Подходы к реализации медико-антропологических исследований в решении региональных социально-экономических проблем

Введение. Эффективный процесс управления территорий является необходимым условием развития регионов и подразумевает наличие полной, достоверной и своевременной информации о социально-экономических процессах, протекающих на территории [1]. Анализ и прогнозирование социальноэкономического развития является отправной точкой работы при решении задач по управлению устойчивым развитием региона [2]. Физическое развитие служит чутким индикатором социально-экономических изменений как позитивного, так и негативного характера, определяет основные черты здоровья данного поколения в старших возрастах и позволяет прогнозировать жизнеспособность взрослого населения [3, 4], особенно в настоящее время, когда, по мнению экспертов ВОЗ, расходы на здравоохранение во всем мире катастрофически растут, эффективность медицины, несмотря на все достижения, чрезвычайно низка. Сложившаяся ситуация требует эффективного планирования возрастающих с каждым годом затрат на здравоохранение [5]. Одним из путей решения подобного рода задач является информационноаналитическое моделирование взаимодейст- вия окружающей среды и человека, которое позволяет провести комплексную оценку популяционных процессов в экосистеме и осуществить прогнозирование развития этих процессов [6–10].

Цель исследования. Совершенствование подходов к оценке физического развития детей школьного возраста с учетом дифференцирования экологических и социальноэкономических показателей территорий проживания на основе создания модели информационно-аналитической системы как средства поддержки принятия решений на уровне региональных служб слежения за здоровьем населения и состоянием окружающей среды.

Материалы и методы. В работе использованы материалы антропологического исследования учащихся 19 образовательных учреждений среднего образования муниципальных районов Ульяновской области Приволжского федерального округа РФ, собранные методом поперечного сечения в течение пяти лет (2008–2012 гг.). Было обследовано 3449 школьников в возрасте от 7 до 17 лет, из них 1734 мальчика и 1715 девочек, постоянно проживающих в регионе. По этнической принадлежности основная масса обследован- ных школьников – русские. Антропометрическая программа включала следующий список соматических признаков: тотальные размеры – длина тела (ДТ), масса тела (МТ), окружность грудной клетки (ОГК), 5 обхватных размеров – окружность талии (ОТ), окружность бедер (ОБ), окружность плеча (ОП), окружность голени (ОГ), окружность запястья (ОЗ). Измерения проводились по общепринятой антропометрической методике [11, 12]. Все обследования осуществлялись в условиях оборудованных медицинских кабинетов муниципальных образовательных учреждений общего образования в рамках выполнения медицинских осмотров, предусмотренных приказом Минздрава России от 21.12.2012 № 1346н «О порядке прохождения несовершеннолетними медицинских осмотров, в т.ч. при поступлении в образовательные учреждения и в период обучения в них». Исследования проводились исключительно на основе принципа добровольности, письменного информированного согласия родителей или лиц, представляющих их интересы, с соблюдением прав и свобод, определенных законодательством РФ, этических норм и принципов. При проведении антропометрических исследований был использован сертифицированный инструментарий.

Качество окружающей среды (КОС) дифференцировали по следующим 6 критериям: среднегодовая эмиссионная нагрузка загрязняющих атмосферу веществ на жителя (кг/г./чел.) (1), среднегодовая концентрация загрязняющих веществ в питьевой воде (мг/л) (2), среднегодовая концентрация тяжелых металлов почвы местности проживания (мг/кг) (3), относительная среднегодовая частота проб воды и почвы, не отвечающих нормативам по санитарно-химическим показателям (4–5), а для питьевой воды – также по микробиологическим показателям (6) [13]. Для ранжирования районов проживания детей по социально-экономическому развитию (СЭР) использовали 7 наиболее значимых социально-экономических критериев: численность безработных, зарегистрированных в органах государственной службы (% к экономически активному населению) (1); среднемесячная заработная плата (руб.) (2); обес- печенность населения жильем (м2 жилой площади на одного жителя) (3); численность врачей (4), среднего медицинского персонала (5) на 10 000 населения; количество зарегистрированных преступлений в год на 1000 населения (6); оборот розничной торговли на душу населения (руб.) (7) [14]. На основе перечисленных критериев по уровню СЭР районы проживания детей были ранжированы на следующие три типа: территория с относительно высоким уровнем СЭР, территория со средним уровнем СЭР, территория с относительно низким уровнем СЭР.

При моделировании для создания web-интерфейса применялся язык программирования php, в качестве СУБД использовалась PostgreSQL. База включает в себя данные за период с 1992 по 2014 г. и содержит около 300 показателей и 5000 их значений [15].

Статистическую обработку полученных данных проводили с помощью методов описательной статистики, используя надстройки OC Windows (Microsoft Excel), лицензионной программы Statistica v10.0 фирмы StatSoftInc (США).

Результаты и обсуждение. Экологическая обстановка в целом в Ульяновской области относительно благоприятная, но при этом уровень негативного воздействия на окружающую природную среду ряда предприятий, расположенных в разных районах области, достаточно велик, что следует из Государственного доклада о состоянии и охране окружающей среды Ульяновской области. Среди экологических проблем районов области следует выделить загрязнение атмосферного воздуха выбросами автотранспорта и промышленных предприятий, низкое качество питьевой воды, что обусловлено изношенностью водопроводных сетей и загрязнением источников питьевого водоснабжения [16]. Основные экономические показатели в Ульяновской области в пересчете на одного жителя ниже, чем по России в целом. При этом необходимо отметить, что отставание от общероссийского уровня отчасти обусловлено высокой плотностью населения. Кроме того, в Ульяновской области основной объем производства обеспечивается обрабатывающими производствами, в то время как в целом по стране объем производства валового регионального продукта в значительной степени зависит от добычи сырьевых ресурсов [17].

Анализ параметров, характеризующих КОС, позволил объединить районы Ульяновской области в группы: 1-я группа – территории удовлетворительного КОС (Сурский, Вешкаймский районы); 2-я группа – территории пониженного КОС (Инзенский, Майнский районы); 3-я группа – территории относительно низкого КОС (Базарносызганский, Сенги- леевский районы). Произведен сравнительный анализ антропометрических показателей школьников, проживающих на территориях, относящихся к 1-й и 3-й группам по КОС.

Показатели ДТ школьников, проживающих на территориях удовлетворительного КОС (1-й группы), оказались значимо выше почти во всех возрастных группах, кроме 13–14 лет, при этом у мальчиков разница в показателях ДТ более выражена, чем у девочек (рис. 1).

Рис. 1. Сравнительная характеристика показателей ДТ школьников, проживающих на территориях с разным КОС:

1 – территории удовлетворительного КОС, 3 – территории относительно низкого КОС. Примечание. Здесь и далее уровень значимости различий (оценка по t-критерию Стьюдента): * – p<0,05; ** – p<0,01; *** – p<0,000

Различия показателей МТ у мальчиков сравниваемых групп были аналогичны различиям показателей ДТ. У девочек 1-й группе до 12 лет отмечалась достоверно большая МТ, у девочек старше 12 лет значения МТ преобладали в 3-й группе (рис. 2). Соглас- но исследованиям О.В. Туляковой наличие аэротехногенного загрязнения снижает величину основных соматометрических показателей физического развития и способствует ас-тенизации детей, особенно мальчиков [18].

Рис. 2. Сравнительная характеристика показателей МТ школьников, проживающих на территориях с разным КОС:

1 – территории удовлетворительного КОС, 3 – территории относительно низкого КОС

Сравнение возрастной динамики обхват-ных размеров тела школьников, проживающих на территориях с разным КОС, показало, что у мальчиков 3-й группы значения ОГК, ОТ, ОБ, ОП, ОЗ существенно выше, чем у мальчиков 1-й группы, в старшем школьном возрасте (16–17 лет). У девочек также все размеры изменяемых окружностей выше в 3-й группе, причем почти во всех возрастных группах. По соотношению обхватных размеров тела можно судить о наличии жироотложения и мышечной массы в организме [19]. Анализ соотношений ОТ и ОБ, ОТ и ОП, ОТ и ДТ школьников обоих полов показал, что в 3-й группе значения всех соотношений выше, чем в 1-й группе, почти во всех возрастах.

На основании анализа социальноэкономических показателей территории с разным уровнем СЭР были объединены в группы: I – территории с относительно высоким уровнем СЭР (Сурский, Инзенский районы); II – территории со средним уровнем СЭР (Вешкаймский, Сенгилеевский районы);

III – территории с относительно низким уровнем СЭР (Базарносызганский, Майнский районы). Произведен сравнительный анализ антропометрических показателей школьников, проживающих на территориях I и III групп по СЭР.

Показатели ДТ школьников, проживающих на территориях относительно высокого уровня СЭР (I группы), оказались значимо выше почти во всех возрастных группах. Исключение составили школьники 13 лет, как и в предыдущей серии сравнения (рис. 3). Мальчики, проживающие на территориях с относительно низким уровнем СЭР, имели значительно меньшую МТ, чем мальчики благополучных в социально-экономическом плане территорий. У девочек наблюдалась несколько иная картина. В препубертатном периоде девочки III группы имели значительно меньший вес, чем девочки I группы, а в период пубертата ситуация изменилась на противоположную (рис. 4).

Рис. 3. Сравнительная характеристика показателей ДТ школьников, проживающих на территориях с разным уровнем СЭР:

1 – территории с относительно высоким уровнем СЭР,

3 – территории с относительно низким уровнем СЭР

Рис. 4. Сравнительная характеристика показателей МТ школьников, проживающих на территориях с разным уровнем СЭР:

1 – территории с относительно высоким уровнем СЭР,

3 – территории с относительно низким уровнем СЭР

При сравнении возрастной динамики показателей окружности тела и конечностей у мальчиков сравниваемых групп существенных различий обнаружено не было, у девочек все показатели окружностей и их соотношения преобладали в III группе. Рядом исследователей отмечается большая чувствительность к влиянию внешних факторов (экосенситивность) лиц мужского пола [19–21]. В частности, Е.З. Годиной в отношении как географических, так и социальных факторов выявлены закономерности большего реагирования мальчиков на условия окружающей среды как проявление их большей экосенситивности, при этом в реакции представителей обоих полов на социальные условия обнаружены существенные различия. Мальчики, как показали результаты исследования, реагируют на неблагоприятные условия снижением показателей продольного роста, костных диаметров и т.д., а девочки – увеличением веса и жирового компонента [19], что в целом подтверждается полученными нами данными.

Полученные результаты исследования послужили основой для создания модели информационно-аналитической системы (ИАС) для более эффективной оценки здоровья населения с учетом КОС и уровня СЭР территории. Для полного обеспечения исходными данными для функционирования системы предполагается создание базы данных на всей территории Ульяновской области. Для демонстрации основных принципов, положенных в основу работы системы в целом и ее подсистем, был выбран Сенгилеевский район Ульяновской области как один из районов с напряженной социально-эколого-экономической обстановкой. В качестве основного примера произведен сбор данных о качестве атмосферного воздуха, качестве питьевой воды, загрязнении и деградации почв, социально-экономическом развитии территории и физическом развитии школьников.

Разработанная модель ИАС создана как средство поддержки принятия решений на уровне региональных служб слежения за здоровьем населения и состоянием окружающей среды. Для оценки воздействия КОС и уровня СЭР территории на здоровье населения и/или физическое развитие разработаны основные функции и структура ИАС поддержки принятия решений. Анализ опубликованных результатов исследований показал, что подобные алгоритмы позволяют формализовать количественные и качественные признаки в системе «человек – среда», доказать зависимость состояния здоровья населения от уровня СЭР и отдельных факторов окружающей среды [10]. Разработанная П.Ф. Кику модель представлена в виде алгоритма, состоящего из взаимо- связанных этапов: определения интегрального состояния окружающей среды с помощью анализа системных зависимостей, определение комплексных причинно-следственных зависимостей в системе «человек – среда» путем проведения аналитической группировки факторов окружающей среды, выделение наиболее значимых факторов окружающей среды, воздействующих на различные нозологические формы бронхолегочной патологии в промышленных центрах Приморского края, расчет показателя потенциального риска тех- ногенного загрязнения воздушной среды, вызывающего реальный (эпидемиологический) риск заболеваний органов дыхания у различных категорий населения [7]. В модели И.П. Шиманчик применен метод приведенных концентраций химических элементов, который позволяет облегчить статистическую обработку данных и более точно оценить связь некоторых химических элементов и здоровья населения по группам болезней в измененной человеком среде [22]. Структура разработанной нами ИАС представлена на рис. 5.

Рис. 5. Общая структура информационно-аналитической системы

Для первичного представления о характере тенденций и флуктуаций изучаемых параметров в разрабатанной системе предусмотрена подсистема, позволяющая рассчитывать все основные базовые статистики рядов наблюдений, в частности средние значения, дисперсии, корреляции с вычислением соответствующих погрешностей. К одному из уровней анализа данных относится комплекс программ вычисления параметров многопараметрических линейных моделей на основе метода наименьших квадратов. Для примера произведены вычисления корреляционных связей между показателями качества питьевой воды и антропометрическими показателями школьников. В результате вы- числения корреляционных связей установлено, что существенное воздействие (на данном уровне значимости) для исследуемого набора данных на антропометрические параметры школьников оказывают железо, хлориды, аммиак, нитраты и жесткость воды. Показано, что концентрация железа в питьевой воде Сенгилеевского района имеет достоверную связь с ДТ, ОГК; степень жесткости воды – с МТ, ОГК, ОТ; хлориды, аммиак и нитраты – с МТ, ОГК.

На рис. 6 представлена регрессионная линейная модель зависимости значений атропометрических параметров детского организма от величины концентрации вредных веществ.

Рис. 6. Регрессионная модель зависимости значений окружности грудной клетки мальчиков 14 лет от степени жесткости (общей) питьевой воды (ежегодные данные 2000–2014 гг.)

Качество результатов статистических исследований напрямую зависит от качества данных. По результатам корреляционного анализа возможно получение зависимостей, которые противоречат опыту эксперта из-за небольшого количества данных или из-за их недостоверности. В связи с этим возникает необходимость для моделирования системы привлекать методы, способные оперировать неопределенностью, например нечеткую логику. Для описания КОС и уровня СЭР в регионе необходимо ввести лингвистические переменные для каждого рассматриваемого параметра и привлечь экспертов для построения нечетких правил. После получения интегральных показателей качества воды, почвы, атмосферного воздуха, социальноэкономического развития их можно использовать как входные параметры для лингвис- тических переменных, описывающих состояние здоровья и/или физическое развитие.

Применение лингвистических переменных для параметров, характеризующих социально-эколого-экономическую ситуацию в регионе, дает возможность одновременно анализировать результаты корреляционного анализа, представив выявленные зависимости в виде нечетких правил, и формализовать экспертные знания. На основе корреляционных показателей строится граф зависимостей между различными факторами среды и антропометрическими показателями. Модель используется для наглядного отображения взаимосвязей и расчета изменений значений параметров модели (дельта) в зависимости от управляющих воздействий (тип – вход) (рис. 7).

Рис. 7. Граф зависимостей между различными факторами среды и антропологическими параметрами школьников на основе корреляционных показателей

Разработка прогнозного видения социально-эколого-экономических систем предусматривает учет сходных моментов в их развитии: стохастичность (неопределенность параметров), многовариантность, репрезентативность. В основу всех действий включаются: анализ объекта прогнозирования, анализ статистической отчетности; классификация событий; структура объекта; выбор критериев, метод построения дерева событий, целей и задач; метод аналогий; картографирование, результаты по построению корреляционных и статистических зависимостей, метод экспертных оценок. Последовательность применения методов и их выбор в каждом конкретном случае могут меняться, но основные этапы прогнозирования должны быть неизменными. Сложность структуры объекта прогнозирования, высокая степень неопределенности его динамики, развития и функционирования являются теми факторами, с помощью которых определяется выбор экспертных методов.

Заключение. Сравнительная оценка физического развития школьников показала, что отмечаются различия в ДТ, МТ и обхватных размерах тела школьников, проживающих на территориях с разным КОС и уровнем СЭР. Для более объективной оценки взаимодейст- вия факторов среды и физического развития населения разработана модель ИАС с подобранными методами анализа данных и прогнозирования. Методы и подходы к анализу данных ИАС учитывают такие важные обстоятельства, как неточность исходных данных, влияющих на оценку, получение точных корреляций измеренных экологических параметров, обоснование и формирование интегральных показателей, проведение экологического прогноза, компьютерное моделирование опасных экологических ситуаций и качественное отображение результатов анализа. Предложенные методы моделирования взаимосвязи «окружающая среда – организм человека» создают условия и возможности, которые позволяют выявить экологические и социальные факторы риска заболеваемости населения конкретной территории и разработать рекомендации по их минимизации или полному устранению, и могут быть использованы для решения социально-экономических проблем региона.

Авторы статьи выражают благодарность д.т.н., профессору А.А. Смагину, к.т.н., доценту С.В. Липатовой, д.ф.-м.н., профессору В.М. Журавлеву за помощь в разработке модели информационно-аналитической системы.