Socioeconomic determinants of early neonatal losses in the Russian Federation

Shuvalova M.P., Pismenskaya T.V.

Research Center of Obstetrics, Gynecology, and Perinatology, Ministry of Health of Russia, Moscow 117997, Ac. Oparina str. 4, Russia
Objective. To investigate the impact of socioeconomic determinants on the rate of early neonatal mortality (ENM).
Material and method. The level of ENM was stimulated in relation to socioeconomic factors in the investigation. The data from 83 subjects of the Russian Federation were analyzed. Correlation and regression analyses of 9 predictors and ENM were made.
Results. There was a direct correlation between ENM rates and the levels of poverty (r = 0.35; p < 0.0001) and unemployment (r = 0.35 and r = 0.56, p < 0.0001, respectively). Factors, such as an average per capita income to minimum wage ratio, Gini coefficient, and gross regional product per capita, were inversely correlated (r = -0.41, r = -0.33, and r = -0.27; p < 0.0001, respectively). The obtained regression model described as high as 26% variations in ENM rates. Factors, such as unemployment levels, Gini coefficient, and expenditure of regional budgets on social support, have the greatest impact.
Conclusion. The socioeconomic factors not only affect the level of early neonatal losses, but also account for existing regional differences.

Keywords

early neonatal mortality
socioeconomic factors
population health determinants
Gini coefficient
unemployment level
poverty level

Изучение детерминант популяционного здоровья новорожденных представляет не только медицинский, но и социально-экономический интерес. Многие факторы, воздействующие на здоровье будущего поколения, находятся за пределами сферы влияния сектора здравоохранения и потому менее очевидны, чем непосредственные клинические предикторы.

На протяжении многих лет в мире ведется работа по сбору доказательной базы, позволяющей выработать наиболее эффективные меры по снижению младенческой смертности в разных странах. В то время как большая часть прямых причин младенческой смертности хорошо известна, роль социально-экономических детерминант представляется менее понятной. Традиционно, медико-социальные исследования, обращенные к проблемам младенческой смертности, фокусируются на изучении ее взаимосвязи с социально-экономическим статусом, уровнем благосостояния, бытовыми условиями и уровнем экономического развития страны. Существующие корреляционные связи между социально-экономическими параметрами и смертностью позволяют включить их в перечень детерминант младенческой смертности. Например, к числу известных на сегодняшний день социально-экономических детерминант относят среднедушевой доход и уровень образования матери. Скандинавские авторы выявили, что вероятность летального исхода в неонатальном и постнеонатальном периоде выше у детей из группы женщин с более низким уровнем образования, нежели у более образованных. В этом случае было показано, что в течение двадцати летнего периода (1981–2000 гг.) относительный риск неонатальной смертности в европейских странах снизился в Финляндии, Норвегии и Швеции, но увеличился в Германии. В свою очередь, относительный риск постнеонатальных потерь снизился в Германии, Финляндии, Норвегии и увеличился в Швеции [1].

По данным исследования, проведенного в Испании, низкий уровень образования и социально-экономического статуса матери в два раза увеличивали шансы мертворождений (ОШ: 2,13 95% ДИ 1,74; 2,60 и 1,75 95% ДИ 1,54; 2,00 соответственно) [2]. Кроме того, было показано, что группу риска по неблагоприятному перинатальному исходу составляют женщины-иммигранты, уровень социально-экономического состояния которых, как правило, существенно ниже, чем у коренного населения. Обзор 65 эпидемиологических исследований, проведенных в европейских странах, показал, что у новорожденных матерей-иммигрантов риск перинатальной смертности был на 50% выше в сравнении с местными жительницами (ОШ: 1,50 95% ДИ 1,47; 1,52) [3].

Изучение взаимосвязи показателей неравенства в распределении доходов и младенческой смертности в развитых странах продолжает привлекать внимание исследователей [4–6]. Всесторонний анализ влияния социально-экономических детерминант на показатель младенческой смертности 152 стран был проведен специалистами Каролинского института (Швеция). Показано, что валовый региональный продукт, уровень неграмотности среди женщин и неравенство доходов населения определяют до 92% различий показателей младенческой смертности. При этом набор факторов и сила их влияния варьировали в зависимости от уровня экономического развития страны. В связи с этим, по мнению авторов, экстраполяция мероприятий по снижению младенческой смертности, доказавших свою эффективность в развитых странах, в развивающихся странах не приведет к желаемым результатам [7]. Между тем было показано, что на показатель младенческой смертности в США оказывали влияние как величина дохода населения, так и уровень их неравенства, выраженный через коэффициент Джини (коэффициент корреляции Пирсона r=-0,432, p<0,05; r=0,114, p<0,001 соответственно) [8]. По некоторым данным экономический спад отражается на популяционном здоровье населения. Были выявлены негативные ассоциации экономической рецессии с показателями материнской и младенческой смертности [9].

Следует отметить, что отечественными исследователями вопрос влияния социально-экономических факторов на состояние репродуктивного здоровья населения и здоровья новорожденных на популяционном уровне недостаточно детально изучен.

За последние 30 лет в России достигнуто трехкратное снижение показателя младенческой смертности. Летальность новорожденных в акушерских стационарах к началу 2000-х годов существенно сократилась. Это явилось закономерным итогом развития отечественной неонатологии, совершенствования качества пренатального наблюдения, внедрения организационных и медицинских технологий выхаживания глубоко недоношенных детей [10].

В последнее десятилетие показатели перинатальной смертности, ранней неонатальной смертности (РНС) и мертворождаемости в акушерских стационарах с учетом всех родившихся массой тела 500 г и более имели устойчивую тенденцию к снижению [11].

В то же время на фоне общего снижения показателей ранних неонатальных потерь наблюдалось их значительное региональное разнообразие (рисунок). Изучение причин подобных региональных различий представляет повышенный интерес для общественного здравоохранения.

Цель исследования – оценить взаимосвязь между РНС и региональными показателями социально-экономического развития в Российской Федерации.

В данной работе делается попытка установить социально-экономические факторы, определяющие различия региональных показателей ранней неонатальной смертности в Российской Федерации (РФ).

Материал и методы исследования

В ходе поперечного экологического исследования проведен ретроспективный анализ данных сплошного Федерального статистического наблюдения. Выбранный дизайн исследования позволяет изучать взаимосвязь между факторами и исходом, а также выдвигать гипотезы на популяционном уровне [12].

Вся информации была получена из базы данных Федеральной службы государственной статистики РФ с официального вебсайта http://www.gks.ru. Международная экспертиза признала статистические данные Федеральной службы государственной статистики надежными.

В связи с переходом России в 2012 г. на новые правила регистрации рождения детей в соответствии с критериями, рекомендованными ВОЗ (500 г и более при сроке беременности 22 недель и более), было решено ограничиться периодом наблюдения 2006–2011 гг., так как этот временной отрезок представлялся нам наиболее стабильным для последующего анализа.

Ранний неонатальный период начинается с момента рождения и заканчивается спустя 7 полных дней после рождения. Коэффициент РНС рассчитывается, как отношение числа новорожденных, умерших в раннем неонатальном периоде, на число живорожденных, умноженное на масштабирующий коэффициент 1000 [13].

Сформированная база данных включала 498 единиц наблюдения – совокупность данных по 83 субъектам РФ за 6 лет.

Показатель РНС выступал в роли зависимой переменной. Опираясь на данные литературы и возможности национальной информационной системы мы отобрали девять потенциально важных предикторов, отражающих социально-экономическое положение субъектов РФ: соотношение среднедушевого дохода к величине прожиточного минимума; индекс Джини; уровни безработицы и бедности; валовый региональный продукт (ВРП) в расчете на 1 жителя; расходы регионального бюджета на социальную поддержку, доля социальных услуг и здравоохранения в структуре ВРП; соотношение браков и разводов; уровень образования.

Согласно концептуальной модели иерархии детерминант популяционного здоровья, социально-экономические факторы принято относить к дистальным детерминантам [14].

В качестве меры оценки экономического благосостояния населения региона использовался показатель соотношения среднедушевого дохода к величине прожиточного минимума в каждом субъекте России. Коэффициент Джини характеризовал степень расслоения общества по уровню доходов, то есть чем выше было неравенство в распределении доходов, тем больше данный статистический показатель приближался к единице (абсолютное неравенство). Также состояние экономической среды описывали показатели: уровень бедности (доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума), уровень безработицы (отношение численности безработных определенной возрастной группы к численности экономически активного населения соответствующей возрастной группы). Возможности региональных бюджетов по исполнению социально ориентированных программ нашли свое отражение в величине ВРП в расчете на 1 жителя, в расходах регионального бюджета на социальную поддержку и в удельном весе социальных услуг и здравоохранения в структуре ВРП. К характеристикам социальных аспектов уклада общества были отнесены: соотношение числа зарегистрированных браков к числу разводов и уровень образования, который в данном случае измерялся, как доля выпускников высших и средних учебных заведений среди мужского и женского населения старше 18 лет.

В работе проведено моделирование уровня РНС в зависимости от социально-экономических факторов.

Для характеристики силы связи между выбранными независимыми переменными и РНС был проведен корреляционный анализ Пирсона. Для оценки влияния предикторов на зависимую переменную использовался анализ линейной регрессии. Все независимые переменные относились к непрерывной шкале. Кроме того, для достижения наибольшей линейности с зависимой переменной некоторые объясняющие переменные были логарифмически преобразованы. При построении регрессионных моделей учитывался ряд допущений: нормальность распределения данных, линейность, независимость предикторов, отсутствие мультиколлинеарности. Переменные включались в модель пошаговым методом, если уровень статистической значимости модели с учетом других переменных не превышал 0,05. Для проверки надежности получившихся моделей проводился анализ остатков.

Статистическая обработка данных была выполнена в программе SPSS 18.0 для Windows (SPSS Inc, Chicago, IL, USA).

Результаты исследования

Ежегодно на первой неделе жизни в нашей стране умирает порядка 6 тысяч новорожденных. В 2013 году коэффициент РНС составил 3,25 на 1000 родившихся живыми. Российский уровень показателя по-прежнему превышает уровень экономически развитых европейских стран (1,73 на 1000 родившихся живыми – 2012 г.).

Анализ тенденций последнего десятилетия показал, что среднегодовой темп снижения РНС среди родившихся с массой тела 500 г и более в России составлял 7,0% [11].

Наибольшие значения РНС в 2013 регистрировались на Кавказе (10,7 на 1000 родившихся живыми – Чеченская Республика) и на Дальнем Востоке (9,3 – Еврейская автономная область); в ряде регионов европейской части России (например, Вологодская (5,3), Калужская (4,8), Смоленская области (4,5)) также сохраняется тревожная ситуация. Низкий уровень РНС наблюдался в Ненецком автономном округе (1,4) и Тюменской области (1,16).

Существующее региональное многообразие в РФ прежде всего связано с обширностью территории страны, различными климатическими и географическими условиями, полиэтничностью структуры населения, некоторыми историческими и геополитическими особенностями. В связи с этим провести диагностику сложившейся ситуации и определить ключевые факторы, определяющие влияние социально-экономического уровня жизни на популяционное здоровье в различных регионах представляется интересным и актуальным.

Характеристика изучаемых факторов экономического и социального благополучия, представлена в табл. 1.

Сравнивая приведенные в таблице значения социально-экономических факторов в 2011 и 2013 гг., можно отметить, что их уровни за эти годы практически не изменились.

В Москве среднедушевой доход населения превышал величину прожиточного минимума в пять раз. Эта величина оказалась в полтора раза больше среднего значения по России (3,5 в 2013 г.). При этом в Москве зарегистрирован также максимальный показатель, характеризующий расслоение населения по уровню дохода (индекс Джини – 0,49 в 2013 г.). Наименьший уровень неравенства в распределении доходов встречался в Тверской области (0,36 в 2013 г.). Столичный регион лидировал и по количеству образованного населения старше 18 лет. На юге страны в Республике Калмыкия зафиксирован крайне высокий уровень бедности (35,4% в 2013 г.). В сравнении, по России этот показатель в 2013 г. был равен 11,0%, а в Ямало-Ненецком автономном округе – 6,9%.

Величина валового внутреннего продукта в России в 2012 г. составляла 348 598 рублей на 1 человека. Величина ВРП в расчете на 1 жителя была наибольшей в Ненецком автономном округе (3 841 049 руб. в 2013 г.), а наименьшей – в Республике Северная Осетия-Алания (78 934 руб. в 2012 г.). Вместе с этим на Кавказе отмечался высокий уровень безработицы (43,70% в Республике Ингушетия в 2013 г.), в десятки раз превышающий показатели Москвы (1,4% в 2012 г.) и Санкт-Петербурга (1,50% в 2013 г.).

Имеются колоссальные различия в затратах региональных бюджетов на меры социальной поддержки. Так, если в Ростовской области в 2013 году они составляли 21 449 руб. на 1 жителя, то в Кабардино-Балкарской Республике -всего 322 руб. на 1 жителя, а в России – 4 218 руб. на 1 чел.

Масштаб коммерциализации социальной сферы, в том числе здравоохранения, отражается в структуре ВРП. Наибольший удельный вес социальных услуг и здравоохранения в структуре ВРП был зафиксирован в Республике Тыва – 12,4%; в Ненецком автономном округе данный показатель был минимальным – 1,1%, при этом российский показатель в 2012 году был равен 4% Традиционно в Кавказском регионе число браков существенно превышает число разводов (6,57 в Чеченской Республике в 2013 г.), в то время как в РФ эта величина равна 1,8, а в Ленинградской области – 1,25.

Прямая умеренная корреляционная связь показателя РНС была выявлена с уровнем бедности (r=0,35, p<0,0001) и безработицы (r=0,56, p<0,0001). Отрицательно с РНС коррелировали такие факторы, как соотношение среднедушевого дохода и величины прожиточного минимума (r=-0,41, p<0,0001), индекс Джини (r=-0,33, p<0,0001) и объем ВРП, приходящийся на душу населения (r=-0,27, p<0,0001).

Однофакторный анализ линейной регрессии показал, что при росте уровня безработицы или уровня бедности на 1% модель прогнозирует подъем РНС на 0,15‰ и 0,10‰ соответственно; увеличение доли здравоохранения и социальных услуг в структуре ВРП, то есть большая коммерциализация отрасли, может также привести к приросту РНС на 0,31‰. В то же время, при увеличении среднедушевого дохода населения и смещении его соотношения с прожиточным минимумом на одну единицу, РНС сократится на 0,99‰ (табл. 2).

Выявлена парадоксальная взаимосвязь РНС и показателя, характеризующего степень расслоения общества по уровню дохода (индекс Джини). По нашим данным при повышении индекса Джини на 1%, то есть при увеличении неравенства в обществе, модель прогнозирует снижение РНС на 0,18‰. Возможно, эту ситуацию можно объяснить всеобщей доступностью антенатального наблюдения и эффективностью мер государственной политики в отношении малообеспеченных слоев населения.

По данным литературы, по мере снижения неравенства в распределении доходов в обществе показатель младенческой смертности имеет тенденцию к снижению [7, 15]. Следует отметить, что нами не было найдено ни одного исследования, посвященного анализу взаимосвязи индекса Джини и РНС.

Для изучения влияния нескольких социально-экономических факторов на РНС использовался анализ множественной линейной регрессии, результаты которого показаны в табл. 2.

После проведения теста на мультиколлинеарность из дальнейшего анализа были исключены два фактора: соотношение среднедушевого дохода к величине прожиточного минимума и соотношение браков и разводов.

Полученная модель описывала до 26% вариации показателя РНС.

Ранжирование социально-экономических факторов по силе их влияния на РНС показало, что наибольший вклад вносили: уровень безработицы, затем индекс Джини и расходы регионального бюджета на социальную поддержку.

Сильное влияние уровня безработицы на популяционное здоровье новорожденных вполне объяснимо. Безработные люди имеют меньше денег, что ограничивает их возможность создавать условия, обеспечивающие хороший уровень здоровья [16]. Потенциальное решение проблемы лежит в построении эффективной системы социальной защиты населения и страхования на случай безработицы.

Исследование имеет ряд ограничений. Дизайн исследования не доказывает наличие причинно-следственных связей. Нельзя исключать вероятность того, что социально-экономические факторы оказывали последовательное, а не одновременное влияние на параметры популяционного здоровья населения, в том числе ранние неонатальные потери.

Заключение

Наше исследование показало, что различия социально-экономических условий в субъектах РФ оказывают влияние на региональную неоднородность показателя РНС. Повышение социально-экономических условий жизни населения может стать дополнительным источником резерва снижения РНС, уровень которой к 2020 г. должен достигнуть 2,7 на 1000 родившихся живыми (Государственная программа Российской Федерации «Развитие здравоохранения», утвержденная Распоряжением Правительства Российской Федерации от 24.12.2012 № 2511-р).

Согласно результатам нашего исследования социально-экономические факторы не только оказывают влияние на уровень ранних неонатальных потерь, но и объясняют существующие региональные различия.

References

  1. Arntzen A., Mortensen L., Schnor O., Cnattingius S., Gissler M., Andersen A.M. Neonatal and postneonatal mortality by maternal education--a population-based study of trends in the Nordic countries, 1981-2000. Eur. J. Public Health. 2008; 18(3): 245-51. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18160387.
  2. Luque-Fernández M.Á., Lone N.I., Gutiérrez-Garitano I., Bueno-Cavanillas A. Stillbirth risk by maternal socio-economic status and country of origin: a population-based observational study in Spain, 2007-08. Eur. J. Public Health. 2012; 22(4): 524-9. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21690181.
  3. Bollini P., Pampallona S., Wanner P., Kupelnick B. Pregnancy outcome of migrant women and integration policy: a systematic review of the international literature. Soc. Sci. Med. 2009; 68(3): 452-61. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19042065.
  4. Macinko J.A., Shi L., Starfield B. Wage inequality, the health system, and infant mortality in wealthy industrialized countries, 1970–1996. Soc. Sci. Med. 2004; 58(2): 279-92.
  5. Mackenbach J.P. The persistence of health inequalities in modern welfare states: the explanation of a paradox. Soc. Sci. Med. 2012; 75(4): 761-9.
  6. Regidor E., Martínez D., Santos J.M., Calle M.E., Ortega P., Astasio P. New findings do not support the neomaterialist theory of the relation between income inequality and infant mortality. Soc. Sci. Med. 2012; 75(4): 752-3. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22200093.
  7. Schell C.O., Reilly M., Rosling H., Peterson S., Ekström A.M. Socioeconomic determinants of infant mortality: a worldwide study of 152 low-, middle-, and high-income countries. Scand. J. Public Health. 2007; 35(3): 288-97. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17530551.
  8. Olson M.E., Diekema D., Elliott B.A., Renier C.M. Impact of income and income inequality on infant health outcomes in the United States. Pediatrics. 2010; 126(6):1165-73. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21078730.
  9. Ensor T., Cooper S., Davidson L., Fitzmaurice A., Graham W.J. The impact of economic recession on maternal and infant mortality: lessons from history. BMC Public Health. 2010; 10: 727. Available at: http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=3002333&tool=pmcentrez&rendertype=abstract.
  10. Baibarina E.N., Shuvalova M.P., Sorokina Z.Kh., Lenyushkina A.A., Tsymlyakova L.M. Transition of the Russian Federation to the international birth registration criteria: a health administrator’s opinion. Akusherstvo i ginekologiya/Obstetrics and gynecology. 2011; 6: 4-8. Available at: http://www.medvestnik.ru/library/article/10952. (in Russian)
  11. Sukhikh G.T., Baybarina E.N., Shuvalova M.P., Pismenskaya T.V. Russia’s trends toward a decrease in perinatal losses in view of transition to international baby birth registration criteria. Akusherstvo i ginekologiya/Obstetrics and gynecology. 2013; 12: 79-85. (in Russian)
  12. Morgenstern H. Ecologic studies in epidemiology: concepts, principles, and methods. Annu. Rev. Public Health. 1995; 16: 61-81.
  13. WHO. World Health Organization. International Statistical Classification of Diseases and Related Health. Tenth revision. Vol. 2. Collection instructions. Moscow; 2003. (in Russian)
  14. Mosley W.H., Chen L.C. An analytical framework for the study of child survival in developing countries 1984. Bull. World Health Organ. 2003; 81(2): 140-5.
  15. Dallolio L., Di Gregori V., Lenzi J., Franchino G., Calugi S., Domenighetti G. et al. Socio-economic factors associated with infant mortality in Italy: an ecological study. Int. J. Equity Health. 2012; 11(1): 45.
  16. Janlert U., Hammarström A. Which theory is best? Explanatory models of the relationship between unemployment and health. BMC Public Health. 2009; 9: 235. Available at: http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?artid=2720386&tool=pmcentrez&rendertype=abstract.

About the Authors

Shuvalova Marina Petrovna, MD, PhD, Head of the Department of Medical and Social Researches of the Scientific and Organizational Support Service, Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of Russia. 117997, Russia, Moscow, Ac. Oparina str. 4. Tel.: +74954386948. E-mail: m_shuvalova@oparina4.ru
Pismenskaya Tatiana Viktorovna, MD, Junior Researcher Associate in the Department of Medical and Social Researches of the Scientific and Organizational Support Service, Research Center for Obstetrics, Gynecology and Perinatology, Ministry of Health of Russia. 117997, Russia, Moscow, Ac. Oparina str. 4. Tel.: +74954386948.
E-mail: t_pismenskaya@oparina4.ru

Similar Articles

By continuing to use our site, you consent to the processing of cookies that ensure the proper functioning of the site.