Пространственные факторы смертности населения трудоспособного возраста в Республике Башкортостан

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Решение проблемы высокой смертности населения в трудоспособном возрасте осложняется её региональной дифференциацией. Выявляемые региональные особенности смертности по причинам, как правило, носят не локальный характер, а пространственно-обусловленный.

Цель. Определение темпоральных тенденций пространственных закономерностей смертности населения трудоспособного возраста от основных причин (на примере Республики Башкортостан) и выявление определяющих её территориальных факторов.

Методы. Использованы данные о смертности населения, представленные в разрезе муниципальных образований (54 муниципальных района, 20 городских округов и городских поселений) и агрегированные по 6 основным причинам смерти в динамике за 2002–2020 гг. Анализ предусматривал оценку индекса Морана и построение панельных моделей авторегрессии с пространственным лагом и ошибкой.

Результаты. Наиболее заметно пространственные зависимости проявляются для болезней системы кровообращения (БСК), некоторых инфекционных и паразитарных болезней, а также для внешних причин. Негативное влияние на смертность от БСК населения трудоспособного возраста среди мужчин и женщин оказывает уровень преступности в данном районе (мужчины: p=0,046; женщины: p=0,019). Для мужчин дополнительное влияние оказывает объём валового муниципального продукта (ВМП) (p=0,046). Факторами, снижающими смертность от внешних причин среди трудоспособных мужчин и женщин, служат рост ВМП (мужчины: p=0,0010; женщины: p=0,003), увеличение численности врачей в расчёте на 10 000 населения (мужчины: p=0,001; женщины: p=0,037) и обеспеченности средним медицинским персоналом (мужчины: p=0,026; женщины: p=0,005). Для мужчин значимое влияние на смертность от внешних причин дополнительно оказывает преступность (p=0,028), а для женщин — обеспеченность больничными койками (p=0,030). Пространственные эффекты во всех моделях были значимы на уровне p=0,003.

Заключение. Проведённый анализ позволил обосновать наличие пространственной автокорреляции в разрезе причин смертности, а также существование как общих, так и специфичных факторов мужской и женской смертности, что может быть основой для последующего анализа пространственно-обусловленных условий смертности населения.

Об авторах

Венера Маратовна Тимирьянова

Уфимский университет науки и технологии

Email: 79174073127@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1004-0722

д.э.н., доцент

Россия, 450076, Уфа, ул. З. Валиди, д. 32

Расул Аскарович Аскаров

Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе

Email: rasul72@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-7980-4113

к.м.н., доцент

Россия, Москва

Ирина Александровна Лакман

Уфимский университет науки и технологии

Автор, ответственный за переписку.
Email: Lackmania@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9876-9202

к.т.н., доцент

Россия, 450076, Уфа, ул. З. Валиди, д. 32

Загира Фаткулловна Аскарова

Башкирский государственный медицинский университет

Email: zagira_a@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9772-1311

д.м.н., профессор

Россия, Уфа

Список литературы

  1. https://gateway.euro.who.int/ru/ [интернет]. Здоровье для всех (HFA-DB). Европейский портал информации здравоохранения ВОЗ. Режим доступа: https://gateway.euro.who.int/ru/datasets/european-health-for-all-database/ Дата обращения: 12.01.2023.
  2. Нарбут В.В. Смертность населения России в трудоспособном возрасте: гендерные и территориальные различия // Высшее образование сегодня. 2016. № 2. С. 48–51.
  3. Кандрычын С.В., Разводовский Ю.Е. Пространственные закономерности дифференциации уровня смертности от внешних причин // Проблемы развития территории. 2015. № 4. С. 97–112.
  4. Артамонова Г.В., Табакаев М.В., Максимов С.А., Барбараш Л.С. Социально-экономические факторы и модели прогнозирования смертности от сердечно-сосудистых заболеваний // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2018. Т. 26, № 4. С. 221–225. doi: 10.32687/0869-866X-2018-26-4-221-225
  5. Lorant V., Thomas I., Deliege D., Tonglet R. Deprivation and mortality: the implications of spatial autocorrelation for health resources allocation // Soc Sci Med. 2001. Vol. 53, N 12. P. 1711–1719. doi: 10.1016/S0277-9536(00)00456-1
  6. Wang Y., Guo B., Pei L., et al. The influence of socioeconomic and environmental determinants on acute myocardial infarction (AMI) mortality from the spatial epidemiological perspective // Environ Sci Pollut Res Int. 2022. Vol. 29, N 42. Р. 63494–63511. doi: 10.1007/s11356-022-19825-4
  7. Wang W., Liu Y., Yin P., et al. Influences of using different spatial weight matrices in analyzing spatial autocorrelation of cardiovascular diseases mortality in China // Zhonghua Liu Xing Bing Xue Za Zhi. 2021. Vol. 42, N 8. Р. 1437–1444. doi: 10.3760/cma.j.cn112338-20201102-01293
  8. Cestari V.R.F., Garces T.S., Sousa G.J.B., et al. Spatial distribution of mortality for heart failure in Brazil, 1996–2017 // Arq Bras Cardiol. 2022. Vol. 118, N 1. P. 41–51. doi: 10.36660/abc.20201325
  9. Baptista E.A., Queiroz B.L. Spatial analysis of cardiovascular mortality and associated factors around the world // BMC Public Health. 2022. Vol. 22, N 1. P. 1556. doi: 10.1186/s12889-022-13955-7
  10. Аскаров Р.А., Лакман И.А., Аскарова З.Ф., Агапитов А.А. Медико-социальные факторы и их пространственное влияние на смертность населения от болезней системы кровообращения (на примере республики Башкортостан) // Российский кардиологический журнал. 2017. Т. 22, № 6. С. 146–151. doi: 10.15829/1560-4071-2017-6-146-151
  11. Luo L., Jiang J., Zhang G., et al. Stroke mortality attributable to ambient particulate matter pollution from 1990 to 2015 in China: an age-period-cohort and spatial autocorrelation analysis // Int J Environ Res Public Health. 2017. Vol. 14, N 7. P. 772. doi: 10.3390/ijerph14070772
  12. Kibuuka D., Mpofu C., Neave P., Manda S. A spatial analysis of tuberculosis related mortality in South Africa // Int J Environ Res Public Health. 2021. Vol. 18, N 22. P. 11865. doi: 10.3390/ijerph182211865
  13. Dantas A.P., Azevedo U.N., Nunes A.D., et al. Analysis of suicide mortality in Brazil: spatial distribution and socioeconomic context // Braz J Psychiatry. 2018. Vol. 40, N 1. Р. 12–18. doi: 10.1590/1516-4446-2017-2241
  14. Bivand R., Millo G., Piras G. A review of software for spatial econometrics in R // Mathematics. 2021. Vol. 9, N 11. P. 1276. doi: 10.3390/math9111276
  15. Croissant Y., Millo G., editors. Panel data econometrics with R. EU, USA : John Wiley & Sons Ltd, 2019. 301 p. doi: 10.1002/9781119504641
  16. Urban Indicators Guideline. Better information, better cities: monitoring the habitat agenda and the millennium development goals-slums target. United Nations Human Settlements Programme, 2009. 47 р.
  17. Sprung M.R., Faulkner L.M.D., Evans M.K., et al. Neighborhood crime is differentially associated with cardiovascular risk factors as a function of race and sex // J Public Health Res. 2019. Vol. 8, N 3. P. 1643. doi: 10.4081/jphr.2019.1643
  18. Егорова Н.Н., Франц М.В. GWR-модель в изучении территориальной вариации показателей смертности от сердечно-сосудистых заболеваний в Республике Башкортостан // Медицина труда и экология человека. 2020. № 2. С. 37–43. doi: 10.24411/2411-3794-2020-10206
  19. Sacco R.L., Roth G.A., Reddy K.S., et al. The heart of 25 by 25: achieving the goal of reducing global and regional premature deaths from cardiovascular diseases and stroke: a modeling study from the American Heart Association and World Heart Federation // Glob Heart. 2016. Vol. 11, N 2. P. 251–264. doi: 10.1016/j.gheart.2016.04.002
  20. Osterwalder J.J. Could a regional trauma system in eastern Switzerland decrease the mortality of blunt polytrauma patients? A prospective cohort study // J Trauma. 2002. Vol. 52, N 6. P. 1030–1036. doi: 10.1097/00005373-200206000-00003
  21. Stenbacka M., Jansson B. Unintentional injury mortality — nhe role of criminal offending. A Swedish longitudinal population based study // Int J Inj Contr Saf Promot. 2014. Vol. 21, N 2. P. 127–135. doi: 10.1080/17457300.2013.792281
  22. Kristiansen T., Lossius H.M., Rehn M., et al. Epidemiology of trauma: a population-based study of geographical risk factors for injury deaths in the working-age population of Norway // Injury. 2014. Vol. 45, N 1. P. 23–30. doi: 10.1016/j.injury.2013.07.007
  23. Feng C., Liu J., Ran H., et al. Spatial and temporal analysis of liver cancer mortality in Yunnan province, China, 2015–2019 // Front Public Health. 2022. Vol. 10. P. 1010752. doi: 10.3389/fpubh.2022.1010752
  24. Payares-Garcia D., Quintero-Alonso B., Martinez C.E.M. Determinants of pneumonia mortality in Bogota, Colombia: a spatial econometrics approach // Spat Spatiotemporal Epidemiol. 2023. Vol. 45. P. 100581. doi: 10.1016/j.sste.2023.100581
  25. Roquette R., Nunes B., Painho M. The relevance of spatial aggregation level and of applied methods in the analysis of geographical distribution of cancer mortality in mainland Portugal (2009–2013) // Popul Health Metr. 2018. Vol. 16, N 1. P. 6. doi: 10.1186/s12963-018-0164-6
  26. Shen X., Wang L., Zhu L. Spatial analysis of regional factors and lung cancer mortality in China, 1973–2013 // Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2017. Vol. 26, N 4. Р. 569–577. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-16-0922
  27. Тимербулатов И.Ф., Евтушенко Е.М., Юлдашев В.Л., и др. Показатели смертности от внешних причин как индикатор социально-психологического здоровья населения Республики Башкортостан // Медицинский вестник Башкортостана. 2017. Т. 12, № 6. С. 6–10.
  28. Республика Башкортостан. Демографический доклад. Выпуск 3 / под общ. ред. Г.Ф. Хилажевой, Н.К. Шамсутдиновой. Уфа : Башкирская энциклопедия, 2018. 132 с.
  29. Разводовский Ю.Е., Кондричин С.В. Региональный паттерн смертности от самоубийств в европейской части России и Беларуси // Суицидология. 2015. Т. 6, № 1. С. 8–18.
  30. Penina O. Spatial disparities in mortality by causes of death in the Republic of Moldova // Mold Med J. 2021. Vol. 64, N 4. P. 55–61. doi: 10.52418/moldovanmed-j.64-4.21.10
  31. Grigoriev P., Doblhammer-Reiter G., Shkolnikov V. Trends, patterns, and determinants of regional mortality in Belarus, 1990–2007 // Popul Stud (Camb). 2013. Vol. 67, N 1. P. 61–81. doi: 10.1080/00324728.2012.724696

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Граф связанности объектов наблюдения.

Скачать (413KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Уровень общей смертности населения трудоспособного возраста в регионах Республики Башкортостан (оба пола, 2002– 2020 гг., на 100 тыс. населения): Mean — арифметическое среднее; SE — стандартная ошибка среднего.

Скачать (201KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Смертность населения трудоспособного возраста от внешних причин в 2002, 2009, 2016, 2019 гг. в Республике Башкор- тостан на 100 тыс. населения; * статистическая значимость глобального индекса автокорреляции Морана при уровне значимости p <0,001.

Скачать (386KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2023

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».