<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">sredob</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Public Health and Life Environment – PH&amp;LE</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2219-5238</issn><issn pub-type="epub">2619-0788</issn><publisher><publisher-name>ФБУЗ ФЦГиЭ Роспотребнадзора</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.35627/2219-5238/2022-30-6-7-14</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">sredob-1008</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ВОПРОСЫ УПРАВЛЕНИЯ И СОЦИАЛЬНОЙ ГИГИЕНЫ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ISSUES OF MANAGEMENT AND SOCIAL HYGIENE</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Выявление взаимосвязи между показателями качества жизни населения и заболеваемостью злокачественными новообразованиями в Приморском крае</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>The Relationship between Quality of Life Indicators and Cancer Incidence Rates in the Primorsky Region</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-2588-102X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Ермолицкая</surname><given-names>М. З.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Ermolitskaya</surname><given-names>M. Z.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Ермолицкая Марина Захаровна – к.б.н., доцент, старший научный сотрудник лаборатории информационно-аналитических и управляющих систем и технологий</p><p>ул. Радио, д. 5, г. Владивосток, 690041</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Marina Z. Ermolitskaya, Cand. Sci. (Biol.), Assoc. Prof., Senior Researcher, Laboratory of Information, Analytical and Control Systems and Technologies</p><p>5 Radio Street, Vladivostok, 690041</p></bio><email xlink:type="simple">ermmz@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-3536-8617</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Кику</surname><given-names>П. Ф.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Kiku</surname><given-names>P. F.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Кику Павел Федорович – д.м.н., профессор, зав. кафедрой общественного здоровья и профилактической медицины Школы биомедицины</p><p>п. Аякс, д. 10, о. Русский, г. Владивосток, 690922</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Pavel F. Kiku, Dr. Sci. (Med.), Professor, Head of the Department of Public Health and Preventive Medicine, School of Biomedicine</p><p>10 Ayaks Village, Russky Island, Vladivostok, 690922</p></bio><email xlink:type="simple">kiku.pf@dvfu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>ФГБУН «Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Institute of Automation and Control Processes</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>ФГАОУ ВО «Дальневосточный федеральный университет» Минобрнауки России</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Far Eastern Federal University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2022</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>10</day><month>07</month><year>2022</year></pub-date><volume>0</volume><issue>6</issue><fpage>7</fpage><lpage>14</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Ермолицкая М.З., Кику П.Ф., 2022</copyright-statement><copyright-year>2022</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Ермолицкая М.З., Кику П.Ф.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Ermolitskaya M.Z., Kiku P.F.</copyright-holder><license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://zniso.fcgie.ru/jour/article/view/1008">https://zniso.fcgie.ru/jour/article/view/1008</self-uri><abstract><p>Введение. На территории Приморского края наблюдается устойчивый рост заболеваемости злокачественными новообразованиями (за период с 2009 по 2019 г. на 26,1 %). Проведение статистического анализа взаимосвязи между показателями качества жизни и заболеваемостью населения способствует выделению значимых факторов риска, учет которых позволит совершенствовать комплекс мер, направленных на пропаганду здорового образа жизни, мотивацию к своевременному прохождению диспансеризации и скрининговых программ, с целью снижения уровня заболеваемости и смертности.Цель исследования: выявление факторов риска, влияющих на заболеваемость злокачественными новообразованиями на территории Приморского края.Материалы и методы. Исследование проводилось на основе статистических данных Федеральной службы государственной статистики и Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Приморскому краю за период с 2007 по 2019 г. При анализе данных использовали корреляционный и регрессионный анализы; для уменьшения размерности в данных – анализ главных компонент.Результаты. Статистический анализ данных позволил выделить главные компоненты и выявить их взаимосвязи с заболеваемостью злокачественными новообразованиями по пяти нозологиям на территории Приморского края. Заключение. На развитие онкологических заболеваний, помимо генетических предрасположенностей, существенное влияние оказывает образ жизни человека, что необходимо учитывать при разработке профилактических мероприятий по улучшению качества жизни и уменьшению заболеваемости населения на региональном уровне.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Introduction: A steady increase in the incidence of malignant neoplasms was registered in the Primorsky Region in 2009–2019 with the rate rising by 26.1 %. The statistical analysis of the relationship between quality of life indicators and disease contributes to identifying significant risk factors, the consideration of which will improve the set of measures aimed at promoting a healthy lifestyle and encouraging regular medical checkups in order to reduce cancer incidence and mortality rates. Objective: To establish external carcinogenic risk factors in the Primorsky Region.Materials and methods: The study was conducted based on statistical data from the local offices of the Federal Service for State Statistics and the Federal Service for Surveillance on Consumer Rights Protection and Human Wellbeing for 2007–2019. We did correlation and regression analyses of the collected information and applied the principal component analysis to reduce dimensionality of the data.Results: The statistical data analysis revealed the principal components and their association with the incidence of malignant neoplasms of five sites in the Primorsky Region.Conclusion: In addition to genetic predispositions, the lifestyle strongly contributes to the development of cancer, which must be taken into account when elaborating appropriate preventive measures at the regional level.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>злокачественные новообразования</kwd><kwd>заболеваемость</kwd><kwd>показатели качества жизни населения</kwd><kwd>статистическая обработка и анализ данных</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>malignant neoplasms</kwd><kwd>incidence</kwd><kwd>quality of life indicators</kwd><kwd>statistical data processing and analysis</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">Работа выполнена в рамках госзадания № 0002-2022-0202. Тема: «Разработка передовых методов и технологий создания интеллектуальных информационных и управляющих систем».</funding-statement><funding-statement xml:lang="en">The work was carried out within the topic “Development of Advanced Methods and Technologies for Creating Intelligent Information and Control Systems” of Government Assignment No. 0002-2022-0202.</funding-statement></funding-group></article-meta></front><body><p>Введение. Уровень заболеваемости и смертности от злокачественных новообразований (ЗНО) в мире за последние 20 лет неуклонно растет. По данным Международного агентства по изучению рака (МАИР) число новых случаев за 2020–2021 гг. достигло 19,3 млн человек, число смертельных исходов – 10 млн человек. По прогнозам экспертов к 2040 году рост заболеваемости составит 29,5 млн случаев за год, показатель смертности вырастет до 16,4 млн. человек в год [<xref ref-type="bibr" rid="cit1">1</xref>][<xref ref-type="bibr" rid="cit2">2</xref>].</p><p>В России в 2020 году в территориальных онкологических учреждениях на учете состояли 3 973 295 человек с установленным диагнозом злокачественного образования, умерло 291 461 человек; в 2019 году зарегистрировано 3 928 338 пациентов, 294 400 из них умерли. Процентный рост онкологических больных за последние 10 лет составил 22,9 %, что связано с увеличением продолжительности жизни, с интенсивным внедрением новых более совершенных методов диагностики.</p><p>Общий уровень заболеваемости в России по данным Минздрава РФ в 2020 году составил 379,65 случая на 100 тыс. населения; в 2019 году – 436,3 случая на 100 тыс. населения. Наибольший уровень заболеваемости зарегистрирован в Сахалинской области (490,82 случая на 100 тыс. населения), Самарской области (486,67), Орловской области (483,62), Архангельской области (477,87) и т. д. В Приморском крае в 2020 году выявлено 383,2 нового случая ЗНО на 100 тыс. населения (в 2019 году – 474 случая), показатель смертности от ЗНО составил 229,5 человека на 100 тыс. населения (в 2019 году – 243 случая1). По оценкам экспертов, снижение показателей заболеваемости за 2020 год связано с падением выявляемости в условиях пандемии коронавируса COVID-19. Люди опасались проходить диагностику, больные реже обращались за помощью из-за риска заболеть коронавирусом.</p><p>Согласно статистическим данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) заболеваемость и смертность от злокачественных новообразований обусловлены не только генетическими, но и внешними факторами риска: питание, курение, употребление алкоголя, низкая физическая активность, загрязнения окружающей среды и т. д. Изучение влияния факторов риска с учетом территориально-географических характеристик мест проживания дает возможность снижения уровня заболеваемости и смертности от ЗНО путем проведения профилактических мероприятий, направленных на укрепление здоровья и повышение качества жизни населения [3–18].</p><p>Цель исследования: выявление факторов риска, влияющих на заболеваемость злокачественными новообразованиями по пяти наиболее распространенным нозологиям на территории Приморского края.</p><p>Материалы и методы. Исследование проводилось на основе статистических данных о заболеваемости ЗНО по пяти наиболее выявленным нозологиям на территории Приморского края за период с 2007 по 2019 г. В качестве внешних факторов были выбраны показатели качества жизни населения с учетом загрязнения среды обитания (всего 40 показателей), которые можно разделить на три группы:</p><p>Численные значения перечисленных показателей были получены из материалов официального сайта Федеральной службы государственной статистики и Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Приморскому краю2 [<xref ref-type="bibr" rid="cit3">3</xref>][<xref ref-type="bibr" rid="cit19">19</xref>]. Выбор показателей обусловлен изучением результатов подобных исследований и наличием доступных данных.</p><p>В качестве программного продукта для обработки и анализа исходных данных использовали программу RStudio (Version 1.0.153). Проверка нулевых гипотез проводилась методом Р. Фишера на заданном уровне значимости 0,05. В ходе анализа данных были применены следующие методы: критерий Шапиро – Уилка для проверки принадлежности показателей к нормальному виду распределения; методы Пирсона и Спирмена для построения матриц корреляции. Для выявления показателей, влияющих на заболеваемость ЗНО, применяли регрессионный анализ (простую линейную регрессию), при этом использовали стандартизованные показатели заболеваемости по Приморскому краю. Анализ главных компонент (разложение Карунена – Лоева, PCA) использовали для снижения размерности в данных с сохранением наибольшего количества информации. Предварительно исходные данные были стандартизованы [<xref ref-type="bibr" rid="cit20">20</xref>].</p><p>Результаты. По данным за период с 2015 по 2019 г. прирост зарегистрированных впервые в жизни выявленных случаев злокачественных новообразований в РФ составил 8,65 %. Наибольший прирост заболеваемости наблюдается среди женского населения – 9,26 %; среди мужского населения – 7,94 %. Кумулятивный риск развития злокачественного новообразования увеличился с 25,24 % в 2015 году до 26,25 % в 2019 году. При этом численность населения осталась практически на том же уровне (прирост составил 0,35 %). Показатель распространенности ЗНО в 2019 году составил 2677 случаев на 100 тыс. населения.</p><p>Локализация ЗНО значительно различается в зависимости от пола и возраста. Среди мужского населения ведущими локализациями являются кожа (13,1 %, кроме меланомы), молочная железа (11,6 %), трахея, бронхи, легкое (9,4 %), ободочная кишка (7,1 %), предстательная железа (7,1 %), желудок (5,7 %). Среди женского населения первое место в структуре заболеваемости злокачественными заболеваниями занимает рак молочной железы (21,2 %), далее следуют злокачественные новообразования кожи (15,2 %, кроме меланомы), тела матки (7,8 %), ободочной кишки (7,3 %), шейки матки (5,0 %).</p><p>В Приморском крае в 2019 году число пациентов, находящихся на учете в онкологических учреждениях, насчитывало 50 111 человек, 4617 из них умерло от злокачественных образований. Зарегистрировано 9019 новых случаев заболеваний. В 2015 году в онкологических учреждениях края на учете состояли 38 746 человек; зарегистрировано 7955 новых случаев заболеваний; 4369 человек умерло. В крае наблюдается рост заболеваемости и распространенности ЗНО. Среди женского населения заболеваемость выше, чем среди мужского: в 2019 году среди женщин зарегистрировано 492,8 случая злокачественных новообразований на 100 тыс. (426,5 в 2015 году), среди мужчин – 455,3 случая на 100 тыс. населения (396,1 в 2015 году).</p><p>Увеличение заболеваемости происходит на фоне неблагоприятной демографической ситуации в крае. Последние пять лет фиксируется падение рождаемости, опережающее снижение смертности населения: общий коэффициент естественной убыли на 1000 человек населения в 2019 году был равен 4, в 2015 году – 0,8. При этом наблюдается приток мигрантов и сокращение оттока жителей. Процесс старения населения края сопровождается увеличением продолжительность жизни. По сравнению с 2015 годом численность населения трудоспособного возраста уменьшилась на 70 386 человек, старше трудоспособного возраста увеличилась на 23 273 человека. По прогнозам специалистов «старение населения», рост диагностических возможностей и статистического учета в ближайшее время будут способствовать увеличению онкологической заболеваемости населения.</p><p>В структуре онкологической заболеваемости Приморского края наиболее выявляемыми злокачественными образованиями являются: ЗНО кожи (кроме меланомы) (13,5 %), трахеи, бронхов, легкого (11,5 %), молочной железы (10,6 %), ободочной кишки (6,7 %) и предстательной железы (5,8 %). При этом у мужчин и у женщин структура заболеваемости ЗНО различна (рис. 1).</p><p>Показатели заболеваемости злокачественными новообразованиями в Приморском крае согласуются с данными по России (рис. 2).</p><fig id="fig-1"><caption><p>Рис. 1. Наиболее выявляемые злокачественные новообразования у мужчин и женщин в Приморском крае по данным за 2019 год (% от заболевших ЗНО)</p><p>Fig. 1. Most prevalent malignant neoplasms in men and women in the Primorsky Region in 2019 (% of cancer cases)</p></caption><graphic xlink:href="sredob-0-6-g001.png"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/sredob/2022/6/1HIYSZUu5oy8tayk788uRsFEBnQrGaP7eaSSrUlt.png</uri></graphic></fig><fig id="fig-2"><caption><p>Рис. 2. Динамика стандартизованных показателей по пяти классам болезней по Приморскому краю и России в целом</p><p>Fig. 2. Standardized incidence rates for cancer of five sites in the Primorsky Region and the Russian Federation</p></caption><graphic xlink:href="sredob-0-6-g002.png"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/sredob/2022/6/rLQtIcSs71ngfkqO9VPmV9BduOZ8USB04WjTnFrC.png</uri></graphic></fig><p>При анализе взаимосвязи заболеваемости ЗНО и взятыми нами показателями, характеризующими качество жизни населения, было выявлено следующее. Наибольшие значения коэффициента корреляции были получены между заболеваемостью и следующими социально-экономическими показателями:</p><p>Отбор значимых показателей, влияющих на показатели заболеваемости ЗНО по пяти классам болезней, осуществляли с помощью простой линейной регрессии. В результате получили, что все взятые нами показатели по отдельности взаимосвязаны с показателями заболеваемости.</p><p>Для уменьшения размерности данных без значительной потери информации воспользовались методом главных компонент. В качестве исходных данных использовали матрицу корреляции. Согласно критерию Кайзера – Гуттмана и правила Р. Кеттелла для характеристики набора данных достаточно извлечь 3–4 главные компоненты, которые объясняют 72 % общей дисперсии исходных данных. При этом первая компонента объясняет 37 %, вторая – 15 %, третья – 13 %, четвертая – 6 %.</p><p>В табл. 1 представлены результаты анализа с тремя выделенными главными компонентами. В первую компоненту вошли социально-экономические показатели. РС1 положительно коррелирует с показателями: ВРП на душу населения (коэффициент корреляции – 0,99), доход (0,98), платные услуги населению (0,98), ИЧР (0,98).</p><p>Наименьшая связь имеется с показателями медицинского обслуживания населения. Вторая компонента содержит социально-гигиенические показатели (гигиена, загрязнение окружающей среды). Наибольшее влияние оказывают санитарно-химические показатели нецентрализованного водоснабжения (0,93), выбросы в атмосферу (–0,92); наименьшее – загрязнение почвы по гигиеническим показателям (0,04), наличие водоотведения (–0,07), микробиологические показатели нецентрализованного водоснабжения (0,10). В третью компоненту вошли показатели потребления продуктов питания. Сильная положительная корреляция наблюдается с показателями потребления молока (0,97), яиц (0,96), мяса (0,94); слабая – с потреблением хлебных продуктов (0,18).</p><p>При выделении четырех главных компонент происходит следующее: первая компонента, отвечающая за социально-экономические показатели качества жизни населения, делится в свою очередь на две главные компоненты таким образом: во вторую компоненту входят показатели (РС12) – коэффициент Джини, жилье, численность врачей, численность среднего медицинского персонала, обеспеченность больничными койками; в первую компоненту (РС11) – все остальные показатели. Показатели в РС2 и РС3 остаются прежними.</p><p>С помощью регрессии на главные компоненты были построены линейные модели для показателей заболеваемости ЗНО по пяти классам болезней (табл. 2).</p><fig id="fig-3"><caption><p>Таблица 1. Результаты анализа главных компонент</p><p>Table 1. Results of the principal component analysis</p><p>Примечание: общность (component communalities) – доля учтенной компонентой дисперсии каждой переменной.</p><p>Note: Community (component communalities) is the proportion of the variance taken into account by the component of each variable.</p></caption><graphic xlink:href="sredob-0-6-g003.png"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/sredob/2022/6/ogiK5fBWFG3SjGo0hk9cBaqYw8ddDRQS1SnwrtSn.png</uri></graphic></fig><fig id="fig-4"><caption><p>Таблица 2. Коэффициенты регрессии при главных компонентах и соответствующие им уровни значимости</p><p>Table 2. Regression coefficients for the principal components and their respective significance levels</p></caption><graphic xlink:href="sredob-0-6-g004.png"><uri content-type="original_file">https://cdn.elpub.ru/assets/journals/sredob/2022/6/lr0CHMrN1eTT0wSX0VFACydQQrW3dOskP9ra8HUK.png</uri></graphic></fig><p>В ходе регрессионного анализа получили схожие результаты по заболеваемости РМЖ и ЗНО желудка. Выявлена обратная значимая связь заболеваемости с первыми двумя главными компонентами в отдельности (социально-экономическими (РС1) и социально-гигиеническими показателями (РС2)) и прямая значимая связь с третьей главной компонентой (потребление продуктов питания (РС3)).</p><p>Обратная ситуация с заболеваемостью ЗНО ободочной кишки и поджелудочной железы: обнаружена прямая связь с первой главной компонентой и обратная с третьей главной компонентой.</p><p>На заболеваемость ЗНО трахеи, бронхов, легкого оказывают влияние социально-экономические факторы (РС12) с учетом потребления отдельных продуктов питания (овощи, картофель, сахар, алкоголь и табачные изделия).</p><p>Обсуждение. В результате данного исследования выявлены взаимосвязи заболеваемости злокачественными новообразованиями по пяти наиболее распространенным нозологиям с факторами риска на территории Приморского края.</p><p>С помощью анализа главных компонент исследуемые показатели сгруппированы в четыре компоненты, которые объясняют 72 % общей дисперсии исходных данных. Первые две компоненты характеризуют социально-экономические условия жизни населения; третья компонента включает социально-гигиенические показатели (гигиена, загрязнение окружающей среды); четвертая компонента содержит показатели потребления продуктов питания.</p><p>Выявлена обратная зависимость между заболеваемостью РМЖ и ЗНО желудка с социально-экономическими, социально-гигиеническими показателями и прямая зависимость с потреблением продуктов питания; по заболеваемости ЗНО ободочной кишки и поджелудочной железы выявлена прямая зависимость с социально-экономическими показателями и обратная с потреблением продуктов питания; по заболеваемости ЗНО трахеи, бронхов, легкого – прямая зависимость с социально-экономическими показателями и с потреблением отдельных продуктов питания (овощи, картофель, сахар, алкоголь и табачные изделия).</p><p>Проведенное нами исследование отличается от других [4–11] набором исследуемых показателей (всего 40), временным интервалом (2007–2019 гг.) и территориальной принадлежностью. При использовании регрессионного анализа не было получено качественных моделей со всеми компонентами. Для построения прогнозных моделей необходимо применить другие методы математического моделирования и машинного обучения, что и предполагается выполнить в дальнейшем.</p><p>Заключение. Результаты данного исследования подтверждают тот факт, что образ жизни человека наряду с уровнем материального благосостояния оказывают влияние на заболеваемость населения. Это необходимо учитывать при разработке профилактических мероприятий на региональном уровне. Формирование системы мотивации к здоровому образу жизни способствует снижению заболеваемости и смертности от злокачественных новообразований, что согласуется с основной задачей федерального проекта «Укрепление общественного здоровья» национального проекта «Демография».</p><p>1. Федеральная служба государственной статистики: официальный сайт: URL: https://rosstat.gov.ru
2. Государственный доклад «О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения в Приморском крае в 2020 году». Москва: Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека, 2021. 324 c.
</p></body><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">ВОЗ. Рак. 2021, март. [Электронный ресурс]. Дата доступа: 15.04.2022. http://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/cancer</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">ВОЗ. Рак. 2021, март. [Электронный ресурс]. Дата доступа: 15.04.2022. http://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/cancer</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2020. CA Cancer J Clin. 2020;70(1):7-30. doi: 10.3322/caac.21590</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2020. CA Cancer J Clin. 2020;70(1):7-30. doi: 10.3322/caac.21590</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Prasad V. Our best weapons against cancer are not magic bullets. Nature. 2020;577(7791):451. doi: 10.1038/d41586-020-00116-2</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Prasad V. Our best weapons against cancer are not magic bullets. Nature. 2020;577(7791):451. doi: 10.1038/d41586-020-00116-2</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Parkin DM, Boyd L, Walker LC. 16. The fraction of cancer attributable to lifestyle and environmental factors in the UK in 2010. Br J Cancer. 2011;105(Suppl 2):S77-81. doi: 10.1038/bjc.2011.489</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Parkin DM, Boyd L, Walker LC. 16. The fraction of cancer attributable to lifestyle and environmental factors in the UK in 2010. Br J Cancer. 2011;105(Suppl 2):S77-81. doi: 10.1038/bjc.2011.489</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Нурманова А., Султанова З.И., Аннаоразов Ы.А. Факторы и их роль в заболеваемости, смертности, выживаемости при раке молочной железы // Вестник Казахского национального медицинского университета. 2018. № 1. С. 112–114.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nurmanova A, Sultanova ZI, Anaorazov YA. Factors and their role in morbidity, mortality, survival in mammary cancer. Vestnik Kazakhskogo Natsional’nogo Meditsinskogo Universiteta. 2018;(1):112-114. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Французова И.С. Анализ факторов риска развития рака молочной железы // Международный научно-исследовательский журнал. 2019. № 3 (81). С. 68–74. doi: 10.23670/IRJ.2019.81.3.011</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Frantsuzova IS. Analysis of risk factors of breast cancer development. Mezhdunarodnyy Nauchno-Issledovatel’skiy Zhurnal. 2019;(3(81)):68-74. (In Russ.) doi: 10.23670/IRJ.2019.81.3.011</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Юдин С.В., Маслов Д.В. Влияние антропогенных факторов на онкологическую заболеваемость населения Приморского края // Тихоокеанский медицинский журнал. 2004. № 3 (17). С. 46–49.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yudin SV, Maslov DV. Anthropogenic factors and oncological morbidity in Primorsky Region. Tikhookeanskiy Meditsinskiy Zhurnal. 2004;(3(17)):46-49. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Sternfeld B, Weltzien E, Quesenberry CP Jr, et al. Physical activity and risk of recurrence and mortality in breast cancer survivors: findings from the LACE study. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2009;18(1):87-95. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-08-0595</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sternfeld B, Weltzien E, Quesenberry CP Jr, et al. Physical activity and risk of recurrence and mortality in breast cancer survivors: findings from the LACE study. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2009;18(1):87-95. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-08-0595</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Freedman DM, Dosemeci M, McGlynn K. Sunlight and mortality from breast, ovarian, colon, prostate, and non-melanoma skin cancer: a composite death certificate based case-control study. Occup Environ Med. 2002;59(4):257-262. doi: 10.1136/oem.59.4.257</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Freedman DM, Dosemeci M, McGlynn K. Sunlight and mortality from breast, ovarian, colon, prostate, and non-melanoma skin cancer: a composite death certificate based case-control study. Occup Environ Med. 2002;59(4):257-262. doi: 10.1136/oem.59.4.257</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kolpak E, Frantsuzova IS. Causes of morbidity and mortality from breast cancer. Eurasian J Anal Chem. 2017;12(5):779-791. doi: 10.12973/ejac.2017.00210a</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kolpak E, Frantsuzova IS. Causes of morbidity and mortality from breast cancer. Eurasian J Anal Chem. 2017;12(5):779-791. doi: 10.12973/ejac.2017.00210a</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Писарева Л.Ф., Ляхова Н.П., Перинов Д.А., и др. Заболеваемость раком молочной железы и смертность от него коренного и пришлого населения республики Бурятия // Профилактическая медицина. 2019. Т. 22. № 2. С. 62–67.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pisareva LF, Lyakhova NP, Perinov DA, et al. Breast cancer incidence and mortality rates in native and alien populations of the Republic of Buryatia. Profilakticheskaya Meditsina. 2019;22(2):62-67. (In Russ.) doi: 10.17116/profmed20192202162</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Tyrer J, Duffy SW, Cuzick J. A breast cancer prediction model incorporating familial and personal risk factors. Stat Med. 2004;23(7):1111-1130. doi: 10.1002/sim.1668</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tyrer J, Duffy SW, Cuzick J. A breast cancer prediction model incorporating familial and personal risk factors. Stat Med. 2004;23(7):1111-1130. doi: 10.1002/sim.1668</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Elwood JM, Tawfiq E, TinTin S, et al. Development and validation of a new predictive model for breast cancer survival in New Zealand and comparison to the Nottingham prognostic index. BMC Cancer. 2018;18(1):897. doi: 10.1186/s12885-018-4791-x</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Elwood JM, Tawfiq E, TinTin S, et al. Development and validation of a new predictive model for breast cancer survival in New Zealand and comparison to the Nottingham prognostic index. BMC Cancer. 2018;18(1):897. doi: 10.1186/s12885-018-4791-x</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Sekeroglu B, Tuncal K. Prediction of cancer incidence rates for the European continent using machine learning models. Health Informatics J. 2021;27(1):1460458220983878. doi: 10.1177/1460458220983878</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sekeroglu B, Tuncal K. Prediction of cancer incidence rates for the European continent using machine learning models. Health Informatics J. 2021;27(1):1460458220983878. doi: 10.1177/1460458220983878</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Asghari Jafarabadi M, Iraji Z, Dolatkhah R, Jafari-Koshki T. Modeling the factors associated with mortality in patients with breast cancer: A machine learning approach. Research Square. [Preprint] 2020. Accessed June 24, 2022. doi: 10.21203/rs.3.rs-57685/v1</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Asghari Jafarabadi M, Iraji Z, Dolatkhah R, Jafari-Koshki T. Modeling the factors associated with mortality in patients with breast cancer: A machine learning approach. Research Square. [Preprint] 2020. Accessed June 24, 2022. doi: 10.21203/rs.3.rs-57685/v1</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Jafari-Koshki T, Schmid VJ, Mahaki B. Trends of breast cancer incidence in Iran during 2004–2008: A Bayesian space–time model. Asian Pac J Cancer Prev. 2014;15(4):1557-1561. doi: 10.7314/apjcp.2014.15.4.1557</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Jafari-Koshki T, Schmid VJ, Mahaki B. Trends of breast cancer incidence in Iran during 2004–2008: A Bayesian space–time model. Asian Pac J Cancer Prev. 2014;15(4):1557-1561. doi: 10.7314/apjcp.2014.15.4.1557</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Foerster R, Foerster FG, Wulff V, et al. Matched-pair analysis of patients with female and male breast cancer: a comparative analysis. BMC Cancer. 2011;11:335. doi: 10.1186/1471-2407-11-335</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Foerster R, Foerster FG, Wulff V, et al. Matched-pair analysis of patients with female and male breast cancer: a comparative analysis. BMC Cancer. 2011;11:335. doi: 10.1186/1471-2407-11-335</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ермолицкая М.З., Кику П.Ф., Абакумов А.И. Смертность от рака молочной железы в Приморском крае: анализ данных и моделирование // Здоровье населения и среда обитания. 2021. Т. 29. № 11. С. 16–22. doi:10.35627/2219-5238/2021-29-11-16-22</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ermolitskaya MZ, Kiku PF, Abakumov AI. Breast cancer mortality in the Primorsky Region: Data analysis and modeling. Zdorov’e Naseleniya i Sreda Obitaniya. 2021;29(11):16–22. (In Russ.) doi: 10.35627/2219-5238/2021-29-11-16-22</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Глазунов В.А. Локализация опухоли при раке молочной железы по данным микроволновой термометрии с использованием искусственных нейронных сетей // Инженерный вестник Дона. 2021. № 11 (83). С. 288–296.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Glazunov VA. Tumor localization in case of breast cancer according to microwave thermometry using artificial neural networks. Inzhenernyy Vestnik Dona. 2021;(11(83)):288–296. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кабаков Р.И. R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R. / Пер. с англ. П.А. Волковой. М.: ДМК Пресс, 2014. 358 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kabacoff RI. R in Action. Data Analysis and Graphics with R. Transl. by Volkova PA. Mosсow: DMK Press Publ.; 2014. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
