4 курс / Общая токсикология (доп.) / Медицинские,_социальные_и_экономические_последствия_наркомании_и

101

Таблица 32 Показатели, характеризующие ситуацию с наркоманиями и смертность от наркотиков в муниципальных образованиях Свердловской области с разными уровнями безработицы

Как видно из приведенных в табл. 32 данных, наркологическая ситуация выглядит более благополучной в муниципальных образованиях с высоким уровнем безработицы. Это еще раз подтверждает хорошо известный факт: наркомании более распространены в территориях с высоким уровнем жизни населения.

Для подтверждения полученного результата был использован еще один методический прием. На основании данных о восьми первичных показателях социально-эко- номического развития (средняя заработная плата, средняя обеспеченность жильем, доля жилья, оборудованного водопроводом и центральным отоплением, объем розничной торговли на душу населения, уровень безработицы, определяемый как количество безработных на 1 тыс. населения, уровень зарегистрированных преступлений, также рассчитываемый как их количество на 1 тыс. населения, выявляемость лиц, совершивших преступления) был проведен расчет интегрального показателя социально-экономического положения каждого муниципального образования Свердловской области. Результаты этого расчета представлены в табл. 33.

104

Таблица 34 Показатели, характеризующие ситуацию с наркоманиями и смертность от наркотиков в муниципальных образованиях МО Свердловской области с разными уровнями социально-экономического развития

Затем все муниципальные образования были разделены нами на две группы в зависимости от величины полученного ИП, и для каждой из них определены показатели, характеризующие наркологическую ситуацию. Как видно из данных табл. 34, уровень распространения наркоманий выше в тех МО, где социально-экономическое положение более благоприятное. Таким образом, корреляция между высоким уровнем распространения наркоманий и высоким уровнем жизни населения получила дополнительное подтверждение.

Ивсе же наиболее полный и корректный вывод о силе

ихарактере влияния различных факторов на регистрируемый уровень распространения наркоманий и их последствий можно сделать только на основании результатов многофакторного анализа.

В ходе первого исследования из серии исследований подобного рода в качестве параметра наркологической ситуации мы использовали уровень болезненности наркоманиями. Исходя из его величины были сформированы две группы муниципальных образований с условно низким (среднее значение 80 случаев на 100 тыс. населения) и условно высоким

(среднее значение 350 случаев на 100 тыс. населения) уровнем болезненности. В дальнейшем исследовалась связь комплекса, состоящего из 25 социально-экономических, демографических и медико-организационных факторов (табл. 35), с уровнем болезненности.

106

Для получения данных о влиянии различных факторов на распространение злоупотребления наркотическими средствами необходимо было провести многофакторный анализ на основе применения эффективного математического аппарата. Наиболее подходящими для этой цели нам представлялись методы, основанные на теории распознавания образов. По сравнению с некоторыми другими способами решения многофакторных задач (например, дисперсионным и регрессионным анализом), основное преимущество этих методов заключается в возможности корректного анализа влияния на уровень болезненности наркоманиями комплекса, состоящего из плохо формализуемых факторов.

В медицине рассматриваемый математический аппарат наиболее часто используется при выполнении так называемой машинной диагностики. В нашем случае также было возможно использовать «диагностический» подход — по аналогии с оценкой здоровья человека, осуществляемой врачом на основе совокупности различных параметров, дать многофакторное описание «наркологического здоровья» населения.

Опишем процедуру многофакторного анализа в общем виде.

С помощью различных алгоритмов распознавания образов осуществляется решение перечисленных ниже задач:

1)определяется достаточность выбранного комплекса факторов для надежного описания различий между выделенными группами;

2)проводится количественная оценка значимости (информативности) отдельных факторов;

3)устанавливается характер, т. е. направленность влияния каждого фактора.

Для решения первой задачи наиболее часто используется один из вариантов дискриминантного анализа, известный как способ «обучения с учителем». Суть этого метода заключается в следующем. Из всего множества наблюдений выделяется некоторая их часть (обычно 12-15 %) для процедуры «экзамена». На основе остальных проводится «обучение» компьютера, в ходе которого происходит выработка решаю-

107

щих правил, дающих возможность классифицировать, т. е. распознавать, наблюдения, не участвующие в «обучении», как принадлежащие к одному из выделенных классов. Критерием качества решающего правила служит процент правильно распознанных с его помощью наблюдений «экзаменующей» выборки. Чем ближе результат «экзамена» к 100 %, тем надежнее решающее правило, а соответственно, выше точность постановки «диагноза». Комплекс признаков, обеспечивающий возможность выработки надежного решающего правила, может рассматриваться как комплекс факторов, необходимый и достаточный для формирования «хорошего» или «плохого» состояния здоровья населения.

Для оценки информативности каждого признака (мера информативности интерпретировалась как сила влияния факторов на формирование популяционного здоровья) использовался метод, основанный на определении расстояний между «эталонными» значениями признаков выделенных классов. Для установления характера влияния каждого фактора использовалась процедура вычисления частот встречаемости значений признаков в вышеназванных классах.

Вся математическая обработка проводилась с помощью пакета прикладных программ распознавания образов КВАЗАР [70].

В ходе первого этапа математической обработки ставилась задача определить, является ли достаточным комплекс из 25 факторов (см. табл. 35) для описания различий между муниципальными образованиями с разными уровнями болезненности наркоманиями. Результат ее решения был таков: 100 % правильных ответов на процедуре «экзамена» по обеим группам. Этот результат достигался на основе информации уже о 12 наиболее информативных факторах. Высокая степень решения данной задачи свидетельствовала о том, что взятый комплекс содержит в себе основные факторы, формирующие разные уровни болезненности наркоманиями в муниципальных образованиях Свердловской области.

Убедившись в этом, на следующем этапе математической обработки мы провели количественную оценку вклада каждого

из исследуемых факторов. Обобщение полученных данных показало, что если принять силу влияния всех 12 наиболее значимых факторов за 100 %, то на долю факторов, характеризующих потенциал наркологической службы, придется 42 %, на долю факторов, характеризующих уровень социально-экономичес- кого развития, — также 42 %, на долю факторов, характеризующих демографическую структуру населения, — 16 % (рис. 14).

Таким образом, результаты количественной оценки рассматриваемых факторов свидетельствуют о том, что уровень зарегистрированной в МО болезненности наркоманиями в наибольшей степени зависит от состояния системы здравоохранения и социально-экономического положения в муниципальном образовании.

В ходе третьего этапа анализа — оценки характера влияния каждого из исследуемых факторов — был получен вполне ожидаемый результат. Так, в частности, установлено, что чем выше обеспеченность территориальной наркологической службы участковыми наркологами и специализированными койками, тем выше регистрируемый в муниципальных образованиях уровень болезненности наркоманиями (рис. 15, 16).

Рис. 15. Характер распределения муниципальных образований Свердловской области с разными уровнями болезненности наркоманиями в зависимости от обеспеченности участковыми наркологами

Рис. 16. Характер распределения МО Свердловской области с разными уровнями болезненности наркоманиями в зависимости от обеспеченности наркологическими койками (на 10 000 населения)

Оценка влияния на уровень болезненности наркоманиями демографической структуры населения показала, что чем выше в ней доля молодежи, тем выше уровень распространения наркоманий (рис. 17).

Что же касается блока социально-экономических факторов, то полученные результаты подтвердили ранее сделанный

Рис. 17. Характер распределения муниципальных образований Свердловской области с разными уровнями болезненности наркоманиями в зависимости от удельного веса лиц в возрасте 20—29 лет в возрастной структуре населения

Рис. 18. Характер распределения муниципальных образований Свердловской области с разными уровнями болезненности наркоманиями в зависимости от величины среднемесячной заработной платы

вывод о большем распространении наркоманий в экономически более благополучных территориальных образованиях. Так, чем выше средний уровень заработной платы, розничного товарооборота, чем выше доля благоустроенного жилья, тем выше уровень болезненности наркоманиями (рис. 18-20).

Проведенный по той же методике многофакторный ана-