Анализ инфраструктуры для физической активности населения и ее ассоциации с ожирением

Вопросы снижения распространенности недостаточной физической активности населения как одного из основных факторов риска хронических неинфекционных заболеваний остаются актуальными и решаются на национальном, региональном и муниципальном уровнях. Федеральные проекты «Спорт — норма жизни» [1] и «Укрепление общественного здоровья» [2], а также инициатива «Формирование комфортной городской среды» в процессе реализации Национального проекта «Жилье и городская среда» [3], Федеральный проект «Развитие массового спорта и физкультуры» [4] направлены на создание условий для занятий физической культурой и спортом. Предусмотрено строительство новых и реконструкция существующих спортивных объектов (СО), в том числе для занятий массовыми видами спорта, облагораживание городских, дворовых, парковых территорий, повышение тем самым их доступности, безопасности и привлекательности для населения, чтобы выбор в пользу активного образа жизни у населения был более легким и осознанным.

Формирование социально-комфортной среды проживания имеет большое значение для уменьшения рисков здоровью проживающего населения. Результаты многих зарубежных исследований, посвященных оценке городской инфраструктуры, свидетельствуют о значительном влиянии элементов окружающей среды на здоровье проживающего населения: застройки, транспорт, дизайн улиц, общественные пространства, а также доступ к таким ресурсам инфраструктуры, как здоровое питание, зоны для отдыха и места для физической активности [5].

Согласно данным обзоров и метаанализов, выявлена достоверная положительная ассоциация между наличием условий для занятий спортом в пешей доступности и уровнем физической активности [6].

В Российской Федерации такая работа по оценке влияния муниципальной инфраструктуры на поведенческие факторы риска проводилась впервые. Ранее опубликованы результаты анализа ассоциаций муниципальной инфраструктуры с потреблением овощей и фруктов, алкоголя и табака [7—10].

Цель исследования — изучить доступность СО муниципальной инфраструктуры и ее ассоциации с уровнем физической активности и наличием ожирения у проживающего населения.

В процессе выполнения государственного задания проведено наблюдательное исследование по оценке влияющей на здоровье инфраструктуры и анализ ее ассоциаций с образом жизни населения городов, расположенных в трех субъектах Российской Федерации (Тверская область, Архангельская область, Свердловская область).

Данные собраны с января по март 2022 г. в трех территориальных округах Архангельска, в трех районах Твери, в трех районах Екатеринбурга и в г. Ревда (Свердловской области), которые являлись территориями проживания наибольшего числа участников исследования ЭССЕ-РФ3.

ЭССЕ-РФ3 — многоцентровое эпидемиологическое исследование «Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний и их факторов риска в регионах Российской Федерации», в рамках которого собраны данные о распространенности биологических и поведенческих факторов риска ХНИЗ, в том числе о распространенности низкой физической активности и ожирения у участников, проживающих на изучаемых городских территориях [10]. Характеристика городских территорий, включенных в исследование, представлена в табл. 1.

Таблица 1. Характеристика городских территорий, включенных в исследование

Методология исследования по оценке фактической муниципальной инфраструктуры с использованием разработанного в рамках государственного задания специального программного обеспечения апробирована во время проведения пилотного исследования на указанных городских территориях — Екатеринбурге и Ревде, результаты опубликованы ранее [11, 12]. Специальное программное обеспечение позволяет исследователям в режиме реального времени фиксировать изучаемые объекты с целью последующего создания актуальных интерактивных карт муниципалитетов с обозначенными на них объектами и проведения анализа.

При выполнении оценки доступности спортивной муниципальной инфраструктуры в соответствии с целями исследования изучены следующие объекты для физической активности: бассейны, воркауты, скверы, парковые зоны, бульвары с возможностями для занятий физической активностью, спортивные залы, спортивные/ледовые коробки, стадионы, физкультурно-оздоровительные комплексы, фитнес-клубы.

Статистическая обработка. Для изучения ассоциаций объектов спортивной муниципальной инфраструктуры с уровнем физической активности и наличием ожирения у населения выбраны следующие параметры: количество СО в радиусе 1000 м от места проживания участников ЭССЕ-РФ3, количество СО в радиусе 400 м от места проживания участников ЭССЕ-РФ3, минимальное расстояние до СО от места проживания участников ЭССЕ-РФ3. Спортивные объекты разделены на находящиеся внутри и вне помещения.

Анализ ассоциации набора факторов и зависимой бинарной переменной проведен с применением логистической регрессии. В качестве бинарной переменной рассматривалось наличие ожирения. В модели в качестве ковариат включены возраст и пол. Для того чтобы отношение шансов показывало увеличение шансов наличия фактора риска при росте количества СО или расстояния до СО, количество СО и расстояния до них включены в анализ после применения логарифмирования по основанию 2. Уровень значимости для всех проверяемых гипотез принят равным 0,05.

По результатам оценки, всего зафиксировано СО: в Архангельске — 210, в Екатеринбурге и Ревде — 167, в Твери — 116 (табл. 2).

Таблица 2. Количество спортивных объектов в пилотных муниципалитетах

Примечание. * — p<0,05; ** — p<0,001 для различий в распространенности объекта между регионами.

Для проведения анализа физической доступности СО в пилотных муниципалитетах и выявления ассоциации низкой физической активности с параметрами СО все изучаемые СО сгруппированы по признаку «внутренние СО/внешние СО» по отношению к открытому пространству:

— внутренние СО: спортивные залы, бассейны, физкультурно-оздоровительные комплексы, фитнес-клубы;

— внешние СО: воркауты, скверы, парковые зоны, бульвары с возможностями для физической активности, спортивные/ледовые коробки, стадионы.

Кроме того, определены следующие переменные (табл. 3):

Таблица 3. Характеристика спортивных объектов пилотных муниципалитетов

Примечание. Данные представлены в виде Me [Q₂₅; Q₇₅]. * — p<0,05; ** — p<0,001 для различий в распределении переменной между регионами.

— количество СО в радиусе 1000 м от места проживания участников ЭССЕ-РФ3;

— количество СО в радиусе 400 м от места проживания участников ЭССЕ-РФ3;

— минимальное расстояние до СО от места проживания участников ЭССЕ-РФ3.

Доступность СО в целом и по группам внутренние/внешние СО в радиусе 400 м от места проживания участника ЭССЕ-РФ3 варьирует от 1—2 в муниципалитетах Твери, Екатеринбурге и Ревде до 5 в Архангельске. В радиусе 1000 м — от 9 в Твери до 31 в Архангельске. Наибольшее количество СО, расположенных в радиусе 1000 и 400 м, и, соответственно, наименьшие минимальные расстояния до СО обнаружены в Архангельской области, что свидетельствует о наибольшей плотности СО в целом и их доступности для проживающего населения.

В ходе исследования оценены СО пилотных муниципалитетов, количество и виды которых отличались в пилотных регионах, по-видимому, из-за различий климатических зон, региональных/муниципальных условий и возможностей, в том числе площади обследуемых территорий. Так, в Архангельске в выбранных муниципалитетах в целом зафиксировано больше СО — 210 и их плотность — 3,4 на км², в Екатеринбурге и Твери: 167 (1,3 на км²) и 116 (1,1 на км²) соответственно. Такая же тенденция выявлена при оценке количества СО в радиусе 400 и 1000 м от места проживания респондентов пилотных муниципалитетов — участников ЭССЕ-РФ3.

Большое значение для укрепления здоровья человека в городе имеет такой ресурс, как наличие зеленых территорий: общественных садов и парков, открытых пространств с пешеходными и велосипедными дорожками, что способствует повышению физической активности горожан [13—15]. В выбранных муниципалитетах Архангельска (умеренный климатический пояс) ожидаемо больше внутренних СО, в Твери, Екатеринбурге и Ревде (умеренно-континентальный) — больше внешних СО, таких как: стадионы, скверы, парковые зоны, бульвары с возможностями для физической активности на открытом пространстве. В то же время наибольшее количество в Архангельске и Екатеринбурге воркаутов и ледовых коробок, предназначенных для физической активности на открытом пространстве, может быть объяснено местными условиями и возможностями.

Обеспеченность граждан СО регламентируется приказом Минспорта России от 25 сентября 2020 г. №718 [16], однако нормативы обеспеченности граждан СО на 100 000 населения не могут быть здесь применены, поскольку, с одной стороны, возможно, ведомственные или другие СО могли быть недоступны для фиксации исследователями, а с другой — согласно целям государственного задания, исследование проводилось не во всех муниципалитетах обозначенных городов. Это не позволяет сделать заключение об обеспеченности жителей условиями для физической активности в соответствии с указанными нормативами и экстраполировать данные, полученные в 3—4 пилотных муниципалитетах, на весь город.

С целью выявления ассоциаций уровня физической активности с параметрами СО пилотных муниципалитетов в качестве признака выбрана «низкая физическая активность», которая рассчитывалась на основании результатов оценки уровней физической активности респондентов — участников ЭССЕ-РФ3, проживающих в пилотных муниципалитетах. Уровень физической активности считался низким, если находился ниже рекомендуемого минимального уровня, составляющего для взрослых 150 мин умеренной или 75 мин интенсивной аэробной физической нагрузки в неделю (рис. 1).

Рис. 1. Распространенность низкой физической активности в пилотных муниципалитетах по данным ЭССЕ-РФ3.

Показатели низкой физической активности населения, проживающего в пилотных муниципалитетах, в целом ниже среднероссийских показателей [17, 18], и наименьшее число респондентов с низким уровнем физической активности отмечается в Архангельской области, в которой при этом выявлена наибольшая плотность СО.

Анализ ассоциации низкой физической активности с параметрами СО проводили в отдельности для каждого города. По результатам исследования нами не обнаружены ассоциации между уровнем физической активности проживающих в пилотных муниципалитетах респондентов ни с одним из заданных в нашем анализе параметров СО ни в одном из субъектов — участников исследования.

Однако надо принимать во внимание, что оценка уровня физической активности респондентов, проводимая в ЭССЕ-РФ3 согласно инструменту ВОЗ [19], была комплексной и включала движение в течение дня: на рабочем месте, в свободное время, в том числе посещение СО, и не только по месту жительства, а также онлайн-тренировки, ставшие очень популярными в период пандемии, которые не могли быть учтены. Это свидетельствует о целесообразности продолжения исследования с набором переменных, не вошедших в настоящий анализ.

Интересно, что, по данным зарубежных исследований, сила ассоциации физической активности респондентов и инфраструктуры районов их проживания была больше для конкретных периодов времени [20] по сравнению со средними (т.е. по всем дням недели и в течение суток) ежедневными значениями общей физической активности [21].

Кроме того, доступность СО в районе проживания ассоциировалась с физической активностью только в определенное время дня, в то время как при анализе среднего уровня физической активности ассоциаций не наблюдалось. Это дает основание сделать заключение, что углубленный анализ уровня физической активности респондентов в разные периоды времени суток и дни недели показывает результаты, которые ближе к «истинным» эффектам воздействия параметров инфраструктуры на уровень физической активности населения.

Между тем нами выявлены ассоциации между параметрами СО Архангельска и частотой ожирения проживающего в нем населения (рис. 2).

Рис. 2. Ассоциации ожирения с параметрами спортивных объектов пилотных муниципалитетов в Архангельске.

ОШ — отношение шансов.

Чем дальше были спортивные объекты и чем меньше их в районе проживания человека, тем выше была вероятность развития ожирения у проживающего населения, что согласуется с зарубежными исследованиями [22—24] и является предметом дальнейшего изучения.

К ограничениям настоящего исследования следует отнести близкие, но тем не менее разные периоды проведения исследования по оценке инфраструктуры (2022 г.) и ЭССЕ-РФ3 (2021 г.), данные которых сопоставлялись при проведении анализа ассоциаций. Ограничением также является невозможность учета искусственных и естественных преград при оценке расстояния между изучаемыми объектами инфраструктуры и адресами участников ЭССЕ-РФ3, проводимого с использованием метода геокодирования. Помимо этого, к ограничениям исследования относится возможный недоучет некоторых СО, которые могли быть недоступны для фиксирования исследователями по объективным причинам.

Инновационное исследование по оценке доступности фактической муниципальной инфраструктуры с помощью разработанного специального программного обеспечения в рамках государственного задания впервые проведено в нашей стране в трех субъектах Российской Федерации. Продемонстрированы широкие возможности для использования в научном и практическом плане созданной методологии для принятия научно-обоснованных подходов к разработке, реализации и оценке муниципальных/региональных программ укрепления общественного здоровья, в том числе направленных на повышение уровня физической активности населения. Полученные результаты отражают физическую доступность спортивных объектов для проживающего населения, ее ассоциации с наличием ожирения и свидетельствуют о важности продолжения реализации целей и задач по повышению уровня физической активности и доступности спортивных объектов на региональном/муниципальном уровне.

Вклад авторов: концепция и дизайн исследования — Концевая А.В., Драпкина О.М.; сбор и обработка материала — Попович М.В., Баланова Ю.А., Имаева А.Э.; статистическая обработка данных — Куценко В.А., Филичкина Е.М., Яровая Е.Б.; написание текста — Попович М.В., Зиновьева В.А., Усова Е.В.; научное редактирование — Концевая А.В., Лопатина М.В.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Authors contribution: study design and concept — Kontsevaya A.V., Drapkina O.M.; data collection and processing — Popovich M.V., Balanova Yu.A., Imaeva A.E.; statistical analysis — Kutsenko V.A., Filichkina E.M., Yarovaya E.B.; text writing — Popovich M.V., Zinovieva V.A., Oussova E.V.; scientific editing — Kontsevaya A.V., Lopatina M.V.