Заболевания болезнями кожи и кожной клетчатки являются одними из самых распространенных среди населения. По данным Медицинского информационно-аналитического центра в 2023 году в стране насчитывалось 8,8 млн больных дерматологическими заболеваниями [2]. Увеличение распространенности разных форм хронических дерматозов связывают с использованием новых химических веществ в быту и на производстве, ухудшением экологической обстановки и т. д. [3].
Таблица 1
Заболеваемость кожными заболеваниями по годам (тыс. ч.)
Год | Всего болезней кожи и кожной клетчатки, тыс. ч. |
2014 | 6767,4 |
2015 | 6436,8 |
2016 | 6241 |
2017 | 6017,4 |
2018 | 5915,3 |
2019 | 5977,3 |
2020 | 4979 |
2021 | 5194,3 |
2022 | 5292 |
2023 | 5543,1 |
На основании таблицы 1 наблюдается тенденция снижения заболеваемости с 6767,4 тыс. человек за 2014 г. на 5543,1 тыс. человек за 2023 год. Особенно это проявляется в 2020 году, что может быть связано с изменениями различных факторов, включая COVID-19. Анализ динамики выбросов загрязняющих веществ за тот же период, позволяет выявить взаимосвязь, как загрязнение атмосферы может оказывать влияние на развитие болезней кожи и кожной клетчатки.
Таблица 2
Выбросы загрязняющих веществ по годам (тыс. т.)
Год | Всего выброшенных загрязняющих веществ, тыс. т. |
2014 | 31228 |
2015 | 31269 |
2016 | 31617 |
2017 | 32068 |
2018 | 32327 |
2019 | 22735 |
2020 | 22228 |
2021 | 22300 |
2022 | 22205 |
2023 | 21976 |
Таблица 2 показывает снижение уровня выброса загрязняющих веществ после 2018 года. В частности, в 2020 году наблюдается снижение результатов, что может быть связано с пандемией и другими внешними факторами. Для более точного определения взаимосвязи между двумя этими показателями был сделан корреляционный анализ, использовался метод Пирсона.
Таблица 3
Метод Пирсона
Год | Х Всего болезней кожи и кожной клетчатки, тыс. ч. | У Всего выброшенных загрязняющих веществ, тыс.т. | dx - отклонение варианты от среднего значения для Х d = X - Mx | dy - отклонение варианты от среднего значения для У d = Y - My | dx*dy - произведение средних отклонений по двум признакам = dx*dy | dx2 - возведенное в квадрат dx dx2 = dx * dx | dy2 - возведенное в квадрат dy dy2 = dy * dy | |
1 | 2014 | 6767,4 | 31228 | 931,04 | 4232,7 | 3940813,01 | 866835,48 | 17915749,29 |
2 | 2015 | 6436,8 | 31269 | 600,44 | 4273,7 | 2566100,43 | 360528,19 | 18264511,69 |
3 | 2016 | 6241 | 31617 | 404,64 | 4621,7 | 1870124,69 | 163733,53 | 21360110,89 |
4 | 2017 | 6017,4 | 32068 | 181,04 | 5072,7 | 918361,61 | 32775,48 | 25732285,29 |
5 | 2018 | 5915,3 | 32327 | 78,94 | 5331,7 | 420884,40 | 6231,52 | 28427024,89 |
6 | 2019 | 5977,3 | 22735 | 140,94 | -4260,3 | -600446,68 | 19864,08 | 18150156,09 |
7 | 2020 | 4979 | 22228 | -857,36 | -4767,3 | 4087292,33 | 735066,17 | 22727149,29 |
8 | 2021 | 5194,3 | 22300 | -642,06 | -4695,3 | 3014664,32 | 412241,04 | 22045842,09 |
9 | 2022 | 5292 | 22205 | -544,36 | -4790,3 | 2607647,71 | 296327,81 | 22946974,09 |
10 | 2023 | 5543,1 | 21976 | -293,26 | -5019,3 | 1471959,92 | 86001,43 | 25193372,49 |
В ходе выполнения расчетов были получены следующие показатели:
- Коэффициент корреляции между двумя переменными – заболеваемостью кожными заболеваниями и выбросами загрязняющих веществ – составил r = 0,79. Это указывает на сильную положительную корреляцию, что означает, что с увеличением уровня загрязнения атмосферы увеличивается и заболеваемость кожными заболеваниями.
- Значение r² = 0,62 свидетельствует о том, что 62% вариаций в заболеваемости можно объяснить изменениями в выбросах загрязняющих веществ. Это достаточно высокий показатель, подтверждающий наличие значимой взаимосвязи.
Для оценки статистической значимости связи между заболеваемостью и загрязнением был рассчитан t-критерий Стьюдента. t-критерий показал, что наблюдаемая связь между выбросами загрязняющих веществ и заболеваемостью является статистически значимой.
Таблица 4
Метод Пирсона
ΣX | ΣY | MX | MY | Σdx*dy |
58363,6 | 269953 | 5836,36 | 26995,3 | 20297401,72 |
Σdx2 | Σdy2 | Σdx2 * Σdy2 | корень из Σdx2 * Σdy2 | |
2979604,74 | 222763176,1 | 663746216296067 | 25763272,62 | |
r xy | r2 | m r | t | |
0,79 | 0,62 | 0,22 | 3,61 |
Наблюдается сильная положительная корреляция между уровнями загрязнения атмосферы и заболеваемостью кожными заболеваниями.
Статистическая значимость этого результата подтверждает, что ухудшение состояния окружающей среды может быть одним из факторов, способствующих росту заболеваемости среди населения.
Вывод. Таким образом, на основе полученных результатов расчётов можно сделать вывод, что существует сильная и статистически значимая положительная корреляция между заболеваемостью кожи и кожной клетчатки и уровнем выбросов загрязняющих веществ. Это означает, что повышение уровня загрязнения воздуха связано с увеличением случаев заболеваний кожи. Коэффициент корреляции (0,79) свидетельствует о сильной положительной корреляции между заболеваемостью кожи и кожной клетчатки и выбросами загрязняющих веществ, с увеличением выбросов загрязняющих веществ наблюдается увеличение заболеваемости. Квадрат коэффициента корреляции (0,62) означает, что около 62% изменчивости заболеваемости кожи можно объяснить изменениями в выбросах загрязняющих веществ, оставшиеся 38% могут зависеть от других факторов. Средняя ошибка коэффициента корреляции (0,22) показывает, что стандартное отклонение вокруг корреляции составляет 0,22, что подтверждает стабильность и достоверность корреляции на основании данных. Также, Т-критерий по таблице Плахинского дает нам вероятность безошибочного прогноза более 99%.