Введение
В современной медицине рискометрия хронических неинфекционных заболеваний (ХНИЗ) оперирует преимущественно индивидуальными факторами риска. В практике российского здравоохранения на основании приказа Минздрава России от 27 апреля 2021 г. №404н «Об утверждении порядка проведения профилактического медицинского осмотра и диспансеризации определенных групп взрослого населения» факторами риска ХНИЗ также являются индивидуальные характеристики. В их перечень включены повышенный уровень артериального давления, гиперхолестеринемия, повышенный уровень глюкозы в крови натощак, курение табака, риск пагубного потребления алкоголя, нерациональное питание, низкая физическая активность, избыточная масса тела или ожирение, а также риск потребления наркотических средств и психотропных веществ без назначения врача.
В то же время в российских и зарубежных исследованиях отмечаются значительные территориальные различия распространенности ХНИЗ. Например, результаты проекта Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) The MONItoring of trends and determinants in CArdiovascular disease (MONICA) показали территориальные различия в распространенности ХНИЗ в регионах [1]. Территориальные различия состояния здоровья в определенной степени связаны с неоднородностью структуры населения сравниваемых территорий и, соответственно, с различиями распространенности индивидуальных факторов риска. Однако даже при учете индивидуальных факторов риска территория проживания (среда обитания) может рассматриваться в качестве территориального (средового) предиктора индивидуального здоровья [2, 3].
За рубежом оценка средового влияния на состояние индивидуального здоровья представляет развитое научно-практическое направление, однако в России мало аналогичных исследований, что связано в первую очередь со сложностью получения многоцентровых эпидемиологических или клинических данных для такого анализа. В рамках российского многоцентрового эпидемиологического исследования «Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний в регионах Российской Федерации» (ЭССЕ-РФ) проведен анализ влияния региональных условий проживания на индивидуальные показатели здоровья населения [4, 5]. В результате показано средовое влияние территории проживания на индивидуальный риск здоровья, что является важным с точки зрения оптимизации прогнозирования здоровья и возможной целесообразности адаптации профилактических программ к региональным особенностям. Следует отметить, что данные исследования проводились для общей взрослой популяции, а когорта пожилого населения самостоятельно не рассматривалась. В то же время пожилое население характеризуется рядом особенностей с позиций как состояния здоровья, так и возможностей адаптации к среде обитания, которые требуют самостоятельного рассмотрения в научно-практическом плане.
Цель исследования — выполнить анализ ассоциаций региональных характеристик с индивидуальным риском развития ХНИЗ у пожилого населения в субъектах Российской Федерации.
Материалы и методы
Общая характеристика выборки
Для анализа использованы индивидуальные данные поперечного этапа исследования ЭССЕ-РФ-3, проведенного в 2020—2022 гг. [6]. В соответствии с возрастной классификацией ВОЗ аналитическая выборка составила 10 535 человек (5635 мужчин и 4900 женщин) в возрасте от 60 до 74 лет (средний — 66,0±4,3 года) из 15 субъектов Российской Федерации. По регионам объем выборок следующий: Алтайский край — n=693 (6,6% от общей выборки), Республика Бурятия — n=677 (6,4%), Республика Дагестан — n=1078 (10,2%), Кабардино-Балкарская Республика — n=609 (5,8%), Республика Мордовия — n=668 (6,3%), Чувашская Республика — n=609 (5,8%), Республика Саха — Якутия — n=682 (6,5%), Архангельская область — n=674 (6,4%), Астраханская область — n=349 (3,3%), Нижегородская область — n=958 (9,1%), Тверская область — n=701 (6,7%), Новосибирская область — n=448 (4,3%), Оренбургская область — n=773 (7,3%), Свердловская область — n=669 (6,4%), Челябинская область — n=870 (8,3%). Исследование проведено в соответствии со стандартами надлежащей клинической практики (Good Clinical Practice) и принципами Хельсинкской декларации. Все респонденты подписывали письменное информированное добровольное согласие.
Методы оценки индивидуальных показателей
В качестве анализируемых исходов рассматривалось наличие ряда ХНИЗ со слов респондентов. В перечень анализируемых исходов включены: инфаркт миокарда, ишемическая болезнь сердца, инсульт, сердечная недостаточность, хронический бронхит, бронхиальная астма, онкологические заболевания, болезни почек и печени.
Для учета возможного модифицирующего влияния на изучаемые ассоциации оценивался ряд индивидуальных социодемографических, поведенческих и биохимических параметров. В ходе опроса собирали сведения: о месте жительства (город/село), поле (мужской/женский), возрасте, уровне образования (высшее образование есть/нет), семейном положении (семья есть/нет), статусе курения (курит/не курит).
Уровень физической активности оценивали с помощью анкеты Global Physical Activity Questionnaire (GPAQ) с группировкой, согласно рекомендациям ВОЗ, на лиц с низкой (<600 МЕТ) и достаточной (≥600 МЕТ) физической активностью [7].
Потребление овощей и фруктов (<400/≥400 г в день), потребление соли (<5 г/≥5 г в день) оценивали с помощью вопросника FFQ по характеру, структуре питания и параметрам энергетической и пищевой ценности рациона [8].
Для оценки употребления алкоголя за последний год (не пьет/пьет) использовали вопросник Alcohol Use Disorder Identification Test (AUDIT) [9].
Уровень дохода оценен по трем вопросам, характеризующим долю дохода, затрачиваемую на еду, мнение респондентов о финансовых возможностях семьи и об обеспеченности по сравнению с другими семьями. По значениям суммы баллов выделены 3 группы: 3—8 баллов — низкий уровень дохода, 9—10 баллов — средний, 11—15 баллов — высокий.
Ожирение фиксировали при индексе массы тела 30,0 кг/м2 и более. Рост респондента оценивали с помощью механического ростомера в положении стоя, без обуви. Измерение массы тела выполняли по стандартной методике с помощью медицинских напольных электронных весов.
Измерение уровня артериального давления выполняли с использованием автоматического тонометра («Omron Healthcare Co., Ltd.», Япония) дважды после 5-минутного отдыха с интервалом между замерами 2—3 мин. Далее проводили расчет средних значений систолического и диастолического давления. Критериями артериальной гипертензии являлись: 1) повышение уровня систолического артериального давления >140 мм рт.ст. и/или диастолического артериального давления >90 мм рт.ст.; 2) прием антигипертензивных препаратов на фоне нормального уровня артериального давления.
Наличие сахарного диабета фиксировали при: 1) уровне глюкозы >7,0 ммоль/л; 2) приеме гипогликемических препаратов. По методике исследования взятие крови у обследуемого осуществлялось из вены, натощак, после 12 ч голодания.
Гиперхолестеринемию определяли при концентрации общего холестерина 5 ммоль/л и выше, гипергликемию — при концентрации глюкозы натощак 6,1 ммоль/л и выше, гиперурикемию — при концентрации мочевой кислоты у мужчин >0,42 ммоль/л и у женщин >0,36 ммоль/л.
Методы оценки региональных условий проживания
Для описания региональных условий проживания использована интегральная индексная оценка, выполненная ранее с помощью метода главных компонент [10]. Для анализа использовались третили индексов, где первый третиль объединяет регионы с минимальными значениями индексов. Увеличение Социально-географического индекса характеризуется изменением географического расположения в северо-восточном направлении, ухудшением климатических характеристик и социальных условий проживания. Повышение Демографического индекса сопровождается увеличением доли лиц старше трудоспособного населения, уровня зарегистрированной безработицы и снижением общего коэффициента рождаемости и коэффициента естественного прироста населения. Рост Экономического индекса характеризуется увеличением экономических показателей и неравенством распределения доходов. Увеличение Производственно-экологического индекса сопровождается ухудшением экологических характеристик и увеличением уровня промышленного производства.
Методы статистического анализа
Категориальные переменные представлены в виде частот, для оценки их различий применяли критерий χ2 Пирсона. Для оценки ассоциаций наличия ХНИЗ с региональными индексами использовался логистический регрессионный анализ. При этом региональные индексы рассматривались как количественная шкала, по порядку третиля (т.е. значения 1, 2 и 3). В связи с этим полученные ассоциации характеризуют линейное изменение вероятности ХНИЗ при переходе в следующий по порядку третиля индексов. На первом этапе в регрессионные модели ХНИЗ вводились только индивидуальные характеристики (ковариаты). Далее, на втором этапе, к индивидуальным характеристикам, продемонстрировавшим статистически значимые ассоциации с ХНИЗ (Приложение 1 см. на сайте журнала (https://mediasphera.ru/upload/medialibrary/files/Prof_2025_09_Maksimov_App.pdf), в регрессионные модели добавлялись региональные переменные. Ассоциации выражены отношением шансов (ОШ) и 95% доверительным интервалом (ДИ). Критическим уровнем статистической значимости принимали 0,05. Все статистические процедуры выполнены в программе IBM SPSS Statistics v.22 («IBM Corporation», США).
Результаты
В аналитической выборке превалируют мужчины, лица, проживающие в городе, семейные, без высшего образования, некурящие, непьющие, со средним доходом, с недостаточной физической активностью, недостаточным потреблением овощей и фруктов, приемлемым потреблением соли, без ожирения, с гиперхолестеринемией, без гипергликемии и гиперурикемии (табл. 1).
Таблица 1. Общая характеристика выборки
| Характеристика | n (%) |
| Общая выборка | 10 535 |
| Пол (мужчины) | 5635 (53,5) |
| Место жительства (город) | 8104 (76,9) |
| Семья (есть) | 6794 (64,5) |
| Высшее образование | 3875 (36,8) |
| Курение (курит) | 1159 (11,0) |
| Алкоголь (пьет) | 172 (1,6) |
| Доход | |
| высокий | 1160 (11,0) |
| средний | 5659 (53,7) |
| низкий | 3716 (35,3) |
| Недостаточная физическая активность | 7381 (70,1) |
| Недостаточное потребление овощей и фруктов | 6975 (66,2) |
| Высокое потребление соли | 3505 (33,3) |
| Ожирение | 4232 (40,2) |
| Гиперхолестеринемия | 6449 (61,2) |
| Гипергликемия | 4419 (41,9) |
| Гиперурикемия | 2282 (21,7) |
В общей выборке распространенность ишемической болезни сердца составляет 19,7%, хронического бронхита — 16,9%, сердечной недостаточности — 13,5%, болезней почек — 12,6%, болезней печени — 9,8%, инфаркта миокарда — 6,5%, онкологических заболеваний — 5,7%, инсульта — 5,0%, бронхиальной астмы — 4,5% (Приложение 2 см. на сайте журнала (https://mediasphera.ru/upload/medialibrary/files/Prof_2025_09_Maksimov_App.pdf). При группировке регионов в третили региональных индексов наблюдаются статистически значимые различия распространенности ХНИЗ (Приложение 3 см. на сайте журнала (https://mediasphera.ru/upload/medialibrary/files/Prof_2025_09_Maksimov_App.pdf). Для учета возможного влияния различий региональных выборок по индивидуальным социодемографическим, поведенческим и биохимическим факторам риска ХНИЗ на исследуемые ассоциации выполнен регрессионный анализ (табл. 2).
Таблица 2. Ассоциации региональных индексов с хроническими неинфекционными заболеваниями
| Хроническое неинфекционное заболевание | Социально-географический индекс | Демографический индекс | Экономический индекс | Производственно-экологический индекс | ||||
| ОШ | 95% ДИ | ОШ | 95% ДИ | ОШ | 95% ДИ | ОШ | 95% ДИ | |
| Инфаркт миокарда | 1,10 | 0,96—1,25 | 0,99 | 0,87—1,14 | 0,88 | 0,79—0,99 | 0,97 | 0,85—1,10 |
| Ишемическая болезнь сердца | 0,93 | 0,85—1,01 | 1,17 | 1,07—1,27 | 1,11 | 1,03—1,19 | 1,17 | 1,08—1,26 |
| Инсульт | 1,01 | 0,88—1,15 | 1,10 | 0,96—1,25 | 1,03 | 0,93—1,15 | 1,03 | 0,91—1,16 |
| Сердечная недостаточность | 0,86 | 0,78—0,95 | 1,20 | 1,08—1,32 | 1,14 | 1,05—1,24 | 1,05 | 0,96—1,16 |
| Хронический бронхит | 0,88 | 0,81—0,95 | 0,76 | 0,70—0,82 | 0,92 | 0,86—0,98 | 0,86 | 0,80—0,93 |
| Бронхиальная астма | 1,39 | 1,21—1,59 | 1,15 | 1,00—1,33 | 1,06 | 0,94—1,19 | 1,10 | 0,96—1,25 |
| Онкологические заболевания | 1,00 | 0,88—1,13 | 1,30 | 1,14—1,47 | 1,10 | 0,99—1,21 | 1,46 | 1,30—1,64 |
| Болезни почек | 1,13 | 1,04—1,23 | 0,72 | 0,66—0,79 | 0,99 | 0,92—1,07 | 0,68 | 0,62—0,74 |
| Болезни печени | 1,10 | 1,00—1,22 | 0,83 | 0,75—0,92 | 0,98 | 0,90—1,06 | 0,89 | 0,81—0,98 |
Примечание. Ассоциации скорректированы на индивидуальные характеристики согласно Приложению 1.
Проживание в регионе более высокого третиля Социально-географического индекса ассоциируется со снижением вероятности развития сердечной недостаточности (ОШ=0,86; 95% ДИ 0,78—0,95), хронического бронхита (ОШ=0,88; 95% ДИ 0,81—0,95) и, напротив, с увеличением вероятности развития бронхиальной астмы (ОШ=1,39; 95% ДИ 1,21—1,59), болезней почек (ОШ=1,13; 95% ДИ 1,04—1,23), болезней печени (ОШ=1,10; 95% ДИ 1,00—1,22).
Увеличение третиля Демографического индекса ассоциируется с ростом вероятности ишемической болезни сердца (ОШ=1,17; 95% ДИ 1,07—1,27), сердечной недостаточности (ОШ=1,20; 95% ДИ 1,08—1,32), онкологических заболеваний (ОШ=1,30; 95% ДИ 1,14—1,47) и со снижением вероятности хронического бронхита (ОШ=0,76; 95% ДИ 0,70—0,82), болезней почек (ОШ=0,72; 95% ДИ 0,66—0,79), болезней печени (ОШ=0,83; 95% ДИ 0,75—0,92).
При увеличении третиля Экономического индекса отмечаются снижение вероятности инфаркта миокарда (ОШ=0,88; 95% ДИ 0,79—0,99), хронического бронхита (ОШ=0,92; 95% ДИ 0,86—0,98) и рост вероятности ишемической болезни сердца (ОШ=1,11; 95% ДИ 1,03—1,19), сердечной недостаточности (ОШ=1,14; 95% ДИ 1,05—1,24).
При переходе субъекта в третиль с более высоким показателем Производственно-экологического индекса отмечаются рост вероятности ишемической болезни сердца (ОШ=1,17; 95% ДИ 1,08—1,26), онкологических заболеваний (ОШ=1,46; 95% ДИ 1,30—1,64), болезней печени (ОШ=0,89; 95% ДИ 0,81—0,98) и снижение вероятности хронического бронхита (ОШ=0,86; 95% ДИ 0,80—0,93), болезней почек (ОШ=0,68; 95% ДИ 0,62—0,74).
Обсуждение
Результаты проведенного исследования свидетельствуют о разнонаправленных ассоциациях региональных условий проживания с наличием ХНИЗ. Следует отметить, что региональные условия проживания в качестве предиктора индивидуального риска здоровью оцениваются довольно редко. Зачастую рассматривается влияние социальных и экономических характеристик территорий, что в рамках проведенного исследования более всего соответствует Социально-географическому и Экономическому индексам. В аналогичных исследованиях социальные и экономические характеристики объединяются в единый территориальный фактор, в связи с этим целесообразно сравнение этих результатов с Социально-географическим и Экономическим индексами одновременно.
По результатам исследования, рост Социально-географического индекса ассоциируется с увеличением вероятности бронхиальной астмы, заболеваний почек и печени. Механизмом данной ассоциации может являться высокая распространенность индивидуальных факторов риска ХНИЗ в регионах с неблагоприятными социальными и экономическими характеристиками, что отмечается в ряде исследований [7, 8, 11]. При этом компонентами Социально-географического индекса, за счет которых возможна реализация ассоциаций, могут являться ухудшение социальных условий проживания, высокий уровень преступности и употребления алкоголя, низкая среднегодовая температура, характерная для северных и восточных регионов России. В свою очередь компонентами Экономического индекса, ассоциирующимися с вероятностью ишемической болезни сердца и сердечной недостаточности, могут быть рост среднедушевых денежных доходов населения и коэффициента Джини. Улучшение экономических условий сопровождается ростом неравномерности распределения доходов, что может потенцировать ряд негативных последствий, опосредованно влияющих на распространенность факторов риска здоровью и, следовательно, на индивидуальный риск развития ХНИЗ [12, 13]. К таким последствиям относятся неравномерность распределения материальных и нематериальных благ, социальная напряженность, психологические проблемы части населения, находящегося в нижних децилях доходов.
В ранее проведенных исследованиях подтверждается влияние социальных и экономических характеристик на индивидуальное здоровье населения. В ряде крупных международных исследований, таких как GBD 2010, PURE, The Health and Retirement Study (HRS), показана связь социально-экономического статуса территории проживания со здоровьем населения [14]. В исследовании E. McQuarrie и соавт. показано, что у лиц, проживающих в неблагоприятных социально-экономических условиях, риск заболеваний значительно выше по сравнению с теми, кто живет в относительно благополучных условиях [15]. В исследовании M. Xia и соавт. отмечается, что низкий социально-экономический уровень территории проживания связан с более высоким риском сердечно-сосудистых заболеваний [16]. В исследовании S. Temam и соавт. комбинированный индекс социального уровня территории проживания ассоциировался с риском развития бронхиальной астмы [17]. Еще в одном исследовании также подтверждена причинно-следственная связь между социально-экономическим неблагополучием и бронхиальной астмой [18].
Помимо социальных и экономических характеристик, неблагоприятное влияние на индивидуальную вероятность ХНИЗ в настоящем исследовании связано с более «возрастной» структурой населения и уровнем безработицы в составе Демографического индекса, а также с объемом выбросов загрязняющих веществ в составе Производственно-экологического индекса. В доступной литературе имеются лишь единичные исследования по оценке связей демографических и производственно-экологических характеристик с индивидуальным риском заболеваний. Так, в ряде исследований продемонстрирован рост индивидуального риска ишемической болезни сердца [19, 20], сердечной недостаточности [21, 22] при смещении структуры населения в сторону старших возрастных групп, а также рост индивидуального риска ишемической болезни сердца при увеличении уровня безработицы [23]. Механизмами формирования таких ассоциаций может являться отток социально и профессионально активной части трудоспособного населения, как следствие, повышение доли лиц старших возрастных групп и молодежи с низким уровнем социальной и профессиональной мобильности. В свою очередь мигрируют и уезжают дальше от дома с большей вероятностью более здоровые люди [24] с высоким уровнем социальной и профессиональной мобильности.
Экологические аспекты индивидуального риска ХНИЗ рассматривались в работе T. Singh и соавт., демонстрирующей влияние экологии территории на вероятность онкологических заболеваний [25]. Другие авторы также указывают на возможность влияния загрязнения окружающей среды на риск развития онкологических заболеваний [26], отмечая прямое воздействие антропотехногенных факторов, в частности канцерогенов, уровни которых увеличиваются в первую очередь в результате промышленной деятельности.
Следует отметить, что результаты настоящего исследования включают не только логически объясняемые положительные ассоциации ХНИЗ с неблагоприятными условиями проживания, но и, на первый взгляд, нелогичные отрицательные связи. Дело в том, что наличие ХНИЗ в настоящем исследовании регистрировалось по результатам самооценки респондентами, а не объективного клинического обследования. Очевидно, что полученные результаты отражают не только истинные ассоциации региональных условий проживания с состоянием здоровья, но и осведомленность респондентов о наличии у них ХНИЗ. В свою очередь осведомленность о состоянии здоровья также может частично зависеть от региональных характеристик. Так, ранее на материалах исследования ЭССЕ-РФ-1 проведен анализ ассоциаций региональных условий проживания с объективными показателями распространенности, осведомленности, лечения и контроля артериальной гипертензии [27]. В общей выборке не выявлено ассоциаций региональных характеристик с распространенностью гипертонии в общей популяции. В то же время осведомленность о заболевании прямо ассоциировалась с демографической структурой населения (ОШ=1,13; 95% ДИ 1,02—1,25) и уровнем промышленного развития региона (ОШ=1,15; 95% ДИ 1,01—1,33). В схожем американском исследовании наблюдалось улучшение осведомленности о наличии артериальной гипертензии с ухудшением социальных условий территории проживания [28]. Таким образом, полученные результаты, по-видимому, отражают сочетанное влияние региональных условий проживания как на наличие ХНИЗ, так и на осведомленность о наличии ХНИЗ. Несмотря на то что данные о самооценке здоровья считаются пригодными для массовых эпидемиологических исследований [29], в рамках проведенного анализа такой методологический подход все же ограничивает однозначность интерпретации результатов, поэтому необходимы дополнительные исследования.
Кроме того, поперечный характер исследования ограничивает анализ с точки зрения трактовки причинно-следственных зависимостей.
Заключение
Результаты исследования свидетельствуют об ассоциациях региональных условий проживания населения с индивидуальной вероятностью развития хронических неинфекционных заболеваний. В рамках использованных методологических подходов выявленные ассоциации, по-видимому, также отражают влияние среды обитания и на осведомленность населения о состоянии своего здоровья. В целом результаты исследования подтверждают актуальность изучения зависимости индивидуального риска хронических неинфекционных заболеваний от региональных условий проживания у пожилого населения. Полноценная оценка вклада среды обитания в состояние здоровья населения позволит оптимизировать систему организации медицинской помощи, разработку и реализацию профилактических мероприятий для поддержания здоровья пожилого населения с учетом региональных условий проживания.
Вклад авторов: концепция и дизайн исследования — Максимов С.А., Бернс С.А.; сбор и подготовка данных к статистической обработке — Максимов С.А., Баланова Ю.А., Имаева А.Э., Куценко В.А., Котова М.Б., Евстифеева С.Е., Капустина А.В., Муромцева Г.А., Карамнова Н.С., Швабская О.Б., Репкина Т.В., Гоношилова Т.О., Кудрявцев А.В., Белова Н.И., Шагров Л.Л., Самотруева М.А., Ясенявская А.Л., Башкина О.А., Глуховская С.В., Левина И.А., Ширшова Е.А., Доржиева Е.Б., Урбанова Е.З., Боровкова Н.Ю., Курашин В.К., Токарева А.С., Рагино Ю.И., Симонова Г.И., Худякова А.Д., Никулин В.Н., Аслямов О.Р., Хохлова Г.В., Соловьева А.В., Родионов А.А., Крячкова О.В., Шамурова Ю.Ю., Михайлов Е.В., Тарабрина Ю.О., Атаев М.Г., Раджабов М.О., Гасанова З.М., Уметов М.А., Хакуашева И.А., Эльгарова Л.В., Ямашкина Е.И., Балыкова Л.А., Усанова А.А., Никитина А.М., Саввина Н.В., Спиридонова Ю.Е., Наумова Е.А., Юдин В.С., Кескинов А.А., Юдин С.М.; статистический анализ данных — Гончаров М.В.; написание текста — Гончаров М.В.; научное редактирование — Шальнова С.А., Концевая А.В., Драпкина О.М.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Authors contribution: study design and concept — Maksimov S.A., Berns S.A.; data collection and preparation for the statistical analysis — Maksimov S.A., Balanova Yu.A., Imaeva A.E., Kucenko V.A., Kotova M.B., Evstifeeva S.E., Kapustina A.V., Muromtseva G.A., Karamnova N.S., Shvabskaya O.B., Repkina T.V., Gonoshilova T.O., Kudryavcev A.V., Belova N.I., Shagrov L.L., Samotrueva M.A., Yasenyavskaya A.L., Bashkina O.A., Gluhovskaya S.V., Levina I.A., Shirshova E.A., Dorzhieva E.B., Urbanova E.Z., Borovkova N.Yu., Kurashin V.K., Tokareva A.S., Ragino Yu.I., Simonova G.I., Hudyakova A.D., Nikulin V.N., Aslyamov O.R., Hohlova G.V., Solov'eva A.V., Rodionov A.A., Kryachkova O.V., Shamurova Yu.Yu., Mihajlov E.V., Tarabrina Yu.O., Ataev M.G., Radzhabov M.O., Gasanova Z.M., Umetov M.A., Hakuasheva I.A., El'garova L.V., Yamashkina E.I., Balykova L.A., Usanova A.A., Nikitina A.M., Savvina N.V., Spiridonova Yu.E., Naumova E.A., Yudin V.S., Keskinov A.A., Yudin S.M.; statistical analysis — Goncharov M.V.; text writing — Goncharov M.V.; scientific editing — Shal'nova S.A., Koncevaya A.V., Drapkina O.M.