Innovative methodology for the comprehensive assessment of population health: integrating classical and trend-based approaches

Full Text

Введение

Формирование обоснованной государственной политики и определение приоритетов в сфере здравоохранения требуют всестороннего анализа состояния здоровья населения [1]. Эффективное управление здоровьем населения подразумевает необходимость учета не только данных официальной статистики, отражающих уровень и многолетнюю динамику медико-демографических, медико-социальных, экономических и экологических параметров по отдельности, но и их интегральную оценку. Последняя должна базироваться на научно обоснованных математических моделях, обеспечивающих комплексную динамически-пространственную и прогностическую характеристику общественного здоровья [2].

Рекомендуемая Всемирной организацией здравоохранения методика оценки по показателю DALY зачастую оказывается неприменимой в условиях отдельных стран, в частности в Республике Казахстан. Это обусловлено проблемами достоверности или отсутствия данных по определенным параметрам, недостаточным объемом статистических и специальных исследований, а также сложностями учета макроэкономических индикаторов [3].

В национальных исследованиях представлены различные подходы к интегральной оценке общественного здоровья, основанные на выборочном анализе детерминирующих факторов [4; 5]. Однако применение изолированных показателей не позволяет осуществить комплексную оценку, а отсутствие системы мониторинга интегральных параметров затрудняет принятие оперативных управленческих решений.

Важным аспектом разработки комплексных методов оценки для стран с обширной территорией является сравнительное ранжирование регионов [6]. Специфика функционирования и территориальной организации отрасли определяется значительным количеством разноуровневых факторов [7], что обусловливает возникновение региональных различий: дифференциацию территорий по характеру протекания медико-демографических, медико-социальных, экономических и экологических процессов. В долгосрочной перспективе это приводит к усилению пространственных разрывов и неравенству в обеспечении населения услугами здравоохранения¹.

Таким образом, очевидна потребность в разработке усовершенствованных методик, включающих научное обоснование системы интегральных показателей, а также создание объективных стандартизированных подходов, учитывающих многообразие факторов и их региональную специфику.

Материалы и методы исследования

Проведен ретроспективный анализ динамики и абсолютных значений медико-демографических, медико-социальных, социально-экономических и экологических индикаторов, определяющих состояние общественного здоровья в Республике Казахстан в период с 2010 по 2022 г. Эмпирическую базу исследования составили официальные статистические материалы, предоставленные Комитетом по статистике Министерства национальной экономики Республики Казахстан, а также ведомственные публикации Министерства здравоохранения Республики Казахстан – сборники «Здоровье населения Республики Казахстан и деятельность организаций здравоохранения» и «Регионы Казахстана». Особенности регионов влияют на долю факторов, определяющих различия в развитии здравоохранения. Это приводит к дифференциации территорий по медико-демографическим, медико-социальным, социально-экономическим и экологическим процессам, усиливая пространственные разрывы и неадекватность услуг [8]. В связи с этим массив данных по 19 регионам был подвергнут кластерному анализу, который позволил разделить множество изучаемых детерминирующих факторов общественного здоровья на региональные кластеры, похожие по уровню и динамике их развития.

Учитывая ограничения существующих подходов к оценке общественного здоровья, была предложена новая методика интегральной оценки регионов, основанная на комплексном анализе медико-демографических, медико-социальных, экономических и экологических показателей [9]. Разработанный алгоритм предполагает вычисление трех сводных индикаторов, объединяющих ряд частных коэффициентов: рейтинг состояния здоровья (отражает текущий уровень общественного здоровья по конкретному детерминирующему фактору на основе ретроспективного анализа данных), рейтинг развития (характеризует динамику изменения детерминирующего фактора) и интегральный рейтинг (комплексный показатель, учитывающий как текущее положение региона, так и скорость позитивных изменений). Для стандартизации рейтингов регионов их пересчитывают в 100-балльную шкалу. Методика позволила классифицировать регионы на типичные (25–75 баллов), лидеры (более 75 баллов) и отстающие (менее 25 баллов) с помощью межквартильных интервалов, не требующих нормального распределения. Апробация методики проведена на основании анализа детерминирующих факторов общественного здоровья за 13 лет по данным статистических сборников Республики Казахстан с помощью разработанной компьютерной программы «РОЗА-1.0»² [10].

Результаты и их обсуждение

Кластерный анализ классических детерминирующих факторов общественного здоровья показал существенные различия между регионами страны. Согласно многолетней динамике и рассчитанному 5-летнему прогнозу, в обоих кластерах ожидается увеличение численности населения к 2027 г., однако уровень численности населения на протяжении всех лет наблюдения во втором кластере в 1,8–2,2 раза ниже, чем в первом (рис. 1).

 

Рис. 1. Динамика численности населения первого и второго регионального кластера Республики Казахстан

 

Анализ динамики рождаемости в Республике Казахстан выявил статистически значимые различия между двумя региональными кластерами, что наглядно представлено на рис. 2.

 

Рис. 2. Динамика общего коэффициента рождаемости в региональных кластерах Республики Казахстан (2010–2022 гг., на 1000 населения)

 

В результате анализа пространственного распределения уровня смертности на территории Республики Казахстан методом кластерного анализа были выделены три статистически значимые группы регионов (рис. 3). Регионы, отнесенные к первому кластеру, демонстрируют экстремально низкие значения стандартизированного коэффициента смертности в диапазоне от 4,2 до 6,2 случая на 1000 населения. В противоположность этому регионы третьего кластера характеризуются максимальными показателями (от 9,9 до 11,9 случая на 1000 населения), соответствующими медианным значениям, установленным Всемирной организацией здравоохранения для стран со средним уровнем смертности.

 

Рис. 3. Динамика общего коэффициента смертности в региональных кластерных группах Республики Казахстан (2010–2022 гг., на 1000 населения)

 

В результате кластерного анализа показателей ожидаемой продолжительности жизни были идентифицированы три статистически значимые группы регионов (рис. 4, а). Кластеризация проведена на основе стандартизированных данных с учетом возрастной структуры населения и основных медико-демографических характеристик. Выявленные кластеры демонстрируют существенную пространственную дифференциацию данного показателя на территории Республики Казахстан.

 

Рис. 4. Динамика показателей в региональных кластерах Республики Казахстан: а – ожидаемой продолжительности жизни населения; б – первичной заболеваемости населения; в – обеспеченности больничными койками населения

 

Анализ данных первичной заболеваемости выявил выраженную региональную дифференциацию (рис. 4, б). Статистически значимое превышение показателя зафиксировано в регионах первого кластера (626,4 ‰) по сравнению с регионами второго кластера (482,1 ‰). Установленные различия свидетельствуют о существенной пространственной неоднородности паттернов на территории Республики Казахстан.

Показатели ресурсной обеспеченности медицинской помощью демонстрировали статистически значимые межкластерные различия как по абсолютным значениям, так и по направленности динамических изменений. В регионах первого кластера наблюдалась устойчивая негативная динамика обеспеченности врачами (рис. 4, в), что свидетельствует о системном ухудшении кадрового потенциала в данных административно-территориальных образованиях.

При анализе численности занятости в экономике населения определено три региональных кластера с существенными отличиями в уровне и скорости прироста (рис. 5, а).

 

Рис. 5. Динамика показателей в региональных кластерах Республики Казахстан: а – численности занятости населения в экономике; б – удельного веса безработных; в – уровня заработной платы населения; г – уровня обеспеченности жилыми квадратными метрами населения

 

Кластерный анализ по показателю уровня безработицы позволил выделить две статистически значимые группы регионов со средними многолетними значениями 5,3 и 5,0 % от общей численности рабочей силы соответственно (рис. 5, б). При этом медианное значение заработной платы в регионах первого кластера почти вдвое превышало соответствующие показатели второго и третьего кластеров (рис. 5, в).

Применение кластерного анализа по показателю обеспеченности жильем на душу населения позволило выделить три статистически значимые группы регионов со средними многолетними значениями 15,7 м², 18,9 м² и 21,4 м² соответственно (рис. 5, г).

Оценка регионального валового продукта также выявила существенную межкластерную дифференциацию (рис. 6). Наблюдалась устойчивая положительная динамика объемов промышленных выбросов в атмосферный воздух, преимущественно обусловленная деятельностью предприятий в регионах первого и второго кластеров из четырех выделенных групп (рис. 7).

 

Рис. 6. Динамика уровня регионального валового продукта на душу населения в регионах Республики Казахстан

 

Рис. 7. Динамика уровня промышленных выбросов в региональных кластерах Республики Казахстан

 

Из представленных данных кластерного анализа, включающего все взятые в исследование показатели, нет ясного результата ввиду сложной интерпретации полученной схемы объединения и взаимодействия показателей (рис. 8). В рамках концепции устойчивого развития значимо иметь заключение о состоянии показателей на текущий момент, временных тенденциях, а также на основании их осуществить интегральную оценку с ранжированием регионов.

 

Рис. 8. Матрица визуализации сформированных кластеров регионами с учетом факторов, формирующих общественное здоровье: А – Шымкент; Б – Астана; В – Алматы; Г – Туркестанская; Д – Мангустауская; Е – Кузылординская; Ж – Жамбылская; З – Атырауская; И – Алматинская; К – Актюбинская; Л – Жетысу; М – Северо- Казахстанская; Н – Западно- Казахстанская; О – Восточно-Казахстанская; П – Костанайская; Р – Павлодарская; С – Карагандинская; Т – Акмолинская; У – Акбай; ЧН – численность населения; РН – рождаемость населения; СН – смертность населения; ОПЖ – ожидаемая продолжительность жизни; ПЗ – первичная заболеваемость; ОБК – обеспеченность больничными койками; ЗН – занятость населения; БН – безработица населения; ЗП – заработная плата населения; ОЖФ – обеспеченность жилым фондом; РВП – региональный валовый продукт; ПВ – промышленные выбросы

 

Применение разработанного методического подхода для интегральной оценки общественного здоровья на основе указанных показателей демонстрирует многомерный характер полученных данных. Это позволяет проводить комплексный анализ благополучия территорий, учитывающий не только абсолютные значения отдельных индикаторов, но и направленность их динамики, определившей достигнутый уровень (рис. 9).

 

Рис. 9. Рейтинги регионов Казахстана: по состоянию здоровья (а), по динамике развития (б), интегральная оценка (в)

 

Применение авторской методики комплексной оценки позволило идентифицировать территории с критическими значениями медико-демографических и социально-экономических показателей. Полученные результаты создают научную основу для дифференцированного планирования мероприятий по оптимизации системы здравоохранения на региональном уровне, обеспечивая целевое распределение ресурсов и разработку адресных программ вмешательства как в оперативном, так и в стратегическом аспектах управления. Выявленные пространственные закономерности позволяют ранжировать территории по приоритетности вмешательства на основе эмпирически подтвержденных критериев.

Выводы

1. Разработана и апробирована инновационная методика интегральной оценки общественного здоровья, сочетающая классические и трендовые подходы. Методика включает расчет трех сводных индикаторов (рейтинг состояния здоровья, рейтинг развития и интегральный рейтинг), стандартизированных по 100-балльной шкале, и позволяет проводить многомерный анализ с учетом как текущих значений показателей, так и их динамики.
2. Выявлена значительная региональная дифференциация по ключевым медико-демографическим и социально-экономическим показателям в Республике Казахстан. Кластерный анализ подтвердил существенные различия между регионами в таких аспектах, как рождаемость, смертность, ожидаемая продолжительность жизни, заболеваемость, обеспеченность медицинскими кадрами и ресурсами, а также экономические показатели.
3. Полученные результаты позволяют ранжировать регионы по приоритетности вмешательств и создают научную основу для разработки дифференцированных управленческих решений в сфере здравоохранения. Методика обеспечивает возможность целевого распределения ресурсов и разработки адресных программ для оптимизации системы здравоохранения на тактическом и стратегическом уровнях.

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Вклад авторов:

Бегун Д.Н., Борщук Е.Л. – концепция и дизайн исследования.

Омарова Д.С. – сбор данных.

Бегун Д.Н., Булычева Е.В. – анализ и интерпретация результатов.

Омарова Д.С. – литературный обзор.

Булычева Е.В., Бегун Д.Н. – подготовка рукописи.

Борщук Е.Л. – редактирование рукописи.

Все авторы ознакомились с результатами работы и одобрили окончательный вариант текста статьи.

Ограничение исследования. Проведенное исследование соответствует стандартам Хельсинкской декларации, одобрено этическим комитетом Пермского государственного медицинского университета им. академика Е.А. Вагнера, протокол № 6 от 10.09.2025.

¹ Киселева Н.Н. Устойчивое развитие социально-экономической системы региона: методология исследования, модели, управление: дис. ... д-ра мед. наук. Ростов-на Дону 2008; 168.

² Дусеймбаева А.Н., Омарова Д.С., Бегун Д.Н., Борщук Е.Л. РОЗа-v.1.0. Удостоверение о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022661253. Патентообладатель ФГБОУ ВО ОрГМУ Минздрава России. 2022. Бюл. № 6.

About the authors

D. N. Begun

Orenburg State Medical University

Email: be@orgma.ru
ORCID iD: 0000-0002-8920-6675

DSc (Medicine), Associate Professor, Head of the Department of Nursing

Russian Federation, Orenburg

E. L. Borshchuk

Orenburg State Medical University

Email: be@orgma.ru
ORCID iD: 0000-0002-3617-5908

DSc (Medicine), Professor, Head of the Department of Public Health and Healthcare №1

Russian Federation, Orenburg

E. V. Bulycheva

Orenburg State Medical University

Email: be@orgma.ru
ORCID iD: 0000-0002-8215-8674

PhD (Medicine), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Nursing

Russian Federation, Orenburg

D. S. Omarova

Orenburg State Medical University

Author for correspondence.
Email: be@orgma.ru
ORCID iD: 0000-0002-9431-1998

Postgraduate Student of the Department of Nursing

Russian Federation, Orenburg

References

Supplementary files