Статья
Исследование ЭССЕ-РФ: эпидемиология и укрепление общественного здоровья
Крупнейшее в новейшей истории России популяционное исследование ЭССЕ-РФ (Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний и их факторов риска в регионах Российской Федерации) за 8 лет стало платформой для исследований и проектов в сфере укрепления общественного здоровья, значимых в масштабах всей страны. Результаты эпидемиологического исследования ЭССЕ-РФ использованы для построения индикаторов Национального проекта “Демография”, моделирования риска развития заболеваний на популяционном уровне, оценки экономического ущерба факторов риска, прогнозирования экономического эффекта мер популяционной профилактики, оценки целесообразности дополнения шкал риска новыми биомаркерами, внешней оценки системы здравоохранения. Перспективы дальнейшего использования результатов включают также разработку новой отечественной шкалы прогнозирования сердечно-сосудистого риска, анализ факторов, ассоциированных с риском развития COVID-19 (COronaVIrus Disease 2019), изучение здоровьесберегающей среды. Эпидемиологические исследования ЭССЭ-РФ 1 и 2 уже стали значимым компонентом системы укрепления общественного здоровья в РФ, а с учетом масштаба исследования ЭССЕ-РФ3 (30 регионов), роль эпидемиологии будет только возрастать.
1. Шальнова С.А., Концевая А. В., Карпов Ю. А. и др. Эпидемиологический мониторинг как инструмент планирования программ профилактики хронических неинфекционных заболеваний и факторов риска. Профилактическая медицина. 2012;15(6):64-68.
2. Научно-организационный комитет проекта ЭССЕ-РФ. Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний в различных регионах России (ЭССЕ-РФ). Обоснование и дизайн исследования. Профилактическая медицина. 2013;16(6):25-34.
3. Муромцева Г. А., Концевая А. В., Константинов В. В. и др. Распространенность факторов риска неинфекционных заболеваний в российской популяции в 2012-2013 гг. Результаты исследования ЭССЕ-РФ. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2014;13(6):4-11. doi:10.15829/1728-8800-2014-6-4-1.
4. Баланова Ю. А., Концевая А. В., Шальнова С. А. и др. Распространенность поведенческих факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний в российской популяции по результатам исследования ЭССЕ. Профилактическая медицина. 2014;17(5):42-52.
5. Паспорт национального проекта “Демография” от 24 декабря 2018 г. №16. URL: http://government.ru/info/35559/ (01.07.2021).
6. Шальнова С. А., Баланова Ю. А., Деев А. Д. и др. Интегральная оценка приверженности здоровому образу жизни как способ мониторинга эффективности профилактических мер. Профилактическая медицина. 2018;21(4):65-72. doi:10.17116/profmed201821465.
7. Федеральная служба государственной статистики. Приказ от 29 марта 2019 года N 181 Об утверждении методики расчета показателя “Доля граждан, ведущих здоровый образ жизни (процент)”. http://docs.cntd.ru/document/554093500 (01.07.2021).
8. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). URL: https://rosstat.gov.ru/emiss (01.07.2021).
9. Губернаторов Е., Старостина Ю., Линделл Д. Росстат впервые назвал число ведущих здоровый образ жизни россиян. РБК. 08.11.2019. URL: https://www.rbc.ru/society/08/11/2019/5dc41d349a7947456b9d9bca (01.07.2021).
10. Здоровый образ жизни ведет каждый восьмой россиянин. Коммерсантъ. 08.11.2019. URL: https://www.kommersant.ru/doc/4150893 (01.07.2021).
11. Росстат впервые назвал число ведущих здоровый образ жизни россиян. РИА новости. 08.11.2019. URL: https://ria.ru/20191108/1560699661.html (01.07.2021).
12. Концевая А. В., Муканеева Д. К., Мырзаматова А. О. и др. Экономический ущерб факторов риска, обусловленный их вкладом в заболеваемость и смертность от основных хронических неинфекционных заболеваний в Российской Федерации в 2016 году. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2020;19(1):48-55. doi:10.15829/1728-8800-2020-1-2396.
13. Концевая А.В., Шальнова С. А. Популяционные модели прогнозирования сердечно-сосудистого риска: целесообразность моделирования и аналитический обзор существующих моделей. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2015;14(6):54-8. doi:10.15829/1728-8800-2015-6-54-58.
14. Shum K, Alperin P, Shalnova S, et al. 2014 Simulating the Impact of Improved Cardiovascular Risk Interventions on Clinical and Economic Outcomes in Russia. PLoS ONE. 2014;9(8): e103280. 21. doi:10.1371/journal.pone.0103280.
15. Концевая А. В., Шальнова С. А., Суворова Е. И. и др. Модель прогнозирования сердечно-сосудистых событий в российской популяции: методологические аспекты. Кардиология. 2016;12:54-62. doi:10.18565/cardio.2016.12.54-62.
16. Суворова Е.И., Концевая А. В., Рыжов А. П. и др. Систематизация эффективных мер популяционной профилактики в условиях неопределённости: онтологический подход. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2020;19(5):2505. doi:10.15829/1728-8800-2020-2505.
17. Баланова Ю.А., Концевая А. В., Мырзаматова А. О. и др. Прогноз эффективности мер, направленных на снижение потребления соли в Российской Федерации. Экология человека. 2021;3:25-33. doi:10.33396/1728-0869-2021-3-25-33.
18. Концевая А. В., Мырзаматова А. О., Драпкина О. М. Биомаркеры в прогнозировании сердечно-сосудистого риска: новые возможности тропонина I. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2020;19(3):2584. doi:10.15829/1728-8800-2020-2584.
19. Шальнова С.А., Драпкина О. М., Концевая А. В. и др. Пилотный проект по изучению тропонина I в представительной выборке одного из регионов-участников исследования ЭССЕ-РФ: распределение в популяции и ассоциации с факторами риска. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2021;20(4):2940. doi:10.15829/1728-8800-2021-2940.
20. Баланова Ю. А., Шальнова С. А., Имаева А. Э. и др. от имени участников исследования ЭССЕ-РФ-2. Распространенность артериальной гипертонии, охват лечением и его эффективность в Российской Федерации (данные наблюдательного исследования. ЭССЕ-РФ-2). Рациональная Фармакотерапия в Кардиологии. 2019;15(4):450-66. doi:10.20996/1819-6446-2019-15-4-450-466.
21. Суворова Е. И., Концевая А. В., Шальнова С. А. и др. от имени участников исследования ЭССЕ-РФ. Ассоциация объема потребления медицинских услуг и частоты случаев временной нетрудоспособности с основными факторами риска сердечно-сосудистых заболеваний в Российской Федерации по данным популяционного исследования. Рациональная Фармакотерапия в Кардиологии. 2020;16(1):69-74. doi:10.20996/1819-6446-2020-02-18.
22. SCORE2 working group and ESC Cardiovascular risk collaboration. SCORE2 risk prediction algorithms: new models to estimate 10-year risk of cardiovascular disease in Europe. Eur Heart J. 2021;42(25):2439-2454. doi:10.1093/eurheartj/ehab309.
23. Fisher S, Hsu A, Mojaverian N, et al. Dementia Population Risk Tool (DemPoRT): study protocol for a predictive algorithm assessing dementia risk in the community. BMJ Open. 2017;7:e018018. doi:10.1136/bmjopen-2017-018018.
24. Rosella LC, O'Neill M, Fisher S, et al. A study protocol for a predictive algorithm to assess population-based premature mortality risk: Premature Mortality Population Risk Tool (PreMPoRT). Diagnostic and Prognostic Research. 2020;4(1):18. doi: 10.1186/s41512-020-00086-z.
25. Ng R, Sutradhar R, Kornas K, et al. Development and Validation of the Chronic Disease Population Risk Tool (CDPoRT) to Predict Incidence of Adult Chronic Disease. JAMA Network Open. 2020;3(6):e204669. doi:10.1001/jamanetworkopen.2020.4669.
26. Weng SF, Vaz L, Qureshi N, et al. Prediction of premature allcause mortality: A prospective general population cohort study comparing machine-learning and standard epidemiological approaches. PLoS ONE. 2019;14(3):e0214365. doi:10.1371/journal.pone.0214365.
27. Briggs ADM, Cobiac LJ, Wolstenholme J, et al. PRIMEtime CE: a multistate life table model for estimating the cost-effectiveness of interventions affecting diet and physical activity. BMC Health Serv Res. 2019;19:485. doi:10.1186/s12913-019-4237-4.
28. Malambo P, Kengne AP, De Villiers A, et al. Built Environment, Selected Risk Factors and Major Cardiovascular Disease Outcomes: A Systematic Review. PLoS One. 2016;11(11): e0166846. doi:10.1371/journal.pone.0166846.
29. Azar D, White V, Coomber K, et al. The association between alcohol outlet density and alcohol use among urban and regional Australian adolescents. Addiction. 2016;111(1):65-72. doi:10.1111/add.13143.
30. Marashi-Pour S, Cretikos M, Lyons C, et al. The association between the density of retail tobacco outlets, individual smoking status, neighbourhood socioeconomic status and school locations in New South Wales, Australia. Spat Spatiotemporal Epidemiol. 2015;12:1-7. doi:10.1016/j.sste.2014.09.001.
31. Ko JY, Danielson ML, Town M, et al. Risk Factors for Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)-Associated Hospitalization: COVID-19 — Associated Hospitalization Surveillance Network and Behavioral Risk Factor Surveillance System. Clinical Infectious Diseases. 2021;72(11):e695-703. doi:10.1093/cid/ciaa1419.