Инфраструктура района проживания и физическая активность российского населения. Результаты исследования ЭССЕ-РФ3

Физическая активность (ФА) представляет собой один из наиболее значимых поведенческих факторов состояния здоровья человека. Недостаточная ФА во многом определяет развитие, прогрессирование и исходы целого ряда хронических неинфекционных заболеваний, общее качество жизни и в целом показатели смертности [1]. Современные тенденции ФА в глобальной популяции негативные: эпидемиологические исследования свидетельствуют о том, что до 28% взрослых не выполняют минимальные рекомендации Всемирной организации здравоохранения по ФА, и в последнее десятилетие данная тенденция только ухудшается¹. В первую очередь это касается экономически развитых стран [2], в России по эпидемиологическим исследованиям в динамике также наблюдается увеличение доли лиц с недостаточной ФА [3].

На этом фоне организаторов здравоохранения все больше привлекают возможности популяционного стимулирования транспортной и рекреационной (отдых и прогулки) ФА за счет инфраструктурных и градостроительных решений. Теоретическим обоснованием влияния городского строительства и планирования инфраструктуры районов проживания на ФА можно считать социально-экологическую модель поведения человека, предложенную J. Sallis и соавт. [4]. В соответствии с этой моделью поведение человека обусловлено сложными и динамическими взаимосвязями между индивидуальными, социальными и физическими факторами среды обитания, которые формируют уровни ФА в контексте их специфики. В настоящее время по данной тематике уже пройдены этапы теоретического осмысления проблемы, разработки методов и инструментов [5], получены первичные результаты поперечных исследований, на основании которых проводятся уже более корректные по дизайну исследования [6], изучаются отдельные углубленные аспекты и осуществляется мониторинг результатов практического решения проблемы [7].

В России влияние инфраструктуры района проживания на ФА изучали в г. Кемерове [8, 9]. В то же время результаты российского многоцентрового исследования ЭССЕ-РФ (Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний и их факторов риска в регионах Российской Федерации) свидетельствуют о существенных региональных различиях ФА [10], в связи с чем актуальным становится вопрос о возможности экстраполирования кемеровских результатов на все российское население.

Цель настоящего исследования — оценка влияния инфраструктуры района проживания на ФА российского населения по данным исследования ЭССЕ-РФ3.

Для анализа использовали данные российского многоцентрового исследования «Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний и их факторов риска в регионах Российской Федерации. Третье исследование» (ЭССЕ-РФ3). Исследование было проведено в 2020—2022 гг. в 15 регионах Российской Федерации среди 28 592 мужчин и женщин 35—74 лет. Более подробная информация об особенностях формирования выборки представлена ранее [11]. Настоящее исследование было предварительно одобрено Этическим комитетом Национального медицинского исследовательского центра терапии и профилактической медицины и проведено в соответствии со стандартами надлежащей клинической практики (Good Clinical Practice) и принципами Хельсинкской декларации. Все участники подписали письменное информированное добровольное согласие.

Уровень ФА оценивали с помощью анкеты Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ) [12]. Рассчитывали уровень общей ФА в неделю (в МЕТ, метаболический эквивалент) и уровень рабочей, транспортной и рекреационной ФА. Под рабочей подразумевалась ФА, связанная с выполнением профессиональных обязанностей, работой по дому и на садовом/дворовом участке; под транспортной ФА — ходьба (и/или использование велосипеда, самоката) для бытового перемещения; под рекреационной — ФА, связанная с отдыхом (прогулки), занятия спортом. Была проведена группировка ФА на 4 категории. В ходе группировки выделяли группу с отсутствием ФА (для рабочей, транспортной, рекреационной ФА) либо с минимальными ее значениями согласно рекомендациям Всемирной организации здравоохранения (до 600 МЕТ для общей ФА). Остальные значения ФА группировали на терцили.

Инфраструктуру района проживания оценивали по русскоязычной версии анкеты NEWS (Neighborhood Environmental Walkability Scale) [13], предназначенной для субъективной оценки параметров района проживания, благоприятствующих ФА. По результатам анкетирования рассчитывают итоговый индекс проходимости и формируют 8 шкал, характеризующих разные аспекты инфраструктуры.

Шкала A отражает показатель плотности населения с помощью взвешенной частоты встречаемости жилых домов разной этажности. Увеличение оценки по шкале A характеризует увеличение плотности населения.

Увеличение оценки по шкале B отражает уменьшение усредненного расстояния от объектов инфраструктуры до места проживания респондента.

Шкалы C, D, E, F, G, H формируются по утверждениям, степень согласия/несогласия с которыми оценивается по 4-балльной шкале Лейкерта: шкала C характеризует доступность объектов инфраструктуры; шкала D — проходимость улиц; шкала E — качество пешеходной инфраструктуры; шкала F — эстетику района проживания; шкала G — безопасность, связанную с автомобильным движением; шкала H — безопасность, связанную с преступностью. Чем выше показатели шкал C, D, E, F, G, H и общий индекс проходимости, тем лучше состояние инфраструктуры, т.е. доступность, проходимость, качество и безопасность.

Ассоциации инфраструктуры проживания корректировали на ряд индивидуальных ковариат: пол, возраст, место проживания (город/село), уровень дохода, семейное положение, образование, вид профессиональной деятельности, сезон года, наличие ряда заболеваний (новообразования, инсульт, инфаркт миокарда).

В зависимости от особенностей трудовой деятельности среди респондентов были выделены подгруппы «белых воротничков», «синих воротничков» и «неработающих». В зависимости от даты проведения исследования выделяли подгруппы лиц, обследованных в теплый (с 1 мая по 31 октября) и холодный (с 1 ноября по 30 апреля) периоды года.

В ходе однофакторного анализа при оценке ассоциаций проходимости района и уровней ФА по индексу проходимости рассчитывали терцили, которые рассматривали как группы низких, средних и высоких значений. Анализ различий частоты уровней ФА в терцилях по индексу проходимости выполняли с помощью критерия χ² Пирсона.

Многофакторную оценку ассоциаций уровней ФА с инфраструктурой проживания осуществляли с помощью порядковой регрессии. Результаты корректировали на все индивидуальные ковариаты. Оценки по всем шкалам — A, B, C, D, E, F, G и H (количественные показатели) — вводили в регрессионную модель одновременно. Ассоциации были представлены в виде отношения шансов (ОШ) и 95% доверительного интервала (ДИ). Для оценки вклада отдельных факторов в уровни ФА рассчитывали значение χ² Вальда. Статистический анализ выполняли в программе SPSS версии 22 («IBM Corp.», США).

В исследуемой выборке превалировали городские жители (78,5%), респонденты со средним доходом (55,9%), семейные (69,2%), занятые в профессиях нефизического труда — «белые воротнички» (45,6%). По полу, возрасту, образованию и сезону опроса структура выборки была примерно равномерной. Распространенность новообразований у респондентов составляла 3,4%, частота перенесенного инсульта — 2,6%, инфаркта миокарда — 3,3%.

Значения общей, рабочей, транспортной и рекреационной ФА статистически значимо (везде p<0,001) увеличивались при росте проходимости района проживания (рис. 1). Доля лиц с низкой общей ФА снижалась с 33,6% в районах с низкой проходимостью до 27,5 и 20,8% в районах со средней и высокой проходимостью (см. рис. 1, а). Аналогично уменьшалась доля лиц с отсутствием рабочей ФА — с 69,0 до 68,2 и 61,5% соответственно (см. рис. 1, б), с отсутствием транспортной ФА — с 39,0 до 33,6 и 27,7% (см. рис. 1, в), с отсутствием рекреационной ФА — с 69,8 до 65,3 и 61,5% соответственно (см. рис. 1, г). На фоне этого с ростом проходимости района проживания в разной степени увеличивалась доля лиц со средней и высокой общей ФА, а также с наличием рабочей, транспортной и рекреационной ФА.

Рис. 1. Структура населения по физической активности в зависимости от проходимости района проживания.

а — общая физическая активность; б — рабочая физическая активность; в — транспортная физическая активность; г — рекреационная физическая активность.

Регрессионный анализ с корректировкой на индивидуальные характеристики показал статистически значимое увеличение ФА с ростом индекса проходимости района проживания (см. таблицу). Для общей ФА ОШ составило 1,94 (95% ДИ 1,80—2,09; p<0,001), для рабочей ФА — 1,60 (95% ДИ 1,47—1,74; p<0,001), для транспортной ФА — 1,89 (95% ДИ 1,74—2,02; p<0,001), для рекреационной ФА — 1,68 (95% ДИ 1,54—1,83; p<0,001).

Ассоциации физической активности с общей проходимостью и отдельными параметрами инфраструктуры района проживания

Примечание. Скорректировано на пол, возраст, место проживания, уровень дохода, семейное положение, образование, вид профессиональной деятельности, сезон года, наличие в анамнезе новообразований, инсульта, инфаркта миокарда; ОШ — отношение шансов; ДИ — доверительный интервал.

Из отдельных шкал статистически значимое прямое влияние на общую ФА оказывали расстояние до объектов инфраструктуры (шкала B), доступность объектов инфраструктуры (шкала C), проходимость района (шкала D) и безопасность района, связанная с преступностью (шкала H). В то же время общая ФА снижалась с ростом плотности населения (шкала A) и увеличением безопасности, связанной с автомобильным движением (шкала G). Регрессионный анализ в стратах (результаты не приведены) показал социально-демографические группы населения, наиболее чувствительные к инфраструктуре проживания. Так, у женщин отмечались статистически значимые ассоциации общей ФА с 6 шкалами из 8 (у мужчин — только с 3 из 8), у лиц 55—64 лет — с 6 шкалами из 8 (в других возрастных категориях — с 3 из 8), у лиц с низким и средним достатком — с 6—7 шкалами из 8 (с высоким достатком — с 4 из 8). Кроме того, большее количество статистически значимых ассоциаций было зафиксировано в холодный период года — по 7 шкалам из 8 возможных (в теплый период — только по 5 из 8).

В общей выборке наибольшее количество статистически значимых ассоциаций с отдельными шкалами отмечалось по транспортной ФА: кроме обратной связи с эстетикой района проживания (шкала F), по всем остальным шкалам были выявлены прямые ассоциации (см. таблицу). По 6 из 8 шкал были обнаружены статистически значимые ассоциации с рекреационной ФА: обратная — со шкалой G, прямые — со шкалами B, C, D, F, H. Наименьшее количество ассоциаций с параметрами инфраструктуры отмечалось по рабочей ФА: обратные — со шкалами A и E, прямые — со шкалами C, D, H.

Вклад инфраструктуры района проживания в общую ФА на фоне индивидуальных характеристик был довольно высоким (рис. 2). Значение критерия χ² Вальда для индекса проходимости достигал 302,8, для доступности объектов инфраструктуры (шкала C) — 387,0, для безопасности района, связанной с преступностью (шкала H), — 110,4, для проходимости (шкала D) — 31,2, для расстояния до объектов инфраструктуры (шкала B) — 20,5. Для сравнения — значения критерия χ² Вальда для наиболее важных в плане ФА индивидуальных характеристик составляли: для категории профессия — 277,2, возраст — 64,5, образование — 59,2, пол — 55,2, городское или сельское проживание — 33,9, сезон года — 30,8. Для разных видов ФА значение вклада инфраструктуры района проживания несколько различалось. Наибольшим был вклад инфраструктуры проживания в транспортную ФА, менее выраженным — в рекреационную ФА, наименьшим — в рабочую ФА.

Рис. 2. Вклад индивидуальных характеристик и параметров инфраструктуры района проживания в общую физическую активность.

Результаты исследования свидетельствуют о влиянии инфраструктуры района проживания на ФА россиян как на общий уровень, так и на все ее виды. По сравнению с классическими индивидуальными предикторами ФА (пол, возраст, образование, профессия и др.) вклад инфраструктуры был довольно высоким, особенно для транспортной и рекреационной ФА. Зарубежные исследования также демонстрируют наиболее сильные ассоциации инфраструктуры района проживания с транспортной и рекреационной ФА [14].

Из параметров инфраструктуры наиболее выраженное прямое влияние на ФА россиян оказывали общая проходимость района проживания, доступность объектов инфраструктуры, безопасность района, связанная с преступностью, а также расстояние от места проживания до объектов инфраструктуры, что соответствует зарубежным исследованиям [14]. В кемеровском исследовании статистически значимых ассоциаций ФА с параметрами инфраструктуры района проживания было выявлено меньше, что, по-видимому, частично обусловлено существенно меньшим объемом выборки [8, 9]. Тем не менее выраженные ассоциации в г. Кемерово совпадают с наиболее важными связями, полученными в настоящем исследовании.

В то же время имеются некоторые различия по силе или направленности ряда параметров инфраструктуры: пешеходная инфраструктура, эстетика района, безопасность, связанная с автомобильным движением и преступностью.

По ряду параметров инфраструктуры в настоящем исследовании наблюдаются разнонаправленные ассоциации с видами ФА. Так, увеличение плотности населения ассоциируется со снижением рабочей, но увеличением транспортной ФА.

Необходимо отметить, что и в зарубежных исследованиях связь плотности населения с ФА (особенно с общей и рекреационной) неустойчива и порой разнонаправленная [14]. Это во многом связано с нелинейностью такой связи, что было продемонстрировано в исследованиях IPEN (International Physical activity and Environment Network) в 12 странах: при низком уровне плотности населения отмечалась прямая связь, в то время как при высоком уровне связь становилась нейтральной или даже обратной [15].

Неоднозначные результаты были получены по влиянию эстетики района проживания на виды ФА — снижение транспортной ФА, но увеличение рекреационной ФА. Кемеровское исследование показало только прямую ассоциацию с рекреационной ФА [9]. В то же время зарубежные результаты свидетельствуют о преимущественно сильных прямых ассоциациях эстетики района проживания с транспортной ФА и прямых, менее выраженных связях с рекреационной и общей ФА [14]. Данное несоответствие российских результатов зарубежным требует дальнейшего анализа.

В настоящем исследовании установлена прямая ассоциация этого параметра инфраструктуры с транспортной ФА, что соответствует зарубежным данным [14], но противоречит кемеровским [9]. В то же время в настоящем исследовании установлены обратные ассоциации безопасности, связанной с автомобильным движением, с общей и рекреационной ФА, что отчасти согласуется с разнонаправленными тенденциями в отношении общей ФА в зарубежных публикациях [14]. Так, например, в обзоре G. McCormack и A. Shiell объективно измеренная инфраструктура безопасности пешеходов была отрицательно связана с умеренной и высокой ФА, но положительно ассоциировалась с ходьбой и ездой на велосипеде, вместе взятыми [16].

По категориям населения в настоящем исследовании значимость инфраструктуры проживания для ФА была больше для женщин, лиц предпенсионного возраста (55—64 года), респондентов с низким и средним достатком. Кроме того, показатель возрастал в холодный период года. Кемеровские результаты свидетельствуют об аналогичных тенденциях в плане уровня дохода и сезона года, однако по полу и возрасту обнаружены отличия: более выраженным являлось влияние проходимости района проживания на ФА мужчин и лиц молодого возраста [8]. Зарубежные исследователи также отмечают, что инфраструктура проживания влияет на ФА мужчин в большей степени, чем на ФА женщин [7]. Однако некоторые зарубежные исследования свидетельствуют и об обратной тенденции [17, 18].

Несмотря на то что настоящее исследование проведено на большой выборке, объединяющей большое количество регионов России, с использованием обоснованных методических и статистических подходов, следует упомянуть о важном ограничении. Проведенное исследование является поперечным по дизайну, что ограничивает его с точки зрения причинно-следственных зависимостей. Все аналогичные исследования строятся на предположении, что инфраструктура района проживания влияет на ФА жителей. Однако в качестве альтернативной гипотезы можно предположить, что физически активные люди могут специально выбирать районы проживания, благоприятствующие активному образу жизни [7]. Это следует учитывать при интерпретации полученных результатов.

Результаты проведенного исследования свидетельствуют о значимых ассоциациях инфраструктуры района проживания с ФА населения. В большей степени это характерно для транспортной и рекреационной ФА. Оценка, анализ и мониторинг параметров инфраструктуры, наиболее связанных с ФА (общая проходимость района проживания, доступность объектов инфраструктуры, безопасность района, связанная с преступностью, а также расстояние от места проживания до объектов инфраструктуры), в перспективе способны предоставлять информацию для реализации здоровьесберегающих технологий в градостроительной и организационно-инфраструктурной практике.

Участие авторов: концепция и дизайн исследования — С.А. Максимов, М.Б. Котова, С.А. Шальнова, Ю.А. Баланова; сбор и обработка материала — С.А. Максимов, М.Б. Котова, С.А. Шальнова, Ю.А. Баланова, А.Э. Имаева, В.А. Куценко, С.Е. Евстифеева, А.В. Капустина, Г.А. Муромцева, Н.С. Карамнова, О.Б. Швабская, Т.В. Репкина, Т.О. Гоношилова, А.В. Кудрявцев, Н.И. Белова, Л.Л. Шагров, М.А. Самотруева, А.Л. Ясенявская, О.А. Башкина, С.В. Глуховская, И.А. Левина, Е.А. Ширшова, Е.Б. Доржиева, Е.З. Урбанова, Н.Ю. Боровкова, В.К. Курашин, А.С. Токарева, Ю.И. Рагино, Г.И. Симонова, А.Д. Худякова, В.Н. Никулин, О.Р. Аслямов, Г.В. Хохлова, А.В. Соловьева, А.А. Родионов, О.В. Крячкова, Ю.Ю. Шамурова, Е.В. Михайлов, Ю.О. Тарабрина, М.Г. Атаев, М.О. Раджабов, З.М. Гасанова, М.А. Уметов, И.А. Хакуашева, Л.В. Эльгарова, Е.И. Ямашкина, Л.А. Балыкова, А.А. Усанова, А.М. Никитина, Н.В. Саввина, Ю.Е. Спиридонова, Е.А. Наумова, В.С. Юдин, А.А. Кескинов, С.М. Юдин, А.В. Концевая, О.М. Драпкина; статистический анализ данных — С.А. Максимов; написание текста — С.А. Максимов; научное редактирование — С.А. Шальнова, О.М. Драпкина.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

¹Physical activity (11 May 2023). https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/physical-activity

² https://www.mediasphera.ru/upload/medialibrary/files/prof_2024_09._maksimov_pril.pdf