Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Зеленина А.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Шальнова С.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Муромцева Г.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Капустина А.В.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Баланова Ю.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Евстифеева С.Е.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Максимов С.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Драпкина О.М.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России;
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Ассоциация региональной депривации и метаболического синдрома у взрослого населения России

Авторы:

Зеленина А.А., Шальнова С.А., Муромцева Г.А., Капустина А.В., Баланова Ю.А., Евстифеева С.Е., Максимов С.А., Драпкина О.М.

Подробнее об авторах

Журнал: Профилактическая медицина. 2022;25(12): 37‑45

Прочитано: 1548 раз


Как цитировать:

Зеленина А.А., Шальнова С.А., Муромцева Г.А., и др. Ассоциация региональной депривации и метаболического синдрома у взрослого населения России. Профилактическая медицина. 2022;25(12):37‑45.
Zelenina AA, Shalnova SA, Muromtseva GA, et al. Association of regional deprivation and metabolic syndrome in Russian adults. Russian Journal of Preventive Medicine. 2022;25(12):37‑45. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/profmed20222512137

Рекомендуем статьи по данной теме:
Псо­ри­аз: ана­лиз ко­мор­бид­ной па­то­ло­гии. Кли­ни­чес­кая дер­ма­то­ло­гия и ве­не­ро­ло­гия. 2025;(1):16-21

Введение

Заболеваемость и смертность от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) в Российской Федерации являются одними из самых высоких в Европе. По данным Федеральной службы государственной статистики России (Росстата), в 2019 г. в общей структуре причин смертности ССЗ занимают первое место [1]. В настоящее время известно, что риск ССЗ во многом определяется факторами сердечно-сосудистого риска, среди которых особое место занимают метаболический синдром (МС) в целом и его отдельные компоненты, такие как абдоминальное ожирение (АО), гипергликемия, дислипидемия и высокий уровень артериального давления (АД) [2, 3]. Так, исследование, проведенное в Новой Зеландии, показало, что риск развития ССЗ у населения с МС был выше на 50—60% по сравнению с населением без МС [4]. M.J. Guembe и соавт. выявили, что у пациентов с МС риск возникновения ССЗ и риск смерти от ССЗ были выше на 30% (ОР 1,32; 95% ДИ 1,01—1,74) и 64% (ОР 1,64; 95% ДИ 1,03—2,60) соответственно [5]. Следовательно, изучение эпидемиологических характеристик МС является крайне важным для разработки программ с целью снижения заболеваемости и смертности от ССЗ. Качественный мониторинг позволит разработать наиболее эффективные профилактические программы и регулировать законодательство в сфере охраны здоровья.

Одним из важнейших элементов мониторинга является анализ ассоциации между средой обитания населения и распространенностью заболеваний. В нашем исследовании мы рассматриваем социально-экономические и экологические аспекты среды, которые охарактеризованы нами как депривация. Под термином «депривация» понимается как фактическая, так и предполагаемая нехватка ресурсов для поддержания определенного качества жизни (доходы населения, качество питания, комфорт жилища, качество окружающей среды), к которым различные социально-экономические группы или отдельные лица в этих группах привыкли или которые широко поощряются или одобряются в обществе [6].

В многочисленных зарубежных исследованиях в основном изучали связь между депривацией и МС на индивидуальном уровне с использованием как отдельных переменных депривации (например, уровня дохода [7], образования [8—10], пищевого поведения [11, 12], качества медицинской помощи [13, 14]), так и комплексных моделей (индексов), включающих несколько переменных. В частности, E. La Rosa и соавт. оценивали ассоциацию между индивидуальной депривацией населения и распространенностью МС. В ходе исследования для измерения депривации использована шкала оценки лишений и неравенства центрами медицинского осмотра (EPICES). Анкета для измерения шкалы включает 11 вопросов, касающихся семейного положения, статуса медицинского страхования, экономического положения, поддержки семьи и проведения досуга. Шкала учитывает многочисленные аспекты социально-экономических условий, включая психологические, социальные и экономические. Исследование продемонстрировало, что распространение МС на 22% выше среди наиболее депривированных респондентов [15]. M. Blanquet и соавт. в качестве индикатора депривированности респондентов использовали шкалу EPICES и установили, что распространенность МС увеличивалась в 2,69 (ОШ 2,69; 95% ДИ 2,38—3,05) раза у более депривированных респондентов [16]. В Европе данную шкалу используют для улучшения скрининга наиболее депривированных пациентов, а также для последующего управления их здоровьем и качеством ухода за ними.

На данный момент выполнено весьма ограниченное количество отечественных и зарубежных исследований, изучавших связь между территориальной депривацией и МС. По этой причине мы решили изучить ассоциацию региональной депривации с МС у взрослого населения России.

Цель исследования — проанализировать связь между региональной депривацией и МС у взрослого населения России.

Материал и методы

Исследование «Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний и их факторов риска в регионах Российской Федерации» (ЭССЕ-РФ)

Для анализа использованы данные исследования ЭССЕ-РФ, которое проведено в период с октября 2012 г. по май 2014 г. и охватило 13 регионов. В исследовании приняли участие мужчины и женщины в возрасте 25—64 лет (всего 21 921 человек). В наборе данных пропущены значения следующих показателей: содержание глюкозы в крови (3,47%), холестерина липопротеинов высокой плотности (ХС ЛВП) (3,45%), триглицеридов (ТГ) (3,45%), уровень систолического (САД) (0,16%) и диастолического артериального давления (ДАД) (0,16%), окружность талии (ОТ) (0,48%), прием сахароснижающих препаратов (ССП) (0,62%), уровень дохода (0,69%), образования (0,1%), употребление сахара (2,15%), употребление соли (0,33%) и статус курения (0,15%). В итоге отсутствует 1,2% информации из перечисленного массива данных. Для восстановления пропущенных значений использован метод множественного восстановления данных.

Индивидуальные переменные

Информация о приеме антигипертензивных препаратов (АГП) и ССП, статусе курения и употребления алкоголя, типе поселения, пищевом поведении (употребление сахара, соли, молочных жиров, овощей и фруктов) получена из анкет. Курящими считали респондентов, которые выкуривали хотя бы одну сигарету/папиросу в сутки или бросившие курить менее года назад. Выделены три группы лиц по статусу курения: не курил, бросил, курит. Выделены три группы лиц по степени употребления алкоголя: не пьет в течение последних 12 мес, умеренно употребляет, чрезмерно употребляет. Потребление алкоголя рассчитывали в среднесуточных значениях в граммах этанола по анкетным данным о частоте, объеме и типе потребляемых алкогольных напитков. Умеренным считалось употребление менее 168 мл для мужчин и 84 мл для женщин чистого алкоголя в неделю. Для оценки питания использовали вопросник о частоте приема основных групп пищевых продуктов с частичной количественной оценкой потребляемой пищи. Вопросник содержит 4 критерия оценки частоты потребления продуктов: «не употребляю / редко», «1—2 раза в месяц», «1—2 раза в неделю» и «ежедневно / почти ежедневно». Суточное употребление сахара в качестве сырьевого продукта (сахар-песок, сахар-рафинад) или в виде варенья в количестве 50 г (≥12 чайных ложек) рассматривалось как избыточное. Отсутствие ежедневного употребления свежих овощей и фруктов рассматривалось как недостаточное. Присутствие в рационе более двух молочных продуктов с высоким содержанием жира оценивалось как избыточное потребление молочного жира. За избыточное потребление соли принималось досаливание готовой пищи и/или ежедневный прием соленых продуктов. Более подробная информация об исследовании изложена ранее [17].

МС установлен при наличии 3 из 5 следующих компонентов, предложенных Международной диабетической федерацией (2009) [18]:

(1) абдоминальное ожирение (АО): ОТ мужчины ≥94 см, ОТ женщины ≥80 см;

(2) высокий уровень ТГ: ≥1,7 ммоль/л;

(3) низкий уровень ХС ЛВП: мужчины <1,03 ммоль/л, женщины <1,3 ммоль/л;

(4) высокий уровень АД: уровень САД ≥130 мм. рт.ст., уровень ДАД ≥85 мм. рт.ст. или прием АГП;

(5) гипергликемия: уровень глюкозы натощак ≥5,6ммоль/л или прием ССП.

Российский индекс депривации

Индекс создан на основе данных Всероссийской переписи населения 2010 г. по субъектам РФ. Дополнительно включены показатели состояния окружающей среды и социально-экономического положения населения за 2010 г., размещенные на официальном сайте Росстата. Для финального отбора показателей и построения индекса использован метод главных компонент.

Финальный индекс состоит из трех элементов: социального, экономического и экологического (табл. 1).

Таблица 1. Показатели депривации, сгруппированные в соответствии с социальным, экономическим и экологическим элементами индекса

Элементы индекса

Социальный

Экономический

Экологический

доля семей с 3 детьми и более;

доля домохозяйств, в которых проживают более 5 человек;

уровень безработицы;

доля детей младше 5 лет;

доля домохозяйств со стационарной телефонной связью

доля домохозяйств с печным отоплением;

доля домохозяйств без горячей воды;

доля домохозяйств без канализации;

доля населения с уровнем дохода ниже величины прожиточного минимума;

доля домохозяйств с канализацией через систему труб в выгребные ямы и т.п.

низкий уровень дохода

число лесных пожаров;

выбросы от стационарных источников — оксид азота;

выбросы от стационарных источников — оксид серы;

выбросы от стационарных источников — оксид углерода;

число зарегистрированных экологических преступлений;

количество вредных выбросов от автомобилей

Значения индекса разделены на четыре квантиля (1Q, 0—25%; 2Q, 25—50%; 3Q, 50—75%; 4Q, 75—100%). Влияние депривации оценивали путем сравнения четырех квантилей, где Q1 — наименее депривированный регион, Q4 — наиболее деприривированный регион. Отдельные элементы индекса также поделены на четыре квантиля соответственно. Индекс измеряет общую депривацию, а его элементы — социальную, экономическую и экологическую депривацию регионов (статья с более подробным описанием создания индекса находится на рассмотрении в редакции журнала).

Статистический анализ

Для оценки качественных данных использован критерий χ2 Пирсона, для количественных данных — тест тенденции Джонкхиера—Терпстры. С помощью критерия Манна—Уитни с коррекцией Бонферрони проведены парные сравнения количественных данных (критический уровень значимости = 0,008). Количественные величины представлены как среднее (Mean) и стандартное отклонение (SD). Качественные данные описаны с указанием абсолютных значений и процентных долей. Поскольку наши данные представлены сложной двухуровневой выборкой с индивидуальными и региональными характеристиками, мы использовали обобщенные оценочные уравнения с независимой структурой корреляции. Отношение шансов (ОШ) и соответствующие 95% доверительные интервалы (ДИ) рассчитаны для изучения ассоциаций региональной депривации с МС и его компонентами. Если единица не принадлежала ДИ, то влияние независимой переменной считали статистически значимым. Для оценки важности региональных предикторов значения индекса и его элементов включены в алгоритм случайных лесов. Данный отбор проводили для всего населения, мужчин и женщин отдельно. Во всех популяциях алгоритм классифицировал индекс и его элементы как наиболее важные при прогнозировании значения целевой переменной. Алгоритм случайных лесов использовали для отбора важных индивидуальных предикторов (возраст, пол, уровни дохода и образования, статус курения и употребления алкоголя, место проживания (город/село)) и показателей пищевого поведения (употребление сахара, соли, молочных жиров, овощей и фруктов) с целью уменьшения модели и оценки прогностической производительности. При этом алгоритм классифицировал возраст как важную переменную во всех популяциях (табл. 2).

Таблица 2. Оценка важности независимых переменных при прогнозировании значения целевой переменной с помощью алгоритма случайных лесов

Показатель

МС

Высокий уровень АД

Гипергликемия

Высокий уровень ТГ

Низкий уровень ХС ЛВП

АО

всего

м

ж

всего

м

ж

всего

м

ж

всего

м

ж

всего

м

ж

всего

м

ж

Пол

+

+

+

+

+

+

Доход

+

+

+

+

+

+

+

+

+

Образование

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

Курение

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

Алкоголь

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

Место проживания

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

Сахар

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

Соль

+

+

Молочные жиры

+

+

Овощи и фрукты

+

+

+

+

+

Примечание. + — важные переменные; М — мужчины; Ж — женщины; МС — метаболический синдром; АД — артериальное давление; ТГ — триглицериды; ХС ЛВП — холестерин липопротеидов высокой плотности; АО — абдоминальное ожирение.

Для всего населения, а также мужчин и женщин отдельно созданы четыре статистические модели (М). Модели для женщин и мужчин скорректированы без учета пола: М0 не скорректирована; М1 — М0+пол и возраст; М2 — показатели, которые алгоритм случайных лесов идентифицирует как важные; М3 — М1+уровни дохода и образования, статус курения и употребления алкоголя, место проживания (город/село) и показатели пищевого поведения (употребление сахара, соли, молочных жиров, овощей и фруктов). Результаты применения методов описательной статистики, стратифицированные по элементам индекса, могут быть представлены авторами в полном объеме по запросу. Результаты ассоциаций критериев МС с индексом и его компонентами для всего населения, а также стратифицированные по полу могут быть представлены авторами в полном объеме по запросу. Результаты принимались статистически значимыми при p<0,05. Статистический анализ выполнен с использованием R 4.2.0 и пакета статистических программ IBM SPSS Statistics 21.0 (SPSS/IBM, Chicago, IL, США).

Результаты

Результаты, представленные в табл. 3, демонстрируют увеличение уровня ДАД (z=4,125; p<0,0001) у всего населения при увеличении уровня общей депривации регионов — от наиболее депривированных регионов (Q4) до наименее депривированных (Q1). У всего населения уровень ДАД увеличивается (z=4,518; p<0,0001) при увеличении уровня социальной депривированности территории. Уровни САД (z=26,582; p<0,0001), ДАД (z=17,982; p<0,0001), глюкозы натощак (z=46,630; p<0,0001), ТГ (z=2,168; p<0,030) и ОТ (z=9,387; p<0,0001) увеличиваются у всех респондентов при увеличении уровня экономической депривированности территорий. Уровни САД (z=12,669; p<0,0001), ДАД (z=9,410; p<0,0001) и глюкозы натощак (z=5,352; p<0,0001) у всех респондентов возрастают при увеличении уровня экологической депривированности территорий.

Таблица 3. Основные характеристики участников исследования, сгруппированные в соответствии с уровнем общей депривации

Фактор

Индекс депривации

p

Q1 (a) (n=3459)

Q2 (b) (n=3173)

Q3 (c) (n=5324)

Q4 (d) (n=9965)

Тип поселения

Город

3134 [90,60%]

2776 [87,49%]

3930 [73,82%]

7888 [79,16%]

<0,0001

Пол

Женщины

2206 [63,78%]

1895 [59,72%]

3044 [57,18%]

6401 [64,23%]

<0,0001

Возраст, годы

Mean (SD)

46,6 (11,4)

47,0 (11,7)

45,6 (11,6)

46,9 (11,6)

0,060; z=1,882

Уровень дохода

Низкий

353 [10,21%]

449 [14,15%]

629 [11,81%]

1575 [15,81%]

<0,0001

Средний

2381 [68,83%]

2446 [77,09%]

3748 [70,40%]

7366 [73,92%]

Высокий

725 [20,96%]

278 [8,76%]

947 [17,79%]

1024 [10,28%]

Уровень образования

Начальное

409 [11,82%]

497 [15,66%]

728 [13,67%]

2024 [20,31%]

<0,0001

Среднее

1227 [35,47%]

1280 [40,34%]

1825 [34,28%]

3580 [35,93%]

Высшее

1823 [52,70%]

1396 [44,00%]

2771 [52,05%]

4361 [43,76%]

Статус курения

Не курит

1986 [57,42%]

2097 [66,09%]

2781 [52,24%]

6453 [64,76%]

<0,0001

Бросил

734 [21,22%]

423 [13,33%]

1237 [23,23%]

1383 [13,88%]

Курит

739 [21,36%]

653 [20,58%]

1306 [24,53%]

2129 [21,36%]

Статус употребения алкоголя

Нет

462 [13,36%]

758 [23,89%]

1047 [19,67%]

3079 [30,90%]

<0,0001

Умеренное

2822 [81,58%]

2344 [73,87%]

4090 [76,82%]

6614 [66,37%]

Чрезмерное

175 [5,06%]

71 [2,24%]

187 [3,51%]

272 [2,73%]

Высокий уровень АД или прием АГП

Нет

1303 [37,67%]

1298 [40,91%]

1837 [34,50%]

3427 [34,39%]

<0,0001

Да

2156 [62,33%]

1875 [59,09%]

3487 [65,50%]

6538 [65,61%]

Гипергликемия или прием ССП

Нет

2574 [74,41%]

2139 [67,41%]

3844 [72,20%]

7618 [76,45%]

<0,0001

Да

885 [25,59%]

1034 [32,59%]

1480 [27,80%]

2347 [23,55%]

ТГ ≥1,7 ммоль/л

Нет

2558 [73,95%]

2222 [70,03%]

4018 [75,47%]

7496 [75,22%]

<0,0001

Да

901 [26,05%]

951 [29,97%]

1306 [24,53%]

2469 [24,78%]

Гипохолестеринемия ЛВП, ммоль/л

Нет

2472 [71,47%]

2164 [68,20%]

3921 [73,65%]

7199 [72,24%]

<0,0001

Да

987 [28,53%]

1009 [31,80%]

1403 [26,35%]

2766 [27,76%]

АО

Нет

1432 [41,40%]

1337 [42,14%]

2339 [43,93%]

4151 [41,66%]

0,0341

Да

2027 [58,60%]

1836 [57,86%]

2985 [56,07%]

5814 [58,34%]

МС

Нет

2174 [62,85%]

1888 [59,50%]

3340 [62,73%]

6484 [65,07%]

<0,0001

Да

1285 [37,15%]

1285 [40,50%]

1984 [37,27%]

3481 [34,93%]

САД (мм рт.ст.)*

Mean (SD)

133,5 (20,3)

134,2 (21,5)

136,4 (21,4)

132,7 (20,6)

<0,0001; с>d; z= –4,128

ДАД (мм рт.ст.)*

Mean (SD)

82,5 (11,8)

81,2 (11,3)

82,2 (12,4)

82,7 (12,0)

<0,0001;

b

z=4,125

ОТ (см)*

Mean (SD)

89,0 (14,1)

89,0 (14,9)

89,2 (14,6)

88,8 (15,5)

0,383;

z= –0,872

ХС ЛВП (ммоль/л)*

Mean (SD)

1,4 (0,3)

1,4 (0,3)

1,4 (0,3)

1,4 (0,4)

<0,0001; z=7,540;

b

ТГ (ммоль/л)*

Mean (SD)

1,4 (1,0)

1,5 (1,0)

1,4 (1,1)

1,5 (1,0)

0,651; z=0,452

Глюкоза (ммоль/л)*

Mean (SD)

5,4 (1,3)

5,5 (1,8)

5,5 (1,5)

5,2 (1,6)

<0,0001;

z= –18,648;

a,b,c>d

Высокое потребление сахара

Нет

1640 [47,41%]

1666 [52,51%]

2726 [51,20%]

5243 [52,61%]

<0,0001

Да

1819 [52,59%]

1507 [47,49%]

2598 [48,80%]

4722 [47,39%]

Недостаточное потребление овощей и фруктов

Нет

2123 [61,38%]

1942 [61,20%]

2889 [54,26%]

6142 [61,64%]

<0,0001

Да

1336 [38,62%]

1231 [38,80%]

2435 [45,74%]

3823 [38,36%]

Высокое потребление соли

Нет

1772 [51,23%]

1551 [48,88%]

2842 [53,38%]

5005 [50,23%]

0,0002

Да

1687 [48,77%]

1622 [51,12%]

2482 [46,62%]

4960 [49,77%]

Высокое потребление молочных жиров

Нет

2892 [83,61%]

2638 [83,14%]

4537 [85,22%]

7535 [75,61%]

<0,0001

Да

567 [16,39%]

535 [16,86%]

787 [14,78%]

2430 [24,39%]

Примечание. * — статистически значимые различия среди групп с количественными данными при использовании критерия Манна—Уитни с коррекцией Бонферрони; Q — квантиль.

Ассоциации индекса депривации и его элементов с компонентами метаболического синдрома

В ходе проведения анализа выявлено, что результаты М2 идентичны результатам полностью скорректированной М3. Поэтому далее мы описывали результаты М2. При сравнении Q4 (наиболее деприривированные регионы) с Q1 (наименее депривированные регионы) статистически значимая ассоциация между общей депривацией и лицами с МС не установлена (табл. 4). Отсутствие статистически значимой связи также демонстрируют М2, стратифицированные по полу.

Таблица 4. Ассоциации между региональной депривацией и метаболическим синдромом для всех респондентов из ЭССЕ-РФ

Показатель

Метаболический синдром (все респонденты)

М0

М1

М2

М3

ОШ (95% ДИ)

Индекс

Q2

1,151 (0,486; 2,728)

1,138 (0,557; 2,324)

1,118 (0,547; 2,283)

1,117 (0,550; 2,267)

Q3

1,005 (0,889; 1,136)

1,082 (0,918; 1,275)

1,061 (0,905; 1,245)

1,065 (0,900; 1,260)

Q4 — наиболее депривированный регион

0,908 (0,762; 1,083)

0,877 (0,673; 1,142)

0,848 (0,643; 1,117)

0,850 (0,644; 1,122)

Социальный компонент

Q2

0,626 (0,372; 1,056)

0,703 (0,450; 1,099)

0,678 (0,445; 1,032)

0,680 (0,449; 1,029)

Q3

0,825 (0,555; 1,228)

0,926 (0,661; 1,297)

0,906 (0,652; 1,259)

0,915 (0,660; 1,268)

Q4 — наиболее депривированный регион

0,619 (0,414; 0,924)

0,576 (0,402; 0,823)

0,545 (0,388; 0,766)

0,547 (0,391; 0,767)

Экономический компонент

Q2

1,130 (0,841; 1,519)

1,103 (0,802; 1,518)

1,103 (0,782; 1,555)

1,106 (0,789; 1,551)

Q3

1,296 (1,050; 1,599)

1,424 (1,241; 1,634)

1,459 (1,231; 1,729)

1,463 (1,238; 1,730)

Q4 — наиболее депривированный регион

2,659 (2,166; 3,264)

2,391 (2,113; 2,706)

2,444 (2,107; 2,836)

2,429 (2,103; 2,807)

Экологический компонент

Q2

1,204 (1,158; 1,252)

1,348 (1,248; 1,456)

1,375 (1,206; 1,567)

1,385 (1,222; 1,569)

Q3

1,223 (0,782; 1,913)

1,324 (0,913; 1,919)

1,319 (0,891; 1,953)

1,330 (0,902; 1,961)

Q4 — наиболее депривированный регион

1,047 (0,905; 1,210)

1,151 (0,915; 1,447)

1,169 (0,901; 1,516)

1,173 (0,908; 1,515)

Примечание. Q — квантиль; М — модель; ДИ — доверительный интервал; ОШ — отношение шансов. М0 не скорректирована; М1 — М0+пол и возраст; М2 — с поправкой на возраст, пол, уровни дохода и образования, статус курения и употребления алкоголя, сахара и соли, место проживания (город/село); М3 — М1+уровни дохода и образования, статус курения и употребления алкоголя, место проживания (город/село) и показатели пищевого поведения (употребление сахара, соли, молочных жиров, овощей и фруктов); Q1 — наименее депривированный регион — референсное значение. Статистически значимые ОШ выделены жирным шрифтом.

Социальный элемент индекса, будучи индикатором социальной депривации регионов, показал, что у всего населения и женщин из Q4 МС уменьшается на 46% (ОШ 0,545; 95% ДИ 0,388—0,766) и 47% (ОШ 0,528; 95% ДИ 0,358—0,777) соответственно. У мужчин результаты являются статистически незначимыми (ОШ 1,078; 95% ДИ 0,664—1,749). Схожие результаты демонстрирует социальный элемент индекса при анализе связи депривации с гипергликемией и высоким уровнем ТГ. У всего населения гипергликемия уменьшается на 59% (ОШ 0,41; 95% ДИ 0,218—0,772), у мужчин и женщин — на 57% (ОШ 0,429; 95% ДИ 0,243—0,759) и 59% (ОШ 0,407; 95% ДИ 0,193—0,862) соответственно. У всего населения и мужчин доля лиц с высоким уровнем ТГ уменьшается на 29% (ОШ 0,709; 95% ДИ 0,558—0,902) и 37% (95% ДИ 0,537—0,739) соответственно.

В целом у населения, а также у мужчин и женщин из наиболее экономически депривированных регионов МС увеличивается в 2,444 (ОШ 2,444; 95% ДИ 2,107—2,836) раза, на 58% (ОШ 1,581; 95% ДИ 1,266—1,973) и в 2,647 раза (ОШ 2,647; 95% ДИ 2,463—2,845) соответственно. У всего населения, в том числе у мужчин и женщин, увеличивается доля лиц с высоким уровнем ТГ: на 52% (ОШ 1,524; 95% ДИ 1,449—1,602), на 40% (ОШ 1,402; 95% ДИ 1,094—1,798) и на 54% (ОШ 1,547; 95% ДИ 1,308—1,831) соответственно. Наблюдается тенденция к увеличению частоты высокого уровня АД и гипергликемии в зависимости от степени экономической депривированности регионов. Так, шансы высокого уровня АД увеличиваются в 2,031 раза (ОШ 2,031; 95% ДИ 1,185—3,481) у населения из Q2, в 2,158 (ОШ 2,158; 95% ДИ 1,392—3,345) раза из Q3 и в 3,567 раза (ОШ 3,567; 95% ДИ 2,333—5,453) из Q4. Шансы гипергликемии увеличиваются в 1,540 раза (ОШ 1,540; 95% ДИ 1,038—2,286) у населения из Q2, в 2,179 раза (ОШ 2,179; 95% ДИ 1,514—3,137) из Q3 и в 5,288 раза (ОШ 5,288; 95% ДИ 3,832—7,298) из Q4. Аналогичные результаты представлены в моделях, стратифицированных по полу. В свою очередь, у всего населения и женщин шансы наличия АО выше на 58% (ОШ 1,581; 95% ДИ 1,266—1,973) и 71% (ОШ 1,709; 95% ДИ 1,472—1,984) соответственно. Противоположные результаты показывает анализ связи экономической депривации с низким уровнем ХС ЛВП. Так, у населения (ОШ 0,686; 95% ДИ 0,580—0,810), мужчин (ОШ 0,629; 95% ДИ 0,480—0,823) и женщин (ОШ 0,691; 95% ДИ 0,526—0,908) уменьшаются шансы наличия низкого уровня ХС ЛВП.

Не выявлена статистически значимая связь между наиболее экологически депривированными регионами и МС. В то же время у всего населения (ОШ 1,745; 95% ДИ 1,339—2,274), у мужчин (ОШ 1,665; 95% ДИ 1,386—2,000) и у женщин (ОШ 1,757; 95% ДИ 1,360—2,269) увеличиваются шансы наличия высокого уровня АД. Шансы наличия гипергликемии у всего населения (ОШ 1,664; 95% ДИ 1,068—2,593), у мужчин (ОШ 1,335; 95% ДИ 0,956—1,863) и у женщин (ОШ 1,923; 95% ДИ 1,100—3,361) также увеличиваются. Наряду с этим у мужчин из наиболее экологически депривированных регионов шансы наличия АО ниже на 28% ((ОШ 0,722; 95% ДИ 0,549—0,948).

Обсуждение

Алгоритм случайных лесов классифицировал наш индекс и его элементы как наиболее важные при прогнозировании значения зависимой переменной. Более того, в рамках проведенного исследования построены модели: М2 скорректирована по показателям, которые алгоритм случайных лесов идентифицирует как важные, и М3 скорректирована по полу, возрасту, уровням дохода и образования, статусу курения и употребления алкоголя, месту проживания (город/село) и показателями пищевого поведения (употребление сахара, соли, молочных жиров, овощей и фруктов), анализ которых показал идентичные результаты. Кроме этого, проведенный многофакторный анализ продемонстрировал, что, согласно индексу депривации, в регионах с высоким уровнем общей депривации (Q3 и Q2) при сравнении с наименее депривированными регионами (Q1) увеличивается вероятность наличия МС (результаты не являются статистически значимыми). Однако изучение социальной составляющей индекса показало, что в наиболее социально депривированных регионах уменьшается вероятность наличия МС и отдельных его компонентов. В настоящее время у нас недостаточно данных, чтобы объяснить этот феномен. Необходимо провести более детальный анализ механизмов влияния социальных факторов на развитие МС.

Среди отечественных и зарубежных публикаций мы не нашли информации о непосредственном изучении связи между территориальными социальными факторами и МС. Большинство исследователей изучали ассоциации социальных факторов с МС на индивидуальном уровне. Так, исследование, выполненное Y.J. Kim, показало, что у женщин, проживавших с тремя поколениями родных (муж, незамужние дети и родители — индивидуальный социальный фактор) в отличие от одиноких женщин шансы наличия МС, высокого уровня АД и высокого уровня ТГ были выше на 58% (ОШ 1,58; 95% ДИ 1,11—2,23), 37% (ОШ 1,37; 95% ДИ 1,00—1,88) и 39% (ОШ 1,39; 95% ДИ 1,01—1,92) соответственно [19]. Вместе с тем результаты того же самого исследования демонстрируют статистически незначимое увеличение шансов развития МС у женщин, проживающих с двумя поколениями родных (муж и незамужние дети) (ОШ 1,24; 95% ДИ 0,91—1,69). Среди мужчин наблюдалось статистически незначимое увеличение шансов развития МС при проживании как с двумя (ОШ 1,05; 95% ДИ 0,58—1,89), так и с тремя поколениями родных (ОШ 1,06; 95% ДИ 0,57—1,97).

D. Umberson обнаружил, что супружеские пары с маленькими детьми имели более низкий уровень смертности, чем бездетные пары [20]. Результаты исследований, проведенных в Германии и России, также демонстрируют, что многодетные супружеские пары ведут наиболее здоровый образ жизни в отличие от других групп сверстников [21—23]. В связи с этим можно предположить, что чувство ответственности, которое испытывают родители при воспитании детей, способствует позитивному поведению в отношении здоровья. Данное предположение может быть одной из причин снижения вероятности наличия МС у населения, проживающего в наиболее социально депривированных регионах. Кроме этого, в нашем исследовании у женщин в отличие от мужчин наблюдается наиболее выраженное снижение частоты МС, что можно объяснить ролью женщины в обществе, которая предполагает наибольшую ответственность в воспитании детей [24].

Наши результаты демонстрируют уменьшение шансов наличия низкого уровня ХС ЛВП у населения из наиболее экономически депривированных регионов. M.D. Corriere и соавт. также выявили, что пожилые женщины в возрасте 70—79 лет, проживающие на наиболее экономически депривированных территориях, имели более высокий уровень ХС ЛВП (+6,09 мг/дл; p=0,01) в отличие от женщин из менее депривированных регионов [25].

Как известно, существует положительная связь между потреблением алкоголя и уровнем ХС ЛВП [26, 27]. В свою очередь, ряд исследователей выявили, что низкий уровень дохода на индивидуальном уровне связан с высоким уровнем потребления алкоголя [28, 29]. Таким образом, можно предположить, что одним из факторов, влияющих на уменьшение шансов наличия низкого уровня ХС ЛВП у населения из наиболее экономически депривированных регионов, является высокое потребление алкоголя. В то же время экономический элемент нашего индекса демонстрирует тенденцию к увеличению вероятности МС и гипергликемии у населения при увеличении уровня депривированности регионов проживания при сравнении с Q1. Аналогичные результаты представлены в работе A.D. Keita и соавт. [30]. В исследовании ARIC (the Atherosclerosis Risk in Communities Study) выявлено, что среди белых женщин, проживающих на территориях с низким социально-экономическим статусом, увеличивалась распространенность МС (ОР 1,17; 95% ДИ 1,00—1,37) [31].

В целом данные выводы не противоречат нашим результатам, однако надо учесть тот факт, что авторы упомянутых выше исследований для измерения уровня экономической депривации территорий использовали индекс, созданный A.V. Diez-Roux и соавт. [32], показатели которого (средний доход домохозяйств, доля домохозяйств с доходом от аренды, медиана стоимости единицы жилья, доля лиц в возрасте 25 лет и старше с полным средним образованием, доля лиц в возрасте 25 лет и старше с дипломом колледжа и доля лиц, занимающих руководящие, управленческие должности) отличаются от включенных в экономический элемент нашего индекса. Таким образом, не представляется возможным в полной мере сопоставить данные.

В настоящем исследовании не установлена связь между наиболее экологически депривированными регионами и наличием полного МС, хотя присутствует связь с высоким уровнем АД, гипергликемией и АО. К сожалению, мы не можем сравнить наши результаты с данными других исследований, так как нами не найдены публикации, посвященные изучению ассоциаций между экологической депривацией и МС, в которых для измерения депривации использовали бы подобный индекс. Однако во многих исследованиях изучено влияние отдельных загрязняющих воздух веществ на развитие МС и получены противоречивые данные. Так, B.Y. Yang и соавт. обнаружили связь высоких концентраций в воздухе диоксида серы (ОШ 1,10; 95% ДИ 1,02—1,18) и диоксида азота (NO2) (ОШ 1,33; 95% ДИ 1,12—1,57) с распространенностью МС [33]. J. Hou и соавт. также обнаружили, что длительное воздействие NO2 связано с увеличением риска развития МС на 41% (ОШ 1,408; 95% ДИ 1,363—1,455) [34]. Напротив, Y. Wang и соавт. выявили, что длительное воздействие NO2 уменьшает риск развития МС на 14% (ОШ 0,865; 95% ДИ 0,795—0,941) [35].

Для акцентирования внимания на особенностях ассоциаций социально-экономической и экологической депривации и здоровья населения предлагается внесение терминологического разъяснения определения социально-экономической и экологической депривации в ст. 2 и поправки в п. 2 ст. 30 ФЗ от 21 ноября 2011 г. №323 «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» [36] в редакции: «Профилактика неинфекционных заболеваний осуществляется на популяционном, групповом и индивидуальном уровнях с учетом социально-экономической и экологической депривации регионов».

Ограничения и сильные стороны исследования

Сильными сторонами исследования являются, во-первых, тот факт, что это первая работа, в которой изучена связь региональной депривации с МС и отдельными его компонентами с учетом индивидуальных характеристик населения России, а во-вторых, то, что оптимальный объем выборки позволяет получить репрезентативные результаты.

Ограничением является отсутствие информации о физической активности респондентов, что может привести к недооценке влияния факторов риска на наличие МС.

Заключение

В нашем исследовании при сравнении наиболее депривированных регионов (Q4) с наименее депривированными регионами (Q1) не установлена статистически значимая ассоциация общей и экологической депривации с метаболическим синдромом, в то же время имеется статистически значимая связь социальной и экономической депривации с метаболическим синдромом. Установлена также статистически значимая связь социальной, экономической и экологической депривации с отдельными компонентами метаболического синдрома.

Подводя итоги, следует отметить, что метаболический синдром и его компоненты являются факторами риска развития и прогрессирования сердечно-сосудистых заболеваний, следовательно, представленные нами данные косвенно подтверждают наличие связи социально-экономической и экологической депривации с развитием сердечно-сосудистых заболеваний. Более того, данная ассоциация является динамической и продолжительной, поэтому результаты исследования можно использовать для мониторинга распространенности данной патологии в зависимости от депривационных характеристик регионов страны с целью наиболее обоснованного подхода к разработке профилактических программ и нормативных правовых документов, регулирующих деятельность служб здравоохранения.

Благодарности. Авторы настоящего исследования выражают благодарность и признательность участникам исследования ЭССЕ-РФ за предоставление данных.

Участие авторов: концепция и дизайн исследования — А.А. Зеленина; сбор и обработка материала — С.А. Шальнова, Г.А. Муромцева, А.В. Капустина, Ю.А. Баланова, С.Е. Евстифеева, С.А. Максимов; статистический анализ данных, написание текста — А.А. Зеленина; редактирование — А.А. Зеленина, С.А. Шальнова, С.А. Максимов, О.М. Драпкина.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Демографический ежегодник России. 2021. Статистический сборник. М.: Росстат; 2021. Ссылка активна на 02.06.22.  https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/dem21.pdf
  2. World Health Organization. Global Status Report on Noncommunicable Diseases 2014. Geneva, Switzerland: WHO; 2014. Accessed June 03, 2022. https://www.who.int/nmh/publications/ncd-status-report-2014/en
  3. O’Neill S, O’Driscoll L. Metabolic syndrome: A closer look at the growing epidemic and its associated pathologies. Obesity Reviews. 2015;16(1):1-12.  https://doi.org/10.1111/obr.12229
  4. Qiao Q, Gao W, Zhang L et al. Metabolic syndrome and cardiovascular disease. Annals of Clinical Biochemistry. 2007;44(Pt 3):232-263.  https://doi.org/10.1258/000456307780480963
  5. Guembe MJ, Fernandez-Lazaro CI, Sayon-Orea C, et al.; RIVANA Study Investigators. Risk for cardiovascular disease associated with metabolic syndrome and its components: A 13-year prospective study in the RIVANA cohort. Cardiovascular Diabetology. 2020;19(1):195.  https://doi.org/10.1186/s12933-020-01166-6
  6. Townsend P. Poverty in the United Kingdom: A Survey of Household Resources and Standards of Living. University of California Press; 1979.
  7. Kibria GMA, Crispen R, Chowdhury MAB, et al. Disparities in absolute cardiovascular risk, metabolic syndrome, hypertension, and other risk factors by income within racial/ethnic groups among middle-aged and older US people. Journal of Human Hypertension. 2021;35(7):645.  https://doi.org/10.1038/s41371-021-00513-8
  8. Lidfeldt J, Nyberg P, Nerbrand C, et al. Socio-demographic and psychosocial factors are associated with features of the metabolic syndrome. The Women’s Health in the Lund Area (WHILA) study. Diabetes, Obesity and Metabolism. 2003;5(2):106-112.  https://doi.org/10.1046/j.1463-1326.2003.00250.x
  9. Vernay M, Salanave B, de Peretti C, et al. Metabolic syndrome and socioeconomic status in France: The French Nutrition and Health Survey (ENNS, 2006-2007). International Journal of Public Health. 2013;58(6):855-864.  https://doi.org/10.1007/s00038-013-0501-2
  10. Loucks EB, Magnusson KT, Cook S, et al. Socioeconomic position and the metabolic syndrome in early, middle, and late life: evidence from NHANES 1999-2002. Annals of Epidemiology. 2007;17(10):782-790.  https://doi.org/10.1016/j.annepidem.2007.05.003
  11. Mirmiran P, Aghayan M, Bakhshi B, et al. Socioeconomic status and lifestyle factors modifies the association between snack foods intake and incidence of metabolic syndrome. Nutrition Journal. 2021;20(1):70.  https://doi.org/10.1186/s12937-021-00728-y
  12. Mirmiran P, Bakhshi B, Hosseinpour-Niazi S, et al. Does the association between patterns of fruit and vegetables and metabolic syndrome incidence vary according to lifestyle factors and socioeconomic status? Nutrition, Metabolism, and Cardiovascular Diseases: NMCD. 2020;30(8):1322-1336. https://doi.org/10.1016/j.numecd.2020.04.008
  13. Tyrovolas S, Chalkias C, Morena M, et al. Health care access and prevalence of the metabolic syndrome among elders living in high-altitude areas of the Mediterranean islands: the MEDIS study. Review of Diabetic Studies. 2011;8(4):468-476.  https://doi.org/10.1900/RDS.2011.8.468
  14. Huang X, Hu Y, Du L, et al. Metabolic syndrome in native populations living at high altitude: A cross-sectional survey in Derong, China. BMJ Open. 2020;10(1):e032840. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-032840
  15. La Rosa E, Le Clésiau H, Valensi P. Metabolic syndrome and psychosocial deprivation. Data collected from a Paris suburb. Diabetes and Metabolism. 2008;34(2):155-161.  https://doi.org/10.1016/j.diabet.2007.12.005
  16. Blanquet M, Debost-Legrand A, Gerbaud L, et al. Metabolic syndrome and social deprivation: results of a French observational multicentre survey. Family Practice. 2016;33(1):17-22.  https://doi.org/10.1093/fampra/cmv086
  17. Научно-организационный комитет проекта ЭССЕ-РФ. Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний в различных регионах России (ЭССЕ-РФ). Обоснование и дизайн исследования. Профилактическая медицина. 2013;16(6):25-34. 
  18. Alberti KG, Eckel RH, Grundy SM, et al. Harmonizing the metabolic syndrome: a joint interim statement of the International Diabetes Federation Task Force on Epidemiology and Prevention; National Heart, Lung, and Blood Institute; American Heart Association; World Heart Federation; International Atherosclerosis Society; and International Association for the Study of Obesity. Circulation. 2009;120(16):1640-1645. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.109.192644
  19. Kim YJ. Association of Family Composition and Metabolic Syndrome in Korean Adults Aged over 45 Years Old. Asian Nursing Research. 2015;9(4): 349-355.  https://doi.org/10.1016/j.anr.2015.10.006
  20. Umberson D. Family status and health behaviors: social control as a dimension of social integration. Journal of Health and Social Behavior. 1987;28(3): 306-319.  https://doi.org/10.2307/2136848
  21. Исупова О.Г. Гендер, семья и здоровье в Европе. Демографическое обозрение. 2019;5(4):186-193.  https://doi.org/10.17323/demreview.v5i4.8669
  22. Калачикова О.Н., Груздева М.А. Гендерные стереотипы в современной семье: женщины и мужчины (на материалах социологического исследования). Женщина в российском обществе. 2019;1(90):64-76.  https://doi.org/10.21064/WinRS.2019.1.6
  23. Гордеева С.С. Гендерные различия в отношении к здоровью: социологический аспект. Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. 2010;2(2):113-120. 
  24. Синельников А.Б. Влияние семейного и демографического статуса на состояние здоровья и его самооценку. Социальные аспекты здоровья населения. 2012;28(6):4. 
  25. Corriere MD, Yao W, Xue QL, et al. The association of neighborhood characteristics with obesity and metabolic conditions in older women. The Journal of Nutrition, Health and Aging. 2014;18(9):792-798.  https://doi.org/10.1007/s12603-014-0477-5
  26. De Oliveira E Silva ER, Foster D, McGee Harper M, et al. Alcohol consumption raises HDL cholesterol levels by increasing the transport rate of apolipoproteins A-I and A-II. Circulation. 2000;102(19):2347-2352. https://doi.org/10.1161/01.cir.102.19.2347
  27. van der Gaag MS, van Tol A, Vermunt SH, et al. Alcohol consumption stimulates early steps in reverse cholesterol transport. Journal of Lipid Research. 2001;42(12):2077-2083.
  28. Berg N, Kiviruusu O, Karvonen S, et al. A 26-year follow-up study of heavy drinking trajectories from adolescence to mid-adulthood and adult disadvantage. Alcohol and Alcoholism. 2013;48(4):452-457.  https://doi.org/10.1093/alcalc/agt026
  29. Шальнова С.А., Максимов С.А., Баланова Ю.А., Деев А.Д., Евстифеева С.Е., Имаева А.Э., Капустина А.В., Муромцева Г.А., Мордвинова Р.С., Ротарь О.П., Шляхто Е.В., Бойцов С.А., Драпкина О.М. Потребление алкоголя и зависимость от социально-демографических факторов у лиц трудоспособного возраста (по данным исследования ЭССЕ-РФ). Профилактическая медицина. 2019;22(5):45-53.  https://doi.org/10.17116/profmed20192205145
  30. Keita AD, Judd SE, Howard VJ, et al. Associations of neighborhood area level deprivation with the metabolic syndrome and inflammation among middle- and older-age adults. BMC Public Health. 2014;14:1319. https://doi.org/10.1186/1471-2458-14-1319
  31. Chichlowska KL, Rose KM, Diez-Roux AV, et al. Individual and neighborhood socioeconomic status characteristics and prevalence of metabolic syndrome: The Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) Study. Psychosomatic Medicine. 2008;70(9):986-992.  https://doi.org/10.1097/PSY.0b013e318183a491
  32. Diez-Roux AV, Kiefe CI, Jacobs DR Jr, et al. Area characteristics and individual-level socioeconomic position indicators in three population-based epidemiologic studies. Annals Epidemiology. 2001;11(6):395-405.  https://doi.org/10.1016/s1047-2797(01)00221-6
  33. Yang BY, Qian ZM, Li S, et al. Long-term exposure to ambient air pollution (including PM1) and metabolic syndrome: The 33 Communities Chinese Health Study (33CCHS). Environmental Research. 2018;164:204-211.  https://doi.org/10.1016/j.envres.2018.02.029
  34. Hou J, Liu X, Tu R, et al. Long-term exposure to ambient air pollution attenuated the association of physical activity with metabolic syndrome in rural Chinese adults: A cross-sectional study. Environment International. 2020; 136:105459. https://doi.org/10.1016/j.envint.2020.105459
  35. Wang Y, Liu F, Yao Y, et al. Associations of long-term exposure to ambient air pollutants with metabolic syndrome: The Wuhan Chronic Disease Cohort Study (WCDCS). Environmental Research. 2022;206:112549. https://doi.org/10.1016/j.envres.2021.112549
  36. Федеральный закон от 21 ноября 2011 г. №323 «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации». Ссылка активна на 02.06.22.  https://minzdrav.gov.ru/documents/7025

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.