sredobЗдоровье населения и среда обитания – ЗНиСОPublic Health and Life Environment – PH&LE2219-52382619-0788ФБУЗ ФЦГиЭ Роспотребнадзора10.35627/2219-5238/2022-30-6-7-14sredob-1008Research ArticleВОПРОСЫ УПРАВЛЕНИЯ И СОЦИАЛЬНОЙ ГИГИЕНЫISSUES OF MANAGEMENT AND SOCIAL HYGIENEВыявление взаимосвязи между показателями качества жизни населения и заболеваемостью злокачественными новообразованиями в Приморском краеThe Relationship between Quality of Life Indicators and Cancer Incidence Rates in the Primorsky Regionhttps://orcid.org/0000-0003-2588-102XЕрмолицкаяМ. З.ErmolitskayaM. Z.

Ермолицкая Марина Захаровна – к.б.н., доцент, старший научный сотрудник лаборатории информационно-аналитических и управляющих систем и технологий

ул. Радио, д. 5, г. Владивосток, 690041

Marina Z. Ermolitskaya, Cand. Sci. (Biol.), Assoc. Prof., Senior Researcher, Laboratory of Information, Analytical and Control Systems and Technologies

5 Radio Street, Vladivostok, 690041

ermmz@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3536-8617КикуП. Ф.KikuP. F.

Кику Павел Федорович – д.м.н., профессор, зав. кафедрой общественного здоровья и профилактической медицины Школы биомедицины

п. Аякс, д. 10, о. Русский, г. Владивосток, 690922

Pavel F. Kiku, Dr. Sci. (Med.), Professor, Head of the Department of Public Health and Preventive Medicine, School of Biomedicine

10 Ayaks Village, Russky Island, Vladivostok, 690922

kiku.pf@dvfu.ruФГБУН «Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН»РоссияInstitute of Automation and Control ProcessesRussian FederationФГАОУ ВО «Дальневосточный федеральный университет» Минобрнауки РоссииРоссияFar Eastern Federal UniversityRussian Federation20221007202206714Copyright © Ермолицкая М.З., Кику П.Ф., 20222022Ермолицкая М.З., Кику П.Ф.Ermolitskaya M.Z., Kiku P.F.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://zniso.fcgie.ru/jour/article/view/1008

Введение. На территории Приморского края наблюдается устойчивый рост заболеваемости злокачественными новообразованиями (за период с 2009 по 2019 г. на 26,1 %). Проведение статистического анализа взаимосвязи между показателями качества жизни и заболеваемостью населения способствует выделению значимых факторов риска, учет которых позволит совершенствовать комплекс мер, направленных на пропаганду здорового образа жизни, мотивацию к своевременному прохождению диспансеризации и скрининговых программ, с целью снижения уровня заболеваемости и смертности.Цель исследования: выявление факторов риска, влияющих на заболеваемость злокачественными новообразованиями на территории Приморского края.Материалы и методы. Исследование проводилось на основе статистических данных Федеральной службы государственной статистики и Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Приморскому краю за период с 2007 по 2019 г. При анализе данных использовали корреляционный и регрессионный анализы; для уменьшения размерности в данных – анализ главных компонент.Результаты. Статистический анализ данных позволил выделить главные компоненты и выявить их взаимосвязи с заболеваемостью злокачественными новообразованиями по пяти нозологиям на территории Приморского края. Заключение. На развитие онкологических заболеваний, помимо генетических предрасположенностей, существенное влияние оказывает образ жизни человека, что необходимо учитывать при разработке профилактических мероприятий по улучшению качества жизни и уменьшению заболеваемости населения на региональном уровне.

Introduction: A steady increase in the incidence of malignant neoplasms was registered in the Primorsky Region in 2009–2019 with the rate rising by 26.1 %. The statistical analysis of the relationship between quality of life indicators and disease contributes to identifying significant risk factors, the consideration of which will improve the set of measures aimed at promoting a healthy lifestyle and encouraging regular medical checkups in order to reduce cancer incidence and mortality rates. Objective: To establish external carcinogenic risk factors in the Primorsky Region.Materials and methods: The study was conducted based on statistical data from the local offices of the Federal Service for State Statistics and the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing for 2007–2019. We did correlation and regression analyses of the collected information and applied the principal component analysis to reduce dimensionality of the data.Results: The statistical data analysis revealed the principal components and their association with the incidence of malignant neoplasms of five sites in the Primorsky Region.Conclusion: In addition to genetic predispositions, the lifestyle strongly contributes to the development of cancer, which must be taken into account when elaborating appropriate preventive measures at the regional level.

злокачественные новообразованиязаболеваемостьпоказатели качества жизни населениястатистическая обработка и анализ данныхmalignant neoplasmsincidencequality of life indicatorsstatistical data processing and analysisРабота выполнена в рамках госзадания № 0002-2022-0202. Тема: «Разработка передовых методов и технологий создания интеллектуальных информационных и управляющих систем».The work was carried out within the topic “Development of Advanced Methods and Technologies for Creating Intelligent Information and Control Systems” of Government Assignment No. 0002-2022-0202.ReferencesВОЗ. Рак. 2021, март. [Электронный ресурс]. Дата доступа: 15.04.2022. http://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/cancerВОЗ. Рак. 2021, март. [Электронный ресурс]. Дата доступа: 15.04.2022. http://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/cancerSiegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2020. CA Cancer J Clin. 2020;70(1):7-30. doi: 10.3322/caac.21590Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2020. CA Cancer J Clin. 2020;70(1):7-30. doi: 10.3322/caac.21590Prasad V. Our best weapons against cancer are not magic bullets. Nature. 2020;577(7791):451. doi: 10.1038/d41586-020-00116-2Prasad V. Our best weapons against cancer are not magic bullets. Nature. 2020;577(7791):451. doi: 10.1038/d41586-020-00116-2Parkin DM, Boyd L, Walker LC. 16. The fraction of cancer attributable to lifestyle and environmental factors in the UK in 2010. Br J Cancer. 2011;105(Suppl 2):S77-81. doi: 10.1038/bjc.2011.489Parkin DM, Boyd L, Walker LC. 16. The fraction of cancer attributable to lifestyle and environmental factors in the UK in 2010. Br J Cancer. 2011;105(Suppl 2):S77-81. doi: 10.1038/bjc.2011.489Нурманова А., Султанова З.И., Аннаоразов Ы.А. Факторы и их роль в заболеваемости, смертности, выживаемости при раке молочной железы // Вестник Казахского национального медицинского университета. 2018. № 1. С. 112–114.Nurmanova A, Sultanova ZI, Anaorazov YA. Factors and their role in morbidity, mortality, survival in mammary cancer. Vestnik Kazakhskogo Natsional’nogo Meditsinskogo Universiteta. 2018;(1):112-114. (In Russ.)Французова И.С. Анализ факторов риска развития рака молочной железы // Международный научно-исследовательский журнал. 2019. № 3 (81). С. 68–74. doi: 10.23670/IRJ.2019.81.3.011Frantsuzova IS. Analysis of risk factors of breast cancer development. Mezhdunarodnyy Nauchno-Issledovatel’skiy Zhurnal. 2019;(3(81)):68-74. (In Russ.) doi: 10.23670/IRJ.2019.81.3.011Юдин С.В., Маслов Д.В. Влияние антропогенных факторов на онкологическую заболеваемость населения Приморского края // Тихоокеанский медицинский журнал. 2004. № 3 (17). С. 46–49.Yudin SV, Maslov DV. Anthropogenic factors and oncological morbidity in Primorsky Region. Tikhookeanskiy Meditsinskiy Zhurnal. 2004;(3(17)):46-49. (In Russ.)Sternfeld B, Weltzien E, Quesenberry CP Jr, et al. Physical activity and risk of recurrence and mortality in breast cancer survivors: findings from the LACE study. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2009;18(1):87-95. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-08-0595Sternfeld B, Weltzien E, Quesenberry CP Jr, et al. Physical activity and risk of recurrence and mortality in breast cancer survivors: findings from the LACE study. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2009;18(1):87-95. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-08-0595Freedman DM, Dosemeci M, McGlynn K. Sunlight and mortality from breast, ovarian, colon, prostate, and non-melanoma skin cancer: a composite death certificate based case-control study. Occup Environ Med. 2002;59(4):257-262. doi: 10.1136/oem.59.4.257Freedman DM, Dosemeci M, McGlynn K. Sunlight and mortality from breast, ovarian, colon, prostate, and non-melanoma skin cancer: a composite death certificate based case-control study. Occup Environ Med. 2002;59(4):257-262. doi: 10.1136/oem.59.4.257Kolpak E, Frantsuzova IS. Causes of morbidity and mortality from breast cancer. Eurasian J Anal Chem. 2017;12(5):779-791. doi: 10.12973/ejac.2017.00210aKolpak E, Frantsuzova IS. Causes of morbidity and mortality from breast cancer. Eurasian J Anal Chem. 2017;12(5):779-791. doi: 10.12973/ejac.2017.00210aПисарева Л.Ф., Ляхова Н.П., Перинов Д.А., и др. Заболеваемость раком молочной железы и смертность от него коренного и пришлого населения республики Бурятия // Профилактическая медицина. 2019. Т. 22. № 2. С. 62–67.Pisareva LF, Lyakhova NP, Perinov DA, et al. Breast cancer incidence and mortality rates in native and alien populations of the Republic of Buryatia. Profilakticheskaya Meditsina. 2019;22(2):62-67. (In Russ.) doi: 10.17116/profmed20192202162Tyrer J, Duffy SW, Cuzick J. A breast cancer prediction model incorporating familial and personal risk factors. Stat Med. 2004;23(7):1111-1130. doi: 10.1002/sim.1668Tyrer J, Duffy SW, Cuzick J. A breast cancer prediction model incorporating familial and personal risk factors. Stat Med. 2004;23(7):1111-1130. doi: 10.1002/sim.1668Elwood JM, Tawfiq E, TinTin S, et al. Development and validation of a new predictive model for breast cancer survival in New Zealand and comparison to the Nottingham prognostic index. BMC Cancer. 2018;18(1):897. doi: 10.1186/s12885-018-4791-xElwood JM, Tawfiq E, TinTin S, et al. Development and validation of a new predictive model for breast cancer survival in New Zealand and comparison to the Nottingham prognostic index. BMC Cancer. 2018;18(1):897. doi: 10.1186/s12885-018-4791-xSekeroglu B, Tuncal K. Prediction of cancer incidence rates for the European continent using machine learning models. Health Informatics J. 2021;27(1):1460458220983878. doi: 10.1177/1460458220983878Sekeroglu B, Tuncal K. Prediction of cancer incidence rates for the European continent using machine learning models. Health Informatics J. 2021;27(1):1460458220983878. doi: 10.1177/1460458220983878Asghari Jafarabadi M, Iraji Z, Dolatkhah R, Jafari-Koshki T. Modeling the factors associated with mortality in patients with breast cancer: A machine learning approach. Research Square. [Preprint] 2020. Accessed June 24, 2022. doi: 10.21203/rs.3.rs-57685/v1Asghari Jafarabadi M, Iraji Z, Dolatkhah R, Jafari-Koshki T. Modeling the factors associated with mortality in patients with breast cancer: A machine learning approach. Research Square. [Preprint] 2020. Accessed June 24, 2022. doi: 10.21203/rs.3.rs-57685/v1Jafari-Koshki T, Schmid VJ, Mahaki B. Trends of breast cancer incidence in Iran during 2004–2008: A Bayesian space–time model. Asian Pac J Cancer Prev. 2014;15(4):1557-1561. doi: 10.7314/apjcp.2014.15.4.1557Jafari-Koshki T, Schmid VJ, Mahaki B. Trends of breast cancer incidence in Iran during 2004–2008: A Bayesian space–time model. Asian Pac J Cancer Prev. 2014;15(4):1557-1561. doi: 10.7314/apjcp.2014.15.4.1557Foerster R, Foerster FG, Wulff V, et al. Matched-pair analysis of patients with female and male breast cancer: a comparative analysis. BMC Cancer. 2011;11:335. doi: 10.1186/1471-2407-11-335Foerster R, Foerster FG, Wulff V, et al. Matched-pair analysis of patients with female and male breast cancer: a comparative analysis. BMC Cancer. 2011;11:335. doi: 10.1186/1471-2407-11-335Ермолицкая М.З., Кику П.Ф., Абакумов А.И. Смертность от рака молочной железы в Приморском крае: анализ данных и моделирование // Здоровье населения и среда обитания. 2021. Т. 29. № 11. С. 16–22. doi:10.35627/2219-5238/2021-29-11-16-22Ermolitskaya MZ, Kiku PF, Abakumov AI. Breast cancer mortality in the Primorsky Region: Data analysis and modeling. Zdorov’e Naseleniya i Sreda Obitaniya. 2021;29(11):16–22. (In Russ.) doi: 10.35627/2219-5238/2021-29-11-16-22Глазунов В.А. Локализация опухоли при раке молочной железы по данным микроволновой термометрии с использованием искусственных нейронных сетей // Инженерный вестник Дона. 2021. № 11 (83). С. 288–296.Glazunov VA. Tumor localization in case of breast cancer according to microwave thermometry using artificial neural networks. Inzhenernyy Vestnik Dona. 2021;(11(83)):288–296. (In Russ.)Кабаков Р.И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R. / Пер. с англ. П.А. Волковой. М.: ДМК Пресс, 2014. 358 с.Kabacoff RI. R in Action. Data Analysis and Graphics with R. Transl. by Volkova PA. Mosсow: DMK Press Publ.; 2014. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.