urmjУральский медицинский журналUral Medical Journal2949-4389Ural State Medical University10.52420/2071-5943-2023-22-4-36-43urmj-1290Research ArticleОригинальные статьи | Original articlesOriginal articlesВыявление зон риска по коэффициенту общей смертности населения и факторам образа жизни на уровне регионаIdentification of risk zones according to the rate of total mortality and lifestyle factors at the regional levelhttps://orcid.org/0000-0001-8914-7903БобковаЕ. В.BobkovaE. V.

Елена Викторовна Бобкова, заместитель директора по медицинской статистике,

Иркутск

Elena V. Bobkova, Deputy director for health statistics, 

Irkutsk

evb@miac-io.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7218-2147ЕфимоваН. В.EfimovaN. V.

Наталья Васильевна Ефимова, доктор медицинских наук, профессор,

Ангарск

Natalia V. Efimova, Doctor of Science (Medicine), Professor, 

Angarsk

medecolab@inbox.ruМедицинский информационно-аналитический центр Иркутской областиРоссияMedical Information and Analytical Center of the Irkutsk RegionRussian FederationВосточно-Сибирский институт медико-экологических исследованийРоссияEast-Siberian Institute of Medical and Ecological ResearchRussian Federation2023110820232243643Copyright © Бобкова Е.В., Ефимова Н.В., 20232023Бобкова Е.В., Ефимова Н.В.Bobkova E.V., Efimova N.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.umjusmu.ru/jour/article/view/1290Введение

Введение. Смертность населения зависит от комплекса техногенных, социальных, природных поведенческих факторов. Кластеризация территорий внутри крупных субъектов РФ по величине популяционных потерь позволяет определить наиболее значимые из управляемых факторов.

Цель работы − выявить зоны риска по уровню коэффициентов общей смертности населения муниципальных образований Иркутской области и связь показателя с факторами образа жизни.

Материал и методы

Материал и методы. Проанализированы данные по 42 объектам, включающим муниципальные образования и города Иркутской области, в динамике с 2011 по 2021 годы с помощью линейного регрессионного анализа. Для выявления территорий риска использован кластерный анализ: иерархический метод Варда и метод k-средних. Связи между изучаемыми признаками оценивались с помощью рангового корреляционного анализа Спирмена.

Результаты

Результаты. Коэффициент смертности населения снижался в период 2011−2019 гг. и увеличился в 2020−2021 гг., в среднем составил 13,34 CI (13,22−14,81)‰. Выделены пять кластеров, различающиеся по коэффициенту смертности: минимум в V − 11,7CI (10,72−12,68) ‰; максимум в IV − 18,5CI (17,91−19,09) ‰. В указанных кластерах статистически значимо различаются распространенность наркомании, табакокурения и алкоголизма. На основе проведенной классификации выделены территории риска (с наибольшей долей населения старше трудоспособного возраста и высокой распространенностью бытовых интоксикаций) и «пограничные территории» (кластеры с повышенным уровнем смертности). Обсуждение. Для выявления зон риска и приоритетных факторов сохраняется необходимость совершенствования формирования информационной базы, расширения использования различных статистических методов для выявления ключевых факторов, влияющих на уровень общей смертности на региональном уровне.

Заключение

Заключение. Коэффициент смертности ассоциирован не только с постарением населения, но и с распространенностью привычных бытовых интоксикаций и низкой физической активностью взрослого населения.

Introduction

Introduction. Population mortality depends on a complex of man-made, social, and natural behavioral factors. Clustering of territories within large constituent entities of the Russian Federation according to the value of population losses makes it possible to determine the most significant of the controllable factors.

The aim of the work was to identify the risk zones according to the level of total mortality rates of the population of municipalities of the Irkutsk region and the relationship of the index with lifestyle factors.

Materials and methods

Materials and methods. The data on 42 objects, including municipalities and cities of the Irkutsk region, in the dynamics from 2011 to 2021 were analyzed using linear regression analysis. Cluster analysis was used to identify the risk territories: the hierarchical Wards method and k-means method. The relationships between the studied attributes were evaluated using Spearman rank correlation analysis.

Results

Results. The mortality rate decreased in 2011−2019 and increased in 2020−2021, averaging 13.34 CI(13.22−14.81) ‰. Five clusters differing in mortality rate were identified: minimum in V − 11.7 CI(10.72−12.68)‰; maximum in IV − 18.5CI(17.91−19.09)‰. In these clusters the prevalence of drug addiction, tobacco smoking and alcoholism are statistically significantly different. Based on this classification, risk areas (with the highest proportion of the population above working age and a high prevalence of household intoxication) and “borderline areas” (clusters with an increased mortality rate) have been identified. Discussion In order to identify risk areas and priority factors, there remains a need to improve the information base, increasing the use of different statistical methods to identify the key factors influencing overall mortality at the regional level.

Conclusion

Conclusion. The mortality rate is associated not only with an ageing population, but also with the prevalence of habitual domestic intoxications and low physical activity of the adult population.

коэффициент общей смертностифакторы образа жизнистатистический анализзоны рискаmortality ratelifestyle factorsstatistical analysisrisk areasReferencesЛещенко Я.А., Лисовцов А.А. Смертность как индикатор санитарно-эпидемиологического статуса населения региона. Гигиена и санитария. 2021; 100(12):1495-1501. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2021-100-12-1495-1501Leshchenko YaA, Lisovtsov AA. Exogenous and endogenous mortality parameters as indicators of the sanitary and epidemiological status of the population of the region. Hygiene and sanitation. 2021;100(12):1495−1501. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2021-100-12-1495-1501. (In Russ.).Лещенко Я.А., Лисовцов А.А.. Тренды смертности населения иркутской области в процессе социально-экологических трансформаций (1989-2017 гг.). Гигиена и санитария. 2019; 8(10):1141−1147.Leshchenko YaA, Lisovtsov AA. Mortality trends in the population of the Irkutsk region in the process of social and environmental transformations (1989-2017). Hygiene and sanitation. 2019;98(10):1141−1147. (In Russ.).Ekelund U, Tarp J, Steene-Johannessen J et al. Dose-response associations between accelerometry measured physical activity and sedentary time and all cause mortality: systematic review and harmonised meta-analysis. BMJ. 2019;366:l4570. https://doi.org/10.1136/bmj.l4570.Ekelund U, Tarp J, Steene-Johannessen J et al. Dose-response associations between accelerometry measured physical activity and sedentary time and all cause mortality: systematic review and harmonised meta-analysis. BMJ. 2019;366:l4570. https://doi.org/10.1136/bmj.l4570.Baptista EA, Queiroz BL. Spatial analysis of cardiovascular mortality and associated factors around the world. BMC Public Health. 2022;22:1556. https://doi.org/10.1186/s12889-022-13955-7.Baptista EA, Queiroz BL. Spatial analysis of cardiovascular mortality and associated factors around the world. BMC Public Health. 2022;22:1556. https://doi.org/10.1186/s12889-022-13955-7.Pritchard C, Porters S, Rosenorn-Lanng E, Williams R. Mortality in the USA, the UK and other western countries, 1989−2015: What Is Wrong With the US? Int J Health Serv. 2021;51(1):59−66. https://doi.org/10.1177/0020731420965130.Pritchard C, Porters S, Rosenorn-Lanng E, Williams R. Mortality in the USA, the UK and other western countries, 1989−2015: What Is Wrong With the US? Int J Health Serv. 2021;51(1):59−66. https://doi.org/10.1177/0020731420965130.Блинова Т.В., Былина С.Г., Русановский В.А. Моделирование факторов, влияющих на снижение смертности сельского населения России. Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2020;2(81):21−25.Blinova TV, Bylina SG, Rusanovskiy VA. Modelling of factors that reduce death rate of rural population in Russia. Bulletin of Saratov State Socio-economic university = Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo social’no-jekonomicheskogo universiteta. 2020;2(81):21−25. (In Russ.).Леденева М.В., Шамрай-Курбатова Л.В., Столярова А.Н., Чумакова Е.А. Кластерный анализ регионов России по демографическим показателям. Креативная экономика. 2022;16(4):1621−1636. https://doi.org/10.18334/ce.16.4.114526Ledenyova MV, Shamray-Kurbatova LV, Stolyarova AN, Chumakova EA. Cluster analysis of Russian regions by demographic indicators. Creative economy = Kreativnaya ekonomika, 2022;16(4):1621−1636. (In Russ.). https://doi.org/10.18334/ce.16.4.114526.Борщук Е.Л., Бегун Д.Н., Бегун Т.В. Характеристика показателя смертности в Оренбургской области в 2011−2017 гг. Наука и инновации в медицине. 2020;5(2):99−104. https://doi.org/10.35693/2500-1388-2020-5-2-99-104.Borschuk E.L., Begun D.N., Begun T.V. Characteristics of mortality in the Orenburg region population in 2011–2017. Science and Innovations in Medicine = Nauka i innovacii v medicine. 2020;5(2):99−104. (In Russ.). https://doi.org/10.35693/2500- 1388-2020-5-2-99-104.Chen R, Yin P, Wang L et al. Association between ambient temperature and mortality risk and burden: time series study in 272 main Chinese cities. BMJ. 2018;363:k4306. https://doi.org/10.1136/bmj.k4306.Chen R, Yin P, Wang L et al. Association between ambient temperature and mortality risk and burden: time series study in 272 main Chinese cities. BMJ. 2018;363:k4306. https://doi.org/10.1136/bmj.k4306.Lu Q, Zhang Y, Geng T et al. Association of lifestyle factors and antihypertensive medication use with risk of all-cause and cause-specific mortality among adults with hypertension in China. JAMA Netw Open. 2022;5(2):e2146118. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2021.46118.Lu Q, Zhang Y, Geng T et al. Association of lifestyle factors and antihypertensive medication use with risk of all-cause and cause-specific mortality among adults with hypertension in China. JAMA Netw Open. 2022;5(2):e2146118. https://doi. org/10.1001/jamanetworkopen.2021.46118.Alsaied T, Bokma JP, Engel ME et al. Factors associated with long-term mortality after Fontan procedures: a systematic review. Heart. 2017;103(2):104−110. https://doi.org/10.1136/heartjnl-2016-310108.Alsaied T, Bokma JP, Engel ME et al. Factors associated with long-term mortality after Fontan procedures: a systematic review. Heart. 2017;103(2):104−110. https://doi.org/10.1136/heartjnl-2016-310108.Akhmetzhanov AR. Estimation of delay-adjusted all-cause excess mortality in the USA: March-December 2020. Epidemiol Infect. 2021;149:e156. https://doi.org/10.1017/S0950268821001527.Akhmetzhanov AR. Estimation of delay-adjusted all-cause excess mortality in the USA: March-December 2020. Epidemiol Infect. 2021;149:e156. https://doi.org/10.1017/S0950268821001527.Аскаров Р.А., Карелин А.О., Лакман И.А. с соавт. Сегментация территорий Республики Башкортостан по уровню смертности от злокачественных новообразований. Здравоохранение Российской Федерации. 2019;63(1):4−13. https://doi.org/10.18821/0044-197Х-2019-63-1-4-13..Askarov PA, Karelin AO, Lakman IA et al. Segmentation of territories of the republic of bashkortostan on the level of mortality from malignant neoplasms. Health care of the Russian Federation = Zdravoohranenie Rossijskoj Federacii. 2019;63(1):4−13. (In Russ.). https://doi.org/10.18821/0044-197Х-2019-63-1-4-13.Онищенко Г.Г., Зайцева Н.В., Май И.В., Андреева Е.Е. Кластерная систематизация параметров санитарно-эпидемиологического благополучия населения регионов российской федерации и городов федерального значения. Анализ риска здоровью. 2016;1(13):4–14.Onishchenko GG, Zaitseva NV, May IV, Andreeva EE. Cluster systematization of the parameters of sanitary and epidemiological welfare of the population in the regions of the russian federation and the federal cities. Health Risk Analysis = Analiz riska zdorov’ju. 2016;1(13):4–14. (In Russ.).Carlson P. Commentary: Russia’s mortality crisis, alcohol and social transformation. Int J Epidemiol. 2009;38(1):156−157.Carlson P. Commentary: Russia’s mortality crisis, alcohol and social transformation. Int J Epidemiol. 2009;38(1):156−157.Коссова Т., Коссова Е., Шелунцова М. Влияние потребления алкоголя на смертность и ожидаемую продолжительность жизни в регионах России. Экономическая политика. 2017;1:58–83. https://doi.org/10.18288/1994-5124-2017-1-03.Kossova T, Kossova E, Sheluntsova M. The effect of alcohol consumption on mortality and life expectancy in the regions of Russia. Economic policy = Ekonomicheskaya politika. 2017;12(1):58−83. (In Russ.). https://doi.org/10.18288/1994-5124-2017-1-03.Leon DA, Shkolnikov VM, McKee M et al. Alcohol increases circulatory disease mortality in Russia: Acute and chronic effects or misattribution of cause? Int J Epidemiol. 2010;39(5):1279–1290. https://doi.org/10.1093/ije/dyq102.Leon DA, Shkolnikov VM, McKee M et al. Alcohol increases circulatory disease mortality in Russia: Acute and chronic effects or misattribution of cause? Int J Epidemiol. 2010;39(5):1279–1290. https://doi.org/10.1093/ije/dyq102.Islam N, Shkolnikov VM, Acosta RJ at all. Excess deaths associated with covid-19 pandemic in 2020: age and sex disaggregated time series analysis in 29 high income countries. BMJ. 2021;373:n1137. https://doi.org/10.1136/bmj.n1137.Islam N, Shkolnikov VM, Acosta RJ at all. Excess deaths associated with covid-19 pandemic in 2020: age and sex disaggregated time series analysis in 29 high income countries. BMJ. 2021;373:n1137. https://doi.org/10.1136/bmj.n1137.Karlinsky A, Kobak D. The world mortality dataset: tracking excess mortality across countries during the COVID-19 pandemic. medRxiv. preprint https://doi.org/10.1101/2021.01.27.21250604.Karlinsky A, Kobak D. The world mortality dataset: tracking excess mortality across countries during the COVID-19 pandemic. medRxiv. preprint https://doi.org/10.1101/2021.01.27.21250604.Pradhan A, Olsson P-E. Sex differences in severity and mortality from COVID-19: are males more vulnerable? Biol Sex Differ. 2020;11(1):53. https://doi.org/10.1186/s13293-020-00330-7.Pradhan A, Olsson P-E. Sex differences in severity and mortality from COVID-19: are males more vulnerable? Biol Sex Differ. 2020;11(1):53. https://doi.org/10.1186/s13293-020-00330-7.Yang JJ, Yu D, Wen W et al. Tobacco smoking and mortality in Asia: a pooled meta-analysis. JAMA. 2019;2(3):e191474. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2019.1474.Yang JJ, Yu D, Wen W et al. Tobacco smoking and mortality in Asia: a pooled meta-analysis. JAMA. 2019;2(3):e191474. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2019.1474.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.