Background.

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].

2. 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.
3. 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.

2. 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.

3. 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. Prokhorenok N.A., Dronov V.A. Python 3. Essentials / N.A. Prokhorenok, V.A. Dronov. – 2nd ed. – St. Petersburg: BHV-Petersburg, 2019. – 608 p. – P. 11. (in Russian).
2. Brynza N.S., Neamtsu A.M. Using the Python Programming Language in Mortality Analysis / N.S. Brynza, A.M. Neamtsu // Universitetskaya medicina Urala (University medicine of the Urals). – 2020. – Vol. 6. – № 4 (23). – P. 10–13. (in Russian).
3. Neamtsu A.M., Lebedeva D.I. Медицинская статистика в практическом здравоохранении / A.M. Neamtsu, D.I. Lebedeva. – 2nd ed., corrected and add. – Tyumen: GAU TO MIATS, 2018. – 175 p. – P. 64–173. (in Russian).
4. Neamtsu A.M. Medical analytics as a method for evaluating the effectiveness and forecasting the work of a medical organization / A.M. Neamtsu // Universitetskaya medicina Urala (University medicine of the Urals). – 2016. –Vol. 2. –№ 2 (5). – P. 40–41. (in Russian).
5. . The role of the medical analytics in the development of the health care system in the Russian Federation / A.M. Neamtsu, E.Yu. Yusupova, I.A. Anikina, D.V. Fadeev // Byulleten` Nacional`nogo nauchno-issledovatel`skogo instituta obshhestvennogo zdorov`ya imeni N.A. Semashko (Bulletin of Semashko National Research Institute of Public Health). – 2013. –№ 1. – P. 256–258. (in Russian).
6. Статистика смертности в практическом здравоохранении / N.S. Brynza, A.M. Neamtsu, E.N. Ivanova, E.I. Salakhova. – Tyumen, 2017. – P. 19–67. (in Russian).
7. Seasonal, weekly and daily dynamics of mortality from acute myocardial infarction and acute violations of cerebral circulation / V.I. Torshin, A.E. Severin, N. Mansur // Medicinskij vestnik Bashkortostana (Bashkortostan Medical Journal). – 2014. –Vol. 9. – № 5. – P. 62–64. (in Russian).