多重化學物質敏感程度與毒性暴露症狀嚴重程度之間的相關性

全文:

Введение. Современный мир сталкивается с нарастающим воздействием факторов окружающей среды, среди которых химические вещества занимают одно из центральных мест в развитии хронических неинфекционных заболеваний. Множественная химическая чувствительность (МХЧ) представляет собой сложное состояние, при котором низкие концентрации химических агентов, таких как парфюмерия, пестициды или бытовые чистящие средства, вызывают неспецифические симптомы, включая головные боли, хроническую усталость и когнитивные нарушения [1]. Концепция токсической нагрузки дополняет эту картину, подчеркивая, что накопление токсинов в организме может приводить к системным нарушениям, усиливая проявления МХЧ и влияя на различные системы организма [2].

Распространенность МХЧ, по разным оценкам, варьируется от 0,5–6,3% при использовании строгих диагностических критериев до 9–33% при самооценке, причем женщины и лица среднего возраста (40–50 лет) составляют основную группу риска [3]. Отсутствие объективных биомаркеров усложняет диагностику МХЧ, что делает стандартизированные опросники, такие как Quick Environmental Exposure and Sensitivity Inventory (QEESI) и Medical Symptom/Toxicity Questionnaire (MSQ), незаменимыми инструментами для оценки состояния пациентов [3].

QEESI, разработанный для оценки уровня химической чувствительности, включает пять ключевых шкал: Chemical Intolerance Index (химическая непереносимость), Other Intolerance Index (другие непереносимости), Symptom Index (тяжесть симптомов), Environmental Background Index (индекс экологического фона), Impact on Life Index (влияние на жизнь) [3]. Опросник демонстрирует высокую надежность (Cronbach’s alpha 0,74–0,95) и валидность в различных популяциях [4, 5]. Однако QEESI фокусируется на предрасположенности к МХЧ и не отражает полного спектра текущих симптомов, которые могут быть вызваны не только химической чувствительностью, но и общей токсической нагрузкой, воспалительными процессами или метаболическими нарушениями. Здесь на помощь приходит MSQ, который охватывает 15 категорий симптомов (около 70 отдельных проявлений), таких как неврологические, респираторные, желудочно-кишечные и эмоциональные нарушения, позволяя детализировать клиническую картину и оценить актуальное состояние здоровья пациента [2].

Совместное использование QEESI и MSQ открывает новые возможности для комплексной оценки состояния пациентов. QEESI позволяет выявить уровень чувствительности к триггерам, тогда как MSQ дает представление о выраженности и характере симптомов, что особенно важно для дифференциальной диагностики, мониторинга эффективности лечения и понимания патофизиологических механизмов. Например, анализ категорий симптомов MSQ помогает определить, какие системы организма страдают больше всего, выявить специфические паттерны, связанные с типами химического воздействия, и отслеживать динамику состояния пациента в процессе лечения. Такой подход не только объективизирует субъективные жалобы, но и способствует персонализации лечения, позволяя корректировать терапевтические стратегии на основе изменений в конкретных категориях симптомов.

Несмотря на многочисленные исследования, подтверждающие связь МХЧ с выраженностью клинических симптомов, данные о взаимосвязи между QEESI и MSQ остаются малоизученными [7]. Краснодарский край представляет особый интерес для изучения данной проблемы, учитывая его экологические особенности, такие как промышленные выбросы и климатические факторы, которые могут усиливать токсическую нагрузку. Платформа «ЭкоМедик», разработанная при финансовой поддержке Кубанского научного фонда (грант НИП 20.1/67), предоставляет уникальную базу данных для анализа здоровья населения региона, что делает возможным проведение такого исследования.

Для реализации цели исследования и подтверждения гипотезы:

1. Определили распределение общих баллов QEESI и MSQ в выборке.
2. Провели корреляционный анализ между общими баллами QEESI и MSQ.
3. Исследовали взаимосвязи между доступными разделами QEESI и общим баллом MSQ.
4. Изучили корреляции между общим баллом QEESI и категориями симптомов MSQ.
5. Выявили связи между категориями MSQ и общим баллом QEESI, а также между доступными разделами QEESI и категориями MSQ.

Гипотеза: Уровень множественной химической чувствительности (QEESI) положительно коррелирует с выраженностью симптомов токсической нагрузки (MSQ) и эта взатимосвязь может быть особенно выраженной для определенных категорий симптомов, таких как неврологические или эмоциональные.

Методы исследования.

Исследование выполнено в формате поперечного одномоментного анализа, что позволило оценить взаимосвязь между уровнем множественной химической чувствительности (МХЧ) и выраженностью симптомов токсической нагрузки в определенный момент времени. Такой дизайн был выбран для получения первичных данных о корреляции между переменными в условиях ограниченного доступа к лонгитюдным данным.

Исследование базировалось на анонимизированных данных, собранных через веб-платформу «ЭкоМедик», которая предоставляет пользователям возможность заполнять опросники QEESI и MSQ для оценки состояния здоровья. Протокол исследования одобрен на заседании Независимого этического комитета ФГБОУ ВО КубГМУ Минздрава России № 126 от 05.10.2023.

Критерии включения: в выборку вошли пользователи, проживающие в Краснодарском крае, полностью заполнившие опросники Quick Environmental Exposure and Sensitivity Inventory (QEESI) и Medical Symptom/Toxicity Questionnaire (MSQ).

Критерии исключения: из анализа исключались записи с неполными данными, включая пропуски в ключевых переменных (общие баллы QEESI и MSQ, категории симптомов MSQ).

Демографические характеристики: Средний возраст участников составил 42,3 ± 10,5 лет, 68% выборки составили женщины (табл. 1).

 

Table 1. Sample demographic characteristics

Таблица 1. Демографические характеристики выборки

 

Используемые инструменты

1. Quick Environmental Exposure and Sensitivity Inventory (QEESI):
   Опросник QEESI разработан для оценки уровня множественной химической чувствительности и включает пять шкал:
   
   • Chemical Intolerance Index (химическая непереносимость);
   • Other Intolerance Index (другие непереносимости);
   • Symptom Index (тяжесть симптомов);
   • Environmental Background Index (индекс экологического фона);
   • Impact on Life Index (влияние на жизнь).

Общий балл QEESI рассчитывается как сумма баллов по шкалам и находится в диапазоне от 0 до 400. Опросник обладает высокой надежностью (Cronbach’s alpha 0,74–0,95) и валидностью, подтвержденной в международных и российских исследованиях [4, 6].

2. Medical Symptom/Toxicity Questionnaire (MSQ):

MSQ предназначен для оценки выраженности симптомов токсической нагрузки и включает около 70 вопросов, сгруппированных в 15 категорий: голова, глаза, нос, горло, кожа, сердце, легкие, пищеварение, суставы/мышцы, вес, активность, центральная нервная система (ЦНС), эмоции, другие симптомы, а также энергия/общая активность. Каждая категория оценивает интенсивность симптомов по шкале от 0 (отсутствие симптома) до 4 (максимальная выраженность). Общий балл MSQ варьируется от 0 до 280, что позволяет количественно измерить степень токсической нагрузки [2].

Данные собраны в период с января по март 2025 года через веб-платформу «ЭкоМедик». Все участники предоставили информированное согласие на использование их анонимизированных данных в исследовательских целях.

Перед анализом данные были очищены и подготовлены.  Пропуски в других столбцах отсутствовали, что подтвердилось при проверке. Для устранения влияния выбросов в переменной, содержащей общий балл QEESI, значения, превышающие верхнюю границу (Q3 + 1,5 × IQR), были ограничены этой границей (метод «каппинга»). Все количественные переменные, включая общие баллы и категории симптомов, были преобразованы в числовой формат с использованием функции pd.to_numeric с параметром errors=coerce для обработки возможных некорректных значений.

Для анализа взаимосвязей были выбраны релевантные переменные: общие баллы QEESI и MSQ, категории симптомов MSQ, а также созданная категориальная переменная, разделяющая участников на группы с высоким и низким уровнем QEESI на основе медианного значения (медиана = 95,0).

Дополнительно для анализа корреляции между разделами QEESI и общим баллом MSQ использовались данные из файла «данные.xlsx». В этом файле содержались значения для шкал QEESI: Chemical Intolerance Index, Other Intolerance Index, Symptom Index, Environmental Background Index, Impact on Life Index. Пропуски в столбце Environmental Background Index (одно значение) были импутированы средним значением по этому столбцу, а все столбцы преобразованы в числовой формат.

Анализ статистических данных проводился с использованием языка программирования Python и библиотек pandas (работа с данными), scipy (статистические тесты), matplotlib и seaborn (визуализация). Для количественных переменных (общие баллы QEESI и MSQ, категории симптомов MSQ) были рассчитаны среднее арифметическое, стандартное отклонение, медиана, нижний (25%) и верхний (75%) квартили. Для категориальных данных (пол, группы QEESI) определены частоты и процентные доли. Нормальность распределения данных проверялась с помощью теста Шапиро-Уилка, который был выбран из-за его высокой чувствительности в малых выборках. Учитывая ненормальное распределение данных (p <0,05 по тесту Шапиро-Уилка), для анализа взаимосвязей применялся непараметрический метод Спирмена. Исследовались следующие корреляции:

• Между общими баллами QEESI и MSQ.
• Между доступными разделами QEESI (из файла «данные.xlsx») и общим баллом MSQ.
• Между общим баллом QEESI и 15 категориями симптомов MSQ.
• Между категориями MSQ и общим баллом QEESI, а также между доступными разделами QEESI и категориями MSQ (в ограниченном объеме из-за отсутствия данных по шкалам в основном наборе).

Для оценки различий в выраженности симптомов между группами с высоким и низким уровнем QEESI применялся U-критерий Манна-Уитни, подходящий для ненормального распределения данных. Во всех тестах статистическая значимость определялась на уровне p < 0,05.

Методы и процедуры анализа были выбраны с учетом особенностей данных, что обеспечило надежность и воспроизводимость результатов, несмотря на ограничения выборки.

Общие баллы по опросникам QEESI и MSQ были рассчитаны для всей выборки. Средний общий балл QEESI составил 102,06 ± 35,29 (диапазон 53–219), а средний общий балл MSQ - 80,06 ± 24,28 (диапазон 40-143). Медианные значения составили 95,00 для QEESI и 79,50 для MSQ, что указывает на умеренную асимметрию распределения. Квартильный анализ показал, что 25%–75% значений QEESI находятся в диапазоне 79,25–116,75, а для MSQ - 60,00–96,75 (табл. 2).

 

Table 2. Descriptive statistics of QEESI and MSQ total scores

Таблица 2. Описательная статистика общих баллов QEESI и MSQ

 

Распределение баллов проанализировано с использованием теста Шапиро-Уилка, который показал статистически значимое отклонение от нормального распределения для обеих шкал: для QEESI p <0,001, для MSQ p = 0,035. Гистограммы распределения (рисунок 1) подтвердили ненормальное распределение данных, демонстрируя правую асимметрию, особенно выраженную для QEESI. Выявлен (рисунок 2) выброс в данных QEESI (значение около 219), что указывает на наличие участников с экстремально высоким уровнем множественной химической чувствительности (МХЧ).

 

Рис. 1. Распределение общего балла QEESI и общего балла Symptom Scale.

Fig. 1. Distribution of QEESI total score and Symptom Scale total score.

Гистограммы и линии плотности иллюстрируют распределение общего балла QEESI (слева) и общего балла Symptom Scale (справа). Ось X представляет собой общий балл, а ось Y — частоту наблюдений.

 

Рис. 2. Боксплот общего балла QEESI и общего балла MSQ (Symptom Scale).

Fig. 2. Boxplot of QEESI total score and MSQ (Symptom Scale) total score.

Корреляционный анализ

Учитывая ненормальное распределение данных, для корреляционного анализа был применен непараметрический метод Спирмена. Анализ проводился на нескольких уровнях:

1. Корреляция между общими баллами QEESI и MSQ.

Выявлена значимая положительная корреляция между общими баллами QEESI и MSQ (r = 0,649, p <0,001). Этот результат указывает на умеренно-сильную связь между уровнем МХЧ и выраженностью симптомов токсической нагрузки. Диаграмма рассеяния с линией регрессии (рисунок 3) демонстрирует линейную тенденцию, подтверждая, что более высокие баллы QEESI ассоциированы с более выраженными симптомами по MSQ.

Рис. 3. Диаграмма рассеяния демонстрирует положительную корреляцию между общим баллом QEESI (ось X) и общим баллом MSQ (ось Y).

Fig. 3. Scatter plot showing the positive correlation between the total QEESI score (X-axis) and the total MSQ score (Y-axis).

 

2. Корреляция между разделами QEESI и общим баллом MSQ.

Для анализа корреляции между разделами QEESI и общим баллом MSQ были использованы данные из файла «данные.xlsx». Корреляции рассчитаны методом Спирмена:

• Chemical Intolerance Index и общий балл MSQ: r = 0,012 (p > 0,05);
• Other Intolerance Index и общий балл MSQ: r = -0,044 (p > 0,05);
• Symptom Index и общий балл MSQ: r = -0,053 (p > 0,05);
• Environmental Background Index и общий балл MSQ: r = -0,311 (p < 0,05);
• Impact on Life Index и общий балл MSQ: r = -0,088 (p >0,05).

Наиболее значимая корреляция наблюдается между Environmental Background Index и общим баллом MSQ (r = -0,311, p <0,05), что указывает на умеренную отрицательную связь. Остальные корреляции оказались слабыми и статистически незначимыми. Дополнительно была выявлена сильная положительная корреляция между Other Intolerance Index и Symptom Index (r = 0,65, p < 0,001), что указывает на связь между непереносимостью различных факторов (например, пищи или лекарств) и выраженностью симптомов в рамках QEESI. Эти взаимосвязи отражены на тепловой карте (рисунок 4).

 

Рис. 4. Тепловая карта корреляции между индексами QEESI и интегральным баллом MSQ, отражающая связь между уровнем множественной химической чувствительности и выраженностью симптомов токсической нагрузки.

Fig. 4. Heatmap of the correlation between QEESI indices and MSQ integral score reflecting the relationship between the level of multiple chemical sensitivity and the severity of toxic load symptoms.

 

3. Корреляция между общим баллом QEESI и категориями MSQ.

Анализ взаимосвязей между общим баллом QEESI и 15 категориями симптомов MSQ выявил значимую корреляцию только для категории «другие симптомы» (r = 0,283, p = 0,046), что указывает на умеренную положительную связь. Для остальных категорий корреляции оказались статистически незначимыми (p >0,05). Например, для категории «голова» коэффициент корреляции составил r = 0,247 (p = 0,083), для «ЦНС» - r = 0,145 (p = 0,314), а для «пищеварение» - r = 0,020 (p = 0,893) (табл. 3).

 

Table 3. Correlations between the QEESI total score and the MSQ categories

Таблица 3. Корреляции между общим баллом QEESI и категориями MSQ

 

4. Корреляция между категориями MSQ и общим баллом QEESI.
   
   

Из-за отсутствия данных о шкалах QEESI в основном наборе данных была построена корреляционная матрица между категориями MSQ и общим баллом QEESI. Тепловая карта (рисунок 5) показала, что наиболее выраженные корреляции наблюдаются внутри категорий MSQ: между «активностью» и «весом» (r = 0,71, p < 0,001), а также между «пищеварением» и «весом» (r = 0,66, p < 0,001). Корреляции между категориями MSQ и общим баллом QEESI оставались слабыми (r ≤ 0,28).

Рис. 5. Тепловая карта корреляционной матрицы между категориями MSQ и общим баллом QEESI.

Fig. 5. Heat map of the correlation matrix between MSQ categories and QEESI total score.

Для оценки различий в выраженности симптомов участники были разделены на две группы на основе медианного значения QEESI (медиана = 95,0): группа с высоким уровнем МХЧ (QEESI ≥ 95) и группа с низким уровнем МХЧ (QEESI <95). Непараметрический U-критерий Манна-Уитни показал значимые различия в общем балле MSQ между группами (U = 531, p <0,05). Группа с высоким уровнем QEESI продемонстрировала более высокую выраженность симптомов по сравнению с группой с низким уровнем, что визуально подтверждено ящиками с усами (рисунок 6).

Рис. 6. Боксплот для выраженности симптомов подгруппам QEESI (высокий и низкий уровень).

Fig. 6. Boxplot for symptom severity to QEESI subgroups (high and low level).

 

Выбросы, выявленные в данных QEESI (например, значение 219), указывают на гетерогенность выборки и возможное наличие участников с тяжелыми формами МХЧ. После ограничения выбросов (метод «каппинга» на уровне Q3 + 1,5 × IQR) результаты корреляционного анализа остались устойчивыми, что подтверждает надежность выводов. Отсутствие пропущенных значений в ключевых переменных основного набора данных позволило сохранить полный объем выборки для анализа.

Полученные результаты демонстрируют связь между уровнем МХЧ и выраженностью симптомов токсической нагрузки, однако, с учетом ограниченного размера выборки, необходимы дальнейшие исследования для более глубокого понимания этих взаимосвязей.

Обсуждение результатов.

Настоящее исследование предоставило убедительные доказательства наличия значимой положительной корреляции между общим баллом QEESI и общим баллом MSQ (r = 0,649, p <0,001), что подчеркивает тесную взаимосвязь между уровнем множественной химической чувствительности (МХЧ) и выраженностью симптомов токсической нагрузки. Этот результат свидетельствует о том, что лица с более высоким уровнем МХЧ, измеряемым опросником QEESI, склонны испытывать более интенсивные симптомы, отраженные в шкале MSQ, что, частично, подтверждает нашу гипотезу. Умеренная корреляция между общим баллом QEESI и категорией «другие симптомы» MSQ (r = 0,283, p = 0,046) указывает на значимость неспецифических проявлений в клинической картине МХЧ. Однако отсутствие значимых корреляций с другими категориями, такими как «ЦНС» (r = 0,145, p = 0,314) или «пищеварение» (r = 0,020, p = 0,893), не подтвердило вторую часть гипотезы о более выраженной связи с неврологическими или эмоциональными симптомами. Это может быть обусловлено ограниченным размером выборки или спецификой исследуемой популяции.

Сравнение групп с высоким и низким уровнем QEESI (U = 531, p <0,05) дополнительно подтвердило, что более высокий уровень МХЧ связан с увеличением выраженности симптомов, что согласуется с корреляционным анализом. Наличие выбросов в данных QEESI (например, значение 219) отражает гетерогенность выборки, указывая на возможное присутствие лиц с тяжелыми формами МХЧ, что требует дальнейшего изучения. Применение метода «каппинга» для выбросов и импутация отсутствующих значений в дополнительном наборе данных обеспечили устойчивость результатов, несмотря на ограничения данных.

Анализ корреляций между разделами QEESI и общим баллом MSQ выявил умеренную отрицательную связь между Environmental Background Index и общим баллом MSQ (r = -0,311, p <0,05), что может указывать на адаптацию участников к экологическим факторам, снижающую выраженность симптомов. Сильная корреляция между Other Intolerance Index и Symptom Index (r = 0,65, p <0,001) в рамках QEESI подчеркивает связь между непереносимостью различных факторов (например, пищи или лекарств) и выраженностью симптомов, что может быть важным для понимания механизмов МХЧ.

Полученные нами результаты подтверждаются данными международных исследований. Например, А. Steinemann сообщила, что 86,2% пациентов с МХЧ испытывали симптомы, вызванные ароматизированными продуктами, что согласуется с полученной нами корреляцией (r = 0,649) между общими баллами QEESI и MSQ [9]. Аналогичные результаты были описаны в работе Miller и Prihoda (2015), где также отмечалась взаимосвязь между МХЧ и системными симптомами [9]. Однако отсутствие значимых корреляций для большинства категорий MSQ, таких как «ЦНС» или «пищеварение», контрастирует с данными Nogué и соавторов (2007), которые выявили взаимосвязь МХЧ с неврологическими и гастроинтестинальными проявлениями [10]. Это расхождение может быть связано с региональными особенностями Краснодарского края, где экологические факторы, такие как промышленные выбросы, могли повлиять на профиль симптомов, или с малым размером выборки, который ограничил статистическую мощность для выявления слабых корреляций.

Значимая корреляция между общими баллами QEESI и MSQ (r = 0,649, p < 0,001) может быть объяснена рядом патофизиологических механизмов, лежащих в основе МХЧ. Одним из ключевых факторов является центральная сенсибилизация, при которой гиперчувствительность к химическим триггерам приводит к усилению восприятия симптомов через активацию ноцицептивных путей, включая рецепторы TRPV1 и TRPA1, что может вызывать нейровоспаление [11]. Иммунологические механизмы, такие как хроническое воспаление, также могут способствовать усилению симптомов токсической нагрузки, особенно в категориях, связанных с системными проявлениями [12]. Психологические факторы, включая тревожность и стресс, часто ассоциированные с МХЧ, могут дополнительно усиливать восприятие симптомов, особенно в эмоциональной и неврологической сферах [13], хотя в нашем исследовании связь с категорией «ЦНС» не достигла статистической значимости.

Сильная корреляция между Other Intolerance Index и Symptom Index (r = 0,65, p <0,001) может указывать на то, что непереносимость различных факторов (например, пищи, лекарств, пыльцы) усиливает восприятие симптомов через общие механизмы сенсибилизации. Отрицательная корреляция между Environmental Background Index и общим баллом MSQ (r = -0,311, p <0,05) требует дальнейшего изучения, так как она может быть связана с адаптацией к хроническому воздействию экологических факторов, снижающей выраженность симптомов.

Совместное использование опросников QEESI и MSQ демонстрирует их ценность как инструментов скрининга и мониторинга для пациентов с подозрением на МХЧ, особенно в регионах с высокой экологической нагрузкой, таких как Краснодарский край. Значимая корреляция между общими баллами (r = 0,649, p <0,001) подтверждает, что эти инструменты могут эффективно выявлять лиц с высоким уровнем МХЧ и выраженной токсической нагрузкой, что важно для ранней диагностики и планирования лечения. Анализ категорий MSQ, хотя и выявил значимую связь только с «другими симптомами», подчеркивает важность детализации клинической картины для дифференциальной диагностики и персонализации терапевтических подходов. Например, неспецифические симптомы, отраженные в категории «другие симптомы», могут указывать на необходимость более глубокого обследования, включая биохимические маркеры. Визуализация корреляций через тепловые карты (рисунки 4 и 5) предоставляет клиницистам наглядный инструмент для интерпретации данных, что может быть использовано в повседневной практике для принятия решений.

Ограничения. Несмотря на значимость полученных результатов, исследование столкнулось с рядом ограничений, которые необходимо учитывать при интерпретации данных. Во-первых, небольшой размер выборки (n = 50) мог ограничить статистическую мощность, особенно для выявления слабых корреляций между общим баллом QEESI и отдельными категориями MSQ. Во-вторых, поперечный дизайн исследования не позволяет установить причинно-следственные связи между уровнем МХЧ и выраженностью симптомов, что требует проведения лонгитюдных исследований. В-третьих, данные, основанные на самоотчетах, подвержены субъективным искажениям, связанным с восприятием симптомов участниками. Наконец, исследование не учитывало потенциальные конфундеры, такие как демографические факторы, сопутствующие заболевания или другие переменные из набора данных, которые могли повлиять на результаты.

Перспективы. Результаты исследования открывают несколько направлений для дальнейших научных изысканий. Во-первых, изучение связей между отдельными шкалами QEESI и категориями MSQ в более крупной выборке может предоставить более глубокое понимание механизмов МХЧ, что позволит выявить специфические аспекты чувствительности, наиболее тесно связанные с определенными симптомами. Во-вторых, расширение выборки и проведение исследований в других регионах помогут подтвердить обобщаемость полученных результатов и учесть влияние экологических и демографических факторов. В-третьих, лонгитюдный дизайн позволит оценить динамику симптомов и их связь с МХЧ в течение времени, а также эффективность терапевтических вмешательств, таких как детоксикация или элиминация триггеров. В-четвертых, исследование других корреляций в наборе данных может выявить дополнительные факторы, влияющие на МХЧ и симптомы, включая возраст, пол или уровень экологической нагрузки. Наконец, интеграция биомаркеров, таких как маркеры воспаления или оксидативного стресса, может дополнить субъективные данные опросников и повысить точность диагностики МХЧ.

Таким образом, проведенное нами исследование подтвердило значимость совместного использования QEESI и MSQ для оценки связи между МХЧ и токсической нагрузкой, однако для разработки эффективных диагностических и терапевтических стратегий необходимы дальнейшие исследования, учитывающие вышеуказанные перспективы и устраняющие выявленные ограничения.

Заключение. Исследование выявило значимую положительную корреляцию между уровнем множественной химической чувствительности (QEESI) и выраженностью симптомов токсической нагрузки (MSQ) у населения ЮФО (r = 0,649, p <0,001). Категория «другие симптомы» MSQ показала умеренную связь с общим баллом QEESI (r = 0,283, p = 0,046), однако ожидаемой выраженной связи с неврологическими или эмоциональными категориями не выявлено, что может быть связано с ограничениями выборки. Анализ разделов QEESI выявил умеренную отрицательную корреляцию между Environmental Background Index и общим баллом MSQ (r = -0,311, p < 0,05), а также сильную взаимосвязь между Other Intolerance Index и Symptom Index (r = 0,65, p < 0,001). Результаты подтверждают ценность QEESI и MSQ как инструментов скрининга и подчеркивают необходимость дальнейших исследований для разработки диагностических и терапевтических стратегий в экологической медицине.

作者简介

Vladimir Onopriev

Kuban State Medical University

Email: onoprievvv@ksma.ru
ORCID iD: 0000-0002-6676-5247
SPIN 代码: 5631-6667

MD, Dr. Sci. (Med.), Prof., Depart. of Clinical Pharmacology and Functional Diagnostics

俄罗斯联邦, Krasnodar

Elena Bolotova

Kuban State Medical University

Email: bolotowa_e@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6257-354X
SPIN 代码: 4322-9985

MD, Dr. Sci. (Med.), Prof., Depart. of Therapy No. 1

俄罗斯联邦, Krasnodar

Lyubov Batrakova

Kuban State Medical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: batrakovalv@ksma.ru
ORCID iD: 0000-0002-3688-6064
SPIN 代码: 4412-3236

ст. преподаватель, каф. общественного здоровья и здравоохранения №2, главный патентовед научно-организационного управления

俄罗斯联邦, Krasnodar

Arina Abramenko

Clinic of Kuban State Medical University

Email: 326142@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-6649-8576
SPIN 代码: 5540-2472

MD, Therapist, Consultative and Diagnostic Depart., Clinic

俄罗斯联邦, Krasnodar

参考

补充文件