Уровень заболеваемости с временной утратой трудоспособности работников Курской атомной электростанции как элемент концепции цифрового двойника производственной медицины

Введение. В условиях дефицита трудовых ресурсов особенно значимо укрепление и сохранение здоровья экономически активного населения России [1]. Актуальность настоящего исследования обусловлена необходимостью снижения общей и первичной заболеваемости у лиц трудоспособного возраста в Российской Федерации, так как заболеваемость не только снижает уровень здоровья, но и «наносит большой экономический ущерб, который складывается из затрат на оказание амбулаторной и стационарной помощи, санаторно-курортного лечения, выплаты пособий по нетрудоспособности и сокращения объема производства из-за невыхода на работу» [2].

В российском законодательстве нетрудоспособностью называют состояние, обусловленное болезнью, травмой, ее последствиями или другими причинами, когда выполнение профессиональных обязанностей невозможно полностью или частично в течение ограниченного времени или постоянно [3]. Случаи временной нетрудоспособности регистрируют по форме статистического наблюдения № 16-ВН «Сведения о причинах временной нетрудоспособности», утвержденной приказом Федеральной службы государственной статистики от декабря 2014 года № 723¹ .

Длительность временной нетрудоспособности зависит от характера течения заболеваний, безопасности рабочих мест, социальных условий, профессиональных требований и других причин. В странах с федеративным устройством параллельно с развитием и трансформацией экономики приходят к осознанию необходимости методического содействия работодателям в создании здоровых рабочих мест и обеспечении общего благополучия работающего населения [4].

Многофакторный анализ причин заболеваемости, профилактических мероприятий, вредных для здоровья факторов, в том числе производственных, позволяет построить прогностическую модель рисков потери трудоспособности у работающего населения. Аналогичная идея реализована в методологической платформе по оценке и управлению профессиональным риском у работников горнорудной и угольной промышленности, заводов черной металлургии и получения алюминия. Комплексный анализ изменения биомаркеров экспозиции и эффекта в условиях профессионального воздействия ртути на организм работника позволил выделить группы повышенного риска развития нарушенияздоровья. Кроме того, доказано, что постоянное воздействие высоких уровней вредных факторов (вибрации, тяжести труда, напряженности трудового процесса) способствует повышению риска развития и распространенности болезней системы кровообращения и заболеваний костно-мышечной системы, а также значимому росту этих показателей с увеличением стажа работы во вредных условиях труда, что позволяет считать эти заболевания производственно обусловленными [5].

Целесообразность разработки прогностической модели подтверждена и в других публикациях с описанием снижения заболеваемости при своевременной профилактической помощи [6–8].

Прогностическая модель рисков потери трудоспособности позволит определить объем необходимых организационных ресурсов для снижения уровня заболеваемости с временной утратой трудоспособности (ЗВУТ), выявить недостающие звенья в цепочке превентивных мер заболеваемости, определить вектор персонифицированной помощи трудящимся. Ниже мы описываем результаты исследования для сохранения здоровья персонала Курской атомной электростанции (КуАЭС) в ходе выполнения государственного задания ФМБА России.

Цель на организационном этапе: проанализировать уровень ЗВУТ работников Курской атомной электростанции, испытывающих хроническое радиационное воздействие в совокупности с другими вредными производственными факторами в 2020 г. Задачей на перспективу является выявление динамики ЗВУТ работников КуАЭС для разработки комплекса здоровьесберегающих мероприятий и построения прогностической модели рисков потери трудоспособности.

Материалы и методы. Проанализированы показатели уровня ЗВУТ работников, обслуживаемых МСЧ № 125 ФМБА России (г. Курчатов, Курская обл.), в зависимости от места работы (подразделения) на Курской КуАЭС за 2020 г. по классам болезней с учетом номенклатуры МКБ. Исследование проводили методом выкопировки данных из формы № 16-ВН, включая сведения о числе дней временной нетрудоспособности (ВН) причинам ВН, о числе случаев ВН. Кроме того, фиксировали число случаев ВН, распределенных по пятилетним возрастным группировкам. Из графы «Травмы и отравления» получали сведения о ВН, связанной с травмами и отравлениями, независимо от места и причины, из дополнительных строк «Всего по заболеваниям» – ВН больных с COVID-19, из строки «Уход за больным» – ВН, связанная с уходом за больным, оформленная листком нетрудоспособности медицинской организации. На момент исследования представлены данные 24 092 женщин и 20 847 мужчин (всего 44 939 человек), из их 12 093 пенсионного возраста. В задачи организационного этапа научного исследования входило изучение причин временной нетрудоспособности согласно годовой отчетной форме № 16-ВН за 2020 г., по данным которой рассчитаны структура ВН в случаях и в днях, средняя длительность одного случая ВН, число случаев (дней) ВН на 100 работающих. Данные статистически обрабатывали в Яндекс-таблицах (Россия).

Результаты изучения ЗВУТ у работников Курской АЭС. В ходе исследования было отмечено, что наиболее высокий уровень ЗВУТ среди персонала КуАЭС как по количеству случаев, так и по количеству дней временной нетрудоспособности былобусловлен болезнями органов дыхания, реже – болезнями костно-мышечной системы, затем – травмами и отравлениями (табл. 1). Количество случаев ВН у женщин было на 5 % выше, чем у мужчин, число дней нетрудоспособности на 100 работающих – на 36 %, а длительность одного случая нетрудоспособности – на 12 %. Половая структура заболеваемости характеризовалась преобладанием у женщин случаев болезней мочевыделительной системы (вдвое), костно-мышечной системы (на 22 %), нервной системы (на 13 %). В то же время у мужчин преобладали болезни системы кровообращения (на 44 %), травмы (на 38 %), болезни системы пищеварения (на 17 %).

ЗВУТ оценивали по шкале, предложенной Е.Л. Ноткиным [9].

В целом по производству на КуАЭС общая ЗВУТ на 100 круглогодовых по болевшим лицам составила 41,89 случая и 611,08 дня, что по шкале Е.Л. Ноткина соответствует уровням «низкий» и «ниже среднего» соответственно.

Количество занятых на производстве КуАЭС по подразделениям: электроцех – 537 чел.; цех тепловой автоматики измерений – 487 чел.; химический цех – 304 чел.; реакторный цех № 2 – 283 чел.; реакторный цех № 1 – 269 чел.; турбинный цех – 231 чел.; цех централизованного ремонта – 209 чел.; другие подразделения менее крупные.

В профессиональных группах наибольшее количество случаев ЗВУТ на 100 работающих выявлено в следующих подразделениях: учебно-тренировочный центр – 73,1; конструкторско-технологический отдел – 73,1; гидроцех – 68,6; транспортный цех – 65,5 (табл. 2).

Полученные результаты соответствуют данным из работ И.В. Бухтиярова [10] и Тихоновой А.Н. и соавт. [11], в которых отмечено, что в Российской Федерации «в структуре ВН у мужчин и женщин на четыре класса болезней (болезни органов дыхания, костно-мышечной системы, системы кровообращения и органов пищеварения) приходилось 70–80 % от общего числа случаев ВН».

Шевченко И.Н. провела анализ количества дней ВН жителей Курской области за 2020 г. [12]. В работе Шевченко И.Н. отмечает, что по данным ЗВУТ наибольшее количество дней нетрудоспособности приходится на болезни органов дыхания: 152,26 дня на 100 человек работающего населения, что составляет 43,4 % от общего числа дней временной нетрудоспособности (на КуАЭС мы выявили 291,1 дня на 100 работающих, почти вдвое больше). Ниже заболеваемость болезнями костно-мышечной системы и соединительной ткани: 71,58 дня на 100 человек работающего населения, что соответствует 20,4 % от общего числа дней временной нетрудоспособности (на КуАЭС – 61,97 дня, немного ниже). Следующее место по числу дней временной нетрудоспособности занимают травмы, отравления и некоторые другие последствия воздействия внешних причин: 48,77 дня на 100 человек работающего населения, что составляет 13,9 % от общего числа дней временной нетрудоспособности (на КуАЭС – 73,23 дня, вполовину больше).

Обсуждение. Перспективность изучения причин ЗВУТ не вызывает сомнений, поскольку отдельные эпизоды нарушения состояния здоровья трудящихся могут отражать начало развития системных заболеваний. А.Ф. Денисенко и соавт. в своей публикации отмечают, что «совокупность индивидуальных уровней здоровья, которая характеризует жизнеспособность общества и прогноз его, – основа дальнейшего социально-экономического развития» [13]. Согласно полученным в ходе настоящего исследования данным, в целом по производству на КуАЭС общая ЗВУТ на 100 круглогодовых по болевшим лицам относится к «низкому» и «ниже среднего» уровням соответственно (табл. 2). Структура ЗВУТ соответствует структуре ЗВУТ по РФ и по Курской области в частности. Лидирующими патологическими состояниями, обуславливающими временную нетрудоспособность как у работников КуАЭС, так и у остального населения, являются: болезни органов дыхания, костно-мышечной системы, травмы и отравления. В статистической форме 16 ВН не указаны сведения о профессии, воздействующим вредным и (или) опасным факторам рабочей среды и их уровням, стаже работы во вредных условиях труда и другие, что не позволяет достоверно устанавливать причинно-следственные связи ЗВУТ с условиями труда работающих, что является основанием проведения дополнительного учета этих показателей на предприятии.

По данным литературы, в формировании ЗВУТ у работников КуАЭС играет роль возраст и трудовой стаж. К примеру, вклад стажевого фактора в формирование заболеваний в профессиональной группе машинистов буровых установок на предприятиях по добыче железной руды составляет 23 % [14].

Статистически проанализировать связь изученных показателей с другими факторами риска развития ЗВУТ не представляется возможным, поскольку в статистической форме 16 ВН отсутствуют сведения о профессии, о воздействии вредных и (или) опасных факторов рабочей среды и их уровнях, о стаже работы во вредных условиях труда. В существующей форме учета «Сведения о причинах временной нетрудоспособности» отсутствуют факторы риска развития хронических неинфекционных заболеваний, которые, несомненно, способствуют низкой производительности труда. В связи с этим мы присоединяемся к мнению авторов (Шастин А.С. и др.), которые считают, что «для повышения достоверности официальной статистической информация о ЗВУТ требуется внесение изменений в приказ Федеральной службы государственной статистики от 25 декабря 2014 г. № 723 “Об утверждении статистического инструментария для организации Министерством здравоохранения Российской Федерации федерального статистического наблюдения в сфере здравоохранения”» [15].

Исходя из вышеописанной ситуации, отражающей неполноту картины причинно-следственных связей ЗВУТ с условиями труда работающих, становится актуальным дополнительный учет факторов, оказывающих влияние на здоровье и трудоспособность. Сбор информации об описанных выше критериях и условиях производства повлечет формирование больших баз данных, сведения в которых должны дополняться персонифицированными данными из единой государственной информационной системы в сфере здравоохранения (ЕГИСЗ) и результатами профилактических осмотров. При своевременном обновлении всех вносимых сведений станет возможным создать цифрового двойника работника, а впоследствии – прогностическую модель рисков потери трудоспособности. Ожидается, что развитие цифрового двойника в области медицины позволит достичь количественного понимания и прогнозирования здоровья и болезней, что революционизирует развитие медицины. Его можно использовать при управлении и проектировании больницы, а также при оказании медицинской помощи [16]. Использование модели, отражающей список наиболее неблагоприятных прогностических клинических признаков с учетом степени их достоверности, поможет врачу выявить пациентов из группы риска и начать превентивное лечение. Цифровой двойник действует как цифровая копия (модель) физического объекта или процесса, воспроизводя поведение модели и взаимосвязь с другими физическими объектами, не находясь в непосредственной близости [17]. Цифровая копия может сохраняться на протяжении всего жизненного цикла системы и прочно связана с физическим объектом: его состояние постоянно обновляется в режиме, близком к реальному времени, с данными, полученными в физической системе различными устройствами, в основном датчиками или другими источниками, такими как существующие ИТ-системы и переданные в цифровом виде [18]. В настоящее время американской диабетической ассоциацией в клинической практике успешно применяется цифровая модель больного сахарным диабетом под названием «Архимед». При разработкепроекта использовали методы подбора кривой, связывающие исходные данные с результатами лечения пациентов на основе фундаментальных научных, эпидемиологических исследований и клинических испытаний. Любой результат в модели рассчитывают совместно по десяткам уравнений, достигая погрешности 0,99 % [19].

В сопряжении с методами системного анализа и математического моделирования разработаны и апробированы методы оценки риска здоровью при совместном воздействии разнородных факторов (химических, физических, биологических, факторов образа жизни). Подходы закреплены в методических документах федерального уровня по оценке риска от воздействия химических веществ (МР 2.1.10.0062–12² ), транспортного шума (МР 2.2.10.0059–12³ ), переменных электромагнитных полей (МР 2.1.10.0061–12⁴ ) и ряде других. Зайцева Н.В. и соавт. отмечают, что «применение моделирования эволюции риска позволяет избежать как недооценки, так и аггравации рисков для здоровья, поскольку определяет характер нарастания риска и качественное его изменение (например, трансформация допустимого риска в недопустимый или умеренного риска – в высокий). В ряде случаев оценка эволюции риска позволяет прогнозировать неочевидный риск для здоровья в условиях длительного низкоуровневого воздействия, что способствует принятию мер, которые могли бы быть упущенными при анализе иными способами» [20].

В перспективе, опираясь на достижения современных цифровых технологий, будут развиваться модели, прогнозирующие время и причину, риск временной/постоянной потери или снижения трудоспособности. Цифровой профиль работника – динамическая экосистема данных о здоровье, условиях трудовой деятельности, социальном, семейном положении, генетических особенностях, вредных привычках, психологической стабильности, образе жизни, возрастных изменениях и других факторах, влияющих на адаптацию человека в изменчивом техногенном мире. Ведущим фактором заболеваемости часто считают профессиональные условия труда, имея в виду неблагоприятное воздействие пыли, токсичных газов и паров, метеорологических условий, шума, радиоактивных веществ, рентгеновских лучей, монотонных и часто повторяющихся движений ограниченных групп мышц, быстрого темпа работы, неудобного положения тела и потенциального риска получения травм. В связи с этим сегодня требуется обстоятельное изучение до сих пор недостаточно известных производственных факторов с точки зрения их влияния на организм работающих и применения эффективных оздоровительных мероприятий [21].

Применительно к высокотехнологичным предприятиям атомной отрасли на сегодня существует мнение, что «в силу отсутствия профессиональных заболеваний среди работников атомной отрасли, связанных с воздействием ионизирующего излучения, и низким уровнем производственного травматизма нецелесообразно включать в оценку профессионального индивидуального риска используемые в настоящее время показатели профессиональных рисков и условий труда» [22]. В связи с этим коллектив авторов из ФМБА России разработал одномерный многопараметрический показатель оценки и решающие правила идентификации уровня потери здоровья работника, построил регрессионную модель, позволяющую по классам условий труда спрогнозировать уровень потери здоровья работника.

Мероприятия по охране здоровья работающих в глобальном плане действий ВОЗ включат регистрацию профессиональных и связанных с работой заболеваний, что, в свою очередь, обуславливает формирование персонифицированного регистра лиц, занятых на потенциально опасных для здоровья производствах в Российской Федерации. Примером такого регистра служит сформированный на базе ГНЦ ФМБЦ им. А.И. Бурназяна Отраслевой регистр лиц, имеющих профессиональные заболевания работников атомной промышленности (ОРПРОФИ) [23]. При наличии базы персональных данных работников КуАЭС и цифровой платформы «производство – работник» станет возможным с определенной вероятностью прогнозировать причинно-следственную связь развития ЗВУТ с рядом других патологических изменений в здоровье трудящихся. При этом важно помнить, что качество собираемой для отчета информации о заболеваемости зависит от полноты данных, методов сбора и особенностей регистрации отдельных случаев заболеваний.

В настоящий момент причины столь большого количества лиц с заболеваниями бронхолегочной системы на КуАЭС, где лидирующим фактором вредности является ионизирующее излучение, неизвестны. Для поиска причинно-следственных связей для ЗВУТ на КуАЭС планируется продолжить исследование, получить данные по генеральной совокупности случаев и дней временной нетрудоспособности и провести дальнейший статистический анализ.

Дальнейшие исследования можно направить на изучение ассоциации использования ресурсов системы профилактической медицины, здравоохранения и ВН с основными факторами риска заболеваний как на индивидуальном, так и на популяционном уровне. Аналогичные работы проведены Суворовой Е.И. и соавт. в рамках эпидемиологического исследования ЭССЕ-РФ [24]. Исследователи заключили, что в трудоспособном возрасте наблюдается статистически значимая ассоциация вероятности и объема потребления ресурсов системы здравоохранения с наличием факторов риска, которая варьирует в зависимости от типа медицинской помощи, пола и фактора риска. Кроме того, возможно развитие нового направления в производственной медицине, использующее возможности молекулярно-генетических исследований с определением генетических маркеров, что существенно повыситинформативность оценки степени риска развития хронических неинфекционных заболеваний. Практическое применение указанного метода будет способствовать принятию своевременных профилактических мер, сокращению числа и случаев временной нетрудоспособностей работников предприятий [25].

Заключение. Проведена ретроспективная оценка ЗВУТ работающего населения КуАЭС за 2020 г. с целью дальнейшего динамического изучения показателей ЗВУТ на уровне отдельного предприятия для выявления причинно-следственных связей ее развития с условиями труда и построения прогностической модели заболеваемости. По результатам исследования установлены основные нозологические формы ЗВУТ: болезни органов дыхания, болезни костно-мышечной системы, травмы и отравления. Насколько выявленные классы болезней могут быть связаны с воздействием вредных и (или) опасных факторов рабочей среды, предстоит определить. Инструментом для решения данного вопроса, по нашему мнению, может стать цифровая платформа, отражающая взаимосвязь производственных процессов, медицинское обслуживание, трудоспособность человека и его персональные данные в рамках технологического процесса. Полученные сведения послужат основанием для принятия управленческих решений по снижению временной нетрудоспособности работающих.