Выявление зон риска врожденных пороков развития на уровне макрорегиона

Введение. Частота врожденных аномалий связана с комплексом экзо и эндогенных факторов, влияющих на развитие организма.

Цель исследования: на основе пространственного анализа выявить зоны риска развития врожденных аномалий детей, связанных с загрязнением атмосферного воздуха.

Материалы и методы. Для характеристики загрязнения атмосферного воздуха 23 субъектов, расположенных в Азиатском районе России, использовались данные Росгидромета за 2017–2023 г. по индексам загрязнения атмосферы и максимальным из зарегистрированных величин превышения ПДК по бенз(а)пирену. Показатели впервые выявленной заболеваемости по классу врожденные аномалии у детей 0–14 лет взяты из статистических сборников Минздрава РФ, использовалась численность экспонированного населения. Многоэтапное исследование проведено с применением методов статистического анализа: описательной статистики, корреляционного, регрессионного и кластерного анализа.

Результаты. Определена статистическая значимая корреляционная зависимость между частотой врожденных пороков развития нервной системы детей и уровнем загрязнения бенз(а)пиреном, индексом загрязнения атмосферы. По результатам кластерного анализа в кластер с высокими показателями первичной заболеваемости врожденными аномалиями нервной системы вошли 6 субъектов, где зарегистрированы высокие и очень высокие уровни загрязнения атмосферы (от 10 до 18), чрезвычайно высокие концентрации бенз(а)пирена в воздухе (от 32 до 74 максимальные кратности превышения ПДК) и высокие проценты экспонированного населения (38–77 %): Иркутская область, Республика Тыва, Красноярский край, Кемеровская область, Забайкальский край и Республика Бурятия.

Заключение. В ходе многоэтапного анализа определены зоны риска заболеваемости детей врожденными пороками развития в Азиатском районе России. По результатам корреляционного и кластерного анализов, в первую очередь, в выявленных 6 субъектах с высоким и очень высоким загрязнением атмосферы и бенз(а)пиреном, требуются меры, направленные на улучшение экологической ситуации, что в последующем повлечет за собой снижение уровня врожденных аномалий и дефектов развития нервной системы у детей. 

1. Khoshnood B, Baynam G, Loane M, Rissmann A, Botto L. Editorial: Congenital anomalies: State of the art and the new paradigms for a precision public health approach. Front Pediatr. 2022;10:968923. doi: 10.3389/fped.2022.968923

2. Moorthie S, Blencowe H, Darlison MW, et al. Estimating the birth prevalence and pregnancy outcomes of congenital malformations worldwide. J Community Genet. 2018;9(4):387-396. doi: 10.1007/s12687-018-0384-2

3. GBD 2017 Congenital Heart Disease Collaborators. Global, regional, and national burden of congenital heart disease, 1990–2017: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. Lancet Child Adolesc Health. 2020;4(3):185-200. doi: 10.1016/S2352-4642(19)30402-X

4. Schembari A, Nieuwenhuijsen MJ, Salvador J, et al. Traffic-related air pollution and congenital anomalies in Barcelona. Environ Health Perspect. 2014;122(3):317-323. doi: 10.1289/ehp.1306802

5. Ma Z, Li W, Yang J, et al. Early prenatal exposure to air pollutants and congenital heart disease: A nested case- control study. Environ Health Prev Med. 2023;28:4. doi: 10.1265/ehpm.22-00138

6. Банникова Л.П. Оценка факторов риска формирования врожденных пороков развития у детей // Оренбургский медицинский вестник. 2024. Т. 12. № 2 (46). С. 57-63.

7. Manzoor U, Saad M, Ali S, Bano S, Shahzad U, Zain M. Prevalence and types of congenital anomalies in singleton pregnancies at a tertiary care hospital. Cureus. 2024;16(12):e76506. doi: 10.7759/cureus.76506

8. Nicoll R. Environmental contaminants and congenital heart defects: A re-evaluation of the evidence. Int J Environ Res Public Health. 2018;15(10):2096. doi: 10.3390/ijerph15102096

9. Hu CY, Huang K, Fang Y, et al. Maternal air pollution exposure and congenital heart defects in offspring: A systematic review and meta-analysis. Chemosphere. 2020;253:126668. doi: 10.1016/j.chemosphere.2020.126668

10. Gomboev BO, Dambueva IK, Khankhareev SS, et al. Atmospheric air pollution by stationary sources in UlanUde (Buryatia, Russia) and its impact on public health. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(24):16385. doi: 10.3390/ijerph192416385

11. Бурматова О.П. Загрязнение окружающей среды и здо ровье людей // Развитие территорий. 2024. № 4(38). С. 42-49. doi: 10.32324/2412-8945-2024-4-42-49

12. Бурматова О.П. Регионы Сибири с напряженной экологической ситуацией: причины и решения // Развитие территорий. 2023. № 4(34). С. 28-39. doi: 10.32324/2412-8945-2023-4-28-39

13. Michel S, Atmakuri A, von Ehrenstein OS. Prenatal exposure to ambient air pollutants and congenital heart defects: An umbrella review. Environ Int. 2023;178:108076. doi: 10.1016/j.envint.2023.108076

14. Lee KS, Lim YH, Choi YJ, et al. Prenatal exposure to traffic-related air pollution and risk of congenital diseases in South Korea. Environ Res. 2020;191:110060. doi: 10.1016/j.envres.2020.110060

15. Зайцева Н.В., Май И.В., Кирьянов Д.А., Бабина С.В., Камалтдинов М.Р. Cанитарно-эпидемиологический надзор: новый этап развития в условиях цифровизации и правовых изменений // Анализ риска здоровью. № 2. С. 4–16. doi: 10.21668/health.risk/2021.2.01

16. Суржиков Д.В., Кислицына В.В., Штайгер В.А., Голиков Р.А. Опыт применения статистико-математических технологий для оценки влияния атмосферных загрязнений на здоровье населения в крупном промышленном центре // Гигиена и санитария. 2021. Т. 100. № 7. С. 663-667. doi: 10.47470/0016-99002021100-7-663-667

17. Зайцева Н.В., Клейн С.В., Кирьянов Д.А., Андришунас А.М., Чигвинцев В.М., Балашов С.Ю. Оптимизация регулирующих воздействий на основе дифференцированного подхода к управлению качеством атмосферного воздуха и риском здоровью населения // Анализ риска здоровью. 2024. № 1. С. 4-17. doi: 10.21668/health.risk/2024.1.01

18. Зайцева Н.В., Май И.В., Алексеев В.Б., Кирьянов Д.А. Актуальные аспекты цифровизации в гигиене: наука и практика // Гигиена и санитария. 2024. Т. 103. № 7. С. 634-641. doi: 10.47470/0016-9900-2024-103-7-634641

19. Кириллова С.В., Симонов К.В., Кириллов К.А., Карпов И.А. Методы кластерного анализа в региональных исследованиях // Информатизация и связь. 2024. № 2. С. 66-74. doi: 10.34219/2078-8320-2024-15-2-66-74

20. Кирьянов Д.А., Камалтдинов М.Р., Бабина С.В., Ситчихина Л.А. Исследование региональных возможных пре дотвращенных потерь здоровья в результате контрольно-надзорной деятельности Роспотребнадзора на основе каскадной модели // Здоровье населения и среда обитания. 2024. Т. 32. № 12. С. 85-94. doi: 10.35627/2219-5238/2024-32-12-85-94

21. Третьяков А.П., Фисенко А.П., Апросимова С.И. Разработанная модель экосистемы охраны здоровья новорождённых западного округа Красноярского края позитивными изменениями основных демографических показателей по результатам оценки работы за 2023 год // Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2024. № 3. C. 840-861. doi: 10.24412/2312-2935-2024-3-840-861

22. Jain AK. Data clustering: 50 years beyond K-means. Pattern Recognit Lett. 2010;31(8):651-666. doi: 10.1016/j. patrec.2009.09.011

23. Sinaga KP, Yang MS. Unsupervised K-means clustering algorithm. IEEE Access. 2020;8:80716-80727. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796

24. Pasin O, Gonenc S. An investigation into epidemiological situations of COVID-19 with fuzzy K-means and K-prototype clustering methods. Sci Rep. 2023;13(1):6255. doi: 10.1038/s41598-023-33214-y

25. González-Colom R, Herranz C, Vela E, et al. Prevention of unplanned hospital admissions in multimorbid patients using computational modeling: Observational retrospective cohort study. J Med Internet Res. 2023;25:e40846. doi: 10.2196/40846

26. Погорелов А.Р., Годованец Е.Т., Гайчукова Е.А. Региональные особенности динамики и территориальных различий заболеваемости взрослого населения Приморского края болезнями органов дыхания // Географическая среда и живые системы. 2022. № 2. C. 55–71. doi: 10.18384/2712-7621-2022-2-55-71

27. Арапханова Х.А., Пузин С.Н., Потапов В.Н., Ковалев И.А., Владимирова О.Н., Милованова О.А. Глобальное бремя врожденных пороков сердца в общественном здравоохранении // Вестник Всероссийского общества специалистов по медико-социальной экспертизе, реабилитации и реабилитационной индустрии. 2024. № 3-4. С. 30-44. doi: 10.17238/issn1999-2351.2024.34.30-44

28. Захарова М.В. Кластерный анализ выбросов загрязняющих веществ по территории Калужской области // Проблемы региональной экологии. 2022. № 1. С. 114-118. doi: 10.24412/1728-323X-2022-1-114-118

29. Шарапова О.В., Самойлова А.В., Мингазова Э.Н., Герасимова Л.И. Картографический анализ состояния показателей общей заболеваемости и смертности населения в субъектах Российской Федерации за 10-летний период // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2020. Т. 28. № S. С. 822-826. doi: 10.32687/0869-866X-2020-28-s1-822-826

30. Лапыгин Ю.Н., Ковалев Е.А. Кластерный подход в реализации национального проекта «Здравоохранение» в регионе // Управленческое консультирование. № 3. С. 80-89. doi: 10.22394/1726-1139-2021-3-80-89

31. Галушин П.В., Галушина Е.Н. Кластерный анализ социально значимых заболеваний в Российской Федерации // Вестник НГУЭУ. 2023. № 1. С. 169-183. doi: 10.34020/2073-6495-2023-1-169-183

32. Bukowska B, Duchnowicz P. Molecular mechanisms of action of selected substances involved in the reduction of benzo[a]pyrene-induced oxidative stress. Molecules. 2022;27(4):1379. doi: 10.3390/molecules27041379

33. Lin S, Ren A, Wang L, et al. Aberrant methylation of Pax3 gene and neural tube defects in association with exposure to polycyclic aromatic hydrocarbons. Clin Epigenetics. 2019;11(1):13. doi: 10.1186/s13148-019-0611-7

34. Li F, Xie L, Xiao Q, et al. Benzo[a]pyrene exposure induces anxiety-like behaviors in the mice through brain metabolic alterations. Sci Total Environ. 2024;954:176215. doi: 10.1016/j.scitotenv.2024.176215

35. Chen Z, Xu Q, Liu B, et al. K-means clustering analysis of 13C/12C, 18O/16O and 2H/1H isotope ratios for identification of alcohol origin. Forensic Sci Int. 2025;374:112549. doi: 10.1016/j.forsciint.2025.112549