Кластерный подход в изучении рисков здоровью населения, обусловленных контаминацией пищевых продуктов тяжелыми металлами

Автор: Горбачев Д.О.

Журнал: Анализ риска здоровью @journal-fcrisk

Рубрика: Оценка риска в гигиене

Статья в выпуске: 1 (45), 2024 года.

Бесплатный доступ

Пищевые продукты являются не только источником энергии и незаменимых веществ, но и антропогенных контаминантов - тяжелых металлов. Целью исследования являлась оценка риска здоровью населения, обусловленного контаминацией пищевых продуктов тяжелыми металлами, с учетом особенностей пищевых предпочтений. Проведено эпидемиологическое исследование фактического питания взрослого населения Самарской области, объем выборки составил 1856 человек. На первом этапе с помощью факторного анализа установлена приверженность респондентов к определенной модели пищевого предпочтения, на втором этапе методом кластерного анализа сформировано пять однородных групп (кластеров) лиц со схожими типами питания. Первый кластер объединил лиц с максимальной приверженностью к высокому уровню потребления всех изучаемых пищевых продуктов, 2-й кластер характеризовался приверженностью к потреблению высококалорийной пищи - хлебобулочных, кондитерских, колбасных изделий, картофеля, яиц, сыра. У лиц из 3-го кластера отмечено выраженное предпочтение потребления овощей, фруктов и молочных продуктов. Лица из 4-го кластера имели минимальную приверженность ко всем изучаемым пищевым продуктам. Пятый кластер представлен лицами, имеющими максимальные предпочтения к потреблению мяса и мясных продуктов, копченостей, маринованных продуктов, соленой рыбы. Содержание кадмия, ртути, свинца, мышьяка в пищевых продуктах оценивали атомно-абсорбционным и фотометрическим методами. Использовались данные Регионального информационного фонда социально-гигиенического мониторинга Управления Роспотребнадзора по Самарской области. Оценка риска канцерогенных и неканцерогенных эффектов проводилась с учетом современных методических подходов в каждом из пяти сформированных кластеров. Установлено, что во всех сформированных пищевых кластерах коэффициенты опасности при поступлении контаминантов в медианной концентрации и по 90-му процентилю не превышали допустимого уровня. Во всех кластерах наибольшему риску подвергается эндокринная система (HI = 1,68 ÷ 1,25). Во всех кластерах уровень индивидуального и популяционного канцерогенного риска был сформирован мышьяком (медианная концентрация). Риск был максимальным среди лиц, чьи рационы отличались высокими уровнями потребления высококалорийных изделий. Применение кластерного подхода позволяет выявлять наиболее уязвимые группы населения с точки зрения рисковой нагрузки для принятия управленских решений и проведения профилактических мероприятий.

Еще

Контаминация, тяжелые металлы, кластерный анализ, риски здоровью населения, фактическое питание, пищевые предпочтения, канцерогенный риск, неканцерогенный риск

Короткий адрес: https://sciup.org/142240724

IDR: 142240724   |   DOI: 10.21668/health.risk/2024.1.05

Текст научной статьи Кластерный подход в изучении рисков здоровью населения, обусловленных контаминацией пищевых продуктов тяжелыми металлами

Горбачев Дмитрий Олегович – доктор медицинских наук, доцент, заведующий кафедрой общей гигиены (e-mail: ; тел.: 8 (846) 374-10-04 (доб. 4617); ORCID: .

нию тяжелых металлов в значительных концентрациях в объектах окружающей среды [3]. Ряд тяжелых металлов, к которым относятся никель, железо, магний, медь и цинк, в пищевых продуктах в низких концентрациях являются важными компонентами при реализации важнейших биологических функций организма, в частности, метаболических процессов (цитохром и ферментные функции) [4, 5]. Другие элементы, к которым относятся свинец, кадмий, ртуть, мышьяк и алюминий, оказывают токсическое воздействие на организм даже в низких концентрациях, при этом не имея существенной биологической ценности для человека, и классифицируются как несущественные для метаболических и биологических функций [6–8].

Неблагоприятное влияние тяжелых металлов обусловлено острыми или хроническими токсическими эффектами на основные метаболические процессы, кумулятивность тяжелых металлов в органах и системах организма приводит к нарушениям антиоксидантной защиты, повышая риск развития окислительного стресса [9]. При этом формируются риски развития злокачественных новообразований, репродуктивных нарушений, заболеваний сердечнососудистой, эндокринной и нервной систем [10].

По данным ВОЗ, по состоянию на 1 июня 2020 г. мышьяк, кадмий, свинец и ртуть входят в число 10 химических веществ, вызывающих серьезную озабоченность в области общественного здравоохранения [11]. Несмотря на то, что токсичность этих элементов общеизвестна, их разнообразное технологическое, медицинское и сельскохозяйственное применение до сих пор представляет огромную угрозу для здоровья человека.

В отечественных исследованиях по оценке риска, обусловленного контаминацией пищевых продуктов, в основном используются данные Федеральной службы государственной статистики о среднедушевом годовом потреблении основных групп пищевых продуктов [12–14]. С одной стороны, данная методика упрощает процедуру оценки риска и не требует проведения специальных эпидемиологических исследований питания населения, с другой стороны, в данном случае мы получаем усредненные показатели риска без учета особенностей пищевых предпочтений в различных группах населения. Тем не менее в литературе встречаются исследования, касающиеся оценки рисков, основанных на данных фактического питания, получаемых методами 24-часового (суточного) воспроизведения рациона и частотной оценки рациона, что дает более точную оценку рисковой нагрузки, необходимую для принятия управленских решений и проведения профилактических мероприятий [15]. Кроме того, расчет экспозиции контаминантами в соответствии с действующими на территории РФ рекомендациями проводится, исходя из стандартной величины массы тела в 70 кг, аналогичным образом и в зарубежных работах используется подход учета средней массы тела в обследованной группе. В част- ности, на основании последних статистических данных, представленных Национальной комиссией здравоохранения КНР в 2020 г., средняя масса тела взрослых мужчин и женщин составила 69,6 и 59 кг соответственно и учитывалась при расчете неканцерогенного и канцерогенного рисков, при этом использование в расчетах индивидуальных значений массы тела позволяет повысить точность определения рисковой нагрузки [16].

Таким образом, в настоящее время весьма актуальным остается решение гигиенической проблемы по оценке риска здоровью населения, обусловленного контаминацией пищи тяжелыми металлами, с учетом использования эпидемиологических методов на основе индивидуальной оценки структуры рациона, что в конечном счете позволит получать наиболее точные результаты рисковой нагрузки, принимать управленческие решения по снижению указанного риска в различных группах населения с учетом индивидуальных пищевых предпочтений.

Цель исследования – оценка риска здоровью населения, обусловленного контаминацией пищевых продуктов тяжелыми металлами, на основе кластерного анализа фактического питания.

Материалы и методы. Объект исследования – взрослое трудоспособное население, постоянно проживающее на территории Самарской области ( n = 1856), включающее работников региональных промышленных предприятий топливно-энергетического комплекса, автомобилестроения, пищевых производств, офисного сектора, учреждений здравоохранения, образования и агропромышленного комплекса. Для анализа фактического питания были составлены опросники на основе частотной оценки рационов, учитывающие потребление различных групп пищевых продуктов с учетом размера порций за предыдущий месяц, для наглядности использовался атлас фотографий продуктов.

На первом этапе оценки фактического питания с помощью факторного анализа получена приверженность к определенной модели пищевого предпочтения, модели питания включали пищевые продукты с величиной факторной нагрузки более 0,3. На втором этапе проведены кластеризация групп лиц со схожими пищевыми предпочтениями (выделение однородных групп методом k-средних МакКина, построение дендрограмм методом Варда, расстояние – Евклидово), дисперсионный анализ. При проведении анализа дендрограмм (объединение методом Варда, расстояние – Евклидово) получены средние значения приверженности к моделям питания (M ± SD). На основе проведенного дисперсионного анализа по сформированным пищевым кластерам получены высокозначимые различия средней приверженности (р < 0,001) по каждой модели питания. Отрицательные значения приверженности свидетельствовали о низком уровне потребления пищевых продуктов в конкретной модели питания, положительные значения – о высоком уровне по- требления пищевых продуктов. При этом в основу формирования конкретного кластера легли наибольшие значения приверженности к потреблению продуктов (модели питания) с величиной факторной нагрузки более 0,3. На основе полученных данных проведена систематизация рационов в авторском программном комплексе «Нутри-проф» (версия 2.9) с однородными пищевыми предпочтениями, позволившая определить потребление основных групп пищевых продуктов в каждом из пяти сформированных кластеров питания [17]. Далее была проведена оценка канцерогенных и неканцерогенных рисков, связанных с поступлением тяжелых металлов с пищевыми продуктами, в каждом из пяти пищевых кластеров. Контаминация пищевых продуктов тяжелыми металлами, потребляемых населением, оценивалась по кадмию, ртути, свинцу, мышьяку. Пищевые продукты были представлены следующими группами: хлеб и хлебные продукты, масло растительное и другие жиры, молоко и молочные продукты, мясо и мясные продукты, яйцо, рыба и рыбные продукты, сахар и кондитерские изделия, фрукты и ягоды, овощи и бахчевые, картофель. В анализе использовались данные Регионального информационного фонда социально-гигиенического мониторинга Управления Роспотребнадзора по Самарской области, всего было проанализировано 82 354 результата исследований проб за 12-летний период. При расчете экспозиции учитывалась концентрация контаминантов в медианных значениях и в максимальных – 90-й процентиль с учетом значения средней массы тела, рассчитанной в каждом конкретном кластере по данным измерения массы тела респондентов. Оценка риска канцерогенных и неканцерогенных эффектов проводилась в соответствии с МУ 2.3.7.2519-09 «Определение экспозиции и оценка риска воздействия химических контаминантов пищевых продуктов на население»1 и Р 2.1.10.1920-04 «Руководство по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду»2. Рассчитывался неканцерогенный риск (HQ) воздействия контаминанта с учетом экспозиции и референтного (безопасного) уровня воздействия, а также суммарный индекс опасности (HI) при комбинированном воздействии контаминантов, обладающих однонаправленным действием. Для расчета индивидуальных и популяционных канцерогенных рисков учитывалась среднесуточная доза контаминанта в течение жизни и фактор наклона. Статистическая обработка проводилась с применением современных методов обработки информации в компьютерной программе SPSS 25.

Результаты и их обсуждение. При проведении оценки фактического питания населения были обнаружены закономерности, свидетельствующие о схожем характере пищевого предпочтения среди обследованных лиц. На первом этапе статистической обработки данных с применением факторного анализа были сформированы пять моделей питания с учетом пищевых предпочтений по потреблению различных пищевых продуктов с факторной нагрузкой более 0,3. Модель питания № 1 характеризовалась разнообразием потребления различных продуктов растительного и животного происхождения и не имела четкой направленности. Модель питания № 2 характеризовалась избыточностью потребления продуктов с высокой степенью калорийности (хлебобулочных изделий, макарон, картофеля, кондитерских изделий, масел, колбас, сыров). Модель питания № 3 отличалась высокими факторными нагрузками при потреблении пищевых продуктов растительного происхождения (овощей, фруктов, орехов). Основу модели питания № 4 составили молочные продукты, рыба и яйца. Модель питания № 5 отличалась мясо-солевой направленностью за счет значительного потребления мясопродуктов, в том числе колбас, копченостей, соленой рыбы и маринованных овощей. Поскольку у каждого обследованного имелась приверженность в той или иной степени к полученным моделям питания, на втором этапе применялось кластерное решение, позволившее сформировать однородные группы лиц (выделение однородных групп осуществлено методом k -средних МакКина), далее был проведен предварительный анализ дендрограмм, получены средние значения приверженности к моделям питания ( M ± SD ). На основе проведенного дисперсионного анализа по сформированным пищевым кластерам получены высокозначимые различия средней приверженности ( р < 0,001) по каждой модели питания (табл. 1).

Для лиц, находящихся в первом кластере, отмечена одинаковая максимальная приверженность ко всем пяти моделям питания с высоким уровнем потребления всех изучаемых пищевых продуктов. Для лиц, находящихся во втором кластере, была характерна высокая приверженность к потреблению высококалорийных изделий – хлебобулочных изделий, картофеля, кондитерских изделий, колбасных изделий, яиц, сыра (модель № 2). Для лиц из 3-го кластера отмечено выраженное предпочтение в потреблении овощей и фруктов, а также молочных продуктов (модели № 3 и 4). Лица из 4-го кластера, в отличие от лиц из 1-го кластера, имели приверженность ко всем моделям питания, но с низким уровнем потребления всех изучаемых пищевых продуктов. Основу 5-го кластера составили лица, имеющие максимальные предпочтения к потреблению мяса и мясных продуктов, копченостей, маринованных продуктов, соленой рыбы (модель № 5).

С использованием авторского программного комплекса «Нутри-проф» (версия 2.9) для каждого пищевого кластера получены данные потребления основных групп пищевых продуктов (табл. 2).

Для последующей оценки экспозиции и коэффициента опасности были использованы данные о содержании тяжелых металлов в основных группах пищевых продуктов в значениях медианной концен- трации (Me) и концентрации по 90-му процентилю (табл. 3).

Для всех четырех изучаемых тяжелых металлов в каждой группе лиц со схожими пищевыми предпочтениями были рассчитаны величина экспозиции и значения индекса опасности при различных условиях поступления в медианных значениях ( Ме ) концентрации контаминантов и по 90-му процентилю (табл. 4).

Во всех кластерах коэффициенты опасности ( HQ ) при поступлении контаминантов в медианной концентрации и по 90-му процентилю не превышали допустимого уровня.

Таблица 1

Параметры приверженности лиц определенным моделям питания, M ± SD

Модель питания

Кластер 1

Кластер 2

Кластер 3

Кластер 4

Кластер 5

Р

№ 1

1,43 ± 1,73

-0,18 ± 1,21

0,86 ± 1,54

-0,28 ± 0,51

0,28 ± 1,21

< 0,001

№ 2

2,19 ± 1,57

1,54 ± 0,73

-0,78 ± 0,81

-0,37 ± 0,42

-0,19 ± 0,86

< 0,001

№ 3

1,72 ± 1,55

-0,08 ± 1,23

1,69 ± 1,48

-0,27 ± 0,44

-0,23 ± 0,79

< 0,001

№ 4

1,62 ± 1,88

-0,25 ± 1,23

0,67 ± 1,53

-0,17 ± 0,52

0,25 ± 1,27

< 0,001

№ 5

1,58 ± 2,83

-0,21 ± 0,79

-0,59 ± 0,77

-0,24 ± 0,39

1,54 ± 0,76

< 0,001

Таблица 2

Медианные значения потребления основных групп пищевых продуктов в зависимости от кластера питания, г/сут

Группа пищевых продуктов

Кластер

1

2

3

4

5

Хлеб и хлебные продукты

243,3

253,2

173,4

137,3

231,8

Масло растительное и другие жиры

47,7

50,1

34,5

28,8

51,0

Молоко и молочные продукты

130,4

133,4

140,0

129,3

132,1

Мясо и мясные продукты

143,6

152,3

80,5

77,0

170,7

Яйцо

22,7

19,7

17,5

19,7

26,0

Рыба и рыбные продукты

17,5

18,9

14,2

18,6

23,8

Сахар и кондитерские изделия

50,4

63,3

39,7

43,0

42,2

Фрукты и ягоды

114,0

105,8

149,9

126,8

101,9

Овощи и бахчевые

151,0

144,9

186,8

138,1

141,6

Картофель

76,2

85,5

92,3

72,9

81,6

Таблица 3

Содержание тяжелых металлов в группах пищевых продуктов, мг/кг

Группа пищевых продуктов

Кадмий

Ртуть

Свинец

Мышьяк

Ме

90

Ме

90

Ме

90

Ме

90

Хлеб и хлебные продукты

0,011

0,0258

0,0033

0,0112

0,0474

0,158

0,006

0,0087

Масло растительное и другие жиры

0,0087

0,0232

0,0034

0,00776

0,0223

0,0737

0,0040

0,0068

Молоко и молочные продукты

0,0134

0,0155

0,0017

0,0031

0,0362

0,0655

0,0074

0,0084

Мясо и мясные продукты

0,0073

0,0264

0,0052

0,01277

0,0441

0,111

0,0041

0,0048

Яйцо

0,0037

0,0042

0,0034

0,00461

0,0248

0,056

0,008

0,0094

Рыба и рыбные продукты

0,0122

0,0364

0,0162

0,04733

0,0749

0,2552

0,005

0,0092

Сахар и кондитерские изделия

0,0124

0,0262

0,0041

0,01769

0,0312

0,1047

0,0061

0,0069

Фрукты и ягоды

0,0112

0,0114

0,0023

0,00561

0,0256

0,0712

0,005

0,0092

Овощи и бахчевые

0,0056

0,0158

0,0022

0,00913

0,0361

0,133

0,002

0,0077

Картофель

0,0055

0,0073

0,0018

0,0088

0,0605

0,1273

0,006

0,0081

Таблица 4

Значения экспозиции, мг/кг, и коэффициентов опасности с учетом пищевых предпочтений и различных сценариев поступления контаминантов

Группа пищевых продуктов

Кластер

1

2

3

4

5

Exp Мe Exp 90

Exp Мe Exp 90

Exp Мe Exp 90

Exp Мe Exp 90

Exp Мe Exp 90

Кадмий

Хлеб и хлебные продукты

3,08E-05

7,21E-05

3,20E-05

7,51E-05

2,20E-05

5,15E-05

1,74E-05

4,07E-05

2,93E-05

6,87E-05

Масло растительное и другие жиры

4,77E-06

1,27E-05

5,01E-06

1,34E-05

3,45E-06

9,21E-06

2,90E-06

7,74E-06

5,07E-06

1,35E-05

Молоко и молочные продукты

2,01E-05

2,32E-05

2,06E-05

2,38E-05

2,16E-05

2,49E-05

1,99E-05

2,30E-05

2,03E-05

2,35E-05

Мясо и мясные продукты

1,20E-05

4,36E-05

1,27E-05

4,61E-05

6,76E-06

2,44E-05

6,76E-06

2,44E-05

1,43E-05

5,18E-05

Яйцо

9,67E-07

1,10E-06

8,39E-07

9,52E-07

7,46E-07

8,46E-07

8,39E-07

9,52E-07

1,11E-06

1,26E-06

Рыба и рыбные продукты

2,46E-06

7,34E-06

2,65E-06

7,91E-06

2,00E-06

5,96E-06

2,61E-06

7,79E-06

3,34E-06

9,97E-06

Сахар и кондитерские изделия

7,19E-06

1,52E-05

9,02E-06

1,91E-05

5,70E-06

1,20E-05

6,13E-06

1,30E-05

6,01E-06

1,27E-05

Фрукты и ягоды

1,47E-05

1,49E-05

1,36E-05

1,39E-05

1,93E-05

1,96E-05

1,63E-05

1,66E-05

1,31E-05

1,34E-05

Овощи и бахчевые

9,72E-06

2,74E-05

9,33E-06

2,63E-05

1,20E-05

3,39E-05

8,89E-06

2,51E-05

9,12E-06

2,57E-05

Картофель

4,81E-06

6,39E-06

5,40E-06

7,17E-06

5,84E-06

7,75E-06

4,61E-06

6,11E-06

5,16E-06

6,85E-06

HQ

0,22

0,45

0,22

0,46

0,19

0,38

0,17

0,33

0,21

0,45

Ртуть

Хлеб и хлебные продукты

1,04E-05

3,54E-05

1,08E-05

3,68E-05

7,44E-06

2,53E-05

5,88E-06

2,00E-05

9,93E-06

3,37E-05

Масло растительное и другие жиры

2,10E-06

4,80E-06

2,21E-06

5,05E-06

1,52E-06

3,48E-06

1,28E-06

2,93E-06

2,24E-06

5,11E-06

Молоко и молочные продукты

2,88E-06

5,25E-06

2,95E-06

5,37E-06

3,09E-06

5,64E-06

2,86E-06

5,21E-06

2,92E-06

5,32E-06

Мясо и мясные продукты

9,70E-06

2,38E-05

1,03E-05

2,52E-05

5,44E-06

1,34E-05

5,44E-06

1,34E-05

1,15E-05

2,83E-05

Яйцо

1,00E-06

1,36E-06

8,71E-07

1,18E-06

7,74E-07

1,05E-06

8,71E-07

1,18E-06

1,15E-06

1,56E-06

Рыба и рыбные продукты

3,69E-06

1,08E-05

3,98E-06

1,16E-05

3,00E-06

8,76E-06

3,92E-06

1,15E-05

5,01E-06

1,47E-05

Сахар и кондитерские изделия

2,68E-06

1,16E-05

3,37E-06

1,45E-05

2,13E-06

9,19E-06

2,29E-06

9,88E-06

2,25E-06

9,69E-06

Фрукты и ягоды

3,40E-06

8,30E-06

3,16E-06

7,70E-06

4,48E-06

1,09E-05

3,79E-06

9,24E-06

3,04E-06

7,43E-06

Овощи и бахчевые

4,31E-06

1,79E-05

4,14E-06

1,72E-05

5,34E-06

2,22E-05

3,95E-06

1,64E-05

4,05E-06

1,68E-05

Картофель

1,78E-06

8,70E-06

2,00E-06

9,77E-06

2,16E-06

1,06E-05

1,70E-06

8,33E-06

1,91E-06

9,33E-06

HQ

0,14

0,42

0,14

0,44

0,11

0,36

0,1

0,32

0,14

0,44

Свинец

Хлеб и хлебные продукты

1,04E-05

3,54E-05

1,08E-05

3,68E-05

7,44E-06

2,53E-05

5,88E-06

2,00E-05

9,93E-06

3,37E-05

Масло растительное и другие жиры

2,10E-06

4,80E-06

2,21E-06

5,05E-06

1,52E-06

3,48E-06

1,28E-06

2,93E-06

2,24E-06

5,11E-06

Молоко и молочные продукты

2,88E-06

5,25E-06

2,95E-06

5,37E-06

3,09E-06

5,64E-06

2,86E-06

5,21E-06

2,92E-06

5,32E-06

Мясо и мясные продукты

9,70E-06

2,38E-05

1,03E-05

2,52E-05

5,44E-06

1,34E-05

5,44E-06

1,34E-05

1,15E-05

2,83E-05

Яйцо

1,00E-06

1,36E-06

8,71E-07

1,18E-06

7,74E-07

1,05E-06

8,71E-07

1,18E-06

1,15E-06

1,56E-06

Рыба и рыбные продукты

3,69E-06

1,08E-05

3,98E-06

1,16E-05

3,00E-06

8,76E-06

3,92E-06

1,15E-05

5,01E-06

1,47E-05

Сахар и кондитерские изделия

2,68E-06

1,16E-05

3,37E-06

1,45E-05

2,13E-06

9,19E-06

2,29E-06

9,88E-06

2,25E-06

9,69E-06

Фрукты и ягоды

3,40E-06

8,30E-06

3,16E-06

7,70E-06

4,48E-06

1,09E-05

3,79E-06

9,24E-06

3,04E-06

7,43E-06

Овощи и бахчевые

4,31E-06

1,79E-05

4,14E-06

1,72E-05

5,34E-06

2,22E-05

3,95E-06

1,64E-05

4,05E-06

1,68E-05

Картофель

1,78E-06

8,70E-06

2,00E-06

9,77E-06

2,16E-06

1,06E-05

1,70E-06

8,33E-06

1,91E-06

9,33E-06

HQ

0,15

0,42

0,15

0,44

0,13

0,38

0,11

0,33

0,15

0,43

Мышьяк

Хлеб и хлебные продукты

1,90E-05

2,75E-05

1,97E-05

2,86E-05

1,35E-05

1,96E-05

1,07E-05

1,55E-05

1,81E-05

2,62E-05

Масло растительное и другие жиры

2,48E-06

4,21E-06

2,60E-06

4,43E-06

1,79E-06

3,05E-06

1,51E-06

2,56E-06

2,63E-06

4,48E-06

Молоко и молочные продукты

1,25E-05

1,42E-05

1,28E-05

1,46E-05

1,35E-05

1,53E-05

1,24E-05

1,41E-05

1,27E-05

1,44E-05

Мясо и мясные продукты

7,64E-06

8,20E-06

8,08E-06

8,67E-06

4,29E-06

4,60E-06

4,29E-06

4,60E-06

9,09E-06

9,75E-06

Яйцо

2,36E-06

2,66E-06

2,05E-06

2,31E-06

1,82E-06

2,05E-06

2,05E-06

2,31E-06

2,70E-06

3,04E-06

Рыба и рыбные продукты

1,14E-06

2,05E-06

1,23E-06

2,21E-06

9,25E-07

1,67E-06

1,21E-06

2,18E-06

1,55E-06

2,79E-06

Сахар и кондитерские изделия

4,19E-06

4,52E-06

5,26E-06

5,67E-06

3,32E-06

3,58E-06

3,58E-06

3,85E-06

3,51E-06

3,78E-06

Фрукты и ягоды

7,40E-06

1,33E-05

6,87E-06

1,24E-05

9,73E-06

1,75E-05

8,24E-06

1,48E-05

6,62E-06

1,19E-05

Овощи и бахчевые

3,92E-06

1,51E-05

3,76E-06

1,45E-05

4,85E-06

1,87E-05

3,59E-06

1,38E-05

3,68E-06

1,42E-05

Картофель

5,93E-06

7,91E-06

6,66E-06

8,88E-06

7,19E-06

9,59E-06

5,68E-06

7,57E-06

6,36E-06

8,48E-06

HQ

0,22

0,33

0,23

0,34

0,2

0,32

0,18

0,27

0,22

0,33

При этом по итогам оценки коэффициентов опасности наибольший неканцерогенный риск при различных сценариях поступления контаминантов обусловлен поступлением свинца в 1, 2-м и 5-м кластерах, кадмия – в 1, 2-м и 5-м кластерах. Наибольший неканцерогенный риск, обусловленный поступлением с пищей ртути, характерен для 1, 2-го и 5-го кластеров, связанный с поступлением мышьяка – для 2-го кластера. Результаты исследований В.М. Боева с соавт. установили, что HQ при поступлении отдельных контаминантов, а также HI при комбинированном поступлении свинца, кадмия, мышьяка и ртути с пищевыми продуктами в медианных концентрациях и по 90-му процентилю соответствовали допустимому уровню [18]. В работах А.Г. Сетко с соавт. оценка неканцерогенного риска показала, что величина риска в динамике с 2007–2015 гг. по приоритетным загрязнителям (нитратам, ртути, мышьяку, кадмию) соответствовала допустимому уровню ( HQ ≤ 1) [19].

Изучение вклада конкретных групп пищевых продуктов, формирующих максимальную рисковую нагрузку по индексу опасности, показало, что хлеб и хлебные продукты играют основную роль в формировании рисков как при поступлении всех изучаемых контаминантов в медианных значениях концентрации, так и в концентрации контаминантов по 90-му процентилю в первом и втором кластерах питания, при этом наибольший вклад обусловлен поступлением свинца и кадмия в максимальных концентрациях с данным видом пищевой продукции (табл. 5).

Вклад потребления молока и молочных продуктов в формирование коэффициента опасности по кадмию в медианных концентрациях отмечен в максимальных значениях в 3-м и 4-м кластерах (21,7–23,1 %). На долю мясопродуктов при формировании коэффициента опасности с учетом поступления ртути в медианных концентрациях приходится от 17 до 26,2 %, наибольший вклад характерен для 1, 2-го и 5-го кластеров. При рассмотрении вклада сахара и кондитерских изделий в формирование коэффициента опасности по 90-му процентилю показано, что максимальные значения 10,8 и 10,1 % приходятся на 4-й кластер питания за счет поступления ртути. Растительная направленность 3-го кластера указывает на максимальный вклад овощей и бахчевых в формирование коэффициента опасности по свинцу. Вклад потребления яиц, картофеля, рыбы и рыбных продуктов в среднем не превышает 10 % в формирование неканцерогенного риска по изучаемым контаминантам при различных сценариях поступления, что также определяется характером индивидуального потребления.

Анализ литературных данных по контаминации пищевых продуктов тяжелыми металлами показал, что в основе изучения рисковой нагрузки зачастую используются данные Федеральной службы государственной статистики о среднедушевом годовом потреблении основных групп пищевых продуктов, ко- торые свидетельствуют о региональных особенностях формирования рисковой нагрузки. Так, результаты оценки экспозиции тяжелыми металлами на территории Оренбургской области на основе среднедушевого потребления пищевых продуктов показали, что первое ранговое место по вкладу в общее значение экспозиции свинцом, кадмием и мышьяком занимали молоко и молочные продукты, второе и третье места по вкладу в общее значение экспозиции свинцом, кадмием и мышьяком занимали овощи и бахчевые и хлебные продукты соответственно, первое ранговое место по вкладу в общее значение экспозиции ртутью занимали овощи и бахчевые, второе – хлебные продукты, третье – молоко и молочные продукты [18]. Оценка неканцерогенного риска для здоровья населения 16 районов Республики Башкортостан от контаминации свинцом, кадмием, хромом, никелем, медью, цинком выявила три района с высокими значениями риска (HI = 1,01–1,34), обусловленного потреблением овощных культур населением данных районов [20]. На территории Саратовской области наибольший вклад в формирование неканцерогенного риска от загрязнения пищевых продуктов тяжелыми металлами вносили хлебные и молочные продукты [21]. В данном же исследовании был использован методический подход, который учитывает особенности пищевых предпочтений в исследуемой популяции, что позволяет более точно проводить оценку рисковой нагрузки, обусловленной контаминацией, выявлять наиболее уязвимые группы населения с точки зрения высокой рисковой нагрузки для принятия управленских решений и организации профилактических мероприятий.

Оценка индекса опасности при комбинированном воздействии тяжелых металлов на критические органы и системы была проведена в различных кластерах по пессимистическому сценарию потребления контаминантов с пищевыми продуктами в концентрации по 90-му процентилю. На основании полученных результатов показано, что наибольший суммарный индекс опасности при одновременном воздействии кадмия, ртути, свинца и мышьяка на эндокринную систему ( HI = 1,68) отмечен во 2-м кластере, наименьший уровень риска на указанную систему отмечен в 4-м кластере ( HI = 1,25). При комбинированном воздействии на нервную систему ртути, мышьяка и свинца в максимальной концентрации наибольшее значение суммарного индекса опасности также было характерно для 2-го кластера ( HI = 1,22), а минимальное – для 4-го кластера питания ( HI = 0,92). Риск неблагоприятного влияния на почки при поступлении кадмия и ртути оценивается как допустимый. Уровень риска при комбинированном поступлении ртути и свинца для репродуктивной системы, при поступлении мышьяка для сердечно-сосудистой системы, кожи и желудочнокишечного тракта, поступлении свинца для кроветворной системы характеризовался также как допустимый.

Таблица 5

Вклад пищевых продуктов, %, в формирование коэффициента опасности в различных кластерах питания с учетом перорального поступления контаминантов

Группа пищевых продуктов

Кластер питания

Кадмий

Ртуть

Свинец

Мышьяк

Ме

90

Ме

90

Ме

90

Ме

90

Хлеб и хлебные продукты

1

28,6

32,2

24,8

27,7

28,8

33,3

28,6

27,2

2

28,8

32,1

24,8

27,4

28,8

33,5

28,7

27,6

3

22,1

27,1

21,0

22,9

22,5

26,3

22,3

20,3

4

20,1

24,6

18,4

20,4

20,8

24,6

20,1

18,8

5

27,4

30,2

22,6

25,6

26,9

31,5

27,0

26,5

Масло растительное и другие жиры

1

4,4

5,7

5,0

3,8

2,7

3,0

3,7

4,2

2

4,5

5,7

5,1

3,8

2,7

3,1

3,8

4,3

3

3,5

4,8

4,3

3,2

2,1

2,4

3,0

3,2

4

3,4

4,7

4,0

3,0

2,1

2,4

2,8

3,1

5

4,7

5,9

5,1

3,9

2,8

3,2

3,9

4,5

Молоко и молочные продукты

1

18,7

10,4

6,9

4,1

11,8

7,4

18,9

14,1

2

18,5

10,2

6,7

4,0

11,6

7,3

18,6

14,1

3

21,7

13,1

8,7

5,1

13,9

8,8

22,1

15,8

4

23,1

13,9

8,9

5,3

15,0

9,6

23,4

17,1

5

19,0

10,3

6,6

4,0

11,7

7,4

19,0

14,6

Мясо и мясные продукты

1

11,2

19,4

23,1

18,6

15,8

13,8

11,5

8,9

2

11,5

19,7

23,4

18,7

16,1

14,1

11,7

9,1

3

6,8

12,8

15,4

12,1

9,7

8,6

7,1

5,2

4

7,8

14,8

17,0

13,6

11,4

10,1

8,1

6,1

5

13,4

22,8

26,2

21,5

18,4

16,3

13,6

9,9

Яйцо

1

0,9

0,5

2,4

1,1

1,4

1,1

3,6

2,7

2

0,8

0,4

2,0

0,9

1,2

0,9

3,0

2,3

3

0,8

0,4

2,2

1,0

1,2

0,9

3,0

2,2

4

1,0

0,6

2,7

1,2

1,6

1,3

3,9

2,9

5

1,0

0,6

2,6

1,2

1,6

1,3

4,0

3,1

Рыба и рыбные продукты

1

2,3

3,3

8,8

8,4

3,3

3,9

1,7

2,1

2

2,4

3,4

9,1

8,6

3,4

4,0

1,8

2,2

3

2,0

3,1

8,5

7,9

2,9

3,5

1,5

1,8

4

3,0

4,7

12,3

11,7

4,5

5,4

2,3

2,7

5

3,1

4,4

11,4

11,1

4,4

5,2

2,3

2,8

Сахар и кондитерские изделия

1

6,7

6,8

6,4

9,1

3,9

4,6

6,0

4,5

2

8,1

8,2

7,7

10,8

4,7

5,5

7,3

5,5

3

5,7

6,3

6,0

8,3

3,4

4,0

5,2

3,7

4

7,1

7,8

7,2

10,1

4,3

5,1

6,4

4,7

5

5,6

5,6

5,1

7,3

3,2

3,8

5,2

3,8

Фрукты и ягоды

1

13,7

6,7

8,1

6,5

7,3

7,0

11,2

13,5

2

12,2

5,9

7,2

5,7

6,5

6,3

10,0

12,2

3

19,4

10,3

12,7

9,9

10,5

10,2

16,0

18,5

4

18,9

10,0

11,8

9,4

10,4

10,2

15,5

18,4

5

12,3

5,9

6,9

5,6

6,4

6,2

9,9

12,0

Овощи и бахчевые

1

9,0

12,2

10,3

14,0

13,6

17,4

5,9

14,9

2

8,4

11,3

9,5

12,8

12,6

16,1

5,5

14,0

3

12,1

17,8

15,1

20,1

18,5

23,9

8,0

19,3

4

10,3

15,2

12,3

16,7

15,9

20,8

6,8

16,8

5

8,5

11,3

9,2

12,7

12,5

16,2

5,5

14,3

Картофель

1

4,5

2,9

4,2

6,8

11,5

8,4

8,9

7,9

2

4,9

3,1

4,6

7,3

12,4

9,1

9,7

8,7

3

5,9

4,1

6,1

9,6

15,3

11,3

11,8

10,0

4

5,3

3,7

5,3

8,5

14,1

10,5

10,7

9,3

5

4,8

3,0

4,3

7,1

12,1

8,9

9,5

8,6

Оценка индекса опасности при комбинированном воздействии тяжелых металлов на организм в аналогичных работах, проводимая без учета особенностей пищевых предпочтений в различных группах населения, установила, что самые высокие риски определены для эндокринной системы, ЦНС, репродуктивной системы [18]. Химическая контаминация пищи также оказывает негативное влияние и на детское население как на наиболее уязвимую категорию населения с несовершенными системами защи- ты от ксенобиотиков. Корреляционный анализ между химической контаминацией продуктов питания для детей раннего возраста и показателями первичной заболеваемости детского населения в Российской Федерации за 2012–2017 гг. установил взаимосвязь загрязнения потребляемой пищи изучаемыми тяжелыми металлами и первичной заболеваемостью эндокринной патологии как детей первого года жизни, так и детей от 0 до 14 лет по отдельным нозологиям: ожирение, инсулинзависимый и инсулиннеза-висимый сахарный диабет [22, 23]. Анализ указанных рисков необходим для прогнозирования развития неблагоприятных последствий со стороны ряда органов-мишеней при различных сценариях поступления контаминантов в различных возрастных группах [24–26].

Оценка канцерогенного риска с учетом перорального поступления кадмия, мышьяка и свинца показала, что при поступлении мышьяка в медианных значениях концентрации в 1, 2-м и 5-м кластерах уровень риска соответствовал третьему диапазону (индивидуальный риск в течение всей жизни более 1·10-4, но менее 1·10-3), неприемлемому для населения, при этом максимальный уровень канцерогенного риска был характерен для 2-го кластера (табл. 6). Канцерогенный риск, обусловленный поступлением кадмия и свинца в медианных концентрациях, во всех кластерах соответствовал предельно допустимому риску.

Анализ популяционного риска для населения Самарской области при комбинированном поступлении изучаемых контаминантов в медианной концентрации показал, что наибольшее число новых случаев – 1,76 на 10 тысяч населения было установлено во 2-м кластере, только за счет поступления мышьяка в медианной концентрации число новых случаев было максимальным также во 2-м кластере – 1,03 на 10 тысяч населения в течение 70 лет.

При изучении канцерогенных рисков с учетом поступления тяжелых металлов в максимальных концентрациях (90-й процентиль) установлено, что уровень указанного риска также соответствовал третьему диапазону (индивидуальный риск в течение всей жизни более 1·10-4, но менее 1·10-3), неприемлемому для населения, при поступлении мышьяка во всех кластерах, при поступлении кадмия – во 2-м кластере.

При комбинированном поступлении всех трех изучаемых контаминантов в максимальной концен- трации уровень канцерогенного риска соответствовал третьему диапазону во всех пяти кластерах. При этом наибольшее значение канцерогенного риска было отмечено во 2-м кластере.

Величина популяционного риска для населения Самарской области показала, что при поступлении мышьяка в концентрации по 90-му процентилю (пессимистический сценарий) во 2-м кластере вероятность возникновения онкологических заболеваний признана максимальной – 1,6 нового случая на 10 тысяч населения в течение 70 лет, при поступлении кадмия максимальная вероятность отмечена в 1-м кластере – 1,01 нового случая на 10 тысяч населения, при поступлении свинца максимальная вероятность выявлена для второго кластера – 0,73 нового случая на 10 тысяч населения в течение 70 лет. При комбинированном поступлении изучаемых контаминантов в концентрации по 90-му процентилю наибольшее число новых случаев – 3,33 на 10 тысяч населения – было установлено также во 2-м кластере.

Возникновение ряда злокачественных новообразований ЖКТ от перорального поступления канцерогенов с пищевыми продуктами было подтверждено эпидемиологическими исследованиями ряда авторов: так, для ободочной кишки приоритетными канцерогенами признаны кадмий, свинец и мышьяк, для рака ректосигмоидного соединения и прямой кишки приоритетными канцерогенами признан кадмий в продуктах питания [27, 28].

Таким образом, предложенная в ходе данного исследования оценка уровней рисков здоровью населения, обусловленных контаминацией пищевых продуктов тяжелыми металлами, с учетом кластеризации обследованных лиц по характеру пищевых предпочтений, а также с учетом фактической массы тела в каждом кластере позволяет наиболее точно проводить оценку указанных рисков и прогнозировать наступление неблагоприятных последствий в различных группах населения, указанная информация может использоваться для принятия управленческих решений, а также планирования деятельности в системе социально-гигиенического мониторинга. Кроме того, предложенный кластерный подход возможно использовать при оценке многосредового воздействия химических соединений на различные группы населения.

Таблица 6

Величина канцерогенного риска в различных кластерах питания по значениям концентрации тяжелых металлов с учетом различных сценариев поступления

Кластер питания

Мышьяк

Кадмий

Свинец

Ме

90

Ме

90

Ме

90

1

1,01E-04

1,51E-04

4,61E-05

9,62E-05

2,43E-05

7,05E-05

2

1,03Е-04

1,6Е-04

4,77E-05

1,01Е-04

2,53E-05

7,31E-05

3

9,11E-05

1,45Е-04

4,26E-05

8,16E-05

2,21E-05

6,37E-05

4

7,93E-05

1,23Е-04

3,69E-05

7,05E-05

1,89E-05

5,38E-05

5

1,01Е-04

1,51Е-04

4,59E-05

9,77E-05

2,48E-05

7,12E-05

Выводы. В ходе проведенного исследования на основе кластерного анализа фактического питания были сформированы пять групп населения со схожими пищевыми предпочтениями, получены данные о характере потребления основных групп пищевых продуктов в каждом кластере. Во всех кластерах коэффициенты опасности при поступлении контаминантов в медианной концентрации и по 90-му процентилю не превышали допустимого уровня, при этом наибольший неканцерогенный риск, обусловленный поступлением свинца, кадмия, ртути, выявлен среди лиц с высоким уровнем потребления всех изучаемых продуктов (первый кластер), кроме того, – среди лиц, чьи рационы отличались высокими уровнями потребления высококалорийных изделий из хлеба, картофеля, кондитерских изделий, продуктов переработки мяса и молока (второй кластер), а также среди обследованных с наибольшим потреблением мясных продуктов, продуктов переработки мяса, рыбы (пятый кластер).

На формирование рисковой нагрузки с учетом вклада основных групп пищевых продуктов влияют региональные аспекты потребления продуктов местного производства и ввозимых с других территорий. При различных сценариях поступления во всех сформированных пищевых кластерах наибольшему риску подвергается эндокринная система: максимальной уровень (HI = 1,68) выявлен в «высокока- лорийном» втором кластере, минимальный уровень (HI = 1,25) – в кластере с минимальной приверженностью ко всем изучаемым пищевым продуктам.

Во всех кластерах уровень индивидуального канцерогенного риска, сформированного в основном за счет мышьяка, поступающего в медианных значениях концентрации, соответствовал третьему диапазону, неприемлемому для населения, и был максимальным в «высококалорийном» втором кластере. При поступлении мышьяка в максимальных концентрациях («пессимистический сценарий») уровень канцерогенного риска также соответствовал третьему диапазону, и был максимальным во втором кластере. При комбинированном поступлении всех трех изучаемых конта-минантов в максимальной концентрации уровень канцерогенного риска соответствовал третьему диапазону во всех изучаемых кластерах. Максимальный популяционный риск при поступлении мышьяка в медианной концентрации выявлен во втором кластере – 1,03 на 10 тысяч населения в течение 70 лет, по 90-му процентилю – 1,6 нового случая на 10 тысяч населения в течение 70 лет, что в несколько раз выше, чем риск при поступлении кадмия и свинца.

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.

Список литературы Кластерный подход в изучении рисков здоровью населения, обусловленных контаминацией пищевых продуктов тяжелыми металлами

  • Toxic Mechanisms of Five Heavy Metals: Mercury, Lead, Chromium, Cadmium, and Arsenic / M. Balali-Mood, K. Naseii, Z. Tahergorabi, M.R. Khazdair, M. Sadeghi // Front. Pharmacol. - 2021. - Vol. 12 - P. 643972. DOI: 10.3389/fphar.2021.643972
  • Mahmood A., Malik R.N. Human Health Risk Assessment of Heavy Metals via Consumption of Contaminated Vegetables Collected from Different Irrigation Sources in Lahore, Pakistan // Arab. J. Chem. - 2014. - Vol. 7. - P. 91-99. DOI: 10.1016/j.arabjc.2013.07.002
  • The Uptake and Bioaccumulation of Heavy Metals by Food Plants, Their Effects on Plants Nutrients, and Associated Health Risk: A Review / A. Khan, S. Khan, M.A. Khan, Z. Qamar, M. Waqas // Environ. Sci. Pollut. Res. Int. - 2015. - Vol. 22, № 18. - P. 13772-13799. DOI: 10.1007/s11356-015-4881-0
  • Nkansah M.A., Agorsor P.-I., Opoku F. Heavy Metal Contamination and Health Risk Assessment of Mechanically Milled Delicacy Called Fufu // Int. J. Food Contam. - 2021. - Vol. 8. - P. 6. DOI: 10.1186/s40550-021-00085-y
  • Heavy Metal Toxicity and the Environment / P.B. Tchounwou, C.G. Yedjou, A.K. Patlolla, D.J. Sutton // Exp. Suppl. -2012. - Vol. 101. - P. 133-164. DOI: 10.1007/978-3-7643-8340-4_6
  • Pratush A., Kumar A., Hu Z. Adverse effect of heavy metals (As, Pb, Hg, and Cr) on health and their bioremediation strategies: a review // Int. Microbiol. - 2018. - Vol. 21, № 3. - P. 97-106. DOI: 10.1007/s10123-018-0012-3
  • Factors Affecting the Aluminum, Arsenic, Cadmium and Lead Concentrations in the Knee Joint Structures / G. Li, C. Xiong, W. Xu, R. Mei, T. Cheng, X. Yu // Front. Public Health. - 2021. - Vol. 9. - P. 758074. DOI: 10.3389/fpubh.2021.758074
  • Igbokwe I.O., Igwenagu E., Igbokwe N.A. Aluminium Toxicosis: A Review of Toxic Actions and Effects // Interdiscip. Toxicol. - 2019. - Vol. 12, № 2. - P. 45-70. DOI: 10.2478/intox-2019-0007
  • Fu Z., Xi S. The Effects of Heavy Metals on Human Metabolism // Toxicol. Mech. Methods. - 2020. - Vol. 30, № 3. -P. 167-176. DOI: 10.1080/15376516.2019.1701594
  • Kim H.S., Kim Y.J., Seo Y.R. An overview of carcinogenic heavy metal: Molecular toxicity mechanism and prevention // J. Cancer Prev. - 2015. - Vol. 20, № 4. - P. 232-240. DOI: 10.15430/JCP.2015.20.4.232
  • Witkowska D., Slowik J., Chilicka K. Heavy Metals and Human Health: Possible Exposure Pathways and the Competition for Protein Binding Sites // Molecules. - 2021. - Vol. 26, № 19. - P. 6060. DOI: 10.3390/molecules26196060
  • Фролова О.А., Бочаров Е.П., Ахтямова Л.А. Оценка риска от воздействия химических контаминантов в пищевых продуктах // Гигиена и санитария. - 2016. - Т. 95, № 8. - С. 743-748. DOI: 10.18821/0016-9900-2016-958-743-748
  • Контаминация пищевого сырья и пищевых продуктов в Иркутской области / И.Ю. Тармаева, Н.В. Ефимова, С.Ю. Баглушкина, А.И. Белых // Здоровье населения и среда обитания - ЗНиСО. - 2017. - № 10 (295). - С. 43-45. DOI: 10.35627/2219-5238/2017-295-10-43-45
  • Оценка риска для здоровья населения, связанного с содержанием в растениеводческой продукции нитратов / О.Г. Богданова, Н.В. Ефимова, Е.Е. Багаева, Н.А. Тармаева // Вопросы питания. - 2021. - Т. 90, № 3 (535). - С. 40-49. DOI: 10.33029/0042-8833-2021-90-3-40-49
  • Елисеев Ю.Ю., Чехомов С.Ю., Елисеева Ю.В. Гигиеническая оценка содержания нитратов в овощной продукции фермерских и личных подсобных хозяйств Саратовской области // Здоровье населения и среда обитания - ЗНиСО. -2021. - № 3. - С. 52-56. DOI: 10.35627/2219-5238/2021-336-3-52-56
  • Novel Integrated Tiered Cumulative Risk Assessment of Heavy Metals in Food Homologous Traditional Chinese Medicine Based on a Real-Life-Exposure Scenario / T.-T. Zuo, H.-Y. Jin, A.-Z. Chen, L. Zhang, S. Kang, A.-P. Li, F. Gao, F. Wei [et al.] // Front. Pharmacol. - 2022. - Vol. 13. - P. 908986. DOI: 10.3389/fphar.2022.908986
  • Горбачев Д.О. Применение программного комплекса «Нутри-проф» при оценке фактического питания и пищевого статуса населения // Вестник новых медицинских технологий. - 2019. - № 5. - С. 100-104. DOI: 10.24411/2075-40942019-16482
  • Гигиеническая оценка риска здоровью населения при комбинированном пероральном поступлении тяжелых металлов / В.М. Боев, Е.А. Кряжева, Д.Н. Бегун, Е.Л. Борщук, Д.А. Кряжев // Анализ риска здоровью. - 2019. - № 2. -С. 35-43. DOI: 10.21668/health.risk/2019.2.04
  • Сетко А.Г., Мрясова Ж.К., Тюрин А.В. Риск развития отклонений в состоянии здоровья детского населения, связанный с употреблением контаминированных продуктов питания // Анализ риска здоровью. - 2018. - № 4. - С. 89-95. DOI: 10.21668/health.risk/2018.4.10
  • Результаты научно-исследовательских работ по оценке безопасности пищевых продуктов в рационе жителей промышленно развитого региона / А.Б. Бакиров, Р.А. Даукаев, Т.К. Ларионова, А.С. Фазлыева, М.В. Курилов, Г.Р. Ал-лаярова, С.Р. Афонькина, Е.Е. Зеленковская // Медицина труда и экология человека. - 2021. - № 4 (28). - С. 7-14. DOI: 10.24412/2411-3794-2021-10401
  • Потенциальный риск для здоровья сельского населения, связанный с потреблением местных продуктов питания, содержащих остаточные количества тяжелых металлов / С.Ю. Чехомов, Ю.В. Елисеева, Н.Н. Пичугина, Ю.Ю. Елисеев // Саратовский научно-медицинский журнал. - 2020. - Т. 16, № 4. - С. 934-939.
  • Тихонова Ю.Л. Сравнительный анализ химической контаминации продуктов питания для детей раннего возраста и первичной заболеваемости детей // Российский вестник гигиены. - 2021. - № 3. - С. 28-32. DOI: 10.24075/rbh.2021.021
  • Гигиенические аспекты безопасности пищевых продуктов для питания детей первого года жизни / Ю.Л. Тихонова, О.Ю. Милушкина, Н.А. Бокарева, Ф.У. Козырева // Вопросы детской диетологии. - 2022. - Т. 20, № 4. - С. 51-60. DOI: 10.20953/1727-5784-2022-4-51 -60
  • Богданова О.Г., Ефимова Н.В., Молчанова О.А. Оценка потенциального риска причинения вреда здоровью, связанного с контаминацией пищевой продукции // Гигиена и санитария. - 2021. - Т. 100, № 12. - С. 1481-1486. DOI: 10.47470/0016-9900-2021-100-12-1481-1486
  • Heavy Metals and PAHs in Meat, Milk, and Seafood from Augusta Area (Southern Italy): Contamination Levels, Dietary Intake, and Human Exposure Assessment / C. Di Bella, A. Traina, C. Giosue, D. Carpintieri, G.M. Lo Dico, A. Bellante, M. Del Core, F. Falco [et al.] // Front. Public Health. - 2020. - Vol. 8. - P. 273. DOI: 10.3389/fpubh.2020.00273
  • Heavy metal accumulation in vegetable species and health risk assessment in Serbia / S. Pajevic, D. Arsenov, N. Ni-kolic, M. Borisev, D. Orcic, M. Zupunski, N. Mimica-Dukic // Environ. Monit. Assess. - 2018. - Vol. 190, № 8. - P. 459. DOI: 10.1007/s10661-018-6743-y
  • Заболеваемость злокачественными новообразованиями прямой кишки, ректосигмоидного соединения и ободочной кишки и гигиеническая оценка канцерогенных химических веществ, поступающих пероральным путем / В.М. Боев, Е.Л. Борщук, Д.А. Кряжев, Е.К. Савина // Здоровье населения и среда обитания - ЗНиСО. - 2017. -№ 6 (291). - С. 13-17. DOI: 10.35627/2219-5238/2017-291-6-13-17
  • Loud J.T., Murphy J. Cancer Screening and Early Detection in the 21st Century // Semin. Oncol. Nurs. - 2017. -Vol. 33, № 2. - P. 121-128. DOI: 10.1016/j.soncn.2017.02.002
Еще
Статья научная