Abstract

Abstract

The study is devoted to forecasting health care need according to pathological damage to skin and subcutaneous fat. A mathematical model is presented to predict the number of people who need clinical follow-up.

Full Text

Forecasting, health care need. Введение. Охрана здоровья работников промышленных предприятий остается важной проблемой. Особую роль при планировании медицинской помощи играет заболеваемость. В настоящее время практически единственным источником, дающим представление о состоянии здоровья работающих, являются данные о периодических медицинских осмотрах, отражающие как структуру патологической пораженности, так и ее интенсивность. Цель исследования: прогноз потребности в медицинской помощи работников ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга» по данным периодических медицинских осмотров на примере сведений о патологической пораженности кожи и подкожно-жировой клетчатки. Материал и методы. Исследование проводили на базе ведомственного амбулаторно-поликлинического учреждения - медикосанитарной части ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга» за 2008-2015 гг. среди работников канализационно-насосных станций (КНС). На периодических медицинских осмотрах обследовано 456 человек. Для изучения влияния комплекса производственных факторов на заболеваемость кожи и подкожно-жировой клетчатки работающих были сформированы группы сравнения: инженерно-технических работников (ИТР) - 69 человек (15,1%) и основной профессиональной группы - 387 человек (74,9%). Среди ИТР преобладали мастера участков (63,2%) и инженеры (22,5%). Основную профессиональную группу составляли рабочие специальности: преимущественно машинисты насосных установок (40,3%), слесари-ремонтники (24,0%) и операторы очистных сооружений (19,6%). Средний возраст основной профессиональной группы составил 50,7 года, ИТР - 48,8; доля женщин - соответственно, 53,7 и 42,0%; стаж работы на предприятии - 12,3 и 14,7 года. Рассчитывалась распространенность патологического процесса (число выставленных диагнозов на 100 осмотренных), структура болезней кожи и подкожной жировой клетчатки, а также риски развития производственно-обусловленных заболеваний, в т.ч. относительный риск, отношение шансов развития заболеваний и этиологическая доля вредных факторов рабочей среды в формировании профессиональных и производственно-обусловленных 82 заболеваний. Возникновение доброкачественных заболеваний кожи и подкожной клетчатки у работников КНС прогнозировалось с помощью дискриминантного анализа. Результаты. Патологическая пораженность кожи и подкожножировой показал больше в основной профессиональной группе (24,2 против 20,0%). Заболеваемость увеличивалось с возрастом в группах сравнения не одинаково. Если в основной профессиональной группе наибольшее увеличение приходилось на возрастную группу 31-40 лет (темп роста по сравнению с группой 20-30 лет составил 209,0%), то в группе ИТР - на группу 51-60 лет (темп роста по сравнению с группой 41-50 лет - 429,6%). Влияние производственной среды на заболеваемость максимально в группе 31-40 лет (вклад факторов производственной среды и трудового процесса в заболеваемость составил 60,2%, что соответствует высокой степени причинно-следственной связи нарушений здоровья с работой), на втором месте группа 41 -50 лет (47,3%, степень связи - средняя). Однако выявленное влияние факторов производственной среды на состояние здоровья работников основной группы не являлось статистически значимым, возможно, из-за недостаточного числа наблюдений. В структуре заболеваний кожи и подкожно-жировой клетчатки в обеих группах сравнения лидировали доброкачественные новообразования (42,7% в основной профессиональной группе и 53,8% у ИТР). В основной группе 44,7% этих заболеваний принадлежало машинистам насосных установок; 21,1% - слесарям-ремонтникам, 10,5% - операторам очистных сооружений; среди ИТР по 42,9% у старших мастеров и начальников участка. Разработана математическая модель для прогнозирования групп риска возникновения доброкачественных заболеваний кожи и подкожной клетчатки. Группы сравнения по результатам периодического осмотра врачом-дерматологом были разделены на подгруппы «условно здоровых» и «больных». С помощью генератора случайных чисел были сформированы две группы: обучающая (304 человека - 66,6%) и проверочная (152 - 33,4%). Дискриминантный анализ в обучающей группе позволил получить наиболее значимые (с точки зрения формирования групп риска) факторы, по которым можно прогнозировать попадание респондента в группу здоровых, либо в группу больных. Зная возраст работающего и его профессиональную принадлежность, можно отнести обследованного либо в группу «риска», либо в группу «здоровых», подставляя значения в дискриминантые функции и выбирая ту из них, где расчетное значение больше: Z0 = v x 0,43 + g x 3,8 - 212,2 (1) 83 Z1 = v x 0,45+g x 3,9 - 221,3 (2), где Z0 - группа здоровых, Z1 - группа риска, v - возраст, g -профессиональная принадлежность (g = 101 для ИТР и g = 102 для основной профессиональный группы). Проверку полученной модели проводили по ранее выделенной группе контроля (проверочная). Правильность прогноза была достаточно высока и составила 92,6% (100% для здоровых лиц и 85,6% для больных). Учитывая, что стаж и возраст связаны между собой, была построена альтернативная модель. В ней в качестве переменной в дискриминантной функции рассматривали стаж, а не возраст работников. Проверка этой модели показала более низкую прогностическую значимость - 76%. Литература