Введение
Заболеваемость и смертность от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) в Российской Федерации являются одними из самых высоких в Европе. По данным Федеральной службы государственной статистики России (Росстата), в 2019 г. в общей структуре причин смертности ССЗ занимают первое место [1]. В настоящее время известно, что риск ССЗ во многом определяется факторами сердечно-сосудистого риска, среди которых особое место занимают метаболический синдром (МС) в целом и его отдельные компоненты, такие как абдоминальное ожирение (АО), гипергликемия, дислипидемия и высокий уровень артериального давления (АД) [2, 3]. Так, исследование, проведенное в Новой Зеландии, показало, что риск развития ССЗ у населения с МС был выше на 50—60% по сравнению с населением без МС [4]. M.J. Guembe и соавт. выявили, что у пациентов с МС риск возникновения ССЗ и риск смерти от ССЗ были выше на 30% (ОР 1,32; 95% ДИ 1,01—1,74) и 64% (ОР 1,64; 95% ДИ 1,03—2,60) соответственно [5]. Следовательно, изучение эпидемиологических характеристик МС является крайне важным для разработки программ с целью снижения заболеваемости и смертности от ССЗ. Качественный мониторинг позволит разработать наиболее эффективные профилактические программы и регулировать законодательство в сфере охраны здоровья.
Одним из важнейших элементов мониторинга является анализ ассоциации между средой обитания населения и распространенностью заболеваний. В нашем исследовании мы рассматриваем социально-экономические и экологические аспекты среды, которые охарактеризованы нами как депривация. Под термином «депривация» понимается как фактическая, так и предполагаемая нехватка ресурсов для поддержания определенного качества жизни (доходы населения, качество питания, комфорт жилища, качество окружающей среды), к которым различные социально-экономические группы или отдельные лица в этих группах привыкли или которые широко поощряются или одобряются в обществе [6].
В многочисленных зарубежных исследованиях в основном изучали связь между депривацией и МС на индивидуальном уровне с использованием как отдельных переменных депривации (например, уровня дохода [7], образования [8—10], пищевого поведения [11, 12], качества медицинской помощи [13, 14]), так и комплексных моделей (индексов), включающих несколько переменных. В частности, E. La Rosa и соавт. оценивали ассоциацию между индивидуальной депривацией населения и распространенностью МС. В ходе исследования для измерения депривации использована шкала оценки лишений и неравенства центрами медицинского осмотра (EPICES). Анкета для измерения шкалы включает 11 вопросов, касающихся семейного положения, статуса медицинского страхования, экономического положения, поддержки семьи и проведения досуга. Шкала учитывает многочисленные аспекты социально-экономических условий, включая психологические, социальные и экономические. Исследование продемонстрировало, что распространение МС на 22% выше среди наиболее депривированных респондентов [15]. M. Blanquet и соавт. в качестве индикатора депривированности респондентов использовали шкалу EPICES и установили, что распространенность МС увеличивалась в 2,69 (ОШ 2,69; 95% ДИ 2,38—3,05) раза у более депривированных респондентов [16]. В Европе данную шкалу используют для улучшения скрининга наиболее депривированных пациентов, а также для последующего управления их здоровьем и качеством ухода за ними.
На данный момент выполнено весьма ограниченное количество отечественных и зарубежных исследований, изучавших связь между территориальной депривацией и МС. По этой причине мы решили изучить ассоциацию региональной депривации с МС у взрослого населения России.
Цель исследования — проанализировать связь между региональной депривацией и МС у взрослого населения России.
Материал и методы
Исследование «Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний и их факторов риска в регионах Российской Федерации» (ЭССЕ-РФ)
Для анализа использованы данные исследования ЭССЕ-РФ, которое проведено в период с октября 2012 г. по май 2014 г. и охватило 13 регионов. В исследовании приняли участие мужчины и женщины в возрасте 25—64 лет (всего 21 921 человек). В наборе данных пропущены значения следующих показателей: содержание глюкозы в крови (3,47%), холестерина липопротеинов высокой плотности (ХС ЛВП) (3,45%), триглицеридов (ТГ) (3,45%), уровень систолического (САД) (0,16%) и диастолического артериального давления (ДАД) (0,16%), окружность талии (ОТ) (0,48%), прием сахароснижающих препаратов (ССП) (0,62%), уровень дохода (0,69%), образования (0,1%), употребление сахара (2,15%), употребление соли (0,33%) и статус курения (0,15%). В итоге отсутствует 1,2% информации из перечисленного массива данных. Для восстановления пропущенных значений использован метод множественного восстановления данных.
Индивидуальные переменные
Информация о приеме антигипертензивных препаратов (АГП) и ССП, статусе курения и употребления алкоголя, типе поселения, пищевом поведении (употребление сахара, соли, молочных жиров, овощей и фруктов) получена из анкет. Курящими считали респондентов, которые выкуривали хотя бы одну сигарету/папиросу в сутки или бросившие курить менее года назад. Выделены три группы лиц по статусу курения: не курил, бросил, курит. Выделены три группы лиц по степени употребления алкоголя: не пьет в течение последних 12 мес, умеренно употребляет, чрезмерно употребляет. Потребление алкоголя рассчитывали в среднесуточных значениях в граммах этанола по анкетным данным о частоте, объеме и типе потребляемых алкогольных напитков. Умеренным считалось употребление менее 168 мл для мужчин и 84 мл для женщин чистого алкоголя в неделю. Для оценки питания использовали вопросник о частоте приема основных групп пищевых продуктов с частичной количественной оценкой потребляемой пищи. Вопросник содержит 4 критерия оценки частоты потребления продуктов: «не употребляю / редко», «1—2 раза в месяц», «1—2 раза в неделю» и «ежедневно / почти ежедневно». Суточное употребление сахара в качестве сырьевого продукта (сахар-песок, сахар-рафинад) или в виде варенья в количестве 50 г (≥12 чайных ложек) рассматривалось как избыточное. Отсутствие ежедневного употребления свежих овощей и фруктов рассматривалось как недостаточное. Присутствие в рационе более двух молочных продуктов с высоким содержанием жира оценивалось как избыточное потребление молочного жира. За избыточное потребление соли принималось досаливание готовой пищи и/или ежедневный прием соленых продуктов. Более подробная информация об исследовании изложена ранее [17].
МС установлен при наличии 3 из 5 следующих компонентов, предложенных Международной диабетической федерацией (2009) [18]:
(1) абдоминальное ожирение (АО): ОТ мужчины ≥94 см, ОТ женщины ≥80 см;
(2) высокий уровень ТГ: ≥1,7 ммоль/л;
(3) низкий уровень ХС ЛВП: мужчины <1,03 ммоль/л, женщины <1,3 ммоль/л;
(4) высокий уровень АД: уровень САД ≥130 мм. рт.ст., уровень ДАД ≥85 мм. рт.ст. или прием АГП;
(5) гипергликемия: уровень глюкозы натощак ≥5,6ммоль/л или прием ССП.
Российский индекс депривации
Индекс создан на основе данных Всероссийской переписи населения 2010 г. по субъектам РФ. Дополнительно включены показатели состояния окружающей среды и социально-экономического положения населения за 2010 г., размещенные на официальном сайте Росстата. Для финального отбора показателей и построения индекса использован метод главных компонент.
Финальный индекс состоит из трех элементов: социального, экономического и экологического (табл. 1).
Таблица 1. Показатели депривации, сгруппированные в соответствии с социальным, экономическим и экологическим элементами индекса
| Элементы индекса | ||
| Социальный | Экономический | Экологический |
| доля семей с 3 детьми и более; доля домохозяйств, в которых проживают более 5 человек; уровень безработицы; доля детей младше 5 лет; доля домохозяйств со стационарной телефонной связью | доля домохозяйств с печным отоплением; доля домохозяйств без горячей воды; доля домохозяйств без канализации; доля населения с уровнем дохода ниже величины прожиточного минимума; доля домохозяйств с канализацией через систему труб в выгребные ямы и т.п. низкий уровень дохода | число лесных пожаров; выбросы от стационарных источников — оксид азота; выбросы от стационарных источников — оксид серы; выбросы от стационарных источников — оксид углерода; число зарегистрированных экологических преступлений; количество вредных выбросов от автомобилей |
Значения индекса разделены на четыре квантиля (1Q, 0—25%; 2Q, 25—50%; 3Q, 50—75%; 4Q, 75—100%). Влияние депривации оценивали путем сравнения четырех квантилей, где Q1 — наименее депривированный регион, Q4 — наиболее деприривированный регион. Отдельные элементы индекса также поделены на четыре квантиля соответственно. Индекс измеряет общую депривацию, а его элементы — социальную, экономическую и экологическую депривацию регионов (статья с более подробным описанием создания индекса находится на рассмотрении в редакции журнала).
Статистический анализ
Для оценки качественных данных использован критерий χ2 Пирсона, для количественных данных — тест тенденции Джонкхиера—Терпстры. С помощью критерия Манна—Уитни с коррекцией Бонферрони проведены парные сравнения количественных данных (критический уровень значимости = 0,008). Количественные величины представлены как среднее (Mean) и стандартное отклонение (SD). Качественные данные описаны с указанием абсолютных значений и процентных долей. Поскольку наши данные представлены сложной двухуровневой выборкой с индивидуальными и региональными характеристиками, мы использовали обобщенные оценочные уравнения с независимой структурой корреляции. Отношение шансов (ОШ) и соответствующие 95% доверительные интервалы (ДИ) рассчитаны для изучения ассоциаций региональной депривации с МС и его компонентами. Если единица не принадлежала ДИ, то влияние независимой переменной считали статистически значимым. Для оценки важности региональных предикторов значения индекса и его элементов включены в алгоритм случайных лесов. Данный отбор проводили для всего населения, мужчин и женщин отдельно. Во всех популяциях алгоритм классифицировал индекс и его элементы как наиболее важные при прогнозировании значения целевой переменной. Алгоритм случайных лесов использовали для отбора важных индивидуальных предикторов (возраст, пол, уровни дохода и образования, статус курения и употребления алкоголя, место проживания (город/село)) и показателей пищевого поведения (употребление сахара, соли, молочных жиров, овощей и фруктов) с целью уменьшения модели и оценки прогностической производительности. При этом алгоритм классифицировал возраст как важную переменную во всех популяциях (табл. 2).
Таблица 2. Оценка важности независимых переменных при прогнозировании значения целевой переменной с помощью алгоритма случайных лесов
| Показатель | МС | Высокий уровень АД | Гипергликемия | Высокий уровень ТГ | Низкий уровень ХС ЛВП | АО | ||||||||||||
| всего | м | ж | всего | м | ж | всего | м | ж | всего | м | ж | всего | м | ж | всего | м | ж | |
| Пол | + | + | + | + | + | + | ||||||||||||
| Доход | + | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||||||
| Образование | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | ||
| Курение | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | ||||||
| Алкоголь | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | ||
| Место проживания | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | |||||
| Сахар | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | + | ||
| Соль | + | + | ||||||||||||||||
| Молочные жиры | + | + | ||||||||||||||||
| Овощи и фрукты | + | + | + | + | + | |||||||||||||
Примечание. + — важные переменные; М — мужчины; Ж — женщины; МС — метаболический синдром; АД — артериальное давление; ТГ — триглицериды; ХС ЛВП — холестерин липопротеидов высокой плотности; АО — абдоминальное ожирение.
Для всего населения, а также мужчин и женщин отдельно созданы четыре статистические модели (М). Модели для женщин и мужчин скорректированы без учета пола: М0 не скорректирована; М1 — М0+пол и возраст; М2 — показатели, которые алгоритм случайных лесов идентифицирует как важные; М3 — М1+уровни дохода и образования, статус курения и употребления алкоголя, место проживания (город/село) и показатели пищевого поведения (употребление сахара, соли, молочных жиров, овощей и фруктов). Результаты применения методов описательной статистики, стратифицированные по элементам индекса, могут быть представлены авторами в полном объеме по запросу. Результаты ассоциаций критериев МС с индексом и его компонентами для всего населения, а также стратифицированные по полу могут быть представлены авторами в полном объеме по запросу. Результаты принимались статистически значимыми при p<0,05. Статистический анализ выполнен с использованием R 4.2.0 и пакета статистических программ IBM SPSS Statistics 21.0 (SPSS/IBM, Chicago, IL, США).
Результаты
Результаты, представленные в табл. 3, демонстрируют увеличение уровня ДАД (z=4,125; p<0,0001) у всего населения при увеличении уровня общей депривации регионов — от наиболее депривированных регионов (Q4) до наименее депривированных (Q1). У всего населения уровень ДАД увеличивается (z=4,518; p<0,0001) при увеличении уровня социальной депривированности территории. Уровни САД (z=26,582; p<0,0001), ДАД (z=17,982; p<0,0001), глюкозы натощак (z=46,630; p<0,0001), ТГ (z=2,168; p<0,030) и ОТ (z=9,387; p<0,0001) увеличиваются у всех респондентов при увеличении уровня экономической депривированности территорий. Уровни САД (z=12,669; p<0,0001), ДАД (z=9,410; p<0,0001) и глюкозы натощак (z=5,352; p<0,0001) у всех респондентов возрастают при увеличении уровня экологической депривированности территорий.
Таблица 3. Основные характеристики участников исследования, сгруппированные в соответствии с уровнем общей депривации
| Фактор | Индекс депривации | p | ||||
| Q1 (a) (n=3459) | Q2 (b) (n=3173) | Q3 (c) (n=5324) | Q4 (d) (n=9965) | |||
| Тип поселения | Город | 3134 [90,60%] | 2776 [87,49%] | 3930 [73,82%] | 7888 [79,16%] | <0,0001 |
| Пол | Женщины | 2206 [63,78%] | 1895 [59,72%] | 3044 [57,18%] | 6401 [64,23%] | <0,0001 |
| Возраст, годы | Mean (SD) | 46,6 (11,4) | 47,0 (11,7) | 45,6 (11,6) | 46,9 (11,6) | 0,060; z=1,882 |
| Уровень дохода | Низкий | 353 [10,21%] | 449 [14,15%] | 629 [11,81%] | 1575 [15,81%] | <0,0001 |
| Средний | 2381 [68,83%] | 2446 [77,09%] | 3748 [70,40%] | 7366 [73,92%] | ||
| Высокий | 725 [20,96%] | 278 [8,76%] | 947 [17,79%] | 1024 [10,28%] | ||
| Уровень образования | Начальное | 409 [11,82%] | 497 [15,66%] | 728 [13,67%] | 2024 [20,31%] | <0,0001 |
| Среднее | 1227 [35,47%] | 1280 [40,34%] | 1825 [34,28%] | 3580 [35,93%] | ||
| Высшее | 1823 [52,70%] | 1396 [44,00%] | 2771 [52,05%] | 4361 [43,76%] | ||
| Статус курения | Не курит | 1986 [57,42%] | 2097 [66,09%] | 2781 [52,24%] | 6453 [64,76%] | <0,0001 |
| Бросил | 734 [21,22%] | 423 [13,33%] | 1237 [23,23%] | 1383 [13,88%] | ||
| Курит | 739 [21,36%] | 653 [20,58%] | 1306 [24,53%] | 2129 [21,36%] | ||
| Статус употребения алкоголя | Нет | 462 [13,36%] | 758 [23,89%] | 1047 [19,67%] | 3079 [30,90%] | <0,0001 |
| Умеренное | 2822 [81,58%] | 2344 [73,87%] | 4090 [76,82%] | 6614 [66,37%] | ||
| Чрезмерное | 175 [5,06%] | 71 [2,24%] | 187 [3,51%] | 272 [2,73%] | ||
| Высокий уровень АД или прием АГП | Нет | 1303 [37,67%] | 1298 [40,91%] | 1837 [34,50%] | 3427 [34,39%] | <0,0001 |
| Да | 2156 [62,33%] | 1875 [59,09%] | 3487 [65,50%] | 6538 [65,61%] | ||
| Гипергликемия или прием ССП | Нет | 2574 [74,41%] | 2139 [67,41%] | 3844 [72,20%] | 7618 [76,45%] | <0,0001 |
| Да | 885 [25,59%] | 1034 [32,59%] | 1480 [27,80%] | 2347 [23,55%] | ||
| ТГ ≥1,7 ммоль/л | Нет | 2558 [73,95%] | 2222 [70,03%] | 4018 [75,47%] | 7496 [75,22%] | <0,0001 |
| Да | 901 [26,05%] | 951 [29,97%] | 1306 [24,53%] | 2469 [24,78%] | ||
| Гипохолестеринемия ЛВП, ммоль/л | Нет | 2472 [71,47%] | 2164 [68,20%] | 3921 [73,65%] | 7199 [72,24%] | <0,0001 |
| Да | 987 [28,53%] | 1009 [31,80%] | 1403 [26,35%] | 2766 [27,76%] | ||
| АО | Нет | 1432 [41,40%] | 1337 [42,14%] | 2339 [43,93%] | 4151 [41,66%] | 0,0341 |
| Да | 2027 [58,60%] | 1836 [57,86%] | 2985 [56,07%] | 5814 [58,34%] | ||
| МС | Нет | 2174 [62,85%] | 1888 [59,50%] | 3340 [62,73%] | 6484 [65,07%] | <0,0001 |
| Да | 1285 [37,15%] | 1285 [40,50%] | 1984 [37,27%] | 3481 [34,93%] | ||
| САД (мм рт.ст.)* | Mean (SD) | 133,5 (20,3) | 134,2 (21,5) | 136,4 (21,4) | 132,7 (20,6) | <0,0001; с>d; z= –4,128 |
| ДАД (мм рт.ст.)* | Mean (SD) | 82,5 (11,8) | 81,2 (11,3) | 82,2 (12,4) | 82,7 (12,0) | <0,0001; b z=4,125 |
| ОТ (см)* | Mean (SD) | 89,0 (14,1) | 89,0 (14,9) | 89,2 (14,6) | 88,8 (15,5) | 0,383; z= –0,872 |
| ХС ЛВП (ммоль/л)* | Mean (SD) | 1,4 (0,3) | 1,4 (0,3) | 1,4 (0,3) | 1,4 (0,4) | <0,0001; z=7,540; b |
| ТГ (ммоль/л)* | Mean (SD) | 1,4 (1,0) | 1,5 (1,0) | 1,4 (1,1) | 1,5 (1,0) | 0,651; z=0,452 |
| Глюкоза (ммоль/л)* | Mean (SD) | 5,4 (1,3) | 5,5 (1,8) | 5,5 (1,5) | 5,2 (1,6) | <0,0001; z= –18,648; a,b,c>d |
| Высокое потребление сахара | Нет | 1640 [47,41%] | 1666 [52,51%] | 2726 [51,20%] | 5243 [52,61%] | <0,0001 |
| Да | 1819 [52,59%] | 1507 [47,49%] | 2598 [48,80%] | 4722 [47,39%] | ||
| Недостаточное потребление овощей и фруктов | Нет | 2123 [61,38%] | 1942 [61,20%] | 2889 [54,26%] | 6142 [61,64%] | <0,0001 |
| Да | 1336 [38,62%] | 1231 [38,80%] | 2435 [45,74%] | 3823 [38,36%] | ||
| Высокое потребление соли | Нет | 1772 [51,23%] | 1551 [48,88%] | 2842 [53,38%] | 5005 [50,23%] | 0,0002 |
| Да | 1687 [48,77%] | 1622 [51,12%] | 2482 [46,62%] | 4960 [49,77%] | ||
| Высокое потребление молочных жиров | Нет | 2892 [83,61%] | 2638 [83,14%] | 4537 [85,22%] | 7535 [75,61%] | <0,0001 |
| Да | 567 [16,39%] | 535 [16,86%] | 787 [14,78%] | 2430 [24,39%] | ||
Примечание. * — статистически значимые различия среди групп с количественными данными при использовании критерия Манна—Уитни с коррекцией Бонферрони; Q — квантиль.
Ассоциации индекса депривации и его элементов с компонентами метаболического синдрома
В ходе проведения анализа выявлено, что результаты М2 идентичны результатам полностью скорректированной М3. Поэтому далее мы описывали результаты М2. При сравнении Q4 (наиболее деприривированные регионы) с Q1 (наименее депривированные регионы) статистически значимая ассоциация между общей депривацией и лицами с МС не установлена (табл. 4). Отсутствие статистически значимой связи также демонстрируют М2, стратифицированные по полу.
Таблица 4. Ассоциации между региональной депривацией и метаболическим синдромом для всех респондентов из ЭССЕ-РФ
| Показатель | Метаболический синдром (все респонденты) | ||||
| М0 | М1 | М2 | М3 | ||
| ОШ (95% ДИ) | |||||
| Индекс | Q2 | 1,151 (0,486; 2,728) | 1,138 (0,557; 2,324) | 1,118 (0,547; 2,283) | 1,117 (0,550; 2,267) |
| Q3 | 1,005 (0,889; 1,136) | 1,082 (0,918; 1,275) | 1,061 (0,905; 1,245) | 1,065 (0,900; 1,260) | |
| Q4 — наиболее депривированный регион | 0,908 (0,762; 1,083) | 0,877 (0,673; 1,142) | 0,848 (0,643; 1,117) | 0,850 (0,644; 1,122) | |
| Социальный компонент | Q2 | 0,626 (0,372; 1,056) | 0,703 (0,450; 1,099) | 0,678 (0,445; 1,032) | 0,680 (0,449; 1,029) |
| Q3 | 0,825 (0,555; 1,228) | 0,926 (0,661; 1,297) | 0,906 (0,652; 1,259) | 0,915 (0,660; 1,268) | |
| Q4 — наиболее депривированный регион | 0,619 (0,414; 0,924) | 0,576 (0,402; 0,823) | 0,545 (0,388; 0,766) | 0,547 (0,391; 0,767) | |
| Экономический компонент | Q2 | 1,130 (0,841; 1,519) | 1,103 (0,802; 1,518) | 1,103 (0,782; 1,555) | 1,106 (0,789; 1,551) |
| Q3 | 1,296 (1,050; 1,599) | 1,424 (1,241; 1,634) | 1,459 (1,231; 1,729) | 1,463 (1,238; 1,730) | |
| Q4 — наиболее депривированный регион | 2,659 (2,166; 3,264) | 2,391 (2,113; 2,706) | 2,444 (2,107; 2,836) | 2,429 (2,103; 2,807) | |
| Экологический компонент | Q2 | 1,204 (1,158; 1,252) | 1,348 (1,248; 1,456) | 1,375 (1,206; 1,567) | 1,385 (1,222; 1,569) |
| Q3 | 1,223 (0,782; 1,913) | 1,324 (0,913; 1,919) | 1,319 (0,891; 1,953) | 1,330 (0,902; 1,961) | |
| Q4 — наиболее депривированный регион | 1,047 (0,905; 1,210) | 1,151 (0,915; 1,447) | 1,169 (0,901; 1,516) | 1,173 (0,908; 1,515) | |
Примечание. Q — квантиль; М — модель; ДИ — доверительный интервал; ОШ — отношение шансов. М0 не скорректирована; М1 — М0+пол и возраст; М2 — с поправкой на возраст, пол, уровни дохода и образования, статус курения и употребления алкоголя, сахара и соли, место проживания (город/село); М3 — М1+уровни дохода и образования, статус курения и употребления алкоголя, место проживания (город/село) и показатели пищевого поведения (употребление сахара, соли, молочных жиров, овощей и фруктов); Q1 — наименее депривированный регион — референсное значение. Статистически значимые ОШ выделены жирным шрифтом.
Социальный элемент индекса, будучи индикатором социальной депривации регионов, показал, что у всего населения и женщин из Q4 МС уменьшается на 46% (ОШ 0,545; 95% ДИ 0,388—0,766) и 47% (ОШ 0,528; 95% ДИ 0,358—0,777) соответственно. У мужчин результаты являются статистически незначимыми (ОШ 1,078; 95% ДИ 0,664—1,749). Схожие результаты демонстрирует социальный элемент индекса при анализе связи депривации с гипергликемией и высоким уровнем ТГ. У всего населения гипергликемия уменьшается на 59% (ОШ 0,41; 95% ДИ 0,218—0,772), у мужчин и женщин — на 57% (ОШ 0,429; 95% ДИ 0,243—0,759) и 59% (ОШ 0,407; 95% ДИ 0,193—0,862) соответственно. У всего населения и мужчин доля лиц с высоким уровнем ТГ уменьшается на 29% (ОШ 0,709; 95% ДИ 0,558—0,902) и 37% (95% ДИ 0,537—0,739) соответственно.
В целом у населения, а также у мужчин и женщин из наиболее экономически депривированных регионов МС увеличивается в 2,444 (ОШ 2,444; 95% ДИ 2,107—2,836) раза, на 58% (ОШ 1,581; 95% ДИ 1,266—1,973) и в 2,647 раза (ОШ 2,647; 95% ДИ 2,463—2,845) соответственно. У всего населения, в том числе у мужчин и женщин, увеличивается доля лиц с высоким уровнем ТГ: на 52% (ОШ 1,524; 95% ДИ 1,449—1,602), на 40% (ОШ 1,402; 95% ДИ 1,094—1,798) и на 54% (ОШ 1,547; 95% ДИ 1,308—1,831) соответственно. Наблюдается тенденция к увеличению частоты высокого уровня АД и гипергликемии в зависимости от степени экономической депривированности регионов. Так, шансы высокого уровня АД увеличиваются в 2,031 раза (ОШ 2,031; 95% ДИ 1,185—3,481) у населения из Q2, в 2,158 (ОШ 2,158; 95% ДИ 1,392—3,345) раза из Q3 и в 3,567 раза (ОШ 3,567; 95% ДИ 2,333—5,453) из Q4. Шансы гипергликемии увеличиваются в 1,540 раза (ОШ 1,540; 95% ДИ 1,038—2,286) у населения из Q2, в 2,179 раза (ОШ 2,179; 95% ДИ 1,514—3,137) из Q3 и в 5,288 раза (ОШ 5,288; 95% ДИ 3,832—7,298) из Q4. Аналогичные результаты представлены в моделях, стратифицированных по полу. В свою очередь, у всего населения и женщин шансы наличия АО выше на 58% (ОШ 1,581; 95% ДИ 1,266—1,973) и 71% (ОШ 1,709; 95% ДИ 1,472—1,984) соответственно. Противоположные результаты показывает анализ связи экономической депривации с низким уровнем ХС ЛВП. Так, у населения (ОШ 0,686; 95% ДИ 0,580—0,810), мужчин (ОШ 0,629; 95% ДИ 0,480—0,823) и женщин (ОШ 0,691; 95% ДИ 0,526—0,908) уменьшаются шансы наличия низкого уровня ХС ЛВП.
Не выявлена статистически значимая связь между наиболее экологически депривированными регионами и МС. В то же время у всего населения (ОШ 1,745; 95% ДИ 1,339—2,274), у мужчин (ОШ 1,665; 95% ДИ 1,386—2,000) и у женщин (ОШ 1,757; 95% ДИ 1,360—2,269) увеличиваются шансы наличия высокого уровня АД. Шансы наличия гипергликемии у всего населения (ОШ 1,664; 95% ДИ 1,068—2,593), у мужчин (ОШ 1,335; 95% ДИ 0,956—1,863) и у женщин (ОШ 1,923; 95% ДИ 1,100—3,361) также увеличиваются. Наряду с этим у мужчин из наиболее экологически депривированных регионов шансы наличия АО ниже на 28% ((ОШ 0,722; 95% ДИ 0,549—0,948).
Обсуждение
Алгоритм случайных лесов классифицировал наш индекс и его элементы как наиболее важные при прогнозировании значения зависимой переменной. Более того, в рамках проведенного исследования построены модели: М2 скорректирована по показателям, которые алгоритм случайных лесов идентифицирует как важные, и М3 скорректирована по полу, возрасту, уровням дохода и образования, статусу курения и употребления алкоголя, месту проживания (город/село) и показателями пищевого поведения (употребление сахара, соли, молочных жиров, овощей и фруктов), анализ которых показал идентичные результаты. Кроме этого, проведенный многофакторный анализ продемонстрировал, что, согласно индексу депривации, в регионах с высоким уровнем общей депривации (Q3 и Q2) при сравнении с наименее депривированными регионами (Q1) увеличивается вероятность наличия МС (результаты не являются статистически значимыми). Однако изучение социальной составляющей индекса показало, что в наиболее социально депривированных регионах уменьшается вероятность наличия МС и отдельных его компонентов. В настоящее время у нас недостаточно данных, чтобы объяснить этот феномен. Необходимо провести более детальный анализ механизмов влияния социальных факторов на развитие МС.
Среди отечественных и зарубежных публикаций мы не нашли информации о непосредственном изучении связи между территориальными социальными факторами и МС. Большинство исследователей изучали ассоциации социальных факторов с МС на индивидуальном уровне. Так, исследование, выполненное Y.J. Kim, показало, что у женщин, проживавших с тремя поколениями родных (муж, незамужние дети и родители — индивидуальный социальный фактор) в отличие от одиноких женщин шансы наличия МС, высокого уровня АД и высокого уровня ТГ были выше на 58% (ОШ 1,58; 95% ДИ 1,11—2,23), 37% (ОШ 1,37; 95% ДИ 1,00—1,88) и 39% (ОШ 1,39; 95% ДИ 1,01—1,92) соответственно [19]. Вместе с тем результаты того же самого исследования демонстрируют статистически незначимое увеличение шансов развития МС у женщин, проживающих с двумя поколениями родных (муж и незамужние дети) (ОШ 1,24; 95% ДИ 0,91—1,69). Среди мужчин наблюдалось статистически незначимое увеличение шансов развития МС при проживании как с двумя (ОШ 1,05; 95% ДИ 0,58—1,89), так и с тремя поколениями родных (ОШ 1,06; 95% ДИ 0,57—1,97).
D. Umberson обнаружил, что супружеские пары с маленькими детьми имели более низкий уровень смертности, чем бездетные пары [20]. Результаты исследований, проведенных в Германии и России, также демонстрируют, что многодетные супружеские пары ведут наиболее здоровый образ жизни в отличие от других групп сверстников [21—23]. В связи с этим можно предположить, что чувство ответственности, которое испытывают родители при воспитании детей, способствует позитивному поведению в отношении здоровья. Данное предположение может быть одной из причин снижения вероятности наличия МС у населения, проживающего в наиболее социально депривированных регионах. Кроме этого, в нашем исследовании у женщин в отличие от мужчин наблюдается наиболее выраженное снижение частоты МС, что можно объяснить ролью женщины в обществе, которая предполагает наибольшую ответственность в воспитании детей [24].
Наши результаты демонстрируют уменьшение шансов наличия низкого уровня ХС ЛВП у населения из наиболее экономически депривированных регионов. M.D. Corriere и соавт. также выявили, что пожилые женщины в возрасте 70—79 лет, проживающие на наиболее экономически депривированных территориях, имели более высокий уровень ХС ЛВП (+6,09 мг/дл; p=0,01) в отличие от женщин из менее депривированных регионов [25].
Как известно, существует положительная связь между потреблением алкоголя и уровнем ХС ЛВП [26, 27]. В свою очередь, ряд исследователей выявили, что низкий уровень дохода на индивидуальном уровне связан с высоким уровнем потребления алкоголя [28, 29]. Таким образом, можно предположить, что одним из факторов, влияющих на уменьшение шансов наличия низкого уровня ХС ЛВП у населения из наиболее экономически депривированных регионов, является высокое потребление алкоголя. В то же время экономический элемент нашего индекса демонстрирует тенденцию к увеличению вероятности МС и гипергликемии у населения при увеличении уровня депривированности регионов проживания при сравнении с Q1. Аналогичные результаты представлены в работе A.D. Keita и соавт. [30]. В исследовании ARIC (the Atherosclerosis Risk in Communities Study) выявлено, что среди белых женщин, проживающих на территориях с низким социально-экономическим статусом, увеличивалась распространенность МС (ОР 1,17; 95% ДИ 1,00—1,37) [31].
В целом данные выводы не противоречат нашим результатам, однако надо учесть тот факт, что авторы упомянутых выше исследований для измерения уровня экономической депривации территорий использовали индекс, созданный A.V. Diez-Roux и соавт. [32], показатели которого (средний доход домохозяйств, доля домохозяйств с доходом от аренды, медиана стоимости единицы жилья, доля лиц в возрасте 25 лет и старше с полным средним образованием, доля лиц в возрасте 25 лет и старше с дипломом колледжа и доля лиц, занимающих руководящие, управленческие должности) отличаются от включенных в экономический элемент нашего индекса. Таким образом, не представляется возможным в полной мере сопоставить данные.
В настоящем исследовании не установлена связь между наиболее экологически депривированными регионами и наличием полного МС, хотя присутствует связь с высоким уровнем АД, гипергликемией и АО. К сожалению, мы не можем сравнить наши результаты с данными других исследований, так как нами не найдены публикации, посвященные изучению ассоциаций между экологической депривацией и МС, в которых для измерения депривации использовали бы подобный индекс. Однако во многих исследованиях изучено влияние отдельных загрязняющих воздух веществ на развитие МС и получены противоречивые данные. Так, B.Y. Yang и соавт. обнаружили связь высоких концентраций в воздухе диоксида серы (ОШ 1,10; 95% ДИ 1,02—1,18) и диоксида азота (NO2) (ОШ 1,33; 95% ДИ 1,12—1,57) с распространенностью МС [33]. J. Hou и соавт. также обнаружили, что длительное воздействие NO2 связано с увеличением риска развития МС на 41% (ОШ 1,408; 95% ДИ 1,363—1,455) [34]. Напротив, Y. Wang и соавт. выявили, что длительное воздействие NO2 уменьшает риск развития МС на 14% (ОШ 0,865; 95% ДИ 0,795—0,941) [35].
Для акцентирования внимания на особенностях ассоциаций социально-экономической и экологической депривации и здоровья населения предлагается внесение терминологического разъяснения определения социально-экономической и экологической депривации в ст. 2 и поправки в п. 2 ст. 30 ФЗ от 21 ноября 2011 г. №323 «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» [36] в редакции: «Профилактика неинфекционных заболеваний осуществляется на популяционном, групповом и индивидуальном уровнях с учетом социально-экономической и экологической депривации регионов».
Ограничения и сильные стороны исследования
Сильными сторонами исследования являются, во-первых, тот факт, что это первая работа, в которой изучена связь региональной депривации с МС и отдельными его компонентами с учетом индивидуальных характеристик населения России, а во-вторых, то, что оптимальный объем выборки позволяет получить репрезентативные результаты.
Ограничением является отсутствие информации о физической активности респондентов, что может привести к недооценке влияния факторов риска на наличие МС.
Заключение
В нашем исследовании при сравнении наиболее депривированных регионов (Q4) с наименее депривированными регионами (Q1) не установлена статистически значимая ассоциация общей и экологической депривации с метаболическим синдромом, в то же время имеется статистически значимая связь социальной и экономической депривации с метаболическим синдромом. Установлена также статистически значимая связь социальной, экономической и экологической депривации с отдельными компонентами метаболического синдрома.
Подводя итоги, следует отметить, что метаболический синдром и его компоненты являются факторами риска развития и прогрессирования сердечно-сосудистых заболеваний, следовательно, представленные нами данные косвенно подтверждают наличие связи социально-экономической и экологической депривации с развитием сердечно-сосудистых заболеваний. Более того, данная ассоциация является динамической и продолжительной, поэтому результаты исследования можно использовать для мониторинга распространенности данной патологии в зависимости от депривационных характеристик регионов страны с целью наиболее обоснованного подхода к разработке профилактических программ и нормативных правовых документов, регулирующих деятельность служб здравоохранения.
Благодарности. Авторы настоящего исследования выражают благодарность и признательность участникам исследования ЭССЕ-РФ за предоставление данных.
Участие авторов: концепция и дизайн исследования — А.А. Зеленина; сбор и обработка материала — С.А. Шальнова, Г.А. Муромцева, А.В. Капустина, Ю.А. Баланова, С.Е. Евстифеева, С.А. Максимов; статистический анализ данных, написание текста — А.А. Зеленина; редактирование — А.А. Зеленина, С.А. Шальнова, С.А. Максимов, О.М. Драпкина.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.