SPATIO-TEMPORAL CLUSTERS OF CANCER INCIDENCE IN THE ROSTOV REGION

Full Text

Введение Актуальность тезиса: «Укрепление здоровья для всех через здоровую окружающую среду» возрастает с каждым годом [17]. Экологические «вызовы» в последние десятилетия связаны с увеличением ан-тропотехногенной нагрузки, глобальным изменением климата. Мультифакторное воздействие окружающей среды оказывает существенное влияние на состояние здоровья населения, что позволяет рассматривать его как индикатор качества окружающей среды и информативный показатель экологической безопасности территорий [7]. Злокачественные новообразования являются индикаторной экологической патологией «с высокой степенью зависимости состояния здоровья от загрязнения окружающей среды» [8]. Анализ причинноследственных связей в системе «экология - здоровье населения» показал, что, «несмотря на сложный, опосредованный и инерционный характер воздействия экологических факторов на показатели здоровья, внутрирегиональная дифференциация уровня первичной выявляемости онкологических заболеваний в значительной степени соответствует пространственному распределению показателей фонового загрязнения» [4, 5]. Таким образом, рост онкологической заболеваемости отражает «гигиеническую характеристику экологического неблагополучия территории» [4, 20]. Злокачественные новообразования представляют не только серьезную медицинскую, но и социальную проблему. В России и за рубежом уровень заболеваемости злокачественными новообразованиями увеличивается год от года [14, 16]. В России за период с 2006 по 2016 год заболеваемость злокачественными новообразованиями уве личилась на 21,7 % («грубый» показатель в 2016 г. составил 408,6 на 100 тыс. населения) [9]. Стандартизированный показатель заболеваемости злокачественными новообразованиями («мировой стандарт») за этот же период увеличился на 10,3 % и составил в 2016 году 242,61 на 100 тыс. населения [9]. Высокий уровень «грубого» показателя заболеваемости злокачественными новообразованиями отмечается, как правило, в странах с высоким удельным весом старших возрастных групп и обусловлен неблагоприятным направлением демографических процессов в популяции в связи с «постарением» населения России» [9, 10]. Необходимо отметить, что индекс накопления контингента больных со злокачественными новообразованиями в России увеличился с 5,5 до 6,6 за период с 2006 по 2016 год. Повысился также и кумулятивный риск развития злокачественного заболевания с 23,0 % в 2006 году до 25,4 % в 2016-м. Высокие показатели индекса накопления контингента больных со злокачественными новообразованиями отмечены в Ростовской области, где он составил 8,2 [12]. Анализ онкологической заболеваемости в Российской Федерации свидетельствует о выраженном региональном детерминизме. За последние 10 лет (с 2007 по 2016 г.) только в 2015-м заболеваемость раком в Южном федеральном округе была ниже, чем по России (рис. 1). Уровень заболеваемости злокачественными новообразованиями в Южном федеральном округе с 2006 по 2016 год увеличился на 11,57 % с 361,27 до 415,06 случая на 100 тыс. населения, что несколько выше, чем по России (408,62 случая на 100 тыс. населения) [9]. Объективные данные об онкологической заболеваемости должны стать одним из критериев благо Рис. 1. Динамика показателей заболеваемости злокачественными новообразованиями населения России и Южного федерального округа в 2006-2016 годах 51 Оригинальные статьи Экология человека 2021, № 8, с. 50-56 получия/неблагополучия территорий при разработке экологической доктрины России. Цель исследования: выявление пространственновременных трендов онкологической заболеваемости в регионах Южного федерального округа. Принципиально новым подходом в решении этой проблемы является использование методов геоинформационных технологий, реализованных инструментами пространственной статистики ArcGis. Методы В качестве объекта исследования выбрана Ростовская область. Данные по онкологической заболеваемости исследовались за период с 2001 по 2016 год. В качестве индикаторов рассматривались показатели пространственного распределения заболеваемости раком молочной железы, раком лёгкого, раком ободочной кишки и предстательной железы на основе статистических данных по онкологической заболеваемости населения, полученных на основе Формы № 35, представляемой организационно-методическими отделами онкологических институтов и диспансеров, а также нормативной базы данных, построенной на основе статистической отчётности по уровню онкологической заболеваемости в муниципальных образованиях Ростовской области. Первичную обработку данных о заболеваемости злокачественными новообразованиями проводили согласно методам расчёта медико-статистических показателей, применяемых в онкологии [11]. В исследовании использован Углублённый анализ пространственно-временных закономерностей ArcGIS, который опирается на статистические инструменты для анализа распределения данных и выявления закономерностей в контексте пространства-времени. Подробно методика пространственно-временного анализа и основные требования к данным изложены в работах [3, 6]. Первый этап выполнения модели - стандартизация данных о заболеваемости злокачественными новообразованиями. Углублённый анализ включает в себя две основные процедуры: «Построение куба «пространство-время»» и «Анализ горячих точек». Основной задачей является проведение анализа исторического ряда наблюдений (в нашем случае за период с 2001 по 2016 г.) за переменными (уровень заболеваемости различными формами рака) для оценивания вероятности повторения тех или иных значений выбранных переменных. Основные требования к данным: • используемые при анализе данные необходимо оценивать с точки зрения исходных задач, продолжительности и полноты рядов имеющихся наблюдений; • они должны удовлетворять таким статистическим критериям, как случайность, независимость, однородность и стационарность. Анализ повторяемости выполняется с использованием картографических данных: точечных, региональных или обоих видов данных. Источниками неопределённости анализа повторяемости могут являться выбор вероятностного распределения и метод оценивания параметров. Структуру анализируемых данных можно представить в виде трёхмерного куба, который состоит из пространственно-временных бинов, где x,y-измерения представляют пространство, а t-измерение представляет время. Строки и столбцы определяют пространственный экстент куба (в нашем случае пространственное распределение по районам), а временные шаги определяют временной экстент (рассматриваемый период 2001-2016 гг.). При помощи моделей ArcGis построена трёхмерная кубическая структура (в формате netCDF) для последующего анализа. Пространственно-временной куб объединяет точечные объекты в группы пространства-времени. Анализ возникновения горячих точек использует этот куб в качестве входных данных и на основе него выявляет статистически значимые тренды горячих и холодных точек во времени. Для значений бинов выполняется подсчёт количества точек, вычисляется статистика и определяется наличие трендов во времени в каждом местоположении с использованием статистики Манна - Кендалла. Тест Манна - Кендалла - это основанная на ранжировании непараметрическая проверка оценивания значимости тренда. Статистика Манна - Кендалла подразумевает ранговый корреляционный анализ количества точек или значений и их временных периодов. Анализ тренда по алгоритму Манна - Кендалла выполняется для каждого местоположения с данными как независимый анализ бинов временного ряда. Значение бина первого интервала сравнивается со значением бина в следующем. Если первое значение было меньше второго, результат равен +1. Если первое значение было больше второго, результат равен -1. Если два значения совпадают, результат равен 0. Результаты каждой пары временных периодов сравниваются и суммируются. Ожидаемое значение суммы равно 0 и свидетельствует об отсутствии тренда в значениях во времени. Нулевая гипотеза H0 заключается в том, что выборка хронологически упорядочена, независима и однозначно распределена [15, 18]. Анализ возникающих горячих точек выявляет тренды в исследуемых данных. Он определяет, в частности, новые, возрастающие, убывающие и спорадические горячие точки. После завершения анализа горячих точек каждому бину во входном кубе NetCDF присваивается связанная с ним оценка z, значение p и классификационная категория горячей точки. Далее тренды горячих и холодных точек также оцениваются с использованием статистики Манна - Кендалла. При определении статистически значимых «горячих» и «холодных» точек значение бина соответствует статистической значимости с уровнем значимости 95 %. Результатом классификации муниципальных образований по уровню заболеваемости является выделение трех кластеров: пространственных кластеров высоких значений «горячих точек», низких значений 52 Ekologiya cheloveka (Human Ecology) 2021, 8, pp. 50-56 Original Articles «холодных точек» и «нейтральных точек», где уровень заболеваемости злокачественными новообразованиями не отличается от средних значений по области [2]. Результаты В структуре онкологической заболеваемости и среди причин смерти от злокачественных новообразований, по данным российских и зарубежных исследователей [12, 19], «лидируют» рак легкого, рак ободочной кишки, рак молочной железы и рак предстательной железы. Ретроспективный анализ заболеваемости именно этими формами рака проведен в 43 районах Ростовской области за период с 2001 по 2016 год. Необходимо отметить, что за этот период уровень заболеваемости раком предстательной железы и раком молочной железы увеличился на 119,6 % (р < 0,05) (с 9,7 в 2001, до 21,3 случая на 100 тыс. населения) и 27,2 % (р < 0,05) (с 26,8 до 34,1 случая на 100 тыс. населения) соответственно. Статистически значимо не изменялся уровень заболеваемости раком ободочной кишки. Положительные тенденции онкологической заболеваемости в области отмечены только для рака легкого, уровень заболеваемости которым снизился на 32,3 % (р < 0,05) (с 51,0 до 34,5 случая на 100 тыс. населения). На рис. 2 представлены пространственно-временные тренды онкологической заболеваемости в Ростовской области, выделены «горячие» и «холодные» точки заболеваемости разными формами рака. Остальные районы области, где уровень заболеваемости анализируемыми формами онкологических заболеваний не отличался от средних значений, отнесены к «нейтральным точкам». Положительные тенденции заболеваемости раком легкого в Ростовской подтверждаются результатами пространственно-временного анализа: низкая выяв-ляемость рака легкого на протяжении шестнадцати лет отмечена в 11 из 43 районов Ростовской области (Багаевский, Белокалитвенский, Каменский, Красносулинский, Куйбышевский, Морозовский, Мясниковский, Неклиновский, Октябрьский, Тара-совский, Тацинский и Усть-Донецкий) (см. рис. 2А). Неблагоприятные тенденции заболеваемости раком легкого отмечены только в пяти районах (Егорлык-ский, Орловский, Песчанокопский, Пролетарский и Сальский). «Горячие точки» заболеваемости раком молочной железы идентифицированы в семи муниципальных районах: Аксайском, Веселовском, Зерноградском, Мартыновском, Орловском, Песчанокопском и Целинском (см. рис. 2Б). «Холодные точки» заболеваемости раком молочной железы отмечены в Дубовском, Заветинском, Зимовниковском и Ремонт-ненском районах. На пространственно-временной кластерной карте заболеваемости раком ободочной кишки преобладают «холодные точки» (Верхнедонской, Белокалитвен-ский, Каменский, Кашарский, Константиновский, Миллеровский, Милютинский, Морозовский, Об-ливский, Советский, Тарасовский, Тацинский, Черт-ковский) см. (рис. 2В). «Горячие точки» заболеваемости раком ободочной кишки отмечены в Азовском, Кагальницком, Песчанокопском, Ремонтненском и Сальском районах. Уровень заболеваемости раком предстательной железы в России и за рубежом характеризуется в последние годы неблагоприятной тенденцией к росту. Эти же тенденции отмечены и в Ростовской области: с 2007 по 2013 год темпы роста заболеваемости раком предстательной железы превышали общероссийские, только с 2015 по 2016 год уровень заболеваемости раком простаты увеличился на 26,8 % (с 16, 8 до 21,3 случая на 100 тыс. населения). «Горячие точки» заболеваемости раком простаты отмечены в Егор-лыкском, Кашарском, Куйбышевском и Советском районах (см. рис. 2Г). Пространственно-временные кластеры низкой заболеваемости раком предстательной железы отмечены только в Аксайском, Красно-сулинском и Октябрьском муниципальных районах. Таким образом, уровень заболеваемости злокачественными новообразованиями в Ростовской области характеризуется выраженным территориальным детерминизмом. Обсуждение результатов На основании многолетних исследований, проведенных нами ранее, можно заключить, что тренды заболеваемости злокачественными новообразованиями отражают комплекс медико-социальных и экологических проблем в Ростовской области: уровень жизни населения, неблагоприятные тенденции демографических процессов, уровень диагностики злокачественных новообразований, показатели качества и доступности медицинской помощи, уровень антропотехногенной нагрузки, состояние медико-экологической безопасности [4]. «Главная угроза демографической безопасности Ростовской области - депопуляция населения, проявляющаяся в разной степени в подавляющем большинстве городских округов и муниципальных районов донского региона» [1, 13]. Идентификация зоны повышенного риска для заболеваемости обычно сопровождается исследованиями, направленными на изучение основополагающих причинно-следственных механизмов. Необходимо подчеркнуть, что всесторонняя оценка уровня медико-экологической безопасности территорий, по нашему мнению, возможна только на основе агрегированных показателей. Основы анализа медико-экологической безопасности территорий с использованием оценки встречаемости онкологических заболеваний как индикатора воздействия на население природных, социально-экономических и техногенных изменений окружающей среды разработаны нами ранее [4]. Определены также причинно-следственные связи в системе «экология - здоровье населения». Доказано, что рост заболеваемости злокачественными новообразованиями является чувствительным инди- 53 Оригинальные статьи Экология человека 2021, № 8, с. 50-56 Рис. 2. Пространственно-временные кластеры заболеваемости раком легкого (А), раком молочной железы (Б), раком ободочной кишки (В) и раком предстательной железы (Г) в муниципальных районах Ростовской области с 2001 по 2016 год Примечание. Номера муниципальных районов на карте Ростовской области: 1 - Азовский район 2 - Аксайский район 3 - Багаевский район 4 - Белокалитвинский район 5 - Боковский район 6 - Верхнедонской район 7 - Веселовский район 8 - Волгодонской район 9 - Дубовский район 10 - Егорлыкский район 11 - Заветинский район 12 - Зерноградский район 13 - Зимовниковский район 14 - Кагальницкий район 15 - Каменский район 16 - Кашарский район 17 - Константиновский район 18 - Красносулинский район 19 - Куйбышевский район 20 - Мартыновский район 21 - Матвеево-Курганский район 22 - Миллеровский район 23 - Милютинский район 24 - Морозовский район 25 - Мясниковский район 26 - Неклиновский район 27 - Обливский район 28 - Октябрьский район 29 - Орловский район 30 - Песчанокопский район 31 - Пролетарский район 32 - Ремонтненский район 33 - Родионово-Несветайский район 34 - Сальский район 35 - Семикаракорский район 36 - Советский район 37 - Тарасовский район 38 - Тацинский район 39 - Усть-Донецкий район 54 Ekologiya cheloveka (Human Ecology) 2021, 8, pp. 50-56 Original Articles катором экологического неблагополучия территории [4, 20]. Пространственно-временной анализ заболеваемости злокачественными новообразованиями в Ростовской области показал, что «холодные точки» локализуются в северных и центральных, пространственные кластеры высокой заболеваемости раком - преимущественно в южных районах [2]. Так, «горячие точки» заболеваемости раком тремя из четырех проанализированных нозологических форм рака (рак легкого, рак ободочной кишки, рак молочной железы) идентифицированы в Песчанокопском районе. К неблагополучным необходимо отнести районы Ростовской области с двумя пространственными кластерами высокой заболеваемости раком: Сальский (рак легкого, рак ободочной кишки), Егорлыкский (рак легкого, рак предстательной железы) и Орловский районы (рак легкого, рак молочной железы). Заключение Приоритетное значение приобретает разработка новых подходов для анализа особенностей эпидемиологической ситуации в отдельных регионах. Анализ пространственно-временных трендов заболеваемости злокачественными новообразованиями приобретает особое значение при разработке экологической стратегии устойчивого развития региона. Анализ территориального детерминизма и идентификация пространственных кластеров заболеваемости злокачественными новообразованиями позволяет выделить приоритеты в проведении мероприятий, направленных на анализ и устранение факторов, вызывающих увеличение риска развития рака. Анализ динамики заболеваемости злокачественными новообразованиями отражает, на наш взгляд, уровень экологического благополучия/неблагополучия территории. Мы считаем, что уровень онкологической заболеваемости отражает результат аддитивного действия комплекса экологических и медико-социальных факторов на данной территории в течение длительного периода времени.

About the authors

O. E. Arkhipova

Federal Research Centre the Southern Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences

Rostov-on-Don, Russia

E. A. Chernogubova

Federal Research Centre the Southern Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences

Email: eachernogubova@mail.ru
Rostov-on-Don, Russia

References

Supplementary files