В современных условиях все более отчетливо выявляется зависимость психического здоровья людей от социально-экономических факторов и условий их жизни. Концептуальные оценки этой многофакторной зависимости в теоретическом плане нашли отражение в виде биопсихосоциальной модели психического здоровья [3, 25, 27]. Проводился ряд эпидемиологических исследований причинно-следственных связей влияния различных факторов на психическое здоровье на основе данных медико-социальных опросов и выборочных исследований [6—9, 14, 20]. На практике эти исследования нашли применение в российской федеральной целевой программе «Предупреждение и борьба с социально значимыми заболеваниями (2007—2011)» [12]. Наряду с этим следует отметить отсутствие количественных моделей связи официально принятых показателей психического здоровья с социально-экономическими факторами жизни населения. Имеются в виду модели, разработанные на известных принципах математического моделирования и базирующиеся на системном и статистическом анализе данных, включающих официальную медико-демографическую и социально-экономическую информацию об условиях жизни населения [8, 9, 21, 22].

По данным Научного центра психического здоровья РАМН [23, 24, 28], общие экономические потери от психических расстройств весьма существенны и сопоставимы с потерями от сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний. Однако без наличия количественных, доказательных, статистически надежных эпидемиологических моделей невозможно оптимальное планирование соответствующих медико-социальных программ и мониторинг психического здоровья населения. Базовая оценка величины средних потерь трудового потенциала на протяжении жизни человека вследствие психических заболеваний составила 1,5—2 года [9], а общие потери за счет всех заболеваний в развитых странах — 6—8 лет. Иными словами, потери вследствие психических заболеваний достигли 25% от потерь по всем заболеваниям.

На уровне концептуальных оценок отдельные исследователи [5, 15] считают рассматриваемую зависимость психического здоровья от социально-экономических факторов общепризнанной, однако некоторые ее количественные оценки [9, 23] отличаются в весьма широких пределах. При этом следует заметить, что точность статистических оценок определяется качеством исходного статистического материала, а также — национальными принципами учета и выявления больных [1, 11, 16, 18, 26]. Настоящая работа построена на материалах современной официальной российской статистики [4, 13].

Хорошо известны недостатки официальной медицинской статистики [16—18, 21]. В частности, указывается на неполноту данных, подтвержденную эпидемиологическими исследованиями, выявляющими существенно более высокие уровни распространенности болезней, отмечается недостаточная детализация данных по поло-возрастным и клиническим признакам, отсутствие статистики о результатах работы частнопрактикующих врачей, приватизированных и ведомственных лечебных учреждений.

Введение в будущем в официальную статистику таких важных биометрических (психогенетических) параметров, как дактилоскопическая характеристика, поможет в решении многих проблем не только в социально-правовом аспекте, но прежде всего медико-социальном. Клинические и эпидемиологические исследования в области психического здоровья на основе биопсихосоциальной модели перейдут на новый качественный уровень, что позволит решать важные задачи биотерапии и медико-биологической профилактики на основе моделирования последствий неблагоприятных социально-эколого-экономических условий жизни, а также мониторинга психического здоровья населения.

В настоящее время официальная медицинская статистика продолжает оставаться тем фундаментом, на котором базируется вся система организации медицинской помощи, соответствующее государственное материальное обеспечение и данные научных исследований о динамике показателей здоровья населения в зависимости от внешних факторов, отражающих динамику уровня жизни, экологическое состояние среды обитания и пр.

Цель исследования — построение эпидемиологических регрессионных моделей связи между показателями болезненности (распространенности) и заболеваемости психическими расстройствами и основными социально-экономическими факторами для населения России в период 1992—2008 гг., проведение количественной и качественной оценки влияния социально-экономических факторов на показатели болезненности и заболеваемости психическими расстройствами населения России в указанный период на основе полученных моделей.

Материалом работы послужили следующие данные: 1) официальная государственная статистика о социально-экономическом положении в России в период 1992—2008 гг. [13]; 2) официальная российская медицинская статистика о контингентах лиц, имевших психические расстройства в период 1992—2008 гг. (использовались материалы известных сборников И.Я. Гуровича и соавт. [4], дополненные официальными материалами Государственного научного центра социальной и судебной психиатрии им. В.П. Сербского) [19].

Исходный общий список медико-демографических и социально-экономических факторов и показателей включает более 50 наименований, которые можно разбить на три группы. Первая группа — это демографические показатели: численность населения, рождаемость, смертность, миграция. Вторая группа — а) показатели психического здоровья населения: болезненность и заболеваемость психическими расстройствами, показатели структуры психических расстройств; б) показатели ресурсов службы психического здоровья: численность врачей, число коек, средняя длительность пребывания в стационаре, повторные госпитализации и т.д. Третья группа — государственные расходы на здравоохранение, доход на душу населения, индекс цен на предметы первой необходимости, отношение средней пенсии к среднему доходу, уровень безработицы, средняя продолжительность жизни, данные о числе браков, разводов и др.

На первом этапе с целью выявления потенциально значимых факторов для рассматриваемых показателей использовали корреляционный анализ; на втором этапе при построении моделей зависимости для рассматриваемых показателей (с учетом мультиколлинеарных связей между факторами) — регрессионный анализ с оценкой значимости полученных моделей; все расчеты и статистические оценки выполняли с использованием программы MS Excel.

Значения основных показателей болезненности психическими расстройствами для населения России в рассматриваемый период приведены в табл. 1.

Таблица1

Для общего показателя болезненности психическими расстройствами (ПР) корреляционный анализ медико-демографических и социально-экономических факторов позволил установить следующий список значимых факторов (здесь и далее список приводится по убыванию абсолютной величины коэффициента корреляции): Po — численность населения в млн человек (r= –0,96); Ps — число должностей психиатров на 100 000 населения (r=0,91); Mi — миграционный прирост в десятках тысяч человек (r=–0,72); Mo — смертность населения на 1000 человек (r=0,55).

С помощью регрессионного анализа была построена линейная модель, связывающая показатель ПР с указанными факторами с надежностью R²=0,994 (объясняет на 99,4% вариацию величины ПР): УПР=928,630—5,235 Po+6,899 Ps—0,096 Mi+1,675 Mo (модель 1)

На рис. 1 приведена графическая иллюстрация совпадения фактических значений ПР и УПР, полученных по модели 1.

Рис. 1. Показатели фактических значений и значений модели 1 болезненности психическими расстройствами в России в 1992—2008 гг.

Примечание. Здесь и на рис. 2—3, 5—9 квадраты — модель, треугольники — фактические значения.

Комментарий к модели 1. Роль факторов: а) Po (численность населения) — этот фактор следует рассматривать в свете действия принципа демографического императива [8], который декларирует демографическую обусловленность многих явлений и процессов, изучаемых социально-экономическими науками, что использовалось нами в работе [22]. При этом необходимо выделить направленность влияния этого фактора (коэффициент фактора Po в модели 1 отрицательный), что означает рост болезненности при депопуляции населения (на качественном уровне этот эффект можно интерпретировать как «стресс депопуляции»); б) Ps (число должностей психиатров) — подчеркивает очевидную значимость психиатра в системе психиатрической помощи: выявление и терапия больных; в) факторы Mi и Mo — соответствуют стрессовым факторам миграции и смертности; г) уменьшение болезненности психическими расстройствами в рамках модели 1 возможно в первую очередь при росте численности населения (т.е. при ослаблении «стресса депопуляции»).

Для показателя болезненности (распространенности) психозами (ПС) и состояниями слабоумия список значимых факторов: Po — численность населения в млн человек (r= –0,88); Ab — доля вынужденных (по медико-социальным показаниям) абортов (%) (r= –0,86); Su — число суицидов на 10 000 населения (r= –0,77).

С помощью регрессионного анализа была построена линейная модель, связывающая показатель ПС с указанными факторами с надежностью R²=0,951:

УПС=120,736—0,253 Po—0,104 Ab—1,498 Su (модель 2)

На рис. 2 приведена графическая иллюстрация совпадения фактических значений ПС и УПС, полученных по модели 2.

Рис. 2. Показатели фактических значений и значений модели 2 болезненности ПС (психозы на 10 000 населения) в России в период 1992—2008 гг.

Комментарий к модели 2. Роль факторов: а) Po (численность населения) — подтверждает свою роль, как и в модели 1 («стресс депопуляции»); б) факторы Ab и Su — соответствуют факторам, связанным с социальным стрессом. Величина Ab в свете последних исследований репродуктивного процесса в России [17] является индикатором степени нездоровья женской популяции. Очевидно, что репродуктивные потери способствуют возникновению психотравмирующих ситуаций в популяции в целом. Содержательное описание потенциальных постабортных психических нарушений приводится в работе Я.А. Кочеткова [10].

Наконец, в связи с нарастающей «стрессонасыщенностью» современной жизни в контексте аффективных нарушений, кроме проблемы депрессий, актуализируется проблема суицидов. Оценивая показатели суицида в современной России [2], следует признать, что страна находится в состоянии чрезвычайной ситуации. Косвенным подтверждением этому может служить высокая корреляционная связь (r=0,98) между суицидальной и гомицидной активностью. Социально-политическая и экономическая нестабильность способствуют формированию в популяции различных по степени выраженности вариантов социально-стрессовых расстройств, что неизбежно сказывается на состоянии психического здоровья населения. С точки зрения клинической психиатрии представляются очень важными модели оценки риска суицидального поведения в зависимости, в частности, от психического и соматического состояния больных, но их следует строить на базе развернутой статистики, связанной с соответствующими психическими и соматическими заболеваниями. В настоящей работе использовались показатели суицидов в общей популяции как статистический индикатор (фактор) популяционного социального стресса.

Завершая обсуждение влияния факторов Ab и Su на величину показателя болезненности ПС, необходимо отметить его направленность — соответствующие коэффициенты при Ab и Su в модели 2 отрицательные. Качественная интерпретация этого факта весьма неприятна: популяция использует эти факторы в качестве «стравливающих клапанов» по отношению к показателю болезненности ПС.в) уменьшение болезненности ПС в силу модели 2 возможно в первую очередь при росте численности населения (уменьшение «стресса депопуляции»).

Для показателя болезненности непсихотическими психическими расстройствами (НПР) определен следующий список значимых факторов: Po — численность населения в млн человек (r= –0,96); Ps — число должностей психиатров на 100 000 населения (r=0,92); Mo — смертность населения на 1000 человек (r=0,55).

Линейная регрессионная модель, связывающая показатель НПР с указанными факторами с надежностью R²=0,995:УНПР=594,997—3,936 Po+7,627 Ps+1,053 Mo (модель 3)

На рис. 3 приведена графическая иллюстрация совпадения фактических значений НПР и УНПР, полученных по модели 3.

Рис. 3. Динамика НПР (болезненность на 10 000 населения) в России в 1992—2008 гг.

Примечание. Показатели фактических значений и значений модели 3.

Комментарий к модели 3. Роль факторов: а) Po (численность населения) — подтверждает свою роль, как и в моделях (1, 2) («стресс депопуляции»); б) Ps (число должностей психиатров) — подтверждает значимость роли психиатра в системе психиатрической помощи: выявление и терапия больных; в) фактор Mo — отражает социальный стресс; г) уменьшение болезненности НПР в силу модели 3 возможно в первую очередь при ослаблении «стресса депопуляции» и уменьшении смертности населения.

Если сравнивать величины показателей (табл. 1) для общей болезненности ПР и НПР, то в статистическом плане для рассматриваемого периода эти величины имеют сильную корреляционную связь (r=0,998) — практически линейную. Из данных табл. 1 следует, что в рассматриваемый период доля непсихотических расстройств в общей диагностической структуре всех зарегистрированных психических расстройств возрастала с 43,8% (1992) до 51,09% (2008). Этот рост можно оценивать как положительный факт, свидетельствующий о том, что пациенты стали меньше опасаться социальной стигматизации, связанной с обращением к психиатру, им стало легче получить необходимую помощь, и в этом — очевидный позитивный результат проведенных реформ. С другой стороны, уменьшение числа наблюдаемых больных с психозами является веским основанием для расширения дальнейшей работы по совершенствованию правовой и организационной базы психиатрической службы: очевидно, что современная ситуация создает предпосылки для того, чтобы больные с психозами оставались без наблюдения и помощи, а это может привести к нежелательным последствиям и для них, и для общества.

Соответствующая линейная регрессионная модель, связывающая величины показателей ПР и НПР, описывается надежным (R²=0,9958) соотношением показателей:УПР=104,9136+1,2747 НПР (модель 4)

На рис. 4 приведена графическая иллюстрация соотношения 4, которое может быть использовано в целях оперативного прогноза значений ПР по значениям НПР.

Рис. 4. Регрессивная модель связи болезненности ПР и НПР (на 10 000 населения) в России в период 1992-2008 гг..

Примечание. Темные ромбы — ПР, сплошная линия — линейный ПР.

Для показателя болезненности умственной отсталости (УО) имеем следующий список значимых факторов: Ch — младенческая смертность на 1000 человек (r= –0,88); Mi — миграционный прирост в десятках тысяч человек (r= –0,86); Mo — смертность населения на 1000 человек (r=0,62).

С помощью регрессионного анализа построена линейная модель, связывающая показатель УО с указанными факторами с надежностью R²=0,973: УУО=62,048—0,454 Ch—0,074 Mi+0,821 Mo (модель 5)

На рис. 5 приведена графическая иллюстрация совпадения фактических значений показателя УО и значений УУО, полученных по модели 5.

Рис. 5. Динамика показателя фактических значений и значений модели 5 болезненности умственной отсталостью (на 10 000 населения) в России в 1992-2008 гг.

Комментарий к модели 5. Роль факторов: а) фактор Ch — младенческая смертность сильно коррелируется с фактором Po (численность населения) (r=0,986), поэтому в российских условиях его можно рассматривать как «стресс депопуляции»; б) факторы Mi и Mo — соответствуют разнонаправленным стрессовым факторам миграции и смертности; г) уменьшение болезненности УО в силу модели 5 возможно в первую очередь при уменьшении младенческой смертности (фактически при ослаблении «стресса депопуляции»).

Значения показателей заболеваемости психическими расстройствами для населения России в рассматриваемый период приведены в табл. 2.

Таблица2

Для общего показателя ЗПР мы имеем следующий список значимых факторов: Pst — число должностей психотерапевтов на 100 000 населения (r=0,94); Mo — смертность населения на 1000 человек (r=0,72); Pr — отношение средней пенсии к среднему доходу (r=– 0,63).

Линейная регрессионная модель, связывающая величину ЗПР с указанными факторами с надежностью R²=0,957: Узпр=11,020+5,237 Pst+0,669 Mo+11,963 Pr (модель 6)

На рис. 6 приводится графическая иллюстрация совпадения фактических значений показателя ЗПР и значений УЗПР, полученных по модели 6.

Рис. 6. Динамика показателей фактических значений и значений модели 6 впервые зарегистрированных психических расстройств (на 10 000 населения) в России в 1992 и 2008 гг.

Комментарий к модели 6. Роль факторов: а) корреляционный анализ указывает на высокую значимость (r=0,91) фактора Ps (число должностей психиатров). Однако, большую значимость (не только с точки зрения статистики) фактора Pst (число должностей психотерапевтов) для рассматриваемой модели можно объяснить известными в населении опасениями стигматизации и постановки на психиатрический учет; б) факторы Mo и Pr — соответствуют стрессовым факторам смертности и финансовой неустроенности; в) уменьшение заболеваемости в силу модели 6 возможно в первую очередь при уменьшении смертности населения, а также увеличении среднего дохода.

Для показателя ЗПС наиболее значимые факторы: Ps — число должностей психиатров на 100 000 населения (r=0,95); Mo — смертность населения на 1000 человек (r=0,67). Линейная регрессионная модель, связывающая величину ЗПС с указанными факторами с надежностью R²=0,938: УЗПС= –3,330+0,594 Ps+0,111 Mo (модель 7)

На рис. 7 приведена графическая иллюстрация совпадения фактических значений показателя ЗПС и УЗПС, полученных по модели 7.

Рис. 7. Впервые выявленные случаи психоза (на 10 000 населения) в России в 1992—2002 гг.

Примечание. Показатели фактических значений и значений модели 7.

Уменьшение заболеваемости в силу модели 7 возможно в первую очередь при уменьшении смертности населения.

Для показателя ЗНПР наиболее значимые факторы: Pst — число должностей психотерапевтов на 100 000 населения (r=0,94); Mo — смертность населения на 1000 человек (r=0,73). Линейная регрессионная модель, связывающая величину ЗНПР с указанными факторами с надежностью R²=0,944: УЗНПР=10,107+3,418 Pst+0,599 Mo (модель 8)

На рис. 8 приведена графическая иллюстрация совпадения фактических значений показателя ЗНПР и значений УЗНПР, полученных по модели 8.

Рис. 8. Динамика показателей фактических значений и значений модели 8 непсихотических психических расстройств (заболеваемость на 10 000 населения) в России в 1992-2008 гг.

Уменьшение заболеваемости указанными видами расстройств в соответствии с моделью 8 возможно в первую очередь при уменьшении смертности населения.

Для показателя ЗУО наиболее значимые факторы: Ab — доля вынужденных (по медико-социальным показаниям) абортов (%) (r=0,97); Min — отношение минимального прожиточного уровня к среднему доходу (%) (r=0,90). Линейная регрессионная модель, связывающая величину ЗУО с указанными факторами с надежностью R²=0,957: УЗУО=9,254+0,805 Ab+0,208 Min (модель 9)

На рис. 9 приведена графическая иллюстрация совпадения фактических значений показателя ЗУО и УЗУО, полученных по данным модели 9.

Рис. 9. Показатель фактических значений и значений модели 9 случаев умственной отсталости (заболеваемость на 10 000 населения) в России в 1992-2008 гг.

Уменьшение заболеваемости в соответствии с моделью 9 возможно в первую очередь при уменьшении доли вынужденных абортов, а также увеличении среднего дохода, т.е. улучшении социально-экономических условий жизни населения.

На основании сказанного можно сделать следующие выводы.

1. На основе системного, корреляционного и регрессионного анализов официальной медицинской и социально-экономической информации за период 1992—2008 гг. разработаны эпидемиологические модели, связывающие основные показатели болезненности и заболеваемости психическими расстройствами населения России с основными медико-демографическими и социально-экономическими факторами.

2. Получены количественные и качественные оценки значимости для психического здоровья населения России таких важнейших социально-экономических стресс-факторов как: депопуляция населения, миграция, смертность, вынужденные аборты, суициды, средний доход, а также ресурсных и кадровых показателей деятельности службы психического здоровья.

3. Разработанные модели могут быть использованы для планирования медико-социальных программ в области охраны психического здоровья населения, его оперативного мониторинга и усовершенствования структуры и деятельности российской системы психиатрической помощи.

4. Предлагаемые модели и алгоритмы разработаны с использованием программы MS Excel, допускают оперативную корректировку и могут быть использованы при разработке информационно-аналитических систем, в рамках которых должны решаться вопросы мониторинга и анализа деятельности социально-медицинских служб и учреждений с целью повышения эффективности их работы и выбора оптимальных альтернатив развития.