Statistic-mapping modeling of rheumatic diseases prevalence among population of different regions of Russia


如何引用文章

全文:

详细

Aim. To assess feasibility of the method of mapping modeling for spacial featuring of rheumatic diseases (RD) morbidity statistics for population of Russia.
Material and methods. Population morbidity statistics for 78 administrative units of the Russian Federation (1993-2000) were processed. Statistic-mapping modeling employed weighted mean interpolation i.e. mathematic prediction of the sign value depending on its magnitude in basic points. Results. Mapped images of RD prevalence, prevalence/primary morbidity values and number of documented cases/number of rheumatologists demonstrate special distribution of the signs studied about the RF territory. The estimation of mean, minimal, maximal values and dispersion of each sign established dynamic trends in the markers for the period under study(increased area with RD prevalence above 95/1000 from 15.9 to 44.5%; increased mean ratio prevalence/morbidity from 2.8 to 3.2 and decreased ratio of patients/rheumatologists from 10882 to 9031). Regions with minimal and maximal values are shown.
Conclusion. Statistic-mapping modeling demonstrates spacial distribution of the markers, reveals the relations between them.

作者简介

Sh Erdes

ГУ Институт ревматологии РАМН; Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова РАН

Москва; ГУ Институт ревматологии РАМН; Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова РАН

О Folomeeva

ГУ Институт ревматологии РАМН; Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова РАН

Москва; ГУ Институт ревматологии РАМН; Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова РАН

T Dubinina

ГУ Институт ревматологии РАМН; Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова РАН

Москва; ГУ Институт ревматологии РАМН; Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова РАН

О Zhukova

ГУ Институт ревматологии РАМН; Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова РАН

Москва; ГУ Институт ревматологии РАМН; Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова РАН

参考

  1. Рынков Ю. Т., Балановская Е. В. Геногеография народонаселения. Опыт картографирования генетических данных. Генетика 1990; 26: 332-340.
  2. Агабабова Э. Р. Серонегативные спондилоартриты. В кн.: Насонова В. А., Бунчук Н. Н. (ред.) Ревматические болезни: М.: Медицина; 1997. 305-314.
  3. Вяаков А. И., Гусев Е. И., Зборовский А. Б., Насонова В. А. Основные задачи Международной декады (The Bone and Joint Decade 2000-2010) в совершенствовании борьбы с наиболее распространенными заболеваниями опорно-двигательного аппарата. Науч.-практ. ревматол. 2001; 2: 4-8.
  4. Токийский манифест. Науч.-практ. ревматол. 2002; 4: 4-5.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Consilium Medicum, 2004

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0国际许可协议的许可。
 
 


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».