленинский р-н Нижнегорский р-н Первомайский р-н Раздольненский р-н Симферопольский р-н г. Алушта г. Армянск г. Судак Советский р-н Черноморский р-н Джанкойский р-н Красногвардейский р-н Красноперекопский р-н
При таком числе кластеров число статистически значимых различий между показателями оказалось
максимальным (12 из 16) (табл. 2). .,.,.„
Таблица 2
Статистическая значимость различий между показателями в кластерах
№ Показатели Уровень значимости различий, р
1 Заболеваемость ТБ легких на 100 тыс. населения 0,000302
2 Заболеваемость ТБ всех локализаций на 100 тыс. населения 0,000956
3 Заболеваемость бактериальными формами ТБ на 100 тыс. населения 0,000991
4 Заболеваемость деструктивными формами ТБ на 100 тыс. населения 0,002840
5 * Своевременность выявления больных ТБ легких (%) 0,280851
6 Выявляемость больных активным ТБ легких при профосмотрах взрослых и подростков (%) 0,001490
7 Выявляемость больных активным ТБ легких при профосмотрах детей (%) 0,000016
8 Заболеваемость детей ТБ всех локализаций на 100 тыс. детского населения 0,000034
9 * Заболеваемость детей ТБ легких на 100 тыс. детского населения 0,123534
10 Охват ФГ осмотрами на 1000 населения 0,051750
11 Охват туберкулиновыми пробами на 1000 детского населения 0,000388
12 Смертность от ТБ на 100 тыс. населения 0,000643
13 Удельный вес умерших от ТБ на дому (%) 0,007488
14 * Удельный вес умерших от ТБ до 1 года наблюдения (%) 0,075661
15 * Рецидивы ТБ (% к впервые выявленным больным всеми формами туберкулеза) 0,629169
16 Процент госпитализации впервые выявленных больных ТБ 0,000661
Примечание: "Статистически значимых различий I лено.
Последнее требует проведения мониторинга, анализа и дифференциации причин смертности больных с диагнозом ТБ, что должно привести к снижению уровня смертности больных от ТБ в дальнейшем. На территориях РК, объединенных во 2-ой кластер (см. табл. 1), благоприятная картина
жду средними значениями в кластерах не выяв-
по большинству показателей здоровья населения по ТБ в сравнении с показателями 1-го кластера (ниже уровни заболеваемости и смертности) нивелируется статистически значимо высоким уровнем заболеваемости детей ТБ всех локализаций, низким охватом ФГ осмотрами и туберкулиновыми
Таблица 3
Средние значения показателей фтизиатрической службы за период 2004-2015 гг. в РК и по кластерам
Показатели РК 1 кластер M±SD 2 кластер M±SD 3 кластер M±SD 4 кластер M±SD
1. Заболеваемость ТБ легких на 100 тыс. населения 71,3 67,2±10,8 62,5±6,9 58,6±4,8 89,9±9,3
2. Заболеваемость ТБ всех локализаций на 100 тыс. населения 80,9 75,9±13,6 71,1±8,6 65,2±6,8 101,3±11,2
3. Заболеваемость бактериальными формами ТБ на 100 тыс. населения 35,7 33,2±7,2 32,8±4,2 31,1±1,4 47,7±4,7
4. Заболеваемость деструктивными формами ТБ на 100 тыс. населения 23,8 22,8±3,7 22,6±2,9 22,1±3,4 32,3±4,7
5.Своевременность выявления больных ТБ легких (%) 50,1 50,6±4,7 46,1±6,7 43,3±7,3 47,2±3,5
6. Выявляемость больных активным ТБ легких при профосмотрах взрослых и подростков (%) 53,8 59,9±6,8 48,1±3,3 49,7±4,6 52,6±1,0
7. Выявляемость больных активным ТБ легких при профосмотрах детей (%) 77,7 58,8±4,5 62,8±13,1 21,1±12,5 60,8±11,1
8. Заболеваемость детей ТБ всех локализаций на 100 тыс. детского населения 13,8 12,6±3,1 16,2±3,2 6,7±3,2 20,0±1,8
9. Заболеваемость детей ТБ легких на 100 тыс. детского населения 4,3 4,3±1,3 4,4±1,2 2,5±2,5 5,2±1,2
10. Охват ФГ осмотрами на 1000 населения 507,0 554,0±83,0 479,0±53,0 499,0±47,0 427,0±61,0
11. Охват туберкулиновыми пробами на 1000 детского населения 849,0 903,0±38,0 823,0±38,0 902,0±60,0 760,0±42,0
12. Смертность от ТБ на 100 тыс. населения 20,3 21,3±3,0 17,7±2,0 16,2±3,1 26,4±4,9
13. Удельный вес умерших от ТБ на дому(%) 38,8 28,8±2,1 37,2±10,5 45,6±10,3 48,1±0,4
14. Удельный вес умерших от ТБ до 1 года наблюдения (%) 16,7 13,1±8,8 21,8±10,6 27,5±5,4 18,1±5,4
15. Рецидивы ТБ (% к впервые выявленным больным всеми формами туберкулеза) 16,1 16,9±5,1 14,7±3,8 17,1±3,4 17,0±1,3
17. Процент госпитализации впервые выявленных больных ТБ 81,7 93,3±7,0 80,7±5,8 79,8±2,7 77,7±3,1
пробами (см. табл. 2 и 3). Данные негативные моменты существенно отягощают эпидемиологическую ситуацию по ТБ в данном кластере. Низкие охваты ФГ осмотрами и туберкулиновыми пробами ведут к недовыявлению больных и мнимому снижению показателя заболеваемости ТБ, а в дальнейшем - к резкому росту данного показателя и, как следствие, к дальнейшему росту показателя заболеваемости ТБ у детей. Требуется проведение анализа работы общелечебной сети в направлении организации ФГ осмотров населения и туберку-линодиагностики с целью улучшения ситуации по
ТБ во 2-ом кластере. В регионах РК, вошедших в 3-й кластер, самые низкие уровни заболеваемости и смертности от ТБ по РК наблюдаются на фоне неблагоприятных показателей работы фтизиатрической службы на этих территориях: очень низкой выявляемости больных активным ТБ легких при профосмотрах детей и низкой своевременности выявления больных ТБ легких. В данном кластере статистически значимо наблюдается самый высокий процент умерших от ТБ на дому по Крыму (см. табл. 3 и 2). В регионах, включенных в данный кластер, необходимо проведение активной совместной
работы фтизиатрической и патологоанатомиче-ской служб, так как у ряда больных, умерших на дому, ранее перенесших ТБ и излеченных от него, причиной смерти при вскрытии необоснованно устанавливают «туберкулез». К улучшению эпидемиологической ситуации по ТБ в данном кластере приведет и 100 % госпитализация бациллярных больных в противотуберкулезные стационары.
Неблагоприятная ситуация по туберкулезу и работе фтизиатрической службы наблюдается в районах РК, вошедших в 4-й кластер. Объединение соответствующих территорий произошло в результате отклонения практически всех показателей здоровья населения и службы в негативную сторону, только выявляемость больных активным ТБ легких при профосмотрах взрослых и подростков соответствует среднему значению по РК (см. табл. 3). Учитывая, что показатель выявляемости больных активным ТБ легких при профосмотрах взрослых и подростков соответствует среднему значению по РК, можно сделать вывод, что население данных регионов имеет настороженность в отношении ТБ. С другой стороны, организация ФГ осмотров в общелечебной сети находится на низком уровне. Это приводит к тому, что большинство больных выявляется при самостоятельном обращении в лечебное учреждение при уже достаточно запущенной форме заболевания. Районы, включенные в 4-й кластер, характеризуются высокой плотностью населения, высоким уровнем миграции и на фоне этого - отсутствием или недостаточной укомплектованностью врачами-фтизиатрами. Выявленные негативные моменты требуют проведения глубокого анализа основных показателей по ТБ, совместной работы фтизиатрической службы и общелечебной сети по следующим направлениям:
• планирование и организация профилактических осмотров населения данных районов с целью своевременного выявления и госпитализации больных ТБ;
• проведение анализа и мониторинга причин смертности больных с диагнозом «туберкулез», их дифференциация;
• проведение работы в очагах, учитывая достаточно высокое количество больных туберкулезом;
• укомплектованность кадрами.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В результате кластеризации методом к-средних усредненных показателей здоровья населения и фтизиатрической службы в РК за период 20042015 гг. города и районы РК объединены в 4 однородных по исследуемым показателям кластера по принципу статистической значимости различий между максимальным числом показателей. Из 16
анализируемых показателей не выявлено достоверных различий между кластерами по следующим 4 показателям:
• своевременность выявления больных ТБ легких;
• заболеваемость детей ТБ легких на 100 тыс. детского населения;
• удельный вес умерших от ТБ до 1 года наблюдения;
• рецидивы ТБ.
Эффективность работы противотуберкулезных учреждений, вошедших в 1-й кластер, статистически значимо подтверждается более низкими показателями заболеваемости ТБ по РК. Однако отмечается более высокий уровень смертности от ТБ в сравнении со средним показателем по Крыму, что требует дальнейшего мониторинга и анализа.
Во 2-ом кластере на фоне более низкой заболеваемости и смертности от ТБ, чем в 1-м кластере и по Крыму в целом, показатели работы фтизиатрической службы ниже общекрымского уровня и показателей в 1-й кластере. Для улучшения эпидемиологической ситуации следует повышать охват населения ФГ осмотрами и туберкулинодиагности-кой на уровне общелечебной сети.
В 3-й кластер объединены территории с самым низким уровнем заболеваемости и смертности от ТБ в регионе на фоне низких показателей фтизиатрической службы, в частности здесь выявлен статистически значимо самый высокий процент умерших от ТБ на дому в РК. В данных регионах следует повышать уровень госпитализации бациллярных больных, а также совершенствовать совместную работу фтизиатрической и патологоанатомической служб.
Территории 4-го кластера характеризуются самой высокой заболеваемостью и смертностью по ТБ и самыми низкими показателями работы фтизиатрической службы. Выявленная в кластере ситуация требует проведения глубокого анализа основных показателей ТБ и совершенствования совместной работы фтизиатрической службы и общелечебной сети.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии у них конфликта интересов.
ЛИТЕРАТУРА
1. WHO. Global tuberculosis report 2016. Available at: http://apps.who.int/iris/bitstre am/10665/250441/1/9789241565394-eng.pdf Accessed October 9, 2017.
2. ВОЗ. Туберкулез. Информационный бюллетень. Октябрь 2016. Доступно по: http://www.who. int/mediacentre/factsheets/fs104/ru/. Ссылка активна на 09.10.2017.
3. Белиловский Е. М., Борисов С. Е., Скачко-ва Е. И., Сон И. М., Галкин В. Б., Данилова И. Д., Пашкевич Д. Д. Сравнение заболеваемости ту-
беркулезом в мире, европейском регионе ВОЗ и в Российской Федерации. 2011. Доступно по: http:// demoscope.ru/weekly/2011/0491/analit01.php. Ссылка активна на 09.10.2017.
4. Манаков Л. Г., Ильин В. В. Мониторинг заболеваемости туберкулезом и неспецифическими заболеваниями легких в Амурской области. Бюллетень физиологии и патологии дыхания. 2013;48: 8-15
5. Туберкулез в Российской Федерации - 2010. Аналитический обзор статистических показателей, используемых в Российской Федерации. 2011. М. Доступно по: http://mednet.ru/images/stories/ files/CMT/tbreview2010.pdf. Ссылка активна на 09.10.2017.
6. Гордина А. В., Зайченко Н. М., Кучерявая Д. А., Марьина Н. С., Нечаева О. Б., Сон И. М., Стерликов С. А., Одинцов В. Е., Чебагина Т. Ю. Ресурсы и деятельность противотуберкулезных организаций Российской Федерации в 2013-2014 гг. (статистические материалы). 2015. М.: РИО ЦНИИОИЗ. Доступно по: http://mednet.ru/images/ stories/files/CMT/tb_resursy_2013-2014.pdf. Ссылка активна на 09.10.2017.
7. Ovsyannikova N.M., Makhkamova Z.R., Golubova T.N. Statistical analysis of territorial differentiation of morbidity in the autonomous republic of Crimea. Crimean Journal of Experimental and Clinical Medicine. 2013;3(1-2):28-3.
8. Голубова Т. Н., Овсянникова Н. М., Мах-камова З. Р. Использование кластерного анализа для классификации районов Республики Крым по уровню смертности. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Медицина. Фармация. 2015;32:22 (219): 98-103.
9. Голубова Т. Н., Махкамова З. Р., Овсянникова Н. М. Кластерный анализ рождаемости и смертности населения в Республике Крым. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Медицина. Фармация. 2016;34:12(233): 88-94.
10. Айвазян С. А., Бухтштабер В. М., Еню-ков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности; под ред. С. А. Айвазяна. 1989. М.; Финансы и статистика.
11. Портал знаний. Глобальный интеллектуальный ресурс. StatSoft. Доступно по: http://statistica. ru/theory/klasterizatsiya-metod-k-srednikh/. Ссылка активна на 09.10.2017
REFERENCES
1. WHO. Global tuberculosis report 2016. Available at: http://apps.who.int/iris/bitstre am/10665/250441/1/9789241565394-eng.pdf Accessed October 9, 2017.
2. WHO| Tuberculosis. Fact sheet Reviewed October 2016. Available at: http://www.who.int/
mediacentre/factsheets/fs104/ru/ Accessed October 9, 2017. (in Russ)
3. Belilovsky E.M., Borisov S.E., Skachkova E.I., Son I.M., Galkin V.B., Danilova I.D., Pashkevich D.D. 2011. Sravnenie zabolevaemosti tuberkulezom v mire, Evropejskom regione VOZ i v Rossijskoj Federacii [Comparison of the tuberculosis incidence in the world, WHO European Region and in the Russian Federation]. Available at: http://demoscope.ru/ weekly/2011/0491/analit01.php Accessed October 9, 2017. (in Russ)
4. Manakov L.G., Il'in V.V. Monitoring of tuberculosis and non-specific diseases morbidity in the Amur region. Byulleten' fiziologii i patologii dykhaniya. 2013;48:8-15. (in Russ)
5. Tuberkulez v Rossiyskoy Federatsii 2010 [Tuberculosis in Russian Federation 2010]. Analiticheskiy obzor statisticheskikh pokazateley, ispol'zuemykh v Rossiyskoy Federatsii. 2011. M. Available at: http:// mednet.ru/images/stories/files/CMT/tbreview2010.pdf Accessed October 9, 2017. (in Russ)
6. Gordina A.V., Zaychenko N.M., Kucheryavaya D.A., Mar'ina N.S., Nechaeva O.B., Son I.M., Sterlikov S.A., Odintsov V.E., Chebagina T.Yu. Resursy i deyatel'nost' protivotuberkuleznykh organizatsiy Rossiyskoy Federatsii v 2013-2014 gg [Resources and activity of anti-TB institutions of the Russian Federation in 2013-2014]. (statisticheskie materialy). 2015. M.: RIO TsNIIOIZ, 140. Available at: http://mednet.ru/ images/stories/files/CMT/tb_resursy_2013-2014.pdf Accessed October 9, 2017. (in Russ)
7. Ovsyannikova N.M., Makhkamova Z.R., Golubova T.N. Statistical analysis of territorial differentiation of morbidity in the autonomous republic of Crimea. Crimean Journal of Experimental and Clinical Medicine. 2013;3 (1-2): 28-3
8. Golubova T.N., Ovsyannikova N.M., Makhkamova Z.R. Using cluster analysis for the classification of the Republic of Crimea territories on mortality rate. Nauchnye vedomosti Belgorodskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Meditsina. Farmatsiya. 2015;32:22 (219): 98-103. (in Russ)
9. Golubova T.N., Makhkamova Z.R., Ovsyannikova N.M. Cluster analysis of the birth and death rates of the population in the Republic of Crimea. Nauchnye vedomosti Belgorodskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Meditsina. Farmatsiya. 2016;34: 233 (12): 88-94. (in Russ)
10. Ajvazyan S.A., Buhshtaber V.M., Enyukov.,Meshalkin L.D. Prikladnaya statistika: klassifikaciya I snizhenie razmernosti [Applied statistics: classification and decrease in dimension]. 1987. M.: Finansy I statistika. 607. (in Russ)
11. Portal znanij. Globalnyj intellektualnyj resurs. StatSoft. Available at: http://statistica.ru/theory/ klasterizatsiya-metod-k-srednikh/ Accessed October 9, 2017. (in Russ)
