Demographic tendencies, modeling of population health and description of population ageing in terms of reliability theory


Cite item

Full Text

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

Abstract

It can be difficult to provide unbiased assessment of demographic trends in large most populated countries because of the technological problems and political influences. Nevertheless, without understanding those unbiased tendencies it is impossible to assess and plan socio-economic activities of a state and its individual departments. It is important particularly for medical services strategic planning in which connection fundamental significance is attached to trends especially in pediatric population. According to the reports of the Federal State Statistics Service and of the Ministry of Health Care nowadays we see in Russia relatively favorable demographic tendencies together with steady growth of morbidity in population. These trends are differently directed in different regions and they are mostly inauspicious in rural sparsely populated areas of the northern European part of Russia, in the Urals, in Siberia and in the Far East where genetically deter-mined disorders are among factors that influence the quality of population. Deterioration in quality of growing population inevitably leads to increased costs of medical service. In order to plan medical services we need prognostic models with “population health status” used as dependent variable. In order to minimize the subjectivity while assessing the health status it can be described in terms of reliability theory particularly using the Gini index (1912), which is well known as a tool for risk assessment in mechanics and macroeconomics. In reliability theory. According to the fundamentals of the reliability theory systems are classified into deteriorating or improving, which respectively are defined as systems with increasing and decreasing Rate of OCcurrence Of Failures (ROCOF) or which is even more important for understanding of medical essence - respectively with short or long mean-time-between-failures. This interpretation corresponds to concepts of population morbidity and population ageing/rejuvenation. A Gini-type index (GTI) was introduced which needs one year data of mortality in age cohorts to reveal whether the population is ageing or rejuvenating. Negative values of GTI indicate rejuvenation (decreasing ROCOF), positive values indicate ageing (increasing ROCOF). The results of assessment of population ageing in Russia in 1959 an 2010 are presented. To calculate the GTI the database of Max Planck Institute for Demographic Research (Rostock, Germany) and University of California (Berkeley, USA) was used.

About the authors

Vyacheslav Grigoryevich Chasnyk

Saint Petersburg State Pediatric Medical University

Email: chasnyk@gmail.com
MD, PhD, Dr Med Sci, Professor, Head of the Department of Hospital Pediatrics

Mark Kaminskiy

University of Maryland (College Park)

Email: mkaminsk@umd.edu
MD, Associate Director and Chief Statistician

References

  1. Блохин А. Н. Моделирование развивающихся систем на множестве состояний функционирования. Вестник ТГТУ. 2009; 15 (1): 17-20.
  2. Воронцов И. М., Мазурин А. В. Пропедевтика детских болезней. СПб.: Фолиант; 2009.
  3. Максимова Н. Р. Генетическая характеристика населения Усть-Алданского улуса Якутии: демографические параметры, гены-кандидаты и факторы риска сердечно-сосудистых заболеваний: Автореф. дис.. канд. мед. наук. Томск, 2002.
  4. Мешалкин В. П. 2000. Надежность и эффективность ХТС (цитировано 1.11.2014). Доступно: http://www.studfiles.ru/preview/580778/.
  5. Сафарова Г. П., Сафарова А. Д., Михайлова О. И. Демографическое развитие: вызовы глобализации. Материалы международной конференции «Седьмые Валентеевские чтения». Москва, МГУ им. М. В. Ломоносова, 15-17 ноября 2012 г. Под ред. В. А. Ионцева, Н. В. Зверевой, Г. Е. Ананьевой, В. П. Тышевич. М.: Макс Пресс; 2012: 139-42.
  6. Царегородцев А. Д., Викторов А. А., Османов И. М. Экологическая педиатрия. М.: Изд. «Триада-Х»; 2011.
  7. Barlow R. E., Proschan F. with contributions by L. Hunter. Mathematical Theory of Reliability, New York, Wiley, SIAM series in applied mathematics. 1996: 258.
  8. Gini C. Memorie di Metodologica Statistica, Variabilità e concentrazione. Milano: Dott. A. Giuffrè - Editore; 1939: 359-408.
  9. Haldane J. B. S. The Cost of Natural Selection. J. Genet. 1957; 55: 511-24 (accessed 10.11.2014). Available from: http://www.blackwellpublishing.com/ridley/classictexts/haldane2.pdf.
  10. Kaminskiy M. P., Krivtsov V. V. A Gini-Type Index for Aging/Rejuvenating Objects. In: Mathematical and Statistical Models and Methods in Reliability: Applications to Medicine, Finance, and Quality Control, V. V. Rykov, N. Balakrishnan, M. S. Nikulin (Eds.). Springer, Birkhäuser, Boston; 2010: 133-40.
  11. Kaminskiy M. Reliability Models for Engineers and Scientists. Boca Raton, Fla. CRC Press. 2013: 140.
  12. Lutz W., Sanderson W., Scherbov S. Global and Regional Population Ageing: How Certain Are We of its Dimensions? Population Ageing. 2008; 1: 75-97.
  13. Sanderson W., Scherbov S. A new perspective on population aging. Demographic Research. 2007; 6: 27-58.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2014 Chasnyk V.G., Kaminskiy M.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».