К вопросу теории оценки не канцерогенного риска для здоровья, связанного со средовыми факторами

НИИ комплексных проблем гигиены и профессиональных заболеваний СО РАМН, г. Новокузнецк, Россия

Ключевым вопросом при беспороговой оценке риска не канцерогенных токсических воздействий атмосферных примесей является методика исчисления единичных факторов риска, то есть рисков на единицу концентрации загрязнителя [2]. В работе В.М. Прусакова и Э.А. Вержбицкой приводится методика оценки единичных коэффициентов, основанная на регрессионном увеличении показателей заболеваемости населения при росте загрязнения на единицу суммы отношений концентраций вредных примесей к их среднесуточным ПДК [1]. Авторы предлагают расчет коэффициента риска для каждого вещества, исходя из предположения о том, что в отношениях к ПДК суммарная концентрация всех веществ, равная единице и дающая определенный процент прироста дополнительного числа случаев заболеваемости, может быть представлена только одним из веществ суммы.

Данный способ установления единичных факторов не канцерогенного риска предлагаем дополнить с использованием некоторых методик многомерного статистического анализа. Во-первых, прирост показателя заболеваемости исчисляется исходя из увеличения на единицу каждой из главных компонент (или каждого из главных факторов) атмосферного загрязнения. Для этого необходимо получить уравнения множественной регрессии между результативными признаками заболеваемости и главными компонентами, которые не коррелируют между собой и, таким образом, снимается вопрос о мультиколлинеарности концентраций атмосферных примесей, характерный для множественного регрессионного анализа в системе «состояние здоровья населения - загрязнение воздушного бассейна». Точно определить имеет ли регрессия на главных компонентах преимущество перед регрессией суммации загрязнителей сказать нельзя. Однако следует отметить, что в этом случае мы имеем не один воздействующий фактор, а несколько. При этом можно вычленить компоненты, а следовательно и сами загрязнители, имеющие в данных конкретных условиях слабую линейную зависимость с показателем заболеваемости и по которым необходимо использование нелинейных регрессионных методов. Во-вторых, возможно исчисление прироста показателя заболеваемости с ростом на единицу значения дискриминантной функции. Линейная регрессия между показателем состояния здоровья населения и значением дискриминантной функции, характеризующей загрязнение воздушного бассейна, может быть применена для расчета единичных факторов риска по отдельным атмосферным примесям, так как между их концентрациями и параметром дискриминации будет установлена функциональная связь. Таким образом, при оценке единичных коэффициентов риска не канцерогенных эффектов применение методов многомерного статистического анализа считаем возможным для уточнения влияния конкретных атмосферных загрязнителей на состояние здоровья населения промышленных центров.

Совместное влияние атмосферных загрязнений и метеорологических условий на показатели обращаемости населения в медицинские учреждения может характеризоваться следующим регрессионным соотношением: Y=b1*P+b2*S+a, где Р – комплексный показатель загрязнения воздуха; S – показатель жесткости погоды; b1 и b2 – коэффициенты множественной регрессии; Y – интенсивный суточный показатель обращаемости населения за скорой медицинской помощью (именно данный показатель доступен для анализа в большинстве медицинских информационно -аналитических центрах городов РФ). Вышеприведенное уравнение неплохо аппроксимирует рассматриваемые зависимости в переходный период года, несмотря на возможную корреляционную связь между уровнем загрязнения и влажностью воздуха. В качестве факторных признаков следует использовать как текущие значения P и S, так и их лагированные значения. В зимний и летний периоды года существует тесная корреляционная зависимость между температурой воздуха и уровнем загрязнения приземного слоя воздуха. В связи с этим возникает проблема мультиколлинеарности факторных признаков. Данная проблема может быть решена следующими методами: 1) переход к совмещенному уравнению регрессии, отражающему не только влияние факторов, но и их взаимодействие: возможно построение следующего совмещенного уравнения: Y=b1*P+b2*S+b12*P*S+a; 2) переход к уравнениям приведенной формы, для этого в уравнение регрессии производится подстановка рассматриваемого фактора через выражение его из другого уравнения: так, жесткость погоды можно регрессионно выразить через такие метеорологические параметры как скорость ветра (при наличии опасной скорости ветра, характеризующей высотные источники в большинстве городов РФ, линейная корреляция этого параметра с уровнем загрязнения воздуха отсутствует), междусуточный и суточный перепады температуры, атмосферное давление (через их как текущие значения, так и через лагированные значения). При наличии в уравнении значительного количества факторных признаков следует рекомендовать методы, которые сводят к нулю межфакторную корреляцию – переход от исходных переменных к их линейным комбинациям некоррелированным друг с другом (метод главных компонент). Таким образом, множественный регрессионный анализ с использованием многомерных статистических методов может применяться для характеристики совместного влияния метеорологических и антропогенных факторов на показатели здоровья населения.