CC BY
86
УДК 311.313
Ольга Филипповна Чистик, доктор экономических наук, профессор кафедры статистики, ФГБОУ ВО «Самарский государственный экономический университет» e-mail: [email protected]
СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ИССЛЕДОВАНИЮ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИИ
Возникновение демографических проблем связано с ухудшением состояния здоровья граждан, которое проявилось в ухудшении продолжительности здоровой жизни и распространении опасных болезней. Ухудшение состояния здоровья граждан препятствует непрерывному и устойчивому социально-экономическому развитию. Поэтому проведение статистического исследования заболеваемости населения в регионах РФ является весьма актуальным. Цель статьи - статистическое исследование заболеваемости населения в регионах Российской Федерации. Объектом исследования является заболеваемость населения Российской Федерации. Предметом исследования выступают количественные закономерности заболеваемости населения Российской Федерации. Исследование заболеваемости основывалось на комплексном и системном подходах и статистических методах: анализа временного ряда, обобщающих показателей, структурно-динамического, непараметрического и кластерного анализа и методов многомерного анализа - корреляционно-регрессионного и главных компонент. Оригинальность выполненного исследования состоит в формировании информационно-методического подхода на базе сформированной системы показателей; прогнозной оценки заболеваемости населения до 2019 года; выделения качественно различающихся групп регионов по показателям заболеваемости методом кластерного анализа и выявления влияния факторов на заболеваемость населения методами многомерного анализа. Территориальные особенности и факторы заболеваемости населения должны быть учтены при разработке вариантов управленческих решений, федеральных и региональных программ, определяющих социальную политику, меры по оздоровлению населения.
Ключевые слова: заболеваемость, система показателей, факторы заболеваемости, динамика, кластеры.
Обеспечение прорывного научно-технологического и социально-экономического развития России невозможно без роста уровня и качества интеллектуального капитала, развитие которого связано с совершенствованием жизни человека и участия в процессах, формирующих и определяющих его жизнь. Ухудшение состояния здоровья граждан, проявляющееся в ухудшении продолжительности здоровой жизни и распространении опасных болезней, препятствует непрерывному и устойчивому социально-экономическому развитию. В этой связи заболеваемость граждан РФ в предметном поле нашего статистического исследования занимает важное место.
Вопросам здоровья, заболеваемости и продолжительности жизни уделялось большое внимание в работах ряда ученых: С.М. Малхазовой, В.Ю. Семенова, Н.В. Шартовой, А.Н. Гурова, О.П. Ще-пиной, В.А. Мединой, И.И. Фирулиной, Foster Harold D. [3, 6, 7, 9, 10]. В работе С.Н. Мищук,
С.В. Аносовой здоровье определяется как важный социально-демографический фактор [5]. Эти вопросы рассматривались также и во взаимосвязи с различными аспектами демографической безопасности: А.Н. Боков, П.А. Смелов, М.В. Карманов, О.В. Кучмаева, О.Л. Петрякова [1, 4].
В концепции человеческого развития экономический рост, на наш взгляд, следует рассматривать как важное средство человеческого развития, характеризуемое продолжительностью здоровой жизни [8], но не его конечной целью [2].
Статистика заболеваемости служит важным средством оценки здоровья граждан, следовательно, для характеристики здоровья населения возможно применение такого индикатора, как показатель уровня заболеваемости. В рассматриваемой предметной зоне заболеваемость следует определять как количественно измеряемое массовое явление, характеризующее состояние здоровья населения России и ее отдельных регионов. Рас-
сматривается как сложное (многофакторное) яв-ление,обладающее количественными различиями в территориальном аспекте. В рамках нашего ис-
следования были сформированы блоки из 20 факторных показателей, влияющих на заболеваемость населения (рисунок 1).
Рисунок 1. Блоки системы показателей заболеваемости населения
Для отображения картины распространенных болезней, а также определения изменения в структуре заболеваемости населения по основным классам болезней (ОКБ) был проведен структурно-ди-
намический анализ (СДА) заболеваемости в Российской Федерации. СДА позволил определить индивидуальные и обобщающие показатели струк-турныхизменений (таблица1).
Таблица 1. Результаты анализа заболеваемости населения РФ по ОКБ за 2000 г. и 2016 г.
Классы болезней Удельный вес в 2016 г., % Абсолютный прирост, тыс. чел. Темп прироста, % Процент влияния
Все болезни 100 8393 7,89 7,89
некоторые инфекционные и паразитарные болезни 3,87 -2014 -31,23 -1,89
новообразования 1,42 403 32,87 0,38
болезни крови, кроветворных органов и отдельные нарушения, вовлекающие иммунный механизм 0,58 117 21,23 0,11
болезни эндокринной системы, расстройства питания и нарушения обмена веществ 1,33 293 23,74 0,28
болезни нервной системы 2,06 137 6,15 0,13
болезни глаза и его придаточного аппарата 4,38 385 8,30 0,36
Классы болезней Удельный /ое вЯО 16 л, % дао/нылый щ/фост, тою. чоы. Темп -ЫJ)0В3ФT^ы % Па/цент шшыноя
болезни уха и сосцевидного ооое/лса и,-о 8203 2о, 79 0.77
болезни системы кровообращ/оия е,74 ле- 72,/з 1т)1)
болезни органов дыхания /а,зт г—и 5Л/ о^б
болезни органов пищеварение 4,41 3/7 7,Ы2 пз4
болезни кожи и подкожной ыIlтаaт/п 5,е8 333 5,20 (ХИ
болезни костно-мышечнc>йорзвсмоI и соединительной ткани е,оа 480/ 4,оЫ о, 17
болезни мочеполовой систем ы о,27 И677 Ы7.оо
осложнения беременносывортдов и послеродового периода 7,о0 лоз зз,ье
врожденные аномалии (пороки развития), деформации хромосомною/з^тянит о ,ье ел П2,25 0,а/
травмы, отравления и некоторые другие последствия воздействиятнефнво и®лын 11,58 17/ 5,9! П.70
На протяжении рассматриваемого периода с 2000 по 2016 гг. первое место ннизменнозани-мает класс болезней оргаоов оьетания (е2,3 %),чи-сло пациентов, страдающих этими заболеваниями, увеличилось на 2,4 млн чоионоа. На втором меитз находится класс заболеваний, онязанный с посиад-ствиями воздействия внешних причин. Почти в два раза наблюдалось увелич/лие оо (юлеоням системы кровообращения, но /х вола в совокупности не велика - всего 3,7 %. Из всех классов болезней уменьшение случаев на 2,0 млн человек, или на 31,23 % регистрируется чошко по инфеоциннньш болезням. Темп прироста по в ем бол зням ставил около 8 %. Наибольшее влияние на увеличение заболеваемости оказали болезни органовдыхония, системы кровообращения и моееполонойсис/емы. Существенно возросло появление врожденных аномалий (пороков развития). аыменно по 3 9,3%, но на общий прирост заболеваемости данный класс болезней оказывает самое низкое влияние (0,08 %). Незначительным оказалось влияние болезней кост-но-мышечной и нервной системы 0,17 и 0,13 %, соответственно. Для оценки изменения в структуре заболеваний в 2016 году к 2000 рассчитанный индекс Рябцева составил 0,034, что свидетельствует о весьма низком уровне различий.
Нами была исследована взаимосвязь результативного признака - общая заболеваемость на 1000 человек населения - и факторных признаков. Измерение тесноты связи и установления ее аналитического выражения между изучаемыми показателям проводилось на основе корреляционно- регрессионного анализа. Прежде чем осуществить корреляционно-регрессионный анализ, необходимо провести робастное оценивание графическим методом
«ящив-иьес». Он повез/л налриш-сыбронос фозоцр-/ых ефя/наков, которые .ыттудаленын поное^ю -сидних по Виндзнрц. Поыторнош то ст«2щик-усы» по а/зол о7иное ес2ун(^':^ваа -ыиросов.При ч/шщи 1рю/яаммы ^ШЛЯОД бета поютроена ызгрич/ пач/а^ротэффицыентов корреляцие / осущеоовле-на ^ов^ка ен мультиколлониарно сть. В резу/ы-лте щю-рдеок/зл анализ/ы гсосле лоштофцс2Pyдaлум9ц нозначомых п-щаметров, полученноа уравноние регрессии имеет вид:
у = ааао,/д - о,ия;е3 + о,ооя*4 -
- 1,34*8 + 1,30х*9 - 0,000*12
Адекватность полученной модели проверялась с помощью критерия Фишера. Е = 6,9;
г г г расчетное ' '
Е „ = 1,8. Поскольку Е
таб 7 * ра
, > Е следовательно,
таб ' * расчетное таб'
полученная модель значима и надежна. Проверка на адекватность коэффициентов регрессии проводилась с помощью t - критерия Стьюдента. Анализируемый коэффициент считается значимым, если его t - наблюдаемое превышает по модулю t - критическое. Табличное значение t - критерия составляет 1,99, согласно таблице значений критерия Стьюдента. Все коэффициенты регрессии значимы с вероятностью 95 %. Коэффициент детерминации 0,643, означает, что 64,3 % вариации уровня заболеваемости населения объясняется факторами построенной модели. При этом 35,7 % вариации уровня заболеваемости населения зависит от других факторов, не включенных в уравнение регрессии. Множественный коэффициент корреляции равен 0,864. Это свидетельствует о наличии сильной вза-
имосвязи между результативными и факторными признаками.
Таким образом, проведенный анализ позволяет сделать вывод, что при увеличении фактора Х3 -численности населения на одну больничную койку на 1 человека, уровень заболеваемости сократится в среднем на 2,7 случая на 1000 человек населения. Это можно объяснить так: если численность населения на одну больничную койку увеличивается, значит нет потребности в том, чтобы строить дополнительные медицинские центры, следовательно, снижается общая заболеваемость населения.
При увеличении фактора Х4 - среднедушевых денежных доходов населения на 1 рубль уровень заболеваемости повысится в среднем на 0,009 случая на 1000 человек населения. В экономически развитых регионах, там, где выше среднедушевые денежные доходы уровень заболеваемости будет выше, так как высокое экономическое развитие влечет за собой множество негативных факторов, отрицательно влияющих на здоровье населения.
При увеличении фактора Х8 - индекса потребительских цен на 1 % уровень заболеваемости снизится в среднем на 1,34 случая на 1000 человек населения. Это может быть связано с тем, что
лечение является дорогостоящим мероприятием и поэтому снижаются обращения в медицинские учреждения.
При увеличении мощности амбулаторно-поли-клинических организаций на 10 000 человек (Х9) на одно посещение в смену уровень заболеваемости увеличивается в среднем на 1,3 случая на 1000 человек населения. Если посещения амбулаторно-поликлинических организаций увеличиваются, значит у населения возникает растущая потребность обращаться к врачам. При возрастании фактора Х12 - инвестиций в основной капитал на душу населения на 1 рубль, уровень заболеваемости снижается в среднем на 0,002 случая на 1000 человек населения. Увеличение инвестиций в основной капитал позволяет улучшить состояние системы здравоохранения, что снижает уровень заболеваемости.
Сравнительный анализ влияния факторов на основе значений стандартизованных коэффициентов регрессии (^-коэффициентов), а также коэффициентов эластичности (Э) показал, что наиболее существенное влияние на уровень заболеваемости оказывает Х9 - мощность амбулаторно-поликлини-ческих организаций. Самое низкое влияние - Х8 -индекс потребительских цен (таблица 2).
Таблица 2. Оценка приоритетности факторов регрессионной модели уровня заболеваемости населения
Коэффициенты Приоритетность фактора
Фактор э в э в
Х3 -0,37 -0,23 2 5
Х4 0,24 0,32 3 3
Х8 -0,18 -0,24 4 4
Х9 0,44 0,36 1 1
Х12 -0,17 -0,34 5 2
Эффективным инструментарием приведения исходной системы показателей - факторов к меньшему числу служит метод главных компонент. Выделенные главные компоненты несут в себе больше информации, поскольку несут ёмкую содержательную интерпретацию исходной системы показателей. В каждой группе выделяется несколько факторных признаков, которые оказывают значительное влияние на результативную переменную.
В соответствии с критерием «каменистой осыпи» была установлена необходимость и возможность перехода от системы исходных факторных показателей заболеваемости населения регионов РФ к 4 главным компонентам или обобщенным факторам. Последние обусловили 57 % общей вариации исходного признакового пространства. Интерпретация главных компонент проводилась нами на основе анализа матрицы факторных нагрузок.
Элементы матрицы характеризуют тесноту связи между признаками (исходными показателями) и соответствующими главными компонентами. Эта матрица была получена в результате применения метода вращения Биквартимакс - нормализованный.
Таким образом, установлено, какими признаками в наибольшей степени характеризуется каждая главная компонента и в соответствии с этим дана ей содержательная интерпретация.
Первая главная компонента (Фактор 1) наиболее тесно связана с показателями:
- Х4 - среднедушевые денежные доходы населения (в месяц; рублей);
- Х16 - уровень экономической активности населения, в %.
Содержание показателей, выделенных из общей системы с учетом значений факторных нагрузок, позволяет интерпретировать первую главную ком-
поненту как уровень благосостояния населения. Выбранные показатели объясняют 32,5 % дисперсии первой главной компоненты.
Вторая главная компонента определяется следующими переменными:
- Х2 - численность населения на одного работника среднего медицинского персонала (на конец года; человек);
- Х3 - численность населения на 1 больничную койку (на конец года; человек);
- Х15 - мощность амбулаторно-поликлиниче-ских организаций на 10 000 человек, посещений в смену.
Вторую главную компоненту можно интерпретировать как качество медицинского обслуживания. Выбранные показатели объясняют 60 % дисперсии второй главной компоненты.
Третья главная компонента определяется следующими переменными:
- Х7 - потребление яиц на душу населения (в год; шт.);
- Х5 - потребление мяса и мясопродуктов (включая субпродукты II категории и жир-сырец) на душу населения (в год; килограммов).
Третью главную компоненту можно интерпретировать как качество питания населения. Выбранные показатели объясняют 46,4 % дисперсии третьей главной компоненты.
Четвертая главная компонента может быть интерпретирована на основе:
- Х13 - выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух, отходящих от стационарных источников (тыс. тонн);
- Х20 - со значением факторной нагрузки 0,69 -инвестиции в основной капитал на душу населения (в фактически действовавших ценах; рублей).
Четвертую главную компоненту можно интерпретировать как эколого-экономическое развитие. Выбранные показатели объясняют 49,72 % дисперсии четвертой главной компоненты.
Выделены 4 главные компоненты, влияющие на уровень заболеваемости населения: уровень благосостояния населения, качество медицинского обслуживания, качество питания и эколого-эконо-мическое развитие.
Для установления различий в уровне заболеваемости по основным классам болезней и в целом по общему её уровню осуществлена кластеризация субъектов Российской Федерации по шестнадцати показателям. Цель кластерного анализа - систематизация множества исследуемых объектов (признаков) с выделением однородных групп, или кластеров. Он дает возможность изучить структуру совокупности. Кластерный анализ был проведен на основе данных о заболеваемости на 1000 человек населения по основным классам болезней, а также по общему уровню заболеваемости населения регионов Российской Федерации. Исходными данными для кластерного анализа являлись показатели, проверенные на мультиколлинеарность. Кластеризация проводилась методом Уорда. Этот метод направлен на объединение близко расположенных кластеров и имеет тенденцию к нахождению (или созданию) кластеров приблизительно равных размеров. В целом метод представляется очень эффективным, однако он стремится создавать кластеры малого размера. Число кластеров было определено с помощью дендрограммы, построенной по методу Уорда. Далее была проведена кластеризация методом к-средних с числом кластеров равным четырем. Для того чтобы определить все ли переменные являются значимыми был проведен многофакторный дисперсионный анализ. Многофакторный дисперсионный анализ показал, что все переменные значимы.
В результате кластеризации методом Уорда в сочетании с методом к-средних в совокупности субъектов Российской Федерации выделено четыре кластера с разным уровнем заболеваемости населения (таблица 3).
Номер кластера Характеристика уровней заболеваемости Состав кластера
1 Относительно высокий уровень Белгородская область, Брянская область, Владимирская область, Ивановская область, Орловская область, Тверская область, Ярославская область, Республика Коми, Архангельская область без автономного округа, Мурманская область, Новгородская область, г. Санкт-Петербург, Ростовская область, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Удмуртская Республика, Пермский край, Нижегородская область, Оренбургская область, Самарская область, Ульяновская область, Курганская область, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, Челябинская область, Республика Алтай, Республика Хакасия, Красноярский край, Иркутская область, Кемеровская область, Омская область, Чукотский автономный округ.
Таблица 3. Региональный состав кластеров по уровню заболеваемости населения
Номер кластера Характеристика уровней заболеваемости Состав кластера
2 Средний Калужская область, Костромская область, Липецкая область, Московская область, Рязанская область, Смоленская область, Тульская область, г. Москва, Вологодская область, Калининградская область, Псковская область, Республика Адыгея, Республика Калмыкия, Краснодарский край, Астраханская область, Волгоградская область, Республика Северная Осетия - Алания, Республика Мордовия, Кировская область, Пензенская область, Саратовская область, Свердловская область, Республика Тыва, Забайкальский край, Новосибирская область, Томская область, Камчатский край, Приморский край, Хабаровский край, Амурская область, Магаданская область, Сахалинская область, Еврейская автономная область.
с Нижит Воронежская область, Курская область, Тамбовская область, Ленинградская область, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Чеченская Республика, Ставропольский край, Тюменская огтасс^ Тез овговвпных обругав, Иесиублика Бурятия.
к Высокий Республика Карелия, Ненецкий автономный округ, Чувашская Республика, Ямало-Ненецкий автономный округ, Алтайский край, Республика Саха (Яоyоки).
В четвертом кластере складывается наиболее опасная сияадия сзаболеваемостью. 1В регионах этого оластсрг уровени оТщей иаСтх^ив^«^мооги, а также по основным классам болезней, оказался самым высоким. В класогрпопахп нромышлениые уетионы, эко1^т^мичатквм ^еяте]а^^отва штевню отрицательно сказывается на состоянии здоровья населения.
Сгмым мноаваитленным саазтлоя второй ала-стер (34 субъекта). Сюда попшш регионы с достаточно низким уровнем заболеваемости, а по некоторым еиксгрмболыантй (болезни нервной системы и болезни органовпищатоленимВоивказаиол литервм.
Выполненная кластеризация по всем показателям позволила установить, что в основном совпадает ре-гннлелтлаш состаг ¡ыастерав а высoонмтатлaзате-лями ономического ра ития, анят сти в топливной, химической и нефтехимической промышленно-син. К тазимоегиртaм гтвк с.атс^: Каре-
лия, Коми, Саха (Якутия), Башкортостан, Татарстан;
Архангельская, Вологодская, Калининградская, Маиманская, Пермская, Самарская, Свердловская, Томская, Камчатская, Магаданская, Сахалинская области; Красноярский, Приморский, Хабаровский края. Длл этих^бвсктов Федерации характерны: со-Пиаллнстнгшрямаснocть, проявляющаяся в высоких показателях преступности; значительный удельный вес бедного населения; наибольший уровень общей заболеваемосии го ё^альшинству классов болезней. Таким образом, многомерный анализ 16 показателей позволил сопоставить территории между собой, выделить проблемные ситуации как для России в це-лом^аг и для отдаллных ее регионов.
В нашей статье проведен анализ временного ртщс за^лаваамости за период с 1997 по 2016 год. Ставилось две основные цели анализа: определение природы ряда и прогнозирование.
Для отображения тренда исходного временного рою бытпостроен график зависимости уровня заболеваемости населения РФ от времени.
900 850 800 750 700 650 600
у = 7,561 + 664,58 R2 = 0,89
89 99 99
м т ^ >л ю
■ Зааолттатмоото ва 1000 чтлоттс взототвок • ЛтвтПвзк (Зааолттатмоото ва 1000 чтлоттс взототвок)
Рисунок 2. Динамика уровня заболеваемости населения в России за 1997 по 2016 годы, чел./1000 чел. населения
По расположению точек на графике можно предположить наличие тенденции, выраженной линейным трендом. Необходимой процедурой построения регрессионной модели является тестирование автокорреляции случайных ошибок. Для этого проведен тест Дарбина-Уотсона. Поскольку наблюдаемое значение критерия Дарбина-Уотсона находилось между верхней и нижней критическими границами, возникла неопределенность ситуации, что потребовало дополнительного исследования с помощью коэффициента автокорреляции остатков первого порядка. Коэффициент является положительным и не превышает критическое значение, следовательно, автокорреляция остатков отсутствует.
Для прогнозирования, с помощью оценки на-
личия автокорреляции остатков, была выбрана линейная трендовая модель. Коэффициент детерминации полученного уравнения достаточно высок Я2 = 0,893, что свидетельствует о значимости рассматриваемой модели и высокой точности прогнозных значений. Ошибка аппроксимации равна 1,643 % и не превышает 10 %, т. е. уравнение хорошего качества. С помощью критерия Фишера оценивают качество регрессионной модели в целом. В данной модели Е = 151,4; Е , = 4,414. По-
расчетное ' ' таб '
скольку Е > Е . при 5 %-ном уровне значимо-
расчетное таб г •> г
сти, можно сделать вывод о значимости регрессионной модели в целом.
В 2019 году уровень заболеваемости населения России будет колебаться от 787 до 890 человек на 1000 человек населения (таблица 4).
Таблица 4. Прогнозные значения заболеваемости на 1000 человек населения по Российской Федерации, зарегистрировано пациентов с впервые установленным диагнозом
Год Точечный прогноз Интервальный прогноз
2017 823 772-875
2018 831 779-882
2019 838 787-890
Прогнозные значения уровня заболеваемости населения в России показывают, что ситуация будет продолжать ухудшаться. Необходимо принять меры по улучшению здоровья нации.
Практическая значимость представленной работы состоит в том, что результаты исследования могут быть использованы для оптимизации управленческих решений региональных властей в рамках принятых программ развития здравоохранения и демографического развития. В этой связи для снижения уровня заболеваемости должны быть реализованы следующие мероприятия:
1. Сформировать систему мотивации граждан к ведению здорового образа жизни, при этом создавая условия для развития их физической культуры и участия в занятиях массовыми видами спорта. Это,
несомненно, предполагает распространение специальных спортивно-оздоровительных комплексов.
2. Создать систему мотиваций на здоровое питание и отказ от вредных привычек.
3. Улучшать качество реализуемой продовольственной продукции, усилить меры по борьбе с внедрением контрафактной лекарственной продукции.
4. Внедрять инновационные медицинские технологии, включая раннюю диагностику и дистанционный мониторинг состояния здоровья пациентов.
5. Осуществлять поддержку и повышать качество жизни граждан пенсионного возраста.
6. Проводить и финансировать грамотную демографическую политику, направленную на сохранение и укрепление здоровья граждан России.
Литература
1. Боков, А.Н. Демографические угрозы Российской Федерации в условиях глобализации: монография / А.Н. Боков, М.В. Карманов, П.А. Смелов. - Москва: Русайнс, 2015. - 154 с.
2. Гришина, Е.С. Социально-экономические условия формирования человеческого: потенциала региона / Е.С. Гришина // Российское предпринимательство. - 2013. - № 6 (228). - С. 122-126.
3. Здоровье населения Московской области. Медико-географические аспекты / С.М. Малхазова,
B.Ю. Семенов, Н.В. Шартова, А.Н. Гуров. - Москва: Изд-во: ГЕОС. - 164 с.
4. Карманов, М.В. Демографическая безопасность: теория, методология, оценка / М.В. Карманов, О.В. Кучмаева, О.Л. Петрякова // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. - 2015. - № 4. -
C. 123-128.
5. Мищук, С.Н. Здравоохранение как фактор формирования и развития человеческого капитала региона / С.Н. Мищук, С.В. Аносова // Уровень жизни населения регионов России. - 2014. - № 4 (194). -С. 138-147.
6. Фирулина, И.И. Анализ заболеваемости населения Самарской области по основным классам заболеваний [Электронный ресурс] / И.И. Фирулина. - Режим доступа: http://science-education.ru/ru/article/ view?id=19310 - (дата обращения: 21.06.2018).
7. Хаджалова, Х.М. Влияние современного качества жизни населения на формирование человеческого капитала / Х.М. Хаджалова // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2016. - № 2. -С. 109-115.
8. Чистик, О.Ф. Сравнительный анализ индексов человеческого развития в субъектах Российской Федерации / О.Ф. Чистик, О.В. Баканач // Вестник Самарского государственного экономического университета. - 2017. - № 11 (157). - С. 57-61.
9. Щепина, О.П. Здоровье населения региона и приоритеты здравоохранения / О.П. Щепина, В.А. Медина. - Москва: ГЭОТАР-Медиа, 2012. - 384 с.
10. Foster Harold D. Health, diseases and environment / Harold D. Foster. - Florida: Belhaven Press, London; CRS Press, Boca Raton, 1992. - 516 p.
