Relationship between the incidence of socially significant diseases and sanitary and ecological parameters of the environment throughout municipal entities in the Mari El Republic

封面

如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: There is a formal contradiction in the Republic of Mari El between the “favorable ecological situation in localities of the Republic and the above-limit morbidity rates caused by the negative impact of habitat factors.” As such, there is a need to conduct a specified quantitative examination using modern econometric approaches.

AIM: By using panel data, to identify and substantiate statistical relations between the morbidity rate of the population in municipal entities of the Mari El Republic and ecological parameters of the environment (physical and chemical and bioindication indicators).

MATERIAL AND METHODS: This study used the panel data on morbidity rates of the population, including children, adolescents, and adults, and environmental pollution across 15 municipal entities within the Mari El Republic from 2009–2019, as well as spatial data on fluctuating asymmetry for 2019 that were based on a field study and integrally reflect the environmental quality. Statistical analysis for dynamic panel data involved cointegration and modeling with a mechanism of balance adjustment, whereas that for spatial data involved nonparametric correlation analysis. All statistical analyses were conducted using the statistics packages EViews 11 and Stata 16 IC.

RESULTS: It was established that over the long term the increasing pollution level of drinking water from the distribution network and the atmosphere has a statistically significant effect (χ2=79.79; p <0.001) on the increase in figures of congenital abnormalities (malformation), deformations and chromosome breakages in children aged 0 to 14 years. Adjustment of the indicator of congenital abnormalities (malformation), deformations and chromosome breakages in children aged 0 to 14 years with a deviation from the equilibrium trajectory occurs in about 2 years. It is required to develop measures to systematically provide the population with good-quality drinking water and reduce emissions of pollutants into the atmosphere. Stable positive correlations of long-term average annual morbidity rate of the whole population and the adult population aged 18 and older being ill with malignant tumors are associated with the change in environmental quality (indicators of the fluctuating asymmetry in the impact zone).

CONCLUSION: A panel regression model was designed that explains the change in time of the indicator of congenital abnormalities (malformation), deformations and chromosome breakages in children aged 0 to 14 years within one municipal entity with the increasing pollution level of the atmosphere and drinking water. Being ill with malignant tumors is related to a complex of various stress factors (varying between the human impact and climate change).

作者简介

Petr Korotkov

Volga State University of Technology

编辑信件的主要联系方式.
Email: korotp@bk.ru
ORCID iD: 0000-0003-0340-074X
SPIN 代码: 4761-1375

Cand. Sci. (Econ.), associate professor

俄罗斯联邦, Yoshkar-Ola

Aleksej Trubyanov

Mari State University

Email: true47@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5432-7231
SPIN 代码: 3700-1325

Cand. Sci. (Biol.), associate professor

俄罗斯联邦, Yoshkar-Ola

Alina Gismieva

Kazan State Medical University

Email: alina.gismieva@icloud.com
ORCID iD: 0000-0002-1898-0225
SPIN 代码: 6513-4755

student, Faculty of Medicine and Prevention, Department of General Hygiene

俄罗斯联邦, Kazan

Anastasija Avdeeva

Volga State University of Technology

Email: avdeeva_aa@bk.ru
ORCID iD: 0000-0001-6930-4406
SPIN 代码: 3016-2728
俄罗斯联邦, Yoshkar-Ola

Elena Zagaynova

Volga State University of Technology

Email: zalena2007@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2747-3997
SPIN 代码: 7578-9452
俄罗斯联邦, Yoshkar-Ola

参考

  1. Varaksin AN. Statisticheskie modeli regressionnogo tipa v jekologii i medicine. Yekaterinburg: Goshchickij; 2006. 255 p. (In Russ).
  2. Rozenberg GS, Kuznecova RS, Kostina NV, Lazareva NV, editors. Zdorov'e naselenija i zdorov'e sredy: pro et contra. Tol'jatti: Rossijskaja akademija nauk, Ministerstvo nauki i vysshego obrazovanija Rossijskoj Federacii, Institut jekologii Volzhskogo bassejna RAN — filial SamNC RAN; 2021. 374 p. (In Russ).
  3. Snakin VV, Prisyazhnaya AA, Kosyakova NI, et al. Environment and public health (a case study of a Russian town). Life of the Earth. 2017;39(2):125–138. (In Russ).
  4. Klepikov OV, Samojlov AS, Ushakov IB, et al. Comprehensive assessment of the state of the environment of an industrial city. Hygiene and Sanitation. 2018;97(8):686–692. (In Russ). doi: 10.18821/0016-9900-2018-97-8-686-692
  5. Karelin AO, Lomtev AYu, Volkodaeva MV, Eremin GB. The improvement of approaches to the assessment of effects of the anthropogenic air pollution on the population in order to management the risk for health. Hygiene and Sanitation. 2019;98(1):82–86. (In Russ). doi: 10.18821/0016-9900-2019-98-1-82-86
  6. Korotkov PA, Trubyanov AB, Zagajnova EA, Nikonorov KN. Comparative analysis of the models of major cities environmental performance measurement. Modern problems of science and education. 2015;(2-1):328. (In Russ).
  7. Korotkov PA, Trubyanov AB, Avdeeva AA, Gismieva AI. Statistical analysis of environmental pollution impact on population morbidity in the Republic of Mari El. Statistics and Economics. 2020;17(3):58–66. (In Russ). doi: 10.21686/2500-3925-2020-3-58-66
  8. Verbik M. Modeli, osnovannye na panel'nyh dannyh. Applied Econometrics. 2006;(1):94–135. (In Russ).
  9. Kopnova ED, Rozental' OM. Jekonometricheskij analiz jekologicheskogo menedzhmenta rybnyh resursov. Applied Econometrics. 2010;(2):90–100. (In Russ).
  10. Balash VA, Balash OS. Modeli linejnoj regressii dlja panel'nyh dannyh. Moscow: Moskovskij gosudarstvennyj universitet jekonomiki, statistiki i informatiki; 2002. 65 p. (In Russ).
  11. Doklad “O sostojanii sanitarno-jepidemiologicheskogo blagopoluchija naselenija Respubliki Marij Jel v 2018 godu“. Joshkar-Ola: Upravlenie Federal'noj sluzhby po nadzoru v sfere zashhity prav potrebitelej i blagopoluchija cheloveka po Respublike Marij Jel; 2019. 227 p. (In Russ).
  12. Gorodskie okruga i municipal'nye rajony Respubliki Marij El: statisticheskij sbornik. Yoshkar-Ola: Maristat; 2017. 266 p. (In Russ).
  13. Korotkov PA, Trubianov AB, Maliuta OV, et al. Ecological and geographical characteristics of the environmental quality in Mari El Republic. Vestnik of Volga State University of Technology. Ser.: Forest. Ecology. Nature Management. 2020;2:87–96. (In Russ). doi: 25686/2306-2827.2020.2.87
  14. Trubyanov AB, Glotov NV. Fluctuating asymmetry: trait variation and the left-right correlation. Doklady Biological Sciences. 2010; 431(1):103–105. (In Russ).
  15. Trifonova TA, Martcev AA. Assessment of the impact of air pollution on population morbidity rate in the Vladimir Region. Hygiene and Sanitation. 2015;94(4):14–18. (In Russ).
  16. Zaharov VM, Krysanov EJu, Pronin AV. Metodologija ocenki zdorov'ja sredy. Bioindikacija jekologicheskogo sostojanija ravninnyh rek. In: Zinchenko TD, Buharin OV, Rozenberg GS, editors. Bioindikacija jekologicheskogo sostojanija ravninnyh rek. Moscow: Nauka; 2007. P. 78–86. (In Russ).
  17. Zaharov VM. Zdorov'e sredy: koncepcija. Moscow: Centr jekologicheskoj politiki Rossii; 2000. 30 p. (In Russ).
  18. Gelashvili DB, Soldatov EN, Chuprunov EV. Mery shodstva i raznoobrazija v ocenke fluktuirujushhej asimmetrii bilateral'nyh priznakov. Povolzhskiy Journal of Ecology. 2004;(2):132–143. (In Russ).
  19. Nosko VP. Vvedenie v regressionnyj analiz vremennyh rjadov. Moscow: Jekonometrika; 2002. 273 p. (In Russ).
  20. Makosko AA, Matesheva AV. Prevalence trends of environment-related diseases due to the anthropogenic air pollution. Innovations. 2012;10:98–105. (In Russ).
  21. Engl RF, Granger CWJ. Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Applied Econometrics. 2015;(3):106–135. (In Russ).
  22. Granger CWJ. Investigating causal relations by econometric models and crossspectral methods. Econometrica. 1969;37(3):424–438.
  23. Verzilina IN, Agarkov NM, Churnosov MI. Influence anthropogenous pollutants atmosphere on frequency of birth defects among newborn children of Belgorod. Ekologiya cheloveka (Human ecology). 2007;(8):10–14. (In Russ).
  24. Verzilina IN, Agarkov NM, Churnosov MI. Impact of manmade atmospheric pollution on the incidence of congenital malformations. Hygiene and Sanitation. 2008;(2):17–19. (In Russ).
  25. Makosko AA, Matesheva AV. Zagrjaznenie atmosfery i kachestvo zhizni naselenija v XXI veke: ugrozy i perspektivy. Moscow: Rossijskaja akademija nauk; 2020. 258 p. (In Russ).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Eco-Vector, 2022

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


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».