Васильева Татьяна Павловна, д.м.н., профессор, заслуженный врач Российской Федерации, руководитель направления «Теоретические закономерности формирования общественного здоровья и здоровье сбережение»
ул. Воронцово Поле, д. 12, стр. 1, г. Москва, 101000
Tatyana P. Vasilieva, Dr. Sci. (Med.), Prof., Honored Doctor of the Russian Federation, Head of the Research Direction “Theoretical Patterns of Public Health Formation and Health Maintenance”
Bldg 1, 12 Vorontsovo Pole Street, Moscow, 101000
Ларионов Александр Витальевич, к.э.н., к.н. о государственном и муниципальном управлении, доцент, старший научный сотрудник отдела изучения образа жизни и охраны здоровья населения
ул. Воронцово Поле, д. 12, стр. 1, г. Москва, 101000
Alexander V. Larionov, Doctor of Philosophy in Economic Sciences, Doctor of Philosophy in Public Administration, docent; Senior Researcher, Department of Lifestyle Studies and Public Health Protection
Bldg 1, 12 Vorontsovo Pole Street, Moscow, 101000
Введение. Поведенческая детерминанта является одной из ключевых детерминант, определяющих состояние общественного здоровья. Именно поведение людей определяет частоту посещения врачей и занятия спортом, наличие вредных привычек, склонность к реализации значимых для общества социальных функций. Для управления поведенческой детерминантой необходимо разработать индекс, позволяющий осуществлять мониторинг состояния факторов общественного здоровья.
Целью исследования: разработка методического подхода к расчету индекса поведенческой детерминанты общественного здоровья.
Материалы и методы. Для расчета индекса поведенческой детерминанты использованы рекомендации ВОЗ «The urban health index: a handbook for its calculation and use». Формирование перечня показателей, характеризующих состояние поведенческой детерминанты, проведено на основании результатов обследования Росстата «Выборочное наблюдение состояния здоровья населения». Оценка проведена по доступным показателями с 2020 по 2023 г. Для исключения противоречащих показателей проведена корреляционная оценка в Stata. Все показатели, используемые при оценке, были нормированы, после чего рассчитано среднее геометрическое для получения значений индекса поведенческой детерминанты. Классификация регионов осуществляется в зависимости от состояния поведенческой детерминанты на основании правила «трех сигм».
Результаты. Разработанный методический подход предполагает реализацию нескольких этапов. На первом этапе проводится отбор показателей, далее осуществляется оценка корреляционных связей между показателями, используемыми для расчета индекса поведенческой детерминанты. На третьем этапе проводится нормирование показателей, в завершении осуществляется расчет среднего геометрического значения для получения индекса и интерпретация полученных результатов. В ходе апробации подхода выявлены субъекты РФ, которые демонстрируют высокие значения индекса поведенческой детерминанты (г. Севастополь, Республика Татарстан, Ростовская область и др.).
Заключение. Методический подход по расчету индекса поведенческой детерминанты имеет высокий потенциал для реализации органами власти. Его применение позволит обеспечить приоритезацию объектов регулирования, осуществлять мониторинг результативности реализуемых мер воздействия.
Introduction: The behavioral determinant is one of the key determinants of public health. It is the behavior of people that defines the frequency of visiting doctors and playing sports, having bad habits or being committed to implementing significant social functions. To manage the behavioral determinant, it is essential to develop an index that allows monitoring the state of public health factors.
Objective: To develop a methodological approach to calculating the behavioral determinant index (BDI).
Materials and Methods: To assess the BDI, we used “The urban health index: A handbook for its calculation and use” by the World Health Organization. The list of indicators describing the state of the behavioral determinant was compiled based on the results of the Rosstat Sample Population Health Monitoring. The BDIs were calculated using available indicators for the years 2020 to 2023. A correlation assessment was conducted in Stata to exclude contradictory indicators. All indicators used for calculations were standardized and the geometric mean was then calculated to obtain the values of the BDI. The three sigma rule was used to classify Russian regions by the level of the behavioral determinant.
Results: The developed methodological approach consists of several stages. The first stage includes selection of indicators to be used for calculation of the behavioral determinant index followed by assessment of correlations between these indicators at the second stage and standardization of the latter at the third. The fourth stage includes finding of geometric means to obtain BDI values and interpretation of results. Testing of the approach revealed the constituent entities of the Russian Federation demonstrating high BDI values (the city of Sevastopol, the Republic of Tatarstan, the Rostov Region, etc.).
Conclusions: The described approach to calculating the behavioral determinant index has a high potential for implementation by authorities. The index will ensure prioritization of regulatory objects and help monitor the effectiveness of the measures implemented.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.