俄罗斯联邦各联邦区居民总体与初次发病率的动态变化：现状与预测

封面

如何引用文章

全文:

详细

论证。发病率是综合评估公共健康状况的关键指标之一。对其动态变化的分析在联邦及地区层面制定卫生系统管理战略中发挥着重要作用。此外，此类数据还用于规划医疗机构基础设施发展和确定所需资源配置。

目的。分析2010—2023年俄罗斯联邦各联邦区居民总体与初次发病率的多年动态变化，评估相关趋势并构建预测模型。

材料与方法。基于2010—2023年统计数据，对俄罗斯联邦各联邦区居民总体与初次发病率的多年动态进行了回顾性分析。

结果。所有联邦区的总体发病率均呈上升趋势。其中，发病率最高的是西北联邦区，分析期内的增长率为20.39%；最低的是北高加索联邦区，增长率为12.634%。在俄罗斯联邦范围内，初次发病率总体呈上升趋势，其增长系数为1.046，增长率为4.601%。2010至2023年间，初次发病率最高的为西北、乌拉尔和伏尔加联邦区，增长率分别为16.869%、16.279%和3.293%。初次发病率最低的为中央联邦区和南部联邦区，其增长系数分别为0.992和0.979，增长率分别为−0.786%和−2.126%。

结论。总体发病率系数的分析结果表明，在俄罗斯联邦范围内，该指标62.88%的变异性可由时间变量的变化解释。同时，观察到其增长趋势不稳定，趋势模型参数具有统计学显著性（MAPE = 0.97; Fcalc=9.3169 > Fcrit=3.9823; p=0.006）。对于初次发病率指标而言，研究发现，在俄罗斯联邦范围内，其变异性中仅有43.54%可由时间变量的变化解释，同时呈现出不稳定的增长趋势，趋势模型参数具有统计学显著性（MAPE=2.24；Fcalc=4.2417 > Fcrit=3.9823；p=0.004）。中期预测结果显示，所有联邦区的总体与初次发病率指标均呈增长趋势。在包括全国在内的大多数联邦区中，总体发病率的增长率高于初次发病率的相应水平。

作者简介

Olga V. Medvedeva

Ryazan State Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: medvedeva1104@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3637-9062
SPIN 代码: 8808-5837

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Ryazan

Larisa I. Menshikova

Russian Medical Academy of Continuing Professional Education

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

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Moscow

Irina M. Son

Russian Medical Academy of Continuing Professional Education

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

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Moscow

Natalya V. Chvyreva

Ryazan State Medical University

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

MD, Cand. Sci. (Medicine), Associate Professor

俄罗斯联邦, Ryazan

Ivan N. Bolshov

Ryazan State Medical University

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

MD, Cand. Sci. (Medicine), Associate Professor

俄罗斯联邦, Ryazan

Elvira V. Zimina

Russian University of Medicine

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

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  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

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Average growth and lead coefficients for overall and primary morbidity indicators across the federal districts of the Russian Federation. RF, Russian Federation; CFD, Central Federal District; NWFD, Northwestern Federal District; SFD, Southern Federal District; NCFD, North Caucasian Federal District; VFD, Volga Federal District; UFD, Ural Federal District; SIBFD, Siberian Federal District; FEFD, Far Eastern Federal District; Kp, growth coefficient; Kl, lead coefficient

下载 (153KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 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».