CC BY
40
1984.-Vol.74.- P.41-48.
13. Frigas E., Loegering D., Sollet-Farrow G., Gliech G. Cytotoxic effects of the guinea pig eosinophil major basic protein on tracheal epithelium//Lab. Invest.-1980.-Vol.42.-P.35-43.
14. Die pathogenetische Beueutung des eosinophilen granulozyten. Morphology, Biochemje and Effector-mechanismen/C.Kroegel, U.Costabel, H.Matthys, P.J.Barnes//Dtch. Med. Wochenschr.-1988.-Bd.113.-S.1405-1411.
15. Kroegel C., Costabel U., Matthys H. Die pathogenetische Bedeutung des eosinophilen granulozyten. II Hypereosinophile//Ibid.-S.1446-1452.
16. Kroegel C., Yukawa T., Dent G. et al. Stimulation
of degranulation from human eosinophils by platelet activating factor//J. Immunolog.-1989.-Vol.142.-P.3518-3526.
17. Laube B., Links J., Wagner H. et al. Simplified assessment of fine aerosol distribution in human air-ways//J.Nucl. Med.-1998.-Vol.29, №6.- P.1057-1065.
18. Mardini I.A., Higgins N., Zhou S. et al. Functional behavior of the beta-adrenergic receptor-adenylyl cyclase system in rabbit airway epithellium//Am. J. Resp. Cell. Mol. Biol.-1994.-Vol.2, №3.- P.287-295.
19. Metzger J., Nugent K., Richerson H. et al. Hun-ninghake GW Methods for bronchoalveolar lavage in asthmatic patients following bronchoprovocation and local antigen challenge //Chest.-1985.- Vol.87.-P.16S-19S.
□ □□
УДК 616.2:57.045:614.2:311.2:003.12
П.Ф.Кику, Л.В.Веремчук
ТЕХНОЛОГИЯ ОЦЕНКИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ БОЛЕЗНЕЙ ОРГАНОВ ДЫХАНИЯ ПОД ВЛИЯНИЕМ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ В РАМКАХ СОЦИАЛЬНО-ГИГИЕНИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
Владивостокский филиал ГУ ДНЦ ФПД СО РАМН - НИИ медицинской климатологии и
восстановительного лечения
РЕЗЮМЕ
В статье представлен метод расчета региональных пороговых критериев влияния климатических показателей на уровень заболеваемости болезней органов дыхания. Предложенный метод оценки показателей основан на результатах применения вариационной статистики. Расчет региональных пороговых критериев упрощает проведение экспресс-оценки, прогноза характера и уровня негативного воздействия внешней среды на заболеваемость в регионах. Знание критериальных показателей позволит оперативно разрабатывать региональные комплексы оптимизационных мероприятий профилактической и оздоровительной направленности.
SUMMARY
P.F.Kiku, L.V.Veremchuk
THE ASSESSMENT TECHNIQUE OF CLIMATE FACTOR EFFECT ON RESPIRATORY DISEASE PREVALENCE WITH SOCIAL-HYGIENIC MONITORING
The paper describes a method of determining regional threshold criteria of climate factor effect on respiratory disease rate. The method is based on the results of variation statistics. Regional threshold criteria calculations allow for express assessment of adverse environmental effect on disease rate in the regions. Thees criteria will al-
low developing measures on improving prevention and sanitation. |
Одним из важных направлений социально-гигиенического мониторинга является создание информационно-аналитического пространства для получения оценочных критериев связи популяционного здоровья с различными факторами среды обитания [1, 11, 14]. Большое значение при этом имеет оценка уровня заболеваемости наиболее распространенных, индикаторных патологий [6, 11]. К таковым вполне можно отнести болезни органов дыхания, как занимающим первое место в структуре всей заболеваемости. В Приморском крае болезни органов дыхания занимают в структуре заболеваемости взрослых 30%, подростков 47% и детей 61% соответственно.
Приморский край - регион с весьма характерным по воздействию на человека муссонным климатом. Зима в крае сухая, солнечная, ветреная, холодная; лето - влажное, душное [4]. Такое сочетание климатических показателей, как известно, негативно влияет на формирование болезней органов дыхания (БОД). Проблемы установления региональных пороговых критериев климатических показателей являются наиболее важными, так как они позволят регулировать эффективное осуществление профилактических и оздоровительных мероприятий в крае.
Объектом исследования явились статистические данные здоровья населения Приморского края с патологией органов дыхания по трем возрастным группам (дети, подростки и взрослые), а также климатические условия по семи метеорологическим показателям (температура воздуха, влажность, скорость ветра, осадки, количество дней с туманами, ясной и
Таблица 1
Нормированный показатель (^) эпидемиологического и климатического рисков в Приморском крае
Биозоны Населенные пункты, районы Дети Подростки Взрослые
КР ЭР КР ЭР КР ЭР
Конти- нен- тальная биозона Анучинск 2,68 -0,90 2,31 -0,06 2,41 1,56
Арсеньев 2,68 1,25 2,31 -0,75 2,41 0,35
Дальнереченск 3,53 0,42 3,07 0,91 3,20 0,41
Кировский 9,87 -0,64 8,78 0,28 9,09 0,04
Красноармейский 10,45 0,14 9,31 1,18 9,62 0,39
Лезозаводск 16,01 0,00 14,32 0,61 14,79 -0,46
Михайловский 6,19 -0,06 5,47 -0,21 5,67 0,86
Октябрьский 6,19 0,58 5,47 0,78 5,67 -0,45
Пограничный 6,19 -0,66 5,47 -0,53 5,67 -0,86
Пожарский 9,14 1,18 8,12 1,09 8,41 0,34
Спасск 6,19 0,90 5,47 -0,30 5,67 0,00
Спасский 6,19 -0,38 5,47 1,21 5,67 -0,04
Ханкайский 6,19 -0,08 5,47 0,75 5,67 0,06
Хорольский 6,19 0,48 5,47 0,56 5,67 -0,19
Черниговский 6,19 -0,05 5,47 0,22 5,67 -0,07
Чугуевский 2,51 -0,52 2,15 -0,02 2,25 -0,46
Яковлевский 2,51 -0,73 2,15 -0,41 2,25 -0,44
Переходная биозона Артем 1,83 2,46 1,54 4,35 1,62 2,43
Дальнегорск 1,39 1,51 1,14 1,47 1,22 0,91
Кавалерово 1,39 0,63 1,14 1,44 1,22 0,88
Лазовский 2,86 0,15 2,46 0,43 2,57 0,10
Надежденский 1,83 0,45 1,54 -0,17 1,62 0,45
Партизанск 0,35 0,50 0,21 0,72 0,25 1,18
Партизанский 0,35 0,03 0,21 0,33 0,25 0,02
Уссурийск 0,71 0,13 0,53 2,57 0,58 0,21
Уссурийский 0,71 -0,30 0,53 0,25 0,58 0,09
Прибрежная биозона Большой Камень -0,29 0,91 -0,37 0,49 -0,35 2,17
Владивосток 5,74 1,54 5,06 0,96 5,25 0,67
Находка -0,19 2,23 -0,28 2,17 -0,26 0,95
Ольгинский 7,86 0,44 6,97 0,55 7,22 1,02
Тернейский 2,02 0,33 1,71 -0,48 1,80 0,23
Фокино 0,50 1,14 0,34 4,20 0,39 0,58
Хасанский 2,54 0,24 2,18 0,86 2,28 0,44
Примечание: низкий риск - W <0; умеренный риск - W 0-1; повышенный риск - W 1-2; высокий риск -W 2-3 и более. Выделенные жирным шрифтом показатели указывают на превышение эпидемиологического риска.
пасмурной погодами). Информационной базой явились среднегодовые данные официальной статистической отчетности (форма 12-годовая) по заболеваемости БОД и среднегодовые метеорологические показатели (данные Гидрометслужбы Приморского края) по 33 территориальным объектам края за 19912000 гг.).
Основная идея исследования заключается в определении порогового диапазона влияния климатических показателей на уровень заболеваемости бронхолегочной патологией. Методически идея осуществлялась определением верхних и нижних доверительных границ значений зависимости факторов среды и
уровня заболеваемости при его минимальных и максимальных значениях, что позволяло устанавливать пороговый коридор значений среды, вне которого заболеваемость становится или высокой, или низкой.
Для проведения исследования были поставлены и решены следующие задачи: территориальное выделение районов края с явным преимуществом воздействия климатических факторов на заболеваемость бронхо-легочной патологией; определение наиболее значимых (индикаторных) климатических факторов в формировании и распространении заболеваемости БОД; расчет пороговых критериев влияния климатических показателей на заболеваемость БОД.
Известно, что формирование бронхолегочной патологии зависит от целого комплекса различных факторов (физиологические, генетические и окружающая среда). К экообусловленному влиянию относится неоднородное и многоструктурное воздействие окружающей среды (экологическое, социальноэкономическое, климато-географическое) [4, 6, 7, 10], поэтому чтобы установить пороговые критерии (например, климатических показателей) необходимо из общего воздействия среды выделить именно влияние климата.
Решение первой задачи заключалось в выделении районов края, где экозависимая патология БОД наиболее четко формируется патогенным влиянием климатических факторов. Предложен метод сопоставления эпидемиологического и экологического рисков. В основу эпидемиологического риска (ЭР) входила зависимость заболеваемости от численности населения [12], экологического - зависимость заболеваемости от качественных характеристик среды [2, 3]. В качестве информационного показателя риска вводилось определение предельной ошибки фонового уровня зависимости ^) при минимальных показателях заболеваемости.
Анализ сопоставления обоих рисков в различных районах края показал, что в некоторых населенных пунктах преобладают экологические (климатические) риски (КР), а в некоторых - эпидемиологические. Там, где преобладает эпидемиологический риск, как правило, складываются сложные социально-экономические и другие проблемы. Превышение климатических рисков позволяет предположить большую значимость влияния факторов внешней среды на заболеваемость.
При расчете климатического риска, включающего комплекс нескольких показателей (температура воздуха, влажность, скорость ветра, осадки, количество
дней с туманами, ясной и пасмурной погодами), применялся интегральный показатель. Имеются несколько методов расчета интегрального показателя (метод потенциала, индексный, регрессионный и т.д.) В нашей работе использован энтропийный метод, позволяющий определять степень неопределенности (энтропии) информации качества в сложной системе [5].
Проведенный расчет показателя W (эпидемиологический и климатический риск) для Приморского края показал превышение климатического риска в континентальной биоклиматической зоне (табл. 1).
Выбранная территория - это малонаселенный регион края, где, естественно, снижены социальные и экологические проблемы (загрязнение). И наоборот, в прибрежных районах располагаются промышленные города, поселки с неустойчивой социальной и экологической ситуацией. В результате в прибрежной биозоне наблюдается превышение эпидемиологического риска. Аналогичным образом могут быть рассчитаны и сопоставлены риски каждого метеорологического показателя, входящего в климатический комплекс, при условии сопоставления их с интегральным показателем климатического риска.
Выявление приоритетов воздействия является главным условием в определении пороговых критериев. Предложенный метод сопоставления различных рисков позволяет проводить детальный причинно-следственный анализ влияния окружающей среды на заболеваемость.
После анализа данных таблицы 1, мы образовали три скорректированные базы (для детей, подростков и взрослых), где климатический риск по интегральным показателям превысил эпидемиологический.
Установление достоверной зависимости заболеваемости от климатических факторов и выделение наиболее значимых и весомых (индикаторных) факторов явилось второй задачей исследования. В каче-
Таблица 2
Показатели регрессионного анализа зависимости заболеваемости болезней органов дыхания от климатических факторов
Климатические факторы Дети Подростки Взрослые
Я=0,79; Ш=0 ,62 Я=0,84; Ю=0,71 Я=0,78; Ю=0,6
Р(7,19)=4,3968; р<0,00471 Б(7,16)=5,5928; р<0,00212 Б(7,20)=4,2830; р<,00485
В 1(19) р В 1(16) р В 1(20) р
Свободный коэффициент регрессии (В0) -16,90 -2,39 0,027 -33,77 -3,03 0,008 -10,11 -1,81 0,085
Кол-во ясных дней 9,74 1,84 0,080 24,51 2,98 0,008 5,0 1,39 0,181
Кол-во дней с туманами -1,20 -1,16 0,262 1,8 1,28 0,217 -1,66 -1,88 0,074
Температура воздуха 1,96 1,30 0,208 1,28 1,40 0,179 1,78 1,23 0,232
Скорость ветра 1,29 1,82 0,084 -0,36 -0,38 0,708 1,57 2,26 0,035
Кол-во пасмурных дней 1,35 2,68 0,014 2,72 3,73 0,001 1,04 2,34 0,030
Кол-во осадков (мм) 9,9 3,8 0,001 8,17 3,58 0,002 8,88 3,78 0,001
Влажность (%) 21,46 3,09 0,005 5,58 3,93 0,001 16,23 2,89 0,009
Примечание: жирным шрифтом отмечены весомые и значимые показатели.
Доверительный интервал значений (заболеваемость минимальная)
Доверительный интервал значений (заболеваемость максимальная)
I
Критерий порога заболеваемости
Исходные данные (заболеваемость)
Доверительный интервал климатических значений (при минимальной заболеваемости)
Доверительный интервал климатических значений (при максимальной заболеваемости)
Критерий порога климатических показателей
Исходные данные (климатические)
Рис. 1. Схема определения пороговых критериев климатических показателей и уровня заболеваемости.
стве объекта исследования использовалась территориально скорректированная предыдущими расчетами база данных, разложенная на ряд составляющих метеорологических показателей (температура воздуха, влажность, скорость ветра, осадки, количество дней с туманами, ясной и пасмурной погодами).
При соблюдении условия наличия функции, описывающей зависимость значения результирующего признака Y (заболеваемость) от заданных значений
аргумента x (климатические факторы) Y=f(x1x2 xn),
проведен регрессионный анализ (STATISTICA 6.0 -Модуль «Множественная регрессия»). Регрессионный анализ показал хорошую связь заболеваемости БОД с климатическими факторами во всех возрастных группах: подростки - коэффициент множественной регрессии R=0,84 и коэффициент детерминации Ш=0,71; дети - R=0,79, Ш=0,62; взрослые -R=0,77, Ш=0,6 (табл. 2). Коэффициент детерминации (Ш) необходим для определения доли вариации зависимой переменной Y (заболеваемость), обусловленной влиянием включенных в модель климатических
факторов x [8, 12].
Анализ данных таблицы 2 показал, что наиболее значимый (>) вес (В) в формировании заболеваемости БОД во всех возрастных группах имеет влажность воздуха. Особенно негативное влияние влажности характерно для детей и взрослых (В=21,46, р=0,005; В=16,23, р=0,009, соответственно). Значимым и весомым для всех групп населения является показатель «количество осадков», находящийся в прямой зависимости (+) с заболеваемостью (чем больше осадков, тем выше заболеваемость). Значимая и достаточно весомая связь со знаком (+) отмечается с показателем «количество пасмурных дней». Скорость ветра значима (>) только для взрослых. У подростков высокий вес (В) в прямой зависимости связан с «количеством ясных дней». Таким образом, с помощью регрессионного анализа можно определить наиболее весомые и значимые климатические показатели (влажность воздуха, количество осадков, пасмурных и ясных дней) и установить различия влияния среды на возрастные группы.
I.Проверка нормальности распределения данных по заболеваемости (Р1) и климатическим показателям (К")
2.Обработка вариационного ряда показателей заболеваемости Р1 по нахождению значений (Р ), расположенных в области X ±5
3.Преобразование матрицы с выборкой минимальных значений показателя заболеваемости (Р1т1п) и отбор климатических показателей ( к ), соответствующих (Ртя)
4.Расчет верхнего порога х'тш + общего для всех территорий среднемноголетнего минимума показателя заболеваемости (х тя) как средне взвешенной из минимальных годовых показателей (Ртп; К)
5.Отбор наблюдений Рт1п, не превышающих верхнего порога (х'тя+), при условии
Р! ^ х'_
6.Расчет доверительного интервала для минимальных значений заболеваемости региона в целом. Р! ; х 1+
7.Расчет доверительного интервала минимальных значений климатических факторов после отбора показателей (Ктя), соответствующих минимальным значениям заболеваемости
Р™
8.Преобразование матрицы с выборкой максимальных значений Ртх показателя заболеваемости и соответственный отбор климатических показателей (К )
А V "тах '
9.Расчет общего для всех территорий среднемноголетнего максимума показателя заболеваемости (х'тах) и верхнего порога (х 'тх+)
10.Отбор наблюдений Р1тх, не превышающих верхний порог (х[тах+), при условии
Рт1х > х;тах+
II.Расчет доверительного интервала для максимальных значений заболеваемости региона в целом Р1; х"т„
12.Отбор климатических показателей (К ), соответствующих максимальным значениям заболеваемости Р1тх > х 'тах+ и расчет доверительного интервала (К тх;х "т1х+)
Рис. 2. Алгоритм расчета пороговых критериев климатических показателей и заболеваемости.
Для решения третьей задачи использовалась интервальная оценка вариационно-статистического анализа. Задачу интервальной оценкм можно сформулировать следующим образом: по данным выборки построить числовой интервал, относительно которого с заранее выбранной вероятностью можно сказать, что внутри этого интервала находится оцениваемый параметр. Для поиска оптимального интервала зависимости заболеваемости БОД от климатических факторов был использован методический прием анализа соотношения доверительных интервалов при минимальных и максимальных показателях заболеваемости (рис. 1). Был проведен расчет климатических пороговых критериев, выше и ниже которых заболеваемость с низкого переходит на более высокий уровень. Алгоритм расчета представлен на рисунке 2.
В результате определяется пороговый диапазон климатических показателей (К'тахи х" тах + ) при
максимальном среднегодовом уровне заболеваемости БОД в регионе. На заключительном этапе расчетов,
согласно рис. 1, проводится сопоставление доверительных интервалов климатических показателей при минимальной и максимальной заболеваемости, позволяющее определять региональные пороговые коридоры факторов среды и прогнозировать уровень заболеваемости БОД в регионе.
Таким образом, предложенный метод регламентации критериальных показателей основан на результатах применения вариационной статистики и в связи с этим точность определения пороговых критериев во многом зависит от длины динамического ряда, количества наблюдений и уровня детализации исходных данных (среднегодовые, среднемесячные, среднесуточные показатели и т.д.). В свизи с чем для создания регламентирующих документов по установлению пороговых критериев необходимы глубокие структурированные исследования на разных уровнях сбора исходной информации. Применение предложенного метода расчета пороговых критериев влияния климатических показателей на уровень заболеваемости БОД позволяет получить высоко информативные результаты оценки характера влияния
внешней среды на формирование заболеваемости. Это дает системное представление для принятия оперативных решений, разработки комплекса целенаправленных оптимизационных мероприятий профилактической и оздоровительной направленности.
ЛИТЕРАТУРА
1. Беляев Е.Н., Чибураев В.И., Фокин М.В. Социально-гигиенический мониторинг в решении стратегических задач среды обитания и здоровья населе-ния//Гигиена и санитария.-2002.-№3.-С.9-12.
2. Веремчук Л.В. Математические методы в медицинских и медико-экологических исследовани-ях//Труды института медицинской климатологии и восстановительного лечения: Обзоры научных исследований/Под ред. Е.М.Иванова.-Владивосток: Дальнаука, 2003.-С.98-110.
3. Веремчук Л.В., Кику П.Ф., Белик Л.А. Алгоритм оценки экологического риска влияния воздушной среды на заболеваемость органов дыхания населения Приморского края//Новые медицинские технологии восстановительного лечения наиболее распространенных неинфекционных заболеваний: Сб. науч. тр. НИИ МКВЛ - ВФ ДНЦ ФПД СО РАМН/Под ред. Е.М.Иванова, Э.А.Эндаковой.-Владивосток, 2002.-Ч.1.-С.18-28.
4. Деркачева Л.Н. Медико-климатические условия Дальнего Востока и их влияние на респираторную систему // Бюл. физиол. и патол. дыхания.-2000.-Вып.6.-С.51-54.
5. Кику П.Ф., Веремчук Л.В., Деркачева Л.Н. и
др. Использование информационно-энтропийного анализа для оценки распространения болезней органов дыхания на территории Приморского края//Бюл. физиол. и патол. дыхания.-2001.-Вып.10.-С.12-20.
6. Кику П.Ф., Гельцер Б.И. Экологические проблемы здоровья.-Владивосток: Дальнаука, 2004.-228 с.
7. Косолапов А.Б. Здоровье населения Дальнего
Востока (Медико-географические и социальногигиенические аспекты).-Владивосток: Дальнаука,
1996.-248 с.
8. Лукьянова Е.А. Медицинская статистика:
Учеб. пособие.-2-е изд., испр.-М.: Изд-во РУДН, 2003.-246 с.
9. Луценко М.Т., Гладуш Л.П. Состояние здоровья населения Дальневосточного региона.-Благовещенск: ДНЦ ФПД СО РАМН, 2000.-148 с.
10. Онищенко Г.Г. Влияние состояния окружающей среды на здоровье населения. Нерешенные проблемы и задачи//Гигиена и санитария.-2003.-№1.-С.3-
10.
11. Оценка эпидемиологического риска здоровья на популяционном уровне при медикогигиеническом ранжировании территории: Пособие для врачей/Под ред. А.И.Потапова.-М., 1999.-48 с.
12. Сергиенко В.И., Бондарева И.Б. Математическая статистика в клинических исследованиях.-М.: ГЭОТАР МЕДИЦИНА, 2000.-256 с.
13. Щербаков К.П. Социально-гигиенический мониторинг как основа гигиенической оценки состояния среды обитания и здоровья населения//Гигиена и санитария .-2002.-№4.-С .67-68.
□ □□
УДК 612.2: 616.24: 612.6
Г.С.Шишкин, О.В.Гришин, Н.В.Устюжанинова, В.В.Гультяева, Н.Д.Уманцева
СОСТОЯНИЯ ПУЛЬМОНОЛОГИЧЕСКОГО РИСКА И ИХ СВЯЗЬ С ЗАБОЛЕВАНИЯМИ ОРГАНОВ ДЫХАНИЯ У СТУДЕНТОВ В НОВОСИБИРСКЕ
ГУ НИИ физиологии СО РАМН, Новосибирск
РЕЗЮМЕ
У 262 молодых мужчин - студентов Новосибирского Государственного Университета ежегодно в течение 2-4 лет регистрировали 21 показатель внешнего дыхания. Здоровых разделили на «чистую» и «условную» норму. Встречаемость «чистой нормы» у всех обследованных составила 67%. Применение алгоритмов, разработанных на основе кластерного анализа, позволило разделить «условную» норму на 5 разных пограничных состояний, одно из которых отражает включение физиологической защитной реакции на действие экологического фактора, два являются следствием развития компенсаторных реакций, одно может быть предвестником обструктивного синдрома и одно является переходным от болезни к норме. Из пограничных состояний у молодых мужчин в боль-
шей части встречается защитная мобилизация резервной ткани респираторных отделов легких и компенсаторная гипервентиляция, которая в 912% случаев является предвестником заболеваний легких и может рассматриваться как переходное состояние к патологии.
SUMMARY
G.S.Shishkin, O.V.Grishin, N.V.Ustudzaninova, V.V.Gultyaeva, N.D.Umantseva
PULMONOLOGICAL RISK AND ITS CORRELATION WITH RESPIRATORY DISEASES IN STUDENTS IN NOVOSIBIRSK
We recorded 21 external respiration values in I 262 young men (students in Novosibisrk State |
