Отправить статью по E-mail Статистический анализ взаимосвязи социально-гигиенических факторов с уровнем заболеваемости болезнями крови и кроветворных органов населения Приморского края
- Авторы: Ермолицкая М.З.1,2, Кику П.Ф.3, Абакумов А.И.1
-
Учреждения:
- ФГБУН «Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук»
- ФГБОУ ВО «Владивостокский государственный университет экономики и сервиса»
- Дальневосточный федеральный университет
- Выпуск: Том 28, № 11 (2021)
- Страницы: 33-41
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/1728-0869/article/view/89915
- DOI: https://doi.org/10.33396/1728-0869-2021-11-33-40
- ID: 89915
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Цель: Оценить связь между уровнем заболеваемости болезнями крови и кроветворных органов населения Приморского края и социально-гигиеническими факторами. Методы: Обработка и статистический анализ данных проводились с учетом 14 показателей за временной период с 1991 по 2017 год с использованием свободно распространяемого программного продукта RStudio. Проверка нулевых гипотез при анализе данных осуществлялась методом Р. Фишера на заданном уровне значимости 0,05. С помощью корреляционного анализа были определены значимые показатели, влияющие на уровень заболеваемости в крае. Для уменьшения размерности в данных с сохранением наибольшего количества информации использовали метод главных компонент, который позволил выделить две компоненты, объясняющие 86,82 % общей вариации исходных данных. Первая компонента характеризует социально-экономические, демографические и экологические условия жизни населения, вторая содержит показатели, относящиеся к медико-социальным факторам жизни. Результаты: Корреляция уровня заболеваемости с главными компонентами показала сильную обратную связь с первой главной компонентой и умеренную обратную связь со второй компонентой. На основе выделенных компонент разработана регрессионная модель, высокое качество которой позволяет использовать ее для прогнозирования уровня заболеваемости с учетом значимых показателей. Согласно полученным параметрам модели увеличение уровня заболеваемости сопровождается увеличением дохода и уменьшением численности населения при сокращении выбросов в атмосферу. При этом уровень заболеваемости имеет положительную связь с численностью врачей и отрицательную с обеспеченностью больничными койками. Выводы: Проведенное исследование показало, что уровень заболеваемости болезнями крови и кроветворных органов взаимосвязан с группой факторов, характеризующих качество жизни населения с учетом территориальной принадлежности.
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Марина Захаровна Ермолицкая
ФГБУН «Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук»; ФГБОУ ВО «Владивостокский государственный университет экономики и сервиса»
Email: ermmz@mail.ru
кандидат биологических наук, доцент, старший научный сотрудник
Павел Федорович Кику
Дальневосточный федеральный университет
Александр Иванович Абакумов
ФГБУН «Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения Российской академии наук»
Список литературы
- Белишева Н. К., Петров В. Н. Проблема здоровья населения в свете реализации стратегии развития Арктической зоны Российской Федерации // Труды Кольского научного центра РАН. 2013. № 6 (19). С. 152-173
- Головин C. В., Петросян C. Л. Прогнозирование и моделирование развития заболеваемости в Воронежской области // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2009. Т. 5, № 3. C. 4-8
- Государственный доклад «О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения в Приморском крае в 2020 году» / Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека. 2021. 324 c
- Жапаров К. А., Аралбаева А. Р., Таирова Ж. С. Социально-гигиенические проблемы образа жизни и состояния здоровья населения, проживающего в сельской местности // Вестник Ошского государственного университета. 2015. № 3. С. 48-54
- Иванов А. Г., Герасимова Л. И., Шувалова Н. В., Денисова Т. Г. Прогнозирование уровня заболеваемости и смертности от болезней системы кровообращения на региональном уровне на основе его многофазного математического моделирования // Медицинский альманах. 2012. № 3 (22). C. 20-24
- Кику П. Ф, Ярыгина М. В., Горборукова Т. В., Бениова С. Н. Влияние социально-гигиенических факторов среды обитания биоклиматических зон Приморского края на здоровье детей и подростков // Экология человека. 2016. № 4. С. 9-13. doi: 10.33396/1728-0869-2016-4-9-13
- Клейн С. В., Вековшинина С. А., Сбоев А. С. Приоритетные факторы риска питьевой воды и связанный с этим экономический ущерб // Гигиена и санитария. 2016. Т. 95, № 1. С. 10-14. doi: 10.18821/0016-9900-2016-95-1-10-14
- Клинская Е. О. Оценка влияния социально-экономических показателей на заболеваемость населения Еврейской автономной области // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экология и безопасность жизнедеятельности. 2011. № 2. С. 49-54
- Кондратьев М. А. Методы прогнозирования и модели распространения заболеваний // Компьютерные исследования и моделирование. 2013. Т. 5, № 5. C. 863-882
- Суранова Г. Ж., Тухватшин Р. Р., Казиева А. А., Намазбеков М. Н. Регрессионный анализ заболеваемости и смертности населения Кыргызской республики от болезней системы кровообращения // Современные проблемы науки и образования. 2017. № 6. URL: http://science-education. ru/ru/article/view?id=27347 (дата обращения: 12.02.2021)
- Трифонова Т. А., Марцев А. А. Оценка влияния загрязнения атмосферного воздуха на заболеваемость населения Владимирской области // Гигиена и санитария. 2015. Т. 94, № 4. С. 14-18
- Федеральная служба государственной статистики: официальный сайт: URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 12.02.2021)
- Цыплухина Ю. В., Бельских Н. В., Скрыпникова Е. А. Экологообусловленные заболевания и возможные пути их преодоления // Качество и жизнь. 2017. № 4 (16). С. 58-61
- Шабунова А. А., Рыбакова Н. А., Тихомирова Г. В. Факторы, ограничивающие здоровье населения региона (на примере Вологодской области) // Социологические исследования. 2009. № 8 (304). С. 85-91.
- Шитиков В. К., Мастицкий С. Э. Классификация, регрессия и другие алгоритмы Data Mining с использованием R. Тольятти: Сreative Commons, 2017. 351 с. URL: https://github.com/ranalytics/data-mining (дата обращения: 12.02.2021)
- Analitis A., Katsouyanni K., De Donato F., Scortichini M., Michelozzi P., Lanki T., Basagana X., Ballester F., Astrom C., Paldy A., Pascal M., Gasparrini A. Synergistic effects of ambient temperature and air pollution on health in Europe: Results from the phase project. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2018, 15 (9), p. 1856. doi: 10.3390/ijerph15091856
- Florence L. Chiang, Max Feng, Rebecca S. Romero, at all. Disruption of the Atrophy-based Functional Network in Multiple Sclerosis Is Associated with Clinical Disability: Validation of a Meta-Analytic Model in Resting-State Functional MRI. Radiology. 2021. doi: 10.1148/radiol.2021203414
- Soares G. P., Klein C. H., Silva N. A., Oliveira G. M. Progression of mortality due to diseases of the circulatory system and human development index in Rio de Janeiro municipalities. ArquivosBrasileiros de Cardiologia. 2016, 107 (4), pp. 314-22.
- World Health Organization. URL: https://gateway.euro.who.int/ru/datasets/#h2020 (дата обращения: 12.02.2021). @@ World Health Organization. Available at: https://gateway.euro.who.int/ru/datasets/#h2020 (accessed: 12.02.2021).
Дополнительные файлы
