Российская Федерация является территориально самой большой страной мира, с существенными различиями регионов по целому ряду характеристик, потенциально могущих оказывать влияние на состояние здоровья человека, в том числе климатогеографических, этнических, социально-экономических, промышленно-экологических и т.д. Данное потенциальное влияние обусловливает необходимость учета территориальной неоднородности среды обитания российского населения при решении широкого круга задач практического здравоохранения: мониторинг популяционного здоровья населения и его прогнозирование в динамике, разработка и осуществление региональных профилактических программ, оценка территорий с точки зрения потребности в медицинской помощи и обеспеченности медицинскими кадрами, контроль работы учреждений здравоохранения и качества медицинской помощи в регионах [1].

Анализу показателей общественного здоровья, и в первую очередь смертности населения (общей и по отдельным классам болезней), в региональном аспекте посвящено довольно значительное количество трудов российских ученых. Часть этих исследований оценивали зависимость смертности от отдельных региональных характеристик в рамках однофакторных статистических гипотез [2][3], что не позволяло корректировать результаты на возможные многофакторные зависимости с иными региональными особенностями. Ряд других исследователей проводили корректировку, используя для оценки зависимости смертности от региональных особенностей многофакторные статистические методы, в первую очередь регрессионный анализ [4–7]. Однако вследствие сложной, порой высокой коррелированности региональных характеристик между собой довольно непросто идентифицировать непосредственный предиктор (коррелят) смертности. Ведь если, например, среднедушевые доходы населения и уровень потребления домохозяйств сильно коррелируют не только со смертностью населения, но и между собой, то практически невозможно идентифицировать, какой конкретно показатель является истинным предиктором. Скорее всего, оба этих показателя представляют собой характеристики некоего экономического явления, влияющего на региональную смертность населения.

Понимание этого привело исследователей к оценке зависимости показателей общественного здоровья от региональных особенностей не просто с помощью многофакторных статистических методов, но с применением индексной оценки самих региональных особенностей [8][9]. Во всех этих исследованиях применялись региональные индексы, разработанные для конкретных одномоментных временных срезов, что не позволяет анализировать длительный период. В отличие от них недавно разработанные в НМИЦ терапии и профилактической медицины региональные индексы (Экономический, Демографический, Промышленный, Социальный) характеризуют регионы России с единых методологических позиций в течение длительного временного периода, с 2005 года по текущий период [10], что дает возможность оценить динамику изменения их ассоциации с показателями региональной смертности, в том числе изменение ассоциаций в период пандемии COVID-19.

Цель исследования – анализ ассоциаций общей смертности с региональными индексами в период 2005–2022 гг., с оценкой влияния пандемии COVID-19.

В качестве показателей условий проживания населения использовались 4 региональных индекса, характеризующих территории России в 2005–2022 гг. с социально-экономических, демографических и промышленно-экологических позиций. Основные характеристики региональных индексов описаны ранее [10]. Кратко, увеличение Экономического индекса характеризует рост экономики, доходов и расходов населения, а также неравенства в распределении доходов; Демографического индекса – смещение возрастно-полового состава в сторону более молодых возрастов, а также мужчин, увеличение рождаемости и прироста населения, снижение доли городского населения; Промышленного индекса – рост объемов промышленности с одновременным ухудшением экологии; Социального индекса – улучшение социальных характеристик регионов, включая снижение абортов, преступлений, самоубийств, числа дорожно-транспортных происшествий, потребления алкоголя. Ассоциации со смертностью анализировались как по количественным значениям индексов, так и по качественным (квинтили).

Общие коэффициенты смертности (число умерших на 1000 человек населения) за 2005–2022 гг. получены с официального сайта Федеральной службы государственной статистики. Как правило, для оценки ассоциаций смертности с условиями проживания используют стандартизованные показатели, скорректированные на региональные различия в демографической структуре населения по полу и возрасту. Общий коэффициент смертности не стандартизован по полу и возрасту, однако для цели настоящего исследования он подходит в большей степени, чем стандартизованный показатель, поскольку влияние и вклад демографической структуры населения в смертность, а также возможное изменение данного влияния и вклада в период пандемии COVID-19 представляет самостоятельный научный интерес. Демографический индекс как раз и характеризует региональные различия в демографической структуре населения и корректирует (стандартизирует) влияние других региональных особенностей (социально-экономических и промышленных) на смертность.

Ряд исследований свидетельствует о том, что медико-организационные характеристики регионов влияют на показатели общественного здоровья [2][5][11]. Так как используемые нами региональные индексы не включают медико-организационных характеристик, то в качестве ковариат в регрессионные модели вводились показатели численности населения на 1 больничную койку, мощность амбулаторно-поликлинических организаций, численность населения на 1 врача и на 1 работника среднего медицинского персонала за соответствующие годы. Данные показатели за 2005–2022 гг. получены с официального сайта Федеральной службы государственной статистики.

Статистический анализ ассоциаций региональных индексов со смертностью проводился с помощью обобщенных линейных моделей (линейная регрессия). Рассчитывались коэффициенты эластичности (В-коэффициенты) и значения хи-квадрата Вальда. Для каждого года строилась регрессионная модель с 4 региональными индексами и 4 медико-организационными характеристиками регионов в качестве предикторов. Регрессионные модели построены как для количественных, так и для качественных (квинтили) значений региональных индексов. При построении регрессионных моделей с квинтилями региональных индексов последние вводились в модели как количественные переменные со значениями от 1 до 5. Так как ряд исследований продемонстрировал усиление ассоциаций условий проживания с показателями здоровья населения при временном смещении (лаге) [12], проведен дополнительный анализ при лаге 1, 2, 3, 4, 5 лет. Усредненные значения коэффициентов эластичности и хи-квадрата Вальда представлены средним значением и стандартным отклонением. Критическим уровнем статистической значимости принимался 0,05. Статистический анализ проведен в SPSS 22.

Ассоциации количественных значений региональных индексов со смертностью стабильны практически в каждом году за исследуемый временной период (табл. 1). Наиболее сильные обратные ассоциации демонстрирует Демографический индекс, увеличение которого на 1 единицу статистически значимо снижает коэффициент общей смертности на 2–3 единицы. Значение хи-квадрата Вальда достигает 200–300 единиц, что свидетельствует о высоком вкладе индекса в дисперсию смертности.

Также стабильные обратные ассоциации демонстрируют Экономический и Социальный индексы с примерно одинаковым уровнем вклада. Увеличение данных индексов на 1 единицу ассоциируется со снижением коэффициента общей смертности на 0,5–1,5 единицы, а хи-квадрат Вальда составляет от 7 до 60 единиц. Все ассоциации данных индексов статистически значимы, за исключением Социального индекса в 2021 г. (р = 0,084).

Преимущественно прямые ассоциации с коэффициентом общей смертности демонстрирует Промышленный индекс, за исключением 2005 и 2006 гг. Однако только в 2012 г. (В = 0,38 при р = 0,025) и 2013 г. (В = 0,33 при р = 0,037) ассоциации статистически значимы.

По динамике полученных ассоциаций наблюдается тенденция к снижению значений В-коэффициентов, что визуально лучше видно на рисунке 1. Наиболее высокие значения В-коэффициентов и их ежегодных колебаний со снижением характерны с 2005 до 2011–2012 гг. Далее отмечается плавное ежегодное снижение значений В-коэффициентов вплоть до 2019 г.. В 2020 г. отмечается резкое усиление ассоциаций Демографического и Экономического индексов с еще большим усилением в 2021 г. и «откатом» к доковидным значениям в 2022 г. Так, значения В-коэффициентов Демографического индекса с -2,09 в 2019 г. снизилось в 2020 г. до -2,56, в 2021 г. – до -3,14, а в 2022 г. увеличилось до -2,16. Аналогичные годовые значения В-коэффициентов Экономического индекса составили -0,49, -0,53, -0,67 и -0,45.

Напротив, ассоциации Социального индекса ослабились с 2019 по 2020 и 2021 гг. с последующим «откатом» в 2022 г.; соответственно значения В-коэффициентов составили -0,66, -0,54, -0,39 и -0,63.

Схожие тенденции по ассоциациям наблюдаются, если в регрессионные модели вместо количественных значений региональных индексов вводить качественные, то есть 1–5-й квинтили (табл. 2). По Экономическому, Демографическому и Социальному индексам отмечаются обратные ассоциации с коэффициентом общей смертности, хотя и менее выраженные, чем при количественном представлении индексов. Ассоциации коэффициента общей смертности статистически значимы с Демографическим индексом по всем годам, с Экономическим индексом – по 2006–2018 гг., с Социальным индексом – по 2005–2019 и 2022 гг. Любопытно, что Промышленный индекс при «квинтильном» представлении демонстрирует более выраженные ассоциации. Так, статистически значимое увеличение коэффициента общей смертности при увеличении квинтиля Промышленного индекса характерно для 2008, 2014–2015, 2017–2021 гг.

Результаты сопоставления усредненных значений В-коэффициентов и хи-квадрат Вальда в зависимости от лага (смещения) по годам региональных индексов и коэффициентов общей смертности показали отсутствие принципиальных различий (табл. 3). Значения В-коэффициентов без лага и с лагом в 1–5 лет характеризуются одинаковой направленностью и схожим уровнем. Тем не менее следует отметить, что с увеличением лага отмечается рост значений хи-квадрата Вальда, что свидетельствует о повышении вклада региональных индексов в дисперсию смертности. Наивысший прирост хи-квадрата Вальда отмечается при лаге 3–4 года, а уже при лаге в 5 лет прирост незначительный.

Полученные результаты свидетельствуют об устойчивой многолетней ассоциации общей смертности населения с демографическими, экономическими и социальными условиями проживания в регионах России. Рост смертности ассоциируется с демографической депрессивностью регионов (смещение возрастно-полового состава в сторону старших возрастов, а также женщин, снижение рождаемости и прироста населения), снижением экономической развитости и неравенства в распределении доходов населения, ухудшением социальных характеристик (увеличение количества абортов, преступлений, самоубийств, числа дорожно-транспортных происшествий, потребления алкоголя). Кроме того, неустойчивые ассоциации по Промышленному индексу можно осторожно рассматривать в качестве тренда роста смертности при увеличении объемов промышленности с одновременным ухудшением экологии. В целом, полученные ассоциации соответствуют другим многочисленным российским исследованиям [3][4][8], несмотря на то что в них рассматривались, как правило, не индексные, а единичные показатели. Несомненно, что данные единичные региональные показатели характеризуют в определенной мере глобальные демографические, экономические, социальные, промышленно-экологические явления в регионах. Тем не менее применение индексной оценки позволяет избежать ошибочных оценок, связанных с многофакторностью ассоциаций и возможной мультиколлинеарностью отдельных характеристик.

Снижение силы ассоциаций региональных условий с общей смертностью в динамике с 2005 по 2019 г., вероятно, свидетельствует об увеличении влияния иных условий жизнедеятельности на здоровье населения. В их число могут входить медико-организационные характеристики регионов, а также проведение целевых медико-профилактических программ, снижающих региональное неравенство в состоянии здоровья населения. Кроме того, следует учитывать современные тренды в изменении поведения населения в отношении своего здоровья, регистрируемые в российских эпидемиологических исследованиях [13]. Помимо того что региональные условия проживания в определенной степени влияют и на индивидуальное поведение [14][15], тренд роста приверженности к здоровьесберегающему поведению нельзя не учитывать в качестве одного из популяционных факторов, определяющих здоровье населения, в том числе и в региональном аспекте.

Усиление ассоциаций Демографического и Экономического, наряду с ослаблением Социального индексов с общей смертностью в период 2020–2021 гг. характеризует пандемию COVID-19, как новый мощный фактор общественного здоровья населения, изменивший многолетние тренды. Наиболее ярко это проявляется в отношении Демографического индекса. Высокие уровни смертности пожилого населения от COVID-19 и ассоциированных с ним причин привели к существенной дополнительной смертности в демографически депрессивных регионах с большой долей старших возрастных групп в общей структуре населения [11][16][17]. Кроме того, в состав Демографического индекса входит показатель доли городского населения, а ряд авторов отмечает высокую значимость в дополнительной смертности от COVID-19 тесноты социальных контактов, характеризуемой как раз плотностью населения и уровнем урбанизации [11].

В меньшей степени, чем демографические особенности, низкая экономическая развитость регионов также явилась причиной дополнительной смертности населения в период пандемии, что, по-видимому, связано со снижением доступности и качества медицинской помощи в таких регионах [17]. В то же время значимость социальных характеристик условий проживания для общей смертности в период пандемии снизилась.

Промышленный индекс не показал устойчивых статистически значимых ассоциаций с общей смертностью, несмотря на то что результаты многочисленных исследований свидетельствуют о зависимости состояния здоровья от промышленных и экологических факторов риска. Промышленная развитость регионов предполагает высокую востребованность и соответственно рост удельного веса в структуре населения промышленных рабочих, как правило, с неблагоприятными условиями труда. На популяционном уровне высокая востребованность работников в промышленные профессии сопровождается ростом внутренней миграции и иммиграции относительно здоровых лиц, физически и функционально способных работать в условиях повышенных профессиональных требований. Из медицины труда известен феномен «здорового рабочего», рассматриваемый как организованный и/или неорганизованный профессиональный отбор более здоровых работающих в неблагоприятных условиях труда, что сопровождается улучшением статистических показателей состояния здоровья по сравнению с более благоприятными условиями труда или с населением в целом [18][19]. В итоге реальное увеличение заболеваемости/смертности в результате воздействия профессиональных факторов может быть полностью или частично замаскировано.

Кроме того, следует учитывать, что за счет межрегиональной миграции в поисках лучших перспектив жизнеустройства и финансового благополучия реализуется социальная и/или профессиональная мобильность активной части населения [20]. Как показывают исследования, высокая социальная и профессиональная мобильность связана с высокой приверженностью к здоровьесберегающему поведению и состоянию здоровья в целом [21][22]. Многочисленные исследования подтверждают, что внутренние мигранты, как правило, характеризуются более хорошими показателями здоровья по сравнению с населением, не меняющим место проживания [23][24]. Стоит отметить, что сравнение европейских стран в плане ассоциаций социальной мобильности со здоровьем показало, что в абсолютном масштабе страны бывшего СССР демонстрируют наибольшие и единственные статистически значимые различия здоровья для движения социальной мобильности вверх [25].

На наш взгляд, сложное взаимодействие всех этих механизмов формирования структуры населения и индивидуальных рисков здоровью, когда негативные компоненты (неблагоприятное влияние условий труда и экологии) сочетаются с позитивными («оздоровление» популяции региона за счет рабочей и социальной миграции), привело к преимущественно статистически не значимым ассоциациям Промышленного индекса с общей смертностью.

Проведенное исследование позволило констатировать многолетние устойчивые ассоциации демографических, экономических и социальных региональных характеристик с общей смертностью. Данные ассоциации принципиально не различаются от лага смертности и региональных характеристик, однако наиболее устойчивые ассоциации отмечаются при лаге 3–4 года. Впервые региональные условия проживания рассмотрены с комплексной (индексной) точки зрения на основании единых методологических подходов для довольно продолжительного временного периода, с 2005 по 2022 г. Существенное изменение силы ассоциаций региональных индексов с общей смертностью в 2019–2021 гг. характеризует пандемию COVID-19 в качестве нового мощного фактора общественного здоровья. Полученные результаты свидетельствуют о необходимости учета региональной дифференциации условий проживания российского населения при анализе и мониторинге общественного здоровья. Следует отметить, что рассмотренные механизмы формирования выявленных ассоциаций (или отсутствия ассоциаций в случае Промышленного индекса) носят в значительной степени предположительный характер и, несомненно, требуют дополнительных исследований.