Прогноз общей онкологической заболеваемости в регионах и муниципалитетах России на основе многофакторной модели

В работе исследуется вопрос о связи общей заболеваемости онкологическими патологиями на территории региона с возрастным составом населения и набором эколого-гигиенических переменных. Показано наличие зависимости между распространенностью этой патологии на территории и лаговыми значениями переменных. Комплекс факторных объясняющих переменных содержит показатель загрязненности атмосферного воздуха в поселениях территории, качественную переменную по степени ее техногенного загрязнения, удельный объем сброса загрязненных сточных вод, уровень концентраций бенз(а)пирена и долю пожилого населения. На этой основе построена эконометрическая модель, имеющая высокое статистическое качество: коэффициент детерминации выше 95 %, ошибка аппроксимации ниже 3 %. Один из факторов был ординального типа, поэтому получилась модель регрессии с переменной структурой, содержащая фиктивные переменные. Параметры модели оценивались методом наименьших квадратов по панельным данным за 2017-18 гг. Эти данные включали наблюдения с контингентами больных раком в каждом регионе и факторные переменные. Наличие лагов у последних позволяет прогнозировать численность контингента лиц, страдающих опухолями любой локализации, с горизонтом планирования в 1 год. Такие прогнозы выполнялись как на уровне регионов, так и в разрезе муниципальных образований. На основе полученного уравнения можно принимать научно-обоснованные управленческие решения, направленные на профилактику онкологической заболеваемости населения на конкретной территории, а также строить имитационные модели агентного типа.

1. Здравоохранение в России. Приложение к сборнику (информация в разрезе субъектов Российской Федерации). М.: Росстат; 2017-2021. Доступно по: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13218 (дата обращения: 14.11.2022).

2. Каприн А.Д., Александрова А.М., Старинский В.В. Профилактика злокачественных новообразований в Российской Федерации как составная часть международной стратегии профилактики неинфекционных заболеваний. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2016;5(5):42–50. DOI: 10.17116/onkolog20165542-50.

3. Доможирова А.С. Комплексное медико-статистическое прогнозирование как основа перспективного планирования специализированной онкологической помощи в регионах. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2016;5(1):47–50. DOI: 10.17116/onkolog20165147-50.

4. Лазарев А.Ф., Петрова В.Д., Терехова С.А., Синкина Т.В. Многофакторный анализ при формировании групп высокого онкологического риска. Бюллетень медицинской науки. 2017;1(5):37–43. DOI: 10.31684/2541-8475.2017.1(5).37-43.

5. Чолоян С.Б., Екимов А.К., Байгазина Е.Н., Молодцов Н.С., Калинина Е.А., Поснов А.А. Использование методов моделирования для решения задач управления медицинской организацией. Обзор российских научных публикаций. Менеджер здравоохранения. 2021;7:11–24. DOI: 10.21045/1811-0185-2021-6-11-24.

6. Фельдблюм И.В., Алыева М.Х., Радионова М.В. Комплексное влияние медико-социальных и средовых факторов риска на вероятность развития колоректального рака. Тихоокеанский медицинский журнал. 2018;3(73):24–28. DOI: 10.17238/PmJ1609-1175.2018.3.24-28.

7. Борщук Е.Л., Боев В.М., Бархатова Л.А., Карпенко И.Л., Кудусова Л.Х. Прогностическая модель онкологической заболеваемости населения в условиях воздействия химических канцерогенов среды обитания. Здоровье населения и среда обитания. 2017;1(286):13–16. DOI 10.35627/2219-5238/2017-286-1-13-16.

8. Степанов В.С. Связь онкологической заболеваемости с возрастом населения, проживающего при неблагоприятных факторах окружающей среды. Врач и информационные технологии. 2021;3:38–49. DOI: 10.25881/18110193_2021_3_38.

9. Голубков А.В., Гаврилова М.П. Применение искусственных нейронных сетей в профилактической и клинической медицине (научный обзор). Профилактическая и клиническая медицина. 2020;4(77):30–39. DOI: 10.47843/2074-9120_2020_4_30.

10. List of Classifications by cancer sites with sufficient or limited evidence in humans, IARC Monographs of the Identification of Carcinogenic Hazard to Humans. 1–131. Доступно по: https://monographs.iarc.fr/agents-classified-by-the-iarc (дата обращения: 14.10.2022).

11. Ефимова Н.В, Мыльникова И.В. Оценка вклада онкогенных факторов в риск развития злокачественных новообразований у городского населения трудоспособного возраста. Анализ риска здоровью. 2021;3:99–107. DOI: 10.21668/health.risk/2021.3.09.

12. Корсаков А.В., Домахина А.С., Трошин В.П., Гегерь Э.В. Заболеваемость детского и взрослого населения Брянской области в зависимости от уровней радиационного, химического и сочетанного загрязнения: экологическое исследование. Экология человека. 2020;7:4–14. DOI: 10.33396/1728-0869-2020-7-4-14.

13. Новиков С.М., Шашина Т.А., Додина Н.С., Кислицин В.А., Воробьева Л.М., Горяев Д.В., Тихонова И.В., Куркатов С.В. Сравнительная оценка канцерогенных рисков здоровью населения при многосредовом воздействии химических веществ. Гигиена и санитария. 2015;94(2):88–92.

14. Radespiel-Troger M., Geiss K., Twardella D., Maier W., Meyer M. Cancer incidence in urban, rural, and densely populated districts close to core cities in Bavaria, Germany. International Archives of Occupational and Environmental Health. 2018;91:155–174. DOI: 10.1007/s00420-017-1266-3.

15. Комплексное наблюдение условий жизни населения. M.: Росстат; 2018. Доступно по: https://gks.ru/free_doc/new_site/KOUZ18/index.html (дата обращения: 14.11.2022).

16. Иванова А.Е. Прогноз смертности в России, исходя из контроля за основными социальными детерминантами. Социальные аспекты здоровья населения. 2020;66(6):6. DOI: 10.21045/2071-5021-2020-66-6-6.

17. Сыч Г.В., Косолапов В.П., Летникова Л.И., Шинкарева Е.В., Сыч А.В. Прогнозирование развития новообразований как одно из профилактических мероприятий онкологической заболеваемости. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2018;17(3):802–807.

18. Чопоров О.Н., Агарков А.И., Клименко Г.Я., Шуршуков Ю.Ю. Прогнозирование развития онкологической заболеваемости по индивидуальным медико-социальным факторам риска. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2013;3(3).

19. Потылицина Е.Н., Тасейко О.В., Сугак Е.В. Оценка влияния загрязнения воздуха предприятиями машиностроения на здоровье населения. Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. 2015;16(4):958–969.

20. Левшин В.Ф., Слепченко Н.И. Табакокурение и риск развития злокачественных опухолей и других хронических неинфекционных заболеваний. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2020;9(3):41–47. DOI 10.17116/onkolog2020903141.

21. Веремчук Л.В., Кику П.Ф., Жерновой М.В. Системное моделирование экологической зависимости распространения онкологических заболеваний в Приморском крае. Бюллетень физиологии и патологии дыхания. 2011;41:48–53. Доступно по: https://cfpd.elpub.ru/jour/article/view/411/389 (дата обращения: 01.12.2022).

22. Регионы России. Социально-экономические показатели: стат. сб. М.: РОССТАТ, 2016–2021. Доступно по: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 01.12.2022).

23. База данных показателей муниципальных образований. Доступно по: https://Rosstat.gov.ru/storage/mediabank/munst.html (дата обращения: 14.11.2022).

24. Охрана окружающей среды в России 2020. Приложение (информация в разрезе субъектов Российской Федерации). М.: Росстат, 2012–2022. Доступно по: https://gks.ru/bgd/regl/b20_54/Main.htm (дата обращения: 1.12.2022).

25. Водные ресурсы и водное хозяйство РФ в 2017 г.: Стат. сб. М.: НИА-Природа; 2018. 230 с.

26. Александров Ю.А. Основы радиационной экологии. Йошкар-Ола: Издательство Марийского госуниверситета; 2007. 268 c.

27. Галиулин Р.В., Галиулина Р.А., Кочуров Б.И. Техногенное загрязнение окружающей среды канцерогенными веществами. Теоретическая и прикладная экология. 2015;2:42–46.

28. Справка по результатам мониторинга бенз[а]пирена в воздухе городов РФ в 2015-19 гг. Обнинск: НПО «Тайфун», 2016-2020. Доступно по: https://www.rpatyphoon.ru/products/pollution-media.php (дата обращения: 14.11.2022)

29. Радиоактивное загрязнение территорий субъектов РФ цезием-137 (для Рязанской области). ФИАЦ. Доступно по: http://www.feerc.ru/Ru/pr1_13.htm (дата обращения: 14.11.2022).

30. Korovina O.Y., Somin V.A. Environmental state of surface waters and bottom sediments in water bodies of the Southwestern part of the Altai Territory. NNC RK Bulletin. 2022;1:43–45. DOI: 10.52676/1729-7885-2022-1-43-45.

31. Карлберг К. Регрессионный анализ в Microsoft Excel. Пер. с англ. М.; 2017. 400 c.

32. Черная В.В., Воронин Р.М., Сучков И.А., Горнов В.А., Дерягина Л.Е. Мониторинг загрязнения атмосферного воздуха и поверхностных вод в Рязанской области. Экология человека. 2021;8:28–35. DOI: 10.33396/1728-0869-2021-8-28-35.

33. Яковлев Р.М, Обухова И.А. Перспективы атомной энергетики в обеспечении энергетической и экологической безопасности России. Биосфера. 2021;3(3):120–136. DOI: 10.24855/biosfera.v13i3.591.

34. Levy D.T., Fouad H., Levy J., Dragomir A.D., Awa F.El. Application of the Abridged SimSmoke model to four Eastern Mediterranean countries. Tobacco Control. 2016;25(4):413–421. DOI: 10.1136/tobaccocontrol-2015-052334.

35. EnvironmentHealth (ENHIS) – Европейская система по окружающей среде и здоровью. Доступно по: https://gateway.euro.who.int/ru/datasets/enhis/ (дата обращения: 11.09.2022).

36. GBD 2015 Tobacco Collaborators. Smoking prevalence and attributable disease burden in 195 countries and territories, 1990–2015: a systematic analysis from the Global Burden of Disease Study 2015. The Lancet. 2017;389(10082):1885–1906. DOI: 10.1016/S0140-6736(17)30819-X.