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

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. 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. 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. 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:
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. Исследование не имело спонсорской поддержки.

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

Поступила 12.09.2024 / Принята к печати 03.10.2024 / Опубликована 28.12.2024

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

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

3. 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

4. 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

5. 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

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

7. 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

8. 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

9. 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

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

11. 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

12. 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

13. 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

14. 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

15. 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

16. 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

17. 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

18. 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

19. 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

20. 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

21. 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

22. 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

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

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

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

26. 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

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

28. 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

29. 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

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

31. 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.

32. 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.

33. 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

34. 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

35. 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

36. 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

37. 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/

38. 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

39. 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

40. 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

41. 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

42. 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.

43. 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

44. 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

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

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

47. 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

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

49. 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

50. 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

51. 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

52. 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

53. 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

54. 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.

55. 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

56. 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

57. 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

58. 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

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

60. 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

61. 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

62. 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

63. 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

64. 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

65. 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

66. 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

67. 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

68. 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

69. 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

70. 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