WWW.KONF.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Авторефераты, диссертации, конференции
 


Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 10 |

«Эволюция жизненного цикла человека: анализ глобальных данных и моделирование ...»

-- [ Страница 7 ] --

Известно также, что барьерные и антимикробные свойства кожи и слизистых оболочек человека, конкурентная активность его нормальной микрофлоры чувствительны к факторам окружающей среды [Баранов и др., 1998]. В [Троценко и др., 2010 (a, б, в, г); Троценко и др., 2011, 2013, 2015] на данных специальных обследований изучался иммунный статус жителей Республики Карелия и Мурманской области (1513 человек из девятнадцати населенных пунктов с разным развитием промышленности).

Оценка иммунного статуса проводилась синхронно по трем неинвазивным тестам – анализу качественного (ОМЧ) и количественного состава микрофлоры полости рта (S) и тесту на бактерицидную активность кожи (БАК). Наряду с этими показателями исследовались показатели крови (концентрации моноцитов, лимфоцитов, лейкоцитов, палочкоядерных и сегментоядерных нейтрофилов, эозинофилов, базофилов;

содержание гликогена в лимфоцитах и нейтрофилах, щелочная фосфатаза). Для обработки результатов исследования применяли методы многомерного статистического анализа [Мятлев и др., 2009]. Было выявлено, что неспецифический иммунитет жителей в Мурманской области в среднем существенно выше, чем в Республике Карелия. Проведенный нами анализ показал, что региональные различия в уровне неспецифического иммунитета в значительной мере зависят как от климатических, так и демографических факторов (возраста и миграционного статуса).

Загрязнение окружающей среды промышленными отходами является дополнительным фактором снижения иммунитета.

6.4. Исследование индивидуального здоровья

В данном анализе были использованы данные комплексного исследования здоровья москвичей, организованного в 2004 г. группой научных сотрудников ИСЭПН РАН, Стокгольмского Центра изучения здоровья в странах с переходной экономикой и университетского колледжа Южного Стокгольма (SCOHOST). Поскольку многолетние исследования здоровья населения выявили достаточно высокую степень совпадения субъективной и медицинской оценок здоровья, это позволяет рассматривать субъективные оценки как достаточно надежные и представительные характеристики здоровья [Сбережение народа, 2007].

Опрос проводился среди взрослого населения старше 16 лет. Из домохозяйства выбирался только один человек в соответствии с квотированной половозрастной структурой москвичей. Обрабатываемый массив данных анкетного опроса включал информацию о 1190 респондентах: личные данные; здоровье; образ жизни; социальный капитал; уровень жизни. Вопросы анкеты, использованные в данном анализе, приведены в Приложении 3. При анализе данных анкетного опроса применяли методы и подходы, использованные в работах [Будилова и др., 1996; Гордон и др., 1998 (а,б,в)].

Результаты работы опубликованы в [Римашевская, Будилова, Мигранова, Терехин, 2006, 2008].

Анализ данных проводился в две стадии. Прежде всего, для обозримости анализа данных некоторые тематические группы ответов были заменены представляющими их обобщенными факторами, базирующимися на взаимной коррелированности ответов. Факторы представляют согласованную, консолидированную часть информации, в которой в значительной степени отсеяны, нивелированы случайные или ошибочные ответы. В качестве факторов использовались первые две главные компоненты ответов, подвергнутые варимаксному вращению. При необходимости факторы подвергались специальным преобразованиям с целью симметризации распределений их значений.

На второй стадии с помощью множественного регрессионного анализа изучалась связь факторов, характеризующих здоровье, с остальными факторами (социальные условия, образ жизни, уровень доходов), а также с полом и возрастом респондентов.

Для общей характеристики состояния здоровья респондентов были взяты факторы, основанные на вопросах 25-34 (см. Приложение 3), относящихся непосредственно к состоянию здоровья. Анализ величин факторных нагрузок дает возможность интерпретировать смысл факторов. В первый фактор, I1, наибольший вклад вносят ответы на вопросы 27 и 31 (с отрицательным знаком). Это отсутствие затруднений в ходьбе, связанных со здоровьем, и отсутствие какой-либо инвалидности.

Во второй фактор, I2, основной вклад вносят ответы на вопросы 25, 26 и 28. Это общая самооценка состояния здоровья и отсутствие жалоб на конкретные болезненные симптомы. Таким образом, первый фактор, I1, характеризует отсутствие тяжелых нарушений здоровья вплоть до инвалидности – можно назвать его отсутствием инвалидности, включая в понятие инвалидности состояния, которые можно назвать прединвалидными. Второй фактор, I2, характеризует общее состояние здоровья.

Для характеристики уровня медицинского обслуживания были взяты факторы, основанные на вопросах 38-46 (см. Приложение 3). Наибольший вклад в первый фактор, N1, вносят ответы на вопросы 39 (необходимость оплачивать формально бесплатные услуги), 40 (оплата различных услуг) и 41 (плата непосредственно врачу, плата в кассу в поликлинике). Таким образом, фактор N1 – это платность медицинского обслуживания. Второй фактор, N2, отражает информацию, содержащуюся в ответах на вопросы 46(1-9) (удовлетворенность различными медицинскими услугами).

Наибольший вклад в первый фактор образа жизни, C1, вносят ответы на вопросы и 55(1-4) - 56 (курение и употребление пива и крепких спиртных 50 - 53(1-4) напитков), а во второй, C2, – вопрос 54(1-4) (употребление вина) (см. Приложение 3).

Наибольший вклад в первый фактор, характеризующий социальный капитал, S1, вносят ответы на вопросы 65-68 (общение, взаимопомощь) и, частично, 82 (терпимость), а во второй, S2, - вопрос 78 (доверие к власти и общественным организациям) (см. Приложение 3).

Наибольший вклад в первый фактор уровня жизни, L1, вносят ответы на вопросы 85-86 (отсутствие денежных затруднений), 88 (положительная оценка своего материального состояния, 96 (наличие дачи), а во второй, L2, - вопросы 91-95 (жилищные условия) (см. Приложение 3).

Таким образом, для пяти групп ответов на вопросы анкеты были получены факторы, концентрирующие содержащуюся в них основную информацию. Для большей корректности статистической обработки некоторые из них были симметризованы (с сохранением диапазона и направления шкалы). Факторы I1 и I2 отражают два разных аспекта уровня здоровья и в рамках данного исследования рассматриваются как зависимые от остальных, так называемых «независимых», факторов - S1, S2, L1, L2, C1, C2, N1, N2. К числу независимых факторов были также добавлены пол (P) и возраст (V) респондентов.

Для установления статистической связи факторов здоровья с независимыми факторами был использован множественный регрессионный анализ. В результате были получены следующие регрессионные уравнения:

–  –  –

В таблице 6.2 приведены уровни статистической значимости коэффициентов регрессионного уравнения для первого фактора здоровья. Жирным шрифтом выделены статистически значимые коэффициенты.

Таблица 6.2.

Результаты множественного регрессионного анализа для I1

–  –  –

Статистически значимыми на уровне 0.05 являются независимые факторы P, V, L2, C1 и N2.

Зависимость от пола положительная. Это означает, с учетом того, что мужской пол имеет код 1, а женский – код 2, что в среднем первый фактор здоровья (отсутствие затруднений движения и инвалидности) выше у женщин. Отрицательная связь с возрастом не требует комментариев. Статистически значим положительный эффект второго фактора уровня жизни L2 (жилищные условия). Первый фактор образа жизни C1 (употребление пива и крепких спиртных напитков) связан с отсутствием затруднений движения и инвалидности положительно. Результат несколько неожиданный. Возможное объяснение состоит в том, что явно выраженные проблемы со здоровьем вплоть до инвалидности снижают уровень потребления пива и крепких спиртных напитков. Имеется также статистически значимая отрицательная связь I1 со вторым фактором медицинского обслуживания N2 (удовлетворенность различными медицинскими услугами и длительное лечение в стационаре). Очевидно, что отсутствие инвалидности и проблем с движением отрицательно связаны с длительным пребыванием в стационаре. Не очень понятно, почему эти обстоятельства отрицательно связаны с оценкой качества медицинских услуг в стационаре. По-видимому, это просто артефакт – в анкете стоит нулевая оценка качества медицинских услуг в стационаре для респондентов, не лечившихся стационарно. Таким образом, основной жалобой респондентов с инвалидностью и нарушениями двигательной активности являются плохие жилищные условия.

В таблице 6.3 приведены уровни статистической значимости коэффициентов регрессионного уравнения для второго фактора здоровья I2 (общая самооценка и отсутствие жалоб на конкретные симптомы).

Таблица 6.3.

Результаты множественного регрессионного анализа для I2

–  –  –

Статистически значимыми на уровне 0.05 являются независимые факторы P, V, S2, L1, C1, N1 и N2.

В отличие от первого фактора здоровья, зависимость от пола отрицательна, т.е. в среднем второй фактор здоровья у женщин ниже. По-прежнему отрицательна связь с возрастом. Статистически значим отрицательный эффект второго фактора социальных условий S2 (недоверие к властным и общественным органам). По-видимому, такая связь может быть объяснена наличием общего отрицательного эмоционального фона в оценке собственного здоровья и здоровья общества. Положительная связь I2 с высоким уровнем благосостояния L1 естественна (по крайней мере, на субъективном уровне).

Отрицательная связь с высоким потреблением алкоголя также объяснима [Немцов, Терехин, 2007; Немцов, 2009]. Фактор I2 также отрицательно связан с платностью медицинских услуг N1 и длительным лечением в стационаре N2. Таким образом, для респондентов, имеющих проблемы со здоровьем, характерно недовольство своим материальным положением и, вообще, отрицательное отношение к существующему общественно-политическому устройству.

6.5. Влияние окружающей среды на демографические показатели популяционного здоровья населения России Демографические показатели популяционного здоровья (общая смертность, младенческая смертность, продолжительность предстоящей жизни, заболеваемость, инвалидизация) населения России значительно хуже, чем в развитых странах [Римашевская, 2010,]. Например, в 2008 г. по продолжительности предстоящей жизни (средний показатель для всего населения – 67,9 года, у мужчин – 61,8, а у женщин – 74,2) Россия занимала 100-е место среди 180 стран, в то время как по уровню экономического развития она занимала 50-е место, высок и уровень инвалидизации, примерно в 5 раз превышающий относительную численность инвалидов в развитых странах. По динамике общей смертности Россия также отличается от большинства развитых стран: непрерывное снижение смертности, характерное для этих стран, замедлилось в России около 40 лет назад [Андреев и др., 2004, Вишневский, 2010].

Младенческая смертность в России хотя и снижается уже на протяжении многих лет, но все еще остается в 3 –4 раза выше (в 2008 г. – 8,5 на 1000 родившихся живыми), чем во многих развитых странах и выше, чем в странах Восточной Европы, смертность детей от года до 15 лет в России также выше, чем в этих странах [Вишневский, 2010].

Смертность трудоспособного населения России превышает показатели развитых стран для этой группы населения, а кроме того, проявляет и тенденции к росту (на фоне европейского и мирового сокращения) [Корнешов, 2010; Rajaratnam et al., 2010]. Так, при исследовании смертности среди взрослого населения (15 – 60 лет) в 187 странах с 1970 по 2010 годы было показано [Rajaratnam et al., 2010], что риск смерти для взрослых сильно меняется во времени в зависимости от страны. Авторы работы отмечают, что в глобальном масштабе с 1970 по 1990 годы риск смерти среди взрослых постепенно снижался (на 0,7% в год для мужчин, на 1,4% в год – для женщин), с 1990 года мужская смертность начала расти, а после 1995 года – вновь снижаться.

Наблюдаемый разворот тренда в 1990-е годы связывают с пандемией ВИЧ и резким ростом смертности в странах бывшего Советского Союза.

В 2010 году странами с самым низким риском смерти для мужчин и женщин были Исландия и Кипр соответственно – в Исландии вероятность умереть, не дожив до 60, у мужчин составляла 6,5%, на Кипре у женщин тот же показатель составлял 3,8%.

Наиболее высокие показатели смертности для мужчин в 2010 году наблюдались в Свазиленде (78,5%), а для женщин в Замбии (60,6%).

В России и среди мужчин, и среди женщин смертность резко возросла. Если в 1970 году риск смерти для российских женщин составлял 12,1%, а для мужчин - 30,8%, то в 2010 году риск для женщин вырос до 15,7%, а для мужчин достиг 41,2%. Схожая ситуация наблюдается и на Украине (в 1970 году 10,8% для женщин и 24% для мужчин, в 2010 году 15,7% для женщин и 42,2% для мужчин) и в Белоруссии (11,5% для женщин, 25,5% для мужчин в 1970 году, 13,2% для женщин, 37,8% для мужчин в 2010 году).

Напротив, с 1970 по 2010 год резкое падение смертности (на 56%) наблюдалось среди женщин в Южной Азии. Были также зафиксированы периоды быстрого падения, как, например, в Южной Корее с 1990 по 2010 год, когда смертность среди взрослых сократилась более чем на 50%, или период с 1995 по 2010 год в Эстонии, когда она сократилась более чем на 35%.

Таким образом, показатели популяционного здоровья населения России существенно отличаются от аналогичных показателей для большинства развитых стран мира. В данном разделе рассматривается влияние разных факторов – географических, климатических, экологических, демографических и социально-экономических на характеристики популяционного здоровья населения России.

6.5.1. Объекты и методы исследования

Объектами данного исследования были 82 субъекта Российской Федерации.

Источником информации служили данные Федеральной службы государственной статистики России за 2000-2008 гг. [Регионы России, 2001-2009]. Собранные данные отражали различные характеристики регионов: географические, климатические, демографические, социально-экономические, экологические [Будилова, Мигранова, 2012].

Географические показатели - принадлежность к тому или иному федеральному округу и общая площадь территории региона (тыс. кв. км). Климатические показатели среднемесячные температуры января и июля. Демографические показатели ожидаемая продолжительность предстоящей жизни при рождении (лет), ожидаемая продолжительность предстоящей жизни при рождении мужчин (лет), ожидаемая продолжительность предстоящей жизни при рождении женщин (лет), также учитывались общая численность населения (тыс. чел), общий коэффициент смертности (число умерших на 1000 чел. населения), коэффициент младенческой смертности (число умерших детей до года на 1000 родившихся живыми), коэффициент рождаемости (число родившихся на 1000 чел. населения), доля населения до 16 лет (%), доля трудоспособного населения (%), доля населения пенсионного возраста (%), доля городского населения (%), соотношение полов (число женщин на 1000 мужчин), миграционный прирост. Социально-экономические характеристики – это среднедушевой доход, скорректированный на стоимость жизни в регионе (руб. в месяц), валовый региональный продукт (ВРП) в рублях в год на душу населения, уровень бедности (% от общей численности населения), число больных алкоголизмом (состоящие на учете с алкоголизмом на 100 тыс. чел. населения). Экологические показатели - выбросы в атмосферу загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников (тыс. тонн), объём сброшенных загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты (млн. куб. м), площадь пашенных земель (тыс.га), лесистость (%).

Регионы Российской Федерации объединены в восемь федеральных округов:

Центральный (ЦФО), Северо-Западный (С-ЗФО), Южный (ЮФО), Северо-Кавказский (С-КФО), Приволжский (ПФО), Уральский (УФО), Сибирский (СФО) и Дальневосточный (ДФО), которые отражают региональные различия в социальноэкономическом развитии и природно-климатических условиях. Округ также рассматривался как качественная переменная. Расчеты проводили, используя стандартные статистические методы: корреляционный анализ, дисперсионный анализ, регрессионный анализ [Мятлев и др., 2009].

6.5.2. Региональная изменчивость характеристик популяционного здоровья населения России В таблицах 6.

4 и 6.5 представлены коэффициенты корреляции между демографическими характеристиками популяционного здоровья населения и некоторыми из исследуемых факторов. Значимые корреляции выделены жирным шрифтом. Число наблюдений для индикаторов смертности и ожидаемой продолжительности жизни N=82 (для корреляций со среднедушевым доходом N=81), для индикатора рождаемости – N=80. Выбросы в атмосферу загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников, и объём сброшенных загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты рассчитывали на одного городского жителя и в расчетах использовали натуральные логарифмы этих переменных.

Для всех характеристик популяционного здоровья значимые корреляции наблюдаются с такими факторами, как округ и разность между среднемесячными температурами июля и января (далее будем называть этот показатель «размахом температур»). Очевидно, что федеральные округа различаются не только по природноклиматическим условиям, которые представляет и фактор размах температур, но по ряду социально – экономических, демографических и экологических характеристик.

Смертность (общая и младенческая) зависит также от уровня жизни (значимая корреляция со среднедушевым доходом) и доли населения пенсионного возраста. При этом при увеличении доли населения пенсионного возраста общая смертность растет, а младенческая уменьшается.

Таблица 6.4.

Коэффициенты корреляции между демографическими характеристиками популяционного здоровья населения субъектов РФ и некоторыми факторами (2008 г.)

–  –  –

Разные знаки при коэффициентах корреляции показателей общей и младенческой смертности со среднемесячной температурой января и размахом температур могут быть связаны с тем, что на младенческую смертность непосредственное влияние оказывает температурный фактор, а на общую смертность еще и возрастной состав популяции (коэффициент корреляции между общей смертностью и долей населения пенсионного возраста – (0,86), при этом в субъектах Федерации с более суровым климатом проживает, как правило, более молодое население).

Значимые корреляции с уровнем загрязнения окружающей среды наблюдались только для показателей, характеризующих ожидаемую продолжительность предстоящей жизни (ОППЖ) и рождаемость. Для ОППЖ значимы оба фактора (загрязнение атмосферы и поверхностных стоков), а для рождаемости – только загрязнение поверхностных вод. Следует также отметить, что показатели загрязнения связаны также с уровнем экономического развития регионов (значимая корреляция ВРП с показателями выбросов в атмосферу 0,44).

Таблица 6.5.

Коэффициенты корреляции между демографическими характеристиками популяционного здоровья населения субъектов РФ и некоторыми факторами

–  –  –

Далее, используя однофакторный дисперсионный анализ, рассмотрим влияние территориального фактора «округ» с точки зрения природно-климатических, экологических, социально-экономических и демографических различий. Масштабы варьирования рассмотренных характеристик по округам представлены на рис. 6.3 – 6.9.

Рисунок 6.3 показывает, что наибольшие отличия по округам наблюдаются в природно-климатических условиях (для размаха температур F=29,87; p=0,00001).

Отличия между округами по степени загрязнения, хотя выражены слабее, но статистически значимы (по выбросам загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников на одного человека в год F=9,18; p=0,00001; по объёмам сброшенных загрязненных вод на одного человека в год F=3,95; p=0,001). Есть отличия и по степени лесистости округов (F=5,61; p=0,00003).

Из рисунка 6.3 также видно, что наибольший объём выбросов загрязняющих веществ в атмосферу приходится на Уральский (6) ФО. Для него также характерны и значительные температурные различия между зимой и летом. Наибольший объем загрязненных стоков, наоборот, характерен для Северо-Западного ФО, для которого размах температур минимален. Наиболее лесные территории характерны для СевероЗападного ФО, наименее лесные – для Южного ФО, с продвижением на восток страны уровень лесистости повышается.

Некоторые округа различаются и по уровню жизни населения (для среднедушевого дохода, скорректированного на стоимость жизни, F=5,57; p=0,001; для уровня бедности F=3,45; p=0,003). По уровню среднедушевого дохода, благодаря наличию нефтегазовых автономных округов, значительно выделяется только Уральский ФО (6). По уровню бедности картина более неоднородная (рис. 6.4).

Рис. 6.3. Масштабы варьирования показателей - объём выбросов в атмосферу загрязняющих веществ, объём сброшенных загрязненных сточных вод, размах температур и лесистость - по федеральным округам РФ: 1– ЦФО; 2 – С-ЗФО; 3 – ЮФО; 4 – С-КФО; 5 – ПФО; 6 – УФО; 7 – СФО; 8 – ДФО (на рис. показаны среднее, ошибка среднего и двойная ошибка среднего) С помощью того же статистического аппарата рассмотрим различия в социально-демографических характеристиках населения по федеральным округам (рис. 6.5). Мы видим, что по этим показателям округа также неоднородны (для доли городского населения F=6,11; p0,00001; для лиц старше пенсионного возраста F=11,17; p0,00001): наиболее низка доля городского населения в Южном и СевероКавказском ФО. Неоднородность округов по доле лиц старше трудоспособного возраста выражена еще сильнее: наибольший показатель характерен для Центрального ФО, а для востока страны этот показатель существенно ниже, ниже он и в СевероКавказском ФО.

Рис. 6.4. Масштабы варьирования показателей – среднедушевой доход и уровень бедности – по федеральным округам РФ: 1– ЦФО; 2 – С-ЗФО; 3 – ЮФО; 4 – С-КФО; 5

– ПФО; 6 – УФО; 7 – СФО; 8 – ДФО (на рис. показаны среднее, ошибка среднего и двойная ошибка среднего) Рис. 6.5. Масштабы варьирования показателей – долей городского населения и лиц старше трудоспособного возраста - по федеральным округам РФ: 1– ЦФО; 2 – С-ЗФО;

3 – ЮФО; 4 – С-КФО; 5 – ПФО; 6 – УФО; 7 – СФО; 8 – ДФО (на рис. показаны среднее, ошибка среднего и двойная ошибка среднего) На рисунке 6.6 показаны различия ФО по показателям, характеризующим соотношение численности мужчин и женщин и миграцию населения. Мы видим, что хотя во всех округах преобладает женское население, но показатель числа женщин, приходящихся на 1000 мужчин, по округам неоднороден (F=14,19; p=0,00001): этот показатель самый высокий в Центральном ФО и самый низкий – в Дальневосточном ФО (средние значения - 1210 и 1047 соответственно). По коэффициенту миграционного прироста также выделяются оба этих округа: в Центральном ФО – положительный прирост, а в Дальневосточном ФО – отрицательный (средние значения 29,2 и -61,3 соответственно).

В остальных округах миграционный прирост минимален. Однако внутри округов распределение этого показателя крайне неоднородно – например, в Центральном ФО наибольший миграционный прирост в Московской области (+120), а в Брянской, Тамбовской и Костромской он практически равен нулю.

Рис. 6.6. Масштабы варьирования показателей – числа женщин на 1000 мужчин и миграционного прироста (на 1000 чел.) - по федеральным округам РФ: 1– ЦФО;

2 – С-ЗФО; 3 – ЮФО; 4 – С-КФО; 5 – ПФО; 6 – УФО; 7 – СФО; 8 – ДФО (на рис.

показаны среднее, ошибка среднего и двойная ошибка среднего) Таким образом, мы видим, что по многим показателям, влияющим на популяционное здоровье, округа существенно неоднородны.

На рисунке 6.7. показаны различия ФО по показателям, характеризующим общую заболеваемость и число больных алкоголизмом (для заболеваемости F=4,38;

p=0,00003; для числа больных алкоголизмом F=6,10; p0,00001). Более низкие показатели заболеваемости наблюдаются в Южном ФО и Северо – Кавказском ФО, различия между остальными округами менее выражены. Регионы, где меньше зарегистрировано больных алкоголизмом, находятся в Северо-Кавказском ФО, а существенно больше таких больных – в Дальневосточном ФО. Показатели популяционного здоровья для разных округов представлены на рисунке 6.8.

Рис. 6.7. Масштабы варьирования показателей – общей заболеваемости и числа больных алкоголизмом - по федеральным округам РФ: 1– ЦФО; 2 – С-ЗФО; 3 – ЮФО;

4 – С-КФО; 5 – ПФО; 6 – УФО; 7 – СФО; 8 – ДФО (на рис. показаны среднее, ошибка среднего и двойная ошибка среднего) Рис. 6.8. Масштабы варьирования показателей – коэффициента смертности, младенческой смертности, ожидаемой продолжительности жизни и коэффициента рождаемости по федеральным округам РФ: 1– ЦФО; 2 – С-ЗФО; 3 – ЮФО; 4 – С-КФО;

5 – ПФО; 6 – УФО; 7 – СФО; 8 – ДФО (на рис. показаны среднее, ошибка среднего и двойная ошибка среднего) Наиболее явно отличия наблюдаются по показателю ожидаемой продолжительности предстоящей жизни (F=16,02; p0,00001), в наименьшей степени – по младенческой смертности (для числа детей умерших до года F=4,94; p=0,00013).

Отличия в коэффициентах смертности (F=13,63; p0,00001) и рождаемости (F=8,48;

p0,00001) имеют промежуточное значение.

Из рисунка 6.8 также видно, что по всем четырём показателям выделяется округ 4 (Северо-Кавказкий ФО) – здесь более высокие средние значения не только показателя ожидаемой продолжительности жизни и коэффициента рождаемости, но и младенческой смертности, при этом показатель общей смертности населения, наоборот, значительно ниже. Следует также отметить и более высокий разброс в рассматриваемых показателях между регионами этого округа (наличие большой ошибки среднего).

На рисунке 6.9 показана ожидаемая продолжительность жизни отдельно для мужчин и женщин для разных округов. Мы видим, что фактор округ оказывает существенное влияние на обе эти характеристики (ОППЖ мужчин F=15,35; p0,00001;

ОППЖ женщин F=14,83; p0,00001) и по-прежнему сохраняются основные тенденции:

наибольшая продолжительность жизни характерна для Северо – Кавказского ФО, а наименьшая – для Дальневосточного ФО, при этом различия между этими округами для средних значений ОППЖ мужчин составляет 10,19 лет (15%), а для средних значений ОППЖ женщин – 8,87 лет (11%), для остальных округов также различия между средними значениями ОППЖ женщин меньше, чем для средних значений ОППЖ мужчин. Практически для всех округов, за исключением Сибирского и Дальневосточного, разброс показателей ОППЖ мужчин внутри округов выше, чем для ОППЖ женщин.

Для статистической оценки влияния фактора «округ» на исследованные переменные был использован также непараметрический дисперсионный анализ. Для проверки нулевой гипотезы H0 (фактор не влияет на переменные) при наличии альтернативы H1(фактор влияет) использовали критерий Краскала-Уоллиса [Мятлев и др., 2009]. Результаты анализа приведены в таблице 6.6. Для всех исследованных переменных фактор «округ» значим (нулевая гипотеза H0 отвергается на уровне значимости =0,05).

Рис. 6.9. Масштабы варьирования показателей – ожидаемой продолжительности жизни мужчин и женщин по федеральным округам РФ: 1– ЦФО; 2 – С-ЗФО; 3 – ЮФО; 4 – СКФО; 5 – ПФО; 6 – УФО; 7 – СФО; 8 – ДФО (на рис. показаны среднее, ошибка среднего и двойная ошибка среднего)

–  –  –

Далее рассмотрим влияние некоторых факторов на ожидаемую продолжительность жизни отдельно для мужчин и женщин.

6.5.3. Влияние окружающей среды на ожидаемую продолжительность жизни мужчин и женщин Диаграммы рассеяния ожидаемой продолжительности жизни мужчин и женщин в зависимости от лесистости территории регионов показаны рисунке 6.10.

Рис. 6.10. Диаграммы рассеяния и линии регрессии ожидаемой продолжительности предстоящей жизни мужчин и женщин в зависимости от лесистости регионов В регионах с более высоким процентом лесных территорий ожидаемая продолжительность жизни женщин и мужчин ниже по сравнению с менее лесными регионами.

Рис. 6.11. Диаграммы рассеяния и линии регрессии ожидаемой продолжительности предстоящей жизни мужчин и женщин в зависимости от размаха температур Диаграммы рассеяния ожидаемой продолжительности жизни мужчин и женщин в зависимости от размаха температур показаны на рис. 6.11. Мы видим, что ожидаемая продолжительность жизни мужчин имеет квадратичную зависимость, а ожидаемая продолжительность жизни женщин – линейную.

Диаграммы рассеяния ожидаемой продолжительности жизни мужчин и женщин в зависимости от выбросов в атмосферу загрязняющих веществ показаны на рис. 6.12.

Рис. 6.12. Диаграммы рассеяния и линии регрессии ожидаемой продолжительности предстоящей жизни мужчин и женщин в зависимости от количества выбросов загрязняющих веществ в атмосферу региона Рис. 6.13. Диаграммы рассеяния и линии регрессии ожидаемой продолжительности предстоящей жизни мужчин и женщин в зависимости от числа больных алкоголизмом (на 100 тыс. чел.) в регионе Диаграммы рассеяния ожидаемой продолжительности жизни мужчин и женщин в зависимости от числа больных алкоголизмом приведены на рис. 6.13.

В таблице 6.7 приведены корреляции ожидаемой продолжительности жизни мужчин и женщин с переменными, характеризующими регионы. Наибольшие корреляции с ОППЖ имеют переменные число больных алкоголизмом, число отравлений, заболеваемость, плотность расселения, лесистость, выбросы загрязняющих веществ в атмосферу, промышленные стоки в поверхностные воды, среднемесячные температуры января и июля. Некоторые из этих переменных коррелированны между собой. Например, плотность населения имеет значимые корреляции с выбросами загрязняющих веществ в атмосферу (r=-0,45; со среднемесячной p0,0001), температурой июля (r=0,59; p0,0001), лесистостью (r=-0,67; p0,0001), долей лиц старше трудоспособного возраста (r=0,53; p0,0001), инвалидизацией (r=0,40;

то есть фактор плотность населения связан с климатическими, p=0,0002), экологическими и демографическими факторами и это требует отдельного рассмотрения.

Таблица 6.7.

Корреляции ожидаемой продолжительности предстоящей жизни мужчин и женщин с переменными, характеризующими регионы

–  –  –

Из диаграмм рассеяния, приведенных на рисунках 6.10 – 6.13, мы видим, что ОППЖ в некоторых регионах значительно отклоняется от общего тренда. Для ожидаемой продолжительности жизни мужчин это Республика Ингушетия, Чеченская Республика и Республика Дагестан – республики, в которых зарегистрирована самая высокая ожидаемая продолжительность жизни мужчин (76,27; 71,32; 70,51 лет соответственно). Для ожидаемой продолжительности жизни женщин - Республика Ингушетия (с наиболее высокой ОППЖ женщин – 83,54 года) и Республика Тыва и Чукотский автономный округ, в которых, наоборот, самая низкая ОППЖ женщин (66,02 и 64,21 года соответственно). Причины высокой продолжительности жизни в Северо-Кавказких республиках, несмотря на сравнительно высокие младенческую смертность, уровень бедности и неспокойную социальную обстановку, требуют специального исследования.

Низкая ОППЖ в Республике Тыва и Чукотском АО подробно рассмотрена в [Римашевская и др., 2010]. Оба субъекта Федерации находятся в зоне с суровыми природно-климатическими условиями (размах температур составляет 49,5 и 34,9 градусов соответственно), относятся к территориям с низкой плотностью населения (1,9 и 0,1 чел. на кв. км соответственно), имеют высокую долю сельских жителей в составе населения: в Тыве - каждый второй, на Чукотке – каждый третий, высокую долю детей до 16 лет (28,9 и 21,9), доля лиц старше трудоспособного возраста в обоих регионах менее 10% (9,4%). Однако эти территории резко различаются своим экономическим и социальным развитием. Республика Тыва - слаборазвитый регион с высокой безработицей (19%) и низким уровнем жизни населения (за чертой бедности находились в рассматриваемый период 32,9% жителей республики, почти в два раза больше, чем в среднем по стране; обеспеченность жильём -12 кв.м. на чел.; почти 60% жилого фонда не имеет элементарных удобств (водопровода и канализации), а 17% находится в ветхом и аварийном состоянии). Бедность является причиной и недостаточного питания.

В Тыве с высокой долей детского населения (28,9%) среднедушевое потребление молока и молочных продуктов составляет всего 70% от среднероссийского уровня (170 л. в год), сахара -60% (24 кг.), яиц -33% (83 шт.), овощей и бахчёвых культур – 39% (43 кг). В минимальной потребительской корзине, разработанной МЗСР РФ для IV природно-климатической зоны страны, куда входит Республика Тыва, предусматривается потребление молока и молочных продуктов от 173 л. в год для пенсионеров до 318 л. для детей в возрасте 7-15 лет, для тех же групп населения рекомендуется потребление яиц 180- 200 шт., а овощей и бахчёвых культур - 92-125 кг.3 Кроме того, в Тыве дополнительным фактором, снижающим продолжительность жизни, может быть повышенный естественный радиационный фон. По величине гамма-излучения на территории России выделяют три зоны природной радиации:

пониженную (до 600 мкЗв/год), умеренную (600-900 мкЗв/год) и высокую (более 1250 мкЗв/год). Территория Республики Тыва относится к последней зоне. Кроме того, могли сказаться и последствия испытаний ядерного оружия. Наибольшему загрязнению подверглись Алтай, Кузбасс и Тыва. Самыми «грязными» в этом отношении были испытания 1949, 1953 и 1958 годов. По некоторым данным, мощность дозы гаммаизлучения в республике достигала уровня 0,01–0,5 Р/час и сохранялась от нескольких дней до нескольких недель [gov.tuva.ru].

Чукотский АО попал в группу регионов с низкой продолжительностью жизни и массового оттока населения в 90-е годы прошлого века. В настоящее время округ относится к регионам с высоким экономическим развитием, где основные социальноэкономические показатели, как правило, несколько лучше среднероссийских (например, денежные душевые доходы, скорректированные на высокую стоимость жизни -107,6%, уровень безработицы - 4,7%, обеспеченность жильём - 30,8 кв. м на человека и т.д.). В 2008г. масштабы бедности в округе незначительно превысили среднероссийский показатель (13,5% против 13,1%). Высокое экономическое развитие округа повлекло за собой и значительные выбросы загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников (507 кг/чел. в год, что соответствует 7 месту по выбросам в атмосферу среди 82 регионов и превышает среднероссийский показатель в 2,5 раза).

Заболеваемость населения в округе в 1,5 раза выше, чем в среднем по стране (1168,7 на 1000 чел.), в том числе нервными болезнями - в 2 раза (35,1 против 17 на 10000

Методические рекомендации по определению потребительской корзины для основных3

социально-демографических групп населения в целом по РФ и в субъектах Российской Федерации. Приложение №9. Утверждены Постановлением Правительства РФ от 12.08. 2000г №511. Все субъекты РФ, распределены по 9 зонам в зависимости от факторов, влияющих на особенности потребления продуктов питания.

населения). Округ отличается большим числом отравлений и других заболеваний от неестественных причин (139 против 91,7 на 1000 чел. по РФ), что в значительной степени связано с высокой алкоголизацией и плохим психическим состоянием населения.

Таким образом, мы видим, что популяционное здоровье населения России на разных территориях существенно неоднородно и эта неоднородность во многом определяется как экологическими и социально-экономическими условиями, так и образом жизни.

6.5.4. Влияние окружающей среды на смертность населения России Для более детального изучения влияния окружающей среды на смертность населения России был использован подход, предложенный в [Thomas, Teriokhin et al., 2000]. Представим смертность в виде трех слагаемых: детской смертности m 0, действующей только в течение первого года жизни, средовой смертности m e, которая не зависит от возраста, но может быть разной для разных регионов, и возрастной смертности m a, которая считается одинаковой для разных регионов, но изменяется с возрастом. Тогда математическое ожидание продолжительности жизни при рождении будет иметь вид:

t BeCu m0 met L0 e m0 e 1 Параметры В и С одинаковы для всех регионов и равны своим типичным для демографических данных значениям [Гаврилов, Гаврилова, 1991]: В=0,00001 для женщин и В=0,00002 для мужчин, для средних значений принимали В=0,000015;

С=0,1 для мужчин и женщин. Решая это уравнение относительно m e, найдем средние средовые смертности для каждого региона, а также отдельно для мужчин и женщин. Диапазон изменения средней средовой смертности в России достаточно широк (рис. 6.14).

Рис. 6.14. Диаграмма размаха средней средовой смертности в России

область типичных значений (межквартильный диапазон) средовой смертности – интервал от 0,0043 до 0,0055; минимальное значение – 0,0003, а максимальное – 0,008.

Самая высокая средовая смертность (интервал 0.006 - 0.008) - это регионы на востоке (Чукотский АО, Магаданская обл., Р. Тыва, Забайкальский край, Амурская обл.) и на западе страны (Псковская, Новгородская области). Средовая смертность меньше 0.004 наблюдается в Москве, Санкт-Петербурге, Белгородской обл., Р. Татарстан, в регионах Северо-Кавказского и Южного федеральных округов, в Ханты-Мансийском и ЯмалоНенецком автономных округах. На рис. 6.15 показана изменчивость средней средовой смертности по регионам России. На карте выделены 4 зоны: самая высокая средовая смертность (закрашено черным) – интервал 0,006-0,008. Незакрашенные области – средовая смертность меньше 0,004.

Диапазоны изменения средовой смертности отдельно для мужчин и женщин также велики: значения средовой смертности для женщин варьируют от 0,0004 (Р.

Ингушетия) до 0,007 (Чукотский АО). Для мужчин самая низкая средовая смертность также в Р. Ингушетия – 0,0006, а самая высокая – в Р. Тыва (0,0094).

Рис. 6.15. Изменчивость средней средовой смертности по регионам России (2008 г.) Для сравнения, по мировым данным самая низкая средовая смертность в Андорре (для женщин – 0,0005 и для мужчин – 0,0001), а самая высокая в Мозамбике (для женщин – 0,025 и для мужчин – 0,023). Средние средовые смертности мужчин и женщин по континентам приведены в таблице 6.8.

–  –  –

Значения средовой смертности мужчин и женщин по округам РФ представлены на рисунке 6.16. Мы видим, что средовые смертности отличаются по округам как для мужчин, так и для женщин, и самая высокая средовая смертность характерна для ДФО.

Также велики различия между средовой смертностью мужчин и женщин: в некоторых округах средовая смертность мужчин превышает женскую более, чем в два раза.

Рис. 6.15. Масштабы варьирования показателей – средовой смертности мужчин и женщин по федеральным округам РФ: 1– ЦФО; 2 – С-ЗФО; 3 – ЮФО; 4 – С-КФО; 5 – ПФО; 6 – УФО; 7 – СФО; 8 – ДФО (на рис. показаны среднее, ошибка среднего и двойная ошибка среднего) Далее анализируется влияние демографических, социально-экономических, климатических, экологических и факторов образа жизни на смертность, связанную со средой (средовую смертность).

Демографические факторы Исследовалась связь между средовой смертностью и такими факторами, как плотность расселения, структура населения (удельный вес в % в общей численности населения детей, лиц трудоспособного возраста, лиц старше трудоспособного возраста), соотношение полов, миграционный прирост. Проведенный корреляционный анализ показал, что средовая смертность имеет значимую корреляционную связь только с таким признаком, как плотность расселения, а связи с остальными признаками (структурой населения, соотношением полов, миграционным приростом) статистически незначимы. Зависимость средовой смертности от плотности расселения показана на рис. 6.16.

При исследовании корреляционной зависимости между средовой смертностью и плотностью расселения из анализа были исключены регионы с плотностью населения выше 100 чел./кв. км: Москва (плотность 9632,4 чел./кв. км), Санкт-Петербург (плотность 3275,1 чел./кв. км), Московская область (146, 6 чел./кв. км), Республика Ингушетия (140 чел./кв.км). Средовая смертность (S) имеет значимую отрицательную связь с признаком плотность расселения (P): коэффициент корреляции r = -0,55 значимо меньше нуля на уровне менее 0,1%; регрессионное уравнение имеет вид:

S = 0, 0056 – 0, 000025*P Рис. 6.16. Зависимость средовой смертности от плотности расселения (регионы Москва, Санкт-Петербург, Московская обл., Республика Ингушетия из рассмотрения исключены) Социально-экономические факторы Среди cоциально-экономических факторов были выбраны два: среднедушевой доход, скорректированный на стоимость жизни, и уровень бедности (доля населения, имеющая доходы ниже прожиточного минимума). Проведенный корреляционный анализ показал, что средовая смертность имеет значимую корреляционную связь только с уровнем бедности, а связь со среднедушевым доходом, скорректированным на стоимость жизни, отсутствует. Зависимость средовой смертности от уровня бедности показана на рис. 6.17. При исследовании корреляционной зависимости между средовой смертностью и уровнем бедности из рассмотрения были исключены регионы с уровнем бедности выше 26%: Республика Ингушетия (уровень бедности 27,8%), Республика Тыва (уровень бедности 32,9 %) и Республика Калмыкия (уровень бедности 38,4%).

Связь средовой смертности (S) и уровня бедности (B) положительна, т.е., с ростом уровня бедности средовая смертность растет, коэффициент корреляции r = 0,33 значимо больше нуля на уровне 0,3%. Уравнение регрессии имеет следующий вид:

S = 0, 0038 + 0, 00007*B Рис. 6.17. Зависимость средовой смертности от уровня бедности (регионы Республика Ингушетия, Республика Тыва и Республика Калмыкия из рассмотрения исключены) Климатические факторы В качестве климатического фактора рассматривалась разность (размах) температур между среднемесячными значениями января и июля. Из анализа были исключены регионы Республика Ингушетия и Чукотский автономный округ. Между средовой смертностью (S) и размахом температур (T) есть значимая положительная связь: коэффициент корреляции r = 0,22 значимо больше нуля на уровне 5,1%.

Зависимость средовой смертности от размаха температур показана на рис. 6.18.

Рис. 6.18. Зависимость средовой смертности от размаха температур (из рассмотрения исключены регионы: Республика Ингушетия и Чукотский автономный округ)

Эта зависимость квадратична, уравнение регрессии имеет вид:

S = 0, 01- 0, 0004*T+ 0, 000007*T2 (R2 = 0,21; F(2,75) = 9,89; p0,00015; рт = 0,00018, p(т)2 = 0,00008) Средовая смертность растет как при увеличении размаха температур, что характерно для регионов с резко выраженным континентальным климатом, так и при уменьшении этого размаха, что характерно для регионов с низкими летними температурами.

Экологические факторы

Исследовалась связь между средовой смертностью и такими экологическими факторами, как площадь посевных площадей, удельный лесной фонд, выбросы в атмосферу от стационарных источников (кг/на одного городского жителя в год), сбросы неочищенных сточных вод (куб.м/на одного городского жителя в год).

Проведенный корреляционный анализ показал, что средовая смертность имеет значимую положительную связь с лесистостью региона, выбросами загрязняющих веществ в атмосферу и сбросом неочищенных сточных вод, а связь средовой смертности с площадью посевных площадей при исключении влияния фактора плотности расселения статистически незначима.

Средовая смертность (S) увеличивается с ростом лесистости (L) региона (r = 0,53;

р = 0,0000006), уравнение регрессии имеет вид:

S = 0,0041+0,000017*L Учитывая, что плотность расселения отрицательно связана с лесистостью региона (r = -0,54; р0,0001), был вычислен частный коэффициент корреляции при исключении влияния фактора плотности расселения: и в этом случае коэффициент корреляции r = 0,38 значим на уровне менее 0,1%.

С ростом выбросов загрязняющих веществ в атмосферу (V) также растет и средовая смертность (r = 0,30; р = 0,0082), уравнение регрессии имеет вид:

S = 0,0047 + 0,000001*V Регионы, в которых выбросы превышали 1500 кг/чел. в год на городского жителя (Тюменская область, Ханты-Мансийский АО и Ямало-Ненецкий АО) из расчетов исключались.

Средовая смертность (S) имеет значимую положительную связь также со сбросом неочищенных сточных вод (N) в поверхностные источники (r = 0,305; р = 0,0066), уравнение регрессии:

S = 0,0046 + 0,000001*N Регионы, в которых сбросы неочищенных сточных вод не превышали 2000 куб. м/чел. в год на городского жителя (Республика Тыва, Республика Хакасия и Алтайский край) из расчетов исключались.

Факторы, связанные с образом жизн

В качестве факторов, характеризующих образ жизни, мы использовали число больных алкоголизмом и число отравлений в расчете на 100 тыс. населения.

Проведенный корреляционный анализ показал, что средовая смертность имеет значимую положительную связь с этими факторами. Зависимость средовой смертности от числа больных алкоголизмом показана на рис. 6.19. Магаданская область, в которой число больных алкоголизмом выше 4500 чел. на 100 тыс. населения, из рассмотрения Рис. 6.19. Зависимость средовой смертности от числа больных алкоголизмом (из рассмотрения исключены регионы Республика Ингушетия и Магаданская область) была исключена. Средовая смертность (S) имеет значимую положительную связь с числом больных алкоголизмом (A), коэффициент корреляции r = 0,63 значимо больше нуля на уровне менее 0,1%; уравнение регрессии:

S = 0, 0032 + 0,000001*A Средовая смертность (S) имеет значимую положительную связь и с числом отравлений (O): (r = 0,23; р = 0,044), уравнение регрессии имеет вид:

S = 0, 004 + 0,00001*O Факторный анализ рассмотренных выше переменных позволил выделить шесть групп факторов, не коррелированных между собой. Фактор 1 включает переменные плотность расселения, среднемесячную температуру июля, лесистость, выбросы загрязняющих веществ в атмосферу. Плотность расселения положительно связана со среднемесячной температурой июля (r = 0,59), отрицательно с лесистостью (r = -0,67) и выбросами загрязняющих веществ в атмосферу (r = -0,45). Наибольший вклад в фактор 1 вносит переменная плотность расселения (факторная нагрузка = -0,83). Фактор 1 несет в себе 27,8% информации о средовой смертности. Таким образом, фактор 1 характеризует степень освоенности региона проживания (что в свою очередь, связано с климатом, размещением промышленности и развитостью инфраструктуры). Фактор 2 связан с размахом температур между самым теплым и самым холодным месяцами года (факторная нагрузка 0,94), фактор 3 - со сбросами загрязненных сточных вод (факторная нагрузка 0,93), фактор 4 - с числом больных алкоголизмом (факторная нагрузка 0,96), фактор 5 - с отравлениями (факторная нагрузка 0,98), фактор 6 – с уровнем бедности (факторная нагрузка 0,96). Факторы, переменные, имеющие наибольшую факторную нагрузку, и веса факторов представлены в таблице 6.9.

Таблица 6.9.

Факторы, факторные нагрузки и веса факторов

–  –  –

Для установления статистической связи средовой смертности с независимыми факторами был использован множественный регрессионный анализ. В таблице 6.10 приведены уровни статистической значимости коэффициентов полученного уравнения регрессии. Уравнение регрессии имеет вид:

S = 0,00375 – 0,0000135*P + 0,00000052*A + 0,00000146*N + 0, 0000058*O (R2 = 0,53; F(4,60) = 17,02; p0,00001; стандартная ошибка предсказания 0,0005).

Полученное уравнение статистически значимо и объясняет разброс средовой смертности на 53%. Степени влияния каждого фактора выражаются стандартизованными коэффициентами регрессии: P (-0,39), A (0,36), N (0,27), O (0,16).

Отметим, что фактор «отравления» значим на уровне 8,7%.

Таблица 6.10.

Результаты множественного регрессионного анализа

–  –  –

Для мужчин уравнение регрессии имеет следующий вид:

ССм=0,00498 – 0,0000152*Р + 0,00000075*А + 0,000164*N + 0,0000089*О (R2 = 0,49; F(4,60) = 14,53; p0,00001; стандартная ошибка предсказания 0,0007).

Полученное уравнение статистически значимо и объясняет разброс средовой смертности мужчин на 49%. Степени влияния каждого фактора выражаются стандартизованными коэффициентами регрессии: P (-0,34), A (0,40), N (0,23), O (0,19).

Фактор «отравления» значим на уровне 5,1%.

Для женщин:

CCж=0,0033 – 0,0000115*Р + 0,00000027*А+0,000113* N (R2=0,52; F(3,61) = 22,16; p0,00001; стандартная ошибка предсказания 0,00037).

Полученное уравнение статистически значимо и объясняет разброс средовой смертности женщин на 52%. Степени влияния каждого фактора выражаются стандартизованными коэффициентами регрессии: P (-0,46), A (0,26), N (0,29). Фактор «отравления» для женщин значим на уровне 19,0%.



Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 10 |
 

Похожие работы:

«Цвиркун Ольга Валентиновна ЭПИДЕМИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС КОРИ В РАЗЛИЧНЫЕ ПЕРИОДЫ ВАКЦИНОПРОФИЛАКТИКИ. 14.02.02 – эпидемиология ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени доктора медицинских наук Научный консультант: заслуженный деятель науки РФ, лауреат Государственной премии СССР профессор, доктор медицинских наук Ющенко Галина Васильевна Москва – 20 Содержание...»

«Хохлова Светлана Викторовна ИНДИВИДУАЛИЗАЦИЯ ЛЕЧЕНИЯ БОЛЬНЫХ РАКОМ ЯИЧНИКОВ 14.01.12-онкология ДИССЕРТАЦИЯ На соискание ученой степени доктора медицинских наук Научный консультант: Доктор медицинских наук, профессор Горбунова В.А Москва 2015 ОГЛАВЛЕНИЕ Введение Глава 1. Обзор литературы 1.1. Общая характеристика рака яичников 1.1.1. Молекулярно-биологические и...»

«Брит Владислав Иванович «Эффективность методов вакцинации против ньюкаслской болезни в промышленном птицеводстве» Специальность: 06.02.02 ветеринарная микробиология, вирусология, эпизоотология, микология с микотоксикологией и иммунология ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидат ветеринарных наук Научный руководитель:...»

«Мухаммед Тауфик Ахмед Каид ХАРАКТЕРИСТИКА ГЕНОТИПОВ С ХОРОШИМ КАЧЕСТВОМ КЛЕЙКОВИНЫ, ОТОБРАННЫХ ИЗ ГИБРИДНЫХ ПОПУЛЯЦИЙ АЛЛОЦИТОПЛАЗМАТИЧЕСКОЙ ЯРОВОЙ ПШЕНИЦЫ МЯГКОЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДНК-МАРКЕРОВ Специальность 06.01.05 – селекция и семеноводство сельскохозяйственных растений Диссертация на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук Научный...»

«Палаткин Илья Владимирович Подготовка студентов вуза к здоровьесберегающей деятельности 13.00.01 общая педагогика, история педагогики и образования Диссертация на соискание ученой степени кандидата педагогических наук Научные руководители: доктор биологических наук, профессор,...»

«Куяров Артём Александрович РОЛЬ НОРМАЛЬНОЙ МИКРОФЛОРЫ И ЛИЗОЦИМА В ВЫБОРЕ ПРОБИОТИЧЕСКИХ ШТАММОВ ДЛЯ ПРОФИЛАКТИКИ АЛЛЕРГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ У СТУДЕНЧЕСКОЙ МОЛОДЕЖИ СЕВЕРА 03.02.03 – микробиология 03.01.06 – биотехнология (в том числе бионанотехнологии) Диссертация на соискание учёной степени кандидата...»

«Любас Артем Александрович ПАЛЕОРЕКОНСТРУКЦИЯ СРЕДЫ ОБИТАНИЯ ПРЕСНОВОДНЫХ МОЛЛЮСКОВ В НЕОГЕН-ЧЕТВЕРТИЧНЫХ ВОДОТОКАХ С ЭКСТРЕМАЛЬНЫМИ ПРИРОДНЫМИ УСЛОВИЯМИ Специальность 25.00.25 – геоморфология и эволюционная география Диссертация на соискание ученой степени кандидата географических наук Научный руководитель: доктор биологических наук...»

«Ульянова Онега Владимировна МЕТОДОЛОГИЯ ПОВЫШЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ БАКТЕРИАЛЬНЫХ ВАКЦИН НА МОДЕЛИ ВАКЦИННЫХ ШТАММОВ BRUCELLA ABORTUS 19 BA, FRANCISELLA TULARENSIS 15 НИИЭГ, YERSINIA PESTIS EV НИИЭГ 03.02.03 – микробиология Диссертация на соискание ученой степени доктора биологических наук Научный консультант:...»

«СЕРГЕЕВА ЛЮДМИЛА ВАСИЛЬЕВНА ПРИМЕНЕНИЕ БАКТЕРИАЛЬНЫХ ЗАКВАСОК ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ФУНКЦИОНАЛЬНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ МЯСНОГО СЫРЬЯ И УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПОЛУЧАЕМОЙ ПРОДУКЦИИ Специальность 03.01.06 – биотехнология ( в том числе бионанотехнологии) Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук Научный руководитель Доктор биологических наук, профессор Кадималиев Д.А. САРАНСК 2014 ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ.....»

«Палаткин Илья Владимирович Подготовка студентов вуза к здоровьесберегающей деятельности 13.00.01 общая педагогика, история педагогики и образования Диссертация на соискание ученой степени кандидата педагогических наук Научные руководители: доктор биологических наук, профессор,...»

«Степина Елена Владимировна ЭКОЛОГО-ФЛОРИСТИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА СТЕПНОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ ЮГО-ЗАПАДНЫХ РАЙОНОВ САРАТОВСКОЙ ОБЛАСТИ 03.02.08 – экология (биологические науки) Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук Научный руководитель: доктор...»

«КОЖАРСКАЯ ГАЛИНА ВАСИЛЬЕВНА КЛИНИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ МАРКЕРОВ КОСТНОГО МЕТАБОЛИЗМА У БОЛЬНЫХ РАКОМ МОЛОЧНОЙ ЖЕЛЕЗЫ 14.01.12 онкология Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук Научные руководители: доктор биологических наук, Любимова Н.В. доктор медицинских наук, Портной С.М. Москва, 2015 г....»

«Ульянова Онега Владимировна МЕТОДОЛОГИЯ ПОВЫШЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ БАКТЕРИАЛЬНЫХ ВАКЦИН НА МОДЕЛИ ВАКЦИННЫХ ШТАММОВ BRUCELLA ABORTUS 19 BA, FRANCISELLA TULARENSIS 15 НИИЭГ, YERSINIA PESTIS EV НИИЭГ 03.02.03 – микробиология Диссертация на соискание ученой степени доктора биологических наук Научный консультант:...»

«Цховребова Альбина Ирадионовна ВЛИЯНИЕ ФАКТОРОВ СРЕДЫ НА РАЗВИТИЕ БЕСХВОСТЫХ АМФИБИЙ СЕВЕРНЫХ СКЛОНОВ ЦЕНТРАЛЬНОГО КАВКАЗА Специальность 03.02.14 – биологические ресурсы Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук Научный руководитель доктор биологических наук профессор Калабеков Артур Лазаревич Владикавказ 2015 Содержание Ведение..3 Глава I. Обзор литературных данных. 1.1....»

«Кириллин Егор Владимирович ЭКОЛОГИЯ ОВЦЕБЫКА (OVIBOS MOSCHATUS ZIMMERMANN, 1780) В ТУНДРОВОЙ ЗОНЕ ЯКУТИИ 03.02.08 – экология Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук Научный руководитель: д. б. н., профессор Мордосов И. И. Якутск – 2015 Содержание Введение.. Глава 1. Краткая физико-географическая...»

«БРИТАНОВ Николай Григорьевич ГИГИЕНИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПЕРЕПРОФИЛИРОВАНИЯ ИЛИ ЛИКВИДАЦИИ ОБЪЕКТОВ ПО ХРАНЕНИЮ И УНИЧТОЖЕНИЮ ХИМИЧЕСКОГО ОРУЖИЯ 14.02.01 Гигиена Диссертация на соискание ученой степени доктора медицинских наук Научный консультант: доктор медицинских наук, профессор...»

«Петренко Дмитрий Владимирович Влияние производства фосфорных удобрений на содержание стронция в ландшафтах Специальность 03.02.08 экология Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук Научный руководитель: доктор биологических наук, профессор Белюченко Иван Степанович Москва – 2014 г. Содержание Введение Глава 1.Состояние изученности вопроса и цель работы 1.1 Экологическая...»

«УШАКОВА ЯНА ВЛАДИМИРОВНА ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ДНК-МАРКИРОВАНИЯ В СЕЛЕКЦИОННО-ГЕНЕТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ЯБЛОНИ Специальность 06.01.05. – селекция и семеноводство сельскохозяйственных растений ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени кандидата биологических наук Научный руководитель: кандидат биологических...»

«ШУБНИКОВА ЕЛЕНА ВЛАДИМИРОВНА ВЛИЯНИЕ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ И ФОРМ АДАПТИВНОЙ ИЗМЕНЧИВОСТИ НА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ ПАТОГЕННЫХ БУРКХОЛЬДЕРИЙ К ХИМИОТЕРАПЕВТИЧЕСКИМ ПРЕПАРАТАМ 03.02.03 –...»

«Ядрихинская Варвара Константиновна ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОСТРЫХ КИШЕЧНЫХ ИНФЕКЦИЙ В Г. ЯКУТСКЕ И РЕСПУБЛИКЕ САХА (ЯКУТИЯ) 03.02.08 – экология Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук Научный руководитель кандидат биологических наук, доцент М.В. Щелчкова Якутск 2015...»







 
2016 www.konf.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, диссертации, конференции»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.