ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроектыО насРекламаДоставка/ОплатаКонтакты
+7 (495) 482-43-29
  • Главная
  • / Журналы
  • / Вернуться в журнал
  • / Содержание номера
  • / Статья
Медико-организационные показатели в зависимости от региональных характеристик Российской Федерации

Медико-организационные показатели в зависимости от региональных характеристик Российской Федерации

Авторы:
Сергей Алексеевич Максимов,
Максим Викторович Гончаров,
Светлана Александровна Бернс,
Оксана Михайловна Драпкина

Журнал: Профилактическая медицина. 2026;29(5):7-13.

DOI: 10.17116/profmed2026290517

Прочитано: 775 раз

Скачать PDF

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

—

—

—

Литература / References
  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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.
  5. 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
  6. 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
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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
  10. 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
  11. Лисицин Ю.П., Улунобекова Г.Э. Общественное здоровье и здравоохранение: учебник. М.: ГЭОТАР-Медиа. 2013.
  12. Синельников А.Б. Демографическая саморегуляция в условиях роста и убыли населения. Социологический журнал. 2019;25(4):84-92.
  13. 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
  14. 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
  15. Бадов О.А. Основные демографические показатели и их влияние на состояние здоровья населения России. Вестник Владикавказского научного центра. 2021;21(1):78-84.
  16. Набережная А.Т. Оценка влияния социально-демографических факторов на уровень жизни населения региона. Уровень жизни населения регионов России. 2017;2(204):169-174.
  17. 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
  18. 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
  19. 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
  20. 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
  21. 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
  22. 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
  23. 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.
  24. Сафонов А.Л. Анализ влияния демографической ситуации в России на объемы потребления медицинских услуг. Креативная экономика. 2022;16(12):5155-5170.
  25. 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.
  26. 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
slide-cover
slide-cover
slide-cover
slide-cover
slide-cover

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

Издательство «Медиа Сфера»
РекламаДоставка/ОплатаО насКонтактыОбучение для редакцийПолитика конфиденциальностиПолитика обработки персональных данныхПубличная оферта на реализацию издательской продукции
ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроекты
  • RuStore

© 1998-2026

  • Телефоны издательства:

  • +7 (495) 482-41-18
  • +7 (495) 482-43-29
  • Прямой телефон отдела подписки
    (только по вопросам заказов и доставки журналов)

  • +7 (800) 250-18-12
  • пн-пт с 10:00 до 18:00

  • Telegram
  • VK
info@mediasphera.ru
  • Почтовый адрес:

  • Издательство «Медиа Сфера»,
    а/я 54, Москва, Россия, 127238

  • RuStore

© 1998-2026