АНАЛИЗ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ НАСЕЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЗНАЧИМЫМИ БОЛЕЗНЯМИ В РФ
Аннотация
На сегодняшний день заболеваемость населения социально-значимыми болезнями в Российской Федерации представляет собой большую социальную и экономическую проблему, связанную с широким распространением заболеваний, длительной нетрудоспособностью, инвалидностью и даже смертностью. Целью данной работы был анализ динамики заболеваемости населения социально-значимыми болезнями в России за период с 2000 по 2023 г., а также построение прогноза исследуемых заболеваний. Актуальность данного исследования заключается в высоком уровне распространенности социально-значимых заболеваний среди населения, таких как сердечно-сосудистые болезни, онкология, сахарный диабет, туберкулез и др. Эти болезни оказывают существенное влияние на здоровье и качество жизни граждан, тем самым ухудшая демографическую ситуацию в стране. Анализ и решение данной проблемы является одной из важнейших в нашем государстве. Методика основана на использовании корреляционно-регрессионного анализа. Произведенный анализ позволил построить уравнения регрессии, для всех рассмотренных заболеваний. Полученные модели динамического развития численности зарегистрированных больных с диагнозом, установленным впервые в жизни, носят полиномиальный характер. В работе рассмотрены некоторые факторы, которые предположительно могут оказывать влияние на заболеваемость населения социально-значимыми болезнями. Результаты свидетельствуют о том, что наблюдается линейная связь, между занятостью населения, совокупными выбросами парниковых газов, вредными условиями труда и рассматриваемыми заболеваниями. Полученные результаты имеют важное медико-социальное и экономическое значение для разработки и реализации мер по улучшению здоровья населения.
Литература
Berestenko E.D. Socially significant diseases in the Tula region during the period of reforms. Concepts of sustainable development of science in modern conditions. 2017. P. 46-49. Sizova O.V., Zavyalova A.I., Smirnova O.A. Statistical analysis of employment in the regions of Russia. Modern high-tech technologies. Regional application. 2021. N 3 (67). P. 37-45. DOI:10.6060/snt.20216703.0005. Feoktistov E.F., Germashev I.V., Derbisher V.E., Derbisher E.V., Evdokimov R.A. Selective system analysis tools for identifying the properties of active ingredients in polymer compositions. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2022. V. 65. N 2. P. 6-18. DOI: 10.6060/ivkkt.20226502.6499. Tolkacheva O.P. Economic and statistical analysis of the labor market impact on the country economic security. Ivecofin. 2023. N 03(57). P. 59-69. (in Russian). DOI: 10.6060/ivecofin.2023573.654. Berendeeva A.B., Rychikhina N.S. Measures of spatial development of the region in overcoming negative demographic and economic trends. Modern high-tech technologies. Regional application. 2023. N 2 (74). P. 6-18. (in Russian). DOI:10.6060/snt.20237402.0001. Berendeeva A.B., Elizarova A.A. Digitalization of management: regional and municipal levels. Modern high-tech technologies. Regional application. 2022. N 3 (71). P. 6-17. (in Russian). DOI:10.6060/snt.20227103.0001. Voronova M.I., Surov O.V., Kuziyeva M.K., Atakhanov A.A. Thermal and mechanical properties of polymer composites reinforced by sulfuric acid-hydrolyzed and TEMPO-oxidized nanocellulose: a comparative study. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2022. V. 65. N 10. P. 95-105. DOI: 10.6060/ivkkt.20226510.6596. Berendeeva A.B., Rychikhina N.S. The severity of demographic challenges in the regions of central Russia. Modern high-tech technologies. Regional application. 2022. N 2 (70). P. 12-21. DOI:10.6060/snt.20227002.0002. Koshelev V.N., Ilkov K.V., Primerova O.V., Gladkikh A.A. Synthesis, conformational analysis and antioxidant activity of semicarbazones with phenol fragments. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2023. V. 66. N 9. P. 71-76. DOI: 10.6060/ ivkkt.20236609.6906. 10. Nikolaeva E.E., Berendeeva A.B., Rychikhina N.S. Socio-economic characteristics of small towns of different types (on the example of the Ivanovo region). Modern hightech technologies. Regional application. 2023. N 4 (76). P. 40-54. (in Russian). DOI:10.6060/snt.20237604.0006. 11. Gamov G.A., Kiselev A.N., Zavalishin M.N. Comment on the paper “Water-soluble pyridine-based colorimetric chemosensor for naked eye detection of silver ions: design, synthesis, spectral and theoretical investigation”, Anal. Methods 2014, 6, 9610-9614 by B. Annaraj and M. A. Neelakantan. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2023. V. 66. N 9. P. 28-35. DOI: 10.6060/ivkkt.20236609.6868.Morozov E.N., Gorev S.V. Mathematical models for optimization of machine-readable regulation. Ivecofin. 2023. N 04(58). P. 71-78. DOI: 10.6060/ivecofin.2023584.666. 13. Ermolaev M.B., Khomyakova A.A., Belova A.D., Serkova Ju.A. Development of an algorithm for intelligent decision support based on a systematic approach. Ivecofin. 2022. N 01(51). P. 138-146. DOI: 10.6060/ivecofin. 2022511.594. 14. Federal State Statistics Service https://rosstat. gov.ru/ folder/13721
