Введение

В настоящее время зависимость состояния здоровья населения от территориальных особенностей проживания, социально-экономических и других факторов признается очевидным фактом, о котором свидетельствует большое количество научных исследований как в России, так и за рубежом [1, 2]. Для успешной разработки и реализации профилактических мер в отношении влияния средовых факторов на здоровье человека необходимо понимание того, как различия среды проживания населения на конкретных территориях влияют на его здоровье. Одним из основных методологических подходов анализа влияния среды проживания на состояние популяционного здоровья является использование одной или сочетания нескольких территориальных характеристик в качестве возможных предикторов здоровья [3—7]. Такой подход широко распространен, однако он не дает возможности многокомпонентной оценки среды проживания, может привести к получению некорректных результатов и к ошибочным выводам. Теоретически такую проблему можно решить с помощью регрессионного анализа, включая в модель сразу несколько региональных предикторов. Однако вследствие возможной тесной взаимосвязи между определенными предикторами возникает проблема мультиколлинеарности и, соответственно, невозможности использования регрессионного анализа.

Многокомпонентный анализ набора территориальных характеристик с выделением обобщающих компонентов позволяет оптимально подходить к проблеме идентификации средовых факторов. С этой целью используются многомерные методы статистического анализа выделения обобщенных кластеров (кластерный анализ) [8, 9] или компонентов (факторный анализ, метод главных компонент) [10—14]. Такой анализ, как правило, применяется для решения одномоментных ситуативных научных задач. В то же время в ряде развитых стран разрабатываются и применяются в научной и практической организационно-медицинской деятельности многолетние депривационные индексы, характеризующие среду проживания с точки зрения социальной, экономической, экологической депривированности территории [15].

Ранее в ходе наших исследований апробировано несколько методологических подходов формирования региональных индексов: эмпирический подход с учетом [16] и без учета [17] смертности населения в регионах, депривационные индексы по данным Всероссийской переписи населения [18]. Разные подходы, по сути, показали схожие результаты в плане логического наполнения формируемых индексов — характеристики регионов обобщались в целом по экономическим, социальным, демографическим и промышленно-экологическим особенностям. Дальнейший анализ подтвердил связь данных индексов с популяционными показателями здоровья (смертность населения по данным официальной статистики) [18, 19], а также с индивидуальной вероятностью поведенческих факторов риска [16, 20] и риском развития ряда хронических неинфекционных заболеваний и клинических синдромов [17, 21]. Эти исследования показали адекватность применяемых нами подходов для оценки среды проживания, однако разработанные индексы характеризовали одномоментные срезы (как и другие аналогичные российские исследования) без анализа временной устойчивости индексов и возможности их использования в длительном мониторинге.

Цель исследования — разработать и оценить качество региональных индексов, определяющих здоровье населения Российской Федерации в 2005—2022 гг., для научно-практических исследований в сфере здравоохранения.

Материалы и методы

Для разработки региональных индексов использовались общедоступные статистические данные о характеристиках регионов Российской Федерации за 2005—2022 гг. Первоначально рассматривался и более ранний период, с 1991 по 2004 г.

Однако при глубоком анализе данных официальной статистики обнаружены значительные методологические расхождения по ряду статистических показателей, а также отсутствие до 2005 г. данных для некоторых регионов.

Исходя из данных литературы и предыдущего опыта индексной оценки условий проживания, в разработку взяты 63 показателей, характеризующих регионы России с экономических, социальных, демографических, медико-организационных, промышленных, экологических позиций. Необходимые данные получены на официальном сайте Федеральной службы государственной статистики, включая Единую межведомственную информационно-статистическую систему (ЕМИСС) (https://www.fedstat.ru/), статистические сборники «Регионы России. Социально-экономические показатели», а также данные «Показатели преступности России с 2011 года. Генеральная прокуратура Российской Федерации; обработка: «Если быть точным», 2023». Ряд исходных абсолютных показателей переведен в относительные из расчета на численность населения, либо на площадь регионов. Полная характеристика и особенности собранных показателей представлены в Приложении 1 на сайте журнала (https://www.mediasphera.ru/upload/medialibrary/files/Prof_2025_02_Maksimov_App_1.pdf).

Для разработки региональных индексов применяли факторный анализ (метод главных компонент), часто используемый для аналогичного рода задач [10—15]. Разработка индексов осуществлена в три последовательных этапа. На 1-м этапе проведен факторный анализ для предварительной оценки устойчивости получаемых факторов и удаления нерелевантных региональных характеристик. На 2-м этапе проведен повторный факторный анализ для принятия решения об окончательном перечне региональных характеристик для каждого фактора (индекса).

На 1-м и 2-м этапах рассматривали факторы с собственными значениями >1,0 с последующей оценкой разрыва по графику осыпи Каттела. Для упрощения структуры факторов и улучшения их интерпретируемости выделенные факторы повернуты варимакс ортогонально. Факторная нагрузка [≥0,4] для региональных характеристик считалась как вносящая значительный вклад в структуру фактора. Обозначение региональных индексов основывалось на интерпретации региональных характеристик по каждому фактору.

На 3-м этапе рассматривали только первый полученный фактор. Оценка адекватности используемых региональных характеристик для факторного анализа проведена с помощью критерия Кайзера—Мейера—Олкина с пороговым значением 0,5. Для оценки степени коррелированности региональных характеристик друг с другом применяли критерий сферичности Бартлетта. Устойчивость (схожесть) факторных решений по разным годам оценивалась с помощью коэффициента конгруэнтности Такера [22], конгруэнтность принималась как «отличая», когда наименьший коэффициент составлял >0,80. Кроме того, в ходе 2-го и 3-го этапов рассчитывали среднее значение и стандартное отклонение факторных нагрузок за период 2005—2022 гг.

Статистический анализ проведен с использованием программного обеспечения SPSS 22.

Результаты

В рамках 1-го этапа зафиксированы устойчивые результаты — в каждом году выделяются условные Экономический, Демографический, Промышленный и Социальный факторы. По результатам 1-го этапа удален из дальнейшего анализа ряд показателей, не имевших корреляции с данными четырьмя факторами, либо стабильно дублирующих корреляции, либо демонстрирующих неустойчивые корреляции с разными факторами.

Повторный факторный анализ в рамках 2-го этапа показал увеличение устойчивости выделяемых факторов. Удалены для последующего 3-го этапа региональные характеристики с низкими факторными нагрузками по всем факторам, либо коррелирующие сразу с двумя и более факторами, либо демонстрирующие противоположные по направленности факторные нагрузки по разным годам, либо не соответствующие логике регионального индекса (фактора) с наиболее высокой нагрузкой. На основании полученных результатов решено в рамках следующего 3-го этапа определить состав региональных индексов (факторов):

— Экономический (7 показателей): коэффициент демографической нагрузки, коэффициент Джини, среднедушевые доходы, потребительские расходы, инвестиции в основной капитал, оборот розничной торговли, объем платных услуг населению;

— Демографический (7 показателей): доля городского населения, соотношение мужчин и женщин, доля населения моложе трудоспособного возраста, доля населения старше трудоспособного возраста, общий коэффициент рождаемости, коэффициент естественного прироста населения, количество детей на 1 женщину;

— Промышленный (5 показателей): стоимость основных фондов, обрабатывающие производства, производство энергии, выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух, сброс загрязненных сточных вод;

— Социальный (8 показателей): аборты, плотность автомобильных дорог, число дорожно-транспортных происшествий (ДТП), число зарегистрированных преступлений, число самоубийств, плотность населения, продажа водки, продажа пива.

В таблице представлены итоговые средние факторные нагрузки за 2005—2022 гг. По сравнению с данными 2-го этапа по всем региональным индексам увеличилась общая устойчивость факторов — увеличение значений факторных нагрузок при снижении их разброса по годам. В целом подавляющее большинство средних значений факторных нагрузок превышает 0,6, за исключением доли городского населения в составе Демографического индекса и продажи пива в составе Социального индекса.

Итоговые факторные нагрузки за 2005—2022 гг.

Примечание. Данные представлены в виде среднего значения и стандартного отклонения.

Используемые региональные характеристики адекватны для реализации факторных решений, о чем свидетельствуют преимущественные значения критерия Кайзера—Мейера—Олкина более 0,7 и высокая коррелированность на основании критерия сферичности Бартлетта (по всем годам уровень статистической значимости меньше 0,001). Показатели, входящие в Экономический, Демографический и Промышленный индексы, характеризуют существенную долю дисперсии, соответственно 65—71%, 71—75% и 72—77% по разным годам. Несколько ниже эти показатели у Социального индекса — от 40 до 54% по разным годам. По всем 4 региональным индексам доля объясняемой дисперсии следующего (второго) фактора, как правило, не превышает 20%. Сравнение факторных решений по смежным годам показало крайне высокую их схожесть, коэффициент конгруэнтности Такера везде выше 0,98.

По итогам 3-го этапа рассчитаны значения индексов за каждый год для каждого региона. Значения индексов характеризуются нормальным распределением, средним значением 0 и стандартным отклонением 1. Увеличение значения индексов означает: Экономический индекс — рост экономики, доходов и расходов населения, а также неравенства в распределении доходов; Демографический индекс — смещение возрастно-полового состава в сторону более молодых возрастов, а также мужчин, увеличение рождаемости и прироста населения; Промышленный индекс — рост объемов промышленности с одновременным ухудшением экологии; Социальный индекс — улучшение социальных характеристик регионов, включая снижение абортов, преступлений, самоубийств, числа ДТП, потребления алкоголя. По количественным значениям региональных индексов проведена группировка регионов на квинтили, то есть на 5 групп, где 1-й квинтиль означает минимальные показатели индексов, а 5-й квинтиль — максимальные. Количественные значения региональных индексов по всем регионам в 2005—2022 гг., а также распределение регионов по квинтилям представлены в Приложении 2 на сайте журнала https://www.mediasphera.ru/upload/medialibrary/files/Prof_2025_02_Maksimov_App_2.pdf.

Обсуждение

В ходе исследования разработаны региональные индексы Российской Федерации за 2005—2022 гг. для научных и практических целей в сфере здравоохранения. Исходя из предыдущего опыта применения разных методологических подходов разработки региональных индексов и фактических взаимосвязях между характеристиками условий проживания, выделены Экономический, Демографический, Промышленный и Социальный индексы. Качественный анализ полученных факторных решений показал приемлемую адекватность использования региональных характеристик и их высокую взаимосвязанность для применения метода главных компонент. Выделенные факторные решения объясняют высокую долю дисперсии для Экономического, Демографического, Промышленного индексов и среднюю — для Социального индекса. Факторные решения для каждого из индексов характеризуются высокой степенью схожести по всем годам наблюдения. Использование общедоступных ежегодных официальных статистических данных при разработке индексов позволит рассчитывать значения индексов в будущем.

С точки зрения наших предыдущих исследований, разработанные региональные индексы методологически и с позиций факторных решений, наиболее соответствуют эмпирическим индексам за 2017—2021 гг., разработанным без учета смертности населения [11]. Если сравнивать разработанные в настоящем исследовании региональные индексы с зарубежными многолетними территориальными индексами [8], то следует отметить, что зарубежные аналоги оценивают среду проживания с точки зрения депривированности территории. В подавляющем большинстве данных индексов депривации оценивается социально-экономическая компонента среды проживания и лишь в последнее время добавляется в анализ экологическая компонента. Как правило, итоговой целью разработки индексов депривации является получение единой (одной) оценки территории, даже в случае мультикатегориальных индексов. Ряд исследователей полагают, что такой подход чреват упрощением оценки среды проживания, когда разноплановые компоненты (экономический, социальный, экологический) объединяются в единую оценку (индекс) [14, 23]. Оперирование же четырьмя компонентами (индексами), сложно переплетающимися между собой, позволяет многогранно оценивать среду проживания и ее влияние на состояние здоровья населения.

Кроме того, следует отметить, что зарубежные индексы депривации рассчитываются не ежегодно, а по мере необходимости корректируются более ранние версии. Разработанные ранее российские региональные индексы (как правило, характеризующие качество жизни в регионах) также отражают ситуацию не системно, а только за какой-то определенный временной период [11—14]. С одной стороны, такой подход упрощает практическое применение индексов депривации или качества жизни, с другой — несколько обедняет временну´ю шкалу индекса. Конечно, количественные и качественные (квинтили) значения разработанных нами индексов демонстрируют невысокую динамику изменчивости в большинстве регионов. Однако изменчивость все-таки есть, и для разных регионов временной интервал изменения значений индексов может существенно различаться.

Следует отметить, что нам не удалось выделить организационно-медицинский индекс ни ранее, ни в настоящем исследовании. В текущей работе использовано несколько организационно-медицинских региональных характеристик, однако они не объединились в устойчивый фактор (индекс). Более того, данные характеристики разнопланово коррелировали с Экономическим, Демографическим, Промышленным и Социальным индексами в разные годы, что не позволило ввести их в состав разработанных индексов.

С точки зрения научного применения, исходя из данных литературы и полученных нами ранее результатов, разработанные индексы можно применять для анализа влияния региональной среды проживания на состояние здоровья населения как популяционных показателей (смертность и заболеваемость), так и индивидуальных рисков заболеваний и факторов риска их развития. Кроме того, региональные индексы будет полезно учитывать даже в тех исследованиях, которые не ставят перед собой целью анализ влияния среды обитания на здоровье. Например, при многоцентровых исследованиях, включающих сразу несколько регионов России, региональные индексы можно учитывать в качестве ковариат, которые могут оказать теоретическое влияние на изучаемое явление. В таком качестве для устранения возможного модифицирующего влияния среды проживания очень часто применяются депривационные индексы за рубежом.

Несомненно, что региональные индексы целесообразно использовать при мониторинге популяционных показателей здоровья населения, а также при оценке эффективности профилактических воздействий на региональную смертность, заболеваемость и продолжительность жизни. Кроме того, можно учитывать региональные особенности проживания при формировании медико-организационной и профилактической политики, разработке и оценке эффективности программ здравоохранения. Следует отметить, что зарубежные территориальные индексы зачастую используются в системе медицинского страхования в качестве предикторов возможного ухудшения состояния здоровья и смерти и, в конченом счете, для расчета страховых рисков.

Заключение

В ходе исследования разработаны региональные индексы для территорий Российской Федерации за 2005—2022 гг., характеризующие среду проживания населения. Разработанные индексы адекватны с точки зрения статистических методов их формирования и с позиций воспроизводимости и схожести за отдельные годы. Всего выделено 4 региональных индекса (Экономический, Демографический, Промышленный, Социальный), представлены количественные и качественные значения для всех регионов России за период с 2005 по 2022 г. Предложены возможные пути применения данных индексов в научной и практической деятельности здравоохранения.

Вклад авторов: концепция и дизайн исследования — Максимов С.А.; сбор и обработка материала — Максимов С.А.; статистическая обработка данных — Максимов С.А.; написание текста — Максимов С.А.; научное редактирование — Шальнова С.А., Драпкина О.М.

Финансирование: исследование проведено в рамках госзадания №124013100902-3.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Authors contribution: study design and concept — Maksimov S.A.; data collection and processing — Maksimov S.A.; statistical analysis — Maksimov S.A.; text writing — Maksimov S.A.; scientific editing — Shalnova S.A., Drapkina O.M.

Financial Support: the research was carried out within the framework of a state task No.124013100902-3.

Приложение 1. Характеристики региональных показателей, отобранных для разработки индексов

Примечание. Если в «Комментариях» не указано иное, то показатели представлены за период 2005—2022 гг. По всем показателям республика Крым и г. Севастополь указаны с 2014 г., если в «Комментариях» не указано иное.