居民健康的暴露风险及其增长评估方法

封面

如何引用文章

全文:

详细

论证。自然气候因素与社会经济因素的联合作用，以及环境中的化学和放射性污染，是现代人类生活的典型特征。当前存在的问题，不仅在于对每种因素及其联合作用的分子—细胞机制认知不足，还在于缺乏用于研究不同性质因素之间可能协同作用机制的方法学途径。

目的。构建一种识别某一城市或地区居民健康暴露风险增长的评估算法。

材料与方法。由于研究对象中相当一部分为小城市，因此对所构建算法的要求之一，是其在分析大、中、小城市或地区数据时具有良好的适用性（稳定性）。该算法的基础是对各年龄组人口死亡率的比较分析。为识别具有统计学显著性（非偶然性）的死亡率上升，比较了分析期与参考期的人口死亡率数据。为验证算法的合理性，对俄罗斯欧洲部分10座城市（Ufa, Kursk, Penza, Kirov, Kaluga, Vologda, Kostroma, Kolomna, Obninsk, Dimitrovgrad）2010年的死亡率数据进行了比较分析。这些城市位于温带大陆性气候区，2010年记录到极端天气条件（1月低温、夏季高温），而在其后的9年间，天气状况均处于气候常态范围内（Kirov市在2011年2月出现异常低温，故2011年该市死亡率数据被排除在分析之外）。将2010年作为分析期，2011—2019年作为参考期。

结果。根据所提出的算法，所有研究城市在2010年均呈现出暴露风险增加的趋势。在2011—2019年期间的任意年份中，均未满足算法中可用于判断暴露风险增加的条件。这一结果进一步表明该算法具有良好的适用性，因为在参考期（2011—2019年）内，研究所涵盖的各城市均无可能导致暴露风险增加的原因存在。

结论。研究表明，所提出的算法可有效用于识别不同人口规模城市居民健康暴露风险的上升。

作者简介

Marina M. Saltykova

Centre for Strategic Planning and Management of Biomedical Health Risks

编辑信件的主要联系方式.
Email: saltykova@cspfmba.ru
ORCID iD: 0000-0002-1823-8952
SPIN 代码: 3310-9270

Dr. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Moscow

Yury V. Zhernov

Centre for Strategic Planning and Management of Biomedical Health Risks

Email: zhernov@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-8734-5527
SPIN 代码: 4538-9397

MD, Dr. Sci. (Medicine), Associate Professor

俄罗斯联邦, Moscow

Elena A. Saltykova

Centre for Strategic Planning and Management of Biomedical Health Risks

Email: Esaltykova@cspfmba.ru
ORCID iD: 0000-0003-3180-4370
SPIN 代码: 7327-3928

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Moscow

Tatiana V. Shekhordanova

Centre for Strategic Planning and Management of Biomedical Health Risks

Email: TShehordanova@cspfmba.ru
ORCID iD: 0009-0006-4228-8892
SPIN 代码: 3029-9317
俄罗斯联邦, Moscow

Anastasiya A. Semenova

Centre for Strategic Planning and Management of Biomedical Health Risks

Email: ASemenova@cspfmba.ru
ORCID iD: 0009-0007-3709-250X
SPIN 代码: 7974-4538
俄罗斯联邦, Moscow

Alexey D. Banchenko

Centre for Strategic Planning and Management of Biomedical Health Risks

Email: alek-banchenko@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0004-6289-2742
SPIN 代码: 4296-2374
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Wild CP. Complementing the genome with an ‘exposome’: the outstanding challenge of environmental exposure measurement in molecular epidemiology. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2005;14(8):1847–1850. doi: 10.1158/1055-9965.EPI-05-0456
  2. Miller GW, Jones DP. The nature of nurture: refining the definition of the exposome. Toxicol Sci. 2014;137(1):1–2. doi: 10.1093/toxsci/kft251
  3. Chung MK, House JS, Akhtari FS, et al. Decoding the exposome: data science methodologies and implications in exposome-wide association studies (ExWASs). Exposome. 2024;4(1):osae001. doi: 10.1093/exposome/osae001
  4. Wild CP. The exposome: from concept to utility. Int J Epidemiol. 2012;41(1):24–32. doi: 10.1093/ije/dyr236
  5. Tolkayeva MS, Filimonova AN, Vorobey OA, et al. Patterns of synergic interaction display after heavy metals combined with hyperthermia or ionizing radiation. Radiation Biology. Radioecology. 2020;60(5):524–531. doi: 10.31857/S0869803120050094 EDN: LMAOCG
  6. Petin VG, Zhurakovskaya GP, Komarova LN. Radiobiological foundations of synergistic interactions in the biosphere. Moscow: GEOS; 2012. 219 p. (In Russ.) EDN: QKUNUF
  7. Evstratova ES, Petin VG, Zhurakovskaya GP. Synergistic effects and their potential significance for the influence of natural intensities of environmental factors on cell growth. Synergy. 2018;6:1–8. doi: 10.1016/j.synres.2017.12.001 EDN: XXCODZ
  8. Petin VG, Dergacheva IP, Zhurakovskaya GP. Combined biological effect of ionizing radiation and other hazardous environmental factors (scientific review). Radiation and Risk. 2001;(12):117–134. EDN: IJTMHT
  9. Fabisiak JP, Jackson EA, Brink LA, Presto AA. A risk-based model to assess environmental justice and coronary heart disease burden from traffic-related air pollutants. Environ Health. 2020;19(1):34. doi: 10.1186/s12940-020-00584-z
  10. Solomon KR, Wilks MF, Bachman A, et al. Problem formulation for risk assessment of combined exposures to chemicals and other stressors in humans. Crit Rev Toxicol. 2016;46(10):835–844. doi: 10.1080/10408444.2016.1211617
  11. Clark LP, Millet DB, Marshall JD. Changes in transportation-related air pollution exposure by race-ethnicity and socioeconomic status: outdoor nitrogen dioxide in the United States in 2000 and 2010. Environ Health Perspect. 2017;125(9):097012. doi: 10.1289/EHP959
  12. Erina AM, Usoltsev DA, Boyarinova MA, et al. Appointment of lipid-lowering therapy in the Russian population: comparison of Score and Score2 (according to the ESSE-RF study). Russian Journal of Cardiology. 2022;27(5):7–13. doi: 10.15829/1560-4071-2022-5006 EDN: HBBGKQ
  13. Shaposhnikov DA, Revich BA. On some approaches to calculation of health risks caused by temperature waves. Health Risk Analysis. 2018;(1):22–31. doi: 10.21668/health.risk/2018.1.03 EDN: YUOPGR
  14. Saltykova MM, Antipina UI, Balakaeva AV. Problems of mortality analysis in towns of the Russian Federation. Medicine of Extreme Situations. 2022;24(4):90–95. doi: 10.47183/mes.2022.035 EDN: ICAWXO
  15. Ivanova AE, Sabgayda TP, Semenova VG, et al. Factors distorting death causes structure in working population in Russia. Social Aspects of Population Health. 2013;(4):1. EDN: RBTQQZ
  16. Sabgayda TP, Semenova VG. Relationship between decline in cardiovascular mortality in 2013–2015 and change in mortality from other causes. Social Aspects of Population Health. 2017;(5):2. doi: 10.21045/2071-5021-2017-57-5-2 EDN: ZSVYFL
  17. Yumaguzin VV, Vinnik MV. Quality problems of mortality statistics in Russia. ECO Journal. 2019;(10):54–77. doi: 10.30680/ЕСО0131-7652-2019-10-54-77
  18. Semenova VG, Golovenkin SE, Evdokushkina GN, Sabgayda TP. The losses because of diseases of cardiovascular system in the context of program of decreasing cardiovascular mortality in Russia. Health Care of the Russian Federation. 2016;60(1):4–9. doi: 10.18821/0044-197Х-2016-60-1-4-9 EDN: VOCBFL
  19. Sabgayda TP, Semenova VG, Yevdokushkina GN, et al. Modification of death causes in mortality statistics. Social Aspects of Population Health. 2014;(3):2. EDN: SINAIR
  20. Sabgayda TP, Tarasov NA, Yevdokushkina GN. The mortality of diabetes mellitus from the perspective of multiple causes of death: encoding problems. Problems of Social Hygiene, Public Health and History of Medicine. 2019;27(6):1043–1048. doi: 10.32687/0869-866X-2019-27-6-1043-1048
  21. Boytsov SA, Deev AD, Shalnova SA. Mortality and risk factors for non-communicable diseases in Russia: specific features, trends, and prognosis. Terapevticheskii Arkhiv. 2017;89(1):5–13. doi: 10.17116/terarkh20178915-13 EDN: XXELIF
  22. Sabgayda TP. The preventable causes of death in Russia and in the EU countries. Health Care of the Russian Federation. 2017;61(3):116–122. doi: 10.18821/0044-197Kh-2017-61-3-116-122 EDN: YSLAVF
  23. Ivanova AE, Mikhaylov AYu. Assessment of population policy aimed at reducing mortality at the regional level in Russia. Social Aspects of Population Health. 2017;(5):1. doi: 10.21045/2071-5021-2017-57-5-1 EDN: ZSVYFB
  24. Ivanova AE, Semenova VG, Sabgayda TP. Reserves for reducing mortality in Russia due to the effectiveness of healthcare. Vestnik Rossijskoj Akademii Nauk. 2021;91(9):865–878. doi: 10.31857/S086958732109005X EDN: YQQLDK
  25. Ivanova AE, Sabgayda TP, Semenova VG, Evdokushkina GN. Health performance evaluation using preventable mortality criteria. The City Healthcare Journal. 2022;3(1):41–52. doi: 10.47619/2713-2617.zm.2022.v.3i1;41–52 EDN: UDENPI
  26. Burlakova EB, Dodina GP, Zyuzikov NA et al. The effect of a small dose of ionizing radiation and chemical pollutants on humans and biota. The program "Assessment of the combined effects of radionuclide and chemical pollutants". Atomic Energy. 1998;85(6):457–462. (In Russ.)
  27. Proskuryakova NL, Simakov AV, Alferova TM. To the question of the combined effect of ionizing radiation and harmful factors on the human body. Medical and Biological Problems of Life Activity. 2021;(2):70–76. EDN: CZMULF
  28. Gallagher SS, Rice GE, Scarano LJ, et al. Cumulative risk assessment lessons learned: A review of case studies and issue papers. Chemosphere. 2015;120:697–705. doi: 10.1016/j.chemosphere.2014.10.030
  29. Tong R, Zhang B. Cumulative risk assessment for combinations of environmental and psychosocial stressors: A systematic review. Integr Environ Assess Manag. 2024;20(3):602–615. doi: 10.1002/ieam.4821
  30. Rakhmanin YuA, Shashina TA, Unguryanu TN, et al. Characteristics of quantitative values of exposure of regional factors in the studied areas. Hygiene and Sanitation. 2012;91(6):30–33. EDN: PWKTIP
  31. Guidelines for assessing the risk to public health from exposure to chemicals that pollute the environment. Moscow; 2004. 143 p. (In Russ.) URL: https://ohranatruda.ru/upload/iblock/cb0/4293853015.pdf
  32. Sexton K, Linder SH. Cumulative risk assessment for combined health effects from chemical and nonchemical stressors. Am J Public Health. 2011;101(Suppl 1):S81–S88. doi: 10.2105/AJPH.2011.300118

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Eco-Vector, 2025

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».