Введение

rfhealth

Здравоохранение Российской Федерации

Health care of the Russian Federation

0044-197X2412-0723

Federal Scientific Center of Hygiene named after F.F. Erisman

10.47470/0044-197X-2024-68-6-449-458

okeywi

rfhealth-1731

Research Article

ОРГАНИЗАЦИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

HEALTH CARE ORGANIZATION

Методы комплексной оценки общественного здоровья в связи с факторами среды обитания на основе использования интегральных показателей. Описательный обзор (сообщение 1)

Methods for complex population health evaluation in relation to environmental factors based on use of integral indices. Descriptive review (Report 1)

https://orcid.org/0000-0003-0135-7258

Онищенко

Геннадий Григорьевич

Onishchenko

Gennadiy G.

Доктор мед. наук, профессор, академик РАН, зам. президента ФГБУ «Российская академия образования», 119121, Москва, Россия; зав. кафедрой экологии человека и гигиены окружающей среды ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), 119991, Москва, Россия

e-mail: journal@fcrisk.ru

DSc (Medicine), Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences, Deputy President of the Russian Academy of Education, Moscow, 119121, Russian Federation; Head of the Department of Human Ecology and Environmental Hygiene, I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University), Moscow, 119991, Russian Federation

e-mail: journal@fcrisk.ru

journal@fcrisk.ru

https://orcid.org/0000-0003-2356-1145

Зайцева

Нина Владимировна

Zaitseva

Nina V.

Доктор мед. наук, профессор, академик РАН, науч. руководитель ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Роспотребнадзора, 614045, Пермь, Россия

e-mail: znv@fcrisk.ru

DSc (Medicine), Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences, Scientific Director of the Federal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management Technologies, Perm, 614045, Russian Federation

e-mail: znv@fcrisk.ru

znv@fcrisk.ru

https://orcid.org/0000-0002-2534-5713

Клейн

Светлана Владиславовна

Kleyn

Svetlana V.

Доктор мед. наук, доцент, профессор РАН, зав. отделом системных методов санитарно-гигиенического анализа и мониторинга ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Роспотребнадзора, 614045, Пермь, Россия

e-mail: kleyn@fcrisk.ru

DSc (Medicine), Associate Professor, Professor of the Russian Academy of Sciences, Head of the Department of Sanitary and Hygienic Analysis and Monitoring Systemic Methods of the Federal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management Technologies, Perm, 614045, Russian Federation

e-mail: kleyn@fcrisk.ru

kleyn@fcrisk.ru

https://orcid.org/0000-0002-4755-8306

Глухих

Максим Владиславович

Glukhikh

Maxim V.

Канд. мед. наук, ст. науч. сотр. отдела системных методов санитарно-гигиенического анализа и мониторинга ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Роспотребнадзора, 614045, Пермь, Россия

e-mail: gluhih@fcrisk.ru

PhD (Medicine), senior researcher at the Department of Sanitary and Hygienic Analysis and Monitoring Systemic Methods of the Federal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management Technologies, Perm, 614045, Russian Federation

e-mail: gluhih@fcrisk.ru

gluhih@fcrisk.ru

ФГБУ «Российская академия образования»; ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский университет)РоссияRussian Academy of Education; I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)Russian Federation

ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человекаРоссияFederal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management TechnologiesRussian Federation

2024

25122024

686449458

2024

Онищенко Г.Г., Зайцева Н.В., Клейн С.В., Глухих М.В.

Onishchenko G.G., Zaitseva N.V., Kleyn S.V., Glukhikh M.V.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.

https://www.rfhealth.ru/jour/article/view/1731

Введение

Введение. Структурные изменения в показателях здоровья населения и рисков, создаваемых изменением комплексов приоритетных факторов среды обитания, привели к закономерной необходимости создания интегральных метрик уровней общественного здоровья с возможностями их прогнозирования при различных ситуациях.

Цель исследования — описание показателей здоровья населения, используемых при его комплексных оценках.

Материалы и методы

Материалы и методы. Настоящее исследование представляет собой нарративный обзор научной литературы. Поиск научной литературы проводился по реферативным базам данных (SCOPUS, WoS), поисковой системе PubMed без ограничений по времени публикации. Анализировали две группы показателей: одномерные и показатели, основанные на таблицах смертности.

Результаты

Результаты. Выявлены характерные преимущества и недостатки для каждого вида показателей, касающиеся возможностей межгрупповых или межпопуляционных оценок, учёта комплексности и связанности факторов различной природы, использования современных концепций здоровья с учётом выраженных социальных ориентаций. Показано, что, несмотря на имеющиеся значимые методологические наработки в данном направлении, концепции, интегральные показатели здоровья населения по-прежнему совершенствуются, в том числе благодаря междисциплинарному подходу, использованию теории сложных систем, современным возможностям в области вычислительных систем.

К ограничениям исследования относятся отсутствие жёстко детерминированной структурированной стратегии поиска. Результаты исследования носили качественный (описательный) характер с элементами сравнения/сопоставления, не предполагая количественные оценки.

Заключение

Заключение. Результаты выполненного обзора научной литературы позволили установить наиболее релевантные интегральные показатели общественного здоровья населения среди одномерных показателей и показателей, основанных на методах оценки ожидаемой продолжительности жизни; оценить обоснованность их структурных компонентов и сформулировать вывод о социальной направленности оценок здоровья населения, продолжительности и качества жизни, комплексности/многомерности учёта их составляющих, необходимости определения справедливости распределения ресурсов при установленном бремени болезней в отдельных группах населения.

Соблюдение этических стандартов. Для проведения данного исследования не требовалось заключения комитета по биомедицинской этике (исследование выполнено на общедоступных данных официальной статистики).

Участие авторов

Участие авторов: Онищенко Г.Г. — концепция и дизайн исследования, редактирование, утверждение окончательного варианта статьи;Зайцева Н.В. — концепция и дизайн исследования, редактирование, утверждение окончательного варианта статьи; Клейн С.В. — редактирование, написание текста, утверждение окончательного варианта статьи; Глухих М.В. — сбор и обработка материала, редактирование, написание текста, утверждение окончательного варианта статьи. Все соавторы — утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи.

Финансирование

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.

Конфликт интересов

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.

Поступила 12

Поступила 12.09.2024 / Принята к печати 03.10.2024 / Опубликована 28.12.2024

Introduction

Introduction. Structural changes detected in indices of population health and risks created by changes in priority environmental factors resulted in natural necessity to create integral valuations of population health that can be predicted under various circumstances.

The purpose of the study was the description of the population health indices used in its complex evaluations.

Materials and methods

Materials and methods. This paper is a narrative review of available research literature. Relevant literature sources were sought in reference databases (SCOPUS, WoS), and PubMed search system without any limitations as regards time of publication. Two groups of indices were analyzed: one-dimensional ones and those based on mortality tables.

Results

Results. Advantages and drawbacks typical for each measure types were established as regards a possibility to perform intergroup or inter-population evaluations; taking into account complexity and interrelations between various factors; use of contemporary concepts of health taking into account the expressed social orientations. Despite many available methodological developments in the sphere, integral population health indices are still being developed, among other things, due to interdisciplinary approaches, use of the complex systems theory, and up-to-date opportunities provided by computational systems.

Limitations include the lack of any strictly determined search strategy. The research results are considered qualitative (descriptive) with some elements of comparison and do not provide any quantitative estimations.

Conclusions

Conclusions. The results obtained by analysis of the accomplished literature allowed establishing the most relevant integral measures of population health among one-dimensional ones and those based on LEB assessment techniques and estimating whether their structural components were well-grounded. A conclusion was also made that any health evaluations, life expectancy, and life quality have certain social orientation and their multidimensional components should be taken into account in all their complexity. It is necessary to determine whether resources are allocated justly given the established burden of disease in specific population groups.

Compliance with ethical standards. The study does not require the approval of a biomedical ethics committee of other documents (the study was performed using publicly available official statistics).

Contribution of the authors: Onishchenko G.G. — study concept and design, editing, approval of the final version of the article; Zaitseva N.V. — study concept and design, editing, approval of the final version of the article; Kleyn S.V. — editing, writing the text, approval of the final version of the article; Glukhikh M.V. — editing, writing the text, approval of the final version of the article, collection and processing material, writing the text. All authors are responsible for the integrity of all parts of the manuscript and approval of its final version.

Acknowledgment

Acknowledgment. The study had no sponsorship.

Conflict of interest

Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.

Received

Received: September 12, 2024 / Accepted: October 3, 2024 / Published: December 28, 2024

здоровье населениясреда обитанияфакторы среды обитаниядетерминанты здоровьяожидаемая продолжительность жизниинтегральные показатели здоровья

population healthliving environmentliving environment factorshealth determinantslife expectancyintegrated health indices

References1

Kirk D. Demographic transition theory. Popul. Stud. (Camb.). 1996; 50(3): 361–87. https://doi.org/10.1080/0032472031000149536

Omran A.R. The epidemiologic transition: a theory of the epidemiology of population change. Milbank Mem. Fund Q. 1971; 49(4): 509–38.

Geels F.W. The hygienic transition from cesspools to sewer systems (1840–1930): The dynamics of regime transformation. Res. Policy. 2006; 35(7): 1069–82. https://doi.org/10.1016/j.respol.2006.06.001

General Assembly. Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development. Resolution A/RES/70/1. United Nations; 2015. Available at: https://un.org/en/development/desa/population/migration/generalassembly/docs/globalcompact/A_RES_70_1_E.pdf

Escovitz G.H. The health transition in developing countries: a role for internists from the developed world. Ann. Intern. Med. 1992; 116(6): 499. https://doi.org/10.7326/0003-4819-116-6-499

Goldman D. The economic promise of delayed aging. Cold Spring Harb. Perspect. Med. 2015; 6(2): a025072. https://doi.org/10.1101/cshperspect.a025072

Karn M., Sharma M. Climate change, natural calamities and the triple burden of disease. Nat. Clim. Chang. 2021; (11): 796–7. https://doi.org/10.1038/s41558-021-01164-w

Li Z., Shi J., Li N., Wang M., Jin Y., Zheng Z.J. Temporal trends in the burden of non-communicable diseases in countries with the highest malaria burden, 1990–2019: Evaluating the double burden of non-communicable and communicable diseases in epidemiological transition. Global Health. 2022; 18(1): 90. https://doi.org/10.1186/s12992-022-00882-w

GBD 2019 Diseases and Injuries Collaborators. Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet. 2020; 396(10258): 1204–22. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30925-9

Life Expectancy by Country 2024. United Nations population estimates and projections, United Nations. Available at: https://worldpopulationreview.com/country-rankings/life-expectancy-by-country

Ho J.Y., Hendi A.S. Recent trends in life expectancy across high income countries: retrospective observational study. BMJ. 2018; 362: k2562. https://doi.org/10.1136/bmj.k2562

Hiam L., Harrison D., McKee M., Dorling D. Why is life expectancy in England and Wales ‘stalling’? J. Epidemiol. Community Health. 2018; 72(5): 404–8. https://doi.org/10.1136/jech-2017-210401

Fries J.F. Aging, natural death, and the compression of morbidity. N. Engl. J. Med. 1980; 303(3): 130–5. https://doi.org/10.1056/NEJM19800717303030

Hubert H.B., Bloch D.A., Oehlert J.W., Fries J.F. Lifestyle habits and compression of morbidity. J. Gerontol. A. Biol. Sci. Med. Sci. 2002; 57(6): M347–51. https://doi.org/10.1093/gerona/57.6.M347

Stallard E. Compression of morbidity and mortality: new perspectives. N. Am. Actuar. J. 2016; 20(4): 341–54. https://doi.org/10.1080/10920277.2016.1227269

Höhn A., Lomax N., Rice H., Angus C., Brennan A., Brown D., et al. Estimating quality-adjusted life expectancy (QALE) for local authorities in Great Britain and its association with indicators of the inclusive economy: a cross-sectional study. BMJ Open. 2024; 14(3): e076704. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2023-076704

Jung Y.S., Kim Y.E., Ock M., Yoon S.J. Trends in Healthy Life Expectancy (HALE) and disparities by income and region in Korea (2008–2020): Analysis of a nationwide claims database. J. Korean Med. Sci. 2024; 39(6): e46. https://doi.org/10.3346/jkms.2024.39.e46

Hosokawa R., Ojima T., Myojin T., Aida J., Kondo K., Kondo N. Estimating health expectancy in japanese communities using mortality rate and disability prevalence. JMA J. 2024; 7(1): 21–29. https://doi.org/10.31662/jmaj.2023-0058

Sandoval M.H., Portaccio M.E.A., Albala C. Ethnic differences in disability-free life expectancy and disabled life expectancy in older adults in Chile. BMC Geriatr. 2024; 24(1): 116. https://doi.org/10.1186/s12877-024-04728-5

Jena D., Swain P.K., Tripathy M.R., Sarangi P.K. Statistical modeling and estimating number of healthy life years lost and healthy life expectancy in India, 2000–2019. Aging Med. (Milton). 2023; 6(4): 435–45. https://doi.org/10.1002/agm2.12269

Espinoza M.A., Severino R., Balmaceda C., Abbott T., Cabieses B. The socioeconomic distribution of life expectancy and healthy life expectancy in Chile. Int. J. Equity Health. 2023; 22(1): 160. https://doi.org/10.1186/s12939-023-01972-w

Kaltjob S., Späth H., Duru G. Population Health Status Measure: a Comparative Study Between DALY and MIMIC-Health Status Index. Available at: https://researchgate.net/publication/267817051_population_health_status_measure_a_comparative_study_between_daly_and_mimic-health_status_index

Ласт Дж. М., ред. Эпидемиологический словарь. М.; 2009.

Last J.M. A Dictionary of Epidemiology [Ehpidemiologicheskii slovar’]. Moscow; 2009. (in Russian)

Bacaër N. A Short History of Mathematical Population Dynamics. London: Springer; 2010. https://doi.org/10.1007/978-0-85729-115-8

Chiang C.L. & World Health Organization. Life table and mortality analysis; 1979. Available at: https://iris.who.int/handle/10665/62916

Sanders B.S. Measuring community health levels. Am. J. Public Health Nations Health. 1964; 54(7): 1063–70. https://doi.org/10.2105/ajph.54.7.1063

Sullivan D.F. A single index of mortality and morbidity. HSMHA Health Reports. 1971; 86(4): 347–54.

Muszyńska-Spielauer M., Luy M. Well-being adjusted health expectancy: a new summary measure of population health. Eur. J. Popul. 2022; 38(5): 1009–31. https://doi.org/10.1007/s10680-022-09628-1

Jayasinghe S. Conceptualising population health: from mechanistic thinking to complexity science. Emerg. Themes Epidemiol. 2011; 8(1): 2. https://doi.org/10.1186/1742-7622-8-2

Rose G. Sick individuals and sick populations. Int. J. Epidemiol. 2001; 30(3): 427–32. https://doi.org/10.1093/ije/30.3.427

Institute of Medicine (US) Committee on Summary Measures of Population Health. Field M.J., Gold M.R., eds. Summarizing Population Health: Directions for the Development and Application of Population Metrics. National Academies Press (US); 1998.

Murray C.J., Salomon J.A., Mathers C. A critical examination of summary measures of population health. Bull. World Health Organ. 2000; 78(8): 981–94.

Mahmood S.S., Levy D., Vasan R.S., Wang T.J. The Framingham Heart Study and the epidemiology of cardiovascular disease: a historical perspective. Lancet. 2014; 383(9921): 999–1008. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(13)61752-3

Ebner N., Banach M., Anker S.D., von Haehling S. From meta-analysis to Cochrane reviews. J. Cachexia Sarcopenia Muscle. 2018; 9(3): 441–3. https://doi.org/10.1002/jcsm.12312

Hakulinen T., Hansluwka H., Lopez A.D., Nakada T. Global and regional mortality patterns by cause of death in 1980. Int. J. Epidemiol. 1986; 15(2): 226–33. https://doi.org/10.1093/ije/15.2.226

WHO. Methods for estimating the excess mortality associated with the COVID-19 pandemic; 2023. Available at: https://who.int/publications/m/item/methods-for-estimating-the-excess-mortality-associatedwith-the-covid-19-pandemic

Kossarova L., Holland W., Nolte E. McKee M. Measuring ‘avoidable’ mortality: methodological note. Directorate-General “Employment, Social Affairs and Equal Opportunities”. Brussels; 2009. Available at: http://eprints.lse.ac.uk/46390/

Liang C.Y., Kornas K., Bornbaum C., Shuldiner J., De Prophetis E., Buajitti E., et al. Mortality-based indicators for measuring health system performance and population health in high-income countries: a systematic review. IJQHC Communications. 2023; 3(2): https://doi.org/10.1093/ijcoms/lyad010

Reidpath D.D., Allotey P. Infant mortality rate as an indicator of population health. J. Epidemiol. Community Health. 2003; 57(5): 344–6. https://doi.org/10.1136/jech.57.5.344

Sartorius B.K., Sartorius K. A new multidimensional population health indicator for policy makers: absolute level, inequality and spatial clustering – an empirical application using global sub-national infant mortality data. Geospat. Health. 2014; 9(1): 7–26. https://doi.org/10.4081/gh.2014.2

Goldhagen J., Remo R., Bryant T. 3rd, Wludyka P., Dailey A., Wood D., et al. The health status of southern children: a neglected regional disparity. Pediatrics. 2005; 116(6): e746–53. https://doi.org/10.1542/peds.2005-0366

Satyanarayana L., Indrayan A., Sachdev H.P., Gupta S.M. A comprehensive index for longitudinal monitoring of child health status. Indian Pediatr. 1995; 32(4): 443–52.

Wilkinson J.R., Berghmans L., Imbert F., Ledésert B., Ochoa A.; ISARE II project team. Health indicators in the European regions – ISARE II. Eur. J. Public Health. 2008; 18(2): 178–83. https://doi.org/10.1093/eurpub/ckm088

Ashraf K., Ng C.J., Teo C.H., Goh K.L. Population indices measuring health outcomes: A scoping review. J. Glob. Health. 2019; 9(1): 010405. https://doi.org/10.7189/jogh.09.010405

Карпов В.П., ред. Классики биологии и медицины. Гиппократ. Избранные книги. Пер. с греч. М.; 1936.

Karpov V.P., ed. Classics of Biology and Medicine. Hippocrates. Selected Books [Klassiki biologii i meditsiny. Gippokrat. Izbrannye knigi]. Transl. from the Greek. Moscow; 1936. (in Russian)

Каримов У.И., Хуршут Э.У. Канон врачебной науки. Избранные разделы. Часть 1. М.–Ташкент; 1994.

Karimov U.I., Khurshut E.U. Canon of Medical Science. Selected Sections. Part 1 [Kanon vrachebnoi nauki. Izbrannye razdely. Chast’ 1]. Moscow–Tashkent; 1994. (in Russian)

United Nations Department of Economic and Social Affairs, Population Division. World Population Prospects 2022: Summary of Results. UN DESA/POP/2022/TR/NO; 2022. Available at: https://un.org/development/desa/pd/sites/www.un.org.development.desa.pd/files/wpp2022_summary_of_results.pdf

OECD. Health at a Glance 2023: OECD Indicators. Paris: OECD Publishing; 2023. https://doi.org/10.1787/7a7afb35-en

Андреев Е.М. Действительно ли ожидаемая продолжительность жизни при рождении является наилучшим измерителем уровня смертности населения? Демографическое обозрение. 2021; 8(2): 6–26. https://doi.org/10.17323/demreview.v8i2.12780 https://elibrary.ru/goppvo

Andreev E.M. Is life expectancy at birth really the best measure of mortality in a population? Demograficheskoe obozrenie. 2021; 8(2): 6–26. https://doi.org/10.17323/demreview.v8i2.12780 https://elibrary.ru/goppvo (in Russian)

Marques F.Z., Markus M.A., Morris B.J. The molecular basis of longevity, and clinical implications. Maturitas. 2010; 65(2): 87–91. https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2009.12.008

Liang H., Guo Z., Tuljapurkar S. Why life expectancy over-predicts crude death rate. Genus. 2023; 79(1): 9. https://doi.org/10.1186/s41118-023-00188-8

Rutter H., et al. The need for a complex systems model of evidence for public health. Lancet. 2017; 390(10112): 2602–4. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(17)31267-9

Skivington K., Matthews L., Simpson S.A., Craig P., Baird J., Blazeby J.M., et al. A new framework for developing and evaluating complex interventions: update of Medical Research Council guidance. BMJ. 2021; 374: n2061. https://doi.org/10.1136/bmj.n2061

Lin C.C., Rogot E., Johnson N.J., Sorlie P.D., Arias E. A further study of life expectancy by socioeconomic factors in the National Longitudinal Mortality Study. Ethn. Dis. 2003; 13(2): 240–7.

Mathers C.D., Murray C.J., Ezzati M., Gakidou E., Salomon J.A., Stein C. Population health metrics: crucial inputs to the development of evidence for health policy. Popul. Health Metr. 2003; 1(1): 6. https://doi.org/10.1186/1478-7954-1-6

Murray C.J., Frenk J. Ranking 37th – measuring the performance of the U.S. health care system. N. Engl. J. Med. 2010; 362(2): 98–9. https://doi.org/10.1056/NEJMp0910064

Berger N., Van der Heyden J., Van Oyen H. The global activity limitation indicator and self-rated health: two complementary predictors of mortality. Arch. Public Health. 2015; 73(1): 25. https://doi.org/10.1186/s13690-015-0073-0

Berger N., Robine J.M., Ojima T., Madans J., Van Oyen H. Harmonising summary measures of population health using global survey instruments. J. Epidemiol. Community Health. 2016; 70(10): 1039–44. https://doi.org/10.1136/jech-2015-206870

di Lego V. Health expectancy indicators: what do they measure? Cad. Saúde Colet. 2021; 29(7). https://doi.org/10.1590/1414-462X202199010376

Willekens F.J., Shah I., Shah J.M., Ramachandran P. Multi-state analysis of marital status life tables: theory and application. Population Studies. 1982; 36(1): 129–44. https://doi.org/10.2307/2174163

Katz S., Branch L.G., Branson M.H., Papsidero J.A., Beck J.C., Greer D.S. Active life expectancy. New Engl. J. Med. 1983; 309(20): 1218–24. https://doi.org/10.1056/NEJM198311173092005

Laditka S.B., Wolf D.A. New methods for analyzing active life expectancy. J. Aging Health. 1998; 10(2): 214–41. https://doi.org/10.1177/089826439801000206

Manton K.G., Stallard E., Liu K. Forecasts of active life expectancy: policy and fiscal implications. J. Gerontol. 1993; 48(S): 11–26. https://doi.org/10.1093/geronj/48.special_issue.11

Lynch S.M., Brown J.S., Harmsen K.G. The Effect of altering ADL thresholds on active life expectancy estimates for older persons. J. Gerontol. B Psychol. Sci. Soc. Sci. 2003; 58(3): S171–8. https://doi.org/10.1093/geronb/58.3.s171

Guillot M., Yu Y. Estimating health expectancies from two cross-sectional surveys: The intercensal method. Demogr. Res. 2009; 21: 503–34. https://doi.org/10.4054/DemRes.2009.21.17

Kim Y.E., Jung Y.S., Ock M., Yoon S.J. A review of the types and characteristics of healthy life expectancy and methodological issues. J. Prev. Med. Public Health. 2022; 55(1): 1–9. https://doi.org/10.3961/jpmph.21.580

Попова А.Ю., Зайцева Н.В., Онищенко Г.Г., Клейн С.В., Глухих М.В., Камалтдинов М.Р. Санитарно-эпидемиологические детерминанты и ассоциированный с ними потенциал роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации. Анализ риска здоровью. 2020; (1): 1–17. https://doi.org/10.21668/health.risk/2020.1.01 https://elibrary.ru/laspil

Popova A.Yu., Zaitseva N.V., Onishchenko G.G., Kleyn S.V., Glukhikh M.V., Kamaltdinov M.R. Sanitary-epidemiologic determinants and potential for growth in life expectancy of the population in the Russian Federation taking into account regional differentiation. Health Risk Analysis. 2020; (1): 4–17. https://doi.org/10.21668/health.risk/2020.1.01.eng https://elibrary.ru/ttrgoy

Глухих М.В., Клейн С.В., Кирьянов Д.А., Камалтдинов М.Р. Прогноз ожидаемой продолжительности жизни населения России на основе модели влияния комплекса социально-гигиенических детерминант на коэффициенты повозрастной смертности на примере болезней системы кровообращения. Анализ риска здоровью. 2022; (3): 98–109. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.3.09 https://elibrary.ru/gocaux

Glukhikh М.V., Kleyn S.V., Kiryanov D.А., Kamaltdinov М.R. Life expectancy at birth for the RF population: prediction based on modeling influence exerted by a set of socio-hygienic determinants on age-specific mortality rates exemplified by diseases of the circulatory system. Health Risk Analysis. 2022; (3): 98–109. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.3.09.eng https://elibrary.ru/bihdtm

Зайцева Н.В., Клейн С.В., Глухих М.В., Кирьянов Д.А., Камалтдинов М.Р. Прогноз потенциала роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации на основе сценарного изменения социально-гигиенических детерминант с использованием искусственной нейронной сети. Анализ риска здоровью. 2022; (2): 4–16. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.2.01 https://elibrary.ru/jkrlpb

Zaitseva N.V., Kleyn S.V., Glukhikh М.V., Kiryanov D.А., Kamaltdinov М.R. Predicting growth potential in life expectancy at birth of the population in the Russian Federation based on scenario changes in socio-hygienic determinants using an artificial neural network. Health Risk Analysis. 2022; (2): 4–16. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.2.01.eng https://elibrary.ru/jkrlpb

Xiaowen R., Li Y., Jin X., Deng P., Xu J., Li N., et al. Health-adjusted life expectancy (HALE) in Chongqing, China, 2017: An artificial intelligence and big data method estimating the burden of disease at city level. The Lancet Reg. Health. West. Pac. 2021; 9: 100110. https://doi.org/10.1016/j.lanwpc.2021.100110

The authors declare that there are no conflicts of interest present.