Санитарно-эпидемиологические детерминанты и ассоциированный с ними потенциал роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации

Автор: Попова А.Ю., Зайцева Н.В., Онищенко Г.Г., Клейн С.В., Глухих М.В., Камалтдинов М.Р.

Журнал: Анализ риска здоровью @journal-fcrisk

Рубрика: Профилактическая медицина: актуальные аспекты анализа риска здоровью

Статья в выпуске: 1 (29), 2020 года.

Бесплатный доступ

Дополнены результаты ранее выполненных исследований связи между ведущими показателями условий жизни и ожидаемой продолжительностью жизни (ОПЖ) населения РФ при рождении и отражены результаты анализа роли санитарно-эпидемиологических детерминант. Актуальность исследования продиктована наличием неблагополучной санитарно-эпидемиологической ситуации на некоторых территориях Российской Федерации, а также необходимостью разработки и реализации мер по устранению или минимизации неблагоприятных факторов среды обитания, способных отрицательно повлиять на демографическую ситуацию в стране. В качестве основной цели ставилось изучение влияния санитарно-эпидемиологических показателей на ОПЖ населения РФ с получением прогнозных уровней ее прироста с учетом региональной и половой дифференциации. Изучен отечественный и зарубежный опыт исследования связей между показателями санитарно-эпидемиологического благополучия и показателем ожидаемой продолжительностью жизни. По уровню санитарно-эпидемиологического благополучия субъекты РФ поделены на три кластера...

Еще

Ожидаемая продолжительность жизни, санитарно-эпидемиологические факторы, среда обитания, демографическая политика, население, качество жизни, факторный анализ, кластерный анализ

Короткий адрес: https://sciup.org/142224405

IDR: 142224405   |   DOI: 10.21668/health.risk/2020.1.01

Текст научной статьи Санитарно-эпидемиологические детерминанты и ассоциированный с ними потенциал роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации

Онищенко Геннадий Григорьевич – академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, заведующий кафедрой экологии человека и гигиены окружающей среды (e-mail: ; тел: 8 (495) 954-39-85; ORCID: .

Клейн Светлана Владиславовна – доктор медицинских наук, заведующая отделом системных методов санитарно-гигиенического анализа и мониторинга, доцент (e-mail: ; тел.: 8 (342) 237-18-04; ORCID: .

Глухих Максим Владиславович – аспирант, младший научный сотрудник (e-mail: ; тел.: 8 (342) 237-18-04; ORCID: .

Во второй половине XX в. общемировыми усилиями человечеству удалось довести до минимума (эрадикация натуральной оспы, элиминация кори, краснухи, полиомиелита на отдельных территориях) и почти полностью освободиться от бремени известных инфекционных болезней и достичь высокого уровня благополучия в общественном здравоохранении за всю историю [1, 2]. В этот период были достигнуты рекордные значения продолжительности жизни (Life span) и ожидаемой продолжительности жизни (Life expectancy) человека как биологического вида, что подтверждается рек-тангуляризацией кривой смертности [3–5]. Успехи в борьбе с инфекционными заболеваниями позволили уменьшить их влияние на общественное здоровье, а также увеличить показатель ожидаемой продолжительности жизни, но при этом привели к изменению структуры заболеваемости и смертности. В настоящее время неинфекционные заболевания (НИЗ или NCD – Noncommunicable diseases) являются ведущими причинами смертности по всему миру в целом и в Российской Федерации (РФ) в частности [6]. Кроме того, во многом столь широкое распространение данных заболеваний обусловлено влиянием результатов научно-технического прогресса на окружающую среду и человека.

Технологический прогресс привел к двум наиболее важным и взаимосвязанным процессам в обществе: индустриализации и урбанизации. Индустриализация позволила ощутимо увеличить социальноэкономический уровень населения, стимулируя тем самым дальнейшее развитие общества. Смена социально-экономических отношений привела к закономерному переходу от преимущественно традиционного (аграрного) общества к современному (урбанизированному) обществу. Особенностями последнего являются в том числе ухудшение экологической обстановки в местах проживания из-за интенсификации производственных сил и роста транспортной нагрузки. Описанные процессы можно наблюдать на примере развивающихся стран, таких как Китай, Индия, Пакистан [7–10].

В результате антропогенной деятельности возросла техногенная нагрузка на среду обитания человека в виде накопления большого количества загрязнителей в объектах окружающей среды, а также увеличения распространения физических факторов, таких как шум, вибрация электромагнитные излучения и другие [11–13].

Вклад факторов окружающей среды в нарушение здоровья, по данным ВОЗ, может достигать 25,0 %. Несмотря на то что более существенными, по результатам ряда исследований [14–17], в развитии и течении заболеваний являются образ и уровень жизни населения, состояние среды, в которой оно проживает, будет либо способствовать ухудшению состояния здоровья, либо, наоборот, его восстановлению и укреплению.

Источники питьевого водоснабжения, наряду с атмосферным воздухом и почвенным покровом, подвергаются усиленному загрязнению в результате деятельности человека. Основными контаминантами в водной среде являются: тяжелые металлы, микробиологические агенты, эмерджентные загрязнители и другие химические вещества. Загрязнения попадают в воду со сточными водами (промышленными и хозяйственно-бытовыми), диффузно из почвы, возделываемой сельскохозяйственными предприятиями, и из атмосферных осадков. Учитывая, что новые химические соединения, присутствующие в источниках питьевого водоснабжения, появляются быстрее, чем определяется их потенциально негативное влияние на организм человека, а до конечного потребителя водных ресурсов вода зачастую подается по устаревшей водопроводной сети, население городов, так или иначе, сталкивается с проблемой загрязнения питьевой воды [18, 19].

Существующие системы водоподготовки предотвращают случаи острых отравлений от питьевой воды. Однако вышеназванные факторы постепенно увеличивают вероятность появления различных заболеваний у человека, таких как мочекаменная болезнь, онкологические заболевания, а в случае аварийных ситуаций – и инфекционных болезней [20–22].

Около 90,0 % людей дышат воздухом, который не соответствует гигиеническим требованиям. По данным Глобальной обсерватории здоровья (GHO/WHO) [23], в 2016 г. во всем мире около 7 млн смертей были связаны с загрязнением атмосферного воздуха (4,2 млн смертей) и воздуха внутри помещений. С загрязнением атмосферного воздуха связывают около 25,0 % смертей взрослого населения от ишемической болезни сердца и 24,0 % случаев инфаркта миокарда, а также около

246 тысяч случаев смерти детей младше пяти лет [24]. По данным исследования в РФ общее число смертей, связанных с воздействием твердых частиц (PM101; PM2.5), среди обоих полов составило 140 851 случай (UI2: 59 079–192 348), из них 83 938 случаев смерти связаны с ишемической болезнью сердца, 46 216 – с инфарктом миокарда. Данное количество ассоциированных случаев смерти от содержания твердых частиц в атмосферном воздухе является одним из самых высоких значений, большее количество подобных смертей регистрируется только в Индии – 621 138 случаев смерти (UI: 515 242–744 416) и в Китае – 1 032 833 (UI: 869 033–1 212 034) [25].

Загрязнение окружающей среды наносит ощутимый урон мировой экономике, а также экономикам отдельных стран. Данные Комиссии по загрязнению окружающей среды и здоровья населения говорят о 2,0 % потерь внутреннего валового продукта (ВВП) в странах со средним (MIC – middleincome countries) и низким уровнем (LIC – low-income countries) дохода от заболеваний, ассоциированных с загрязнением окружающей среды. Помимо этого растут годовые затраты на системы здравоохранения от 1,7 % в странах с высоким уровнем дохода (HIC – high-income countries) и до 7,0 % в странах MIC и LIC, где более интенсивно идут процессы индустриализации и урбанизации. Общие мировые потери от загрязнения окружающей среды составляют 4,6 трлн долларов США [26].

По данным S.A. Sarkodie et al. [27], увеличение промышленных выбросов, содержащих PM2.5, снижает ожидаемую продолжительность жизни (ОПЖ) на 0,004 % (ДИ3: 95,0 %). В этом же исследовании было показано, что увеличение уровня доходов – процесса, связанного с возрастанием уровня загрязнения окружающей среды, – приводит к увеличению ОПЖ на 0,02 % (ДИ: 95,0 %) и снижению общей смертности на 0,01 %. Данный феномен объясняет гипотеза, известная как экологическая кривая Кузнеца [28]. Согласно этой гипотезе, связь между показателями имеет перевернутую U-образную форму и показывает, что с ростом уровня доходов происходит увеличение уровня загрязнения окружающей среды. В дальнейшем, после достижения определенного уровня благосостояния населения, предпринимаются меры по снижению антропогенной нагрузки на окружающую среду (экологические налоги, гигиенические нормативы, переход на экологически чистые технологии в области энергетики и производства) загрязнение снижается. Похожее исследование, проведенное в США, показало что, во-первых, обратная связь между загрязнением атмо- сферного воздуха твердыми частицами и ОПЖ существует, во-вторых, эта связь усиливается в случае неравенства в доходах населения [29].

По данным исследователей из Дании, помимо загрязнения атмосферного воздуха ультрадисперс-ными частицами, выбросы диоксида азота, связанные с транспортными средствами, снижают ОПЖ. В случае снижения выбросов NO 2 от автотранспорта до уровня выбросов на сельских территориях или на 20,0 %, удастся увеличить ОПЖ к 2040 г. на национальном уровне (Дания) для мужчин на 2,0 или 0,6 г., для женщин на 0,4 или 0,1 г. соответственно [30].

Трудоспособное население на протяжении большей части жизни подвергается факторам производственной среды. Влияние производственных факторов различной природы (химической, физической, биологической) способно ухудшать состояние здоровья и приводить к появлению профессиональной патологии различных форм и степени тяжести, снижению продолжительности жизни работников, увеличению частоты онкологических заболеваний, ухудшению эмоционального и психического состояния из-за различных факторов, а также к другим нарушениям [31–36].

В 2015 г. на Генеральной Ассамблее ООН была одобрена международная программа «Цели в области устойчивого развития» (ЦУР или SDGs – Sustainable Development Goals), ставящая 17 глобальных целей для устойчивого развития человечества до 2030 г. Данная программа подробно описывает актуальные проблемы в мире, которые предстоит решить в ближайшие полтора десятилетия, а также ставит ряд задач под каждую из выбранных целей. Одной из важных задач в области здравоохранения является снижение на треть смертности от НИЗ. Сопутствующие задачи предполагают снижение смертности и заболеваемости от воздействия опасных химических веществ и от загрязнения окружающей среды. Ключевыми инструментами являются: раннее предупреждение вредного воздействия на здоровье (профилактика) и политика в области снижения рисков здоровью населения. Задачи в области экологии и защиты окружающей среды предполагают переход на экологически чистую энергетику, а также рациональное использование химических веществ и отходов с сокращением их попадания в окружающую среду4.

Несмотря на то что Российская Федерация относится к странам с высоким уровнем дохода (HIC), ожидаемая продолжительность жизни в нашей стране значительно меньше относительно других экономически развитых стран. По данным официальной статистики ожидаемая продолжительность жизни в России на 2018 г. составила 72,91 г., тогда как в других европейских странах данный показатель равен 80 годам и выше5. Важную роль на национальном уровне играет и количество населения, подверженного негативному влиянию факторов среды обитания. По результатам социально-гигиенического мониторинга в 2018 г. в условиях негативного воздействия загрязнения питьевой воды, атмосферного воздуха, почвы, а также влияния физических факторов проживало более 62 % населения РФ6.

Учитывая общемировые тенденции в области охраны окружающей среды, а также особую демографическую ситуацию в Российской Федерации, были разработаны и в настоящий момент реализуются такие национальные проекты, как «Демография», «Здравоохранение», «Экология», которые нацелены на сохранение и приумножение человеческого капитала, а также создание комфортной среды для жизни населения страны [37].

Цель настоящего исследования – изучение санитарно-эпидемиологических детерминант и связанного с ними потенциала роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации.

Материалы и методы. Данное исследование продолжает изучение взаимосвязей между факторами среды обитания и ожидаемой продолжительности жизни населения РФ [8]. Основным отличием настоящего исследования является изучение влияния иных воздействующих детерминант – показателей санитарно-эпидемиологического благополучия. В данном исследовании выдвигается гипотеза о наличии закономерных причинно-следственных связей между ожидаемой продолжительностью жизни при рождении (всего населения, мужского и женского населения – зависимые переменные) и санитарно-эпидемиологическими детерминантами (факторами риска – независимые переменные, предикторы или регрессоры).

В качестве источников информации для анализа и построения моделей использовались статистические данные за 2010–2018 гг. по 85 субъектам РФ и РФ в целом, полученные из официальных источников: сборников федеральной службы государственной статистики и отчетной статистической формы Роспотребнадзора № 18 «Сведения о санитарном состоянии субъекта Российской Федерации» (санитарно-эпидемиологические показатели).

Общее количество санитарно-эпидемиологических показателей, включенных в исследование, составило 111. Показатели были объединены в группы: состояние питьевого водоснабжения; сведения об обеспеченности населения питьевой водой, отвечающей требованиям безопасности; состояние водных объектов в местах водопользования населе- ния; уровни загрязнения атмосферного воздуха; характеристика состояния почвы; гигиеническая характеристика продовольственного сырья и пищевых продуктов; характеристика воздушной среды закрытых помещений и воздуха рабочей зоны; исследование физических факторов; санитарно-гигиеническая характеристика объектов, используемых субъектами надзора при осуществлении деятельности.

Программный пакет по статистическому анализу данных Statistica 10.0 использовался в качестве основного инструмента для проверки адекватности и расчета параметров полученных моделей. Проверка статистических гипотез относительно коэффициентов регрессии при нормальном распределении показателей осуществлялась с использованием критерия Стьюдента. Проверка адекватности моделей происходила при помощи дисперсионного анализа с использованием критерия Фишера с уровнем значимости 0,05.

Для решения задач по изучению наличия множественных корреляционных связей между санитарно-эпидемиологическими показателями и ОПЖ, а также понижения размерности входных данных использовалась процедура факторного анализа. Построение статистических моделей связей осуществлялось по цепи «санитарно-эпидемиологические показатели – обобщенные факторы – ОПЖ». Для снижения количества общих факторов, полученных на основании последовательного построения корреляционной матрицы переменных с последующим извлечением факторов (методом наименьших квадратов), использовался критерий Кайзера (критерий собственных чисел), позволивший сократить число общих факторов до 12. Взаимное влияние факторов друг на друга исключалось применением ортогонального вращения с получением значений нагрузок переменных на факторы. Использование данных подходов позволило рассчитать количественные изменения ОПЖ при заданном изменении исследуемых санитарно-эпидемиологических показателей.

Алгоритм построения причинно-следственных связей по цепи «санитарно-эпидемиологические показатели – обобщенные факторы – ОПЖ» осуществлялся в соответствии со следующими основными этапами:

  • –    восстановление информации для отдельных рядов данных;

  • –    расчет средних значений показателя и стандартного отклонения для ряда наблюдений;

  • –    задание прогнозных значений санитарно-эпидемиологических показателей путем изменения исходных значений на сценарный процент (например, 10; 5; 1 %);

  • –    расчет разности между прогнозным и фактическим значением санитарно-эпидемиологического показателя;

  • – расчет стандартизованной разности между прогнозным и фактическим значением санитарно-эпидемиологического показателя;

    – расчет изменений обобщенных факторов, ассоциированных с изменением санитарно-эпидемиологического показателя, с учетом коэффициента множественной регрессии «санитарно-эпидемиологические показатели – ожидаемая продолжительность жизни»;

    – ранжирование санитарно-эпидемиологических показателей по вкладам в изменение ОПЖ;

    – суммация полученных значений изменения ОПЖ, ассоциированных с изменением санитарноэпидемиологического показателя.

Разность между прогнозным и фактическим значением санитарно-эпидемиологических показателей рассчитывалась по формуле (1):

Δ D = D D ,                (1)

где Δ D – разность между прогнозным значением санитарно-эпидемиологического показателя ( D ) и фактическим значением ( D ).

Стандартизованная разность между прогнозным и фактическим значением показателя определялась по формуле (2):

D ' - D D - D D ' - D D d = d ' - d =       -      =       =     , (2)

DDDD s sss где Δd – стандартизированная разность между прогнозным значением показателя и фактическим значением; d′ – стандартизованное прогнозное значение показателя; d – стандартизованное фактическое значение показателя; D – среднее значение показателя с восстановленными данными; Ds – стандартное от- клонение показателя с восстановленными данными.

Расчет изменений обобщенных факторов, ассоциированных с изменением санитарно-эпидемиологического показателя, осуществлялся по формуле (3):

Δ Fi dki ,                    (3)

где Δ Fi – изменение i -го обобщенного фактора, ассоциированного с изменением санитарно-эпидемиологического показателя; ki – факторный коэффициент для i -го обобщенного фактора (определялся по результатам факторного анализа).

Изменение ожидаемой продолжительности жизни, ассоциированное с изменением санитарно-эпидемиологического показателя, определялось путем суммации произведений изменений обобщенных факторов на соответствующие коэффициенты множественной регрессии «санитарно-эпидемиологические показатели – ОПЖ» по формуле (4):

Δ Z F i b i , (4)

где Δ Z – изменение ожидаемой продолжительности жизни, ассоциированной с изменением санитарноэпидемиологического показателя, лет; bi – коэффициент перед i -м фактором во множественной регрессии «санитарно-эпидемиологические факторы – ОПЖ».

В результате факторного анализа получена матрица факторных нагрузок с общим числом факторов – 12. Кумулятивный процент объясненной дисперсии от 12 факторов составил 68,73. С использованием формул 3 и 4 рассчитывались количественные изменения ОПЖ, ассоциированные с изменением каждого исследуемого санитарноэпидемиологического показателя. В качестве примера приведен расчет изменения ожидаемой продолжительности жизни в зависимости от изменения значений санитарно-эпидемиологического показателя на 10,0 %. При этом показатели, увеличивающие ОПЖ, повышали на 10,0 %, а показатели, оказывающие негативное влияние на ОПЖ, – снижали на 10,0 %.

Типологизация территорий (субъектов РФ) по комплексу санитарно-эпидемиологических показателей и ОПЖ выполнена с использованием многомерной статистической процедуры – кластерного анализа методом k -средних. Значения показателей в кластерах сравнивались между собой по среднекластерным значениям.

Результаты и их обсуждение. По результатам парного регрессионного анализа было получено 195 статистически достоверных моделей, из них 134 не противоречили гипотезе причинно-следственных связей между здоровьем населения и санитарноэпидемиологическим состоянием объектов окружающей среды. Анализ связи между показателями санитарно-эпидемиологического благополучия и ОПЖ всего населения показал, что наиболее значимыми по коэффициенту объясненной дисперсии ( R 2) показателями стали в порядке убывания: «Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по показателям освещенности» ( aх = –0,239; b = 72,59; p < 0,05; r = –0,495; R 2 = 0,245); «Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по показателям микроклимата» ( a х = –0,195; b = 71,68; p < 0,05; r = –0,473; R 2 = 0,224); «Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по показателям шума» ( a х = –0,105; b = 71,98; p < 0,05; r = –0,367; R 2 = 0,135); «Доля проб воздушной среды с превышением ПДК7 на пыль и аэрозоли» ( a х = –0,158; b = 71,27; p < 0,05; r = –0,35; R 2 = 0,122).

Для ОПЖ мужского населения наиболее значимыми показателями стали: «Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по показателям освещенности» ( a х = –0,262; b = 67,25; p < 0,05; r = –0,468; R 2 = 0,219); «Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по показателям микроклимата» ( a х = –0,201; b = 66,17; p < 0,05;

r = –0,423; R 2 = 0,179); «Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по показателям шума» ( aх = –0,119; b = 66,66; p < 0,05; r = –0,362; R 2 = 0,131); «Доля проб воздушной среды на вещества 1-го и 2-го классов опасности с превышением ПДК (пары и газы)» ( a х = –0,231; b = 65,43; p < 0,05; r = –0,33; R 2 = 0,109).

Для ОПЖ женского населения наиболее значимыми показателями стали: «Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по показателям освещенности» ( a х = –0,202; b = 77,79; p < 0,05; r = –0,51; R 2 = 0,261); «Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по показателям микроклимата» ( aх = –0,171; b = 77,08; p < 0,05; r = –0,511; R 2 = 0,261); «Доля проб воздушной среды с превышением ПДК на пыль и аэрозоли» ( a х = –0,134; b = 76,73; p < 0,05; r = –0,37; R 2 = 0,137); «Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по показателям шума» ( a х = –0,082; b = 77,17; p < 0,05; r = –0,35; R 2 = 0,123).

По результатам кластерного анализа все субъекты Российской Федерации были разделены на три кластера, которые имели особенности санитарно-эпидемиологической ситуации. В первый кластер включены 24 субъекта, во второй – 50; в третий – 11 (рисунок).

В первый кластер вошло 24 субъекта РФ: Белгородская, Брянская, Владимирская, Ивановская, Калужская, Костромская, Смоленская, Тамбовская, Тульская, Ярославская, Архангельская, Ленинградская, Мурманская, Ростовская, Кировская, Самарская, Ульяновская, Свердловская, Челябинская, Магаданская области, Ненецкий автономный округ, Республика Мордовия, Приморский край, Еврейская автономная область. Среднекластерное значение по показателю ОПЖ всего населения со- ставило 71,8 г., мужского населения – 66,4 г. (самое низкое значение среди кластеров), женского населения – 77,1 г. Анализ состояния питьевого водоснабжения, оцениваемого по доле проб, не соответствующих требованиям по санитарно-химическим показателям водопроводов (24,3 %) и распределительной сети (18,8 %), показал, что средние значения в данном кластере выше среднероссийских уровней (16,97 и 13,0 % соответственно). Доля проб атмосферного воздуха с превышением ПДК в городских поселениях наименьшая среди кластеров (0,56 %). Санитарно-эпидемиологическое состояние почвы территорий первого кластера характеризуется относительным неблагополучием (показатели выше среднероссийских уровней): доля проб, не соответствующих требованиям по санитарно-химическим показателям, составила 7,98 %, в том числе по металлам – 7,97 %; доля проб, не соответствующих требованиям по микробиологическим показателям, – 9,98 % (самое высокое значение среди кластеров). Показатели качества и безопасности пищевых продуктов в кластере также превышали среднероссийские уровни. Так, доля проб, не соответствующих требованиям по санитарно-химическим показателям, составила 0,45 % (РФ – 0,39 %); по микробиологическим показателям – 4,25 % (РФ – 3,88 %); не соответствующих нормам калорийности и химического состава – 9,75 % (РФ – 6,73 %). Состояние воздушной среды в воздухе рабочей зоны хозяйствующих субъектов в первом кластере – выше среднероссийских значений по показателям «Доля проб с превышением ПДК на пары и газы» (1,44 %; РФ – 1,38 %) и «Доля проб с превышением ПДК веществ 1-го и 2-го классов опасности (пары и газы)» (1,9 %; РФ – 1,77 %). Оценка состояния рабочих мест по физическим факторам в первом

Рис. Результаты кластерного анализа субъектов РФ по санитарно-эпидемиологическим показателям

кластере показала, что доля проб по фактору «ИИ»8 самая высокая среди кластеров – 0,67 %, доля проб по факторам «Шум» (13,86 %), «Микроклимат» (5,22 %), «ЭМП»9 (5,87 %), «Освещенность» (8,76 %) – выше среднероссийских уровней (12,76; 4,7; 4,49; 8,31 % соответственно). В кластере отмечается наименьшая доля объектов III группы по санитарногигиенической характеристике среди кластеров (3,01 %), доля объектов I группы составила 48,1 %.

50 субъектов РФ вошло во второй кластер: Воронежская, Курская, Липецкая, Московская, Орловская, Рязанская, Вологодская, Калининградская, Псковская, Астраханская, Волгоградская, Нижегородская, Оренбургская, Пензенская, Саратовская, Тюменская, Иркутская, Кемеровская, Новосибирская, Омская, Амурская, Сахалинская области, г. Москва, г. Санкт-Петербург, Республика Адыгея, Республика Крым, Краснодарский край, г. Севастополь, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Республика Северная Осетия-Алания, Чеченская Республика, Ставропольский край, Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Пермский край, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика Алтай, Республика Бурятия, Республика Тыва, Республика Хакасия, Алтайский край, Забайкальский край, Красноярский край, Республика Саха (Якутия), Камчатский край, Хабаровский край. Третий кластер характеризуется сопоставимыми со среднероссийскими значениями ОПЖ как всего населения в целом, так и женского и мужского населения отдельно (72,46, 77,45 и 67,29 г. соответственно). Качество питьевой воды в данном кластере выше среднероссийского уровня: доля нестандартных проб по санитарно-химическим показателям в водопроводах и в распределительной составила 9,79 % (РФ – 16,97 %) и 9,81 % (РФ – 9,81 %) соответственно. Санитарно-эпидемиологическое состояние почвы субъектов кластера также сравнительно лучше среднероссийских значений: доля проб почвы, не соответствующих по санитарно-химическим показателям, составила 4,75 % (РФ – 5,06 %), по микробиологическим показателям – 5,95 % (РФ – 5,95 %). Благоприятная ситуация относительно других кластеров сложилась и с качеством и безопасностью продуктов питания: доля проб продуктов питания, не соответствующих по микробиологическим показателям – 3,66 %, не соответствующих нормам калорийности и химического состава – 6,08 %, доля нестандартных проб по санитарно-химическим показателям составила 0,41 %, что сопоставимо со среднероссийскими уровнями (3,88; 6,73; 0,39 % соответственно). Качество воздушной среды рабочей зоны на хозяйствующих субъектах в кластере имеет наилучшие среднекластерные значения по показателям: «Доля проб воз- душной среды с превышением ПДК на пыль и аэрозоли» – 3,52 % и «Доля проб воздушной среды на вещества 1-го и 2-го классов опасности с превышением ПДК (пыль и аэрозоли)» – 2,91 %. Кластер имеет наименьшую долю рабочих мест, не отвечающих санитарным нормам по факторам физической природы: шум – 9,57 %, вибрация – 4,04 %, микроклимат – 4,09 %, ЭМП – 2,93 %, освещенность – 7,19 %, ИИ – 0,4 %.

В третий кластер вошло 11 субъектов РФ: Тверская, Новгородская, Курганская, Томская области, Республика Карелия, Республика Коми, Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Карачаево-Черкесская Республика, Ханты-Мансийский автономный округ (Югра), Чукотский автономный округ. Значения ОПЖ всего населения и женского населения кластера имеют наименьшие уровни в сравнении с другими кластерами (71,6 и 76,6 г. соответственно). Неблагополучная ситуация сложилась с качеством питьевой воды систем централизованного питьевого водоснабжения: доля проб воды, не соответствующих требованиям по санитарнохимическим показателям, составила в водопроводах – 44,6 %, в распределительной сети – 36,6 %. Аналогичные проблемы регистрируются и с качеством атмосферного воздуха: доля проб атмосферного воздуха с превышением ПДК в городских поселениях составила 3,92 % (РФ – 0,66 %). Качество почвы в субъектах данного кластера, напротив, имеет лучшие показатели: доля проб почвы, не соответствующих требованиям по санитарно-химическим показателям, составила 4,38 % (2,99 % по металлам). Качество и безопасность продуктов питания в кластере в целом ниже, чем в среднем по Российской Федерации. Доля проб всех продуктов, не отвечающих санитарно-эпидемиологическим требованиям по санитарно-химическим показателям, составила 0,77 % (РФ – 0,39 %). Также по данному показателю имеют худшие значения среди кластеров отдельные виды продукции: птица и птицепродукты (0,17 %), масло и маслопродукты (0,26 %), рыба и рыбопродукты (2,21 %), кулинарные изделия (0,65 %), овощи и зелень (1,51 %). Наиболее высоки значения в кластере и по доле рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам по вибрации и микроклимату (10,83 и 12,62 % соответственно). Доля объектов I группы по санитарно-гигиенической характеристике наименьшая среди кластеров – 35,61 %, а объектов III группы – наибольшая среди кластеров – 5,9 %.

По результатам факторного анализа были установлены прогнозные значения ожидаемой продолжительности жизни при рождении (все население, мужское и женское население), которые связаны с показателями санитарно-эпидемиологического благополучия. В таблице представлены значения ОПЖ при сценарном улучшении показателей на 10,0 %.

Результаты прогнозной оценки показали, что наибольший вклад в прирост ожидаемой продолжительности жизни всего населения может внести уве- личение доли населения, обеспеченного доброкачественной питьевой водой (61,65 дня). Улучшение условий на рабочих местах в отношении физических факторов способно увеличить ОПЖ всего населения на 35,83 дня (см. таблицу).

Потенциальные значения прироста (в днях) ожидаемой продолжительности жизни населения РФ, связанные с изменением санитарно-эпидемиологических показателей (сценарные условия – улучшение показателей на 10,0 %)

Группа показателей

Показатель

Увеличение ОПЖ (все население), дни

Увеличение ОПЖ (мужское население), дни

Увеличение ОПЖ (женское население), дни

Показатели санитар-но-эпидемиологи-ческого состояния атмосферного воздуха

Доля проб атмосферного воздуха с превышением ПДК (в городских поселениях)

0,71

0,39

0,38

Маршрутные и подфакельные исследования. Доля проб с превышением ПДК (город)

6,16

5,98

5,98

Исследования на стационарных постах. Доля проб с превышением ПДК (город)

3,92

4,19

Доля проб атмосферного воздуха с превышением ПДК (сельские поселения)

3,47

3,64

3,64

Показатель санитар-но-эпидемиологи-ческого состояния питьевой воды

Доля населения, обеспеченного качественной питьевой водой

61,65

74,71

37,83

Показатели санитар-но-эпидемиологи-ческого состояния почвы

Доля проб не соответствует СЭТ* (микробиологические показатели)

4,04

5,95

2,66

Доля проб не соответствует СЭТ (санитарно-химические показатели)

1,05

1,53

0,58

Доля проб не соответствует СЭТ (санитарно-химические показатели. Металлы)

0,73

1,08

0,45

Показатели качества и безопасности продуктов питания

Все продукты. Доля проб не соответствует СЭТ (сан.-хим. показатели)

0,44

0,46

0,24

Рыба. Доля проб не соответствует СЭТ (паразитологические показатели)

0,24

0,21

0,37

Овощи. Зелень. Доля проб не соответствует СЭТ (сан.-хим. показатели)

0,22

0,06

0,09

Масло. Доля проб не соответствует СЭТ (сан.-хим. показатели)

0,13

0,15

0,02

Рыба. Доля проб не соответствует СЭТ (сан.-хим. показатели)

0,08

0,12

0,06

Хлеб. кондитерские изделия. Доля проб не соответствует СЭТ (сан.-хим. показатели)

0,07

0,07

0,05

Кулинарные изделия. Доля проб не соответствует СЭТ (сан.-хим. показатели)

0,05

0,04

0,03

Молоко. Доля проб не соответствует СЭТ (сан.-хим. показатели)

0,04

0,04

0,99

Мясо. Доля проб не соответствует СЭТ (сан.-хим. показатели)

0,03

0,03

0,02

Птица. Доля проб не соответствует СЭТ (сан.-хим. показатели)

0,02

0,01

0,88

Рыба. Доля проб не соответствует СЭТ (микробиологические. показатели)

0,003

Все продукты. Доля проб не соответствует норме (калорийность, хим. состав)

1,24

Мясо. Доля проб не соответствует СЭТ (сан.-хим. показатели)

0,02

Санитарно-гигиеническая характеристика объектов

Доля объектов I группы

12,28

2,59

20,20

Доля объектов III группы

2,88

1,46

4,17

Состояние воздуха рабочей зоны (суммарно на всех объектах хозяйственной деятельности)

Доля проб воздушной среды с превышением ПДК на пары и газы

1,91

2,71

0,81

Доля проб воздушной среды на вещества 1-го и 2-го классов опасности с превышением ПДК (пыль и аэрозоли)

1,8

1,72

1,87

Доля проб воздушной среды с превышением ПДК на пыль и аэрозоли

1,45

1,46

1,20

Доля проб воздушной среды на вещества 1-го и 2-го классов опасности с превышением ПДК (пары и газы)

1,19

1,71

Окончание таблицы

Группа показателей

Показатель

Увеличение ОПЖ (все население), дни

Увеличение ОПЖ (мужское население), дни

Увеличение ОПЖ (женское население), дни

Физические факторы на рабочих местах

Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам (ОСВЕЩЕННОСТЬ)

16,22

17,74

14,59

Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам (ШУМ)

8,24

10,14

5,28

Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам (МИКРОКЛИМАТ)

7,09

7,16

6,49

Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам (ЭМП)

2,06

3,67

Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам (ИИ)

1,24

1,40

1,01

Доля рабочих мест, не соответствующих санитарным нормам (ВИБРАЦИЯ)

0,98

0,29

1,44

Всего

140,39

146,9

117,62

П р и м е ч а н и е : * – санитарно-эпидемиологические требования.

Существенное значение имеет уменьшение доли объектов III группы по санитарно-гигиенической характеристике. Улучшение ситуации в этой области способно увеличить ОПЖ всего населения на 15,16 дня. Снижение доли проб с превышением ПДК в городских и сельских поселениях потенциально способно увеличить ОПЖ всего населения на 14,26 дня. Улучшение состояния воздуха рабочей зоны способно увеличить ОПЖ всего населения на 6,35 дня. Снизив на 10,0 % фактическое значение показателя доли проб почвы, не соответствующих санитарно-химическим показателям, можно ожидать прироста ОПЖ всего населения на 5,82 дня.

Полученные в данном исследовании результаты подтверждают гипотезу о влиянии санитарноэпидемиологических факторов среды обитания на уровень ОПЖ населения при рождении и не противоречат имеющемся данным отечественных и зарубежных исследований о негативном воздействии ненормативных факторов окружающей среды на здоровье населения, полученным ранее [38–41]. Наибольший вклад в повышение уровня ОПЖ из анализируемых санитарно-эпидемиологических показателей вносит увеличение доли населения, обеспеченного качественной питьевой водой (61,65 дня для всего населения), что в полной мере согласуется с данными государственных докладов «О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения в Российской Федерации», согласно которым качество питьевой воды формирует до 1,8 млн дополнительных ассоциированных случаев заболеваний всего населения РФ (55–60 % от всех дополнительных ассоциированных с качеством среды обитания случаев заболеваний).

Следующим наиболее значимым показателем, улучшение которого способно дать 35,83 дня к ОПЖ для всего населения, стали физические факторы на рабочих местах. Полученные данные согласуются с фактами, приведенными в государственном докладе11, – физические факторы среды (шум, ЭМИ, вибрация, освещенность, ИИ) вносят наибольший вклад в ассоциированные случаи смертности от болезней системы кровообращения и составляют до 52 тысяч дополнительных случаев смерти.

Улучшение показателей санитарно-эпидемиологического состояния атмосферного воздуха населенных мест способно увеличить ОПЖ всего населения на 14,26 дня, что также согласуется с данными государственного доклада10 – в 2018 г. до 864 тысяч дополнительных случаев заболеваний (болезней системы кровообращения, органов дыхательной системы и др.) было связано с загрязнением атмосферного воздуха химическими компонентами.

Реализация комплекса мер по снижению влияния негативных факторов на окружающую среду и обеспечению безопасности среды обитания человека позволит внести существенный вклад в достижение национальных целей и решение стратегических задач развития Российской Федерации. Так, ежегодно только действиями Роспотребнадзора в отношении снижения загрязнения объектов среды обитания предотвращается более 150 тысяч дополнительных случаев смертей и более 7 млн случаев заболеваний населения РФ11.

Выводы. Результаты выполненного исследования позволили сделать следующие выводы:

– общий прирост ожидаемой продолжительности жизни всего населения РФ при улучшении ана- лизируемых санитарно-эпидемиологических показателей может составить 140,39 дня;

– наиболее значимыми показателями, которые потенциально способны увеличить ОПЖ всего населения РФ, являются: «Доля населения, обеспеченного качественной питьевой водой» (61,65 дня), «Физические факторы на рабочих местах» (35,83), «Санитарно-гигиеническая характеристика объектов надзора» (15,16) и «Показатели санитарноэпидемиологического состояния атмосферного воздуха» (14,26);

– в разрезе половой дифференциации установлено, что улучшение санитарно-эпидемиологической ситуации способно оказать значительное влияние на рост ОПЖ мужского населения – увеличение ОПЖ на 146,9 дня (для женского населения – увеличение ОПЖ на 117,6 дня);

– разрабатываемые мероприятия, направленные на улучшение санитарно-эпидемиологических показателей, как следствие, на увеличение ОПЖ, должны иметь региональную дифференциацию. Так, субъектам РФ, вошедшим в первый кластер, необходимо уделить особое внимание санитарно-эпидемиологическому состоянию почвы населенных мест, субъек- там РФ второго кластера – качеству и безопасности отдельных продуктов питания (мясо, молоко, рыба, хлеб), состоянию воздуха рабочей зоны на промышленных предприятиях. Субъекты РФ третьего кластера показали более низкий уровень санитарноэпидемиологического благополучия. Население данных территорий потенциально подвержено более сильному воздействию антропогенного загрязнения, и для улучшения ситуации требуются комплексные межсекторальные действия, особенно в области обеспечения качественной питьевой водой, продуктами питания, а также создания благоприятных условий труда на рабочих местах. Для всех субъектов РФ с целью сохранения достигнутых уровней здоровья населения и ОПЖ и их повышения целесообразным является дальнейшая реализация федеральных и региональных программ, направленных на обеспечение санитарно-эпидемиологического благополучия и укрепление здоровья граждан Российской Федерации.

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.

Список литературы Санитарно-эпидемиологические детерминанты и ассоциированный с ними потенциал роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации

  • Морозов Е.Н., Литвинов С.К., Жиренкина Е.Н. О концепции ликвидации инфекционных болезней // Эпидемиология и инфекционные болезни. - 2016. - Т. 21, № 2 - С. 68-73. DOI: 10.18821/1560-9529-2016-21-2-68-73
  • Nakatani H. Global Strategies for the Prevention and Control of Infectious Diseases and Non-Communicable Diseases // Journal of Epidemiology. - 2016. - Vol. 26, № 4. - P. 171-178. DOI: 10.2188/jea.JE20160010
  • How long do centenarians survive? Life expectancy and maximum lifespan / K. Modig, T. Andersson, J. Vaupel, R. Rau, A. Ahlbom // Journal of Internal Medicine. - 2017. - Vol. 282, № 2. - P. 156-163. DOI: 10.1111/joim.12627
  • Medford A., Vaupel J.W. Human lifespan records are not remarkable but their durations are // PLoS One. - 2019. - Vol. 14, № 14 (3). - P. e0212345. DOI: 10.1371/journal.pone.0212345
  • Вишневский А.Г. Снижение смертности нарушает традицию, не встречая особого сопротивления // Демоскоп Weekly. - 2011. - № 473. - С. 1-26.
  • NCD Countdown 2030: worldwide trends in non-communicable disease mortality and progress towards Sustainable Development Goal target 3.4 / J.E. Bennett, G.A. Stevens, C.D. Mathers, R. Bonita, J. Rehm, M.E. Kruk, L.M. Riley, K. Dain [et al.] // The Lancet. - 2018. - Vol. 22, № 392. - P. 1072-1088.
  • DOI: 10.1016/S0140-6736(18)31992-5
  • Emission drivers of cities at different industrialization phases in China / R. Wang, X. Zheng, H. Wang, Y. Shan // Journal of Environmental Management. - 2019. - Vol. 250. - P. 109494.
  • DOI: 10.1016/j.jenvman.2019.109494
  • Wang Q., Su M., Li R. Toward to economic growth without emission growth: The role of urbanization and industrialization in China and India // Journal of Cleaner Production. - 2018. - Vol. 205. - P. 499-511.
  • DOI: 10.1016/j.jclepro.2018.09.034
  • Role of renewable energy and non-renewable energy consumption on EKC: Evidence from Pakistan / Danish, B. Zhang, B. Wang, Z. Wang // Journal of Cleaner Production. - 2017. - Vol. 156. - P. 855-864.
  • DOI: 10.1016/j.jclepro.2017.03.203
  • Xu B., Lin B., How industrialization and urbanization process impacts on CO2 emissions in China: Evidence from nonparametric additive regression models // Energy Economics. - 2015. - Vol. 48. - P. 188-202.
  • DOI: 10.1016/j.eneco.2015.01.005
  • Результаты биомониторинга ртутного загрязнения территории мегаполиса / А.М. Малов, Л.В. Луковникова, Л.А. Аликбаева, И.Ш. Якубова, Д.К. Щеголихин // Гигиена и санитария. - 2018. - Т. 97, № 12. - С. 1189-1194.
  • DOI: 10.18821/0016-9900-2018-97-12-1189-1194
  • Определение дополнительного риска здоровью населения за счет загрязняющих веществ, поступающих в атмосферный воздух при эксплуатации дорожно-автомобильного комплекса / Ю.А. Рахманин, А.В. Леванчук, О.И. Копытенкова, Н.М. Фролова, А.М. Сазонова // Гигиена и санитария. - 2018. - Т. 97, № 12. - С. 1171-1178.
  • DOI: 10.18821/0016-9900-2018-97-12-1171-1178
  • Электромагнитная обстановка радиочастотного диапазона мобильной связи и заболеваемость взрослого населения болезнями системы кровообращения / С.Г. Ященко, С.Ю. Рыбалко, С.Э. Шибанов, О.А. Григорьев // Гигиена и санитария. - 2018. - Т. 97, № 12. - С. 1184-1188.
  • DOI: 10.18821/0016-9900-2018-97-12-1184-1188
  • Социально-экономические детерминанты и потенциал роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации с учетом региональной дифференциации / Н.В. Зайцева, Г.Г. Онищенко, А.Ю. Попова, С.В. Клейн, Д.А. Кирьянов, М.В. Глухих // Анализ риска здоровью. - 2019. - № 4. - С. 14-29.
  • DOI: 10.21668/health.risk/2019.4.02
  • Wilkinson R., Marmot M. Social determinants of health: the solid facts 2nd edition. - WHO Library Cataloguing in Publication Data, 2004. - 33 p.
  • Socioeconomic status and the 25*25 risk factors as determinants of premature mortality: a multicohort study and meta-analysis of 1,7 million men and women / S. Stringhini, C. Carmeli, M. Jokela, M. Avendaño, P. Muennig, F. Guida, F. Ricceri, A. d'Errico [et al.] // Lancet. - 2017. - Vol. 25, № 389. - P. 1229-1237.
  • DOI: 10.1016/S0140-6736(16)32380-7
  • Determinants of inequalities in life expectancy: an international comparative study of eight risk factors / J.P. Macken-bach, J.R. Valverde, M. Bopp, H. Brønnum-Hansen, P. Deboosere, R. Kalediene, K. Kovács, M. Leinsalu [et al.] // Lancet Public Health. - 2019. - Vol. 4, № 10. - P. 529-537.
  • DOI: 10.1016/S2468-2667(19)30147-1
  • Potential impacts of changing supply-water quality on drinking water distribution: A review / L. Gang, Y. Zhang, W.J. Knibbe, W. Liu, G. Medema, W. Van Der Meer // Water Research. - 2017. - Vol. 1, № 116. - P. 135-148.
  • DOI: 10.1016/j.watres.2017.03.031
  • Toxicological relevance of emerging contaminants for drinking water quality / M. Schriks, M.B. Heringa, M.M.E. Kooi, M.M. van der Kooi, P. de Voogt, A.P. van Wezel // Water Research. - 2010. - Vol. 44, № 2. - P. 461-476.
  • DOI: 10.1016/j.watres.2009.08.023
  • WHO water quality standards Vs Synergic effect(s) of fluoride, heavy metals and hardness in drinking water on kidney tissues / H.M. Wasana, G.D. Perera, P.S. Gunawardena, P.S. Fernando, J. Bandara // Scientific Reports. - 2017. - Vol. 14, № 7. -
  • DOI: 10.1038/srep42516
  • Nitrate in drinking water and colorectal cancer risk: A nationwide population-based cohort study / J. Schullehner, B. Hansen, M. Thygesen, C.B. Pedersen, T. Sigsgaard // International journal of cancer. - 2018. - Vol. 1, № 143. - P. 73-79.
  • DOI: 10.1002/ijc.31306
  • Bacterial contamination of drinking water in Guadalajara, Mexico / F. Rubino, Y. Corona, J.G.J. Perez, C. Smith // International journal of environmental research and public health. - 2018. - Vol. 27, № 16 (1). - P. E67.
  • DOI: 10.3390/ijerph16010067
  • Ambient air pollution Global health Observatory (GHO) data [Электронный ресурс] // WHO. - URL: https:// www. href='contents.asp?titleid=14026' title='Bulletin of the World Health Organization'>WHO.int/gho/phe/outdoor_air_pollution/en/ (дата обращения: 20.01.2020).
  • Lelieveld J., Haines A., Pozzer A. Age-dependent health risk from ambient air pollution: a modelling and data analysis of childhood mortality in middle-income and low-income countries // The Lancet Planetary Health. - 2018. - Vol. 2, № 7. - P. e292-300.
  • DOI: 10.1016/S2542-5196(18)30147-5
  • Ambient air pollution: a global assessment of exposure and burden of diseases [Электронный ресурс] // WHO. - URL: https://www. href='contents.asp?titleid=14026' title='Bulletin of the World Health Organization'>WHO.int/phe/publications/air-pollution-global-assessment/en/ (дата обращения: 20.01.2020).
  • The Lancet Commission on pollution and health / P.J. Landrigan, R. Fuller, N.J.R. Acost, O. Adeyi, R. Arnold, N.N. Basu, A.B. Baldé, R. Bertollini [et al.] // The Lancet Commissions. - 2018. - Vol. 3, № 391. - P. 462-512.
  • DOI: 10.1016/S0140-6736(17)32345-0
  • Proximate determinants of particulate matter (PM 2.5) emission, mortality and life expectancy in Europe, Central Asia, Australia, Canada and the US / S.A. Sarkodie, V. Strezov, Y. Jiang, T. Evans // Science of the Total Environment. - 2019. - Vol. 15, № 683. - P. 489-497.
  • DOI: 10.1016/j.scitotenv.2019.05.278
  • Grossman G., Krueger A. Economic growth and the environment // The Quarterly Journal of Economics. - 1995. - Vol. 110, № 2. - P. 353-377.
  • DOI: 10.2307/2118443
  • Air quality and life expectancy in the United States: An analysis of the moderating effect of income inequality / T.D. Hill, A.K. Jorgenson, P. Ore, B. Clark, K.S. Balistreri // SSM - Population Health. - 2019. - Vol. 7, № 100346. - P. 1-7.
  • DOI: 10.1016/j.ssmph.2018.100346
  • Assessment of impact of traffic-related air pollution on morbidity and mortality in Copenhagen Municipality and the health gain of reduced exposure / H. Brønnum-Hansen, A.M. Bender, Z.J. Andersen, J. Sørensen, J.H. Bønløkke, H. Boshuizen, T. Becker, F. Diderichsen, S. Loft // Environment International. - 2018. - Vol. 121, № 1. - P. 973-980.
  • DOI: 10.1016/j.envint.2018.09.050
  • Тельнов В.И., Третьяков Ф.Д., Окатенко П.В. Сокращение продолжительности жизни у работников при разных гистологических типах рака легкого и поглощенных дозах на легкие от плутония-239 // Гигиена и санитария. - 2018. - Т. 97, № 2. - С. 174-178.
  • DOI: 10.18821/0016-9900-2018-97-2-174-178
  • Условия труда как фактор риска развития колоректального рака / Н.Г. Ширлина, В.Л. Стасенко, А.С. Колчин, О.В. Антонов, Т.М. Обухова // Гигиена и санитария. - 2018. - Т. 97, № 2. - С. 156-160.
  • DOI: 10.18821/0016-9900-2018-97-2-156-160
  • Формирование рисков нарушения здоровья у работников, экспонированных ртутью / Н.М. Мещакова, М.П. Дьякович, С.Ф. Шаяхметов, Л.Г. Лисецкая // Гигиена и санитария. - 2018. - Т. 97, № 10. - С. 945-950.
  • DOI: 10.18821/0016-9900-2018-97-10-945-950
  • Гигиеническая оценка условий труда в отдельных профессиях строительных организаций / О.И. Копытенкова, З.Ш. Турсунов, А.В. Леванчук, О.В. Мироненко, Н.М. Фролова, А.М. Сазонова // Гигиена и санитария. - 2018. - Т. 97, № 12. - С. 1203-1209.
  • DOI: 10.18821/0016-9900-2018-97-12-1203-1209
  • Курчевенко С.И., Боклаженко Е.В., Бодиенкова Г.М. Сравнительный анализ иммунного ответа у рабочих при воздействии различных производственных факторов // Гигиена и санитария. - 2018. - Т. 97, № 10. - С. 905-909.
  • DOI: 10.18821/0016-9900-2018-97-10-905-909
  • Вибрационная болезнь у работников авиастроительного предприятия: факторы формирования, клинические проявления, социально-психологические особенности / М.В. Кулешова, В.А. Панков, М.П. Дьякович, В.С. Рукавишников, Н.В. Сливницына, П.В. Казакова, Г.В. Бочкин // Гигиена и санитария. - 2018. - Т. 97, № 10. - С. 915-920.
  • DOI: 10.18821/0016-9900-2018-97-10-915-920
  • Национальные проекты: ключевые цели и ожидаемые результаты [Электронный ресурс] // Правительство России. - URL: http://government.ru/projects/selection/741/35675/ (дата обращения: 22.01.2020).
  • Dzhambov A.M., Dimitrova D.D. Heart Disease Attributed to Occupational Noise, Vibration and Other Co-Exposure: Self-reported Population-Based Survey Among Bulgarian Workers // Medycyna pracy. - 2016. - Vol. 67, № 4. - P. 435-445.
  • DOI: 10.13075/mp.5893.00437
  • Diurnal variability of transportation noise exposure and cardiovascular mortality: A nationwide cohort study from Switzerland / H. Héritier, D. Vienneau, M. Foraster, I.C. Eze, E. Schaffner, L. Thiesse, F. Ruzdik, M. Habermacher [et. al.] // International Journal of Hygiene and Environmental Health. - 2018. - Vol. 221, № 3. - P. 556-563.
  • DOI: 10.1016/j.ijheh.2018.02.005
  • Тяжелые металлы как фактор возможных экологически обусловленных заболеваний в Астраханском регионе / В.С. Рыбкин, Н.А. Богданов, Ю.С. Чуйков, Г.А. Теплая // Гигиена и санитария. - 2014. - Т. 93, № 2. - С. 27-31.
  • Health risk analysis in the strategy of state social and economic development / G.G. Onishchenko, N.V. Zaitseva, I.V. May, P.Z. Shur, A.Yu. Popova, V.B. Alekseev, O.V. Dolgikh, M.A. Zemlyanova [et al.] // Russian Academy of Sciences The Federal Service for Supervision in the Sphere of Consumer Rights and Individual Welfare Protection Federal Budget Science Institution Federal Research Center of Medical-Preventive Technologies of Public Health Risk Management. Moscow. - Perm, 2014. - 686 p.
Еще
Статья научная