Введение. Современным направлением исследований становится моделирование зависимостей здоровья от различных факторов с различными сценариями [1–6]. Авторы считают, что оценка полного эффекта изменений комплекса факторов различной природы пока невозможна, но при этом рекомендуют включать широкий перечень детерминант здоровья в будущие модели для более адекватного изучения их влияния, а также смягчения последствий и адаптации [6][7]. Вариативность (изменчивость) факторов среды обитания определяет необходимость развития компенсаторно-приспособительных механизмов как на индивидуальном, так и на популяционном уровнях. Изменчивость факторов среды обитания обуславливает пространственно-территориальное и иерархическое разнообразие уровней их влияния на состояние здоровья населения, риски для развития болезней на различных территориях [1][5][8].

Для предотвращения негативного воздействия факторов среды обитания на здоровье населения в регионах России продолжается реализация анализа данных мониторинга Росгидромета и социально-гигиенического мониторинга Роспотребнадзора [8][9–11]. В субъектах Байкальского региона особенно актуальна проблема сохранения среды обитания при развитии социально-экономического потенциала, решить которую возможно только при принятии согласованных рациональных и эффективных управленческих решений [12]. Одной из успешных стратегий в данной области является решение проблем программно-целевым методом, что в настоящее время реализуется в рамках федеральной программы «Экология».

В современных исследованиях наибольшее внимание уделяется изменению климата [2][13][14] и его влиянию на живые организмы [9][16][17]. Многолетние информационные массивы о метеопараметрах анализируются с помощью различных, достаточно сложных, математико-статистических методов, в т. ч. вейвлет-анализа, байесовских систем и др. [18, 19]. Меньшее внимание уделяется изменению других не менее важных факторов среды обитания, связанных с деятельностью человека (социально-экономических, качества атмосферного воздуха и питьевой воды, доступности медицинской помощи и др.). Опыт оценки изменчивости параметров в течение относительно коротких временных рядов практически не представлен.

Цель исследования: выявить наиболее информативные критерии вариативности показателей, характеризующих среду обитания и здоровье населения на примере промышленного центра.

Материалы и методы. В качестве территории исследования выбран г. Братск – крупный промышленно-энергетический центр Сибири, который является участником проекта «Чистый воздух». Среднегодовая численность населения в период исследования колебалась от 245,1 тыс. человек в 2011 г. до 223,8 тыс. человек в 2021 г. Для изучения системы «среда обитания – здоровье населения» (СО – ЗН) г. Братска были выбраны 25 показателей за 2011–2021 гг.: 2 – по характеристике загрязнения атмосферного воздуха; 3 – по климату; 7 социально-экономических показателей; 6 – по образу жизни; 7 показателей здоровья населения (табл. 1).

Исследование включало два этапа. На первом этапе проведен описательный анализ данных, которые представлены в виде медианы и интерквартильного размаха (Me, IQR). Для каждого из представляющих интерес параметров среды обитания вариативность характеризовали с помощью стандартного отклонения показателей в течение 11 лет, предшествующих продольному этапу исследования (SD), среднегодовых темпов прироста/снижения (Тпр) и коэффициентов вариации (CV). В связи с небольшим числом наблюдений (11 лет) для выбора показателей вариативности для оценки изменения социально-гигиенической ситуации использованы иерархический метод кластерного и тест Спирмена корреляционного анализов.

На втором этапе дана оценка вариативности показателей по наиболее информативным характеристикам. Для оценки степени разнообразия использовали следующие градации: CV < 16,7 % – незначительная вариативность; 33,3 > CV ≥ 16,7 % – слабая; 50 > CV ≥ 33,3 % – умеренная; 66,7 > CV ≥ 50,0 % – заметная вариативность [20]. Все показатели разделены на 2 группы по критериальному значению среднегодового темпа прироста/снижения в ±3,0 %. Далее проведена группировка показателей по коэффициенту вариации. Кроме того, для оценки изменчивости показателей использовался графический метод и полиномиальные уравнения с коэффициентами аппроксимации (R2). Ассоциированность факторов с коэффициентом смертности как наиболее однозначным показателем потерь популяционного здоровья оценивалась с помощью корреляционного анализа (тест Спирмена), значение p < 0,05 считалось статистически значимым. Статистический анализ проводился на основе программного обеспечения Statistica версии 10.0 и Microsoft Exсel.

Результаты. Результаты оценки вариативности показателей, включенных в систему «СО-ЗН», представлены в табл. 2.

Показатели вариативности разделены на три кластера: 1-й включал только Ме; 2-й объединит SD и IQR; 3-й представлен Тпр и CV. Отметим, что 1-й и 2-й кластеры представлены непосредственно в единицах измерения характеристик СО и ЗН, а 3-й – показателями, нормированными относительно средних и переведенными в %. Из всех рассмотренных показателей вариативности наиболее удален 1-й кластер, евклидово расстояние между 1-м и 2-м кластерами составило 15,18; 1-м и 3-м – 27,53, расстояние между 2-м и 3-м кластерами = 12,34.

Результаты корреляционного анализа свидетельствуют о почти полной связи между Me, SD и IQR (r = 0,99, p = 0,000) (табл. 3). Зависимость между CV и среднегодовым темпом прироста статистически значима (r = –0,51, p = 0,032), но имеет обратную направленность, и, следовательно, совместно эти показатели будут достаточно полно характеризовать вариативность изучаемых характеристик.

На втором этапе при ранжировании по CV у 56 % рассматриваемых характеристик выявлена незначительная вариативность; распространенность оптимального питания, табакокурения, достаточной физической активности; стоимость основных фондов и заработная плата попали в диапазон слабой вариативности CV загрязнения атмосферного воздуха = 35,4 %, потребление наркосодержащих веществ = 45,6 %, что свидетельствует об умеренной вариативности. Отмечена заметная вариативность по распространенности избыточного потребления алкоголя и объему инвестиций в основной капитал (CV ≥ 50,0 %).

По среднегодовому темпу прироста/снижения все анализируемые показатели можно разделить на 2 группы. В первую группу, с незначительным среднегодовым темпом прироста/снижения (от –3,0 до +3,0 %), вошли 14 показателей: х2–х5, х7–х11, х20, х22–х25. Вторую группу, с более значительным среднегодовым темпом прироста/снижения (более ±3,0 %), составили остальные 11 показателей.

Практически у всех показателей, отнесенных к первой группе с незначительными среднегодовыми темпами прироста/снижения, коэффициенты вариации менее 16,7 %, исключение составили: загрязнения атмосферного воздуха (х2) и объем инвестиций (х11).

Во второй группе показателей, где наблюдались среднегодовые темпы прироста/снижения более ±3 %, можно отметить 2 подгруппы: 1) 4 показателя с незначительными коэффициентами вариации до 16,7 % (х1, х13, х19, х21); 2) 5 характеристик со слабыми коэффициентами вариации от 16,7 до 33,3 % (х6, х12, х14–х16).

В динамических рядах четырех показателей коэффициенты вариации более 33,3 %, что свидетельствует о чрезвычайно высокой вариативности (или неоднородности) значений за исследуемый период: х2, х11, х17 и х18, что наглядно представлено на рисунке. Интегральный показатель загрязнения атмосферного воздуха имел тенденцию к снижению в периоды 2011–2014 и 2017–2021 гг., причем уровень 2011 и 2021 гг. не имеют различий «Р» (2011 г. – 24; 2021 г. – 22). Объем инвестиций в основной капитал имеет «пики» в 2017 и 2019 гг., когда уровни превышали показатели других годов в 2–5 раз. В динамике распространенности потребления алкоголя и наркосодержащих веществ отмечается стабильное снижение с 2017 года в 6 и 3 раза соответственно.

Вариативность исследуемых характеристик по группам представлена в табл. 4.

При изучении ассоциированности коэффициента смертности с показателями среды обитания, образа жизни выявлены как прямые статистически связи (с заработной платой r = 0,71 (p = 0,049); средней площадью жилых помещений r = 0,68 (p = 0,050); распространенностью факторов риска ХНИЗ r = 0,81 (p = 0,029); табакокурения r = 0,79 (p = 0,036)); так и обратные (с распространенностью приверженности принципам оптимального питания r = –0,76 (p = 0,045) и достаточной физической активностью r = –0,68 (p = 0,05)). На уровне тенденций отмечена зависимость от обеспеченности врачами r = 0,53 (p = 0,062); укомплектованности врачебными кадрами r = –0,51 (p = 0,065); обеспеченности койками круглосуточного пребывания r = –0,38 (p = 0,07).

Обсуждение. Целью многих современных исследований по-прежнему остается изучение факторов риска здоровью населения, изменяющихся с течением времени: индикаторов СО [1][10][21] и образа жизни [22–25] для выявления неблагоприятных последствий, взаимосвязи показателей, анализа и оценки ситуации, дальнейшего прогноза, разработки и корректировки мер профилактики. Для того чтобы получить надежную оценку вариативности рассматривались пять статистических показателей, отражающих изменчивость вариационного ряда. Все они показали свою применимость для решения задач описания динамики [11][26]. Мы включили в число таких показателей медиану и ее интерквартильный размах как характеристики средней величины, широко применяемые при описании рядов с непараметрическим распределением и при малом числе наблюдений. Стандартное отклонение было рассмотрено, поскольку это наиболее часто используемый показатель для оценки изменчивости факторов риска, а коэффициент вариации встречается в исследованиях относительно редко. Среднегодовой темп прироста – один из ключевых показателей, применяемых в эпидемиологических исследованиях, который в отличие от всех других показателей отражает направленность тренда к снижению или росту. В результате проведенных нами исследований были выбраны два показателя: коэффициент вариации и темп прироста, имеющие статистически значимые связи и позволяющие отразить вариативность не по средним параметрам (как, например, Ме или стандартное отклонение), а по поведению изучаемых характеристик среды обитания в течение всего периода наблюдения. Кроме того, к достоинствам указанных методов можно отнести простоту расчетов, реализованность во встроенных программных комплексах, что позволяет их использовать в практической деятельности врачей при анализе данных социально-гигиенического мониторинга.

При апробации показателей вариативности нами установлено, что за 11 лет мало изменились факторы, характеризующие климат г. Братска, а показатели загрязнения воздуха имели как незаметный (валовые выбросы), так и значительный (интегральный показатель «Р») уровень вариативности. В динамике «Р» выявлен рост в середине периода наблюдения и снижение в 2019–2021 гг., что на фоне сохранения эмиссии от стационарных источников может быть связано с реализацией проекта «Чистый воздух» [27]. Однако анализ динамики концентраций аэрополлютантов за 30 лет не позволил выявить снижение риска здоровью, связанного с загрязнением приземных слоев атмосферного воздуха [28]. По данным государственного доклада «О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения Российской Федерации в 2022 году», в атмосферном воздухе было зарегистрировано превышение ПДК по 33,3 % исследуемых веществ1. В течение 10 лет наиболее разнообразно менялись показатели двух других групп CО. Для динамики большинства социально-экономических показателей были характерны малые уровни вариативности, рост и значительная вариативность выявлены для заработной платы работников и полной учетной стоимости основных фондов предприятий. Среди показателей по образу жизни населения следует отметить положительный факт – заметная вариативность за счет снижения распространенности жителей с привычными бытовыми интоксикациями (потреблением алкоголя и наркотических веществ). По данным статистической формы 11, темп убыли пациентов с диагнозом «синдром зависимости от наркотических веществ» в Российской Федерации за 2000–2020 годы составил –83,1 %, с диагнозом «синдром зависимости от алкоголя» – –69,1 %, в Сибирском федеральном округе – –85,4 и –67,4 % соответственно [29]. Группа характеристик здоровья населения г. Братска в течение 2011–2021 гг. была менее вариативна, чем группы показателей СО. Подобные явления, по мнению ряда авторов, являются отражением адаптивных возможностей популяции [7][30–32]. Однако недавние данные свидетельствуют о том, что изменчивость факторов риска с течением времени может быть независимым фактором риска развития сердечно-сосудистых осложнений или увеличения общей смертности [3][33]. Авторы показали, что изменчивость отдельных факторов риска может обеспечивать дополнительный и независимый сердечно-сосудистый риск, не имеющий прямой связи с величиной и продолжительностью аномального уровня экспозиции. В связи с этим можно предположить, что даже временное увеличение химического загрязнения атмосферного воздуха, пренебрежение здоровьесбережением на индивидуальном уровне могут привести к нарушениям здоровья [22].

С помощью коэффициентов корреляции при анализе среднегодовых данных выявлена зависимость коэффициента смертности от социально- экономических показателей, обеспеченности медицинскими ресурсами, приверженности населения принципам здорового образа жизни. Отсутствие связи смертности с климатическими факторами и загрязнением атмосферного воздуха отражает ограничения использования среднегодовых данных для выявления указанных зависимостей и высокую ассоциированность их при изучении суточных данных [4][34][35].

Ограничения исследования. Учитывая структуру исследования, возможность обобщения результатов может быть ограничена, и нельзя исключать наличие искажающих факторов. Так, в число используемых характеристик вариативности не попали стандартное отклонение и медиана, что связано наряду с другими причинами и с большими численными различиями между изучаемыми характеристиками среды обитания и здоровья. Возможным устранением этого меша¬ющего влияния может быть приведение к близкой размерности включенных в рассмотрение параметров. Ограничением использования CV является анализ отрицательных величин, в связи с чем среднегодовые температуры были представлены в шкале Фаренгейта, а не Цельсия. В работе не учитывалась вариативность других факторов риска, например доступность неотложной медицинской помощи, мы не проверяли возможную мультиколлинеарность среди изменчивости нескольких факторов риска, возможно, упуская из виду взаимозависимость между различными показателями. Кроме того, при изучении ассоциированности смертности с загрязнением атмосферного воздуха оценка загрязнения представлена интегральным показателем «Р», в котором отдельные поллютанты могли иметь разнонаправленное действие на организм.

Заключение. Из числа показателей, характеризующих вариационные ряды, широко применяемых в практической деятельности специалистов в области социально-гигиенического мониторинга, медицинской статистики, эпидемиологии, для оценки вариативности предложены среднегодовой темп прироста/снижения и коэффициент вариации. Преимуществами совместного применения данных показателей являются: возможность показать не только разброс изучаемых характеристик, но и направленность динамики; отсутствие зависимости от численного представления рассматриваемых характеристик. Уровень вариативности отдельных показателей модели «ОС – ЗН» г. Братска за период 2011–2021 гг. был разнообразен – от незначительного до заметного. В течение исследуемого периода незначительная вариативность среди среднегодовых показателей СО г. Братска наблюдалась по показателям климата, а наиболее разнообразная изменчивость характерна для социально-экономических показателей, загрязнения атмосферного воздуха. Выявлено значительное снижение распространенности потребления наркосодержащих веществ и злоупотребления алкоголя.

1. О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения Российской Федерации в 2022 году: государственный доклад. [Электронный ресурс.] Режим доступа: https://rospotrebnadzor.ru/documents/details.php?ELEMENT_ID=25076 (дата обращения 24.042024