Кирьянов Дмитрий Александрович – к.т.н., заведующий отделом математического моделирования систем и процессов
ул. Монастырская, д. 82, г. Пермь, 614045
Dmitry A. Kiryanov, Cand. Sci. (Tech.), Head of the Department for Mathematical Modeling of Systems and Processes
82 Monastyrskaya Street, Perm, 614045
Камалтдинов Марат Решидович – к.ф.-м.н., заведующий лабораторией ситуационного моделирования и экспертно-аналитических методов управления
ул. Монастырская, д. 82, г. Пермь, 614045
Marat R. Kamaltdinov, Cand. Sci. (Phys.-Math.), Head of the Situation Modeling and Expert and Analytical Management Techniques Laboratory
82 Monastyrskaya Street, Perm, 614045
Цинкер Михаил Юрьевич – младший научный сотрудник лаборатории ситуационного моделирования и экспертноаналитических методов управления
ул. Монастырская, д. 82, г. Пермь, 614045
Mikhail Yu. Tsinker, Junior Researcher, Situation Modeling and Expert and Analytical Management Techniques Laboratory
82 Monastyrskaya Street, Perm, 614045
Чигвинцев Владимир Михайлович – к.ф.-м.н., научный сотрудник лаборатории ситуационного моделирования и экспертно-аналитических методов управления
ул. Монастырская, д. 82, г. Пермь, 614045
Vladimir М. Chigvintsev, Cand. Sci. (Phys.-Math.), Researcher, Situation Modeling and Expert and Analytical Management Techniques Laboratory
82 Monastyrskaya Street, Perm, 614045
Бабина Светлана Владимировна – заведующий лабораторией информационно-вычислительных систем и технологий
ул. Монастырская, д. 82, г. Пермь, 614045
Svetlana V. Babina, Head of the Information and Computing Systems and Technologies Laboratory
82 Monastyrskaya Street, Perm, 614045
Кучуков Артур Ильдарович – математик лаборатории ситуационного моделирования и экспертно-аналитических методов управления
ул. Монастырская, д. 82, г. Пермь, 614045
Arthur I. Kuchukov, Mathematician, Information and Computing Systems and Technologies Laboratory
82 Monastyrskaya Street, Perm, 614045
Введение. Решение проблем, связанных с уменьшением заболеваемости и смертности населения, увеличением продолжительности жизни, является одной из стратегических целей развития Российской Федерации.
Цель исследования: совершенствование подходов к оценке предотвращенных потерь здоровью населения в результате контрольно-надзорной деятельности органов и организаций Роспотребнадзора.
Материалы и методы. Впервые предложена новая каскадная модель для оценки и прогнозирования предотвращенных потерь здоровью в тройственной системе «контрольно-надзорная деятельность Роспотребнадзора – показатели качества среды обитания – здоровье населения». Получено 35 новых нейросетевых моделей для описания связей между факторами, характеризующими деятельность Роспотребнадзора, и показателями качества среды обитания. Разработаны новые подходы, позволяющие выполнить оценку сокращения числа лет модифицированного показателя ожидаемой продолжительности жизни, характеризующего продолжительность здоровой жизни, по предотвращенным случаям заболеваний и смертей.
Результаты. Для иллюстрации работоспособности предложенных подходов выполнена апробация на примере Российской Федерации в целом. Результаты оценочных расчетов показали, что доля предотвращенных случаев заболеваемости от фактических уровней для всего населения варьируется от 0,8 до 32,6 % в зависимости от класса заболеваний, а доля предотвращенных случаев смертности – от 1,8 до 13,4 %. Всего около 4,8 % случаев от общей заболеваемости и 2,6 % случаев от общей смертности предотвращено в результате контрольно-надзорной деятельности, при этом предотвращенные потери модифицированного показателя ожидаемой продолжительности жизни составили в целом около 1,14 года.
Выводы. Результаты работы в дальнейшем могут быть использованы для оценки связанных с потерями здоровью экономических ущербов и оценки эффективности и результативности контрольно-надзорной деятельности. Для выявления приоритетных видов деятельности и мероприятий контрольно-надзорной деятельности требуется проведение дополнительных численных экспериментов, что может являться предметом дальнейших исследований.
Introduction: Solving problems related to reducing morbidity and mortality of the population and increasing life expectancy is one of the strategic goals of the development of the Russian Federation.
Objective: To improve approaches to assessing losses to public health prevented through control and supervisory activities of the bodies and institutions of the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing (Rospotrebnadzor).
Materials and methods: For the first time, a new cascade model has been proposed for assessing and predicting prevented health losses in the triple system “control and supervisory activities of Rospotrebnadzor – environmental quality indicators – population health.” Thirty-five new neural network models were obtained to describe the relationships between factors characterizing the activities of Rospotrebnadzor and indicators of the quality of environmental media. New approaches have been developed to estimate the decrease in the modified indicator of life expectancy, which describes healthy life expectancy, based on prevented disease and death cases.
Results: The proposed approaches were tested using the example of the Russian Federation as a whole. The estimates showed that the proportion of prevented cases relative to actual levels for the entire population ranged from 0.8 % to 32.6 % depending on the disease category while the proportion of averted deaths ranged from 1.8 % to 13.4 %. In total, about 4.8 % of cases of total morbidity and 2.6 % of cases of all-cause mortality were prevented as a result of control and surveillance activities, while the prevented loss of modified life expectancy was about 1.14 years.
Conclusions: The results of this work can be used in the future to assess economic losses associated with health damage and to evaluate the efficiency of control and supervisory activities. To establish priority types of the latter, additional numerical experiments are required, which may be the subject of further research.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.