сотрудник
сотрудник
Россия
сотрудник
Россия
сотрудник
Россия
сотрудник
Россия
сотрудник
сотрудник
Россия
сотрудник
Россия
сотрудник
Россия
Россия
ГРНТИ 76.03 Медико-биологические дисциплины
ГРНТИ 76.33 Гигиена и эпидемиология
ОКСО 14.04.02 Ядерные физика и технологии
ОКСО 31.06.2001 Клиническая медицина
ОКСО 31.08.08 Радиология
ОКСО 32.08.12 Эпидемиология
ББК 51 Социальная гигиена и организация здравоохранения. Гигиена. Эпидемиология
ББК 534 Общая диагностика
ТБК 5708 Гигиена и санитария. Эпидемиология. Медицинская экология
ТБК 5712 Медицинская биология. Гистология
ТБК 5734 Медицинская радиология и рентгенология
ТБК 6212 Радиоактивные элементы и изотопы. Радиохимия
Цель: Радиационно-эпидемиологическая классификация причин смерти от злокачественных новообразований (ЗНО) населения наиболее загрязненных радионуклидами вследствие аварии на ЧАЭС районов Брянской, Калужской, Тульской и Орловской областей, с использованием метода статистических связей. Материал и методы: В анализе использованы данные по смертности от ЗНО за период наблюдения 1993–2017 гг., накопленные в Национальном радиационно-эпидемиологическом регистре (НРЭР). Число умерших мужчин за период наблюдения – 30771 человек (5407 смертей от ЗНО), женщин – 29033 человека (3472 смертей от ЗНО). Анализ статистических связей доз облучения и диагнозов причин смерти проведен методами Data Mining, свободными от априорных предположений о вероятностных распределениях доз и времени постановки диагнозов. Для анализа использованы таблицы сопряженности случаев смерти в двух дозовых категориях (группа 0 – до 0,014 Зв; группа 1 – 0,014+ Зв) и в трех возрастных группах (группа 0 – до 17 лет; группа 1 – 18–60 лет; группа 2 – 60+ лет). В анализе использована индивидуальная эффективная доза, накопленная до 1993 г. (около 90 % от дозы, накопленной к 2017 г.). Средняя эффективная доза равна 0,024 Зв. Результаты: Для населения четырёх наиболее загрязненных вследствие аварии на ЧАЭС областей РФ не выявлено статистически значимых связей причин смерти от ЗНО с дозой облучения ни для всего класса ЗНО, ни для трёхзначных рубрик МКБ-10 внутри этого класса. Статистически значимые связи с дозой облучения наблюдались для отдельных диагнозов причин смерти: среди мужского населения – для ЗНО желудка неуточненной локализации (С16.9) и для ЗНО поджелудочной железы неуточнённое (С25.9); для женского населения – для ЗНО желудка неуточненной локализации (С16.9) и для ЗНО бронхов или легкого неуточненной локализации (С34.9). Эти диагнозы причин смерти в первую очередь должны быть предметом более чувствительного и специфичного радиационно-эпидемиологического анализа, учитывающего возможные мешающие и смещающие факторы. Заключение: Представленная методика определяет первоочередные направления исследований для более точного радиационно-эпидемиологического анализа зависимостей доза–эффект среди населения, проживающего на территориях, загрязнённых радионуклидами вследствие аварии на ЧАЭС. Методика и результаты её использования могут быть полезны в работе экспертных советов по установлению причинной связи заболевания (смерти) с воздействием техногенных факторов.
население, авария на ЧАЭС, загрязнение радионуклидами, смертность, злокачественные новообразования, доза облучения, радиационный риск, статистические связи, таблицы сопряженности, отношение шансов
1. Медицинские радиологические последствия Чернобыля: прогноз и фактические данные спустя 30 лет / Под общей ред. чл.-корр. РАН В.К.Иванова, академика РАН А.Д. Каприна. М: ГЕОС, 2015. 450 с.
2. Брук Г.Я., Базюкин А.Б., Братилова А.А. и соавт. Средние накопленные за 1986-2016 гг. эффективные дозы облучения жителей населенных пунктов Российской Федерации, отнесенные к зонам радиоактивного загрязнения по постановлению Правительства Российской Федерации от 08.10.2015 г. № 1074 «Об утверждении Перечня населенных пунктов, находящихся в границах зон радиоактивного загрязнения вследствие катастрофы на Чернобыльской АЭС»
3. Власов О.К., Брук Г.Я., Щукина Н.В. Разработка и верификация технологии реконструкции эффективных доз облучения населения России после аварии на ЧАЭС // Радиация и риск. 2017. Т. 26, № 3. С. 28-45.
4. Statsoft. URL: http://www.statsoft.ru (дата обращения 16.10.2018).
5. Piatetsky-Shapiro G. Discovery, analysis and presentation of strong rules. Knowledge discovery in databases /Eds. G. Piatetsky-Shapiro, W.J. Frawley. Cambridge, MA: AAAI/MIT Press, 1991. P. 229-248.
6. Agrawal R., Imieliński T., Swami A. Mining association rules between sets of items in large databases. Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International conference on Management of data (SIGMOD'93). New York, 1993. P. 207-216. DOI:https://doi.org/10.1145/170035.170072.
7. Hahsler M. A Probabilistic Comparison of Commonly Used Interest Measures for Association Rules, 2015. URL: http://michael.hahsler.net/research/association_rules/measures.html (дата обращения: 16.10.2018).
8. Mietenen O.S. Confounding and effect modification // Amук. J. Epidemiol. 1974. V. 100. P. 350-353.
9. Горский А.И., Максютов М.А., Туманов К.А. и соавт. Статистические связи смертности ликвидаторов с дозой облучения // Радиация и риск. 2018. Т. 27, № 1. С. 22-32.
10. Международная статистическая классификация болезней и проблем, связанных со здоровьем, 10-й пересмотр (МКБ-10). Т. 1. Женева: ВОЗ, 1995. 698 с.
