REGIONAL ASPECTS OF MORTALITY IN THE REPUBLIC OF SAKHA (YAKUTIA)

Abstract


The purpose of the study was to analyze geographic variations in mortality in the Republic of Sakha (Yakutia) and factors associated with mortality. Methods. Mortality data were obtained from the republican statistical service. Secular trends were studied by the least squares method. Direct standardization was applied to eliminate heterogeneity in the age structure of the population of the municipalities of the republic. The division of territories into cluster with different levels of total mortality was performed using hierarchical clusteranalysis. Results. Significant geographic variations in mortality levels were observed both before and after standardization. The cluster with high mortality rate differed from the others in mortality from neoplasms, cardiovascular diseases and causes of death caused by alcohol. At the same time, there were no significant differences between cluster by gender, ecologic and socio-economic indicator. Sufficient capacity of outpatient and polyclinic organizations, provision of personnel and beds in the republic was observed. Negative collation between the number of persons with a high educational level and total mortality (г = -0.544, P. = 0.001), mortality from cardiovascular diseases (г = -0.755, P. < 0.001), external causes (г = -0.465, P. = 0.045), traffic injuries (г = -0.480, P. = 0.038), from causes by alcohol (г = -0.518, P. = 0.023) were found. In the least favorable cluster the number of people with high education was significantly lower than in the other two. Conclusions. We found significant variations in mortality across the 35 settings in the republic. Activities directed at health promotion and health protection corresponding to realities of contemporary society should be developed with the further going aim to reduce mortality in the Sakha (Yakutia) Republic.

Full Text

Республика Саха (Якутия) _ крупнейший субъект Российской Федерации, расположенный на северо-востоке Азиатского материка. Регион является уникальным по суровости климата, характеризующегося продолжительным периодом отрицательных температур, абсолютной величиной минимальной 31 температуры и значительной разницей температур в холодные и теплые периоды года. В республике действует время трёх часовых поясов (UTC+9, +10, + 11). На площади 3,1 млн км2 по состоянию на 1 января 2018 г. проживает 964,3 тыс. человек (плотность населения _ 0,31 чел./км2). По данным переписи Экологическая физиология Экология человека 2019.04 2010 г., национальный состав население представлен якутами (45,5 %), русскими (41,2 %), украинцами (3,6 %), эвенками (1,9 %), эвенами (1,2 %), другими национальностями (6,6 %). Территория республики разделена на административно-территориальные единицы, куда входят 34 района (улуса) и два городских округа. В регионе с такими характеристиками предполагаются различия в возрастном составе населения, разнообразие природно-климатических условий, неоднородность показателей социально-экономического развития и ресурсного обеспечения здравоохранения, что, несомненно, отражается на демографических показателях, в том числе и смертности населения. Анализ показателей смертности необходим для оценки эффективности социально-экономической политики и распределения ресурсов. При этом учет особенностей отдельных территорий позволит определить потенциальные возможности управления демографической ситуацией в регионе. В связи с этим целью исследования был анализ территориальной специфики смертности населения Республики Саха (Якутия) и поиск возможных факторов, влияющих на показатели смертности. Методы Для анализа использованы статистические данные Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Республике Саха (Якутия) и Министерства охраны природы Республики Саха (Якутия) [2-4, 8, 14]. Показатели двух городских округов (Якутск и Жатай) были объединены и приводятся под названием г. Якутск. При изучении уровня смертности за 10-летний период проведено аналитическое выравнивание динамического ряда методом наименьших квадратов с расчетом средне -го темпа прироста. Для устранения неоднородности в возрастной структуре населения муниципальных образований республики использован метод прямой стандартизации. За стандарт принята возрастная структура населения Республики Саха (Якутия) по состоянию на 1 января 2016 г. Статистический анализ данных был выполнен в пакете IBM SPSS STATISTICS 22. Разделение муниципальных образований на кластеры с разным уровнем общей смертности проведено с использованием метода иерархического кластерного анализа. Определение оптимального числа кластеров проводили путем анализа шагов агломерации и сравнения кластерных моделей с разным числом кластеров. В качестве метода кластеризации был выбран метод Ward, для определения степени схожести (различия) объектов исследования - квадрат евклидова расстояния. Проверка соответствия распределения количественных переменных нормальному закону проведена с использованием критерия Шапиро - Уилка. В связи с тем, что распределение большинства количественных переменных отличалось от нормального, данные представлены в виде медианы (Ме) и межквартильного (25 и 75 %) распределения в формате Ме (Q1; Q3). При сравнении групп использован непараметрический дисперсионный анализ Краскела - Уоллиса. Для анализа взаимосвязи между изучаемыми переменными применяли ранговый корреляционный анализ по Спирмену, частный корреляционный анализ. Критическое значение уровня статистической значимости различий (р) принималось равным 5 %. Результаты За анализируемый период средние темпы прироста/ убыли выровненных рядов динамики свидетельствуют о снижении либо стабилизации показателей смертности в большинстве муниципальных образований и республике в целом (табл. 1). В районах с некоторым увеличением показателя средние темпы прироста составили менее 1 %. Анализ коэффициентов общей смертности в разрезе районов показал наличие существенных различий (см. табл. 1). Так, по данным 2016 г., показатели варьировали от 6,3 до 15,7 на 1 000 населения (по республике в целом в 2016 г. - 8,4). Территориальные различия наблюдались и в другие анализируемые периоды. Как известно, показатели смертности связаны с возрастом населения. Анализ возрастной структуры населения муниципальных образований республики показал, что доля лиц старше трудоспособного (женщины 55 лет и старше, мужчины 60 лет и старше) возраста составляла от 10 % в Анабарском до 22 % в Верхнеколымском районе (табл. 2). Ранговый корреляционный анализ по Спирмену выявил наличие положительной связи между долей населения старше трудоспособного возраста и показателем общей смертности (г = 0,603, P. < 0,001), смертностью от болезней системы кровообращения (г = 0,586, P. < 0,001), смертностью от новообразований (г = 0,605, P. < 0,001). При этом не установлены корреляционные взаимосвязи между смертностью от внешних причин и возрастом населения (г = -0,155, P. = 0,755). После устранения путем стандартизации различий в возрастной структуре сравниваемых совокупностей населения установлено, что стандартизованные показатели общей смертности варьировали от 6,6 до 14,9 на 1 000 населения. В девяти муниципальных образованиях показатели были ниже, чем в среднем по республике (8,4 на 1 000 населения). Наиболее высокие показатели смертности наблюдались в Абый-ском, Алданском, Оймяконском, Среднеколымском и Усть-Янском районах. Для группировки муниципальных образований со схожими в 2016 г. стандартизованными по возрасту показателями общей смертности использован метод иерархического кластерного анализа. В ходе анализа были сформированы три кластера с достаточным количеством наблюдений (см. табл. 2). Первый кластер (медиана показателя общей смертности 13,5 на 1 000 населения) характеризовался наиболее высокими показателями смертности от новообразований, болезней системы кровообращения (БСК) и причин смерти, обусловленных алкоголем 32 Экология человека 2019.04 Экологическая физиология Таблица 1 Коэффициенты общей смертности населения Республики Саха (Якутия) за период 2007-2016 гг. (на 1 000 населения) Территория 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Т пр/ уб, % Абыйский 12,7 14,8 14 10,6 10,9 9,7 12,5 13,2 11,2 15,7 0,1 Алданский 13,3 14,4 14,3 15,4 14,6 14,3 12,8 13,4 13,3 14,2 -0,5 Аллаиховский 11,1 15,1 13,7 15,7 15,8 14,5 17,8 14,2 11,4 7,4 -2,3 Амгинский 10,6 9,1 11,7 9,3 8,1 9,2 8,2 9,1 8,3 7,8 -3,1 Анабарский 8,2 10,0 8,3 10,3 11 9,4 8,5 9,1 9,1 8,1 -0,7 Булунский 9,9 10,6 11,6 12 12,4 10 9,1 7,1 8,6 8,1 -3,9 Верхневилюйский 8,4 11,8 10,4 8,6 9,9 9,1 9,7 9,8 7,6 8,8 -1,7 Верхнеколымский 12,3 15,7 15,4 16 11,9 15,6 11,7 13,5 12,4 13,2 -1,5 Верхоянский 12,8 13,0 13,2 13,8 12 11,4 12,2 11,0 11,7 9,8 -2,6 Вилюйский 10,7 10,5 11,3 10,4 9,5 10,5 9 8,6 8,5 9,1 -2,8 Горный 7,4 7,9 7,7 6,5 7,7 8,0 7,4 8,0 8,0 7,3 0,3 Жиганский 13,7 14,8 11 13,8 10,7 9,3 11,9 11,1 13,6 9,7 -2,6 Кобяйский 11,1 11,9 10,8 10,8 11,2 11,1 9,4 9,9 9,1 10,4 -2,0 Ленский 12,6 13,2 13,1 12,1 10,9 12,2 10,6 9,3 11,1 10,3 -3,0 Мегино-Кангаласский 10,6 10,6 9,3 9,5 9,1 10 9,4 9,4 9,1 9,0 -1,5 Мирнинский 6,8 7,0 7,0 7,1 7,0 7,0 7,0 6,4 6,5 6,3 -1,0 Момский 14,2 15,4 17,7 14,3 10,0 8,0 9,3 8,8 10,3 10 -6,9 Намский 8,4 8,7 8,4 7,2 8,3 6,8 7,0 7,8 6,1 7,3 -2,6 Нерюнгринский 7,9 9,3 9,0 8,8 8,8 9,6 8,3 8,7 9,0 8,7 0,2 Нижнеколымский 11,6 11,5 17 15,2 13,9 12,2 14,4 12,9 15 11 -0,3 Нюрбинский 12,3 11,9 11,2 10 9,5 10,5 9,3 9,8 8,5 10 -3,1 Оймяконский 11,7 12,6 11,6 13,5 17,5 14,5 11,9 14,4 11,9 13,5 0,8 Олекминский 12,5 13,4 13 13,7 13,7 11,8 11 11,4 10,7 10,3 -2,8 Оленекский 15,2 13,3 13,7 11,9 13,1 14,3 13,2 7,8 10,3 7,0 -6,0 Среднеколымский 13,3 12 11,2 14,2 12,9 12,8 13,1 12,1 9,4 12,1 -1,4 Сунтарский 9,8 10,2 10,2 11,2 10,1 10,9 9 10,7 8,7 9,5 -1,0 Таттинский 10,8 10,4 10,7 8,4 9,7 10 8,6 7,8 8,7 7,8 -3,4 Томпонский 11,6 11,5 10,9 11,8 12,2 11,4 9,9 8,6 9,3 9,8 -2,8 Усть-Алданский 10,2 10 8,6 8,9 7,7 9,7 9,4 8,4 8,0 9,4 -1,3 Усть-Майский 13,4 14,2 16,3 17,6 16,1 16,9 14,3 15,4 13,3 12,2 -1,2 Усть-Янский 12,1 12 12,2 10,9 15,6 14,3 14,6 11,4 13 12,2 0,7 Хангаласский 9,7 10,1 10,3 10,2 9,7 9,0 10,1 9 10,9 9,6 -0,2 Чурапчинский 9,6 8,8 8,7 10,4 9,9 8,2 7,8 7,4 8,3 6,4 -3,4 Эвено-Бытантайский 11,8 11,5 12,5 10,8 16,9 9,6 10,7 8,2 9,3 9,4 -3,6 г. Якутск* 8,3 8,5 8,2 8,4 7,3 7,4 7,1 7,0 7,0 6,7 -2,8 Республика Саха (Якутия) 9,6 10 9,8 9,8 9,4 9,3 8,7 8,6 8,5 8,4 -2,0 Примечания: Т пр/уб - средний темп прироста/убыли за 2007-2016 гг.; * - включены данные по городскому округу Жатай. (табл. 3). Второй кластер (медиана показателя общей смертности 7,3 на 1 000 населения) включал 9 районов и г. Якутск и представлял собой наиболее благополучные по уровню смертности территории. В 3-й кластер (медиана показателя общей смертности 9,7 на 1 000 населения) вошли оставшиеся 20 районов. Показатели смертности в этой группе занимали промежуточное положение между 1-м и 2-м кластерами. Сформированные кластеры статистически значимо различались по уровню смертности от БСК и новообразований (классы II, IX), смертности от цереброваскулярных заболеваний. Не установлено статистически значимых различий по уровню смертности от внешних причин. Наблюдались существенные различия в смертности от причин, обусловленных алкоголем. При этом кластеры не различались по удельному весу смертности от БСК, новообразований и внешних причин в структуре общей смертности. Младенческая смертность является показателем социально-экономического благополучия и развития сети здравоохранения в регионе. По данным за 2016 г., показатель младенческой смертности в Республике Саха (Якутия) составил 7,3 на 1 000 родившихся живыми. В динамике за 2007-2016 гг. после некоторого увеличения в 2012-2014-х, связанного с изменением критериев живорождения, показатель несколько снизился (средний темп убыли за период составил -0,1 %). Если рассматривать показатели младенческой смертности в разрезе муниципальных образований республики, то здесь также отмечаются существенные различия (от 0 до 29,9 на 1 000 родившихся живыми в 2016 г., см. табл. 2). Наличие скачкообразных колебаний показателя не дает возможности использовать для анализа показатели за один год. В связи с этим проведено аналитическое выравнивание динамического ряда методом наимень- 33 Экологическая физиология Экология человека 2019.04 Таблица 2 Коэффициенты общей и младенческой смертности населения Республики Саха (Якутия) в 2016 году (на 1 000 населения) Территория ер6 § о с 2 к S ^ Э 5 VO о О к ар н Н'О со с о SC Л лс о ор л« щ • т&£ ^ о g ^ со ° ^ tj О Э® ^ * а-2 W . Э а ес Ї1 о я £ ет с< ае 3 2 S ° 1-й кластер Абыйский 15,7 18,6 14,9 0 Алданский 14,2 20,5 12,1 2,3 Оймяконский 13,5 19,6 12,1 14,5 Среднеколымский 12,1 17,8 11,9 0 Усть-Янский 12,2 16,8 11,8 19,6 2-й кластер Аллаиховский 7,4 18,0 7,1 0 Амгинский 7,5 15,7 8,2 0 Горный 7,3 14,5 8,0 0 Мирнинский 6,3 12,7 6,8 7,4 Намский 7,3 14,5 7,9 0 Нерюнгринский 8,7 18,5 7,8 8,8 Оленекский 7,0 13,0 7,9 0 Таттинский 7,8 17,4 7,6 0 Чурапчинский 6,4 15,8 6,7 0 Г. Якутск# 6,7 15,3 6,6 6,3 3-й кластер Анабарский 8,1 10,3 10,4 0 Булунский 8,1 13,9 8,6 29,9 Верхневилюйский 8,8 13,0 10,0 0 Верхнеколымский 13,2 22,3 11,0 28,6 Верхоянский 9,8 15,6 10,1 0 Вилюйский 9,1 16,1 9,3 4,1 Жиганский 9,7 15,4 10,0 0 Кобяйский 10,4 16,2 10,4 20,8 Ленский 10,3 17,8 9,6 9,1 Мегино-Кангаласский 9,0 17,5 8,9 27,4 Момский 10,0 16,3 10,6 0 Нижнеколымский 11,0 17,7 10,4 27 Нюрбинский 10,0 16,2 10,2 5 Олекминский 10,3 17,9 9,6 21,1 Сунтарский 9,5 16,0 9,8 0 Томпонский 9,8 17,5 9,2 10,1 Усть-Алданский 9,4 16,5 9,6 0 Усть-Майский 12,2 21,8 10,2 14,5 Хангаласский 9,6 18,4 8,9 4,3 Эвено-Бытантайский 9,4 14,3 10,1 0 Примечания: * - средние уровни выровненного ряда за 10-летний период; # - включены данные по городскому округу Жатай. ших квадратов и рассчитаны средние уровни ряда за 10-летний период. При сравнении кластеров по уровню младенческой смертности установлено, что хотя в 1-м кластере показатели были несколько выше, различия не достигали уровня статистически значимых. Наряду с возрастной структурой населения на показатели смертности могут влиять различия в соотношении мужчин и женщин. Корреляционный анализ без деления на кластеры показал наличие положительной связи между долей мужчин в составе населения и смертностью от БСК (r = 0,358, P. = Таблица 3 Сравнение кластеров по заболеваемости и смертности от отдельных причин Первый кластер (n=5) Второй кластер (n =10) Третий кластер (n =20) р Заболеваемость на 1 000 населения 1270 (1221; 1320) 1076 (934; 1267) 985 (814; 1174) 0,033 Класс I Некоторые инфекционные и паразитарные болезни (A00-A99, B00-B99)* 5 (5; 5) 16 (8; 18) 22 (16; 24) 0,088 Класс II Новообразования (коды C00 - C97, D00 - D89)* 199 (170; 229) 84 (70; 148) 140 (111; 168) 0,002 Доля смертности от новообразований, % 14 (13,8; 16) 12 (10; 19) 15 (12; 17) 0,848 Класс IX Болезни системы кровообращения (I100 - 199)* 600 (543; 726) 296 (286; 351) 423 (331; 491) <0,001 Доля смертности от болезней системы кровообращения, % 46 (43; 52) 42 (38; 48) 41 (36; 48) 0,351 ИБС* 173 (106; 274) 150 (99; 176) 156 (123; 217) 0,513 Цереброваскулярные болезни* 125 (103; 175) 67 (45; 74) 65 (57; 81) 0,006 Класс X Болезни органов дыхания (Коды J00-J93)* 27 (20; 31) 28 (14; 38) 27 (19; 37) 0,960 Класс XI Болезни органов пищеварения (Коды K00-K93) 97 (26; 130) 30 (22; 55) 31 (24; 56) 0,260 Класс XX Травмы, отравления и некоторые другие последствия внешних факторов (Коды V01-Y98)* 194 (191; 293) 152 (108; 208) 150 (137; 229) 0,117 Доля смертности от травм, отравлений и некоторых других последствий внешних факторов, % 16 (14; 22) 20 (16; 28) 16 (13; 23) 0,326 Случайные отравления алкоголем* 0 (0; 24) 0 (0; 9) 6 (0; 14) 0,591 Все виды транспортных травм* 14 (0; 36) 8 (6; 21) 12 (3; 22) 0,979 Самоубийства* 47 (21; 120) 33 (16; 37) 36 (24; 53) 0,296 Убийства* 40 (20; 65) 22 (14; 38) 27 (0; 46) 0,341 От причин смерти, обусловленных алкоголем* 123 (64; 152) 19,3 (10; 36) 45 (25; 67) 0,003 Младенческая смертность на 1 000 родившихся живыми 9,8 (4; 13) 6,7 (0; 9,5) 6,7 (0; 12) 0,623 Примечания: данные представлены в формате Me (Qp Q3); р - достигнутый уровень статистической значимости различий при сравнении групп с использованием критерия Краскела - Уоллиса; * - смертность на 100 000 человек населения; курсивом выделены отдельные причины, которые входят в смертность от внешних причин. 0,035), болезней желудочно-кишечного тракта (г = 0,396, P. = 0,025). Сравнение кластеров по доле мужского населения не выявило различий в половой структуре (табл. 4). Для изучения связи между этнической принадлежностью и смертностью из данных Всероссийской переписи населения (ВПН) 2010 г. были выделены три группы населения - якуты, русские и коренные малочисленные народы Севера (эвены и эвенки) [3]. При корреляционном анализе удельный вес коренных малочисленных народов Севера среди населения муниципальных об- 34 Экология человека 2019.04 Экологическая физиология Таблица 4 Сравнение кластеров по отдельным социально-экономическим параметрам Первый кластер (n=5) Второй кластер (n =10) Третий кластер (n =20) р Выбросы загрязняющих атмосферу веществ от стационарных источников, т 2262 (1442; 10941) 1773 (702; 6717) 2106 (1113; 4921) 0,769 Размер платы за негативное воздействие на окружающую среду за 2013-2016 гг., тыс. руб. 6308,5 (4090,5; 9136,4) 7591,8 (6656,3; 14941,6) 6312,3 (3517,5; 32508,8) 0,504 Доля сельского населения, % 46 (21; 52) 100 (5; 100) 62 (42; 100) 0,297 Доля КМНС в этнической структуре населения*, % 9 (6; 25) 2 (1; 7) 6 (1; 24) 0,257 Доля якутов в этнической структуре населения*, % 43 (25; 80) 70 (18; 97) 53 (25; 90) 0,825 Доля русских в этнической структуре населения*, % 27 (6; 46) 2 (0,4; 48) 14 (4; 43) 0,693 Число лиц с послевузовским, высшим, неполным высшим образованием на 1 000 человек в возрасте 15 лет и более* 175 (139; 196) 227 (208; 263) 182 (167; 203) 0,007 Мощность амбулаторно-поликлинических организаций на 10 000 населения 520 (427; 663) 290 (228; 415) 296 (254; 446) 0,032 Число врачей на 10 000 населения 41 (37; 46) 39 (33; 51) 37 (32; 43) 0,460 Численность среднего медицинского персонала на 10 000 населения 133 (127; 157) 115 (103; 130) 111 (103; 127) 0,076 Число больничных коек на 10 000 человек 108 (103; 125) 78 (67; 91) 84 (73; 92) 0,008 Доля мужского населения, % 50 (48; 52) 49 (48; 49) 49 (48; 50) 0,242 Доля населения моложе трудоспособного возраста, % 26 (21; 28) 30 (22; 31) 29 (24; 31) 0,216 Доля населения старше трудоспособного возраста, % 19 (17; 20) 16 (14; 18) 16 (15; 18) 0,160 Общая площадь жилых помещений на 1 жителя м2 24 (23; 25) 23 (21; 24) 24 (21; 26) 0,427 Удельный вес жилых помещений, оборудованных отоплением, % 82 (71; 86) 93 (60; 99) 70 (51; 86) 0,314 Среднемесячная заработная плата, руб. 51301 (46690; 60630) 48 221 (37 645; 62 985) 44 374 (39 543; 55 509) 0,521 Уровень зарегистрированной безработицы, % 5 (2; 7) 5 (2; 7) 4 (3; 6) 0,949 Число зарегистрированных преступлений на 100 тыс. человек населения 1264 (780; 1424) 1 050 (919; 1301) 1 053 (941; 1358) 0,875 Розничная реализация алкогольных напитков на душу населения, л 3 (2; 7) 4 (2; 7) 4 (3; 5) 0,932 Примечания: данные представлены в формате Me (Qp Q3); р - достигнутый уровень статистической значимости различий при сравнении групп с использованием критерия Краскела - Уоллиса; * - по данным Всероссийской переписи населения 2010 г.; КМНС - коренные малочисленные народы Севера. разований прямо коррелировал со смертностью от внешних причин (r = 0,376, P. = 0,026) и причин, обусловленных алкоголем (r = 0,362, P. = 0,033). Доля русского населения коррелировала со смертностью от БСК (r = 0,459, P. = 0,006) и цереброваскулярных заболеваний (r = 0,361, P. = 0,033). Несмотря на то, что при сравнении кластеров не установлено статистически значимых различий в национальном составе кластеров, данные табл. 4 свидетельствуют о том, что в 1-м кластере больше доля коренных малочисленных народов Севера и русских, 2-й кластер в основном представлен якутским населением. Для оценки связи между показателями смертности и уровнем образования также были использованы итоги ВПН 2010 г. [3]. Согласно методологии переписи при оценке статуса образования учитывался высший из достигнутых опрашиваемым уровень образования. Для анализа проведено объединение трех градаций (высшее, неполное высшее, послевузовское образование). С учетом того, что уровень образования зависит от возраста, проведен частный корреляционный анализ (в качестве контролирующей переменной - доля лиц старше 15 лет). Результаты анализа показали наличие отрицательной корреляционной связи между числом лиц с высоким образовательным уровнем (на 1 000 населения старше 15 лет) и общей смертностью за 2016 г. (r = -0,544, P. = 0,001), смертностью от БСК (r = -0,755, P. < 0,001), внешних причин (r = -0,465, P. = 0,045), транспортных травм (r = -0,480, P. = 0,038), от причин, обусловленных алкоголем (r = -0,518, P. = 0,023). Для проверки устойчивости связи был проведен аналогичный анализ с показателями общей смертности за 2010 г., который показал сохранение статистически значимых отрицательных коэффициентов корреляции (r = -0,631, P. < 0,001). При сравнении кластеров в самом неблагополучном из них число лиц с высоким образовательным статусом было статистически значимо ниже, чем в двух остальных. Наиболее благополучный по смертности кластер характеризовался большей долей лиц с высоким уровнем образования. Из экологических факторов, в связи с отсутствием у авторов других данных в разрезе муниципальных образований, в анализ были включены два показателя (выбросы загрязняющих атмосферу веществ от стационарных источников и размер платы за негативное воздействие на окружающую среду за 2013-2016 гг.) [8, 15]. Второй показатель использовался в качестве косвенной меры наличия и количественной оценки воздействия. Корреляционный анализ не показал наличия связи между смертностью и загрязнением атмосферы (r = -0,210, P. = 0,453). Выявленная положительная корреляция между размером платы за негативное воздействие на окружающую среду и смертностью от ИБС (r = 0,388, P. = 0,021) была опосредована большей долей русского населения в промышленности и при частной корреляции связь была статистически незначимой (r = -0,127, р = 0,652). Сравнение кластеров по уровню экологических факторов также не показало значимых различий. 35 Экологическая физиология Экология человека 2019.04 При оценке связи показателей смертности с некоторыми социально-экономическими факторами (общая площадь жилых помещений на одного жителя, м2, удельный вес жилых помещений, оборудованных отоплением, среднемесячная заработная плата, уровень зарегистрированной безработицы, число зарегистрированных преступлений на 100 тыс. человек населения, розничная реализация алкогольных напитков на душу населения) не установлено статистически значимых взаимосвязей. Анализ ресурсного обеспечения системы здравоохранения также не показал неблагоприятного влияния на показатели смертности. Высокие цифры показателей в 1-м кластере обусловлены низкой плотностью населения на этих территориях. Обсуждение результатов Таким образом, проведенный анализ показал, что в Республике Саха (Якутия) за период 2007-2016 гг. наблюдается некоторое снижение показателей смертности (средний темп убыли 2 %). Сравнение 35 муниципальных образований показало наличие значительных территориальных различий в уровнях смертности, которые сохраняются при устранении разницы в возрастной структуре населения. Установлено наличие корреляционных взаимосвязей между национальным составом территорий и смертностью от отдельных причин. При разделении муниципальных образований по уровню смертности установлено, что кластер с высоким уровнем смертности отличался от других по смертности от новообразований, БСК и причин смерти, обусловленных алкоголем. При этом не выявлено статистически значимых различий между кластерами в половой структуре, уровнях отдельных экологических и социально-экономических показателей. Анализ ресурсов здравоохранения показал достаточную мощность амбулаторно-поликлинических организаций, обеспеченность кадрами и койками. Наиболее значимым из рассмотренных факторов, связанных со смертностью, был уровень образования. Различия в показателях смертности между отдельными группами населения наблюдаются повсеместно. Несмотря на многолетнюю историю их изучения, нет однозначного мнения о причинах этой дифференциации [19, 22, 24, 26, 29]. В исследованиях была показана связь между здоровьем, смертностью и такими характеристиками населения, как этническая принадлежность, половозрастные особенности, уровень образования, характер труда, социальное положение, экономический статус, экологические и климатогеографические условия среды обитания, район проживания и другие [7, 9, 10, 13, 17, 18, 20]. При анализе территориальных различий смертности в субъектах Российской Федерации показатели смертности зависели от возрастной структуры, уровня образования, социально-экономического развития и ресурсов системы здравоохранения регионов [5, 6, 11, 12]. В контексте результатов проведенного исследования представляет интерес влияние уровня образования на показатели смертности. Образование рассматривается как одна из главных детерминант экономического неравенства [13, 23, 27, 30]. Этот фактор, вероятно, опосредует связь между социальноэкономическими факторами и смертностью. Уровень образования связан с социальным статусом, уровнем дохода, доступом к высококвалифицированной медицинской помощи, информированностью по проблемам здоровья, поведенческими стереотипами, стилем и образом жизни, другими факторами, связанными с качеством и состоянием здоровья [28]. По данным исследований, каждый добавленный год обучения ассоциируется с сокращением коэффициентов смертности [10]. Уровень образования влияет также на различия в смертности, обусловленной курением и употреблением алкоголя [16, 25, 28]. Кроме того, неблагополучные в социальном плане группы более уязвимы и в отношении экологических факторов [17, 19]. В Республике Саха (Якутия) стандартизованные по европейскому стандарту возрастной структуры показатели общей смертности в 2015 г. сопоставимы с показателями Российской Федерации в целом (1 522 и 1 478 соответственно среди мужчин; 783 и 740 соответственно среди женщин) и значительно ниже, чем в других субъектах Дальневосточного федерального округа. С учетом положительного естественного прироста это свидетельствуют о наличии в республике резервов сохранения численности населения. Выводы. Поиск причин различий в смертности населения может дать ключ к управлению демографической ситуацией в регионе. В дальнейших исследованиях необходимо включить больший спектр социально-экономических параметров, комплексный анализ здоровья населения и качества медицинской помощи по унифицированной методике, изучение социокультурных аспектов поведения отдельных групп населения в отношении здоровья. Одной из мер, направленных на сокращение смертности в регионе, наряду с повышением уровня и качества жизни населения, должно быть изменение поведения людей, формирование новых стратегий самосохранительного поведения, соответствующих современным реалиям. Авторство Климова Т. М. внесла существенный вклад в концепцию и дизайн исследования, получение, анализ и интерпретацию данных, подготовила первый вариант статьи, окончательно утвердила присланную в редакцию рукопись; Кузьмина А. А. участвовала в анализе и интерпретации данных, переработала первый вариант статьи, окончательно утвердила присланную в редакцию рукопись; Малогулова И. Ш. внесла вклад в получение, анализ и интерпретацию данных, переработала первый вариант статьи, окончательно утвердила присланную в редакцию рукопись. Авторы подтверждают отсутствие конфликта интересов. Климова Татьяна Михайловна - ORCID 0000-0003-27460608; SPIN 2635-0865 Кузьмина Ариана Афанасьевна - ORCID 0000-0001-52200766; SPIN 7834-3840 Малогулова Ирина Шамильевна - ORCID 0000-00030687-7949; SPIN 6336-5374

About the authors

T M Klimova

M. K. Ammosov North-Eastern Federal University, Medical institute

Email: biomedykt@mail.ru
Yakutsk, Republic of Sakha (Yakutia), Russia

A A Kuzmina

M. K. Ammosov North-Eastern Federal University, Medical institute

Yakutsk, Republic of Sakha (Yakutia), Russia

I Sh Malogulova

M. K. Ammosov North-Eastern Federal University, Medical institute

Yakutsk, Republic of Sakha (Yakutia), Russia

References

  1. Алленов А. М., Казанцев В. С. Математическое моделирование в управлении здоровьем населения // Врач и информационные технологии. 2011. № 6. С. 62-67.
  2. База данных показателей муниципальных образований / Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Республике Саха (Якутия). URL: http://www.gks.ru/dbscripts/munst/munst98/DBInet.cgi (дата обращения 28.04.2018).
  3. Всероссийская перепись населения 2010 URL: http://sakha.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/sakha/ru/census_and_researching/census/national_census_2010/score_2010/ (дата обращения 28.04.2018).
  4. Голубева А. А., Шибалков И. П. Анализ структуры смертности и социально-экономических факторов смертности в некоторых регионах Сибирского федерального округа // Общество: политика, экономика, право. 2017. Т. 8. URL: http://dom-hors.ru/rus/files/arhiv_zhurnala/pep/2017/8/economics/golubeva-shibalkov.pdf (дата обращения 28.04.2018).
  5. Карпин В. А., Шувалова О. И., Гудков А. Б. Клиническое течение артериальной гипертензии в экологических условиях урбанизированного Севера // Экология человека. 2011. № 10. С. 48-52.
  6. Карякин Н. Н., Донченко Е. В., Мухин П. В. Количественная оценка зависимости некоторых показателей смертности и заболеваемости от ресурсов здравоохранения // Медицинский альманах. 2014. Т. 33, № 3. С. 16-20.
  7. Кострюкова Н. К., Карпин В. А., Гудков А. Б. Смертность населения, проживающего в местах локальных разломов земной коры // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2005. № 4. С. 17-19.
  8. Министерство охраны природы Республики Саха (Якутия): Государственный доклад о состоянии и охране окружающей среды Республики Саха (Якутия) в 2016. URL: https://minpriroda.sakha.gov.ru/uploads/ckfinder/userfiles/files/2254%20Якутск%20Природа%20Макет_07%2009%202017_окончат(1).pdf (дата обращения 28.04.2018).
  9. Мироновская А. В., Бузинов Р. В., Гудков А. Б. Прогнозная оценка неотложной сердечно-сосудистой патологии у населения северной урбанизированной территории // Здравоохранение Российской Федерации. 2011. № 5. С. 66-67.
  10. Неравенство и смертность в России: кол. монография / под ред. Школьникова В., Андреева Е., Малевой Т. М.: СигналЪ, 2000. 107 с.
  11. Никанов А. Н., Чащин В. П., Гудков А. Б., Дорофеев В. М., Стурлис Н. В., Карначев П. И. Медикодемографические показатели и формирование трудового потенциала в Арктике (на примере Мурманской области) // Экология человека. 2018. № 1. С. 15-19.
  12. Пьянкова А. И., Фаттахов Т. А. Смертность по уровню образования в России // Экономический журнал ВШЭ. 2017. Т. 21, № 4. С. 623-647.
  13. Различия смертности взрослого населения России по уровню образования / А. Е. Иванова, Е. В. Землянова, А. Ю. Михайлов, С. Е. Головенкин // Здравоохранение Российской Федерации. 2014. № 2. С. 4-8.
  14. Смертность населения Республики Саха (Якутия) в 2016 году / Территориальный орган федеральной службы государственной статистики по Республике Саха (Якутия). 2017. 215 с.
  15. Статистический ежегодник Республики Саха (Якутия), 2017. URL: http://sakha.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_ts/sakha/ru/publications/official_publications/electronic_versions/4272910047c730b98fa9afed3bc4492f (дата обращения 28.04.2018).
  16. Чащин В. П., Ковшов А. А., Гудков А. Б., Моргунов Б. А. Социально-экономические и поведенческие факторы риска нарушений здоровья среди коренного населения Крайнего Севера // Экология человека. 2016. № 6. С. 3-8.
  17. Braubach M., Fairburn J. Social inequities in environmental risks associated with housing and residential location - A review of evidence // Eur. J. Public Health. 2010. Vol. 20, N 1. P. 36-42.
  18. Bronnum-Hansen H. Socially disparate trends in lifespan variation: A trend study on income and mortality based on nationwide Danish register data // BMJ Open. 2017. Vol. 7, N 5. P. 1-8.
  19. Determinants of the magnitude of socioeconomic inequalities in mortality: A study of 17 European countries / J.P. Mackenbach, M. Bopp, P. Deboosere et al. // Health Place. 2017. Vol. 47. P. 44-53.
  20. Eight Americas: Investigating mortality disparities across races, counties, and race-counties in the United States / C. J. L. Murray, S. C. Kulkarni, C. Michaud et al. // PLoS Med. 2006. Vol. 3, N 9. P. 1513-1524.
  21. Environmental Health Inequalities in Europe // WHO Rep. 2012. P. 212.
  22. Hu Y., van Lenthe F.J., Mackenbach J.P. Income inequality, life expectancy and cause-specific mortality in 43 European countries, 1987-2008: a fixed effects study // Eur. J. Epidemiol. Springer Netherlands, 2015. Vol. 30, N 8. P. 615-625. 8
  23. Hummer R.A., Hernandez E.M. The Effect of Educational Attainment on Adult Mortality in the United States // Popul. Bull. 2013. Vol. 68, N 1. P. 1-16.
  24. Is income inequality a determinant of population health? Part 1. A systematic review / J. Lynch, G. D. Smith, S. Harper et al. // Milbank Q. 2004. Vol. 82, N 1. P. 5-99.
  25. Koch M. B., Diderichsen F., Gronbæk M., Juell K. What is the association of smoking and alcohol use with the increase in social inequality in mortality in Denmark? A nationwide register-based study // BMJ Open. 2015. Vol. 5, N 5. P. 1-9.
  26. Kondo N. Socioeconomic Disparities and Health: Impacts and Pathways // J. Epidemiol. 2012. Vol. 22, N 1. P. 2-6.
  27. Nordahl H., Lange T., Osler M. Education and cause-specific mortality: the mediating role of differential exposure and vulnerability to behavioral risk factors // Epidemiology. 2014. Vol. 25, N 3. P. 389-396.
  28. Östergren O., Martikainen P., Lundberg O. The contribution of alcohol consumption and smoking to educational inequalities in life expectancy among Swedish men and women during 1991-2008 // Int. J. Public Health. 2018. Vol. 63, N 1. P. 41-48.
  29. The Association Between Income and Life Expectancy in the United States, 2001-2014 / R.Chetty, M. Stepner, S. Abraham et al. // JAMA. 2016. Vol. 315, N 16. P. 1750-1766.
  30. Variations in the relation between education and cause-specific mortality in 19 European populations: A test of the “fundamental causes” theory of social inequalities in health / J. P. Mackenbach, Kulhánová I., Bopp M. et al. // Soc. Sci. Med. 2015. Vol. 127. P. 51-62.

Statistics

Views

Abstract - 95

Cited-By


PlumX

Dimensions

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2019 Human Ecology

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies