Innovative methodology for the comprehensive assessment of population health: integrating classical and trend-based approaches

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Objective. To develop a methodology for the comprehensive assessment of public health that integrates both classical and trend-based approaches.

Materials and methods. A retrospective analysis of the levels and dynamics of medico-demographic, medico-social, socio-economic and ecological indicators characterizing public health in the Republic of Kazakhstan for the period 2010–2022 was carried out. The study was performed on the basis of systematized official data of the Committee on Statistics of the Ministry of National Economy of the Republic of Kazakhstan (https://stat.gov.kz), statistical collections of the Ministry of Health of the Republic of Kazakhstan "Public health of the Republic of Kazakhstan and the activities of healthcare organizations", "Regions of Kazakhstan". To confirm the regional features of the studied indicators formation, a cluster analysis of 19 regions of the Republic of Kazakhstan was used. The approbation of the developed methodology for the comprehensive assessment of public health was carried out on the basis of an analysis of the determinant factors of public health over 13 years according to the data from statistical collections of the Republic of Kazakhstan using the developed computer program ROSA-1.0

Results. Cluster analysis showed regional differences in the dynamics of health indicators. The presented data of the cluster analysis, which includes all the indicators taken into the study, did not provide a clear result due to the complex interpretation of the obtained combination scheme and interacting indicators. A comprehensive assessment of the health of the regions conducted using the author`s unique methodology ranged from 45.5 to 100 points. This spread confirmed the multidimensional nature of the information, which allows for assessing the well-being of territories both on the basis of the achieved level of indicators, and taking into account the positive or negative dynamics preceding this result.

Conclusions. The results of the application of the proposed analysis method made it possible to identify territories with unsatisfactory indicators. This creates the basis for optimizing management decisions in the healthcare sector at both tactical and strategic levels, allowing for targeted improvements in specific parameters.

About the authors

D. N. Begun

Orenburg State Medical University

Email: be@orgma.ru
ORCID iD: 0000-0002-8920-6675

DSc (Medicine), Associate Professor, Head of the Department of Nursing

Russian Federation, Orenburg

E. L. Borshchuk

Orenburg State Medical University

Email: be@orgma.ru
ORCID iD: 0000-0002-3617-5908

DSc (Medicine), Professor, Head of the Department of Public Health and Healthcare №1

Russian Federation, Orenburg

E. V. Bulycheva

Orenburg State Medical University

Email: be@orgma.ru
ORCID iD: 0000-0002-8215-8674

PhD (Medicine), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Nursing

Russian Federation, Orenburg

D. S. Omarova

Orenburg State Medical University

Author for correspondence.
Email: be@orgma.ru
ORCID iD: 0000-0002-9431-1998

Postgraduate Student of the Department of Nursing

Russian Federation, Orenburg

References

  1. Омарова Д.С., Бегун Д.Н., Булычева Е.В., Дуйсембаева А.Н., Борщук Е.Л. Методические подходы к измерению общественного и индивидуального здоровья как медико-социального ресурса и потенциала общества. Менеджер здравоохранения 2024; 5: 94–103. doi: 10.21045/1811-0185-2024-5-94-103 / Omarova D.S., Runner D.N., Bulycheva E.V., Duisembayeva A.N., Borshchuk E.L. Methodological approaches to measuring public and individual health as a medical and social resource and potential of society. Manager Zdravookhranenia 2024; 5: 94–103. doi: 10.21045/1811-0185-2024-5-94-103 (in Russian).
  2. Самородская И.В., Перхов В.И., Третьяков А.А. Современные проблемы оценки индивидуального и общественного здоровья. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики 2021; 3: 14–28. doi: 10.24412/2312-2935-2021-3-14-28 / Samorodskaya I.V., Perhov V.I., Tretyakov A.A. Modern problems of assessment of individual and public health. Sovremennye problemy zdravoohranenija i medicinskoj statistiki 2021; 3: 14–28. doi: 10.24412/2312-2935-2021-3-14-28 (in Russian).
  3. Самородская И.В., Ватолина М.А., Бойцов С.А. Методические вопросы и результаты оценки глобального бремени болезней (обзор литературы). Профилактическая медицина 2015; 18 (1): 40–45. doi: 10.17116/profmed201518140-45 / Samorodskaya I.V., Vatolina M.A., Boytsov S.A. Methodological issues and results of assessing the global burden of diseases (literature review). Russian Journal of Preventive Medicine 2015; 18 (1): 40–45. doi: 10.17116/profmed201518140-45 (in Russian).
  4. Соломонов А.Д., Калоев А.Д. К проблеме формирования концепции и критериев общественного здоровья. Медицинский вестник Северного Кавказа 2017; 4: 483–486. doi: 10.14300/mnnc.2017.12134 / Solomonov A.D., Kaloev A.D. On the problem of forming the concept and criteria of public health. Medical News of North Caucasus 2017; 4: 483–486. doi: 10.14300/mnnc.2017.12134 (in Russian).
  5. Камаев, Ю.О., Черкасов С.Н., Федяева А.В. Оценка условий проживания как экономической детерминанты здоровья населения старших возрастных. Медицинская наука и образование Урала 2025; 1 (121): 32–37. doi: 10.36361/18148999_2025_26_1_32 / Kamaev Yu.O., Cherkasov S.N., Fedyaeva A.V. Assessment of living conditions as an economic determinant of the health of the elderly population. Medical Science and Education of Ural 2025; 1 (121): 32–37. doi: 10.36361/18148999_2025_26_1_32 (in Russian).
  6. Сухов А.А., Черкасов С.Н., Русских С.В. Сравнительный анализ медико-социальных характеристик женщин со злокачественными и доброкачественными новообразованиями молочной железы: влияние медицинской и социальной детерминант общественного здоровья. Сибирский научный медицинский журнал 2025; 1: 200–211. doi: 10.18699/SSMJ20250122 / Sukhov A.A., Cherkasov S.N., Russian S.V. Comparative analysis of medical and social characteristics of women with malignant and benign breast tumors: the influence of medical and social determinants of public health. Siberian Scientific Medical Journal 2025; 1: 200–211. doi: 10.18699/SSMJ20250122 (in Russian).
  7. Чистобаев А.И., Дмитриев В.В., Семенова З.А., Грудцын Н.А., Огурцов А.Н. Общественное здоровье в регионе: опыт интегральной оценки. Здравоохранение Российской Федерации 2022; 66 (3): 251–258. doi: 10.47470/0044-197X-2022-66-3-251-258 / Chistobaev A.I., Dmitriev V.V., Semenova Z.A., Grudtsyn N.A., Ogurtsov A.N. Public health in the region: the experience of integrated assessment. Health Care of the Russian Federation 2022; 66 (3): 251–258. doi: 10.47470/0044-197X-2022-66-3-251-258 (in Russian).
  8. Семенова А.Ю. Систематизация и развитие методических подходов к оценке уровня здоровья населения. Экономический журнал 2016; 43: 97–109. / Semenova A.Y. Systematization and development of methodological approaches to assessing the level of public health. Economic Journal 2016; 43: 97–109 (in Russian).
  9. Борщук Е.Л., Бегун Д.Н., Бегун Т.В., Васильев Е.А. Рейтинговая оценка территорий Оренбургской области с учетом основных характеристик здоровья населения, здравоохранения и социально-экономических показателей. Бюллетень Национального научно-исследовательского института общественного здоровья 2013; 1: 106–109. / Borshchuk E.L., Begun D.N., Begun T.V., Vasiliev E.A. Rating assessment of the territories of the Orenburg region, taking into account the main characteristics of public health, public health and socio-economic indicators. Bjulleten' Nacional'nogo nauchno-issledovatel'skogo instituta obshhestvennogo zdorov'ja 2013; 1: 106–109 (in Russian).
  10. Омарова Д.С., Бегун Д.Н., Борщук Е.Л., Булычева Е.В. Использование современных компьютерных технологий в анализе и управлении актуальными показателями популяционного здоровья населения (на примере регионов Республики Казахстан). Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики 2023; 4: 956–972. doi: 10.24412/2312-2935-2023-4-956-972 / Omarova D.S., Runner D.N., Borshchuk E.L., Bulycheva E.V. The use of modern computer technologies in the analysis and management of current indicators of population health (using the example of the regions of the Republic of Kazakhstan). Current problems of health care and medical statistics 2023; 4: 956–972. doi: 10.24412/2312-2935-2023-4-956-972 (in Russian).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Population dynamics of the first and second regional clusters of the Republic of Kazakhstan

Download (125KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Dynamics of the total fertility rate in regional clusters of the Republic of Kazakhstan (2010–2022, per 1,000 population)

Download (151KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Dynamics of the overall mortality rate in regional cluster groups of the Republic of Kazakhstan (2010–2022, per 1,000 population)

Download (152KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Dynamics of indicators in regional clusters of the Republic of Kazakhstan: a – life expectancy of the population; b – primary morbidity of the population; c – provision of hospital beds for the population

Download (386KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Dynamics of indicators in regional clusters of the Republic of Kazakhstan: a – number of people employed in the economy; b – proportion of unemployed people; c – level of wages; d – level of housing provision per capita

Download (487KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Dynamics of regional gross domestic product per capita in the regions of the Republic of Kazakhstan

Download (114KB)
Indexing metadata
8. Fig. 7. Dynamics of industrial emissions in regional clusters of the Republic of Kazakhstan

Download (118KB)
Indexing metadata
9. Fig. 8. Matrix visualisation of clusters formed by regions, taking into account factors that shape public health: A – Shymkent; B – Astana; C – Almaty; D – Turkestan; E – Mangystau; F – Kyzylorda; G – Zhambyl; H – Atyrau; I – Almaty; K – Aktobe; L – Zhetysu; M – North Kazakhstan; N – West Kazakhstan; O – East Kazakhstan; P – Kostanay; P – Pavlodar; S – Karaganda; T – Akmola; U – Akbay; CHN – population size; RN – birth rate; SN – death rate; OPH – life expectancy; PZ – primary morbidity; HSC – hospital bed capacity; E – employment rate; U – unemployment rate; W – wages; HSF – housing stock; RGP – regional gross product; IE – industrial emissions

Download (206KB)
Indexing metadata
10. Fig. 9. Ratings of Kazakhstan's regions: by health status (a), by development dynamics (b), integrated assessment (c)

Download (334KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Eco-Vector


 


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».