
Медико-организационные показатели в зависимости от региональных характеристик Российской Федерации
Журнал: Профилактическая медицина. 2026;29(5):7-13.
DOI: 10.17116/profmed2026290517
Прочитано: 775 раз
Резюме
Региональные условия проживания в определенной степени влияют на эффективное распределение ресурсов здравоохранения.
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Выполнить анализ зависимости медико-организационных показателей от региональных экономических, социальных, демографических, промышленно-экологических характеристик регионов России.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Медико-организационные показатели по регионам России за 2017—2021 гг. взяты из данных Федеральной службы государственной статистики. Условия проживания за аналогичный период представлены Социально-географическим, Демографическим, Экономическим и Производственно-экологическим региональными индексами. Для оценки ассоциаций использован линейный регрессионный анализ.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Ухудшение социальных условий проживания ассоциируется с увеличением в регионе количества медицинских организаций, больничных коек, мощности и количества амбулаторно-поликлинических организаций, уровнем госпитализации в круглосуточные стационары, обеспеченности врачами и средним медицинским персоналом. Рост демографической депрессивности регионов сопровождается увеличением количества и мощности амбулаторно-поликлинических организаций, а также снижением численности населения на больничную койку. Увеличение экономической развитости регионов ассоциируется с увеличением количества случаев госпитализации, количества амбулаторно-поликлинических организаций, обеспеченности врачами и средним медицинским персоналом. При росте Производственно-экологического индекса отмечается снижение уровня частоты госпитализации, количества больничных организаций, коек, а также численности среднего медицинского персонала.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Исследование показало наличие ассоциаций условий проживания населения с медико-организационными характеристиками регионов России, что свидетельствует о необходимости учета региональных условий проживания при оценке распределения ресурсов здравоохранения.
Ключевые слова
- интегральная оценка
- региональные условия
- окружающая среда
- мониторинг здоровья
- медико-организационные показатели
- субъект
Дата поступления: 15.10.2025
Дата принятия в печать: 27.01.2026
Дата публикации: 27.05.2026
Введение
Россия — страна со значительными региональными различиями социально-экономических, географических и демографических условий проживания населения, которые влияют на распределение ресурсов здравоохранения [1]. В первую очередь это касается экономических характеристик территорий, так как рост и развитие экономики напрямую сопряжены с объемами возможного регионального финансирования медицинской помощи населению [2]. Экономический рост неравномерен территориально, что приводит к неравенству доходов и разнице в финансировании системы здравоохранения в регионах страны. Соответственно, из-за недостатка финансирования территории с низким экономическим уровнем могут отставать по объему оказываемой медицинской помощи [3].
Как показывают данные литературы, система здравоохранения связана не только с экономическим благополучием региона. Многие страны пытаются достичь демографического и географического равенства с помощью территориального перераспределения ресурсных и финансовых объемов инвестиций в здравоохранение, улучшая доступность и, соответственно, качество медицинской помощи [4, 5]. Кроме того, активно обсуждаются социальные детерминанты региональных медико-организационных аспектов. Разные авторы акцентируют внимание на том, что улучшение социальных условий жизни может положительно влиять на доступность медицинской помощи [6], а для оптимизации работы системы здравоохранения зачастую используются социальные индикаторы территории проживания [7, 8].
В России, как и в других странах, при распределении ресурсов в системе здравоохранения базовыми параметрами являются демографические, эпидемиологические и отраслевые показатели. Распределение ресурсов здравоохранения осуществляется по подушевому принципу финансирования с учетом уровня экономического развития, демографической структуры населения, клинико-статистических групп и профилей амбулаторной помощи, а также уровней заболеваемости [9]. В основе планирования и финансирования здравоохранения лежит Программа государственных гарантий (ПГГ) бесплатного оказания гражданам медицинской помощи. Теоретически в ПГГ финансы должны соответствовать объемам оказываемой медицинской помощи в субъектах, однако фактически достигнуть стабильного баланса зачастую бывает затруднительно [10]. Планирование средств здравоохранения без учета характеристик условий проживания и структуры населения приводит к нерациональному использованию ресурсов здравоохранения и не позволяет улучшить качественные показатели здоровья населения [11—13].
Таким образом, региональные экономические, географические, демографические и социальные условия проживания играют важную роль при распределении ресурсов здравоохранения, что в свою очередь детерминирует объемы и качество медицинской помощи.
Цель исследования — выполнить анализ зависимости медико-организационных показателей от региональных экономических, социальных, демографических, промышленно-экологических характеристик регионов России.
Материалы и методы
Медико-организационные показатели по регионам России взяты из официальных сборников Федеральной службы государственной статистики «Регионы России. Социально-экономические показатели» за период 2017—2021 гг.:
— количество больничных организаций (на 100 000 населения);
— количество амбулаторно-поликлинических организаций (на 100 000 населения);
— количество больничных коек (на 10 000 населения);
— численность населения на одну больничную койку (человек);
— мощность амбулаторно-поликлинических организаций (посещений в смену на 10 000 населения);
— госпитализации в круглосуточные стационары (количество на 100 человек);
— средняя занятость койки в году (дней);
— количество врачей (на 10 000 населения);
— количество среднего медицинского персонала (на 10 000 населения).
За исследуемый период показатели усреднены с помощью среднего арифметического значения и стандартного отклонения.
В качестве характеристик условий проживания использовались Социально-географический, Демографический, Экономический и Промышленно-экологический региональные индексы [14]. Эти индексы разработаны с помощью одного из методов снижения размерности данных (метод главных компонент) и комплексно, по 25 исходным показателям Федеральной службы государственной статистики, характеризуют условия проживания за период 2017—2021 гг. Региональные индексы рассматривались как порядковые переменные с группировкой по третилям значений индексов, где 1-й третиль включает регионы с минимальными значениями индексов, а 3-й третиль — с максимальными. Увеличение значений, а соответственно, и третиля индексов, означает:
— Социально-географический — ухудшение социальных условий проживания по ряду характеристик, снижение плотности населения, среднегодовой температуры, а также более восточное расположение региона (см. Приложение);
— Демографический — увеличение старших возрастных групп в общей структуре населения наряду со снижением естественного прироста населения, а также ухудшение ряда социальных и жилищных параметров (см. Приложение);
— Экономический — рост неравенства в распределении доходов, а также увеличение экономического развития региона, доходов и расходов населения (см. Приложение);
— Производственно-экологический — увеличение промышленной развитости региона с одновременным ростом объемов выбросов загрязняющих веществ в атмосферный воздух (см. Приложение).
Статистический анализ. Количественные показатели представлены средним значением и стандартным отклонением. Оценка различий осуществлялась с помощью критерия Краскела—Уоллиса. Межгрупповые сравнения проводили с помощью критерия Манна—Уитни с поправкой Бонферрони. Для оценки ассоциаций региональных индексов с медико-организационными показателями применяли линейный регрессионный анализ, рассчитывали B-коэффициент и p-уровень. В регрессионные модели все региональные индексы вводились одновременно. По отношению B-коэффициентов к среднерегиональным значениям рассчитывалось процентное изменение медико-организационных показателей при увеличении региональных индексов на 1 единицу. Критический уровень статистической значимости 0,05. Все статистические процедуры выполнены в программе SPSS 22.
Результаты
Статистически значимые различия медико-организационных показателей в третилях Социально-географического индекса наблюдаются по обеспеченности больничными койками, врачами и средним медицинским персоналом, а также по мощности амбулаторно-поликлинических организаций, уровню госпитализации в круглосуточные стационары, количеству больничных организаций, амбулаторно-поликлинических организаций, больничных коек (табл. 1). В многофакторном анализе с увеличением Социально-географического индекса отмечается снижение численности населения на одну больничную койку (B=–12,1; p<0,0001), рост количества больничных организаций (B=0,9; p<0,0001), амбулаторно-поликлинических организаций (B=2,4; p=0,00038), больничных коек (B=8,0; p<0,0001), мощности амбулаторно-поликлинических организаций (B=25,6; p<0,0001), уровня госпитализации в круглосуточные стационары (B=0,7; p=0,0016), численности врачей (B=2,0; p=0,011), численности среднего медицинского персонала (B=7,5; p<0,0001).
Таблица 1. Медико-организационные показатели в 2017—2021 гг. в зависимости от группировки по Социально-географическому и Демографическому индексам
Медико-организационный показатель | Социально-географический индекс | p | Демографический индекс | p | ||||
1-й третиль | 2-й третиль | 3-й третиль | 1-й третиль | 2-й третиль | 3-й третиль | |||
Численность населения на одну больничную койку | 131,5±21,7 | 121,6±16,9 | 110,7±15,8 | 0,000302 | 122,6±28,2 | 120,3±16,3 | 121,0±13 | 1,0 |
Количество больничных организаций | 4,0±1,2 | 4,2±1,1 | 5,8±2,2 | 0,000152, 3 | 4,6±1,8 | 4,9±2,3 | 4,4±1 | 0,90 |
Количество амбулаторно-поликлинических организаций | 13,7±4 | 17,5±8,8 | 18,4±5,6 | 0,00812 | 15,1±9,6 | 17,9±4,8 | 16,5±4,2 | 0,0301 |
Количество больничных коек | 77,6±9,8 | 83,9±12,8 | 92,2±13,5 | 0,000322 | 85,4±18 | 84,8±12,5 | 83,6±8,5 | 0,99 |
Мощность амбулаторно-поликлинических организаций | 260,6±48,1 | 291,2±49,6 | 306,7±47,2 | 0,00112 | 270,6±63 | 294,4±47 | 293,6±39,9 | 0,15 |
Уровень госпитализации в круглосуточные стационары | 18,8±1,6 | 19,5±1,9 | 20±2,6 | 0,21 | 19,5±2,8 | 19,8±2 | 19±1,2 | 0,33 |
Средняя занятость койки в году | 296,9±16,5 | 300,4±19,5 | 303,2±19,6 | 0,34 | 298,1±17,7 | 305,4±20 | 297,1±17,4 | 0,29 |
Численность врачей | 45,3±7,2 | 47,8±8,9 | 49,4±8 | 0,0071 | 49,8±9,2 | 47,4±8,2 | 45,3±6,4 | 0,22 |
Численность среднего медицинского персонала | 102,6±12,2 | 108,2±16,7 | 117±16,8 | 0,00792 | 111,7±19,3 | 109,2±17,3 | 106,9±11,6 | 0,72 |
Примечание. Здесь и в табл. 2: данные представлены в виде M±SD. 1 — U-критерий p<0,05 для третилей 1 и 2; 2 — U-критерий p<0,05 для третилей 1 и 3; 3 — U-критерий p<0,05 для третилей 2 и 3.
В третилях Демографического индекса наблюдается статистически значимое различие количества амбулаторно-поликлинических организаций. Увеличение Демографического индекса в многофакторном анализе статистически значимо ассоциируется со снижением численности населения на одну больничную койку (B=–5,1; p=0,0030), а также с увеличением мощности амбулаторно-поликлинических организаций (B=17,4; p=0,00027) и количества амбулаторно-поликлинических организаций (B=1,6; p=0,015).
В третилях Экономического индекса наблюдаются статистически значимые различия по количеству больничных организаций и численности врачей (табл. 2). Однако в многофакторных моделях Экономический индекс не ассоциируется с количеством больничных организаций. В то же время при росте Экономического индекса наблюдается увеличение количества амбулаторно-поликлинических организаций (B=1,9; p=0,0038), уровня госпитализации (B=0,6; p=0,0039), обеспеченности врачами (B=3,7; p=0,000008) и средним медицинским персоналом (B=6,8; p=0,000002).
Таблица 2. Медико-организационные показатели в 2017—2021 гг. в зависимости от группировки по Экономическому и Производственно-экологическому индексам
Медико-организационный показатель | Экономический индекс | p | Производственно-экологический индекс | p | ||||
1-й третиль | 2-й третиль | 3-й третиль | 1-й третиль | 2-й третиль | 3-й третиль | |||
Численность населения на одну больничную койку | 120,6±24,3 | 123,7±15,3 | 119,6±19,9 | 0,57 | 117,5±19,3 | 121,9±24,8 | 124,3±14,9 | 0,36 |
Количество больничных организаций | 5,3±1,7 | 4±0,8 | 4,6±2,2 | 0,00381 | 5,7±2,4 | 4,5±1,1 | 3,5±0,7 | <0,00012, 3 |
Количество амбулаторно-поликлинических организаций | 16,2±5,2 | 15,6±4,5 | 17,7±9,4 | 0,80 | 18,2±9,2 | 16±5,6 | 15,2±4,2 | 0,62 |
Количество больничных коек | 85,5±14 | 82±9,3 | 86,3±16,1 | 0,57 | 87,9±16,9 | 84,5±12,5 | 81,6±9,5 | 0,35 |
Мощность амбулаторно-поликлинических организаций | 290,8±42,3 | 272,5±30,1 | 295,2±71,7 | 0,21 | 293,2±66 | 287,9±50,6 | 278,5±33,2 | 0,48 |
Уровень госпитализации в круглосуточные стационары | 19,3±2,2 | 19,2±1,2 | 19,8±2,7 | 0,90 | 20,3±2,9 | 19±1,5 | 19±1,3 | 0,10 |
Средняя занятость койки в году | 298,3±23,7 | 301,6±14,8 | 300,6±16,6 | 0,83 | 298,4±20,1 | 304,8±21,1 | 298,2±12,4 | 0,34 |
Численность врачей | 44±6,8 | 47,9±7,8 | 50,6±8,6 | 0,0242 | 48,8±10,8 | 47,7±7,1 | 45,5±5,2 | 0,31 |
Численность среднего медицинского персонала | 107,5±11,4 | 104,3±11,8 | 115±21,7 | 0,14 | 117,7±16,8 | 106,3±14,6 | 102±11,6 | 0,00141, 2 |
В третилях Производственно-экологического индекса наблюдаются статистически значимые различия по количеству больничных организаций и численности среднего медицинского персонала. В многофакторных моделях повышение Производственно-экологического индекса сопровождается снижением количества больничных организаций (B=–0,8; p=0,000002), больничных коек (B=–2,7; p=0,020), уровня частоты госпитализации (B=–0,5; p=0,029), численности среднего медицинского персонала (B=–5,5; p=0,000075).
На рисунке на цв. вклейке представлены изменения в процентном соотношении медико-организационных показателей при условном изменении региональных индексов на 1 единицу. Увеличение Социально-географического индекса сопровождается снижением на 10% численности населения на одну больничную койку, а также ростом на 19,1% количества больничных организаций, на 14,4% амбулаторно-поликлинических организаций, на 9,5% больничных коек, на 9,0% мощности амбулаторно-поликлинических организаций, на 3,5% уровня частоты госпитализации, на 4,3% численности врачей, на 6,9% численности среднего медицинского персонала. При росте Демографического индекса отмечается снижение на 4,2% численности населения на одну больничную койку, а также увеличение на 9,6% количества амбулаторно-поликлинических организаций, на 6,1% мощности амбулаторно-поликлинических организаций. Увеличение Экономического индекса сопровождается увеличением на 11,6% количества амбулаторно-поликлинических организаций, на 3,2% уровня частоты госпитализации, на 7,8% численности врачей, на 6,2% численности среднего медицинского персонала. Увеличение Производственно-экологического индекса ассоциируется со снижением на 16,8% количества больничных организаций, на 3,2% больничных коек, на 2,4% уровня частоты госпитализации, на 5,0% численности среднего медицинского персонала.

Изменение медико-организационных показателей при увеличении региональных индексов на 1 единицу.
* — B — коэффициент линейной регрессии, p<0,05.
Обсуждение
Выявленные в исследовании ассоциации характеризуют зависимость медико-организационных показателей от составных компонентов (региональных характеристик), формирующих 4 региональных индекса, поэтому полученные результаты целесообразно рассмотреть с учетом этого. Так, входящие в состав Социально-географического индекса показатели плотности населения и плотность автомобильных дорог, по-видимому, определяют потребности региона в количестве и типе медицинских учреждений, например в здравпунктах, фельдшерско-акушерских пунктах в сельской местности, поликлиниках в городской местности, что результате может приводить к различиям в регионах количества амбулаторно-поликлинических и больничных организаций, а также их мощностей [15, 16]. Кроме того, эти же компоненты, несомненно, могут играть роль в обеспеченности населения больничным фондом (койками).
Плотность автомобильных дорог может детерминировать доступность медицинской помощи. При низкой плотности автомобильных дорог, а следовательно, и доступности, относительное увеличение количества медицинских организаций может быть связано с тем, что стандартизация медицинской помощи определяется необходимостью равномерного распределения ресурсов здравоохранения, что в итоге ведет к потребности в формировании дополнительных медицинских организаций, а также оптимизации штатного состава [17, 18]. Это может объяснять прямую связь Социально-географического индекса с численностью врачебного и среднего медицинского персонала.
Входящие в Социально-географический индекс употребление пива и пивных напитков, уровень преступности, доля работников с вредными и/или опасными условиями труда, по данным литературы, негативно влияют на показатели заболеваемости и провоцируют рост потребности в медицинской помощи. Так, J. Mudd и соавт. (2020) отмечают рост обращаемости за неотложной помощью на фоне приема алкоголя [19], а G. Jyani и соавт. (2019) рассматривают алкоголь как одну из причин, оказывающих негативное воздействие на здоровье и рост расходов в системе здравоохранения [20]. В дополнение к алкоголю различные авторы рассматривают проблему преступности как фактор, осуществляющий значительную нагрузку на систему оказания медицинской помощи [21]. Представленные факторы вызывают увеличение потребности в медицинской помощи, компенсировать которую можно путем увеличения объемов и мощностей медицинских организаций, а также обеспеченности медицинским персоналом.
Обратные ассоциации Демографического индекса с медико-организационными показателями также объясняются входящими в индекс региональными характеристиками. Рост Демографического индекса отражает увеличение смещения возрастной структуры населения в сторону старших возрастных групп, что объективно приводит к снижению численности населения на одну больничную койку. За счет того, что с возрастом отмечаются рост распространенности хронических неинфекционных заболеваний и их мультиморбидность [22], такое изменение возрастной структуры населения приводит к увеличению потребностей в медицинской помощи, в том числе с помощью территориального планирования оказания медицинской помощи [23, 24].
Увеличение Экономического индекса сопровождается ростом среднедушевых денежных доходов населения, объема платных услуг и валового регионального продукта. Можно предположить, что улучшение экономических условий потенцирует заинтересованность частной системы здравоохранения для оказания медицинской помощи, что сопровождается ростом количества амбулаторно-поликлинических организаций и численности медицинского персонала [25].
Ассоциации медико-организационных показателей с Производственно-экологическим индексом наиболее трудно поддаются интерпретации. Высокая экологическая нагрузка негативно влияет на здоровье населения и теоретически должна обусловливать увеличение мощностей здравоохранения [26]. Однако полученные нами результаты показывают снижение количества больничных организаций, больничных коек, уровня госпитализаций, а также численности среднего медицинского персонала в регионах с высокими значениями Производственно-экологического индекса. Выявленные ассоциации необходимо подвергнуть дополнительному анализу. В то же время, по нашему мнению, полученные результаты демонстрируют несоответствие требуемого и фактического объемов оказания медицинской помощи в регионах с высоким уровнем антропотехногенной нагрузки на население. Возможно, в регионах с высоким уровнем Производственно-экологического индекса необходимо обратить внимание на недостаточное распределение ресурсов здравоохранения.
Заключение
Результаты исследования свидетельствуют об ассоциациях медико-организационных показателей с региональными индексами. В наибольшей степени это касается социальных условий проживания населения. Выявленные ассоциации свидетельствуют о необходимости учета региональных условий проживания при оценке распределения ресурсов здравоохранения, что в конечном счете будет способствовать снижению неравенства здоровья населения.
Вклад авторов: концепция и дизайн исследования — Максимов С.А., Бернс С.А.; сбор и подготовка данных к статистической обработке — Максимов С.А., Гончаров М.В.; статистический анализ данных — Гончаров М.В.; написание текста — Гончаров М.В.; научное редактирование — Максимов С.А., Бернс С.А., 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., Goncharov M.V.; statistical analysis — Goncharov M.V.; text writing — Goncharov M.V.; scientific editing — Maksimov S.A., Berns S.A., Drapkina O.M.
Appendix. Factor loading of indicators in components
Фактор | Компонент | |||
1 | 2 | 3 | 4 | |
Плотность населения | –0,777 | — | — | — |
Среднегодовая температура | –0,703 | — | — | — |
Местоположение регионального центра, восточная долгота | 0,656 | — | — | — |
Показатели преступности | 0,863 | — | — | — |
Население старше трудоспособного возраста | — | 0,887 | — | — |
Общие коэффициенты рождаемости | — | –0,944 | — | — |
Количество абортов на 100 женщин | 0,827 | — | — | — |
Коэффициенты естественного прироста населения | — | –0,905 | — | — |
Соотношение браков и разводов | — | 0,756 | — | — |
Уровень зарегистрированной безработицы | — | –0,789 | — | — |
Коэффициент Джини | — | — | 0,798 | — |
Доля работников с вредными и (или) опасными условиями труда | 0,765 | — | — | — |
Среднедушевые денежные доходы населения | — | — | 0,956 | — |
Общая площадь жилых помещений | — | 0,875 | — | — |
Доля обучающихся во вторую и третью смены | — | –0,780 | — | — |
Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух | — | — | — | 0,553 |
Валовой региональный продукт | — | — | 0,824 | — |
Фактическое конечное потребление домашних хозяйств | — | — | 0,898 | — |
Обрабатывающие производства | — | — | — | 0,922 |
Обеспечение электрической энергией, газом и паром | — | — | — | 0,895 |
Водоснабжение, водоотведение, организация сбора и утилизации отходов | — | — | — | 0,937 |
Площадь земель лесного фонда | 0,746 | — | — | — |
Пиво и пивные напитки | 0,637 | — | — | — |
Объем платных услуг | — | — | 0,763 | — |
Плотность автомобильных дорог с твердым покрытием | –0,848 | — | — | — |
- Калашников К.Н. Ресурсное обеспечение российского здравоохранения: проблемы территориальной дифференциации. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2015;1(37):72-87. https://doi.org/10.15838/esc/2015.1.37.5
- Raghupathi V, Raghupathi W. Healthcare Expenditure and Economic Performance: Insights from the United States Data. Frontiers in Public Health. 2020;8:156. https://doi.org/10.3389/fpubh.2020.00156
- Xian W, Xu X, Li J, et al. Health care inequality under different medical insurance schemes in a socioeconomically underdeveloped region of China: a propensity scores matching analysis. BMC Public Health. 2019;19(1):1373. https://doi.org/10.1186/s12889-019-7761-6
- Jin J, Wang J, Ma X, et al. Equality of Medical Health Resource Allocation in China Based on the Gini Coefficient Method. Iranian Journal of Public Health. 2015;44(4):445-457.
- Wu J, Yang Y. Inequality trends in the demographic and geographic distribution of health care professionals in China: Data from 2002 to 2016. International Journal of Health Planning and Management. 2019;34(1):e487-e508. https://doi.org/10.1002/hpm.2664
- Pratt C, Taylor R, Smith SD. Health Equity and Access to Health Care as a Social Determinant of Health: The Role of the Primary Care Provider. Primary Care. 2023;50(4):549-559. https://doi.org/10.1016/j.pop.2023.04.006
- Begum S, Povey R, Ellis N, et al. Influences of decisions to attend a national diabetes prevention programme from people living in a socioeconomically deprived area. Diabetic Medicine. 2022;39(7):e14804.
- Silveira LJ, Fleck SB, Sonnenfeld N, et al. Estimated Cost Savings: Everyone with Diabetes Counts (EDC) Program. Family and Community Health. 2018;41(3):185-193.
- Тепцова Т.С., Федяев Д.В., Мусина Н.З. и др. Зарубежный опыт определения потребности в финансировании медицинской помощи на основании учета региональных особенностей. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2020;42(4):38-44. https://doi.org/10.17116/medtech20204204138
- Федяев Д.В., Ковалева С.А., Герасимова К.В. Оценка сбалансированности нормативов Программы государственных гарантий оказания гражданам РФ бесплатной медицинской помощи. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2020;13(3): 283-290. https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2020.057
- Лисицин Ю.П., Улунобекова Г.Э. Общественное здоровье и здравоохранение: учебник. М.: ГЭОТАР-Медиа. 2013.
- Синельников А.Б. Демографическая саморегуляция в условиях роста и убыли населения. Социологический журнал. 2019;25(4):84-92.
- Петров А.Г., Семенихин В.А., Хорошилова О.В. и др. Актуальность комплексного анализа медико-демографических проблем в связи с вредным воздействием на человека факторов среды обитания в Кузбассе. Медицина в Кузбассе. 2022;21(3):91-98. https://doi.org/10.24412/2687-0053-2022-3-91-98
- Гончаров М.В., Максимов С.А., Бернс С.А. и др. Интегральная оценка региональных условий проживания для мониторинга состояния здоровья населения субъектов Российской Федерации. Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2024;13(1):77-87. https://doi.org/10.17802/2306-1278-2024-13-1-77-87
- Бадов О.А. Основные демографические показатели и их влияние на состояние здоровья населения России. Вестник Владикавказского научного центра. 2021;21(1):78-84.
- Набережная А.Т. Оценка влияния социально-демографических факторов на уровень жизни населения региона. Уровень жизни населения регионов России. 2017;2(204):169-174.
- Савельева Ж.В., Мухаримова Л.М., Кузнецова И.Б. Социальная справедливость в здравоохранении: опыт и оценки россиян. Мир России. Социология. Этнология. 2018;27(3):154-179. https://doi.org/10.17323/1811-038X-2018-27-3-154-179
- Басова Е.А. Доступность здравоохранения как фактор устойчивого социально-экономического развития территорий. Проблемы развития территории. 2021;25(1):68-87. https://doi.org/10.15838/ptd.2021.1.111.4
- Mudd J, Larkins S, Watt K. The impact of excess alcohol consumption on health care utilisation in regional patients with chronic disease — a retrospective chart audit. Australian and New Zealand Journal of Public Health. 2020;44(6):457-461. https://doi.org/10.1111/1753-6405.13020
- Jyani G, Prinja S, Ambekar A, et al. Health impact and economic burden of alcohol consumption in India. International Journal of Drug Policy. 2019;69:34-42. https://doi.org/10.1016/j.drugpo.2019.04.005
- Grossman DC, Choucair B. Violence and The US Health Care Sector: Burden and Response. Health Affairs. 2019;38(10):1638-1645. https://doi.org/10.1377/hlthaff.2019.00642
- Nunes BP, Flores TR, Mielke GI, et al. Multimorbidity and mortality in older adults: A systematic review and meta-analysis. Archives of Gerontology and Geriatrics. 2016;67:130-138. https://doi.org/10.1016/j.archger.2016.07.008
- Гаврилов Э.Л. Общественное здоровье и организация здравоохранения, экология и гигиена человека; принципы территориального планирования сети медицинских организаций на территориях с низкой плотностью населения. Вятский медицинский вестник. 2016;4(52):67-76.
- Сафонов А.Л. Анализ влияния демографической ситуации в России на объемы потребления медицинских услуг. Креативная экономика. 2022;16(12):5155-5170.
- Перхов В.И., Люцко В.В. Макроэкономические расходы на здравоохранение в России и за рубежом. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2019;2:334-345.
- Ramos-Meza CS, Flores-Arocutipa JP, Jinchuña-Huallpa J, et al. Does environment quality affect the health care spending? Nexus among CO2 emissions, non-renewable energy production, financial development, and health care spending. Environmental Science and Pollution Research International. 2023;30(17):48903-48910. https://doi.org/10.1007/s11356-023-26312-x
Рекомендуем статьи по данной теме:
Философия в патологической анатомии.Архив патологии. 2025;87(4):62-67
Анализ инфраструктуры для физической активности населения и ее ассоциации с ожирением.Профилактическая медицина. 2025;28(3):46-52




