Жакашов Н.Ж., Пругло Г.Ю., Тезекбаева Ж.Г., Ержанова А.Е.

Казахский национальный медицинский университет, г. Алматы

разработка моделей прогноза показателей здоровья населения промышленных регионов

В современной науке принято рассматривать математическое моделирование как один из наиболее эффективных методов анализа количественной и качественной информации, в особенности в ситуациях, когда характер взаимосвязей между различными изучаемыми процессами сложен, и имеет многофакторную структуру.

Это в особенности характерно для социально-гигиенической наук, рассматривающих формирование здоровья человека в условиях окружающей среды, с учетом многообразия путей воздействия, а также специфичности различных пороговых характеристик и адаптации. В этих условиях математическое моделирование приобретает особую методологическую важность для исследования здоровья.

Особую специфику имеет и задача выявления конкретных факторов на состояние здоровья популяции. Для Республики Казахстан чрезвычайно важной представляется разработка методов и подходов к оценке влияния на здоровье деятельности крупных промышленных комплексов.

Общими качествами является исследование здоровья населения как одного из единственно достоверных свидетельств длительного хронического воздействия негативных факторов на окружающую среду.

В исследовании нами применены различные методы математической статистики, в том числе корреляционный анализ, регрессионный анализ, иерархический кластерный анализ. Использованы базовые принципы математической демографии.

Значительный интерес представляют факторные модели, описывающие влияние на прогнозируемую величину не одного, а ряда факторов, зависимость которых может быть выражена уравнением множественной корреляции или уравнением множественной линейной регрессии. Поэтому система уравнений – одна из наиболее эффективных прогнозных моделей.

Построение модели, описывающей зависимость между заболеваемостью и загрязнением атмосферного воздуха и водопроводной воды в районах нефтедобычи в населенных пунктах Шубарши, Кенкияк и Сарколь, рассчитывались на основе следующих факторов: по атмосферному воздуху изучались – H₂S, SO₂, NO₂, углеводороды; по водопроводной воде – жесткость, сульфаты, хлориды, железо, фтор, нитраты. Контролем выбран населенный пункт Покровка, расположенный на расстоянии 50 км от исследуемых населенных пунктов.

Корреляционно-регрессионный анализ позволяет измерить количественно тесноту, направление связи (корреляционный анализ), а также установить аналитическое выражение зависимости результата от конкретных факторов при постоянстве остальных действующих на результативный признак факторных признаков (регрессионный анализ).

Проведенный анализ полученного материала методом нелинейной квадратичной регрессии позволил выявить коэффициент детерминации и уровень значимости коэффициента регрессии при отдельных заболеваниях в зависимости от факторов загрязнения атмосферного воздуха в районах нефтедобычи в населенных пунктах Шубарши, Кенкияк и Сарколь. При этом факторы загрязнения атмосферного воздуха рассматривались по уровню двумерных связей и при каждом факторе (нозологическая форма + фактор загрязнения) и при сочетании 2-х; г более факторов (нозологическая форма + 2 или 3 фактора загрязнения).

Высокие уровни коэффициента регрессии получены по зависимости болезней крови и кроветворных органов и железодефицитной анемии при загрязнении атмосферного воздуха двуокисью азота (Р - 0,9993), вегетососудистой дистонии - при загрязнении воздуха сероводородом.

Высокие степени зависимости заболеваемости населения выявлены железодефицитной анемией (В=0,б57, Р=0,932), вегетососудистой дистонией (В=0,95, Р=0,95), пиелонефритом (В=0,95, Р=0,99), обострение хронических нефритов при загрязнении атмосферного воздуха сероводородом и двуокисью азота.

Аналогическая зависимость обнаружена между заболеваемостью населения цереброваскулярными заболеваниями (энцефалопатии, арахноидиты, васкулиты) и загрязнением воздуха окисью углерода (В=0,698, Р=0,99), астмоидным бронхитом (В=0,74, Р=0,98), пиелонефритом (В=0,95, Р=0,99), неинфекционными болезнями желудочно-кишечного тракта (В=0,74, Р=0,98) при загрязнении воздуха сернистым газом, артропатией, циститом и уретритом при загрязнении воздуха сернистым газом, аллергозов (В=0,668, Р=0,99) при загрязнении воздуха сероводородом, отитом и мезотимпанитом, ревматоидным полиартритом (В=0,51, Р=0,79) при загрязнении воздуха двуокисью серы.

При сочетании химических факторов загрязнения с влажностью и сероводородом увеличивается зависимость заболеваемостью от них. Так, при сочетании загрязнения воздуха сероводородом и высокой влажностью, окиси углерода с сероводородом и влажностью увеличивается коэффициент детерминации и уровень коэффициента регрессии зависимости отдельных нозологических форм заболеваний от химических факторов.

Результаты обработки данных на персональном компьютере приведены в таблицах коэффициентов корреляции Пирсона между значениями заболеваемости и состоянием окружающей среды в районах нефтедобычи в населенных пунктах Шубарши, Кенкияк и Сарколь.

Многомерная модель зависимости общей заболеваемости населения в районах нефтедобычи в населенных пунктах Шубарши, Кенкияк и Сарколь от концентрации H₂S и SO₂ в воздухе выглядит следующим образом (рисунок 1).

Таким образом, основными факторами, влияющими на здоровье населения Актюбинской области, являются:

- для п. Шубарши - S0₂ и N0₂ в атмосферном воздухе

- для п. Кенкияк - H₂S и SO₂ в атмосферном воздухе

- для п. Сарколь – SO₂ и NO₂ в атмосферном воздухе

- для месторождения – нитраты в питьевой воде, нефтепродукты в открытых и подземных водоисточниках.

Анализ корреляционной зависимости между концентрациями пыли и заболеваемостью показал, что она наиболее сильная в районах нефтедобычи в населенных пунктах Шубарши, Кенкияк и Сарколь. Высокие уровни коэффициента корреляции Пирсона выявлены при стенокардии - 0,63 при значении Р=0,1.

Высокие уровни зависимости выявлены при острой пневмонии - 0,62, при болезнях органов чувств – 0,34 (Р=0,1). Средние уровни коэффициента корреляции выявлены при отитах, мезотимпанитах - 0,34, атеросклерозе - 0,4, острых бронхитах - 0,34.