Введение
Физическая активность (ФА) является одним из важнейших поведенческих факторов риска, влияющих на развитие, прогрессирование и исходы целого ряда хронических неинфекционных заболеваний, а также на общую продолжительность жизни [1]. Как любой поведенческий фактор риска, ФА зависит от индивидуальных характеристик — это пол, возраст, образовательный статус, уровень дохода, профессиональные особенности и прочее. Однако в последние десятилетия в эпидемиологических исследованиях рассматривается помимо индивидуальных особенностей влияние на состояние здоровья человека его среды обитания. В 70-х годах прошлого века Ури Бронфенбреннер (U. Bronfenbrenner) обосновал теорию экологических систем, предполагающую средовое влияние на развитие человека, с фокусировкой на прогрессивном приспособлении индивида к изменяющейся среде на протяжении всей его жизни [2]. Средовое влияние он условно классифицировал на микроуровень (микросреда семьи), мезоуровень (школьная, районная среда), экзоуровень (локальные внешние средовые воздействия) и макроуровень (социальные, экономические, политические условия). В рамках эпидемиологии хронических неинфекционных заболеваний экологический подход У. Бронфенбреннера реализовался в экосоциальной модели здоровья, включающей, наряду с биологическим компонентом, «общественное производство болезней» в качестве важной составляющей.
Как общий уровень ФА, так и различные ее виды (профессиональная, бытовая, рекреационная) существенно различаются по странам и регионам мира [3]. Однако в экосоциальной модели здоровья более важное значение принимает не сам факт географических различий, а их причина. Например, в исследовании «Поведение детей школьного возраста в отношении здоровья» (HBSC) в 29 европейских странах влияние четырех типов средовых факторов на уровне страны (физические, социокультурные, экономические и политические) объясняли 38% дисперсии умеренно выраженной ФА и 81% дисперсии выраженной ФА на уровне страны [4]. Анализ данных 76 стран продемонстрировал положительную связь между Индексом человеческого развития и распространенностью физической неактивности [5], при этом в менее развитых странах выявлен самый низкий уровень гиподинамии (18,7%), в то время как в наиболее развитых странах этот показатель достигал 27,8%.
Помимо национальных различий уровни ФА также неодинаковы по территориям в пределах отдельных стран, однако в подавляющем большинстве исследований лишь констатируется факт региональных различий без анализа возможных причин. В доступной литературе обнаружено лишь несколько исследований, рассматривавших влияние характеристик крупных регионов в пределах одной страны на индивидуальную ФА. При этом в качестве характеристик регионов рассматривались единичные показатели: культурные особенности (французские и немецкие) швейцарских кантонов [6, 7] и бельгийских регионов [8], неравенство доходов на уровне канадских провинций [9] и штатов США [10].
Российские многоцентровые исследования также свидетельствуют о значительных различиях ФА в регионах, в том числе в рамках исследований ЭССЕ-РФ 2013—2014 гг. [11], ЭССЕ-РФ 2017 г. [12]. Однако региональные предикторы данных различий не анализировались. В то же время изучение региональных различий других показателей состояния здоровья по материалам ЭССЕ-РФ позволило выявить влияние территориальных условий проживания [13]. Региональные характеристики, в отличие от аналогичных зарубежных исследований, рассматривались в широком контексте социальных, экономических, демографических, промышленных особенностей условий проживания. Наличие связи с другими показателями здоровья позволяет предположить, что и в отношении ФА российского населения возможны ассоциации со средой обитания на макроуровне. Этим обосновано настоящее исследование.
Цель исследования — выполнить анализ индивидуальной ФА в зависимости от региональных условий проживания российского населения.
Материал и методы
Характеристика выборки
Для анализа использованы данные поперечного этапа эпидемиологического исследования «Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний в регионах Российской Федерации» (ЭССЕ-РФ), проведенного в 2013—2014 гг. [14]. Всего в исследовании приняло участие 21 923 человека (возраст 25—64 года) в 13 регионах Российской Федерации. При формировании выборки применен метод Киша, предусматривающий систематический многоступенчатый случайный отбор по территориальному принципу на базе лечебно-профилактических учреждений. Исследование выполнено в соответствии со стандартами надлежащей клинической практики (Good Clinical Practice) и принципами Хельсинкской декларации. До включения в исследование у всех участников получено письменное информированное добровольное согласие. Отклик на обследование составил около 80% с некоторыми вариациями по регионам исследования.
Из конечной выборки исключены регионы с некорректно заполненными анкетами по ФА, респонденты с большим количеством пропущенных индивидуальных данных, а также подвыборка Санкт-Петербурга как существенно отличающегося по своим региональным характеристикам от других 12 регионов. Итоговая аналитическая выборка составила 8380 человек из 8 регионов, в том числе 3372 мужчины и 5008 женщин. В итоговой выборке пропущены единичные данные, у 38 человек — семейное положение, у 5 человек — уровень образования, у 119 человек — уровень дохода, у 73 человек — наличие ожирения. Проведено восстановление пропущенных данных с помощью алгоритма «k-ближайшего соседа». Импутацию данных проводили по входным параметрам: регион, место проживания, пол, возраст.
Методы оценки физической активности
Для оценки уровня ФА респондентов опрашивали по трем вопросам, характеризующим профессиональную, рекреационную и бытовую/спортивную ФА. Вопрос о профессиональной ФА: «Какой из перечисленных ниже уровней физической активности наиболее точно определяет Вашу физическую нагрузку во время работы?» с вариантами ответов: 1) в основном сижу; 2) в основном хожу; 3) поднимаю и переношу небольшие тяжести; 4) занимаюсь тяжелой физической работой; 5) я не работаю. Вопрос о рекреационной ФА: «Сколько минут в день Вы ходите пешком в свободное от работы время, включая ходьбу до места Вашей работы и обратно?». Вопрос о бытовой/спортивной ФА: «Сколько раз в неделю, в свободное от работы время, у Вас бывает физическая нагрузка продолжительностью не менее 20—30 мин такая, чтобы появилась небольшая одышка или выступил пот, например, работа по дому или на даче, быстрая ходьба, занятия физкультурой?».
Для решения исследовательских задач приняты следующие дефиниции:
1. Высокая рекреационная ФА (РФА): респонденты, которые ходят пешком более 90 мин в день в свободное от работы время, включая ходьбу до места работы.
2. Высокая бытовая и спортивная ФА (БСФА): респонденты, у которых бывает 5 и более случаев в неделю умеренной и/или высокой физической нагрузки продолжительностью не менее 20—30 мин помимо профессионально обусловленной.
3. Высокий общий уровень ФА (ОФА): респонденты, которые на работе в основном ходят, или поднимают и переносят небольшие тяжести, или занимаются тяжелым физическим трудом, и/или у которых высокая РФА и/или БСФА.
Индивидуальные характеристики
Из индивидуальных переменных в качестве ковариат взяты характеристики, которые потенциально могут повлиять на изучаемые связи. По анкетным данным определены пол, возраст, место проживания (город/село). Ряд данных получен путем интервьюирования: уровень образования (не высшее/высшее образование), семейное положение (есть семья/нет семьи).
Уровень дохода оценивали косвенно по трем вопросам, характеризующим долю дохода, затрачиваемую на еду, мнение респондентов о финансовых возможностях семьи и об обеспеченности по сравнению с другими семьями. В каждом вопросе было 5 вариантов ответа, которые ранжированы в баллы от 1 (наиболее «бедный» ответ) до 5 (наиболее «богатый» ответ). По сумме баллов рассчитаны третили, в соответствие со значениями которых уровень дохода сгруппирован в 3 категории: «Низкий» — от 3 до 7 баллов, «Средний» — от 8 до 10 баллов, «Высокий» — от 11 до 15 баллов.
Профессиональные категории фиксировались при опросе на основании стандарта ISCO-08 Международной организации труда. Для учета профессиональных особенностей выделены группы «белых воротничков», «синих воротничков», а также «другие». В группу «белых воротничков» вошли следующие категории: руководители; лица свободных профессий или работающие на себя; работники умственного труда; работники среднего звена, не занятые физическим трудом. В группу «синих воротничков» вошли рабочие, в основном выполняющие работу с помощью машин/механизмов; рабочие, занятые преимущественно ручным трудом; рабочие, не имеющие профессиональной квалификации, выполняющие разные работы. В группу «Другие» вошли не работающие по разным причинам (домохозяйки, в силу состояния здоровья, пенсионеры) и работающие периодически.
Наличие ожирения фиксировали на основании индекса массы тела более 30 кг/м2.
В зависимости от даты обследования респондента проведена группировка обследованных в теплый (с 16 апреля по 15 октября) и холодный (с 16 октября по 15 апреля) периоды года.
Региональные переменные
Для описания региональных условий проживания использована интегральная индексная оценка, выполненная ранее с помощью метода главных компонент [13]. Вкратце для выделения региональных индексов использованы общедоступные данные с официального сайта Федеральной службы государственной статистики России за 2010—2014 гг. Всего выделили 5 региональных индексов, представляющих собой количественные показатели, отражающие негативное (отрицательные значения индексов) или позитивное (положительные значения индексов) отношение в конкретном регионе:
— увеличение Социально-географического индекса характеризует ухудшение социальной среды и одновременно более северное расположение региона с соответственно худшими климатическими условиями;
— увеличение Демографического индекса характеризует усиление демографической депрессивности региона с депопуляцией населения и перераспределением его структуры в сторону старших возрастных групп;
— увеличение Промышленного индекса говорит о росте промышленной развитости региона, в первую очередь за счет добычи полезных ископаемых и производства энергии, с соответствующим экспонированием работающего и неработающего населения неблагоприятными антропогенными факторами;
— Смешанный индекс наиболее сложен в интерпретации, так как в целом не дает возможности однозначно охарактеризовать его по совокупности входящих в него показателей;
— увеличение Экономического индекса характеризует рост экономической развитости региона, доходов и экономического неравенства населения.
Методы статистического анализа
Категориальные переменные представлены в виде частот, для оценки их различий применяли Хи-квадрат (χ2) Пирсона. Исследуемые данные представляют собой сложную двухуровневую выборку с индивидуальными и региональными характеристиками, поэтому для оценки ассоциаций использованы обобщенные оценочные уравнения с устойчивыми стандартными ошибками и с учетом вложенной структуры данных. Для анализа многофакторных ассоциаций использованы логистические регрессионные модели. Ассоциации выражены отношением шансов (ОШ) и 95% доверительным интервалом (ДИ). Все модели включали корректировку на место проживания, пол, возраст, наличие семьи, уровень образования, дохода, наличие ожирения, профессию, сезон года. Региональные индексы вводились в регрессионные модели все вместе. При первичном анализе выявлено взаимодействие места проживания, профессии и сезона года с региональными индексами, поэтому помимо анализа в общей выборке выполнен также раздельный анализ по данным подгруппам. Статистика χ2 Вальда использована для оценки условного вклада региональных индексов в ФА. Критическим уровнем статистической значимости принимали 0,05. Все статистические процедуры выполнены в программе IBM SPSS Statistics v.22 (IBM Corporation, США).
Результаты
Высокая РФА характерна для 31,2% выборки, высокая БСФА — для 18,7%, высокая ОФА — для 42,9% (табл. 1). Однофакторный анализ показал, что частота всех трех показателей ФА статистически значимо различается в исследуемых регионах. По нескольким индивидуальным характеристикам наблюдаются одинаковые закономерности всех трех показателей ФА: увеличение частоты среди лиц без высшего образования, со снижением дохода, с ожирением, у «синих воротничков» и «других» профессий относительно «белых воротничков». Кроме того, в теплый период года увеличивается частота высокой РФА, а у мужчин в целом выше частота высокой ОФА. Противоположные тенденции по разным видам ФА характерны для городских и сельских жителей: у городских жителей выше частота высокой РФА, в то время как у сельских — высокой БСФА и ОФА.
Таблица 1. Высокая физическая активность в зависимости от региона, индивидуальной характеристики и сезона года
| Характеристика | Высокая РФА, n (%) | Высокая БСФА, n (%) | Высокая ОФА, n (%) | |
| В общей выборке | 2617 (31,2) | 1570 (18,7) | 3597 (42,9) | |
| Регион | Вологда | 269 (24,5)* | 170 (15,5)* | 402 (36,6)* |
| Иваново | 342 (28,3) | 190 (15,7) | 458 (37,9) | |
| Кемерово | 572 (42,0) | 363 (26,7) | 777 (57,1) | |
| Оренбург | 148 (25,7) | 42 (7,3) | 177 (30,8) | |
| Томск | 318 (31,9) | 207 (20,8) | 444 (44,5) | |
| Тюмень | 134 (37,8) | 32 (9,0) | 159 (44,9) | |
| Красноярск | 399 (32,1) | 239 (19,2) | 542 (43,6) | |
| Владивосток | 435 (28,2) | 327 (21,2) | 638 (41,3) | |
| Место проживания | Город | 684 (36,9)* | 1120 (17,2)* | 2672 (40,9)* |
| Село | 1933 (29,6) | 450 (24,3) | 925 (49,9) | |
| Пол | Женский | 1551 (31,0) | 914 (18,2) | 2064 (41,2)* |
| Мужской | 1066 (31,6) | 656 (19,4) | 1533 (45,5) | |
| Семья | Нет | 954 (31,9) | 571 (19,1) | 1302 (43,6) |
| Есть | 1663 (30,8) | 999 (18,5) | 2295 (42,5) | |
| Образование | Не высшее | 1616 (36,7)* | 994 (22,6)* | 2220 (50,4)* |
| Высшее | 1001 (25,2) | 576 (14,5) | 1377 (34,6) | |
| Доход | Низкий | 431 (40,6)* | 234 (22,0)* | 564 (53,2)* |
| Средний | 1675 (30,9) | 1014 (18,7) | 2309 (42,6) | |
| Высокий | 511 (26,9) | 322 (17,0) | 724 (38,1) | |
| Ожирение | Нет | 1740 (30,3)* | 1029 (17,9)* | 2396 (41,7)* |
| Есть | 877 (33,3) | 541 (20,6) | 1201 (45,6) | |
| Профессия | «Белые воротнички» | 1393 (26,4)* | 810 (15,4)* | 1895 (35,9)* |
| «Синие воротнички» | 516 (34,1) | 367 (24,2) | 812 (53,6) | |
| «Другие» | 708 (44,4) | 393 (24,6) | 890 (55,8) | |
| Сезон года | Холодный | 1443 (30,3)* | 891 (18,7) | 2016 (42,3) |
| Теплый | 1174 (32,4) | 679 (18,8) | 1581 (43,7) | |
Примечание. * — выделены статистически значимые различия частот, p<0,05. РФА — рекреационная физическая активность; БСФА — бытовая/спортивная физическая активность; ОФА — общая физическая активность.
Ассоциации ФА с региональными индексами в общей выборке с корректировкой на индивидуальные характеристики представлены на рис. 1. В общей выборке высокая РФА прямо ассоциируется с Социально-географическим (1,15; 1,04—1,28) и Промышленным (1,18; 1,11—1,26) индексами, но обратно — со Смешанным индексом (0,95; 0,92—0,99). Высокая БСФА прямо ассоциируется с Социально-географическим (1,62; 1,37—1,91), Демографическим (1,26; 1,06—1,49), Промышленным (1,27; 1,17—1,38) и Смешанным (1,13; 1,08—1,18) индексами. Высокая ОФА прямо ассоциируется с Социально-географическим (1,35; 1,23—1,48), Демографическим (1,10; 1,02—1,18), Промышленным (1,25; 1,18—1,32) и Экономическим (1,13; 1,03—1,23) индексами.
Рис. 1. Ассоциация высокой физической активности с региональными индексами (ОШ и 95% ДИ).
Ассоциации ФА с региональными индексами в зависимости от места проживания, профессии и сезона года представлены в табл. 2. Городские и сельские жители значительно различаются по выраженности и даже по направленности ассоциаций. Так, по РФА и ОФА у сельских жителей отмечается статистически значимая связь только с Промышленным индексом, в то время как у городских жителей — с 3—4 региональными индексами. У городских жителей РФА ассоциируется с Социально-географическим, Промышленным и Смешанным индексами, а ОФА — с Социально-географическим, Демографическим, Промышленным и Экономическим индексами. Ассоциации БСФА с региональными индексами у городских и сельских жителей противоположны, за исключением Промышленного индекса. Если у городских жителей наблюдается прямая связь с Социально-географическим, Демографическим, Промышленным и Смешанным индексами, то у сельских — прямая связь только с Промышленным индексом, но обратная связь со всеми остальными региональными индексами.
Таблица 2. Ассоциации высокой физической активности с региональными индексами в зависимости от места проживания, профессии и сезона года
| Региональные индексы | Место проживания | Профессия | Сезон года | |||
| город, n=6525 | село, n=1855 | «белые воротнички», n=5271 | «синие воротнички», n=1514 | холодный, n=4761 | теплый, n=3619 | |
| Высокая РФА: | ||||||
| Социально-географический | 1,19 (1,01—1,29) | 1,04 (0,28—3,79) | 1,10 (0,96—1,25) | 1,23 (1,06—1,43) | 1,18 (1,03—1,36) | 1,26 (1,19—0,33) |
| Демографический | 1,03 (0,95—1,11) | 1,10 (0,54—2,24) | 0,92 (0,83—1,01) | 1,17 (1,01—1,36) | 1,02 (0,88—1,17) | 0,91 (0,88—0,93) |
| Промышленный | 1,17 (1,11—1,23) | 1,24 (1,08—1,42) | 1,15 (1,06—1,25) | 1,24 (1,16—1,32) | 1,21 (1,11—1,32) | 1,08 (1,06—1,10) |
| Смешанный | 0,93 (0,90—0,95) | 1,00 (0,80—1,24) | 0,97 (0,92—1,02) | 0,94 (0,89—0,98) | 0,98 (0,92—1,04) | 0,86 (0,84—0,88) |
| Экономический | 1,10 (1,00—1,21) | 1,26 (0,52—3,03) | 1,01 (0,84—1,22) | 1,26 (1,08—1,46) | 1,13 (0,93—1,36) | 1,03 (0,99—1,07) |
| Высокая БСФА: | ||||||
| Социально-демографический | 1,71 (1,51—1,92) | 0,14 (0,06—0,32) | 1,68 (1,38—2,05) | 1,32 (1,17—1,49) | 1,67 (1,42—1,96) | 1,05 (1,00—1,11) |
| Демографический | 1,24 (1,10—1,40) | 0,32 (0,20—0,52) | 1,29 (1,08—1,53) | 1,06 (0,90—1,24) | 1,03 (0,88—1,20) | 2,16 (2,03—2,29) |
| Промышленный | 1,22 (1,15—1,29) | 1,26 (1,08—1,46) | 1,31 (1,20—1,43) | 1,11 (1,01—1,22) | 1,36 (1,27—1,44) | 1,60 (1,55—1,65) |
| Смешанный | 1,13 (1,11—1,15) | 0,79 (0,68—0,90) | 1,15 (1,10—1,21) | 0,93 (0,88—0,98) | 1,19 (1,13—1,25) | 1,14 (1,13—1,16) |
| Экономический | 1,07 (0,93—1,22) | 0,23 (0,12—0,45) | 1,15 (0,93—1,42) | 1,08 (0,87—1,34) | 0,90 (0,75—1,08) | 1,56 (1,53—1,59) |
| Высокая ОФА: | ||||||
| Социально-демографический | 1,40 (1,29—1,51) | 0,83 (0,38—1,82) | 1,25 (1,14—1,38) | 1,46 (1,32—1,61) | 1,46 (1,31—1,62) | 1,31 (1,24—1,37) |
| Демографический | 1,09 (1,03—1,16) | 0,91 (0,60—1,39) | 1,00 (0,93—1,08) | 1,18 (1,07—1,30) | 1,04 (0,93—1,16) | 1,09 (1,06—1,12) |
| Промышленный | 1,23 (1,17—1,30) | 1,28 (1,15—1,42) | 1,22 (1,14—1,30) | 1,30 (1,25—1,35) | 1,33 (1,25—1,42) | 1,19 (1,17—1,22) |
| Смешанный | 0,99 (0,97—1,01) | 1,00 (0,86—1,16) | 1,02 (0,99—1,06) | 0,93 (0,89—0,96) | 1,05 (1,01—1,11) | 0,94 (0,92—0,96) |
| Экономический | 1,09 (1,02—1,17) | 0,98 (0,59—1,65) | 1,05 (0,92—1,03) | 1,23 (1,11—1,37) | 1,10 (0,95—1,28) | 1,11 (1,07—1,15) |
Примечание. Данные представлены в виде ОШ и 95% ДИ. РФА — рекреационная физическая активность; БСФА — бытовая/спортивная физическая активность; ОФА — общая физическая активность; все модели включали корректировку на место проживания, пол, возраст, наличие семьи, уровень образования, дохода, наличие ожирения, профессию, сезон года.
Взаимодействие профессиональных особенностей и сезона года проявляется преимущественно в степени выраженности ассоциаций ФА с региональными индексами. Так, у «синих воротничков» выявлено больше статистически значимых ассоциаций региональных индексов с РФА и ОФА по сравнению с «белыми воротничками». Кроме того, БСФА прямо ассоциируется со Смешанным индексом у «белых воротничков», в то время как у «синих воротничков» отмечается обратная связь.
В теплый период года по сравнению с холодным наблюдается больше ассоциаций РФА и ОФА с региональными особенностями. Кроме того, ОФА прямо ассоциируется со Смешанным индексом в холодный период года, в теплое время года отмечается обратная связь.
Анализ статистики Вальда свидетельствует о наиболее высокой значимости индивидуальной принадлежности к профессиональной категории (229,4) и уровня образования (45,5) в РФА, БСФА и ОФА (рис. 2). Тем не менее значимость Промышленного (38,3), Социально-географического (20,4) и Смешанного индексов (11,6) на фоне индивидуальных предикторов также довольно высокая.
Рис.2. Значение региональных индексов и индивидуальных предикторов для физической активности.
Обсуждение
Полученные результаты свидетельствуют о существенном влиянии региональных особенностей проживания на индивидуальную ФА. Для Социально-географического и Промышленного индексов характерно устойчивое влияние на ФА вне зависимости от ее вида. Демографический и Экономический индексы оказывают менее выраженное влияние, преимущественно статистически незначимое на уровне РФА и БСФА, но статистически значимое на уровне ОФА. Смешанный индекс демонстрирует разнонаправленное влияние на РФА (обратное) и БСФА (прямое), что суммарно проявляется отсутствием статистически значимой ассоциации по интегральной ОФА. В целом ухудшение социальных условий проживания, усиление демографической депрессивности региона, а также рост промышленного и экономического развития, доходов и экономического неравенства населения ассоциируется с увеличением ФА как РФА и БСФА, так и ОФА. Влияние Смешанного индекса на РФА и БСФА разнонаправленное, но в связи со сложностью интерпретации этого индекса оценить эти, несомненно, любопытные данные затруднительно.
Результаты настоящего исследования свидетельствуют о том, что вне зависимости от индивидуальных характеристик региональная среда проживания оказывает влияние на индивидуальную ФА. Условно говоря, поведенческие привычки преобладающей части населения «переносятся» на все население этого региона, при этом в определенной степени стираются индивидуальные различия. С точки зрения психологии поведения обоснованием такой средовой обусловленности ФА является теория запланированного поведения Исаака Айзена (I. Ajzen), согласно которой сочетание отношения к поведению, субъективных норм и воспринимаемого поведенческого контроля формирует намерения и поведение индивида [15]. При этом компонент «субъективная норма» рассматривается как представление индивида о конкретном поведении, на которое оказывают влияние суждение и ожидания значимых других лиц (семья, близкие, друзья). В дальнейшем теория запланированного поведения дополнена еще одним компонентом — описательной нормой, то есть зависимостью от поведения других и модифицированием своих поведенческих намерений для соответствия воспринимаемой норме [16], условно говоря: «если все остальные делают это, я, наверное, тоже должен это делать». Метаанализ исследований с использованием теории запланированного поведения показал, что эта модель объясняет в среднем до 50% дисперсии намерений и до 38% дисперсии поведения [17]. Сравнительный анализ предсказательной способности модели запланированного поведения показал, что ФА наряду с пищевым поведением предсказываются лучше всего из всех поведенческих стереотипов [18].
Полученные в исследовании результаты мы считаем отражением культурных и исторических закономерностей формирования образа жизни. Обзор 15 исследований влияния культурных факторов на ФА взрослых в США [19] позволил выявить 8 основных категорий: коллективизм и культурная идентичность; религиозность; культурные установки и гендерные нормы в отношении ФА; отношение к ФА как составляющей здоровья; семейные особенности и достаточность времени; отсутствие образцов для подражания и отсутствие мотивации; отсутствие приемлемых спортивных сооружений; ожидания в отношении образа тела и внешности. Несомненно, что эти культурные категории мотивации ФА характеризуют разные уровни средового влияния. Если, например, семейные особенности и нехватка времени характеризуют соответственно микро- и даже индивидуальный уровни, то доступность спортивных сооружений — мезоуровень (инфраструктура района проживания), а культурные установки и гендерные нормы — макроуровень (национальный и субнациональный).
Наиболее выраженное влияние промышленной развитости регионов на ФА, по-видимому, является отражением формирования «рабочей» культурной среды с естественно высоким уровнем ФА, что переносится в целом на население. Косвенным подтверждением этого служат выявленные более выраженные ассоциации региональных условий проживания с ФА у «синих воротничков» по сравнению с «белыми воротничками».
Рост ФА в социально и демографически неблагополучных регионах мы связываем с влиянием российских бытовых особенностей проживания слоев общества, различных по социально-экономическому уровню. Например, личные подсобные хозяйства, ведение которых требует высокой ФА, преобладают как раз среди наиболее уязвимых слоев населения. По данным за 2020 г., в Российской Федерации в личных хозяйствах населения произведено 27,4% от всего объема продукции сельского хозяйства в фактически действовавших ценах [20]. В отдельных федеральных округах этот показатель превышает 40%, а в некоторых регионах достигает 60—70%. Поэтому одним из механизмов в социально и демографически неблагоприятных регионах может быть формирование культурной среды, отражающей высокую ФА социально уязвимых слоев общества за счет ведения личных подсобных хозяйств. В этом плане довольно любопытны результаты стратифиакции по месту проживания, продемонстрировавшие преимущественное влияние региональных условий проживания на РФА и ОФА городского населения, а для БСФО — инверсию влияния для сельской популяции. Влияние социальной среды подтверждается другими российскими данными, например, для школьников Мурманска характерны более высокие уровни ФА, чем для московских подростков [21].
Позитивное влияние на ФА уровня экономического развития регионов мы связываем с возможно более развитой инфраструктурой, способствующей высокой ФА, тем более что проявляется выраженное влияние экономических характеристик регионов на городских жителей (причем инфраструктура может существенно различаться) в отличие от сельских жителей. Кроме того, влияние более характерно для «синих воротничков», которые, как правило, имеют меньший уровень достатка и, соответственно, уровень ФА которых в большей степени зависит от развития общественно доступной инфраструктуры. Так, российские исследования показывают, что влияние проходимости района проживания (то есть его инфраструктура) на участие в спорте и физических упражнениях модифицируется уровнем дохода: у лиц с низким доходом связь статистически значима в отличие от лиц с высоким доходом [22].
Выявленное в исследовании большее количество ассоциаций региональных индексов с ФА в теплый период года по сравнению с холодным периодом, по-видимому, связано с влиянием климатических особенностей на ФА. Другие исследования показывают, что неблагоприятные климатические условия являются препятствием для ФА и влекут за собой снижение уровней всех видов ФА [23]. Например, значение развитости инфраструктуры, благоприятствующей ФА, в холодный период года существенно возрастает [22, 24]. В теплый же период года снижение ограничений для ФА проявляется тем, что влияние средовых факторов проявляется в максимальной степени.
Сравнить полученные нами результаты с аналогичными зарубежными исследованиями довольно сложно, так как лишь единичные исследования по ФА проводились на региональном уровне стран (культурные особенности, индекс Джини). В подавляющем большинстве исследований территориальная зависимость ФА рассматривается либо на более высоком уровне (сравнение стран), либо на примере небольших территорий (округов, районов, переписных участков). В то же время масштаб сравниваемых территорий является чрезвычайно важным аспектом при анализе средового влияния, что отмечается целым рядом исследователей [9, 25, 26]. Например, различия ФА швейцарских детей, проживающих преимущественно во французских и немецких кантонах, не объяснялись инфраструктурой района проживания и физкультурной политикой в отношении детского населения. Авторы сделали вывод, что определяющим фактором в данном случае выступают культурные и традициональные различия немецкой и французской популяции Швейцарии [6]. Точно так же среди взрослых в Бельгии между жителями Фландрии, Брюсселя или Валлонии обнаружены различия в отношении к езде на велосипеде, которые не зависели от инфраструктурных особенностей, а, по мнению авторов, связаны с фламандской культурой [8].
Другим примером является хорошо известный в эпидемиологии феномен «швейцарского парадокса», заключающийся в том, что при разных уровнях масштаба измерения неравенство доходов может оказывать как прямое, так и обратное влияние на состояние здоровья [27]. В то время как большинство международных исследований свидетельствуют о негативном влиянии роста неравенства доходов на здоровье населения, при измерении на более точном (меньшем) географическом уровне выяснено, что оно связано с лучшим состоянием здоровья. Показательно в этом плане американское исследование зависимости ожирения от неравенства доходов населения сразу на двух уровнях — в штате и округе: на уровне округа отмечалась прямая связь, в то время как на уровне штата — отсутствие ассоциаций [28].
Сравнение полученных нами результатов с другими аналогичными исследованиями также затруднено тем, что все они оперируют единичными региональными характеристиками (языковой регион, индекс Джини), в то время как в нашем исследовании рассматривался широкий перечень региональных характеристик, коррелирующих между собой в различной степени силы и направленности. Рассмотрим соотношение наших и аналогичных зарубежных данных на примере экономических характеристик как наиболее активно исследуемых за рубежом. Например, большинство международных исследований свидетельствуют об обратной связи уровня ФА с неравенством дохода населения [29] и о прямой связи — с экономическим благополучием [30]. В нашем же исследовании неравенство доходов населения и экономическая развитость регионов эмпирически сгруппированы в единый Экономический индекс, на основании высокой прямой коррелированности этих показателей между собой. Следовательно, увеличение Экономического индекса в регионе рассматривается как одновременное увеличение экономической развитости и роста неравенства доходов населения. В итоге получается, что наши результаты в отношении Экономического индекса подтверждаются данными литературы о влиянии экономической развитости на ФА, но противоречат исследованиям о неравенстве доходов населения.
Заключение
Результаты исследования свидетельствуют о существенном влиянии региональных особенностей проживания на индивидуальную физическую активность. Устойчивое воздействие оказывают социальные и промышленные характеристики условий проживания, несколько менее стабильное — демографические особенности и экономическое развитие регионов. По-видимому, механизмы реализации средового влияния на физическую активность различны: для уровня промышленного развития регионов — это формирование определенных культурных стереотипов в плане физической активности, для социальной и демографической среды — национальные особенности жизнедеятельности, для экономической — уровень развития местной инфраструктуры, имеющей большое значение для физической активности. Необходимо дальнейшее изучение роли и механизмов в формировании уровней физической активности для перехода от феноменологического описания закономерностей к возможности идентификации триггерных точек, позволяющих реализовывать прогностические и профилактические меры для улучшения физической активности российского населения.
Участие авторов: концепция и дизайн исследования — С.А. Максимов; сбор и обработка материала — С.А. Максимов, С.А. Шальнова, Г.А. Муромцева, Ю.А. Баланова, А.В. Капустина, С.Е. Евстифеева, Н.С. Карамнова, А.Э. Имаева, Г.В. Артамонова, О.Л. Барбараш, Ю.И. Гринштейн, А.Ю. Ефанов, О.Н. Калачикова, Н.В. Кулакова, Р.А. Либис, И.А. Трубачева, О.М. Драпкина; статистический анализ данных — С.А. Максимов, В.В. Волков; написание текста — С.А. Максимов, В.В. Волков; редактирование — С.А. Шальнова, О.М. Драпкина.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.