В ДВФУ выяснили, как регионы России влияют друг на друга по уровню заболеваемости туберкулезом
Исследователи лаборатории анализа данных и прикладных эконометрических исследований Школы экономики и менеджмента Дальневосточного федерального университета смоделировали показатели заболеваемости населения туберкулезом в регионах России. Предварительные результаты показали, что увеличение туберкулеза в определенных регионах связано с ростом заболеваемости в соседних областях.
Исследование опубликовано в журнале «Теория и практика общественного развития». Как сообщили ученые ДВФУ, в 2021 году показатель заболеваемости туберкулеза составлял 30,2 человек на каждые 100 тысяч населения в России. При этом наблюдается достаточно большая вариация этого показателя между регионами. В пятерку регионов с наиболее высоким значением такого показателя входят: Чукотский автономный округ (149,4), Республика Тыва (118,4), Кемеровская область — Кузбасс (69,1), Еврейская автономная область (68,4) и Приморский край (66,8).
При этом есть регионы, где уровень заболеваемости составляет менее 10 человек. Например, Рязанская область (10,4) и Вологодская область (10,3). В период с 2016 по 2021 годы во всех регионах страны наблюдалось снижение показателей заболеваемости (максимальное снижение в Рязанской области в размере 68 процентов). В период с 2019 по 2021 год сразу в трех регионах наблюдался прирост заболеваемости, а по итогам 2021 года сразу в 22 регионах России наблюдался прирост (в Республике Тыва сразу на 47 процентов).
В качестве внутрирегиональных факторов, влияющих на показатели заболеваемости, ученые рассмотрели долю лиц пожилого возраста, долю городского населения, склонность к преступности, соотношение мужчин и женщин, коэффициент демографической нагрузки, разводимость, обеспеченность врачами, число больничных коек, долю бедных, безработицу, реальные доходы на душу населения, уровень образованности и загрязнение воздуха.
Также исследователи рассмотрели уровень заболеваемости в период с 2012 по 2020 годов. Они выявили, что туберкулеза в соседних регионах на одного человека приводит к росту заболеваемости в любом другом регионе в среднем на 0,8 человек . При этом рано судить о том, является ли данная связь причиной или следствием.
В простых моделях увеличение доли лиц пожилого возраста на один процент в регионе приводит к снижению показателя заболеваемости на 1,2 человека на 100 тысяч населения. Более продвинутые модели показывают, что увеличение доли лиц пожилого возраста на один процент в регионе приводит к увеличению показателя заболеваемости на 4,7 человека на 100 тысяч населения. Однако для однозначной идентификации причинной связи нужно использовать дополнительные техники, например, квазиэкспериментальные методы.
«Полученные результаты имеют важное значение, когда необходимо объяснить, почему именно в регионе наблюдается тот или иной показатель заболеваемости. Например, для того, чтобы сформировать региональную программу, направленную на ее снижение. Очевидно, что формирование оптимального набора мероприятий в соответствующей государственной программе должно в первую очередь определяться тем, какие факторы в большей степени и являются ключевыми в конкретном регионе.
Одни и те же мероприятия могут быть эффективными, если существенен вклад таких переменных, как пол, образование, безработица и совершенно неэффективными, если все дело в возрасте, образовании и экологии. Фактически подобные модели являются необходимым элементом формирования адресной политики в соответствующих направлениях, как в части формирования новых программ, так и анализа неэффективности уже реализованных», — отметил руководитель Лаборатории анализа данных и прикладных эконометрических исследований ШЭМ ДВФУ Артур Нагапетян.
Для снижения уровня заболеваемости ученые предлагают применять современные технологии мониторинга данных в реальном времени. Например, для выявления очагов заражения использовать обезличенные микроданные — передвижение и места посещения уже зараженных лиц. Научная работа подготовлена при поддержке проекта «Пространственно-авторегрессионный анализ показателей заболеваемости по направлениям заболеваний в регионах РФ» Фонда целевого капитала ДВФУ.
Отметим, исследование проводилось на платформе «Медстатан», которую создали в 2021 году в ШЭМ ДВФУ. Она предназначена для анализа заболеваемости в регионах, выявления причин и принятия решений для исправления ситуации на основе данных. «Медстатан» использует обезличенные данные медицинских информационно-аналитических центров, информсистемы «Демография», операторов связи и Росстата.
На основе этого пользователи могут получить информацию, какие болезни требуют наибольшего внимания в регионе, почему наблюдается тот или иной уровень заболеваемости и как он определяется наблюдаемыми факторами. Помимо социально-экономических, демографических и эколого-гигиенических факторов учитывается влияние соседних регионов, историко-культурные особенности и география.
Telegram 
Дзен 
VK Согласно американским СМИ, небольшая часть модуля МКС «Звезда» больше не будет использоваться космонавтами. Причиной якобы стала невозможность ликвидировать утечки воздуха в ней, несмотря на попытки, предпринятые «Роскосмосом» 5 июня 2026 года.
Сегодня на здоровье человека влияет множество факторов одновременно: загрязненный воздух, некачественная питьевая вода, вредные производственные условия. Для их оценки существуют различные рейтинги и шкалы опасности, например, качества городской среды. Чтобы создать такие инструменты, используют статистику и машинное обучение. Однако эти методы только выдают цифру — например, вероятность заболевания, — но не объясняют, с чем именно это связано. В результате специалисты не могут точно определить, на какой именно фактор воздействовать в первую очередь, чтобы устранить главный источник вреда. Ученые Пермского Политеха разработали уникальную математическую модель, которая позволяет оценивать совокупный риск от нескольких факторов и выявлять главный источник вреда для здоровья. Проверка показала, что точность прогнозов достигает 92-95%. Модель утверждена Роспотребнадзором и может использоваться для планирования профилактических мероприятий — от очистки воды до модернизации условий труда.
Ученые НовГУ проанализировали 68 научных работ о жевательных мышцах и обнаружили, что у каждого четвертого они устроены нестандартно. Это меняет подход к лечению бруксизма и хронических болей в лице.
Согласно американским СМИ, небольшая часть модуля МКС «Звезда» больше не будет использоваться космонавтами. Причиной якобы стала невозможность ликвидировать утечки воздуха в ней, несмотря на попытки, предпринятые «Роскосмосом» 5 июня 2026 года.
Биологи впервые составили глобальную цифровую карту подземных микоризных сетей (грибных систем, связывающих корни растений) нашей планеты. Выяснилось, что общая протяженность этих невидимых нитей составляет около 110 квадриллионов километров — эквивалентно одной десятой части звездного диска Млечного Пути. Эти скрытые структуры играют фундаментальную роль в поддержании наземных экосистем и глобальной регуляции климата.
Исследователи НИУ ВШЭ и МГУ доказали универсальный закон, описывающий время исчезновения популяций в случайной среде. Анализ эволюции ветвящихся процессов — сложных вероятностных систем — показал, что вне зависимости от изначального числа особей процесс вымирания подчиняется строгим математическим закономерностям.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
Вначале Reuters опубликовал статью о взаимоотношениях SpaceX и Пентагона, которую миллиардер --- традиционно для его отношений с этим изданием — назвал фейком. Опровергая ее тезисы, он обнародовал информацию, не представленную ранее публично.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно