ANALYSIS OF FACTORS ASSOCIATED WITH THE INCIDENCE OF TUBERCULOSIS IN THE RESIDENT POPULATION OF MOSCOW IN 2010-2014

Full Text

Введение Заболеваемость и распространенность туберкулеза в России снижаются с 2000 г. со скоростью около 7% в год. В 2014 г. показатель регистрируемой заболеваемости туберкулезом снизился до 59,5 на 100 тыс. населения, а распространенность - до 137,3 на 100 тыс. населения [1, 2]. Для эффективного планирования борьбы с туберкулезом важно знать факторы, оказывающие влияние на уровень заболеваемости и распространенности туберкулеза. В городах России проживает 74% населения. Москва - крупнейший город России с постоянным населением свыше 12 млн человек (более 8% населения России) и 3-3,5 млн приезжими из других субъектов РФ и иностранными гражданами, прибывшими из других государств (прежде всего из стран Средней Азии и Кавказа). Заболеваемость туберкулезом в Москве - одна из самых низких в стране, в 2014 г. она составляла 28,1 случая на 100 тыс. населения. Заболеваемость туберкулезом постоянного населения города в том же году составила 16 на 100 тыс. Более 40% впервые выявленных случаев приходилось на долю непостоянных жителей города. Темп снижения заболеваемости постоянных жителей Москвы составляет примерно 5% в год [1]. Москва состоит из 146 районов и муниципальных образований (далее - «районов») с населением от 26 тыс. до 250 тыс. Численность населения и другие характеристики этих районов приведены в табл. 1 и 2. Заболеваемость туберкулезом различается между районами в 6 раз (табл. 3). Какие факторы определяют эти различия? Факторы, влияющие на развитие и распространение инфекционных заболеваний, можно разделить на три группы: - факторы, связанные с особенностями возбудителя (например, лекарственная устойчивость, контагиозность); - факторы, связанные с мишенью (возраст, пол, профессия, этническая принадлежность); - факторы, связанные со средой обитания (уровень загрязнений, плотность населения, качество питания и др.). Вторую и третью группы факторов изучает экоэпидемиология, которая включает социальную и популяционную эпидемиологию [3]. Наша работа посвящена исследованию влияния социально-экономических и демографических (т. е. популяционных) факторов на заболеваемость туберкулезом в Москве. Известно, что заболеваемость туберкулезом связана с уровнем доходов, образования, качеством питания, обеспеченностью благоустроенным жильем, наличием работы и другими факторами [4]. Эта связь основана на результатах исследований, показавших, что плохие условия жизни и стрессы приводят к ослаблению иммунной защиты и более высокой частоте заболевания туберкулезом. Именно поэтому территории, население которых имеет более низкие социально-экономические показатели, чаще всего характеризуются более высокой заболеваемостью туберкулезом. В исследовании [5] было показано наличие значимых корреляций между заболеваемостью и такими характеристиками, как уровень образования, уровень дохода, доля пожилых людей. В работе [6] методом пошаговой регрессии анализировали зависимость заболеваемости туберкулезом в 48 штатах США от двух обобщенных предикторов - социального капитала (зависит от 14 показателей) и характеристики бедности (процента населения штата с доходом ниже уровня бедности). Для количественной оценки влияния факторов на заболеваемость используют несколько подходов. Это оценка кратности увеличения частоты заболевания при наличии фактора риска [7, 8], расчет коэффициентов корреляции Пирсона и построение регрессионных уравнений методом пошаговой регрессии [9, 10]. Метод оценки риска эффективен для анализа качественных факторов. Этот метод, как и метод ранговой корреляции, не требует нормальности распределения факторов и позволяет анализировать небольшие выборки. Если факторы имеют численное выражение (например, возраст, доход, доля населения, принадлежащего к определенным группам), использование коэффициентов корреляции Пирсона и регрессионных уравнений позволяет не только обнаружить связь между факторами и заболеваемостью, но и оценить силу этой связи. Пошаговый метод построения регрессионного уравнения позволяет также выделить из исходного набора комбинацию факторов, наиболее сильно связанных с заболеваемостью, и получить количественную меру силы связи - коэффициент детерминации1. Материалы и методы Исследование проведено на основе информации о лицах с впервые выявленным туберкулезом, зарегистрированных за пятилетний период с 2010 по 2014 г., полученной из базы данных, разработанной и поддерживаемой ГБУЗ «Московский городской научно-практический Центр борьбы с туберкулезом» ДЗМ [11]. Информация включала пол, возраст и адрес регистрации. В целом база данных содержит информацию о 43 628 пациентах, болевших туберкулезом в 2010-2014 гг. Из них 14 307 - впервые выявленные больные, проживающие постоянно на территории Москвы и состоящие на учете в тубдиспансерах. Из них у 6007 пациентов диагноз был подтвержден бактериоскопией и/или культуральным исследованием. Из них 5218 (87% всех впервые выявленных постоянных жителей с бактериовыделением) имели адреса проживания, которые были геокодированы и отнесены к одному из рассмотренных 107 районов г. Москвы. Данные этих 5218 пациентов в деперсонифицированном виде (без указания ФИО и номера квартиры) были использованы для анализа в этом исследовании. Данные о мигрантах содержали информацию о 8389 впервые выявленных в 2010-2014 гг. больных, из которых с лабораторноподтвержденным бактериовыделением были 2793 пациента, в том числе указавших реальный адрес регистрации/проживания, находящийся на территории г. Москвы, - 1546, что составляет 55% всех впервые выявленных мигрантов с бактериовыделением. Данные этих 1546 пациентов были использованы в настоящем исследовании. Адреса регистрации больных были геокодированы с помощью веб-сервиса геокодирования ООО «Яндекс» [12]. Полученные координаты были отнесены к одному из районов с использованием границ районов [13]. Из 146 районов, входивших в состав г. Москвы в 2010-2014 гг., часть вошла в состав города в ходе реформы 2011-2012 гг. и имеет плотность населения и условия жизни, значительно отличающиеся от «традиционных» районов. Именно поэтому мы выделили 107 районов, находящихся полностью (105) или частично (2) внутри МКАД. Используя информацию о количестве впервые выявленных случаев заболевания туберкулезом и численности населения районов, можно оценить заболеваемость на 100 000 постоянного населения. Зарегистрированная в 2010-2014 гг. заболеваемость постоянного населения была усреднена за 5 лет. Так же вычисляли и усредняли стандартизованную частоту регистрации впервые выявленных бактериовыделителей (СЧРВВБ)2 - относительную заболеваемость, стандартизованную на половозрастную структуру населения района в соответствующем году. Это отношение наблюдаемого числа случаев к ожидаемому, где ожидаемое число случаев вычисляют на основе половозрастного распределения заболеваемости во всей Москве, приведенного к половозрастной структуре района. Использование этого показателя позволяет учесть влияние на заболеваемость различий в половозрастной структуре населения районов. СЧРВВБ также была усреднена за 2010-2014 гг. Важный эпидемиологический показатель - плотность населения. Для оценки этой характеристики мы использовали отношение численности населения района к площади жилой застройки. Площадь жилой застройки оценивали по данным классификации площадей, полученным из проекта OpenStreetMaps и охватывающим более 95% территории города. Доля жилой застройки варьировала от 5 до 85% площади района. Для удобства интерпретации результатов регрессионного анализа все переменные, используемые для регрессии, были нормированы - приведены к нулевому среднему и единичной дисперсии по формуле: Xstd = (X-¯¯¯¯X)/σ(X). Пошаговую регрессию проводили с условием включения переменных p < 0,05 и условием исключения p > 0,1. В качестве зависимых переменных рассматривали два показателя. Первый - зарегистрированная заболеваемость3 среди постоянных жителей. Второй - относительная стандартизованная заболеваемость (СЧРВВБ). В качестве веса при регрессии использовали численность населения района. Результаты Предварительные расчеты показали, что при обработке данных по заболеваемости за один год процедура пошагового анализа не выделяет значимых связей заболеваемости с социально-экономическими характеристиками районов. Коэффициент детерминации для уравнений с тремя наиболее значимыми предикторами варьировал от 0,15 до 0,21. О неустойчивости выделенных зависимостей свидетельствовало то, что за разные годы наиболее коррелированными оказывались разные социально-экономические характеристики. Учитывая также то, что значения многих социально-экономических характеристик определяли по данным переписи 2010 г., мы решили усреднить заболеваемость за период 2010-2014 гг. и строить регрессионное уравнение для средней заболеваемости за 5 лет. Получающиеся уравнения описывали существенно бо́льшую часть дисперсии заболеваемости, чем уравнения, построенные по данным одного года (сравнить R табл. 4 и 5). Для оценки устойчивости найденного таким образом набора предикторов использовали метод «складного ножа» [17]: из данных для 107 районов многократно случайным образом исключали данные для 11 (10%) районов и проводили пошаговую регрессию. Результаты этих расчетов показали, что приведенные в табл. 5 предикторы выделялись в 98% (доля семей, получающих субсидии на оплату ЖКУ) и 80% (мужчины в возрасте 80-89 лет, доля от всего населения) экспериментов. Таким образом, из показателей, приведенных в табл. 2, были выбраны эти два показателя. Факторы, приведенные в табл. 4, установлены в результате пошагового линейного регрессионного анализа связей показателей заболеваемости и социально-экономических характеристик населения районов. В табл. 5 приведены величины коэффициентов корреляции (R) между показателями заболеваемости туберкулезом и некоторыми социально-демографическими показателями, необходимые для интерпретации полученных результатов. Обсуждение Задача данного исследования - поиск социально-экономических показателей, определяющих различия в уровнях заболеваемости туберкулезом между районами Москвы. Основной результат работы - обнаружение достоверной связи заболеваемости туберкулезом с двумя характеристиками: долей малообеспеченного населения и долей мужчин в возрасте 80-89 лет. Доля малообеспеченного населения - предиктор заболеваемости туберкулезом во многих социально-эпидемиологических исследованиях с начала ХХ в. Вторая характеристика - доля мужчин в возрасте 80-89 лет - несколько неожиданная. Дело в том, что в ряде исследований увеличение в популяции доли мужчин старшего возраста коррелировало с увеличением заболеваемости туберкулезом [5]. Такую зависимость объясняли тем, что пожилые мужчины имеют более низкие доходы, худшее питание, чаще курят и злоупотребляют алкоголем. В нашем случае увеличение доли пожилых мужчин коррелирует со снижением заболеваемости туберкулезом (коэффициент корреляции между средней заболеваемостью на 100 тыс. за 2010-2014 гг. и долей мужчин в возрасте 80-89 лет в популяции R = -0,40, p < 0,001). Возможное объяснение этой зависимости связано с социально-экономическими процессами в России в 1990-х годах. С демографической точки зрения период конца 1980-х - первой половины 1990-х годов характеризовался значительным ростом смертности взрослого населения, особенно среди мужчин старше 30 лет [19]. Основной причиной увеличения смертности было резкое ухудшение социально-экономических условий. Прирост смертности был выше среди работников физического труда и рабочих [20], в группах населения с низким уровнем образования [21]. Эти данные позволяют предположить, что отрицательная корреляция между долей мужчин в возрасте 80-89 лет и заболеваемостью туберкулезом отражает различия уровня социального статуса населения и социальной благополучности района. Отрицательную корреляцию с заболеваемостью наблюдают и для долей мужчин в соседних возрастных группах, но несколько меньше по абсолютной величине (данные не показаны). Подтверждение такой интерпретации - достоверная отрицательная корреляция между рыночной стоимостью квадратного метра жилья и заболеваемостью туберкулезом, так как социальная благополучность среды служит важным фактором цены (см. табл. 5). Какие механизмы реализуют влияние этих факторов на заболеваемость туберкулезом? В динамике туберкулеза выделяют две стадии: инфицирование, приводящее к латентной инфекции, и переход латентной инфекции в активную фазу - заболевание туберкулезом. Частоту инфицирования определяют частотой эффективных контактов с бактериовыделителями, она зависит от плотности жителей на территории административных единиц. Остальные социальные, экономические и другие факторы влияют прежде всего на состояние защитных систем организма [18]. Установлено, что тяжелые бытовые условия, плохое питание, недостаточная социальная и личностная поддержка приводят к периодическому или постоянному угнетению иммунной защиты, что становится причиной активации латентной инфекции микобактериями [22, 23]. Зависимость заболеваемости туберкулезом от плотности населения описана в ряде работ [18, 24]. Обработка данных по Москве не выявила значимой зависимости СЧРВВБ от плотности населения на территории жилой застройки района (R = 0,08, p = 0,44). Существенное влияние социально-экономических факторов на заболеваемость туберкулезом (коэффициент детерминации регрессионного уравнения R2 = 0,4) и отсутствие корреляции заболеваемости постоянных жителей и плотности населения позволяют предположить, что основным механизмом появления новых случаев бактериовыделения является ослабление иммунной защиты и активация латентной инфекции. Значительную долю среди впервые выявленных больных туберкулезом составляют лица, не являющиеся постоянными жителями Москвы, доля таких больных в 2014 г. составляла 43%, или 1466 больных (2013 г. - 44,3%, или 1696 больных) [1, с. 22]. Заболеваемость этой категории больных может оказывать влияние на заболеваемость постоянных жителей. Для количественной оценки этого влияния число случаев заболевания непостоянных жителей района делили на численность постоянного населения. Полученную величину сравнивали с заболеваемостью постоянных жителей района. Такое сравнение имеет смысл, так как в Москве отсутствуют значительные анклавы с повышенной концентрацией мигрантов. Именно поэтому для оценки связи заболеваемости постоянных и непостоянных жителей мы можем использовать коэффициент корреляции между заболеваемостью постоянных жителей и заболеваемостью непостоянных, рассчитанной на 100 тыс. постоянных жителей района. Расчеты показали отсутствие корреляции между этими двумя характеристиками заболеваемости (R = 0,01, см. табл. 5). Данный результат не исключает влияния плотности источников инфекции из числа непостоянных жителей на скорость инфицирования постоянных жителей. Однако это влияние может проявиться только спустя несколько лет при активации латентной инфекции. Заключение В результате анализа влияния социально-экономических факторов на стандартизованную частоту регистрации впервые выявленных бактериовыделителей установлено, что в Москве ведущими факторами служат доля населения, получающая социальное пособие на оплату жилья, и относительная доля мужчин старше 80 лет. Указанные факторы объясняют примерно 40% дисперсии средней за 2010-2014 гг. частоты регистрации впервые выявленных бактериовыделителей между 107 районами Москвы (R = 0,64). С содержательной точки зрения первый фактор служит характеристикой материальной обеспеченности жителей района, второй - характеристикой социальной благополучности жителей района, уровня образования, доступности различных форм медицинской и социальной поддержки, величины социального капитала. На заболеваемость не влияют плотность населения района, заболеваемость мигрантов, зарегистрированных в районе. Именно поэтому можно предположить, что основной механизм появления впервые выявленных бактериовыделителей - активация латентной инфекции, а основная причина - ослабление иммунной защиты в результате действия социально-экономических факторов. Этот результат будет использован при описании зависимости параметров моделей динамики заболеваемости туберкулезом от социально-экономических характеристик населения.

About the authors

Arseniy S. Karkach

Institute of Numerical Mathematics

Email: Arseny@mail.ru
MD, PhD, senior researcher of the Institute of Numerical Mathematics, 8, Gubkina str., Moscow, 119333, Russian Federation 8, Gubkina str., Moscow, 119333, Russian Federation

A. A Romanyukha

Institute of Numerical Mathematics; M.V. Lomonosov Moscow State University

Email: eburg101@mail.ru
8, Gubkina str., Moscow, 119333, Russian Federation; 1, Leninskie Gory, Moscow, 119991, Russian Federation

S. E Borisov

Moscow City Scientific and Practical Center for Tuberculosis Control

Email: sebarsik@gmail.com
10, Stromynka str., Moscow, 107014, Russian Federation

E. M Belilovskiy

Moscow City Scientific and Practical Center for Tuberculosis Control

Email: belilo5@mail.ru
10, Stromynka str., Moscow, 107014, Russian Federation

T. E Sannikova

Institute of Numerical Mathematics

Email: te_san@yahoo.com
8, Gubkina str., Moscow, 119333, Russian Federation

K. K Avilov

Institute of Numerical Mathematics

Email: kkavilov@gmail.com
8, Gubkina str., Moscow, 119333, Russian Federation

References

Supplementary files