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

Full Text

Как известно, оценка демографических тенденций, особенно в наиболее населенных странах с большой территорией, представляет собой существенную проблему, в основе которой лежат как технологические, так и политические причины. Вместе с тем, оценка деятельности государства в социо-экономической сфере, планирование работы государственных и негосударственных служб и ведомств невозможны без беспристрастной оценки демографических показателей. Особое значение эта оценка приобретает для краткосрочного и перспективного планирования работы медицинской службы, причем оценка тенденций развития детской популяции приобретает фундаментальные черты [2, 6]. В настоящее время при благоприятной динамике демографических показателей, в РФ отмечается неуклонный рост заболеваемости населения. По оценке Росстата[1], численность постоянного населения Российской Федерации на 1 января 2014 г. составила 143,7 миллиона человек и за год увеличилась на 319,9 тысяч человек, или на 0,3 %. В 2013 году зафиксирован естественный прирост населения - 24,0 тыс. человек (в 2012 году - естественная убыль 4,2 тыс. человек). В 2013 году число родившихся превысило число умерших в 1,28 раза; коэффициент естественного прироста населения составил - 0,2 ‰, общероссийский уровень рождаемости впервые с начала девяностых годов превысил уровень смертности и составил 13,2 на 1000 населения (рис. 1). Необходимо отметить разнонаправленность демографических тенденций, в отдельных регионах. В частности, рост рождаемости зарегистрирован в 30 субъектах Российской Федерации, а ее снижение - в 40[2]. Показатель младенческой смертности снизился на 4,7 % - с 8,6 до 8,2 на 1000 родившихся живыми, несмотря на учет детей с экстремально низкой массой тела от 500 граммов до 1 кг. По оценке Росстата[3], показатель ожидаемой продолжительности предстоящей жизни при рождении в 2012 году составил 70,24 года (девочки - 75,86, мальчики 64,56 лет) при неуклонном росте на протяжении последних 5 лет. Вместе с тем ожидаемая продолжительность жизни в России остается значительно ниже, чем в большинстве развитых стран мира (рис. 2). В последние годы общая и первичная заболеваемость в стране неуклонно растет (рис. 3) при разнонаправленности тенденций по округам (табл. 1), причем, настораживают опережающие средние показатели темпы роста врожденных аномалий и заболеваний, ассоциированных с генетическими факторами (табл. 2). Данные Росстата свидетельствуют о том, что более широкая, чем в среднем по стране, распространенность патологии класса «Врождённые аномалии (пороки развития), деформации и хромосомные нарушения» в 2011-2012 годах зарегистрирована в 35-33 субъектах Российской Федерации, причем в Уральском и Сибирском округах зарегистрирована тенденция к увеличению распространенности этой патологии. В Ненецком автономном округе заболеваемость возросла за 1 год с 32,6 до 48,2, Республике Хакассия - с 10,0 до 17,6, Республике Саха - с 7,5 до 9,7, Магаданской области - с 7,3 до 19,9, Еврейской автономной области - с 29,4 до 36,2 на 1000 детей в возрасте 0-14 лет при среднем по России значении этого показателя 12,0-11,8**. Анализ достаточно противоречивых демографических данных приводит к выводу об увеличении в целом в популяции Российской Федерации доли лиц старшего возраста и детей, имевших патологию в анте- и/или перинатальном периоде, либо имеющих заболевания, ассоциированные с генетическими аномалиями. Особую тревогу вызывает наличие существенных региональных различий демографических показателей, с преобладанием в неблагоприятной зоне малонаселенных областей Урала, Сибири, Дальнего Востока и Северо-Запада России. В упрощенной форме эти тенденции могут быть описаны как увеличения доли нездоровых детей за счет увеличение рождаемости в некоторых этнических группах, проживающих на географически изолированных территориях. Результаты экспедиционных исследований, проведенных сотрудниками Санкт-Петербургского государственного педиатрического медицинского университета в 1991-2014 годах (рис. 4) подтверждают и в существенной мере дополняют эти выводы в части необходимости разработки региональных подходов к оценке и коррекции демографических тенденций. Проблема увеличения распространенности наследственных заболеваний в популяциях коренных малочисленных народов Крайнего Севера известна достаточно давно. Длительная относительная изоляция отдельных субпопуляций, обусловленная географическими особенностями в местах их проживания и неразвитостью транспортных коммуникаций, в сочетании с деформацией традиционного уклада жизни, предполагавшего, в частности, регулирование семейно-брачных отношений, привело к постепенному увеличению доли популяции, имеющей генетические дефекты, большинство из которых имеют явные клинические проявления лишь у гомозигот. Например, в Республике Саха (Якутия) по данным статистической отчетности в настоящее время на территории 3105,6 кв. км проживает 949 тысяч человек (0,31 человека на 1 кв. км), 36 % населения проживает в 551 поселке с численностью 200- 1000 человек, расстояние между населенными пунктами составляет от 30 до 650 км. Следствием этого является высокий уровень близкородственных браков: уровень гомолокальных браков (супруги проживали до брака в одном районе) составляет 50 %, эндолокальных (супруги проживали до брака в соседних районах) - 15 % [3]. Очевидно, что существующие тенденции крайне негативны. При их сохранении можно ожидать ухудшение качества популяции из-за увеличения числа манифестных - часто весьма тяжелых - форм патологии. С точки зрения планирования качества популяции и развития медицинского обеспечения целесообразно формирование математических моделей с целью прогнозирования численности больных заболеваниями, ассоциированными с генетическими аномалиями. Выбор управляемых переменных (например, изменение уровня гомолокальных браков вследствие проведения кампании популяризации межрегиональных молодежных фестивалей или улучшения транспортной инфраструктуры и пр.) в качестве параметров модели позволит достаточно эффективно управлять численностью носителей мутаций в популяции. Аналитическая модель уменьшения численности популяции предполагает 3 фазы: 1. короткая фаза появления мутации в популяции (привнос извне, мутагенез); 2. длинная фаза распространения мутации в популяции и ее фиксация (передача потомкам, появление гомозигот); 3. фаза уменьшения численности популяции (накопленное количество мутаций так велико, что популяция не может восстановиться; в этом случае уменьшение численности наступает в течение нескольких поколений. Рисунок 5 представляет возможный ход кривых динамики численности популяции, ее качества и количества гомозигот в популяции, соответствующих этой модели, сформированной с учетом дилеммы Haldane [9] для случая рецессивной соматической мутации и популяции большой численности. При использовании адекватного математического аппарата данный подход позволяет рассчитать количество поколений до «угасания» популяции как функцию исходной численности популяции, скорости распространения мутации и коэффициента селекции. В случае популяций малой численности такой подход может потребовать учета значительно большего количества параметров для описания очевидно ускореннного ухудшения уровня здоровья популяции, образования гомозигот и, в конечном счете, более раннего наступления момента «угасания» популяции. Существенное упрощение перспективного планирования демографических тенденций возможно при использовании при моделировании демографических тенденций стандартизованной оценки уровня воспроизводства популяции. Одним из возможных подходов является расчет индекса старения/омоложения (aging/rejuvenation), используемого для анализа надежности и рисков. В настоящее время в медицине используют 2 типа показателей возраста популяции [12]. Показатели первого типа рассчитываются как отношение численности пожилых к общей численности населения или к численности другого возрастного контингента. К показателям второго типа относят медианный (средний) возраст. Оба типа показателей имеют существенные недостатки к которым, в частности, относятся необходимость доопределения понятия «старость» для индексов 1-го типа и невысокая надежность, особенно при использовании, как принято в России, среднего, а не медианного возраста для индексов второго типа. Попытка оптимизации измерения старения привела к появлению новых индексов (табл. 3). Описание старости/омоложения популяции в терминах теории надежности [1, 7] имеет ряд преимуществ, поскольку старение описывается либо в терминах распределения возраста популяции, либо в терминах распределения длительности жизни (смертности) популяции. Не вступая в дискуссию относительно корректности использования терминов «восстановимые» и «ремонтопригодные» системы [4] необходимо подчеркнуть, что в теории надежности терминами «старение» и «омоложение» («реювенация») описывают поведение восстановимых (repairable) и невосстановимых (non-repairable) систем или их компонентов, причем различие традиционного «социо-медицинского» и используемого в теории надежности подходов заключается в самой трактовке явления старения: в восстановимых системах выделяют классы систем с ухудшающимися (deteriorating) и улучшающимися (improving) характеристиками, под которыми понимают, соответственно, системы с увеличивающимся или уменьшающимся процентом ошибок (Rate of OСcurrence Of Failures, ROCOF) или - что важно для понимания медицинской сути - длительности наработки на отказ. Это полностью соответствует одной из трактовок понятия «уровень болезненности популяции» и после адаптации математического аппарата, возможно, позволит использовать трактовку в качестве базовой для определения уровня здоровья популяции при моделировании (рис. 3). Теоретические аспекты метода и математический аппарат расчета индекса старения/омоложения в терминах теории надежности детально описаны ранее [10, 11]. В этих работах предложен вариант Gini-индекса [8] (Gini-type index, GTI), подобного используемому в макроэкономике в качестве статистического показателя степени расслоения общества страны или региона по отношению, например, к распределению дохода [14]. Предложенный вариант индекса принимает значения в диапазоне от -1 до 1. Чем ближе значение индекса к 0, тем более стабильно состояние популяции. Положительное значение индекса указывает на старение популяции, отрицательное - на омоложение. Для определения того, старится или омолаживается популяция, достаточно получить данные о смертности в течение одного календарного года. Ниже в качестве иллюстрации представлен пример расчета GTI для популяции России в 1959 и 2010 годах. Данные для расчета взяты в базе данных смертности (Human Mortality Database, HMD)[4], созданной в развитие исследовательским проектом департамента демографии Калифорнийского университета (Berkeley, USA) и Института исследования демографии Макса Планка (Rostock, Germany). Анализированные массивы данных, иллюстрированные на рисунке 6, описывают смертность в России в 1959 и 2010 годах. Результаты расчета GTI, представленные в таблице 4, свидетельствуют о том, что при практически одинаковом значении медианы и в 1959, и в 2010 годах в отрезной точке «25 лет» популяция омолаживалась, а в остальных отрезных точках - старела. Таким образом, надо полагать использование описания старения/омоложения популяции в терминах теории надежности весьма целесообразным для оценки демографических тенденций при моделировании динамики состояния здоровья популяции. При этом несложный для вычисления индекс как и при макроэкономических расчетах может расцениваться как интегральная характеристика, интерпретируемая как популяционный индикатор уменьшения ошибок (увеличения длительности наработки на отказ, омоложения) при отрицательных значениях и как индикатор увеличения ошибок (уменьшения длительности наработки на отказ, старения).

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

Supplementary files