gototopgototop

УДК 316

Статистический анализ и моделирование младенческой смертности как одного из факторов демографического благополучия Республики Казахстан

Саурбаева Гаухар Кайратовна – докторант Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации.

Аннотация: Статья основывается на методе корреляционного анализа объектов исследования. Объектами исследования являются статистические данные по Республике Казахстан за период с 1990 года по 2018 год. В качестве результирующей переменной Y выбран коэффициент младенческой смертности.

Ключевые слова: Младенческая смертность, демография, коррелляционный анализ, кластер.

Цель: анализ, моделирование и выявление факторов, влияющих на показатели младенческой смертности в Республике Казахстан.

Метод: статистический многомерный метод кластерного, корреляционного и регрессионного анализа.

Демографическая составляющая напрямую связана с состоянием общественно-политического устройства, которое должно находиться на уровне способном обеспечивать не только естественное воспроизводство населения, но и обеспечивать человеческими ресурсами геополитические интересы страны. В связи с этим разрабатывается комплекс мероприятий, направленных на обеспечение комфортного и качественного уровня жизни населению, доступности медицинской помощи и образования для всех слоев населения, а также по улучшению экологической обстановки и окружающей среды.

Одним из главных показателей, который определяет демографическое состояние региона, является коэффициент младенческой смертности. Данный показатель характеризует не только состояние репродуктивного потенциала региона, но и состояние окружающей среды, экологию региона, условия проживания населения, уровень доступности к медицинской помощи и образованию, и социально-экономические изменения региона.

На показатели младенческой смертности напрямую влияет качество предоставляемой медицинской помощи беременным, роженицам и новорожденным, что, в свою очередь, является показателем, определяющим состояние системы здравоохранения в целом, и является приоритетным направлением развития в политике страны. Для того, чтобы выявить существующие взаимосвязи необходимо провести корреляционный анализ объектов исследования. Объектами исследования являются статистические данные по Республике Казахстан за период с 1990 года по 2018 год. В качестве результирующей переменной Y выбран коэффициент младенческой смертности. В качестве факторных переменных Х установлены следующие показатели:

Х1 – отдельные состояния, возникающие в перинатальном периоде. Число всех зарегистрированных случае на 100 000 детского населения;

Х2 – количество специалистов, оказывающих акушерско-гинекологическую помощь;

Х3 – количество специалистов, оказывающих неонатальную помощь;

Х4 – общее количество учреждений ПМСП;

Х5 – оснащенность медицинских организаций кадрами. Количество врачей на 10 000 человек;

Х6 – процент женщин с беременностью сроком до 12 недель от общего количества беременных женщин, взятых под наблюдение в целях антенатальной охраны;

Х7 – процент детей, вскармливаемых грудью до 6 месяцев;

Х8 – количество абортов;

Х9 – количество кесаревых сечений;

Х10 – общее количество акушерско-гинекологических коек;

Х11 – общее количество педиатрических коек;

Х12 – средняя длительность пребывания в стационаре при осложнении беременности, родов и послеродового периода;

Х13 – средняя длительность пребывания в стационаре при отдельных состояниях, возникающих в перинатальном периоде;

Х14 – средняя длительность пребывания в результате врожденных аномалий;

Х15 – государственные расходы на здравоохранение, в % к ВВП;

В результате статистической обработки данных в программе IBM SPSS Stаtistic и с учетом статистической значимости коэффициентов регрессии и корреляции по критерию Стьюдента была получена модель, включающая 15 факторных признаков. Уравнение регрессионной модели имеет следующий вид:

Y = 0,614 – 0,190Х1 - 0,275Х2 - 0,295Х3 + 0,067Х4 + 0,891Х5+ 0,354Х6 − 0,093Х7 + 0,175Х8 – 0,367Х9 − 0,310Х10 − 0,186Х11 + 0,280Х12 + 0,009Х13 – 0,363Х14 – 0,041Х15.

Коэффициент множественной корреляции R = 0,614, следовательно, совокупное влияние представленных в модели (1) факторов на коэффициент младенческой смертности признается сильным. Уравнение регрессии в целом признается статистически значимым при уровне значимости 0,05 по F-критерию Фишера, так как Fфакт = 7,88 > 5,86 = Fтабл (0,05;15;4).

В связи с многоплановостью и сложностью изучаемых объектов и процессов их представляющих данные о них носят многомерный и разнотипный характер. В этих условиях на первый план выходят проблемы классификации многомерных наблюдений. Проведем кластерный анализ областей РК за 1990-2018 год с учетом всех группированных признаков одновременно. Из всех методов кластерного анализа наиболее распространенными являются иерархические агломеративные методы. Разбиение на кластеры проводилось по методу Уорда при помощи меры квадрата Евклидова расстояния.

Таблица 1. Данные о средних значениях факторных переменных в разрезе областей РК.

t1

Анализ полученных данных позволяет сделать вывод о том, что все области РК можно разделить на 3 кластера. Города республиканского значения будем рассматривать отдельно от их регионов. Окончательную кластеризацию будем проводить методом k-средних, разделяя при этом области на 3 группы. Подобное разбиение оказалось оптимальным, так как практически отсутствуют совпадения средних значений. 

Самым многочисленным оказался 1-й кластер. В его состав вошли 10 областей: Акмолинская, Актюбинская, Атырауская, Жамбылская, Западно-Казахстанская, Кызылординская, Костанайская, Мангистауская, Павлодарская и Северо-Казахстанская области. Для 1-го кластера областей характерно наименьшая численность специалистов, оказывающих акушерско-гинекологическую (Х2) и неонатальную помощь (Х3), а также наименьшее количество учреждений первичной медико-социальной помощи (Х4) и акушерско-гинекологических стационарных коек (Х10). Однако, число прерываний беременности в данных областях также находится на минимальном уровню по сравнению с другими кластерами.

Во 2-й кластер входят 3 области и 1 город. Это Алматинская, Восточно-Казахстанская и Карагандинская области и город Нур-Султан. По мощности амбулаторно-поликлинических учреждений (Х4) данный кластер занимает лидирующее положение. Также указанные регионы характеризуются самым высоким показателем по количеству абортов (Х8). По сравнению с другими кластерами в указанных регионах наблюдаются также высокие показатели по количеству специалистов, оказывающих педиатрическую помощь (Х4) и общему количеству педиатрических коек (Х11). В основном в этом кластере находятся регионы, с наиболее высоким процентом детей, находящихся на грудном вскармливании до 6 месяцев (Х7).

В 3-й кластер вошли Южно-Казахстанская (ныне Туркестанская) область и город Алматы. По численности врачей, оказывающих акушерско-гинекологическую (Х2) и неонатальную помощь (Х3) данный кластер занимает лидирующую позицию, что является положительным фактором для снижения показателя младенческой смертности. Кроме того, регионы данного кластера получают максимальное бюджетное финансирование на социальное обеспечение населения (Х15).

Результаты: По уровню младенческой смертности в зависимости от медицинской обеспеченности, финансирования социального обеспечения населения, экологических факторов регионы распределились следующим образом:

  • регионы, входящие в 3-й кластер и имеющие высокий уровень младенческой смертности;
  • регионы, входящие в 1-й кластер и имеющие средний уровень младенческой смертности;
  • регионы, входящие в 3-й кластер и имеющие низкий уровень младенческой смертности.

Некоторые из выбранных показателей младенческой смертности взаимосвязаны и лишь в косвенной форме отражают наиболее существенные, однако они не поддаются непосредственному наблюдению, следовательно, объективное описание полученных результатов невозможно.

Выводы: «демографическое будущее» во многом зависит от того, насколько эффективными окажутся медико-социальные и экономические мероприятия, направленные на снижение человеческих потерь в младенческом возрасте. В связи с этим можно сделать вывод, что проблема МС приобрела, как никогда, приоритетную государственную и социальную значимость.

Список литературы

  1. Иванова И.А. Анализ основных индикаторов демографической безопасности региона// Эконометрическое моделирование и прогнозирование экономической безопасности Республики Мордовия: монография. Саранск, 2008. С. 154-165.
  2. Кваша Е.А. Социальная дифференциация младенческой смертности в России// Смертность населения. Тенденции, методы изучения, прогнозы. Сер. Демографические исследования. Вып. 13-й. С. 235-255.
  3. Иванова И.А. Статистический анализ и моделирование младенческой смертности как одного из индикаторов демографической безопасности регионов Российской Федерации: Статья. Журнал «Социальная сфера». Выпуск 9 (366), 2014. С. 53-55

Интересная статья? Поделись ей с другими:

Внимание, откроется в новом окне. PDFПечатьE-mail