МЕДИЦИНСКАЯ СТАТИСТИКА

Помесячная динамика смертности от острого инфаркта миокарда и острого нарушения кровообращения по итогам ретроспективного анализа баз смертности с 1999 по 2019 годы

Информация об авторах

1 — Государственное автономное учреждение Тюменской области «Медицинский информационно-аналитический центр», 625023, Российская Федерация, г. Тюмень, ул. Республики, д. 169a, корпус 1.

ORCID: http://orcid.org/0000-0003-4526-968X

Опубликовано: 25.11.2021

В статье представлены результаты ретроспективного анализа смертности от острого нарушения мозгового кровообращения (ОНМК) и острого инфаркта миокарда (ОИМ) за период 1999–2019 гг. с учетом месяца смерти и месяца рождения. Дана общая характеристика полученным датафреймам1. Исследование проводилось на основе данных деперсонифицированной базы смертности Тюменской области2. Установлено, что в анализируемом периоде от ОНМК умирало больше женщин, а от ОИМ – мужчин. Пик смертности от острых сосудистых катастроф приходился на месяцы с большим количеством праздников. Проведенный анализ выявил, что в большинстве случаев пациенты, летальный исход которых наступил от ОНМК и ОИМ, были рождены в январе, феврале, августе и марте.

Ключевые слова: острое нарушение мозгового кровообращения, острый инфаркт миокарда, острая сосудистая катастрофа, болезни системы кровообращения, смертность от ОНМК, смертность от ОИМ

___________________________________________________________________

1 Датафрейм (DataFrame) – термин языка программирования Python, обозначающий табличную структуру данных (похожую на таблицы из Microsoft Excel).
2 Без автономных округов.

Введение

Хронические неинфекционные заболевания (ХНИЗ), в числе которых – болезни системы кровообращения, являются основной причиной инвалидизации и преждевременной смертности населения в Российской Федерации3. В целях сокращения отрицательной демографической динамики, связанной с преждевременной смертностью от ХНИЗ, разрабатываются федеральные и региональные программы, направленные на борьбу с распространенными ХНИЗ, а также на их профилактику. Одной из задач данных программ является снижение смертности от острых сосудистых катастроф. Поэтому выявление закономерностей в динамике смертности от острого инфаркта миокарда (ОИМ) и острого нарушения мозгового кровообращения (ОНМК) в целях разработки профилактических мероприятий является одним из актуальных направлений в настоящее время.

В 2014 году были опубликованы результаты ретроспективного анализа 520 случаев больничной летальности, зарегистрированных с 2000 по 2004 годы в отделении реанимации Мытищинской клинической центральной районной больницы. Исследование проведено на базе ФГБОУ ВПО «Российский университет дружбы народов» (г. Москва). По результатам исследования было выявлено, что максимальный уровень летальности от ОНМК наблюдается в апреле-июне, а от ОИМ – в июле-сентябре и ноябре-январе [7].

Цель исследования

Выявить закономерности смертности от острого нарушения мозгового кровообращения (ОНМК) и острого инфаркта миокарда (ОИМ) в зависимости от месяца года, а также других параметров дат, содержащихся в базе смертности.

Материал и методы

Проведено исследование деперсонифицированной базы данных смертности населения Тюменской области (без автономных округов), содержащей 360 776 случаев смерти, зарегистрированных за период с 1999 по 2019 годы [6]. Анализ проводился при помощи языка программирования Python, а ряд вычислений – в Google таблицах [2, 1].

Из базы данных смертности в отдельные датафреймы были выделены все случаи смерти от острого нарушения мозгового кровообращения (28 334 случая) и от острого инфаркта миокарда (9390 случаев) [3].

Выявление закономерностей осуществлялось по имеющейся в базе данных информации при помощи языка программирования Python.

При проведении анализа было поставлено три основных задачи:

  1. Составить характеристику полученных датафреймов (баз данных):
  • рассчитать средний возраст умершего в днях и в годах (путем деления количества дней на 365,2425 – среднее количество дней в году по Григорианскому летоисчислению);
  • определить в исследуемом периоде день, в который было зарегистрировано максимальное количество умерших;
  • определить наиболее часто повторяющуюся дату рождения; распределить случаи по полу [2].
  1. Проанализировать датафрейм по месяцу смерти. Так как количество дней в каждом месяце – переменная величина, то в целях корректного сравнения был произведен расчет среднего количества умерших в сутки. Для учета високосных годов анализируемого периода для февраля был рассчитан коэффициент 28,23 дня.
  2. Оценить наличие других возможных закономерностей по имеющейся информации в датафреймах.

Результаты и их обсуждение

  1. Результаты, полученные при составлении характеристики датафреймов, представлены в таблице 1.

Как следует из полученных результатов, большую долю среди умерших от ОНМК составляют женщины (57,73%), а от ОИМ – мужчины (55,14%). Средний возраст умерших от ОНМК на 4 года, или на 1671 дней, меньше, чем возраст умерших от ОИМ.

  1. При анализе случаев смерти по месяцу года основным критерием выявления неблагоприятного периода был принят расчетный коэффициент «среднее количество умерших от сосудистых катастроф в сутки».

Динамика случаев смерти от ОНМК по месяцу смерти представлена в таблице 2, а от ОИМ – в таблице 3.

Необходимо отметить, что в анализируемом периоде наибольшее количество смертей в сутки было зарегистрировано в феврале, январе, мае и марте. Именно на эти месяцы приходятся наиболее популярные среди населения праздники («День защитника Отечества», «Новый год», «День

Победы», «Международный женский день»). Наименьшее количество умерших от ОНМК в сутки регистрировалось в июле и августе.

При анализе среднего количества умерших от ОИМ неблагоприятная ситуация отмечалась в мае, январе, марте, апреле и феврале (со средним количеством смертельных исходов 27 в сутки). То есть те же периоды (за исключением апреля), что и при ОНМК. В Тюменской области (без автономных округов) апрель – месяц, который приходится на начало дачного сезона и сельскохозяйственных работ. Поэтому можно предположить, что повышенная нагрузка при отсутствии должной физической подготовки приводит к развитию острого инфаркта миокарда.

Наименьшее количество умерших от ОИМ в сутки регистрировалось в августе и ноябре.

Необходимо отметить, что август является периодом с наименьшим среднесуточным количеством острых сосудистых катастроф.

  1. Дополнительно был проведен анализ по датам смерти с целью определения наиболее неблагоприятного периода с высоким уровнем смертности от ОНМК и ОИМ. Также проведен анализ смертности от сосудистых катастроф по месяцу рождения.

При анализе смертности от острого нарушения мозгового кровообращения был определен период с 21 января по 19 февраля, в котором среднее количество умерших составило 86 в сутки. Для острого инфаркта миокарда наиболее неблагоприятный период пришелся с 20 февраля по 20 марта – среднее количество умерших 28 в сутки.

Результаты анализа динамики случаев смерти по месяцу рождения от острого мозгового кровообращения приведены в таблице 4.

Полученные данные свидетельствуют об очень высокой предрасположенности к ОНМК людей, рожденных в январе, также к группе риска можно отнести рожденных в феврале, августе, сентябре и марте.

При анализе динамики смертности от ОИМ по месяцу рождения (табл. 5), можно сделать вывод об очень высокой предрасположенности к острым инфарктам миокарда людей, рожденных в январе, также к группе риска можно отнести рожденных в феврале, августе и марте.

Необходимо отметить, что в общей совокупности умерших от сосудистых катастроф в анализируемом периоде наиболее неблагоприятная ситуация регистрируется у людей, рожденных в январе, а также дублируются как в датафрейме умерших от ОНМК, так и умерших от ОИМ группы людей, рожденных в феврале, августе и марте.

Выводы

Итоги проведенного исследования представлены в таблице 6.

Полученные результаты (табл. 6) возможно использовать для разработки профилактических мероприятий, причем не только в сфере здравоохранения, но и в сфере социокультурного развития Тюменской области.

Своевременная профилактика стрессовых ситуаций и осложнений уже имеющихся заболеваний будет способствовать снижению уровня смертности от острых сосудистых катастроф, а, следовательно, и от болезней системы кровообращения.

_______________________________________________________________________

 

3 Методические рекомендации «Организация проведения диспансеризации и профилактических медицинских осмотров взрослого населения» (утв. Министерством здравоохранения Российской Федерации, 2013 г.). URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/70229844/

 

  1. Прохоренок Н.А., Дронов В.А. Python 3. Самое необходимое / Н.А. Прохоренок, В.А. Дронов. – 2-е изд. – С.-Петербург: БХВ-Петербург, 2019. – 608 с. – С. 11.
  2. Брынза Н.С., Нямцу А.М. Использование языка программирования Python в анализе смертности / Н.С. Брынза, А.М. Нямцу // Университетская медицина Урала. – 2020. – Т. 6. – № 4 (23). – С. 10–13.
  3. Нямцу А.М., Лебедева Д.И. Медицинская статистика в практическом здравоохранении / А.М. Нямцу, Д.И. Лебедева. – 2-е изд., откорректированное и доп. – Тюмень: ГАУ ТО МИАЦ, 2018. – 175 с. – С. 64–173.
  4. Нямцу А.М. Медицинская аналитика как метод оценки эффективности и прогнозирования работы медицинской организации / А.М. Нямцу // Университетская медицина Урала. – 2016. –Т. 2. –№ 2 (5). – С. 40–41.
  5. Роль медицинской аналитики в развитии системы здравоохранения Российской Федерации / А.М. Нямцу, Е.Ю. Юсупова, И.А. Аникина, Д.В. Фадеев // Российская Академия медицинских наук. Бюллетень Национального Научно-Исследовательского Института Общественного Здоровья. – 2013. – № 1. – С. 256–258.
  6. Статистика смертности в практическом здравоохранении / Н.С. Брынза, А.М. Нямцу, Е.Н. Иванова, Е.И. Салахова. – Тюмень, 2017. – С. 19–67.
  7. Сезонная, недельная и околосуточная динамика смертности от острого инфаркта миокарда и острого нарушения мозгового кровообращения / В.И. Торшин, А.Е. Северин, Н. Мансур // Медицинский вестник Башкортостана. – 2014. –Т. 9. – № 5. – С. 62–64.