Динамика смертности населения Красноярского края от предотвратимых и излечимых причин

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В контексте разработки мероприятий, направленных на снижение смертности населения, важным является не непосредственный её анализ, а изучение управляемых составляющих — предотвратимых и излечимых случаев смерти.

Цель. Проанализировать тенденции изменения предотвратимой и поддающейся лечению смертности населения Красноярского края.

Материалы и методы. Материалом ретроспективного обсервационного исследования послужили данные первичных баз данных смертности по городским округам и муниципальным районам Красноярского края за период с 1999 по 2020 год, а также данные Управления Федеральной службы государственной статистики по Красноярскому краю, Республике Хакасия и Республике Тыва о численности населения. Проанализирована динамика вклада предотвратимой и излечимой смертности в общую структуру смертности населения Красноярского края за этот период, а также динамика структуры различных классов причин смерти в контексте разделения данных причин на вышеуказанные группы.

Результаты. С 1999 по 2019 год смертность населения в Красноярском крае снизилась на 13,4% (с 1413,2 до 1224,2 случая на 100 000 населения), но в 2020 году данный показатель вернулся к уровню 1999 года, увеличившись на 16,7%. Анализ структуры смертности населения края от причин, занимающих лидирующее место по числу случаев, также показал планомерное увеличение с 1999 по 2020 год доли непредотвратимых и неизлечимых причин.

Заключение. Результаты проведённого анализа могут служить ориентиром для определения резервов снижения смертности населения и перспективных направлений по уменьшению данного показателя на уровне региона. Однако для этого требуется более детальный анализ структуры смертности населения для выделения групп рубрик, рубрик или отдельных причин смерти, в отношении которых отмечается высокая доля предотвратимой и излечимой смертности.

Об авторах

Алена Андреевна Миронова

Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого

Автор, ответственный за переписку.
Email: 2800817@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3617-1421
SPIN-код: 6804-7171
Россия, 660022, Красноярск, ул. Партизана Железняка, 1

Артём Николаевич Наркевич

Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого

Email: narkevichart@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1489-5058
SPIN-код: 9030-1493

д.м.н., доцент

Россия, 660022, Красноярск, ул. Партизана Железняка, 1

Список литературы

  1. Китова А.Л. Ожидаемая продолжительность жизни и показатели смертности населения как индикаторы общественного здоровья регионов Уральского федерального округа // Государственное управление. Электронный вестник. 2020. № 80. С. 219–238.
  2. Ковалева Т.Ю. Оценка эффективности государственного и регионального управления на основе демографических характеристик // Проблемы современной экономики. 2010. № 3. С. 291–295.
  3. Лисицин В.И. Тенденции изменения основных причин смертности населения Новгородской области // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2012. № 1. С. 19–23.
  4. Baltrus P., Malhotra K., Rust G., et al. Identifying county-level all-cause mortality rate trajectories and their spatial distribution across the United States // Prev Chronic Dis. 2019. Vol. 16. P. E55. doi: 10.5888/pcd16.180486
  5. Артюхов И.П., Шульмин А.В., Козлов В.В., Приходько Е.А. Современные подходы к оценке медико-демографических потерь среди населения подросткового возраста // Сибирское медицинское обозрение. 2011. № 4. С. 89–94.
  6. Ворошилова И.И. Ожидаемая продолжительность жизни и смертность как индикаторы качества жизни пожилых людей // Современные наукоемкие технологии. 2008. № 6. С. 10.
  7. Короткова А.С. К вопросу о прогнозировании показателя смертности населения РФ от злокачественных новообразований // Международный студенческий научный вестник. 2015. № 6. Режим доступа: http://eduherald.ru/ru/article/view?id=14242 Дата обращения: 05.08.2022.
  8. Лисицин В.И. Анализ медико-демографической ситуации: региональные особенности и тенденции на примере Новгородской области // Уровень жизни населения регионов России. 2011. № 12. С. 26–34.
  9. Лисицин В.И. Региональные особенности медико-демографической ситуации в России (на примере Новгородской области) // Вестник Новгородского государственного университета. 2010. № 59. С. 16–20.
  10. Danilova I., Shkolnikov V., Andreev E.M., Leon D.A. The changing relation between alcohol and life expectancy in Russia in 1965–2017 // Drug Alcohol Rev. 2020. Vol. 39, N 7. P. 790–796. doi: 10.1111/dar.13034
  11. Timonin S., Danilova I., Andreev E.M., Shkolnikov V.M. Recent mortality improvement in Russia: are regions following the same tempo? // Eur J Popul. 2017. Vol. 33, N 5. P. 733–763. doi: 10.1007/s10680-017-9451-3
  12. https://www.fedstat.ru [интернет]. EМИСС. Государственная статистика [дата обращения: 05.08.2022]. Доступ по ссылке: https://www.fedstat.ru/indicator/43516
  13. Вязьмин А.М., Светличная Т.Г., Павлова Е.А. Лонгитудинальные сдвиги в общественном здоровье на европейском севере России // Экология человека. 2004. № 4. С. 3–7.
  14. Шкарин В.В., Ивашева В.В., Багметов Н.П., и др. Мониторинг смертности населения трудоспособного возраста — роль при оценке проблем регионального здравоохранения // Волгоградский научно-медицинский журнал. 2017. № 2. С. 3–11.
  15. Бойцов С.А., Самородская И.В. Сравнение показателей смертности в субъектах РФ: роль возрастной структуры населения // Менеджер здравоохранения. 2014. № 4. С. 13–19.
  16. Цинкер М.Ю., Кирьянов Д.А. Методы медико-демографического анализа на популяционном уровне // Вестник Пермского университета. Серия: биология. 2012. № 2. С. 57–64.
  17. Сабгайда Т.П. Предотвратимые причины смерти в России и странах Евросоюза // Здравоохранение Российской Федерации. 2017. Т. 61, № 3. С. 116–122. doi: 10.18821/0044-197X-2017-61-3-116-122
  18. Сабгайда Т.П., Землянова Е.В. Преждевременная смертность и факторы риска как индикаторы программ снижения смертности в России // Социальные аспекты здоровья населения. 2017. № 3. Режим доступа: http://vestnik.mednet.ru/content/view/831/30/ Дата обращения: 05.08.2022.
  19. Rutstein D.D., Berenberg W., Chalmers T.C., et al. Measuring the quality of medical care. A clinical method // N Engl J Med. 1976. Vol. 294, N 11. P. 582–588. doi: 10.1056/NEJM197603112941104
  20. Simonato L., Ballard T., Bellini P., Winkelmann R. Avoidable mortality in Europe 1955–1994: a plea for prevention // J Epidemiol Community Health. 1998. Vol. 52, N 10. P. 624–630. doi: 10.1136/jech.52.10.624
  21. Charlton J.R., Velez R. Some international comparisons of mortality amenable to medical intervention // Br Med J (Clin Res Ed). 1986. Vol. 292, N 6516. P. 295–300. doi: 10.1136/bmj.292.6516.295
  22. Charlton J.R., Hartley R.M., Silver R., Holland W.W. Geographical variation in mortality from conditions amenable to medical intervention in England and Wales // Lancet. 1983. Vol. 1, N 8326, Pt 1. P. 691–696. doi: 10.1016/s0140-6736(83)91981-5
  23. Westerling R., Gullberg A., Rosen M. Socioeconomic differences in 'avoidable' mortality in Sweden 1986–1990 // Int J Epidemiol. 1996. Vol. 25, N 3. P. 560–567. doi: 10.1093/ije/25.3.560
  24. Andreev E.M., Nolte E., Shkolnikov V.M., et al. The evolving pattern of avoidable mortality in Russia // Int J Epidemiol. 2003. Vol. 32, N 3. P. 437–446. doi: 10.1093/ije/dyg085
  25. Shkolnikov V., McKee M., Leon D.A. Changes in life expectancy in Russia in the mid-1990s // Lancet. 2001. Vol. 357, N 9260. P. 917–921. doi: 10.1016/S0140-6736(00)04212-4
  26. Avoidable mortality: OECD/Eurostat lists of preventable and treatable causes of death (January 2022 version) [Internet]. 2022. Дата обращения: 06.08.2022. Доступ по ссылке: https://www.oecd.org/health/health-systems/Avoidable-mortality-2019-Joint-OECD-Eurostat-List-preventable-treatable-causes-of-death.pdf
  27. Сабгайда Т.П. Структура избыточной смертности, обусловленной пандемией новой коронавирусной инфекции, у городских и сельских жителей // Социальные аспекты здоровья населения. 2021. Т. 67, № 5. Режим доступа: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1298/30/lang,ru/
  28. Akin L., Gözel M.G. Understanding dynamics of pandemics // Turk J Med Sci. 2020. Vol. 50, N SI-1. P. 515–519. doi: 10.3906/sag-2004-133
  29. Sanchis-Gomar F., Lavie C.J., Mehra M.R., et al. Obesity and outcomes in COVID-19: when an epidemic and pandemic collide // Mayo Clin Proc. 2020. Vol. 95, N 7. P. 1445–1453. doi: 10.1016/j.mayocp.2020.05.006
  30. Timonin S., Klimkin I., Shkolnikov V., et al. Excess mortality in Russia and its regions compared to high income countries: an analysis of monthly series of 2020 // SSM Popul Health. 2021. Vol. 17. P. 101006. doi: 10.1016/j.ssmph.2021.101006

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Динамика смертности населения Красноярского края и доли смертности от предотвратимых и излечимых причин за период с 1999 по 2020 год.

Скачать (188KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Структура смертности населения Красноярского края за период с 1999 по 2020 год от болезней системы кровообращения (класс IX).

Скачать (219KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Структура смертности населения Красноярского края за период с 1999 по 2020 год от новообразований (класс II).

Скачать (417KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Структура смертности населения Красноярского края за период с 1999 по 2020 год от внешних причин (класс XX).

Скачать (589KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Структура смертности населения Красноярского края за период с 1999 по 2020 год от некоторых инфекционных и паразитарных болезней (класс I).

Скачать (279KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2022

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».