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.

Галиуллин А.Н.

ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет» Минобрнауки России

Гайфуллина Р.Ф.

ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет» Минобрнауки России

Галиуллин Д.А.

ОБФ «Ярдам-Помощь»

Юсупова Л.А.

Казанская государственная медицинская академия — филиал ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России

Галимзянов А.Ф.

ГАУЗ «Межрегиональный клинико-диагностический центр»

Юсупов А.Р.

ФГБОУ ВО «Казанский государственный медицинский университет» Минздрава России

Моделирование и прогнозирование хронических неинфекционных заболеваний по медико-социальным факторам риска у лиц старше трудоспособного возраста

Авторы:

Галиуллин А.Н., Гайфуллина Р.Ф., Галиуллин Д.А., Юсупова Л.А., Галимзянов А.Ф., Юсупов А.Р.

Подробнее об авторах

Прочитано: 609 раз


Как цитировать:

Галиуллин А.Н., Гайфуллина Р.Ф., Галиуллин Д.А., Юсупова Л.А., Галимзянов А.Ф., Юсупов А.Р. Моделирование и прогнозирование хронических неинфекционных заболеваний по медико-социальным факторам риска у лиц старше трудоспособного возраста. Профилактическая медицина. 2025;28(4):67‑74.
Galiullin AN, Gaifullina RF, Galiullin DA, Yusupova LA, Galimzyanov AF, Yusupov AR. Modeling and predicting chronic non-communicable diseases based on medical and social risk factors in older then working age people. Russian Journal of Preventive Medicine. 2025;28(4):67‑74. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/profmed20252804167

Рекомендуем статьи по данной теме:
Оцен­ка рис­ков труд­ной ин­ту­ба­ции в ба­ри­ат­ри­чес­кой хи­рур­гии. Анес­те­зи­оло­гия и ре­ани­ма­то­ло­гия. 2025;(1):62-68
Воз­мож­нос­ти ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та при рас­се­ян­ном скле­ро­зе. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2025;(5):14-21

Введение

Математическое моделирование и прогнозирование, особенно в последние годы, являются актуальной проблемой медицины и здравоохранения. Математическое моделирование демографических процессов здоровья, заболеваемости, инвалидности, физического развития позволяет получить системное, а также концептуальное представление об изучаемых явлениях и составить прогноз того или иного заболевания, поскольку моделирование дает возможность наиболее точно изучить происходящие изменения в процессах и явлениях, приводящих к определенному результату. В литературе имеются данные об использовании математических методов моделирования и прогнозирования в развитии отдельных терапевтических, онкологических, эндокринных, стоматологических и других заболеваний [1—9].

Известно, что в формировании и развитии многих заболеваний, патологических процессов в организме человека отмечается определенная закономерная последовательность.

Влияние различных факторов риска (ФР) на развитие заболеваний показывает, что как отдельные, так и совместные действия этих факторов могут ускорять или замедлять течение патологических процессов. При этом одно и то же заболевание может развиваться по-разному в зависимости от климатических, географических, социально-гигиенических, экономических и экологических условий. Кроме того, течение болезни различается у людей, не имеющих благоприятных факторов, и людей, строго соблюдающих рекомендации врача или не придерживающихся их [10—12].

В связи с этим математическое моделирование индивидуального прогнозирования с использованием комплекса медико-социальных детерминант является важным инструментом в руках врача в предупреждении возникновения, развития важнейших неинфекционных хронических заболеваний. В то же время прогнозирование множественных хронических неинфекционных заболеваний (МХНЗ) с учетом комплекса медико-социальных факторов не проводилось. Это сдерживает возможность управлять факторами риска у лиц старше трудоспособного возраста (ЛСТВ), имеющих ХНЗ, что снижает эффективность проводимых диспансерных мероприятий [13].

Цель исследования — разработать способ индивидуального прогнозирования риска возникновения МХНЗ у ЛСТВ, основываясь на методах моделирования и прогнозирования, а также на анализе силы влияния медико-социальных ФР на появление и развитие данной патологии.

Материалы и методы

Процесс математического моделирования и прогнозирования МХНЗ включал несколько этапов:

— выявление распространенности отрицательных медико-социальных ФР;

— расчет показателей интенсивности МХНЗ на 1 обследованного у ЛСТВ;

— определение доли (силы) влияния как отдельных, так и сочетанных медико-биологических, социально-гигиенических, поведенческих ФР, образа жизни и питания, а также недостатков медицинского обслуживания ЛСТВ на развитие этих заболеваний;

— расчет нормированных интенсивных показателей заболеваемости МХНЗ;

— расчет показателя относительного риска возникновения МХНЗ;

— определение прогностического коэффициента прогнозирования изучаемых заболеваний.

Для оценки интенсивности МХНЗ, частоты влияния негативных медико-социальных детерминант на развитие МХНЗ у ЛСТВ составлена специальная карта, которая состояла из 102 вопросов и 391 градации. С помощью этой карты обследованы 5170 лиц в возрасте от 60 лет до 91 года и старше, из них 1854 мужчины, 3316 женщин. При этом ЛСТВ имели 2 заболевания и более, в том числе артериальную гипертонию, ишемическую болезнь сердца, острое нарушение мозгового кровообращения, хроническую обструктивную болезнь легких, сахарный диабет, бронхиальную астму [12].

Многофакторный дисперсионный анализ проведен по методике, описанной А.Х. Яруллиным и соавт. [14].

Результаты

Изучение интенсивности заболеваемости МХНЗ у ЛСТВ показало, что если на 1 обследованного в возрасте 60—65 лет приходилось 3,3 заболевания, то в возрасте 91 лет и более — 4,9 (см. рисунок).

Показатели интенсивности заболеваемости лиц старше трудоспособного возраста с множественными хроническими неинфекционными заболеваниями в зависимости от возраста.

Для анализа силы (доли) влияния медико-социальных ФР на развитие МХНЗ у ЛСТВ сформированы группы, включавшие социально-гигиенические, медико-биологические, поведенческие детерминанты, образ жизни, характер питания, недостатки медицинского обслуживания. В этих целях составлено 6 пятифакторных дисперсионных комплексов. Полученные данные сведены в табл. 1 [12].

Таблица 1. Уровень интенсивности и сила (доля) влияния медико-социальных факторов на появление и прогрессию множественных хронических неинфекционных заболеваний у лиц старше трудоспособного возраста

Медико-социальная детерминанта

Градация факторов

Показатель интенсивности на одного обследованного

Сила влияния фактора (η2=%)

I. Социально-гигиенические

A — уровень образования

Высокий

2,10

4,17

Низкий

4,50

B — место проживания

Село

2,0

1,92

Город

4,2

C — жилищные условия

Хорошие

1,9

6,58

Плохие

5,51

D — подушевой доход

Высокий

1,9

7,11

Низкий

5,6

E — семейное положение

Полная семья

2,0

Неполная семья

4,7

II. Медико-биологические

A — пол

Мужчина

2,11

3,0

Женщина

4,95

B — возраст

Моложе 60 лет

0,95

3,47

60 лет и старше

4,98

C — наследственная отягощенность

Не отягощена

1,9

3,64

Отягощена

5,12

D — артериальная гипертония

Не имеется

1,72

5,57

Имеется

5,79

E — ишемическая болезнь сердца

Не имеется

1,81

4,61

Имеется

4,95

F — острое нарушение мозгового кровообращения

Не имеется

2,20

4,11

Имеется

5,31

G — сахарный диабет

Не имеется

1,81

6,7

Имеется

5,76

H — хроническая обструктивная болезнь легких

Не имеется

2,17

3,27

Имеется

4,25

I — бронхиальная астма

Не имеется

2,21

2,25

Имеется

4,85

J — уровень холестерина

Норма

1,87

3,31

Выше нормы

4,80

K — уровень глюкозы в крови

Норма

1,92

3,63

Выше нормы

4,93

L — масса тела (индекс массы тела)

Норма

1,60

3,73

Выше нормы

5,21

M — хронические заболевания почек

Не имеются

1,76

3,92

Имеются

5,43

N — бессонница

Не имеется

1,97

2,32

Имеется

4,57

O — психическая травма

Не имеется

1,95

3,62

Имеется

4,97

III. Поведенческие факторы и образ жизни

A — употребление алкоголя

Не употребляет

1,68

8,31

Злоупотребляет

5,81

B — курение

Не курит

1,90

4,98

Курит

4,95

C — медицинская активность

Высокая

1,83

2,19

Низкая

4,86

D — высокое эмоциональное напряжение

Низкая

1,62

1,93

Высокая

5,84

E — физическая активность

Высокая

1,75

4,36

Низкая

5,02

IV. Медико-социальные факторы питания

A — ограничение объема принимаемой пищи

Ограничивает

2,00

2,61

Не ограничивает

5,32

B — употребление соленой, копченой, острой пищи

Редко

1,61

4,08

Злоупотребляет

5,40

C — употребление овощей

Ежедневно

1,80

4,73

Редко

5,8

D — употребление мясных продуктов

Редко

1,73

3,01

Ежедневно

5,29

E — употребление сахаросодержащих и мучных продуктов

Редко

1,7

4,87

Ежедневно

5,21

V. Недостатки медицинского обслуживания

A — диспансерное наблюдение

Наблюдается (на учете)

1,83

3,89

Не наблюдается (отсутствует)

5,35

B — соблюдение приема лекарственных препаратов от основного заболевания

Соблюдает

1,07

2,77

Не соблюдает

4,96

C — удовлетворенность медицинской помощью

Удовлетворен

2,0

4,01

Неудовлетворен

4,51

D — выполнение рекомендации врача по лечению основного заболевания

Строго выполняет

1,98

1,94

Не выполняет

4,83

E — наличие прикрепленного врача по медицинскому обслуживанию

имеется

1,63

4,70

не имеется

5,83

Предпосылками составления прогностической таблицы в данном случае явились объективные данные о МХНЗ, а также список ФР, представленный в табл. 1, которые оказали влияние на количественные показатели прогнозируемого явления.

После выявления ФР определяется значимость (вес) вклада каждого из них. Для этого используется простой весовой коэффициент, который называется показателем относительного риска (R). Этот коэффициент представляет собой отношение максимального уровня интенсивности МХНЗ (c) к минимальному уровню МХНЗ (d) в пределах каждого отдельного фактора:

R=c/d

По данным нашего исследования, риск развития множественных хронических неинфекционных заболеваний у ЛСТВ оказался в 5,10 раза больше, чем у лиц среднего возраста (0,90): 4,60 — количество МХНЗ на 1 обследованного ЛСТВ, 0,90 — показатель у лиц моложе 60 лет из числа экономически активного населения.

В основу модели прогнозирования развития МХНЗ положено формирование прогностической матрицы с применением модификации вероятностного метода Байеса — метода нормирования интенсивных показателей [2, 10]. Суть метода заключается в том, что вместо обычных интенсивных показателей используются нормированные интенсивные показатели (НИП), которые рассчитываются по формуле:

N=r/M,

где N — НИП; r — интенсивный показатель МХНЗ у ЛСТВ на 1 обследованного; M — нормирующий показатель.

В качестве нормирующей величины принимается в этом случае показатель заболеваемости ЛСТВ с МХНЗ по данным всего обследованного контингента (на 1 обследованного), который составляет 3,4 (М).

Например, показатель заболеваемости МХНЗ у ЛСТВ, имеющих плохие жилищные условия, был равен 5,51 случая на 1 обследованного, при хороших жилищных условиях — 1,82 случая: НИП1=5,51:3,4=1,62; НИП2=1,82:3,4=0,53.

Таким же образом рассчитывается НИП по всем остальным ФР.

Далее вычисляется значение относительного риска для каждой детерминанты с использованием следующей формулы:

K=N·R,

где K — прогностический коэффициент (интегральный показатель риска от силы влияния отдельного фактора); N — НИП конкретного вида заболевания; R — показатель относительного риска (весовой коэффициент) [15].

Расчеты интегрированной оценки риска заболеваемости МХНЗ по каждому фактору оформляли в виде таблицы. Эта прогностическая таблица (матрица) включает отобранные для прогнозирования факторы с их градацией и значениями показателей интегрированной оценки риска от силы влияния отдельного фактора (K), показателя относительного риска по каждому фактору (R) и сумму их по комплексу факторов (∑Rn), а также нормирующую величину — средний интенсивный показатель заболеваемости ЛСТВ с МХНЗ на 1 обследованного (табл. 2).

Таблица 2. Показатели интегрированной оценки риска возникновения и развития множественных хронических неинфекционных заболеваний у лиц старше трудоспособного возраста

Фактор

Градация факторов

Значение НИП (N)

Показатель относительного риска (R)

Прогностический коэффициент (K)

1. Возраст

Моложе 60 лет

0,27

5,2

1,40

60 лет и старше

1,46

7,60

2. Пол

Мужчина

0,62

2,4

1,48

Женщина

1,46

3,51

3. Место проживания

Село

0,58

2,1

1,21

Город

1,24

2,61

4. Жилищные условия

Хорошие

0,55

2,9

1,50

Плохие

1,62

4,70

5. Подушевой доход

Высокий

0,55

2,9

1,55

Низкий

1,65

4,80

6. Уровень образования

Высокий

0,61

2,1

1,28

Низкий

1,32

2,80

7. Семейное положение

Полная семья

0,58

2,3

1,30

Неполная семья

1,38

3,20

8. Наследственная отягощенность

Не отягощена

0,55

2,6

1,73

Отягощена

1,51

4,0

9. Артериальная гипертония

Не имеется

0,50

3,4

1,7

Имеется

1,71

5,82

10. Ишемическая болезнь сердца

Не имеется

0,53

2,7

1,43

Имеется

1,46

4,0

11. Острые нарушения мозгового кровообращения

Не имеется

0,64

2,4

1,53

Имеется

1,56

3,75

12. Сахарный диабет

Не имеется

0,53

3,2

1,60

имеется

1,70

5,44

13. Хроническая обструктивная болезнь легких

Не имеется

0,63

1,9

1,19

Имеется

1,30

2,50

14. Бронхиальная астма

Не имеется

0,65

2,1

1,36

Имеется

1,43

3,0

15. Уровень холестерина

Норма

0,55

2,5

1,37

Выше нормы

1,42

3,60

16. Уровень глюкозы в крови

Норма

0,56

2,5

1,40

Выше нормы

1,46

3,65

17. Масса тела (индекс массы тела)

Норма

0,47

3,2

1,50

Выше нормы

1,54

4,93

18. Хронические заболевания почек

Не имеются

0,51

3,3

1,68

Имеются

1,75

5,80

19. Бессонница

Не имеется

0,57

2,3

1,31

Имеется

1,35

3,12

20. Психическая травма

Не имеется

0,57

2,5

1,42

Имеется

1,46

3,65

21. Употребление алкоголя

Не употребляет

0,49

3,5

1,71

Злоупотребляет

1,71

6,0

22. Курение

Не курит

0,55

2,6

1,43

Курит

1,46

3,80

23. Медицинская активность

Высокая

0,53

2,6

1,37

Низкая

1,43

3,72

24. Эмоциональное напряжение

Высокое

0,47

3,6

1,69

Низкое

1,73

6,23

25. Физическая активность

Высокая

0,51

2,8

1,42

Низкая

1,48

4,15

26. Объем принимаемой пищи

Ограничивает

0,58

2,6

1,50

Не ограничивает

1,56

4,10

27. Употребление соленой, копченой, острой пищи

Редко

0,41

3,3

1,35

Ежедневно

1,59

5,25

28. Употребление овощей и фруктов

Ежедневно

0,52

3,2

1,66

Редко

1,71

5,47

29. Употребление мясных продуктов

Редко

0,50

3,0

1,50

Ежедневно

1,60

4,80

30. Употребление сахаросодержащих и мучных продуктов

Редко

0,50

3,1

1,55

Ежедневно

1,6

5,0

31. Диспансерное наблюдение

Наблюдается регулярно

0,53

2,9

1,50

Не наблюдается

1,58

4,60

32. Соблюдение приема лекарственных препаратов от основного заболевания

Строго соблюдает

0,31

4,6

1,42

Не соблюдает

1,46

6,72

33. Удовлетворенность медицинской помощью

Удовлетворен

0,58

2,2

1,27

Неудовлетворен

1,33

2,93

34. Выполнение рекомендации врача по лечению основного заболевания

Строго выполняет

0,58

2,4

1,39

Не выполняет

1,43

3,44

35. Наблюдение у своего участкового врача

У своего участкового врача

0,47

3,5

1,60

У разных врачей

1,72

6,0

Примечание. НИП — нормированные интенсивные показатели.

Из табл. 2 видно, что представленные данные относительного риска (R) и прогностического коэффициента (K) позволяют путем деления ∑K на сумму показателей относительного риска ∑R получить показатель риска возникновения МХНЗ:

Определение значения весовых прогностических коэффициентов риска развития МХНЗ является основной рабочей матрицей для участкового врача-терапевта, врача общей (семейной) практики, врача-гериатра при составлении программы устранения (ослабления) влияния неблагоприятных ФР и плана профилактики обострения этих заболеваний. В то же время без определения возможного диапазона значений риска развития МХНЗ и при невозможности устранить (ослабить) влияние ФР нельзя составить план профилактики обострения этих заболеваний. С учетом этого на основании данных табл. 2 нами рассчитаны возможный диапазон риска развития МХНЗ и поддиапазон риска.

Для оценки развития МХНЗ у ЛСТВ определяется минимальная, средняя и максимальная вероятность риска. Так, например, по 35 факторам минимальные значения прогностических индексов (K) оказались следующими: 7,60+3,51+2,61 …+6=100,4. Эти величины суммируют, делят на сумму показателей относительного риска (∑Rn), приведенную в табл. 2:

Максимальное значение K по 35 факторам оказалось:

С учетом полученных минимальных и максимальных значений нетрудно определить и среднюю вероятность риска развития МХНЗ у ЛСТВ (табл. 3).

Таблица 3. Матрица индивидуального прогнозирования риска развития множественных хронических неинфекционных заболеваний у лиц старше трудоспособного возраста

Диапазон риска

Размеры диапазона

Группа риска

Наименьшая вероятность

0,51—0,85

Благоприятный прогноз

Средняя вероятность

0,86—1,20

Средняя вероятность

Наибольшая вероятность

1,21—1,55

Неблагоприятный прогноз

Весь диапазон

0,51—1,55

По нашим расчетам, максимальный диапазон риска составил 1,55, минимальный — 0,51. Это позволяет выделить лиц с разной вероятностью риска. Для практического применения лучше всего диапазон риска разделить на 3 интервала: наименьшая вероятность (0,51—0,85), средняя вероятность (0,86—1,20) и наибольшая вероятность риска (1,21—1,55) возникновения и развития МХНЗ вследствие влияния неблагоприятных медико-социальных ФР (см. табл. 3).

Если предположить, что у пациента старше трудоспособного возраста, имеющего МХНЗ, после проведенного обследования с помощью табл. 2 размеры риска по матрице индивидуального прогнозирования этих заболеваний (см. табл. 3) составили 1,45 (диапазон от 1,21 до 1,55), следовательно, он находится в группе неблагоприятного прогноза. Этот результат представляет интегральную оценку риска развития МХНЗ у данного пациента. Значение 1,45 свидетельствует о высокой вероятности как возникновения МХНЗ, так и их обострений. Поэтому пациента следует отнести к группе неблагоприятного прогноза, что означает необходимость тщательного медицинского обследования и диспансерного наблюдения. Следует также разработать мероприятия, направленные на устранение или смягчение действия ФР, что окажет помощь в снижении обострений уже имеющихся заболеваний и в предотвращении неблагоприятного течения текущей патологии.

Заключение

Предложенная нами методика прогнозирования развития множественных хронических неинфекционных заболеваний по данным медико-социальных факторов риска позволяет с вероятностью 82,7% случая определить лиц с различной степенью риска возникновения и развития этих заболеваний.

Использование данной методики в амбулаторно-поликлинических условиях дает врачу возможность оценить степень риска развития множественных хронических неинфекционных заболеваний у лиц старше трудоспособного возраста, определить необходимый объем обследования, разработать диспансерные мероприятия, планировать потребности в амбулаторной и стационарной помощи, провести медико-социальные мероприятия по устранению (ослаблению) неблагоприятных факторов риска, улучшить здоровье и качество жизни этих лиц, оценить эффективность данных мероприятий.

Вклад авторов: концепция и дизайн исследования — Галиуллин А.Н., Гайфуллина Р.Ф.; сбор и обработка материала — Галиуллин Д.А.; статистический анализ, составление методики прогноза — Юсупова Л.А.; написание текста — Юсупов А.Р.; редактирование — Галимзянов А.Ф.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Authors contribution: study design and concept — Galiullin A.N., Gaifullina R.F.; data collection and processing — Galiullin D.A.; statistical analysis — Yusupova L.A.; text writing — Yusupov A.R.; scientific editing — Galimzyanov A.F.

Окончание таблицы см. на след. стр.

Литература / References:

  1. Галиуллин А.Н., Басов М.О., Яхин К.К. и др. Роль медико-социальных факторов риска в формировании, развитии и профилактике невротических расстройств с учетом типа семьи. Неврологический вестник. 2004;36(3-4):35-39. 
  2. Медик В.А., Токмачев В.С. Руководство по статистике здоровья и здравоохранения. М.: «Медицина»; 2006.
  3. Кондратьев М.А. Методы прогнозирования и модели распространения заболеваний. Компьютерные исследования и моделирование. 2013; 5(5):863-882. 
  4. Хисматуллина З.Р., Мухамадеева О.Р., Габдуллина С.Р. и др. Опыт прогнозирования динамики заболеваемости зооантропонозной трихофитией в Республике Башкортостан. Медицинский вестник Башкортостана. 2013;8(3):10-13. 
  5. Головинова В.Ю., Киреев С.Г., Котенко П.К. и др. Нейросетевые модели прогнозирования заболеваемости в организованных коллективах. Вестник Российской медицинской академии. 2014;3(47):150-154. 
  6. Макогон С.И. Состояние и прогноз заболеваемости глаукомой взрослого населения Алтайского края. Национальный журнал Глаукома. 2014;13(4):66-71. 
  7. Торопчин М.И., Поступайло В.Б., Саяпина Л.В. и др. Способ прогнозирования заболеваемости бруцеллезом в Российской Федерации. Современные проблемы науки и образования. 2016;1:16-21. 
  8. Янчевская Е.Ю., Меснянкина О.А. Математическое моделирование и прогнозирование в эпидемиологии инфекционных заболеваний. Вестник Российского университета дружбы народов. 2019;23(3):328-334. 
  9. Гонтарев С.Н., Гонтарева И.С., Федотова Н.Н. и др. Динамика и прогнозирование заболеваемости детей хроническим пародонтитом. Вестник медицинского стоматологического института. 2019;3(50):21-27. 
  10. Шиган Е.Н. Методы прогнозирования и моделирования в социально-гигиенических исследованиях. М.: «Медицина»; 1986.
  11. Хузиханов Ф.В. Социально-гигиенические аспекты оптимизации аллергологической помощи взрослому населению: Автореф. дис. … канд. мед. наук. М., 1995.
  12. Галиуллин А.Н., Китаева Э.А., Галиуллин Д.А. и др. Научное обоснование мероприятий по медико-социальной профилактике артериальной гипертонии лиц старше трудоспособного возраста. Вестник современной клинической медицины. 2020;13(4):25-31. 
  13. Значкова Е.А. Совершенствование организации первичной медико-санитарной помощи пациентам пожилого и старческого возраста, страдающим множественными хроническими заболеваниями: Автореф. дис. … канд. мед. наук. М., 2017.
  14. Яруллин А.Х., Амиров Н.Х., Тураев Р.Г. и др. Социально-гигиенический мониторинг здоровья детского населения. Казанский ГМУ; Территор. больнич. касса г. Казани. Казань: Ватан; 1997.
  15. Шагиева Д.Р., Гатин Ф.Ф., Юсупова Л.А. Моделирование развития сопутствующих хронических дерматозов у больных с психическими расстройствами. Казанский медицинский журнал. 2010;91(6):806-809. 

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.