Тихонова Ольга Александровна – заведующая лабораторией мультидисциплинарных клинических исследований Клинического отдела радиационной медицины, кандидат медицинских наук
ул. Живописная, д. 46, г. Москва, 123098, Российская Федерация
Olga A. Tikhonova, Cand. Sci. (Med.), Head of the Laboratory of Multidisciplinary Clinical Research, Clinical Department of Radiation Medicine
46 Zhivopisnaya Street, Moscow, 123098, Russian Federation
Бушманов Андрей Юрьевич – первый заместитель генерального директора, доктор медицинских наук, профессор
ул. Живописная, д. 46, г. Москва, 123098, Российская Федерация
Andrey Yu. Bushmanov, Dr. Sci. (Med.), Prof., First Deputy Director-General
46 Zhivopisnaya Street, Moscow, 123098, Russian Federation
Гришакина Надежда Ивановна – доцент кафедры digital economy and management
ул. Большая Санкт-Петербургская, д. 41, г. Великий Новгород, 173003, Российская Федерация
Nadezhda I. Grishakina, Assoc. Prof., Department of Digital Economics and Management
41 Bolshaya Sankt-Peterburgskaya Street,Veliky Novgorod, 173003, Russian Federation
Деньгин Виталий Владимирович – индивидуальный предприниматель, магистр лингвистики и межкультурной коммуникации
ул. Спортивная, 15–122, 108851, г/о Щербинка, Москва, Российская Федерация
Vitaly V. Dengin, Master of Linguistics
Apt. 122, 15 Sportivnaya Street, Shcherbinka, Moscow, 108851, Russian Federation
Афонин Сергей Александрович – ассистент кафедры медицины труда, гигиены и профпатологии
ул. Живописная, д. 46, г. Москва, 123098, Российская Федерация
Sergey A. Afonin, Assistant, Department of Occupational Medicine, Health and Occupational Diseases
46 Zhivopisnaya Street, Moscow, 123098, Russian Federation
Введение. Многофакторный анализ причин заболеваемости и профилактических мероприятий предоставляет возможность построить прогностическую модель рисков потери трудоспособности среди работающего населения, тем самым снизить издержки производства и здравоохранения.
Цель: ретроспективный анализ уровня заболеваемости с временной утратой трудоспособности (ЗВУТ) работников Курской атомной электростанции (КуАЭС) за 2020 г., подвергающихся воздействию комплекса вредных производственных факторов.
Материалы и методы. В работе использована форма статистического наблюдения № 16-ВН, проанализирована структура болезней с учетом номенклатуры МКБ-10, определены относительные показатели, не зависящие от численности изучаемых групп: кратность нетрудоспособности (количество случаев нетрудоспособности, приходящееся на 1 работника, имевшего нетрудоспособность).
Результаты. Наибольшее количество случаев ЗВУТ на 100 работающих выявлено в следующих подразделениях КуАЭС: учебно-тренировочный центр – 73,1; конструкторско-технологический отдел – 73,1; гидроцех – 68,6; транспортный цех – 65,5. В то же время среди работников цеха обработки радиационных отходов, реакторных цехов № 1 и 2 количество ЗВУТ на 100 работающих составило 53, 43,9 и 33,9 случая соответственно. Средняя длительность случая нетрудоспособности по всем подразделениям КуАЭС составила 13–15,4 дня. ЗВУТ у работников КуАЭС чаще всего вызывали болезни органов дыхания, костно-мышечные заболевания, травмы и отравления, что соответствует структуре ЗВУТ в Курской области и РФ в целом.
Ограничения исследования. Вследствие особенностей формы сбора данных не удалось получить информацию по генеральной совокупности случаев и дней временной нетрудоспособности.
Выводы. Необходимо развивать в медицине труда риск-ориентированный подход. Для выявления причинно-следственных связей в случаях утраты здоровья работниками атомной промышленности предлагается создать цифровую платформу (цифровой двойник работника), позволяющую прогнозировать время, причину, риск временной/постоянной утраты трудоспособности, а также условия ее снижения.
Introduction: A multifactorial analysis of the causes of morbidity and preventive measures provides an opportunity to build a risk prediction model for sickness absence in the working population, thereby reducing production and healthcare costs.
Objective: A retrospective analysis of sickness absence in workers of the Kursk Nuclear Power Plant exposed to a combination of occupational risk factors in the year 2020.
Materials and methods: We analyzed sickness absence rates in the workers in terms of the ICD-10 nomenclature based on data of the Russian Statistical Observation Form No. 16-VN and established the number of episodes of sickness absence per employee as a relative indicator independent of the size of the groups under study.
Results: The highest sickness absence rates per 100 employees were estimated for workers of the Training Center and Design and Technology Department (73.1 episodes each), the Hydroshop (68.6) and Transportation Department (65.5). In the Radioactive Waste Treatment Shop and the first and second Reactor Shops, these rates were 53, 43.9, and 33.9 per 100 employees, respectively. The mean duration of an episode of sickness absence in all divisions of the nuclear power plant was 13–15.4 days and its most frequent causes were, similar to the Kursk Region and the Russian Federation as a whole, diseases of the respiratory and musculoskeletal systems, injuries and poisonings.
Study limitations: Due to the specifics of the data collection form used, we had no information about the whole aggregate of episodes and days of sickness absence.
Conclusions: It is important to develop a risk-based approach in occupational medicine. To establish a cause-and-effect relationship for loss of health among nuclear industry workers, we propose to create a digital platform (a digital twin of an employee) enabling prediction of the time, cause, risk of a disease and/or disability, and prerequisites for its mitigation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.