Analysis of long-term dynamics of morbidity by the method of complex assessment at different territorial levels

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: A comparative epidemiological analysis of the primary incidence of tuberculosis was performed using its standard approach with a generalized indicator that considers the main statistical criteria for incidence. The “sensitivity” of the method may vary depending on the population from analyzed territories.

AIM: This study aimed to perform a comparative assessment of the epidemiology of tuberculosis (TB) in different territories based on the standard incidence rate and modified method of its integral assessment.

MATERIALS AND METHODS: A retrospective study of the dynamics of the incidence of tuberculosis in the total population from the federal districts (FD) of Russia and participants from the Siberian Federal District (SFD) and urban municipalities of the Irkutsk Region (a structural unit of the SFD) between 2005 and 2019 was performed. Based on the obtained integral indicators, a generalized visibility coefficient was calculated.

RESULTS: A significant decrease in the incidence of TB was found in all patients from FD and SFD participants. Assessment of the average long-term incidence rates showed that the maximum discrepancy between ranking places was inversely proportional to the size of the studied territories: 1.5 positions, at the level of the FD; two positions, at the level of regional formations; and five positions, at the level of urban settlements.

CONCLUSIONS: The integral assessment method can be used in the primary analysis of morbidity in all types of infectious and noninfectious pathologies. The generalized morbidity criterion expands the informative possibilities of the standard indicator, contributes to the substantiation of risk areas at the initial stages of epidemiological analysis, and responds more “sensitively” to changes in the epidemiological situation in relatively small areas.

About the authors

Evgeniy D. Savilov

Scientific Centre for Family Health and Human Reproduction Problems; Irkutsk State Medical Academy of Postgraduate Education

Email: savilov47@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9217-6876
SPIN-code: 1057-7837

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, Irkutsk; Irkutsk

Polina A. Khromova

Scientific Centre for Family Health and Human Reproduction Problems

Author for correspondence.
Email: polina.and38@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6449-5060
SPIN-code: 1286-3644
Russian Federation, Irkutsk

Svetlana N. Shugaeva

Irkutsk State Medical Academy of Postgraduate Education; Irkutsk State Medical University

Email: shugaeva_s@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3660-9278
SPIN-code: 7832-3653

MD, Dr. Sci. (Med.), Associate Professor

Russian Federation, Irkutsk; Irkutsk

Svetlana E. Oryshchak

Irkutsk State Medical University

Email: kisel.swetl@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4428-7184
SPIN-code: 5260-3094

MD

Russian Federation, Irkutsk

Vyacheslav V. Sinkov

Scientific Centre for Family Health and Human Reproduction Problems

Email: vsinkov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3396-9590
SPIN-code: 7280-3026

MD, Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Irkutsk

Oleg B. Ogarkov

Scientific Centre for Family Health and Human Reproduction Problems

Email: obogarkov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3168-1983
SPIN-code: 1956-2888

MD, Dr. Sci. (Med.)

Russian Federation, Irkutsk

References

  1. Sazykin VL, Son IM. Comprehensive assessment of the tuberculosis epidemic situation in Russia. Problemy tuberkuleza i boleznei legkikh. 2006;83(10):65–69. (In Russ).
  2. Bardymova EV, Khantaeva NS. The role of medical-organizational factors in the development of the epidemiological situation of tuberculosis in the Irkutsk region for the period of 2000–2010. The Transbaikalian Medical Bulletin. 2012;(1):86–93. (In Russ).
  3. Zhakipbaeva BT, et al. Comprehensive assessment of the epidemiological situation of tuberculosis and analysis of anti-tuberculosis work in Kazakhstan. Gigiena, epidemiologiya i immunobiologiya. 2009;39(1):90–96. (In Russ).
  4. Poddubny AV. Analysis of epidemiological situation concerning drug addiction in Sverdlovsk region. Ural Medical Journal. 2016;139(6):97–102. (In Russ).
  5. Nechaeva OB. TB situation in Russia. Tuberculosis and Lung Diseases. 2018;96(8):15–24. (In Russ). doi: https://doi.org/10.21292/2075-1230-2018-96-8-15-24
  6. Global tuberculosis report 2022. Geneva: World Health Organization; 2022. 68 p.
  7. Savilov ED, Kolesnikov SI, Anganova EV, Astafev VA. The summary assessment of the prevalence rate morbidity on main statistical indices. Hygiene and Sanitation. 2018;97(3):274–278. (In Russ).
  8. Khromova PA, Sinkov VV, Savilov ED, Ogarkov OB. Complex analysis of the epidemiological situation of tuberculosis used as an additional tool for determining the “risk areas” on the Siberian Federal District. Epidemiology and Vaccinal Prevention. 2021; 20(3):37–44. (In Russ). doi: 10.31631/2073-3046-2021-20-3-37-44
  9. Savilov ED, Astafiev VA, Zhdanova SN, Zarudnev EA. Epidemiologicheskii analiz: Metody statisticheskoi obrabotki materiala. Novosibirsk: Science Center; 2011. 156 p. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Long-term dynamics of tuberculosis incidence in the federal districts of the Russian Federation in 2005–2019.

Download (1MB)

Copyright (c) 2023 Eco-vector


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».