по материалам фондов СГМ

Государственное санитарно-эпидемиологическое нормирование Российской
Федерации
2.1.10 Состояние здоровья населения в связи с состоянием среды и
условиями проживания населения
Гигиеническая оценка динамики показателей состояния здоровья населения
на основе анализа временных рядов
(по данным фондов СГМ)
Методические рекомендации
МР 2.1.10.
-13
Роспотребнадзор, 2013
МР «Гигиеническая оценка динамики показателей состояния здоровья
населения на основе анализа временных рядов (по данным фондов СГМ)».
1. Разработаны: ФБУН «Новосибирский научно-исследовательский институт
гигиены» Роспотребнадзора (вед.н.с., канд. экон.наук Креймер М.А.)
4. Утверждены Руководителем Федеральной службы по надзору в сфере
защиты
прав
потребителей
и
благополучия
человека,
государственным санитарным врачом Российской Федерации
«___» _____ 2013 г.
5. Введены в действие с «_______»_________2013 г.
6. Введены впервые
Виза разработчика: __________ М.А.Креймер
Главным
Содержание
1. Общие положения.
2. Область применения.
.3. Анализ динамики показателей патологической
образующих временные ряды (по материалам фондов СГМ)
пораженности,
4. Представление и анализ показателей популяционной чувствительности в
качестве ступеней биологических ответов на воздействие загрязнений.
5. Правила ранжирования долей по 5-ти ступеням диапазонам встречаемости
негативных явлений.
1.Общие положения
1.1. Настоящие методические рекомендации разработаны с учетом
Федерального закона от 30.03.1999 г № 52-ФЗ «О санитарноэпидемиологическом благополучии населения» (В редакции на 25.06.2012 г.).
1.2. МР разъясняют методологию гигиенического анализа материалов
фондов социально-гигиенического мониторинга, повышающую научную
обоснованность принятия управленческих решений, с обоснованием
санитарно-эпидемиологического различия временных рядов и адекватных
для каждого из них методов анализа показателей.
2. Область применения.
1.2. МР подготовлены с целью повышения научно-методической
обоснованности принятия управленческих решений по внедрению
результатов СГМ.
1.2. МР предназначены для специалистов подразделений социальногигиенического мониторинга Управлений Роспотребнадзора по субъектам
РФ, ФБУЗ «Центры гигиены и эпидемиологии» в субъектах РФ при
проведении углубленного анализа материалов фондов СГМ.
3. Анализ динамики показателей патологической пораженности,
образующих временные ряды (по материалам фондов СГМ)
Патологическая пораженность, как медико-статистический показатель,
характеризует совокупность предпатологических состояний и болезней,
выявленных путем активных медицинских осмотров населения Если
распространенность заболевания на определенной территории является
долей, из числа проживающего населения, то для нее необходимо
использовать медико-статистический показатель – популяционная
чувствительность- показатель, свидетельствующий преимущественно о
влиянии экзогенных факторов, которые анализируются в гигиене при
разработке профилактических мероприятий.
Доли строятся по интервальной шкале. Интервальные переменные в
медицинской и санитарной статистике отражают два альтернативных
варианта соответственно: состояние здоровья или заболеваемости.
Показатели
патологической
популяционной
пораженности
чувствительности
Величина
Абсолютные признаки
Статистические доли
Методы анализа
Анализ динамических Альтернативный анализ
изменений
Доступные
методы МатематикоПредставление и анализ
Медицинская
статистика
анализа
показателей статистический анализ показателей
медицинской
временных рядов
популяционной
статистики
чувствительности
в
качестве
ступеней
биологических ответов
на
воздействие
загрязнений
Гигиеническая оценка Метод Херста
Математикодинамики показателей
статистический
и
состояния
здоровья
этиопатогенетический
населения на основе
методы
в
анализа
временных
подтверждении
рядов
по
данным
каузальности
фондов СГМ
социальногигиенических явлений
В социально-гигиенической практике для установления явных и
скрытых тенденций развития патологической пораженности применяются
методы медицинской статистики, оценивающие абсолютный уровень,
абсолютный прирост, темп роста и темп прироста. Для выравнивания рядов
величин за ряд лет или удлинения периодов событий в прогностических
целях применяется метод скользящей средней или метод наименьших
квадратов.
Для получения интегральных и независимых от значений величин года
оценок, фактор времени представляется в виде индексов. Середина
временного ряда принимается за ноль. В сторону уменьшения значений года,
индексы будут уменьшаться со знаком минус, а в сторону увеличения
временного ряда – индекс будет расти со знаком плюс.
В тех случаях, когда вероятностно-статистические методы позволяют
принять только нулевую гипотезу необходимо использовать теоретические
модели,
основанные
на
анализе
негауссовости
статистических
распределений. К числу таких закономерностей относятся временные ряды,
когда значения измеряемых событий не пропорциональны росту или
снижению регистрируемых временных интервалов. Средняя и дисперсия
представляют не статистическое распределение, а динамическое
распределение. В таких распределениях размах не совпадает со
среднеквадратическим отклонением, а это отношение может быть равно
половине интервала изучаемого времени в некоторой степени. Гаральд Херст
(Harold Edwin Hurst) установил закономерности в виде математического
равенства: R/S = (T/2)H, где:
R – размах значений между максимальным и минимальным во
временном ряду от Тмин до Тмах;
S – среднеквадратическое отклонение;
T – изучаемый временной интервал Тмах - Тмин
H – степень, принимаемая как постоянная Хёрста.
Нормированный размах (R/S) должен увеличиваться пропорционально
квадратному корню из времени наблюдения T. Значение Н находится в
интервале 0 < H < 1 и характеризует угол наклона линейной зависимости
Ln(R/S) от Ln(T) и свидетельствует об эффекте памяти выражения R/S во
временных рядах.
Если временной ряд содержит случайное представление данных СГМ,
то Н = 0,5.
Если показатель Херста (Н) отличается от 0,5, то это означает, что
вероятностное распределение исследуемого временного ряда не является
гауссовским. В таких случаях результаты анализа временного ряда,
полученного при анализе материалов фондов СГМ, рассматриваются в
следующей интерпретации.
Расчёта коэффициента Хёрста (H) проводится по формуле:
H=Lg(N)R/S, где
R – размах между максимальным и минимальным значениями
показателя;
S – среднеквадратическое отклонение;
N – объем выборки;
Возможные значения коэффициента Херста (Н) находятся в диапазоне
0 ≤ Н ≤ 1 и их можно использовать в качестве классификационного
параметра и прогнозирования исследуемого процесса. Если Н < 0,5, то
процесс обладает закономерностью смены в будущем настоящей динамики
на противоположную и называется антиперсистентным. Если Н > 0,5 , то
процесс относится к классу персистентных, т.е. закономерно сохраняющих и
в будущем наблюдаемую динамику. При Н=0,5 закономерность динамики
процесса не определена, или случайна.
Классификация динамики показателей для оценки степени санитарноэпидемиологического благополучия:
а) благополучная - соответствие санитарным нормативам;
б) условно благополучная – соответствие санитарным нормативам при
отрицательной динамике;
в) неблагополучная - не соответствие санитарным нормативам;
г) условно неблагополучная – несоответствие санитарным нормативам
при положительной динамике.
В зависимости от сочетания - уровня показателя, направленности и
закономерности его динамики оценка динамики показателей для
характеристики санитарно-эпидемиологической обстановки даётся в
соответствии с таблицей 1.
Таблица 1.
Н < 0,5
H > 0,5
Наблюдения не являются независимыми. Наблюдения, образующие временной ряд,
Время оказывается важным фактором, подчинены автокорреляции, благодаря
которое влияет на систему. Такому которой
появляется
долговременная
состоянию динамического ряда характерен
рост, чередующийся в следующем периоде
спадом. Или наоборот, что принято
характеризовать как антиперсистентность.
Считается, например, в экономике, что
такой ряд более изменчив, чем ряд
случайных явлений, регистрируемых в
СГМ.
Таким образом, при Н < 0,5, не применяя
статистические
методы,
можно
руководствоваться оценкой об отсутствии
аналогичной
санитарноэпидемиологической ситуации в ближайшее
время.
Изменчивость
временного
ряда,
за
пределами
чувствительности
статистических методов, проводит к резким
скачкам, значительно отличающимся в
случайных процессах.
тенденция к возрастанию или убыванию.
Процесс в этом
случае
называют
персистентным
Несмотря на отсутствие корреляционной
динамики,
персистентные,
или
трендоустойчивые
ряды
сохраняют
возрастание (убывание) в прогнозируемый
период.
Таким образом, при Н > 0,5, не применяя
статистические
методы,
можно
руководствоваться
оценкой
о
прогнозируемости
санитарноэпидемиологической ситуации в ближайшее
время.
Стабильность
временного
ряда,
за
пределами
чувствительности
статистических методов, приводит к
формированию тренда, сглаживающего
скачки
и
оценке
вероятностностатистическими методами.
4. Представление и анализ показателей популяционной
чувствительности в качестве ступеней биологических ответов на
воздействие загрязнений.
В методах и критериях оценки состояния здоровья в связи с
загрязнением окружающей среды К.А. Буштуева и И.С. Случанко
предложили использовать спектр биологических ответов от воздействия
загрязнений. В настоящее время нет прямых оснований к объединению
спектра ответов по ВОЗ с материалами статистических исследований,
полученных за прошедшие 1/3 XX века. Однако, гармонизация возможна в
каждом конкретном случае. Обращает на себя внимание то, что чем выше
значимость влияния, тем меньший процент населения ему подвержен. Не все
население реагирует на одно и то же воздействие: имеются более и менее
чувствительные группы»
Числовое различие долей образует ступени, в пределах которых можно
рассматривать медико-биологические закономерности однородной природы.
Несмотря на различие долей в величинах на каждой ступени, возможно
изучать сопряжение показателей, совершенствовать механизмы надзора и
выстраивать типовые управленческие и финансовые механизмы управления.
Первая ступень с диапазоном встречаемости долей более 84 %
Явления данной ступени относятся к чрезвычайным ситуациям
природного и техногенного характера. Первая ступень по шкале долей в
окружающей человека среде практически не возникает.
Для предупреждения и предотвращения явлений такого масштаба
действуют системы гражданской обороны и профилактики чрезвычайных
ситуаций. Поэтому «основными параметрами, определяющими степень
опасности загрязнения окружающей среды и поражения людей, являются:
масса, агрегатное состояние и токсичность выбрасываемых веществ,
метеорологические условия, рельеф местности в районе аварии, плотность
застройки и проживания, наличие мест массового пребывания людей и т.п.»
(МУ 1.1.724-98, п.2.1).
Прогноз основывается на суммировании явлений природного и
техногенного характера и возможного потенцирования человеческим
(антропогенным) фактором, в результате которых происходит резкий, т.е. не
регистрируемый рост заболеваемости, не только по обращаемости, но и по
вызовам скорой помощи.
Вторая ступень с диапазоном встречаемости долей 84 – 16 %
При анализе явлений 2-й ступени оцениваются возможные
патологически обусловленные закономерности по
показателям
заболеваемости по обращаемости.
Показатели среды обитания и нарушения состояния здоровья могут
применяться для установления линейной дозовой зависимости и разработки
управленческой социально-экономической модели. Однако, для некоторых
показателей, вероятно, нужна верификация данных или пересмотр
признаков, обеспечивающих наполнение соответствующих нозологических
групп. Можно учитывать сочетанное действие негативных факторов,
приводящих к высокой степени эффектов в виде общей заболеваемости по
обращаемости.
С учетом выявленных причинно-следственных закономерностей
можно установить величину расходов на осуществление мероприятий и
определить их социально-экономическую эффективность. Постатейный
бюджетный механизм управления позволяет решать социальноэкономические проблемы в рамках каждого ведомства или экономической
отрасли. Они важны при оценке вреда (ущерба) здоровью и возмещению в
судебном порядке. Решение
этих проблем обеспечивается в схемах
территориального планирования и генеральном плане поселения.
Третья ступень с диапазоном встречаемости долей 16 – 6 %
Диапазон нелинейной дозовой зависимости, когда проявляются
возможные взаимосвязи между реальной степенью загрязнения окружающей
среды и ответными неспецифическими реакциями организма человека. Для
некоторых показателей состояния среды обитания и нарушения здоровья
граница ступени 16% может быть увеличена до 25% с учетом возможности
изучения причинно-следственных закономерностей.
Отсутствие статистически значимого различия между контрольным и
опытным воздействием на организм является основанием принятия
гигиенических нормативов.
Для описания этиологии и силы фактора применимы математикостатистические
методы
установления
причинно-следственных
закономерностей и планирования принципиальных (экологических,
инженерных и градостроительных) мероприятий. Для принятия решения
создают нулевую гипотезу и ей альтернативную. После анализа
статистических данных методами теории вероятности и математической
статистики принимается только одна из двух альтернативных гипотез.
Между приведенными долями возможны математико-статистические
взаимосвязи с применением соответствующих поправок, например Фишера.
Приведенные статистические доли заболеваний свидетельствуют о
популяционной чувствительности населения и «слабой» составляющей
управления на основе общественного здоровья.
Социально-гигиенические явления третьей ступени характеризуются
слабо выраженной причинно-следственной закономерностью. Нелинейность
характеризуется тем, что при изучении причинно-следственных
закономерностей получается множество слабых или статистически не
значимых (и даже обратно пропорциональных) закономерностей. У одного
негативного явления может быть несколько причин.
Здесь, как правило, решение проблемы возможно по совокупности
мероприятий, осуществляемых по различным разделам экономики и
институтам общества. Поэтому в программе важно обосновать перечень
факторов, в совокупности обеспечивающих максимальный учет причин и
экономическую управляемость. Как правило экономические затраты по
отдельным направлениям больше, чем совокупный ожидаемый эффект.
Поэтому рассчитанная величина социально-экономической эффективности
таких мероприятий низкая. Программный подход в управлении нуждается в
территориальном принципе решения социально-экономических проблем, т.е.
в пределах муниципального образования или субъекта федерации или
природного территориального комплекса.
Здесь необходимы мероприятия по снижению насыщенности зон
функционального
зонирования
населенных
пунктов
источниками
негативного воздействия и корректировка кадастрового деления территории
города в сторону преобладания зон рекреации.
Прогноз
основывается
на
модели
причинно-следственной
закономерности, с коэффициентом детерминации не менее 50%.
Четвертая ступень с диапазоном встречаемости долей 6 – 0,0008 %
Показатели нарушения состояния здоровья носят стохастический и
полиэтиологический характер. При этом математико-статистические модели
не значимы из-за регистрации редких и в тоже время естественных явлений
заболеваемости и социальной дисгармонии. Важно отметить, что и
первичная, и общая заболеваемость по обращаемости распределяются в
одном диапазоне критической степени. Для этих показателей нет
существенного статистического различия между принятыми возрастными
группами детей и взрослых.
Случайный характер анализируемых явлений возникает из-за
экологических процессов в окружающей среде, приводящих к спорадической
кратности превышения ПДК.
При анализе явлений 4-й ступени оценивается специфичность
действия внутренних факторов. Такая ступень свидетельствует об
эффективности действующей системы медицинской помощи, естественных
процессах снижения или накопления ингредиентов в организме человека. Их
комбинация формирует «провокацию» нозологий, приводящую к риску
возникновения специфических (наследственных) заболеваний.
Риск – это то, что не подлежит прямым измерениям. Наиболее полная
характеристика риска дана Б.А. Кацнельсоном и Л.И.Приваловой. Риск «есть
процесс оценки вероятной распространенности неблагоприятного эффекта
для здоровья людей, находящихся в различных условиях экспозиции. Она
опирается на результаты предыдущих этапов и, поскольку они связаны с
рядом неопределенностей, постольку именно на этапе характеристики (к
которой, по сути дела, и сводится конечный итог всей оценки риска)
требуется объективное описание этих неопределенностей». По их
рассмотрению оценка риска дает как минимум троякое толкование: а) nk
человек в расчете на Nm жителей, при m >> k, «экспонированных к веществу
А на протяжении всей жизни, умрут от рака; б) риск для человека лежит в
диапазоне от nk-1 до nk+1 смертей на Nm экспонированных; в) суждение в
узкой области, например, канцерогенез, распространяется на смежные по
характеру действия или ответной реакции
В Р 2.1.1920-04, п.7.6. предлагается классификация уровней риска,
обусловленных воздействием химических веществ, загрязняющих
окружающую среду, в которой первый диапазон риска относится к
закономерностям стабилизирующего отбора (5-я степень).
Второй диапазон, по Р 2.1.1920-04, п.7.6.3, рассматривается как
индивидуальный риск в течение всей жизни более 110-6 , но менее 110-4
считается соответствующим предельно допустимому риску, т.е. верхней
границе приемлемого риска. Именно на этом уровне установлено
большинство
зарубежных
и
рекомендуемых
международными
организациями гигиенических нормативов для населения в целом (например,
для питьевой воды ВОЗ в качестве допустимого риска использует величину
110-5, для атмосферного воздуха - 110-4). Данные уровни подлежат
постоянному контролю. В некоторых случаях при таких уровнях риска могут
проводиться дополнительные мероприятия по их снижению. В доступных
для математико-статистического анализа данных этот диапазон составляет
более 1х10-4%, но менее 1х10-2%, что ниже уровня действия константы
необходимой дисгармонии 6%
Третий диапазон, по Р 2.1.1920-04, п.7.6.4, рассматривается как
индивидуальный риск в течение всей жизни более 110-4, но менее 110-3)
приемлем для профессиональных групп и неприемлем для населения в
целом. Считается, что появление такого риска требует разработки и
проведения плановых оздоровительных мероприятий. «Планирование
мероприятий по снижению рисков в этом случае должно основываться на
результатах более углубленной оценки различных аспектов существующих
проблем и установлении степени их приоритетности по отношению к другим
гигиеническим, экологическим, социальным и экономическим проблемам на
данной территории». В доступных для математико-статистического анализа
данных этот диапазон составляет более 1х10-2%, но менее 1х10-1%, что ниже
уровня действия константы необходимой дисгармонии 6%
Четвертый диапазон по Р 2.1.1920-04, п.7.6.5, рассматривается как
индивидуальный риск в течение всей жизни, равный или более 110-3, и
считается неприемлемым ни для населения, ни для профессиональных групп.
Данный диапазон обозначается как De manifestis Risk, и при его достижении
необходимо давать рекомендации для лиц, принимающих решения о
проведении экстренных оздоровительных мероприятий по снижению риска».
В доступных для математико-статистического анализа данных этот диапазон
составляет более 1х10-1%, что ниже уровня действия константы необходимой
дисгармонии 6%
Социально-гигиенические явления четвертой степени характеризуются
практически отсутствием причинно-следственных закономерностей между
регистрируемыми негативными явлениями и гипотетическими причинами.
На стадии строительства создаются системы санитарно-технического
обеспечения и территориального разграничения, а на стадии эксплуатации –
постоянный мониторинг. Если инженерные мероприятия научно обоснованы
и обеспечивают устойчивое функционирование систем, то природные
показатели изменяются, что создает разброс регистрируемых параметров и
приводит к превышению установленных нормативов.
Несмотря на значительные экономические расходы на эксплуатацию
оборудования, производственный надзор и экологический контроль,
необходима корректировка хозяйственной деятельности с учетом изменения
природных условий. Таким образом, сохраняются приемлемые параметры
негативных явлений на уровне не более чем социальной дисгармонии.
Прогноз основывается на расчете риска, как равновероятного события
об отсутствии нарушения состояния здоровья по причине ухудшения среды
обитания населения.
Пятая ступень с диапазоном встречаемости долей менее 0,0008 %
Здесь также проявляются ограничения статистического описания.
Низкие величины социально-биологических событий в данной ступени
определяются с одной стороны редкостью проявления законов
«естественного отбора» в обществе, а с другой наличием экономических
регуляторов, снижающих опасные явления ниже эпидемиологического
порога.
При анализе явлений 5-й ступени, специфичность (по И.В.
Давыдовскому), не оценивается. К элементам оценки риска относятся
понятия, для которых можно применить количественные измерения. Если
возможных вариантов ответов более трех (положительно, отрицательно, без
изменений), то создание механизмов расчета риска бессмысленно.
Механизмы, формирующие стабилизирующий отбор (или риск в понимании
токсикологии), носят собирательный характер из экспериментальнотоксикологических исследований на подопытных биологических объектах,
клинических
данных
больных
стационаров,
эпидемиологических
поликлинических сведений о населении.
В руководстве по оценке риска первый диапазон риска (Р 2.1.1920-04,
п.7.6.2) рассматривается как индивидуальный риск в течение всей жизни,
равный или меньший 110-6, что соответствует одному дополнительному
случаю серьезного заболевания или смерти на 1 млн. экспонированных лиц)
характеризует такие уровни риска, которые воспринимаются всеми людьми
как пренебрежимо малые, не отличающиеся от обычных, повседневных
рисков (уровень De minimis). Подобные риски не требуют никаких
дополнительных мероприятий по их снижению, и их уровни подлежат только
периодическому контролю. В доступных для математико-статистического
анализа данных этот рубеж 1х10-4%, находится в пределах действия
константы стабилизирующего отбора 8х10-4%.
Социально-гигиенические явления пятого уровня чаще всего не имеют
известных
причинно-следственных
закономерностей.
Превышение
нормативов носит эпидемиологический характер. Регулируются мерами
строгого надзора в соответствии с эпидемической значимостью особо
опасных инфекций. Из-за статистической незначимости показатели
инфекционной заболеваемости приводятся в абсолютных величинах.
Действенными мерами является введение карантина на территории, на
продукцию или на общение между людьми. Среди населения делаются
прививки и изоляция очагов особо опасных инфекций, вопреки
экономическим и экологическим интересам.
Одним из важных государственных мероприятий является разработка
прогноза инфекционных и вирусных вспышек с учетом эпидемиологической
обстановки в очагах и других странах мира. Математический прогноз не
имеет смысла, а носит логический характер возможности повторения
экологических ситуаций, благоприятных для вспышки.
5. Правила ранжирования долей по 5-ти ступеням- диапазонам
встречаемости негативных явлений.
Ранжирование показателей в порядке убывания числового значения
носит механический характер. Рядом или близко стоящие значения долей
могут отличаться как величины, но быть тождественны как числа, если
имеют одинаковый механизм образования в числовой системе.
Р 2.1.1920-04, п. 4.7 предлагается предварительный «метод
ранжирования химических соединений канцерогенов по величине суммарной
годовой эмиссии и весового коэффициента канцерогенного эффекта (Wc),
устанавливаемого в зависимости от значений фактора канцерогенного
потенциала и группы канцерогенности по классификации МАИР или
соответствующие им группы по классификации U.S. EPA. Для расчета
индекса сравнительной неканцерогенной опасности применяются весовые
коэффициенты, во много раз превышающие значение фактора
канцерогенного потенциала (мг/кг), референтной (безопасной) дозы, (мг/кг),
референтной (безопасной) концентрации, (мг/м3). Таким образом, в
ранжируемой величине поправочный коэффициент, а измеряемая часть,
будет определять канцерогенную опасность.
В математико-статистической теории предусмотрены методы для
изучения таблиц долей и пропорций на основе теории вероятностей с
частотами, обеспечивающими применение критериев для проверки гипотез.
Однако в клинических и гигиенических исследованиях или при создании
базы данных СГМ не всегда возможны процедуры предварительного
определения размера выборки и рандомизации долей. Большинство
клинических и эпидемиологических значений представлено в атрибутивных
признаках с редких характером событий не в процентах, а в кратности 10 n
(при n = 3,4,5).
Принятие альтернативной (статистической) гипотезы о статистически
значимом различии, например между контролем и опытом, проводится по
методу «Сравнение выборочных долей вариант», в тех случаях когда, нельзя
получить такие параметры как среднее значение и дисперсия. Статистически
не противоречивое различие дает аппроксимационную оценку, в основе
которой лежит доверительный интервал. В тоже время стандартная ошибка
доли зависима от численности всей совокупности и изучаемой выборки.
Функциональные оценки могут быть получены на основе ступеней,
отражающих соотношение между биологическими и токсикологическими
эффектами и принятыми градациями между состоянием здоровья и
заболеваемости человека.
Приведенные выше теоретические положения позволяют предложить
следующий формализованный метод социально-гигиенических исследований
всех событий и величин по 5-ти ступеням: диапазонам встречаемости
негативных явлений.
5.1. Формализация социально-гигиенических исследований по оценке
динамики показателей состояния здоровья и среды обитания. Для
применения математико-статистических методов необходимо чтобы база
данных СГМ была репрезентативна, т.е. представляла типичный уровень
поселения, типичный уровень причинно-следственных закономерностей и
была однородной для проведения регрессионных вычислений. Требования к
однородности исходных данных являются обязательным и начальным
условием при проведении, например, эконометрических расчетов. Выборка
для показателя может характеризовать всех жителей поселения по данным
медицинской статистки или быть случайной – при проведении
диспансеризации, специальных медицинских осмотров и скрининга.
Под формализацией гигиенической оценки следует понимать
приведение данных фонда СГМ к следующим табличным форматам и
построение выводов по одной из четырех доказательств в социальногигиенических исследованиях.
Уровень поселенческого образования, определяет структуру
расслоения общества по социально-гигиеническим условиям проживания,
доступности медицинской помощи и финансирования здравоохранения.
Таблица 2
Уровни поселенческих образований
№
Типы
агрегирования
Правила выбора
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Деревни и села до Фельдшерско-акушерский пункт. Частная застройка. Станции
5000 человек.
сельхозхимии,
животноводческие
хозяйства.
Децентрализованное отопление и водоснабжение
Сельские
Участковые больницы, врачебные амбулатории. Частноадминистративные коммунальная застройка. Предприятия сельхозиндустрии и
центры от 5 до 10 агрохимии.
Автотранспортные
объекты,
отопление,
тыс.
водоснабжение и канализация, частично централизованные.
Районные
ЦРБ. Коммунальная застройка. Специализированные малые
административные предприятия .Преимущественно центральное отопление,
поселения от 5 водоснабжение и канализация. Элементы развитой социальной
тыс. до 50 тыс.
инфраструктуры.
Города областного Поликлиники. Специализированные больницы. Медицинские
(краевого)
центры. Преимущественно городская застройка. Крупные
значения от 50 – промышленные
и
сельскохозяйственные
предприятия.
300 тыс.
Предприятия пищевой промышленности. Централизованное
коммунальное хозяйство. Развитая система автотранспорта.
Централизованное отопление, водоснабжение и канализация.
Центры субъектов Областные (краевые) больницы, Медицинские центры.
федерации от 50 Институты. Централизованная жилая застройка. Промышленные
тыс. до 1 млн. и комплексы и объекты. Предприятия и объекты пищевой
более.
промышленности. Развитая система транспорта, коммунальнобытовых
объектов,
непроизводственной
сферы.
Централизованная
система
отопления,
водоснабжения,
канализации, очистки и утилизации отходов. Система рекреации
и отдыха.
ЗАТО до 100 тыс. МСЧ. Инфраструктура по 4 типу, но адаптированная к
моноотрасли, обуславливающая постоянство факторов риска и
заболеваемости с временной нетрудоспособностью
Российская
в целом, в т.ч. по федеральным округам, экономическим
федерация
районам, зонам экологического риска или бедствия
Континенты
с государствами по социально-экономическим, географическим,
эпидемиологическим зонам.
Выбранное по санитарно-эпидемиологическим параметрам поселение
образует объект социально-гигиенического анализа с типовой численностью
населения (N).
Подсистемы СГМ позволяет выбирать парные зависимости, а для них
конкретный предмет анализа. Также рядом расположенные парные
зависимости имеют более высокий уровень статистической значимости, по
сравнению с периферийными факторами. Рядом расположенные уровни СГМ
могут рассматриваться как функциональные закономерности с высоким
значением доверительной вероятности. Уровень причинно-следственной
зависимости (каузальности) также определяет выбор правил по проверке
гипотез для второй и третьей ступеней распределения долей. Для четвертой и
пятой ступеней на основе многомерной системы СГМ рассчитывается риск.
Формализация
социально-гигиенического
анализа
с
учетом
агрегирования поселения и выбранных показателей отображается в табл.3 за
каждый отчетный год. В этой таблице представлена эшелонированность
защиты здоровья посредством функциональных и территориальных зон
населенных пунктов, организацией 1 и 2 категорий водопользования
населения, надзором за водоразводящей сети.
Эшелоны защиты и мониторинга позволяют устанавливать, как
причинно-следственные модели и рассматривать модели, полученные
математико-статистическим методом. Табл. 3 отражает полный перечень
факторов для проведения регрессионного исследования по ступеням на
основе линейных закономерностей
Таблица 3
Представление санитарно-эпидемиологических характеристик по величине
встречаемости за выбранный интервал времени и территории (за год).
Ступень
Верхний предел, %
Нижний предел, %
При
разработке
санитарных
правил
предусматривается проведение комплексных
исследований по выявлению и оценке
воздействия факторов среды обитания на
здоровье населения (статья 38, ФЗ-52)
При
установлении
причин
и
условий
возникновения
и
распространения
инфекционных
заболеваний
и
массовых
неинфекционных заболеваний (отравлений) и
оценки
последствий
возникновения
и
распространения
таких
заболеваний
(отравлений)
при
санитарноэпидемиологической
экспертизе,
расследованиях, обследованиях, исследованиях,
испытаниях и иных виды оценок (статья 42, ФЗ52)
При государственной регистрации веществ и
отдельных видов продукции на основании
оценки опасности веществ и отдельных видов
продукции для человека и среды обитания
(статья 43, ФЗ-52);
При проведении ежегодного анализа и оценки
эффективности федерального государственного
санитарно-эпидемиологического надзора (статья
44, ФЗ-52).
Периодические и плановые медицинские
осмотры
Скрининг, в том числе в научных целях
Заболеваемость по обращаемости, впервые
установленная
Общая заболеваемость в результате повторного
обращения
Заболеваемость, обусловившая смертельный
исход
Химические
вещества,
обладающие
рефлекторным действием и поступающие при
дыхании
5
0,0008
0
4
6
0,0008
3
16
6
2
84
16
1
100
84
ГН 2.1.6.1338-03
Химические
вещества,
обладающие
резорбтивным действием и поступающие при
дыхании
ГН 2.1.6.1338-03
Химические вещества в атмосферном воздухе
рабочей зоне ГН 2.2.5.1313-03
Микроорганизмы-продуценты, бактериальные
препараты и их компоненты в атмосферном
воздухе населенных мест ГН 2.1.6.711-98
Химические
вещества,
обладающие
органолептическим действием и поступающие
при употреблении питьевой воды
ГН 2.1.5.1315-03, СанПиН 2.1.4.1074-01
Химические
вещества,
обладающие
общесанитарным действием и поступающие при
употреблении питьевой воды
ГН 2.1.5.1315-03, СанПиН 2.1.4.1074-01
Химические вещества, обладающие токсическим
действием и поступающие при употреблении
питьевой воды,
ГН 2.1.5.1315-03, СанПиН 2.1.4.1074-01
Химические вещества, обладающие токсическим
действием и поступающие при употреблении
растительной пищи в почве ГН 6229-91
Химические вещества, обладающие токсическим
действием и поступающие при употреблении
животной пищи
пестицидов ГН 1.2.1323-03
на кожном покрове человека ГН 2.2.5.563-96
в материалах, контактирующих с пищевыми
продуктами ГН 2.3.3.972-00
вибрация СН 2.2.4/2.1.8.566-96,
шум СН 2.2.4/2.1.8.562-96,
инфразвук СН 2.2.4/2.1.8.583-96,
инсоляция
и
солнцезащита
СанПиН
2.2.1/2.1.1.1076-01,
электромагнитные излучения радиочастотного
диапазона СанПиН 2.2.4/2.1.8.055-96,
микроклимат производственных помещений.
СанПиН 2.2.4.548-96,
электромагнитные поля в производственных
условиях: СанПиН 2.2.4.1191-03
импульсные электромагнитные поля СанПиН
2.2.4.1329-03.
Карантины при осуществлении санитарной
охраны территории РФ СП 3.4.2318-08,
профилактика инфекционных и паразитарных
болезней по видам заболеваний СП 3.1./3.2.137903,
Осложнения при профилактических прививках
МУ 3.3.1889-04.
Типизация выходных данных о среде обитания и нарушениях
состояния здоровья позволит проводить анализ за отчетный период, а также
сравнительный анализ между однородными группами поселений или
экологически неблагоприятными территориями. Из табл. 3 могут быть
составлены временные ряды с использованием статистических методов
корреляции или простым описанием.
5.2.
Установление
причинно-следственных
зависимостей.
Коэффициент корреляции рангов применяется как непараметрический
показатель связи между средой обитания и нарушении состояния здоровья.
Сравнение этих ранжированных показателей, т.е. вычитание производится не
из долей, а из рангов полученных на основе упорядочения исходных данных.
Итоговый индекс отражает совпадение рангов и свидетельствует о связи и ее
направленности. Хаотичное взаимное расположение рангов не приведет к
индексу о наличии связи.
Коэффициент корреляции рангов рекомендуется применять только в
тех случаях, когда фактор не может быть точно измерен, или ранжирование
отражает динамику явления. Ранжирование рядов динамики не должно
включать повторяющиеся альтернативные величины, требующие усреднения
рангов. Эффективность оценки повышается, если ранги образуют полный
набор
натуральных
чисел,
представленных
в
неодинаковой
последовательности для причины и следствия.
В начале установления причинно-следственных зависимостей
принимается нулевая гипотеза и ей альтернативная. Модель строится в
числовых выражениях, а социально-гигиенические закономерности
представляются в величинах, на основе возможных измерений. Для
исключения особенностей измерений альтернативных явлений доли
представляют в виде рангов, между которыми устанавливается теснота
связи по разности парных значений.
Отклонение нулевой гипотезы проводится при превышении
критического значения коэффициента корреляции рангов с учетом числа
парных сравнений и выбранного уровня значимости. Минимальное число
парных сравнений принимается равным 5.
В расчетах коэффициента корреляции рангов представительность
доли не отражается. Поэтому дальнейшее применение причинноследственной модели должно учитывать ступень социально-гигиенических
явлений. Для второй ступени с диапазоном встречаемости долей 84 – 16%,
как факторы причины, так и следствия соответствуют нормальному закону
распределения, и позволяют применять необходимые математикостатистические методы. Статистическая значимость различия между нулевой
гипотезой и ей альтернативной может быть обеспечена 1% уровнем. Для
третьей ступени с диапазоном встречаемости долей 16 – 6% статистическая
значимость различия между нулевой гипотезой и ей альтернативной может
быть обеспечена только 5% уровнем.
Для четвертой ступени с диапазоном встречаемости долей 6 – 0,0008%
статистическая значимость различия между нулевой гипотезой и ей
альтернативной может быть обеспечена 10% уровнем, которая не
применяется в таблице критических значений для коэффициента корреляции
рангов. Для четвертой ступени причинность носит ожидаемый характер, т.е.
когда качество среды обитания и нарушения состояния здоровья могут
пересекаться случайным образом и приводить к риску, известному по
аналогии в других отраслях науки и практики. Для науки, прогнозирование
явлений с частотой регистрации 6 – 0,0008% определяет инновационные
направления в познании. К настоящему времени имеются руководства и
указания, применение которых позволяет выполнить расчет, а в
чрезвычайных ситуациях природного и техногенного характера, сравнить
реальными событиями. Для применения методов математической статистики,
попадающих под ограничения в анализе долей, рекомендовано: при изучении
эмпирического распределения «практически принимается, что ни одно из
значений [частота разрядов группировки] не должно быть меньше 3», т.к.
расчет критерия X2 значительно зависит от точности значений [частоты
разряда группировки].
В альтернативном анализе из-за не типичности доли можно
руководствоваться приемом. «Тот факт, что полученное значение критерия
незначимо, не является доказательством справедливости нулевой гипотезы;
он лишь показывает, что имеющиеся данные ей не противоречат. Нулевая
гипотеза принимается до тех пор, пока не будет получено доказательство ее
ложности. В более общем контексте подобный подход называют научным
методом.
В тех случаях, когда факторы о среде обитания и нарушении
состояния здоровья распределяются по различным ступеням и не образуют
каузальные модели, известные в медицине, необходимо использовать
методы доказательства, основанные на правдоподобных рассуждениях.
Если явления выражены в долях, то вывод возможен при рассмотрении
этиопатигенетического процесса от симптомов, формирующих общие
ограничения жизнедеятельности и дополнительные нагрузки на
поддержание гомеостаза, к синдрому, отражающему патологический
процесс, когда изменения в организме носят выраженный и необратимый
характер.
Список рекомендуемой литературы
1. Буштуева К.А., Случанко И.С. Методы и критерии оцени состояния
здоровья населения в связи с загрязнением окружающей среды. – М.:
Медицина, 1979. – 160 с.
2. Давыдовский И.В. Проблема причинности в медицине (этиология)
М. Государственное издательство медицинской литературы, 1962 – 176 с.
3. Калуш Ю. А., Логинов В. М. Показатель Хёрста и его скрытые
свойства // Сибирский журнал индустриальной математики 2002. Том V, №
4(12) – С. 29 – 37
4. Кацнельсон Б.А., Привалова Л.И. «Оценка риска» и гигиеническая
регламентация – альтернативы или взаимодополняющие подходы? //
Токсикологический вестник. – 1996. − № 4. – С. 5 − 10.
5. Крамер Г. Математические методы статистики. – М.: Мир, 1975. –
648 с. (с. 256)
6. Креймер М. А., Бабенко А. И., Тиванов М. Г., Татаурова Е. А.
Математико-статистическое обоснование принятия решений в управлении
общественным здоровьем. / Общественное здоровье и здравоохранение.
Материалы XLV научно-практической конференции с международным
участием «Гигиена, организация здравоохранения и профпатология» и
семинара «Актуальные вопросы современной профпатологии». Новокузнецк,
17-18 ноября 2010 г. – Новокузнецк: НИИ комплексных проблем гигиены и
профессиональных заболеваний СО РАМН, (С. 123 – 126).
http://www.econf.rae.ru/article/6799
7. Креймер М.А. Методические подходы к анализу показателей
социально-гигиенического мониторинга. // Сборник тезисов регионального
совещания по социально - гигиеническому мониторингу в Сибирском
федеральном округе 16 – 18 мая 2007 года. – Чита, 2007. – 91 с. (С.3 – 5).
8. Креймер М.А. Методологические аспекты анализа сложных систем и
обоснования управленческих решений по сохранению среды обитания и
профилактике заболеваемости населения / Материалы научно-практической
конференции «Социально-гигиенический мониторинг в Сибирском
федеральном округе», г. Новосибирск 14-15 октября 2010 г. Под ред. А.Я.
Полякова, В.Н. Михеева. Том 1. – Новосибирск: ООО «Альфа-Порте», 2010.
– 257 с. (С. 198 – 207). http://www.econf.rae.ru/article/6257
9. Креймер М.А. Научное обоснование мероприятий на основе
социально-гигиенического мониторинга / Материалы совещания по вопросам
социально-гигиенического мониторинга в Сибирском и Уральском
федеральных округах Российской Федерации (21 – 23 мая 2008 г., г. Барнаул)
/ Под ред. д.м.н., проф. И.П. Салдана. – Барнаул, 2008 – 360 с. (С. 90 – 107)
http://www.econf.rae.ru/article/6791
10. Креймер М.А. Оценка и управление рисками здоровью населения /
Гигиенические медико-профилактические технологии управления рисками
здоровью населения: матер. 2-й Всероссийской научн.-практ. конф. с
междунар. участием / под общ. ред. акад. РАМН Г.Г. Онищенко, чл.-корр.
РАМН Н.В. Зайцевой. – Пермь: Книжный формат, 2011. – 575 с. С. 24 – 27.
http://www.econf.rae.ru/article/6709
11. Креймер М.А. Пути управления санитарно-эпидемиологическим
благополучием в городе // Гигиена и санитария. – 2010. – № 2 – С. 21 – 26.
http://www.econf.rae.ru/article/6254
12. Ластед Л. Введение в проблему принятия решений в медицине. Пер.
с англ. И.М. Быховской, под ред. проф. М.Л. Быховского. – М.: Мир, 1971. –
282 с.
13. Организация и проведение санитарно-гигиенических мероприятий в
зонах химических аварий. МУ 1.1.724-98.
14. Проблемы гигиенического нормирования и оценки химических
загрязнений окружающей среды в XXI веке. Материалы пленума
межведомственного научного совета по экологии человека и гигиене
окружающей среды Российской Федерации. 15 – 16 декабря 1999 г. М., 2000.
– 70 с.
15. Руководство по оценке риска для здоровья населения при
воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду. Р
2.1.1920-04.
Приложения
Алгоритм анализа показателей отражающих патологическую
пороженность
1. В соответствии с программой оценки санитарно-эпидемиологического
благополучия создается база данных о патологической пораженнности, и
качестве среды обитания по данным сети наблюдения, скрининга научных
исследований и данных медицинской статистики и демографических
наблюдений. (пример в табл.)
2. По каждому фактору рассчитывается коэффициент корреляции Спирмена
для оценки статистической динамики, свидетельствующей о выраженной
динамики роста, снижения или их отсутствии за рассматриваемый период
времени. Также по исходным данным рассчитывается индекс Херста (пример
в табл.)
3. Полученные результаты сводятся в таблицу «Классификация временных
рядов по выраженности динамики и причин генезиса» (пример в табл. 3)
Алгоритм анализа показателей отражающих популяционную
чувствительность
1. В соответствии с программой оценки санитарно-эпидемиологического
благополучия создается база данных о популяционной чувствительности, и
качестве среды обитания по данным сети наблюдения, скрининга научных
исследований и данных медицинской статистики и демографических
наблюдений. (пример в табл.)
2. На следующем этапе в соответствии с принятой градацией ступеней
фактические доли заменить на номер ступени, отражающей популяционную
чувствительность и условия среды обитания ее формирующие.
Таблица 1
База данных для анализа патологической пораженнности, составленная по данным годовых обзоров Управления
Роспотребнадзора по Новосибирской области
рожден,
чел
смерт, чел
1980
45238
27678
1990
36116
отравл, чел
НасКонГода
, т.чел
НасМ, т.чел
НасЖ, т.чел
НасТруд,
т.чел
НасСред,
т.чел
ГосРабНас,
Безраб,
т.чел
29558
2744,8
1284
1460,8
1560,7
1414,5
23486
38756
2732,7
1279,2
1453,5
1569,8
1227,5
20
133,5
23138
38522
2715,1
1264,5
1450,6
1659,4
1130
21,2
183,5
2674,2
2666
2654,9
2647,2
2642,7
2648,9
2661,6
2666,5
2686,9
1240
1237,1
1231,8
1228,8
1226,7
1230
1236,6
1239,2
1250,1
1434,2
1428,9
1423,1
1418,4
1416
1418,9
1425
1427,3
1436,8
1689,5
1694
1693,5
1690,1
1683,2
1679,6
1673,5
1660,3
1655,2
1192,6
1205,3
1221,7
1229,8
1244,7
1271,2
1255,9
1286,6
1305,1
23,9
23,7
26,9
28,6
29,3
30,1
30,5
30,6
30,1
150,2
119,8
106,9
101,3
97,8
104,1
141,3
108,5
98,4
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
28269
42719
2006
27906
40241
2007
30136
38818
2008
33056
38329
2009
34249
37203
2010
35073
37055
2011
34955
36358
2012
3361
3897
4055
4626
4901
5359
5297
5708
Окончание таблицы 1
Аскаридоз,
чел
ВИЧ, чел
Исследовано
клещей
Исследовано
клещей
Положительно
Клещевой
энцефалит,
чел
Коклюш,
чел
Корь,
чел
Краснуха,
чел
Описторхоз,
чел
Сальмонеллезы, чел
Дифтерия,
чел
1980
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2913
2517
1985
2089
2349
1890
1865
1595
1248
1190
1117
883
1009
1021
862
750
19
119
194
239
168
150
162
372
1223
2835
2889
3037
2816
3051
539
447
371
358
1292
2574
2977
5007
4050
3054
2404
1047
236
176
126
156
229
97
127
46
206
170
244
189
140
154
125
171
168
196
762
254
305
352
173
75
94
69
89
4
3
0
1049
1820
16631
750
360
2
4
1
9
3540
3717
5070
4755
4155
4202
3657
3260
3381
3180
2937
3943
3541
3108
3415
1895
997
760
750
962
883
961
869
917
769
1061
1303
1386
1192
844
377
167
31
9
8
1
12
6
4
4
5
2
Таблица 2
Оценка статистического коэффициента корреляции и индекса Херста
Код
Содержание
S
Динамика
рожден
Число родившихся
0,06
нет
персистентный
0,52
смерт
Число умерших
Всего случаев острых
отравлений
Численность населения
(оценка на конец года),
тыс. человек
в т.ч. мужчины
0,05
нет
персистентный
0,51
0,98
рост
персистентный
0,51
-0,51
нет
антиперсистентный
0,44
-0,51
нет
антиперсистентный
0,43
в т.ч. женщины
в трудоспособном
возрасте, тыс.человек
Среднегодовая
численность занятых в
экономике, тыс.
человек
Численность
работников, занятых в
государственных
органах и органах
местного
самоуправления, тыс.
человек
Численность
безработных, тыс.
человек
Аскаридоз
-0,55
нет
антиперсистентный
0,44
0,14
нет
антиперсистентный
0,43
0,46
нет
персистентный
0,57
0,95
рост
антиперсистентный
0,41
-0,57
нет
антиперсистентный
0,48
-0,60
снижение
антиперсистентный
0,42
ВИЧ
Исследовано клещей
на вирус КЭ,
доставленных
населением
Исследовано клещей
на вирус КЭ,
доставленных
населением, из них
положительно
0,89
рост
антиперсистентный
0,31
-0,12
нет
персистентный
0,53
-0,71
снижение
персистентный
0,52
отравл
НасКонГода
НасМ
НасЖ
НасТруд
НасСред
ГосРабНас
Безраб
Аскаридоз, чел
ВИЧ, чел
Исследовано
клещей
Исследовано
клещей
Положительно
Показатель Херста
Клещевой
энцефалит, чел
Клещевой энцефалит
-0,75
снижение
антиперсистентный
0,44
Коклюш, чел
Коклюш
-0,88
снижение
персистентный
0,53
Корь, чел
Корь
-0,90
снижение
персистентный
0,52
Краснуха, чел
Краснуха
-0,83
снижение
персистентный
0,51
Описторхоз, чел
Сальмонеллезы,
чел
Описторхоз
-0,57
снижение
антиперсистентный
0,47
Сальмонеллезы
0,29
нет
антиперсистентный
0,49
Число заболевших
дифтерией
-0,84
снижение
антиперсистентный
0,48
Дифтерия, чел
таблица
таблица 3
Классификация временных рядов по выраженности динамики и причин
генезиса
Динамика
Рост
Периодичность
Снижение
Антиперсистентность
Численность работников,
занятых в государственных
органах и органах местного
самоуправления, тыс.
человек
ВИЧ
Численность населения
(оценка на конец года), тыс.
человек
Численность мужчин
(оценка на конец года), тыс.
человек
Численность женщин
(оценка на конец года), тыс.
человек
Численность населения в
трудоспособном возрасте,
тыс.человек
Численность безработных,
тыс. человек
Сальмонеллез
Аскаридоз
Клещевой энцефалит
Описторхоз
Число заболевших
дифтерией
Персистентность
Всего случаев острых
отравлений
Число родившихся за год
Число умерших за год
Среднегодовая численность
занятых в экономике, тыс.
человек
Исследовано клещей на
вирус клещевого
энцефалита, доставленных
населением
Исследовано клещей на
вирус клещевой энцефалит,
доставленных населением,
из них положительно
Коклюш
Корь
Краснуха
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Группа
1998
Доля нестандартных проб и регистрируемой заболеваемости %
1997
Таблица
Представление санитарно-эпидемиологических характеристик по величине встречаемости за 1997 – 2012 год в целом на
территории Новосибирской области.
2
3
2
2
2
3
2
3
2
2
2
2
2
2
2
2
4
3
4
4
5
4
5
3
5
4
5
3
4
4
2
2
2
3
5
3
5
4
5
5
5
5
5
5
Окислы азота
Пыль (взвешенные вещества)
атм
атм
Свинец
атм
Хлористый водород
атм
5
2
ВСЕГО
атм
3
3
3
3
Сероводород
Окись углерода (углерода оксид)
атм
атм
2
4
3
4
4
4
Сернистый газ (диоксид серы)
атм
4
4
Формальдегид
атм
5
Углеводороды
атм
5
мышьяк
атм
аммиак
атм
1 категория водопользования Санитарно-химические
показатели
водоем
3
2
2
2
3
2 категория водопользования Санитарно-химические
показатели
водоем
43
2
2
2
1 категория водопользования Микробиологические показатели
водоем
3
3
3
2 категория водопользования Микробиологические показатели
водоем
2
2
1 категория водопользования Паразитологические показатели
водоем
3
2 категория водопользования Паразитологические показатели
водоем
Источники централизованного водоснабжения санитарнохимические показатели
сеть
4
3
5
5
5
5
5
5
5
5
5
2
3
3
3
4
4
4
4
4
4
4
3
5
4
5
4
5
4
5
4
4
4
3
4
4
4
5
4
5
5
5
5
5
4
4
4
5
5
4
4
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
4
5
5
4
4
4
5
5
5
5
5
5
5
4
4
5
5
4
5
4
5
5
5
5
5
5
5
5
4
4
4
5
5
4
5
4
5
5
2
2
2
3
3
3
3
3
3
3
3
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
2
2
2
3
4
4
4
4
4
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
5
3
4
4
4
4
3
5
5
4
5
4
4
4
3
3
4
4
4
4
2
3
2
3
4
4
4
4
4
4
22
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
в т.ч. из поверхностных водоемов санитарно-химические
показатели
сеть
2
2
2
2
2
2
2
3
2
2
2
3
3
3
3
3
подземных водоемов санитарно-химические показатели
сеть
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
Коммунальные водопроводы, санитарно-химические
показатели
Ведомственные водопроводы, санитарно-химические
показатели
Разводящая сеть санитарно-химические показатели
сеть
3
3
3
3
3
3
2
3
2
2
сеть
2
2
2
2
2
2
3
3
2
2
сеть
3
2
2
2
3
3
2
3
2
2
2
2
2
2
2
2
Источники децентрализованного водоснабжения санитарнохимические показатели
сеть
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
1
2
Источники централизованного водоснабжения
микробиологические показатели
сеть
3
4
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
в т.ч. из поверхностных водоемов микробиологические
показатели
подземных водоемов микробиологические показатели
сеть
3
3
3
3
3
3
4
3
3
5
5
4
4
4
4
4
сеть
4
4
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
Коммунальные водопроводы, микробиологические показатели
сеть
4
4
3
4
4
Ведомственные водопроводы, микробиологические показатели
сеть
3
3
3
3
4
Разводящая сеть микробиологические показатели
сеть
3
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
Источники децентрализованного водоснабжения
микробиологические показатели
сеть
2
3
3
3
3
3
2
2
2
2
3
3
3
3
5
5
Доля детских учреждений не отвечающих санитарногигиеническим требованиям по освещенности
ДДУ
2
2
2
2
2
2
2
2
3
2
2
3
3
3
3
3
мебель на соответствие росту детей
ДДУ
2
3
3
3
2
2
2
3
2
2
Доля детских учреждений не отвечающих санитарногигиеническим требованиям по уровню ЭМП
ДДУ
2
2
2
2
2
2
3
3
5
3
3
3
3
4
4
4
Не канализовано
ДДУ
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4
Доля детских учреждений не отвечающих санитарногигиеническим требованиям по уровню шума
ДДУ
2
22,
2
2
4
3
3
3
3
5
4
4
3
4
4
5
4
Требуют проведения капитального ремонта
ДДУ
3
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
Отсутствует цетрализованное водоснабжение
ДДУ
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
4
Отсутствует центральное отопление
ДДУ
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
Доля детских учреждений не отвечающих санитарногигиеническим требованиям по микроклимату
ДДУ
3
3
3
3
4
3
3
3
4
3
4
3
4
3
4
4
Снижение остроты зрения у у детей до 14 лет, выявленных на
профилактических осмотрах
ДДУ
3
3
4
3
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
Сколиоз у детей до 14 лет, выявленных на профилактических
осмотрах
ДДУ
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
Нарушения осанки у детей до 14 лет, выявленных на
профилактических осмотрах
ДДУ
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
Снижение слуха у детей до 14 лет, выявленных на
профилактических осмотрах
ДДУ
4
4
4
4
4
Дефекты речи у детей до 14 лет, выявленных на
профилактических осмотрах
ДДУ
4
4
4
4
4
рабочих мест, не отвечающих гигиеническим нормативам, на
предприятиях и организациях по Шуму
труд
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
3
рабочих мест, не отвечающих гигиеническим нормативам, на
предприятиях и организациях по Освещенность
труд
2
2
2
2
2
2
3
3
3
3
3
3
4
4
4
рабочих мест, не отвечающих гигиеническим нормативам, на
предприятиях и организациях Вибрация
труд
3
3
3
3
4
3
3
3
3
3
4
3
4
3
2
рабочих мест, не отвечающих гигиеническим нормативам, на
предприятиях и организациях по Микроклимату
труд
2
3
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
4
4
4
рабочих мест, не отвечающих гигиеническим нормативам, на
предприятиях и организациях по ЭМП
труд
3
3
3
3
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
общей заболеваемости Все население
медицина
1
1
1
1
1
1
1
общей заболеваемости Дети до 14 лет
медицина
1
1
1
1
1
1
1
общей заболеваемости Подростки 15-17 лет
медицина
1
1
1
1
1
1
1
общей заболеваемости Взрослые 18 лет и старше
медицина
1
1
1
1
1
1
1
первичной заболеваемости Все население
медицина
2
2
2
2
2
2
2
первичной заболеваемости Дети до 14 лет
медицина
1
1
1
1
1
1
1
первичной заболеваемости Подростки 15-17 лет
медицина
1
1
1
1
1
1
1
первичной заболеваемости Взрослые 18 лет и старше
медицина
2
2
2
2
2
2
2
первичной заболеваемости взрослого населения
Новосибирской области Всего
медицина
2
2
2
Инфекционные болезни взрослые
медицина
4
4
4
Новообразования взрослые
Болезни крови и кроветворных органов взрослые
медицина
медицина
4
4
4
4
4
4
Болезни эндокринной системы взрослые
медицина
4
4
4
Психические расстройства взрослые
медицина
4
4
4
Болезни нервной системы взрослые
Болезни глаза и его придаточного аппарата взрослые
медицина
медицина
4
4
4
4
4
4
Болезни уха и сосцевидного отростка взрослые
медицина
4
4
4
Болезни системы кровообращения взрослые
медицина
4
4
4
Болезни органов дыхания взрослые
медицина
3
3
3
Болезни органов пищеварения взрослые
Болезни кожи и подкожной клетчатки взрослые
медицина
медицина
4
4
4
4
4
4
Болезни костно-мышечной системы взрослые
Болезни мочеполовой системы взрослые
медицина
медицина
4
4
4
4
4
4
Беременность, роды и послеродовой период взрослые
медицина
4
4
4
Травмы и отравления взрослые
медицина
3
3
3
первичной заболеваемости детей в Новосибирской области
Всего
медицина
1
1
1
Инфекционные болезни Дети
медицина
3
3
3
Новообразования Дети
Болезни крови и кроветворных органов Дети
медицина
медицина
4
4
4
4
4
4
Болезни эндокринной системы Дети
медицина
4
4
4
Психические расстройства Дети
Болезни нервной системы Дети
медицина
медицина
4
4
4
4
4
4
Болезни глаза и его придаточного аппарата Дети
медицина
4
4
4
Болезни уха и сосцевидного отростка Дети
Болезни системы кровообращения Дети
медицина
медицина
4
4
4
4
4
4
Болезни органов дыхания Дети
медицина
1
1
1
Болезни органов пищеварения Дети
Болезни кожи и подкожной клетчатки Дети
медицина
медицина
4
3
4
4
4
3
Болезни костно-мышечной системы Дети
медицина
4
4
4
Болезни мочеполовой системы Дети
медицина
4
4
4
Отдельные состояния, возникающие в перинатальном периоде
Дети
медицина
3
4
4
Врожденные аномалии Дети
медицина
4
4
4
Симптомы, признаки и отклонения от нормы Дети
медицина
4
4
4
Травмы и отравления Дети
медицина
3
3
3
Исследовано клещей на вирус КЭ, доставленных населением, из
них положительно
инфекции
Аскаридоз
ВИЧ
инфекции
инфекции
4
5
4
5
4
4
4
4
Клещевой энцефалит
Описторхоз
инфекции
инфекции
4
4
4
4
4
4
4
4
4
Сальмонеллезы
инфекции
4
4
4
4
4
4
4
2
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4