Динамика общей и первичной заболеваемости населения федеральных округов Российской Федерации: состояние и прогноз

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Уровень заболеваемости является одним из ключевых индикаторов при комплексной оценке состояния общественного здоровья. Анализ его динамики играет важную роль в разработке стратегий управления системой здравоохранения как на федеральном, так и на региональном уровнях. Кроме того, на основе таких данных осуществляют планирование развития инфраструктуры медицинских организаций и определение необходимых ресурсов для его реализации.

Цель. Проанализировать многолетнюю динамику общей и первичной заболеваемости населения федеральных округов Российской Федерации за период с 2010 по 2023 год, оценить их тенденции и построить прогностические модели.

Материалы и методы. Проведён ретроспективный анализ многолетней динамики показателей общей и первичной заболеваемости населения федеральных округов Российской Федерации на основе данных за 2010–2023 гг.

Результаты. Рост общей заболеваемости зафиксировали во всех федеральных округах. При этом наиболее высокие показатели наблюдали в Северо-Западном федеральном округе, темп прироста за анализируемый период составил 20,39%, наименее низкие — в Северо-Кавказском федеральном округе, темп прироста — 12,634%. В целом по Российской Федерации отмечена тенденция к росту первичной заболеваемости, о чём свидетельствуют значение коэффициента роста — 1,046 и темп прироста — 4,601%. Самые высокие показатели первичной заболеваемости в период с 2010 по 2023 год отмечены в Северо-Западном, Уральском и Приволжском федеральных округах, где темп прироста составил 16,869, 16,279 и 3,293% соответственно. Самые низкие показатели первичной заболеваемости выявлены в Центральном и Южном федеральных округах, о чём свидетельствуют значения коэффициента роста 0,992 и 0,979 и темп прироста — −0,786 и −2,126% соответственно.

Заключение. Анализ коэффициента общей заболеваемости показал, что для Российской Федерации в целом 62,88% вариабельности показателя объясняется изменением временного параметра. При этом выявлена неустойчивая тенденция к его росту, а параметры трендовой модели являются статистически значимыми (MAPE=0,97; Fрасчётный=9,3169 > Fкритический=3,9823; р=0,006). Для показателя первичной заболеваемости установлено, что для Российской Федерации в целом только 43,54% вариабельности показателя объясняется изменением временного параметра и характеризуется неустойчивой тенденцией к его росту, параметры трендовой модели — статистически значимы (MAPE=2,24; Fрасчётный=4,2417 > Fкритический=3,9823; р=0,004). Прогноз общей и первичной заболеваемости населения на среднесрочную перспективу показывает рост показателей по всем федеральным округам. Темпы прироста общей заболеваемости населения в большинстве федеральных округов, включая и Российскую Федерацию в целом, превышают соответствующие показатели по первичной заболеваемости.

Об авторах

Ольга Васильевна Медведева

Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова

Автор, ответственный за переписку.
Email: medvedeva1104@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3637-9062
SPIN-код: 8808-5837

д-р мед. наук, профессор

Россия, Рязань

Лариса Ивановна Меньшикова

Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования

Email: menshikova1807@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3034-9014
SPIN-код: 9700-6736

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Ирина Михайловна Сон

Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования

Email: sonirinami@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9309-2853
SPIN-код: 8288-6706

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Наталья Владимировна Чвырева

Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова

Email: nchvyreva@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-1138-3900
SPIN-код: 1397-4374

канд. мед. наук, доцент

Россия, Рязань

Иван Николаевич Большов

Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова

Email: Ivan-bolshov89@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7271-4035
SPIN-код: 9874-1020

канд. мед. наук, доцент

Россия, Рязань

Эльвира Витальевна Зимина

Российский университет медицины

Email: zev@koziz.ru
ORCID iD: 0000-0002-3590-753X
SPIN-код: 4683-5052

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Список литературы

  1. Starodubov VI, Stupak VS, Manoshkina EM, et al. The morbidity of adult population in the Russian Federation and its Federal Okrugs and Subjects in 2016–2022. Problems of Social Hygiene Public Health and History of Medicine. 2024;32(6):1220–1226. doi: 10.32687/0869-866X-2024-32-6-1220-1226 EDN: PGLYJO
  2. Grebenshhikova AA. Health as the main indicator of the quality of life of the population. Vestnik sovremennyh issledovanij. 2018;(12.1):62–64. (In Russ.) EDN: YSQLYD
  3. Ivanova SN. Public health and health care development in the regions of Russia. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. 2021;13(2):47–63. doi: 10.12731/2658-6649-2021-13-2-47-63 EDN: PTOZFH
  4. Vorobiev MV, Kharitonova TI, Kholmogorskaya OV, et al. Analysis of the morbidity of the adult population attached to a medical organization. Current problems of health care and medical statistics. 2023;(4):357–369. doi: 10.24412/2312-2935-2023-4-357-369 EDN: VHJBUW
  5. Skipin DL, Yukhtanova YuA, Kryzhanovskii OA, Tokmakova EG. Life expectancy in Russia’s regions. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast. 2022;15(2):156–171. doi: 10.15838/esc.2022.2.80.10 EDN: YJLWOW
  6. Shubin EV, Shubin EE, Strykov AK. Modern approaches to the culture of organizing the preservation of the health of the adult population. Aktual'nye problemy gumanitarnyh i social'no-jekonomicheskih nauk. 2023;(S97-1):117–120. EDN: WOFXXG
  7. Chernyshyov AV, Irzhaev DI, Zolotukhina AYu, et al. Population health status as one of the indicators of modern society development. Avicenna Bulletin. 2022;24(1):103–112. doi: 10.25005/2074-0581-2022-24-1-103-112 EDN: MFFGOQ
  8. Alexandrova GA, Golubev NA, Kobyakova OS, et al. Morbidity rate of the adult population of Russia in 2021 with a diagnosis established for the first time in life: statistical materials. Moscow: Federal Research Institute for Health Care Organization and Information; 2022. (In Russ.) doi: 10.21045/978-5-94116-073-0-2022 EDN: KDJVBC
  9. Kotov EG, Alexandrova GA, Kobyakova OS, et al. General morbidity of the adult population of Russia in 2021: statistical materials. Moscow: Federal Research Institute for Health Care Organization and Information; 2022. (In Russ.) doi: 10.21045/978-5-94116-074-7-2022 EDN: DVUUZB
  10. Averin YP. Change in the quality of life of the Russian population as a factor of the value structure transformation. Moscow State University Bulletin. Series 18. Sociology and Political Science. 2021;27(1):85–111. doi: 10.24290/1029-3736-2021-27-1-85-111 EDN: WJNGPT
  11. Pinkovetskaia YuS. Assessing the development of the regional health care systems in Russia. Management Issues. 2022;(5):34–46. doi: 10.22394/2304-3369-2022-5-34-46 EDN: QSRHWG
  12. Berova FZh. Comparative analysis of morbidity and mortality at various levels. News of the Kabardin-Balkar Scientific Center of RAS. 2019;4(90):31–39. doi: 10.35330/1991-6639-2019-4-90-31-39 EDN: JVGXDI
  13. Proskurina NV. Health conditions of the popul ation in the Russian Federation: statistical aspect. Vestnik Altajskoj akademii jekonomiki i prava. 2020;(6-1):77–83. doi: 10.17513/vaael.1167 EDN: KZTZWW
  14. Budilova EV, Migranova LA. Spread of socially significant diseases and control of them in Russia. Population. 2020;23(2):85–98. doi: 10.19181/population.2020.23.2.8 EDN: NDJGXE
  15. Medik VA. Population morbidity: history, current status and methodology of study. Moscow: KnoRus; 2023. (In Russ.) ISBN: 978-5-406-11162-8 EDN: XGHUFW
  16. Vaslavskaya IYu, Zinuriva GKh, Kashipova GM. Issue and evaluation of identified problems in the implementation of state programs to support health care. Economics and management of a national economy. 2020;10(1-1):601–609. doi: 10.34670/AR.2020.91.1.066 EDN: BXHXHH
  17. Zagdyn ZM, Zudin AB, Denyushenkov V.L. Strategies in tackling long-term and socially determined biological challenges worsening public health. Public Health and Life Environment - Ph&Le. 2024;32(9):7–18. doi: 10.35627/2219-5238/2024-32-9-7-18 EDN: IRSNEK
  18. Makhmutov AA, Zhelevskaya VV. Features of primary and general morbidity attached adult population (for example city Hospital named after M.I. Shevchuk of KomsomolsK-on-Amur). Vestnik obshhestvennogo zdorov'ja i zdravoohranenija Dal'nego Vostoka Rossii. 2024;(1):25–31. EDN: GUFAEA
  19. Polikarpov AV, Sankova MV, Golubev NA, et al. Characteristics of territorial planning models in healthcare. Russian Journal of Preventive Medicine. 2023;26(7):45. doi: 10.17116/profmed20232607145 EDN: OJPFDB
  20. Budilova EV, Lagutin MB, Migranova LA. Impact of the demographic and socio-economic factors on the population health. Population. 2019;22(3):80–92. doi: 10.24411/1561-7785-2019-00028 EDN: NXOLUX
  21. Regions of Russia. Socio-economic indicators: statistical collection. Moscow: Rosstat; 2022. (In Russ.) [cited 2024 Dec 9]. Available from: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Region_Pokaz_2022.pdf
  22. Aksenova EI, Grechushkina NA, Kameneva TN, et al. Public Health: Evolution of the Concept in Strategic Documents on Health Protection and Healthcare Development in Countries of the World. Мoscow: Research Institute for Healthcare Organization and Medical Management of Moscow Healthcare Department; 2021. (In Russ.) ISBN: 978-5-907404-59-5 EDN: DEPPRF
  23. Saginbaev UR, Akhmedov TA, Rukavishnikova SA, Davydova EP. Analysis of the rate and changes in the incidence of age-related diseases (by medical care uptake) in 2018–2022 (through the example of a municipal hospital in Saint Petersburg). Bulletin of Siberian Medicine. 2025;23(4):129–135. doi: 10.20538/1682-0363-2024-4-129-135 EDN: QFEVAG
  24. Perkhov VI, Gridnev OV. COVID-19 pandemic lessons for policy in the field of public health. Current problems of health care and medical statistics. 2020;(2):206–222. doi: 10.24411/2312-2935-2020-00043 EDN: ZMDDLH
  25. Malofeeva EV. Medium-term adaptation of public health systems under the influence of the COVID-19 pandemic: challenges and proposals. Population and Economics. 2020;4(2):77–80. doi: 10.3897/popecon.4.e53612 EDN: PDLCLY
  26. World Health Organization. Responding to noncommunicable diseases during the COVID-19 Pandemic and Beyond. Geneva: World Health Organization; 2020 [cited 2024 Dec 23]. Avaliable from: https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/334145/%20WHO-2019-nCoV-Non-communicable_diseases-Policy_brief-%202020.1-rus.pdf?sequence=17&isAllowed=y
  27. Chigrina VP, Khodakova OV, Tyufilin DS, et al. Analysis of the trend in the morbidity of the population of the Russian Federation considering the factors affecting the availability of general medical services. Health care of the russian federation. 2023;67(4):275–283. doi: 10.47470/0044-197X-2023-67-4-275-283 EDN: JQGEXM

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Средние коэффициенты роста и опережения показателей общей и первичной заболеваемости населения федеральных округов Российской Федерации. РФ — Российская Федерация; ЦФО — Центральный федеральный округ; СЗФО — Северо-Западный федеральный округ; ЮФО — Южный федеральный округ; СКФО — Северо-Кавказский федеральный округ; ПФО — Приволжский федеральный округ; УФО — Уральский федеральный округ; СФО — Сибирский федеральный округ; ДФО — Дальневосточный федеральный округ; Kp — коэффициент роста; Kопер — коэффициент опережения.

Скачать (153KB)

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


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».