Preview

Гигиена и санитария

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Использование математических моделей в оценке системы кровообращения у работающих во вредных условиях труда

https://doi.org/10.47470/0016-9900-2024-103-9-947-953

EDN: jicbjr

Аннотация

Введение. По результатам медицинских осмотров у металлургов в структуре впервые выявленной соматической заболеваемости болезни системы кровообращения (БСК) являются одной из ведущих патологий. Для оценки распространённости БСК у работающих во вредных условиях труда возможно применение в качестве инструмента различных математических решений.

Цель исследования — обосновать возможность применения методов дисперсионного анализа и дерева классификации (ДК) для оценки распространённости БСК у работающих во вредных условиях труда для разработки и реализации медико-профилактических мероприятий, направленных на снижение уровня заболеваемости и смертности на рабочем месте.

Материалы и методы. В исследование были включены результаты медицинских осмотров и анкетирования 308 работников основных профессий сталелитейного производства и сформирована база данных. Взаимосвязь БСК с индивидуальными и производственными факторами риска исследовали с использованием одно- и двухфакторного дисперсионного анализа. Для многофакторного анализа применён метод ДК.

Результаты. При проведении одно- и двухфакторного анализа выявлена статистически значимая зависимость распространённости БСК от отягощённого семейного анамнеза по БСК (р = 0,001), подтверждена статистически значимая связь (p < 0,05) с возрастом, стажем работы во вредных условиях труда, избыточной массой тела, уровнем глюкозы и общего холестерина в крови. Методом ДК сформированы решающие правила отнесения работников к классам потенциально здоровых либо больных (определена распространённость БСК при сочетании факторов риска).

Ограничения исследования. Исследование ограничено результатами, полученными при проведении медицинского осмотра работников, за один год.

Заключение. Результат использования методов дисперсионного анализа и ДК позволяет рекомендовать их для оценки распространённости различных болезней у работающих во вредных условиях труда.

Соблюдение этических стандартов. Исследование одобрено локальным этическим комитетом ФБУН «ЕМНЦ ПОЗРПП Роспотребнадзора» (заключение от 11.12.2023 г. № 6).

Участие авторов:
Газимова В.Г. — концепция и дизайн исследования, сбор материала и обработка данных, написание текста;
Шастин А.С. — сбор материала и обработка данных, написание текста;
Чаурина Д.В. — сбор материала и обработка данных;
Константинова Е.Д., Маслакова Т.А., Огородникова С.Ю., Вараксин А.Н. — статистическая обработка данных, написание текста;
Борцов С.М. — сбор материала.
Все соавторы — утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.

Финансирование. Исследование проведено без спонсорской поддержки.

Поступила: 19.04.2024 / Поступила после доработки: 15.05.2024 / Принята к печати: 19.06.2024 / Опубликована: 16.10.2024

Об авторах

Венера Габдрахмановна Газимова
ФБУН «Екатеринбургский медицинский–научный центр профилактики и охраны здоровья рабочих промпредприятий» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека
Россия

Канд. мед. наук, зав. отд. организации медицины труда ФБУН ЕМНЦ ПОЗРПП Роспотребнадзора, 620014, Екатеринбург, Россия

e-mail: venera@ymrc.ru



Александр Сергеевич Шастин
ФБУН «Екатеринбургский медицинский–научный центр профилактики и охраны здоровья рабочих промпредприятий» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека
Россия

Канд. мед. наук, ст. науч. сотр. отд. организации медицины труда ФБУН ЕМНЦ ПОЗРПП Роспотребнадзора, 620014, Екатеринбург, Россия

e-mail: shastin@ymrc.ru



Диана Васильевна Чаурина
ФБУН «Екатеринбургский медицинский–научный центр профилактики и охраны здоровья рабочих промпредприятий» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека
Россия

Врач по гигиене труда, отд. организации медицины труда ФБУН ЕМНЦ ПОЗРПП Роспотребнадзора, 620014, Екатеринбург, Россия

e-mail: chaurinadv@ymrc.ru



Екатерина Даниловна Константинова
ФГБУН «Институт промышленной экологии» УрО РАН
Россия

Канд. физ.-мат. наук, ст. науч. сотр., зав. лаб. биостатистики ИПЭ УрО РАН, 620990, Екатеринбург, Россия

e-mail: K_konst@ecko.uran.ru



Татьяна Анатольевна Маслакова
ФГБУН «Институт промышленной экологии» УрО РАН
Россия

Канд. физ.-мат. наук, науч. сотр. лаб. биостатистики ИПЭ УрО РАН, 620990, Екатеринбург, Россия

e-mail: masta@ecko.uran.ru



Светлана Юрьевна Огородникова
ФГБУН «Институт промышленной экологии» УрО РАН
Россия

Мл. науч. сотр. лаб. биостатистики ИПЭ УрО РАН, 620990, Екатеринбург, Россия

e-mail: ogor.svetlana@ecko.uran.ru



Анатолий Николаевич Вараксин
ФГБУН «Институт промышленной экологии» УрО РАН
Россия

Гл. науч. сотр. лаб. биостатистики ИПЭ УрО РАН, 620990, Екатеринбург, Россия

e-mail: varaksin@ecko.uran.ru



Семен Михайлович Борцов
ФГБОУ ВО «Уральский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Россия

Студент 6-го курса, лечебно-профилактический факультет, ФГБОУ ВО УГМУ Минздрава России, 620028, Екатеринбург, Россия

e-mail: borcovsemen@yandex.ru



Список литературы

1. Попова А.Ю., Гурвич В.Б., Кузьмин С.В., Орлов М.С., Ярушин С.В., Мишина А.Л. Научная концепция развития нормативно-методической основы обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия населения. Гигиена и санитария. 2017; 96(12): 1226–30. https://doi.org/10.18821/0016-9900-2017-96-12-1226-1230 https://elibrary.ru/yqxmuu

2. Попова А.Ю., Кузьмин С.В., Гурвич В.Б., Козловских Д.Н., Романов С.В., Диконская О.В. и др. Информационно-аналитическая поддержка управления риском для здоровья населения на основе реализации концепции развития системы социально-гигиенического мониторинга в Российской Федерации на период до 2030 года. Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. 2019; (9): 4–12. https://doi.org/10.35627/2219-5238/2019-318-9-4-12 https://elibrary.ru/tzkwsa

3. Будкарь Л.Н., Гурвич В.Б., Карпова Е.А., Кудрина К.С., Обухова Т.Ю., Солодушкин С.И. и др. Кардиоваскулярные токсические эффекты у работников медеплавильного производства, экспонированных к тяжёлым металлам. Гигиена и санитария. 2020; 99(1): 37–44. https://doi.org/10.33029/0016-9900-2020-99-1-37-44 https://elibrary.ru/kjbqpo

4. Валеева Э.Т., Галимова Р.Р., Дистанова А.А., Сулейманова И.Ф., Галиуллина Д.М., Бояринова Н.В. и др. Производственная среда автомобилестроения как один из факторов риска развития болезней системы кровообращения у работников. Анализ риска здоровью. 2023; (2): 95–103. https://doi.org/10.21668/health.risk/2023.2.09 https://elibrary.ru/vjpuob

5. Важенина А.А., Транковская Л.В., Анищенко Е.Б., Тарасенко Г.А. Особенности условий труда и состояние здоровья специалистов Роспотребнадзора. Тихоокеанский медицинский журнал. 2018; (2): 33–6. https://doi.org/10.17238/PmJ1609-1175.2018.2.33-36 https://elibrary.ru/xpuyep

6. Воробьева А.А., Власова Е.М., Лешкова И.В., Горбушина О.Ю., Устинова О.Ю. Влияние производственной среды на здоровье работников титаномагниевого производства. Санитарный врач. 2022; (11): 840–53. https://doi.org/10.33920/med-08-2211-05

7. Hulshof C.T.J., Pega F., Neupane S., van der Molen H.F., Colosio C., Daams J.G., et al. The prevalence of occupational exposure to ergonomic risk factors: A systematic review and meta-analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury. Environ. Int. 2021; 146: 106157. https://doi.org/10.1016/j.envint.2020.106157

8. Carles C., Verdun-Esquer C., Leclerc I., Baldi I. Occupational cancers: Risks and prevention. Bull. Cancer. 2019; 106(7–8): 665–77. https://doi.org/10.1016/j.bulcan.2018.10.010 (in French)

9. Усачева Е.В., Куликова О.М. Экономический ущерб от потерь здоровья населения вследствие болезней системы кровообращения (на примере Омской области). Общественное здоровье и здравоохранение. 2016; (2): 31–8. https://elibrary.ru/whcmlp

10. Вафин А.Ю., Галиуллин А.Н. Анализ смертности населения республики Татарстан от болезней системы кровообращения. В кн.: Здоровье человека в XXI веке: Сборник научных статей IX Российской научно-практической конференции. Казань; 2017: 436–8. https://elibrary.ru/yugkiv

11. Макаров С.А., Максимов С.А., Шаповалова Э.Б., Стряпчев Д.В., Артамонова Г.В. Смертность от болезней системы кровообращения в Кемеровской области и Российской Федерации в 2000–2016 годах. Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2019; 8(2): 6–11. https://doi.org/10.17802/2306-1278-2019-8-2-6-11 https://elibrary.ru/mjdlor

12. Каримова Л.К., Гимаева З.Ф., Бакиров А.Б., Мулдашева Н.А., Капцов В.А. Внезапная смерть на рабочем месте от общих заболеваний и меры профилактики (на примере Республики Башкортостан). Пермский медицинский журнал. 2021; 38(1): 123–34. https://doi.org/10.17816/pmj381123-134 https://elibrary.ru/xdcnhm

13. Мохначук И.И., Пиктушанская Т.Е., Брылева М.С., Бетц К.В. Смертность на рабочем месте на предприятиях угольной промышленности России. Медицина труда и промышленная экология. 2023; 63(2): 88–93. https://doi.org/10.31089/1026-9428-2023-63-2-88-93 https://elibrary.ru/qxwppq

14. Шляхто Е.В., Арутюнов Г.П., Беленков Ю.Н. Национальные рекомендации по определению риска и профилактике внезапной сердечной смерти. М.; 2018.

15. Мулдашева Н.А., Астрелина Т.Н., Каримова Л.К., Шаповал И.В., Гимаева З.Ф., Фагамова А.З. и др. Внезапная смерть на рабочем месте вследствие общего заболевания на предприятиях и в организациях Республики Башкортостан. Медицина труда и промышленная экология. 2022; 62(2): 101–8. https://doi.org/10.31089/1026-9428-2022-62-2-101-108

16. Мамедов М.Н., Сушкова Л.Т., Исаков Р.В., Худяков М.Б., Драпкина О.М. Оценка риска сердечно-сосудистых осложнений в неорганизованной популяции мужчин и женщин трудоспособного возраста во Владимирской области. Профилактическая медицина. 2023; 26(12): 46–51. https://doi.org/10.17116/profmed20232612146

17. Орехова Л.И., Глушанко В.С. Разработка логистической регрессионной модели для прогнозирования вероятности развития болезней системы кровообращения. В кн.: Достижения фундаментальной, клинической медицины и фармации: материалы 78-ой научной сессии ВГМУ. Витебск; 2023. https://elibrary.ru/qxtkaf

18. Buntine W. Learning classification trees. In: Hand D.J., ed. Artificial Intelligence Frontiers in Statistics. Chapman and Hall/CRC; 2020: 182–201.

19. Gimovsky A.C., Zhuo D., Levine J.T., Dunn J., Amarm M., Peaceman A.M. Benchmarking cesarean delivery rates using machine learning-derived optimal classification trees. Health Serv. Res. 2022; 57(4): 796–805. https://doi.org/10.1111/1475-6773.13921

20. Santora L., Byrne D., Klöckner C. Exploring quality of life reported by Norwegian older adults using classification tree approach on group profiles. Ageing. Int. 2022; 47(4): 816–46. https://doi.org/10.1007/s12126-021-09454-6

21. Mach F., Baigent C., Catapano A.L., Koskinas K.C., Casula M., Badimon L. и др. 2019 Рекомендации ESC/EAS по лечению дислипидемий: модификация липидов для снижения сердечно-сосудистого риска. Российский кардиологический журнал. 2020; 25(5): 121–93. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2020-3826 https://elibrary.ru/fdliiw

22. Верткин А.Л., Толстов С.Н. Консенсус экспертов по междисциплинарному подходу к ведению, диагностике и лечению больных с метаболическим синдромом. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2013; 12(6): 41–82. https://elibrary.ru/rsyqyp

23. Mifflin M.D., St. Jeor S.T., Hill L.A., Scott B.J., Daugherty S.A., Koh Y.O. A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. Am. J. Clin. Nutr. 1990; 51(2): 241–7. https://doi.org/10.1093/ajcn/51.2.241

24. Воевода М.И., Максимов В.Н., Малютина С.К. Семейный анамнез и его связь с сердечно-сосудистыми заболеваниями в мужской популяции Новосибирска. Бюллетень Сибирского отделения Российской академии медицинских наук. 2006; 26(4): 56–62. https://elibrary.ru/hvidqj

25. Gustafson P., Le Nhu D. Comparing the effects of continuous and discrete covariate mismeasurement, with emphasis on the dichotomization of mismeasured predictors. Biometrics. 2002; 58(4): 878–87. https://doi.org/10.1111/j.0006-341x.2002.00878.x

26. Fedorov V., Mannino F., Zhang R. Consequences of dichotomization. Pharm. Stat. 2009; 8(1): 50–61. https://doi.org/10.1002/pst.331

27. van Smeden M., Reitsma J.B., Riley R.D., Collins G.S., Moons K.G. Clinical prediction models: diagnosis versus prognosis. J. Clin. Epidemiol. 2021; 132: 142–5. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2021.01.009


Рецензия

Для цитирования:


Газимова В.Г., Шастин А.С., Чаурина Д.В., Константинова Е.Д., Маслакова Т.А., Огородникова С.Ю., Вараксин А.Н., Борцов С.М. Использование математических моделей в оценке системы кровообращения у работающих во вредных условиях труда. Гигиена и санитария. 2024;103(9):947-953. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2024-103-9-947-953. EDN: jicbjr

For citation:


Gazimova V.G., Shastin A.S., Chaurina D.V., Konstantinova E.D., Maslakova T.A., Ogorodnikova S.Yu., Varaksin A.N., Bortsov S.M. Using mathematical models in the assessment of the circulatory system in employees working under harmful occupational conditions. Hygiene and Sanitation. 2024;103(9):947-953. (In Russ.) https://doi.org/10.47470/0016-9900-2024-103-9-947-953. EDN: jicbjr

Просмотров: 147


ISSN 0016-9900 (Print)
ISSN 2412-0650 (Online)