The social economic indices of regions and population morbidity of myocardium infarction

  • Authors: Masiuk N.N.1, Usacheva E.V.2, Kulikova O.M.3
  • Affiliations:
    1. The Federal State Budget Educational Institution of Higher Professional Education “The Vladivostok State University of Economics and Service”
    2. The State Budget Educational Institution of Higher Professional Education “The Omsk State Medical University” of Minzdrav of Russia
    3. The Federal State Budget Educational Institution of Higher Education “The Siberia State Automobile Road University”
  • Issue: Vol 28, No 4 (2020)
  • Pages: 568-575
  • Section: Articles
  • URL: https://journal-nriph.ru/journal/article/view/331
  • DOI: https://doi.org/10.32687/0869-866X-2020-28-4-568-575
  • Cite item

Abstract


In Russia, in recent decades, there were regional gapping in terms of social inequality and high level of morbidity and mortality in comparison with European countries. The high morbidity and mortality of population in the Russian Federation from diseases of circulatory system on one hand, and regional differences in terms of social economic status on the other hand, determined the purpose of the study.In order to evaluate relationship between social economic status of regions of the Russian Federation and incidence rate of myocardial infarction, the analysis was applied to standardized data of adult morbidity in classes of acute myocardial infarction and repeated myocardial infarction. Also was evaluated a number of social economic indices that reflect state and conditions of life of population. The statistical analysis was applied using MS Excel and Statistica 6 software. The critical significance level of null statistical hypothesis was established as p=0.05.When analyzing morbidity of adult population of Russia with acute and repeated myocardial infarction, significant regional differences were established. The seven factors were identified that statistically significantly affect morbidity rate of the adult population with myocardial infarction, which made it possible to divide the regions into four clusters, between which differences in morbidity rate of acute myocardial infarction were revealed. The analysis of morbidity of acute and repeated myocardial infarction established significant regional differences such as in 2017 7.7 times for acute myocardium infarction and 61 times for repeated myocardium infarction. The allocation of regional clusters depending on their social economic status allows to supplement regional and federal projects with risk-oriented technologies with purpose of decreasing morbidity of diseases of circulatory system.

Full Text

Введение В Российской Федерации (РФ) в последние десятилетия наблюдается разрыв между регионами по уровню социального неравенства [1-3]. В работе В. В. Горемыкиной указано, что на это влияет расположение РФ на огромной территории, части которой имеют совершенно разнообразные и неравные характеристики: наличие природных ресурсов, плотность населения, наличие и качество трудовых ресурсов, производственную структуру, показатели социальной сферы, расстояние до высокоразвитых промышленных и культурных центров, разнообразные природно-климатические условия, многонациональность российского населения со своими традициями и обычаями, географическое местоположение региона [4]. В состав первой пятерки, который остается неизменным уже несколько лет подряд и удерживает высокие показатели за счет прочной фундаментальной экономической базы, благодаря чему находится на высоких позициях данного рейтинга, входят г. Москва, г. Санкт-Петербург, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра, Московская область и Республика Татарстан. При этом многочисленные территории (ряд агропромышленных регионов Нечерноземья, Южного Урала, Сибири, Дальнего Востока) находятся в удручающем запустении. Это небольшие, как правило, районные города, а также сельские поселения. В критическом состоянии находятся как сельскохозяйственные угодья, так и промышленная отрасль. Регионами, занимающими нижние позиции в рейтинге, по итогам 2017 г. являются Республика Ингушетия, Забайкальский край, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Тыва [1]. Региональные различия на территории РФ имеются по уровню заболеваемости и смертности населения, в том числе по количеству потерянных лет жизни в результате преждевременной смерти [5, 6]. Так, в работе А.А Савиной и соавт. показано, что самая высокая заболеваемость взрослого населения по сравнению с другими округами и средними показателями по РФ зарегистрирована в Северо-Западном федеральном округе (в 2016 г. общая заболеваемость взрослого населения составила 178 098,4 на 100 тыс. соответствующего населения, что на 22% выше показателя по России). В Южном федеральном округе общая заболеваемость взрослого населения одна из наиболее низких: в 2016 г. она составила 131 898,4 на 100 тыс. соответствующего населения, что на 10% ниже средних показателей по стране [7]. В работе С. А. Бойцова показано, что значимо изменяется и имеет высокие значения показатель в экономически развитых странах, аналогичный вышеприведенному: «потерянные годы жизни в результате преждевременной смерти» (ПГПЖ). Библиографический поиск показал наличие взаимосвязи ПГПЖ с показателями, характеризующими экономику страны (бытовые условия жизни населения, уровень развития инфраструктуры региона, уровень образования населения региона) [8]. В РФ основной вклад в формирование высокого уровня заболеваемости, смертности и в снижение ПГПЖ вносят болезни системы кровообращения (БСК), в том числе ишемическая болезнь сердца [9-11]. Существует мнение, согласно которому на уровень заболеваемости и смертности от БСК негативно влияют социально-экономический уровень жизни, условия и образ жизни населения, недостаточно эффективные программы профилактики БСК [9]. Цель исследования - оценка наличия взаимосвязи между социально-экономическими показателями и показателями заболеваемости инфарктом миокарда в регионах РФ. Материалы и методы Проведен анализ данных о заболеваемости по показателю заболеваемости взрослого населения в субъектах Российской Федерации по классам «острый инфаркт миокарда» и «повторный инфаркт миокарда» (на 100 тыс. населения) в 2017 г. Из базы данных ЕМИС отобрано 22 социально-экономических показателя, характеризующих условия жизни населения в 2017 г.: 1.Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций в рублях (ЕМИС). 2.Средний размер назначенных пенсий в рублях. 3.Удельный вес населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума в общей численности населения, %. 4.Уровень безработицы, %. 5.Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя (на конец года), м2. 6.Уровень участия в рабочей силе населения (в возрасте 15-72 лет), %. 7.Уровень занятости населения (в возрасте 15-72 лет), %. 8.Коэффициент фондов. 9.Коэффициент Джини. 10.Соотношение среднемесячной начисленной заработной платы работников организаций с величиной прожиточного минимума, %. 11.Соотношение среднего размера назначенных пенсий с величиной прожиточного минимума, %. 12.Среднедушевые денежные доходы населения (в месяц) в рублях. 13.Стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг (на конец года) в рублях. 14.Удельный вес аварийного жилищного фонда в общей площади всего жилищного фонда, %. 15.Число собственных легковых автомобилей (на конец года), штук на 1 тыс. населения. 16.Инновационная активность организаций (удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные и маркетинговые инновации в общем числе организаций), %. 17.Удельный вес затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и оказанных услуг, %. 18.Удельный вес инновационных товаров, работ и услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и оказанных услуг, %. 19.Внутренние затраты на научные исследования и разработки, млн рублей. 20.Валовой региональный продукт (в текущих ценах), млн рублей. 21.Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух, отходящих от стационарных источников, тыс. тонн. 22.Сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты, млн м3. Статистический анализ проводился с использованием пакетов Excel и Statistica 6.0. На первом этапе исследования с целью сокращения размерности пространства признаков с применением корреляционного анализа (метод Спирмена) выделены значимые факторы, задаваемые социально-экономическими показателями качества жизни населения в субъектах РФ, влияющие на заболеваемость населения в них инфарктом миокарда. На следующем этапе для решения задачи анализа влияния условий на заболеваемость населения инфарктом миокарда в рамках субъектов РФ применен метод иерархической кластеризации. Выполнено деление субъектов РФ на четыре кластера по значимым факторам, выделенным на предыдущем этапе исследования. Переменные, основу которых составляют количественные данные, на предварительном этапе оценивали на нормальность распределения по критерию Shapiro-Wilk. Непрерывные переменные представлены при распределении, отличном от нормального, в виде медианы и межквартильных интервалов (Ме [25-й; 75-й перцентили]). Для оценки различий количественных данных использован Kruskal-Wallis test. Критический уровень значимости нулевой статистической гипотезы (р) принят равным 0,05. Результаты исследования Инфаркт миокарда является одним из тяжелых заболеваний системы кровообращения, значительно ухудшающим прогноз жизни и характеризующимся высокой летальностью [12, 13]. При анализе заболеваемости острым и повторным инфарктом миокарда нами установлены существенные региональные различия (табл. 1). ps202004.4htm00307.jpg Как видно из табл. 1, степень региональных различий в заболеваемости взрослого населения РФ острым инфарктом миокарда в 2017 г составила 7,7 раза, повторным инфарктом миокарда - 61 раз. Причины высокой заболеваемости населения волнуют умы ученых многих стран [14-21]. Чаще всего высокий уровень заболеваемости населения напрямую связывают с состоянием системы здравоохранения [22, 23], приводятся данные о различиях между странами в уровне заболеваемости со ссылкой на то, что он определяется системой организации здравоохранения и системой ее финансирования [24-26]. Однако существуют и иные мнения. По мнению ряда ученых, на заболеваемость населения влияет сложный комплекс взаимосвязанных факторов, включающий социально-экономическое состояние общества и доходы населения [27, 28], социально-психологические и поведенческие характеристики пациентов и другие факторы [13, 27, 28]. Выявленные в нашей работе существенные региональные различия по уровню заболеваемости инфарктом миокарда на территории одной страны, имеющей однотипную систему организации здравоохранения и однотипное финансирование на всей территории, определили следующую задачу: оценить взаимосвязь между уровнем заболеваемости инфарктом миокарда и социально-экономическими характеристиками регионов, отражающими качество жизни населения в них. На первом этапе исследования проведена оценка взаимосвязи между уровнем заболеваемости и показателем «качество жизни в регионах РФ» агентства «РИАРЕЙТИНГ» по данным за 2017 г. [1]. Взаимосвязи между уровнем заболеваемости инфарктом миокарда и показателем «качество жизни в регионах РФ» обнаружено не было. Поэтому экспертным путем было отобрано 22 социально-экономических показателя, которые могут влиять на уровень заболеваемости населения инфарктом миокарда. С учетом решения задачи снижения размерности пространства ps202004.4htm00309.jpg ps202004.4htm00311.jpg признаков в рамках проводимого исследования по результатам корреляционного анализа из 22 факторов выделено 7, статистически значимо влияющих на заболеваемость взрослого населения РФ инфарктом миокарда (табл. 2). Результаты кластеризации регионов по социально-экономическим параметрам приведены в табл. 3. ps202004.4htm00313.jpg По итогам кластеризации выделено 4 кластера, между которыми установлены различия в уровне заболеваемости инфарктом миокарда, представленные в табл. 4. Характеристика кластеров представлена в табл. 5. Из табл. 5 видно, что для кластеров 1 и 2 с общим числом входящих в них регионов 61 характеры более низкие показатели «среднемесячная номинальная начисленная заработная плата», «соотношение среднемесячной начисленной заработной платы работников организаций с величиной прожиточного минимума», «средний размер назначенных пенсий» и коэффициент Джини в сочетании с более высокими показателями «общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя» и «число собственных легковых автомобилей», по сравнению с кластерами 3 и 4 с общей численностью регионов, равной 19. При этом для кластеров 1 и 2 характерна более высокая заболеваемость острым инфарктом миокарда, чем для кластеров 3 и 4. Обсуждение Основными направлениями реализации государственных программ в сфере отечественного здравоохранения является увеличение к 2024 г. ожидаемой продолжительности жизни до 78 лет, в том числе за счет снижения смертности от БСК до 500 на 100 тыс. населения [29]. Основной вклад в структуру смертности населения и, соответственно, в снижение ожидаемой продолжительности жизни вносит инфаркт миокарда, так как 5-18% больных умирают в острой стадии этого заболевания [30], а выжившие пациенты имеют весьма неблагоприятный прогноз, поскольку смертность в первые 3-5 лет достигает 30-45% [31, 32]. Данная проблема является одной из наиболее актуальных для России, поскольку значительное количество пациентов с инфарктом миокарда и другими БСК умирают в трудоспособном возрасте. Причинами этого являются напряженный темп жизни, стрессы, низкий уровень жизни населения, несбалансированное и некачественное питание, неосведомленность пациентов о факторах риска и неиспользование в работе врачей современных мер профилактики. Следовательно, многие жители РФ имеют инвалидность или являются временно нетрудоспособными в течение длительного времени, что приводит к высоким затратам на их лечение и реабилитацию [29]. ps202004.4htm00315.jpg По результатам нашего исследования в уровне заболеваемости инфарктом миокарда выявлены значимые региональные различия, которые могут зависеть от медицинских (состояние здравоохранения, приверженность рекомендациям врача, качество заполнения статистических форм) и немедицинских (социально-экономические, климатогеографические особенности регионов) факторов. Следует отметить, что полностью регионального неравенства в РФ избежать невозможно, поскольку в современных условиях неравномерность является характерной чертой развития социально-экономических систем разного уровня (стран, регионов, предприятий) [33]. Необходим поиск путей снижения уровня заболеваемости и смертности населения в тех регионах, где уровень превышает среднероссийский. Нами выявлены закономерности в виде расслоения регионов на кластеры в зависимости от социально-экономического статуса региона: в регионах с более высоким уровнем заработных плат и пенсий и большой степенью социального расслоения общества наблюдается более низкая заболеваемость острым инфарктом миокарда. Установлено, что показатели «среднемесячная номинальная начисленная заработная плата» и «соотношение среднемесячной начисленной заработной платы работников организаций с величиной прожиточного минимума» от кластера к кластеру меняются однонаправленно, в то время как показатели «средний размер назначенных пенсий» и «соотношение среднего размера назначенных пенсий с величиной прожиточного минимума» имеют иную тенденцию. Вероятно, данный факт обусловлен тем, что лица пенсионного возраста проживают в регионах с более высоким прожиточным минимумом. Если уровень заработной платы при переезде в регион с более высоким социально-экономическим статусом меняется в сторону увеличения и таким образом сохраняется высокий показатель «соотношение среднемесячной начисленной заработной платы работников организаций с величиной прожиточного минимума», то величина пенсии не меняется, поэтому показатель «соотношение среднего размера назначенных пенсий с величиной прожиточного минимума» при переезде в регион с более высоким социально-экономическим статусом уменьшается. Показатель «общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя» для кластеров 3 и 4, т. е. для регионов с более высоким социально-экономическим статусом, ниже по сравнению с кластерами 1 и 2. Данный факт закономерно вытекает из того, что люди стремятся жить там, где лучше, и готовы жертвовать социально-бытовыми условиями проживания ради возможности получить более высокую заработную плату. Кроме того, в регионах с более низким социально-экономическим статусом отмечаются более низкий прирост численности населения и эмиграция населения из региона с освобождением жилой площади для оставшейся части населения. В отношении повторного инфаркта миокарда выявлена взаимосвязь уровня заболеваемости повторным инфарктом миокарда и такими социально-экономическими показателями, как «средний размер назначенных пенсий» и «соотношение среднего размера назначенных пенсий с величиной прожиточного минимума»: чем выше пенсия, тем ниже заболеваемость повторным инфарктом миокарда, но при этом отмечается более низкий показатель «соотношение среднего размера назначенных пенсий с величиной прожиточного минимума». Вероятно, это обусловлено стремлением людей по достижении пенсионного возраста переезжать в более благополучный регион, где возникает несоответствие между уровнем пенсии и достаточно высоким в этом регионе уровнем прожиточного минимума. Возникающий хронический стресс вызывает развитие повторного сосудистого события у лиц, ранее перенесших инфаркт миокарда. Таким образом, для решения проблемы высокой заболеваемости БСК требуется комплексный подход, позволяющий оценить влияние максимального количества факторов на заболеваемость, а повышение эффективности организационных мер профилактики, направленных на снижение смертности взрослого населения от сердечно-сосудистых заболеваний в конкретных регионах, возможно путем применения риск-ориентированных технологий. Следует предположить, что повышение социально-экономического статуса региона будет сопровождаться снижением в нем уровня заболеваемости острым инфарктом миокарда. Выводы При анализе заболеваемости острым и повторным инфарктом миокарда нами установлены значимые региональные различия, степень которых в 2017 г. составила 7,7 раза для острого и 61 раз для повторного инфаркта миокарда. Республика Дагестан и г. Санкт-Петербург, имеющие самые низкие показатели заболеваемости острым и повторным инфарктом миокарда, могут стать источником опыта для других регионов при организации и проведении мероприятий, способствующих снижению данного показателя. В рамках проводимого исследования выделено 7 факторов, статистически значимо влияющих на уровень заболеваемости взрослого населения инфарктом миокарда, которые позволили разделить регионы на четыре кластера, имеющих статистически значимые различия по уровню заболеваемости острым инфарктом миокарда. Выделение кластеров по социально-экономическим параметрам, связанным с заболеваемостью инфарктом миокарда, позволяет применять риск-ориентированные технологии при разработке федеральных проектов, целью которых является снижение уровня заболеваемости БСК в регионах. Исследование не имело спонсорской поддержки. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

About the authors

N. N. Masiuk

The Federal State Budget Educational Institution of Higher Professional Education “The Vladivostok State University of Economics and Service”


E. V. Usacheva

The State Budget Educational Institution of Higher Professional Education “The Omsk State Medical University” of Minzdrav of Russia

Email: ElenaV.Usacheva@yandex.ru

O. M. Kulikova

The Federal State Budget Educational Institution of Higher Education “The Siberia State Automobile Road University”


References

  1. Рейтинг регионов РФ по качеству жизни - 2017. Режим доступа: http://riarating.ru/regions/20170220/630056195.html
  2. Дитбернер Ж. В. Проблемы социально-экономического неравенства регионов РФ и пути их решения. В сб.: Развитие территориальных социально-экономических систем: вопросы теории и практики. В кн.: Сборник научных статей XV Международной научно-практической конференции молодых ученых «Развитие территориальных социально-экономических систем: вопросы теории и практики». Екатеринбург; 2017. С. 204-6.
  3. Железняков С. С., Рисин И. Е. Современная практика стратегирования процесса снижения социально-экономической асимметрии в регионах. Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2016;(9):41-6.
  4. Горемыкина В. В. Актуальные проблемы развития Российских регионов. В кн.: Сборник материалов I Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы экономики и управления». Новосибирск; 2017. С. 59-63.
  5. Сайгитов Р. Т., Чулок А. А. Сердечно-сосудистые заболевания в контексте социально-экономических приоритетов долгосрочного развития России. Вестник Российской академии медицинских наук. 2015;70(3):286-99.
  6. Третьяков В. В., Семенов В. Ю., Самородская И. В., Бойцов С. А. Различия уровня смертности населения в Москве и Санкт-Петербурге. Вестник Российской академии наук. 2018;88(3):251-7.
  7. Савина А. А., Леонов С. А., Сон И. М., Фейгинова С. И. Вклад отдельных возрастных групп населения в формирование общей заболеваемости по данным обращаемости в федеральных округах Российской Федерации. Социальные аспекты здоровья населения. 2018;3(61):1.
  8. Бойцов С. А., Самородская И. В., Третьяков В. В., Ватолина М. А. Потерянные годы жизни в результате преждевременной смерти и их взаимосвязь с климатическими и социально-экономическими показателями регионов. Вестник Российской академии медицинских наук. 2015;70(4):456-63.
  9. Бегун Д. Н., Морозова Т. А., Сурикова А. В. Болезни системы кровообращения как медико-социальная проблема. Молодой ученый. 2019;(8):25-8.
  10. Москвичева М. Г., Белова С. А., Кремлев С. Л., Карпова М. И., Самсонова Н. А. Региональные особенности заболеваемости и смертности от болезней системы кровообращения. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2016;15(4):66-9.
  11. GBD 2015 DALYs and HALE Collaborators. Global, regional, and national disability-adjusted life-years (DALYs) for 315 diseases and injuries and healthy life expectancy (HALE), 1990-2015: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet. 2016;388(10053):1603-58.
  12. Марцевич С. Ю., Гинзбург М. Л., Кутишенко Н. П., Деев А. Д., Смирнов В. П., Дроздова Л. Ю. Люберецкое исследование смертности (исследование ЛИС): факторы, влияющие на отдаленный прогноз жизни после перенесенного инфаркта миокарда. Профилактическая медицина. 2013;16(2-1):32-8.
  13. Keenan J. Improving adherence to medication for secondary cardiovascular disease prevention. Eur. J. Prev. Cardiol. 2017;24(3):29-35.
  14. Leone A. Myocardial Infarction. Pathological Relevance and Relationship with Coronary Risk Factors. Curr. Pharm. Des. 2017;23(22):3205-16.
  15. Hirsch K., Bohley S., Mau W., Schmidt-Pokrzywniak A. The RHESA-CARE study: an extended baseline survey of the regional myocardial infarction registry of Saxony-Anhalt (RHESA) design and objectives. BMC Cardiovasc. Disord. 2016;16(1):159.
  16. Buzunov V. O., Prykaschykova K. Y., Yaroshenko Z. S., Kostiuk G. V., Gubina I. G. Morbidity of the circulatory system diseases of residents from radioactively contaminated areas. Analysis of the effect of chronic low/dose ionizing radiation. Probl. Radiac. Med. Radiobiol. 2018;23:107-19.
  17. Kivimäki M., Steptoe A. Effects of stress on the development and progression of cardiovascular disease. Nat. Rev. Cardiol. 2018;15(4):215-29.
  18. Cosselman K. E., Navas-Acien A., Kaufman J. D. Environmental factors in cardiovascular disease. Nat. Rev. Cardiol. 2015;12(11):627-42.
  19. Sagner M., Arena R., McNeil A., Brahmam G. N., Hills A. P., De Silva H. J. Creating a pro-active health care system to combat chronic diseases in Sri Lanka: the central role of preventive medicine and healthy lifestyle behaviors. Expert. Rev. Cardiovasc. Ther. 2016;14(10):1107-17.
  20. Eslami A., Mozaffary A., Derakhshan A., Azizi F., Khalili D., Hadaegh F. Sex-specific incidence rates and risk factors of premature cardiovascular disease. A long term follow up of the Tehran Lipid and Glucose Study. Int. J. Cardiol. 2017;227:826-32.
  21. Shaw P. M., Chandra V., Escobar G. A., Robbins N., Rowe V., Macsata R. Controversies and evidence for cardiovascular disease in the diverse Hispanic population. J. Vasc. Surg. 2018;67(3):960-9.
  22. Paniagua-Avila M. A., Messenger E., Nelson C. A., Calgua E., Barg F. K., Bream K. W. The Guatemala-Penn Partners: An Innovative Inter-Institutional Model for Scientific Capacity-Building, Healthcare Education, and Public Health. Front Public Health. 2017; 5:70.
  23. Ben Abdelaziz A., Haj Amor S., Ayadi I., Khelil M., Zoghlami C., Ben Abdelfattah S. Financing health care in Tunisia. Current state of health care expenditure and socialization prospects, on the road to Universal Health Coverage. Tunis Med. 2018;96(10-11):789-807.
  24. Evolution and patterns of global health financing 1995-2014: development assistance for health, and government, prepaid private, and out-of-pocket health spending in 184 countries. Global Burden of Disease Health Financing Collaborator Network. Lancet. 2017;389(10083):1981-2004.
  25. Asante A., Price J., Hayen A., Jan S., Wiseman V. Equity in Health Care Financing in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review of Evidence from Studies Using Benefit and Financing Incidence Analyses. PLoS. One. 2016;11(4):e0152866.
  26. Ben Romdhane H., Tlili F., Skhiri A., Zaman S., Phillimore P. Health system challenges of NCDs in Tunisia. Int. J. Public Health. 2015;60 Suppl 1:S39-46.
  27. Psaltopoulou T., Hatzis G., Papageorgiou N., Androulakis E., Briasoulis A., Tousoulis D. Socioeconomic status and risk factors for cardiovascular disease: Impact of dietary mediators. Hellenic. J. Cardiol. 2017;58(1):32-42.
  28. Pickett K. E., Wilkinson R. G. Income inequality and health: a causal review. Soc. Sci. Med. 2015;128:316-26.
  29. Рогачева М. В., Косолапов В. П. Средечнососудистая патология: анализ заболеваемости и смертности взрослого населения Воронежской области. Научно-медицинский вестник Центрального Черноземья. 2019;75:173-8.
  30. Steg P. G., James S. K., Atar D., Badano L. P., Blomstrom-Lundqvist C., Borger M. A. ESC Guidelines for the management of acute myocardial infarction in patients presenting with ST-segment elevation. Eur. Hear. J. 2012;33(20):2569-619.
  31. Голицын С. П., Грацианский Н. А., Комаров А. Л., Панченко Е. П., Староверов И. И., Терещенко С. Н. и др. Национальные рекомендации по диагностике и лечению больных острым инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST ЭКГ. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2007;6(8):Прил. 1.
  32. Koek H. L., de Bruin A., Gast A., Gevers E., Kardaun J. W., Reitsma J. B. Decline in incidence of hospitalisation for acute myocardial infarction in the Netherlands from 1995 to 2000. Heart. 2006;92(2):162-5.
  33. Казанцева Е. Г. Проблемы регионального неравенства в России. Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2019;2(58):4.
  34. Масюк Н. Н., Куликова О. М. Оценка устойчивости и управляемости процессами оказания медицинских услуг. Азимут научных исследований: экономика и управление. 2018;7(3):196-8.

Statistics

Views

Abstract - 36

Cited-By


PlumX

Dimensions


Copyright (c) 2020 АО "Шико"

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Mailing Address

Address: 105064, Vorontsovo Pole, 12, Moscow

Email: ttcheglova@gmail.com

Phone: +7 (495) 916-29-60

Principal Contact

Tatyana Sheglova
Head of the editorial office
FSSBI «N.A. Semashko National Research Institute of Public Health»

105064, Vorontsovo Pole st., 12, Moscow


Phone: +7 (495) 916-29-60
Email: redactor@journal-nriph.ru

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies