Пространственно-временные кластеры онкологической заболеваемости в Ростовской области

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение: Злокачественные новообразования представляют не только серьезную медицинскую, но и социальную проблему. Прогресс в ранней диагностике и лечении онкологических заболеваний не привел к снижению заболеваемости. В связи с этим приоритетное значение приобретают комплексные исследования пространственно-временной структуры и динамики заболеваемости злокачественными новообразованиями в отдельных регионах, анализ причин снижения медико-экологической безопасности территорий. Цель: Выявить пространственно-временные кластеры онкологической заболеваемости в Ростовской области Южного федерального округа. Методы: Пространственно-временной анализ заболеваемости раком легкого, молочной железы, ободочной кишки и предстательной железы в Ростовской области с 2001 по 2016 год. Для анализа пространственно-временных трендов и их визуализации использован инструмент «Анализ возникающих горячих точек» из набора инструментов «Углубленный анализ пространственно-временных закономерностей» программной среды ArcGISPro. Результаты: С 2001 по 2016 год уровень заболеваемости раком предстательной железы и раком молочной железы в Ростовской области увеличился на 119,6 % с 9,7 до 21,3 случая на 100 тыс. населения (р < 0,05) и 27,2 % с 26,8 до 34,1 случая на 100 тыс. населения (р < 0,05) соответственно. Положительные тенденции онкологической заболеваемости в области отмечены только для рака легкого, уровень заболеваемости которым снизился на 32,3 % с 51,0 до 34,5 случая на 100 тыс. населения (р < 0,05). Проведенный анализ показал, что распространённость онкологических заболеваний значительно различается по отдельным территориальным системам. Пространственные кластеры низкой заболеваемости раком локализуются в северных и центральных районах области, кластеры высокой заболеваемости располагаются преимущественно в южных ее районах. Выводы: Уровень заболеваемости злокачественными новообразованиями является следствием воздействия комплекса экологических и медико-социальных факторов на данной территории в течение длительного периода времени. Анализ территориального детерминизма и идентификация пространственных кластеров заболеваемости злокачественными новообразованиями позволит выделить приоритеты в проведении мероприятий, направленных на анализ и устранение факторов, вызывающих увеличение риска развития рака. Динамика заболеваемости злокачественными новообразованиями отражает уровень экологического благополучия/ неблагополучия территории.

Об авторах

Ольга Евгеньевна Архипова

ФГБУН «Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук»

г. Ростов-на-Дону

Елена Александровна Черногубова

ФГБУН «Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук»

Email: eachernogubova@mail.ru
кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник, зав. лабораторией экспериментальной биологии г. Ростов-на-Дону

Список литературы

  1. Аналитическая записка о возрастно-половом составе населения Ростовской области на 01.01.2017. URL: http:// old.donland.ru/Data/Sites/1/media/file/2018/2018 0221_vozrost-pol.pdf (дата обращения: 12.12.2019)
  2. Архипова О. Е., Черногубова Е. А. «Горячие точки» заболеваемости злокачественными новообразованиями в Ростовской области: пространственно-временной анализ // Экология. Экономика. Информатика. Серия: Системный анализ и моделирование экономических и экологических систем. 2019. Т. 1, № 4. С. 207-211. doi: 10.23885/2500-395X-2019-1-4-207-21 1
  3. Архипова О. Е., Черногубова Е. А., Лихтанская Н. В. Геоинформационное моделирование медикоэкологической безопасности южных регионов России. ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2018. Т. 24, № 1. С. 109-122. doi: 10.24057/2414-9179-2018-1-24-109-122
  4. Архипова О. Е., Черногубова Е. А., Лихтанская Н. В., Кулыгин В. В., Шевердяев И. В., Куролап С. А., Епринцев С. А., Тарасов В. А., Матишов Д. Г. Пространственно-временной анализ встречаемости онкологических заболеваний как индикатора медико-экологической безопасности. Ростов-на-Дону: Изд-во Южного научного центра РАН, 2014. 224 с
  5. Архипова О. Е., Черногубова Е. А., Чибичян М. Б., Коган М. И. Эпидемиология рака предстательной железы в Ростовской области. Пространственно-временная статистика // Онкоурология. 2016. Т. 12, № 4. С. 52-59. doi: 10.17650/1726-9776-2016-12-4-52-59
  6. Архипова О. Е., Черногубова Е. А., Тарасова Т. Т. Медико-экологические и социально-демографические аспекты развития прибрежных зон Aзовского моря, подверженных влиянию морских опасных явлений // Труды Южного научного центра Российской академии наук. 2020. Т. 8. С. 286-299. doi: 10.23885/1993-6621-2020-8-286-299
  7. Гегерь Э. В., Золотникова Г. П., Капцов В. А. Методы оценки эколого-гигиенического состояния территорий // Гигиена и санитария. 2019. Т. 98, № 12. С. 1338-1341. doi: 10.47470/0016-9900-2019-98-12-1338-1341
  8. Гичев Ю. П. Загрязнение окружающей среды и экологическая обусловленность патологии человека. Аналит. обзор / ГПНТБ СО РАН. Новосибирск, 2003. 138 с
  9. Злокачественные новообразования в России в 2016 году (заболеваемость и смертность) / под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, Г. В. Петровой. М.: ФГБУ «Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П. А. Герцена» - филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский радиологический центр» Минздрава России, 2018. 250 с
  10. Огрызко Е. В., Иванова М. А., Голубев Н. А., Жокина Н. А., Попова Н. М. Динамика «грубых» и стандартизованных показателей заболеваемости и смертности населения России от злокачественных новообразований за 2003-2016 годы // Проблемы стандартизации в здравоохранении. 2018. № 1-2. С. 9-13. doi: 10.26347/16072502201801-02009-013
  11. Петрова Г. В., Грецова О. П., Каприн А. Д., Старинский В. В. Характеристика и методы расчета медикостатистических показателей, применяемых в онкологии. М.: ФГБУ МНИОИ им. П. А. Герцена Минздрава РФ, 2014. 40 с
  12. Состояние онкологической помощи населению России в 2016 году / под ред. А. Д. Каприна, В. В. Старинского, Г. В. Петровой М.: «Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена» - филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский радиологический центр» Минздрава России; 2017. 236 с
  13. Тарасова Т. Т. Особенности демографической ситуации муниципальных образований Ростовской области // Экология. Экономика. Информатика. Серия: Системный анализ и моделирование экономических и экологических систем. 2018. Т. 1, № 3. С. 323-328. doi: 10.23885/2500-395x-2018-1-3-323-328
  14. Турсун-Заде Р. Оценка распространенности злокачественных новообразований в России с применением модели заболеваемость - смертность // Демографическое обозрение. 2018. Т. 5, № 3. С. 103-126. URL: https://CyberLink.ru/article/n/otsenka-rasprostranennosti-zlokachestvennyh-novoobrazovaniy-v-rossii-s-primeneniem-modeli-zabolevaemost-smertnost (дата обращения: 24.12.2019)
  15. ArcGIS Pro Resources. Available at: https://www.esri.com/ru-ru/arcgis/products/arcgis-pro/resources (accessed: 14.02.2020).
  16. Bray F., Ferlay J., Soerjomataram I., Siegel R. L., Torre L. A., Jemal A. Global Cancer Statistics 2018: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA: A Cancer Journal for Clinicians. 2018, 68 (6), pp. 394-424. doi: 10.3322/ caac.21492
  17. Environmental health. Available at: https://www.who.int/health-topics/environmental-health#tab=tab_ (accessed: 09.03.2021).
  18. Hamed K. H. Exact distribution of the Mann-Kendall trend test statistic for persistent data. Journal of Hydrology. 2009, 365 (Issue 1), pp. 86-94. doi: 10.1016/j. jhydrol.2008.11.024
  19. Siegel R. L., Miller K. D, Jemal A. Cancer Statistics, 2016. CA: A Cancer Journal for Clinicians. 2016, 66 (1), pp. 7-30. doi: 10.3322/caac.21332
  20. Wild C. P., Weiderpass E., Stewart B. W World Cancer Report: Cancer Research for Cancer Prevention. Lyon, France, International Agency for Research on Cancer, 2020. Available at: http://publications.iarc.fr/586 (accessed: 09.03.2021).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Архипова О.Е., Черногубова Е.А., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


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».