Использование методов многомерного статистического анализа для оценки динамики заболеваемости онкологическими новообразованиями


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель исследования - установить закономерности динамики показателей заболеваемости онкологическими новообразованиями в регионах Российской Федерации с использованием методов многомерной статистики. Исследования проведены с помощью методов кластерного анализа и построения моделей с учетом панельной структуры данных. В работе рассмотрен временной период с 2005 по 2015 год. В качестве объекта взяты 78 регионов страны. Все исследования и расчеты проведены с использованием программы RStudio - свободной среды разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом для языка программирования R, предназначенного для статистической обработки данных. В качестве показателя, характеризующего эпидемиологическую ситуацию по онкологии в регионах России, выбран показатель заболеваемости онкологическими новообразованиями с впервые в жизни установленным диагнозом «злокачественное новообразование». В качестве значений предикторов использованы данные официальной государственной отчетности, отражающие величину антропогенной нагрузки регионов. Показано, что использование методов кластерного анализа и моделирования с учетом панельной структуры данных позволяет описать влияние на онкоэпидемиологический процесс некоторых экологических показателей. Предложенный способ многомерного анализа медико-статистических показателей дополняет информационно-аналитическое поле обработки данных медико-экологического мониторинга.

Об авторах

Е Д Емцева

ВГБОУ ВО «Владивостокский государственный университет экономики и сервиса»

Email: emtseva@mail.ru
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математики и моделирования 690014, Приморский край, г. Владивосток, ул. Гоголя, д. 41

П Ф Кику

ФГАОУ ВО «Дальневосточный федеральный университет», Школа биомедицины

г. Владивосток

А Л Мазелис

ВГБОУ ВО «Владивостокский государственный университет экономики и сервиса»

г. Владивосток

Список литературы

  1. Алимова И. С., Соловьев В. Д., Батыршин И. З. Сравнительный анализ мер сходства, основанных на преобразовании скользящих аппроксимаций, в задачах классификации временных рядов // Труды ИСП РАН, 2016. Т. 28, вып. 6. С. 207-222.
  2. Бузинов Р. В., Кику П. Ф., Унгуряну Т. Н., Ярыгина М. В., Гудков А. Б. От Поморья до Приморья: социально-гигиенические и экологические проблемы здоровья населения: монография. Архангельск: Изд-во Северного государственного медицинского университета, 2016. 397 с.
  3. Голивец Т. П., Коваленко Б. С. Анализ мировых и российских тенденций онкологической заболеваемости в XXI веке // Научный результат. Серия: Медицина и фармация. 2015. Т. 1, № 4 (6). С. 79-86.
  4. Каприн А. Д., Старинский В. В., Петрова Г. В. Злокачественные новообразования в России в 2015 г. (заболеваемость и смертность). М.: МНИОИ им. П. А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИРЦ» МЗ, 2016. 250 с.
  5. Каприн А. Д., Старинский В. В., Петрова Г. В. Состояние онкологической помощи населению России в 2014 г. М.: МНИОИ им. П. А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИРЦ» МЗ, 2015. 236 с.
  6. Карпин В. А., Кострюкова Н. К., Гудков А. Б. Радиационное воздействие на человека радона и его дочерних продуктов распада // Гигиена и санитария. 2005. № 4. С. 13-17.
  7. Кику П. Ф., Веремчук Л. В., Жерновой М. В. Роль экологических и социально-гигиенических факторов в распространении онкологических заболеваний. Владивосток: Изд. дом Дальневост. федерал. ун-та, 2012. 192 с.
  8. Кику П. Ф., Горборукова Т. В. Возможность использования советующих информационных систем в экологических исследованиях // Экология человека. 2014. № 4. С. 11-15.
  9. Кику П. Ф., Морева В. Г., Юдин С. В., Ярыгина М. В. Оценка эпидемиологического риска заболеваемости раком почки и мочевого пузыря в биоклиматических зонах Приморского края // Общественное здоровье и здравоохранение. 2015. № 3. С. 40-46.
  10. Кострюкова Н. К., Карпин В. А., Гудков А. Б. Смертность населения, проживающего в местах локальных разломов земной коры // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2005. № 4. С. 17-19.
  11. Мерабишвили В. М. Онкологическая статистика (традиционные методы, новые информационные технологии). Ч. 1. СПб.: ООО «ИПК «КОСТА», 2015. 223 с.
  12. Мироновская А. В., Бузинов Р. В., Гудков А. Б. Прогнозная оценка неотложной сердечно-сосудистой патологии у населения северной урбанизированной территории // Здравоохранение Российской Федерации. 2011. № 5. С. 66-67.
  13. Официальный сайт Министерства здравоохранения Российской Федерации. URL: http://www.rosminzdrav.ru (дата обращения: 03.12.2017).
  14. Официальный сайт проекта R. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://cran.r-project.org/ (дата обращения: 03.12.2017)
  15. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: http://www.gks.ru. (дата обращения: 03.12.2017)
  16. Холматова К. К., Гржибовский А. М. Панельные исследования и исследования тренда в медицине и общественном здравоохранении // Экология человека. 2016. № 10. С. 57-63.
  17. Crump K. S., Guess H. A. Drinking water and cancer: Review of recent finding and assesment of risks: Report prepared by Science Research systems, Ruston, Louisiana, for the Council on Evironmental Quality. Washington: D. C., 2008. 108 p.
  18. Duran B. S., Odell P. L. Cluster Analysis. A Survey. Springer, 1974. 146 p.
  19. Haggstrom Christel. Metabolic factors and risk of prostate, kidney and bladder cancer. University dissertation from Umea: Umea Universitet, 2013. 57 p.
  20. Hanke J. E., Wichern D. W., Reitsch A. G. Business Forecasting. Pearson Education. 2013. 512 p.
  21. Kabacoff R. I. R in Action: Data Analysis and Graphics with R. Manning Publications, 201 1. 447 p.
  22. Unguryanu T., Novikov S., Buzinov R., Gudkov A., Grjibovski A. Respiratory diseases in a town with heavy pulp and paper industry // Epidemiologia and prevenzione. 2010. Vol. 34, iss. 5-6. Р. 138.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Экология человека, 2019


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».