Кластерный анализ социально значимых заболеваний в Российской Федерации
https://doi.org/10.34020/2073-6495-2023-1-169-183
Аннотация
Социально значимые болезни по-прежнему остаются проблемой здравоохранения в Российской Федерации, для противодействия этих заболеваний утверждены различные ведомственные целевые программы. В данной статье делается попытка осуществления подобной классификации. В результате кластерного анализа были выделены пять кластеров. Среди субъектов Российской Федерации могут быть достаточно уверенно выявлены кластеры по уровню заболеваемости социально значимыми заболеваниями (по большинству указанных заболеваний между выделенными кластерами существуют статистически значимые различия). Выделенные кластеры имеют также достаточно ярко выраженную географическую общность: в целом кластеры сгруппированы по степени удаленности от Москвы.
Об авторах
П. В. Галушин
Сибирский юридический институт МВД России
Россия
Россия
Галушин Павел Викторович – кандидат технических наук, доцент кафедры информационно-правовых дисциплин и специальной техники
Красноярск
Е. Н. Галушина
Красноярский государственный медицинский университет им. проф. В. Ф. Войно-Ясенецкого
Россия
Россия
Галушина Елена Николаевна – кандидат физико-математических наук, доцент кафедры медицинской кибернетики и информатики
Красноярск
Список литературы
1. Арлашкин И.Ю. Кластеризация российских регионов по уровню долговой устойчивости // Финансовый журнал. 2021. Т. 13, No 5. С. 108–124. DOI: 10.31107/2075-1990-2021-5-108-124
2. Бояркина С.И. Детерминанты социально значимых болезней в странах Европы и в России // Вестник Санкт-Петербургского университета. Социология. 2019. Т. 12, No 4. С. 350–367. DOI: 10.21638/spbu12.2019.404
3. Будилова Е.В., Лагутин М.Б. Динамика и территориальная дифференциация социально значимых болезней в 2005–2016 гг. в России // Вестник Московского университета. Серия 23: Антропология. 2019. No 3. С. 82–100. DOI: 10.32521/2074-8132.2019.3.082-100
4. Будилова Е.В., Мигранова Л.А. Распространение социально значимых болезней и борьба с ними в России // Народонаселение. 2020. Т. 23, No 2. С. 85–98. DOI: 10.19181/population.2020.23.2.8
5. Григорьев С.Г., Корнеенков А.А., Попович И.Г. Выбор метода математико-статистического доказательства эффективности пептидного препарата эпифиза // Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2019. No 4. С. 103–114. DOI: 10.24411/2312-2935-2019-10083
6. Здравоохранение в России. 2021: Стат. сб. / Росстат. М., 2021. 171 с.
7. Каркищенко В.Н., Каркищенко Н.Н., Шустов Е.Б. Фармакологические основы терапии. Тезаурус: Руководство для врачей и студентов / 3-е изд. Санкт-Петербург: Айсинг, 2018. 288 с. ISBN 978-5-91753-138-0
8. Кирилюк И.Л., Сенько О.В. Оценка качества кластеризации панельных данных с использованием методов Монте-Карло (на примере данных российской региональной экономики) // Компьютерные исследования и моделирование. 2020. Т. 12, No 6. С. 1501–1513. DOI: 10.20537/2076-7633-2020-12-6-1501-1513
9. Кисляков А.Н., Поляков С.В. Иерархические методы кластеризации в задаче поиска аномальных наблюдений на основе групп с нарушенной симметрией //Управленческое консультирование. 2020. No 5 (137). С. 116–127. DOI: 10.22394/1726-1139-2020-5-116-127
10. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика / 2-е. изд. М.: Физматлит, 2012. 816 c.
11. Куленцан А.Л., Марчук Н.А. Анализ динамики заболеваемости населения социально значимыми болезнями в РФ // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. 2020. No 3 (45). С. 67–70.
12. Максимов А.В., Клевно В.А. Многофакторный клинико-анатомический анализ летального исхода // Кубанский научный медицинский вестник. 2019. Т. 26, No 6. С. 107–116. DOI: 10.25207/1608-6228-2019-26-6-107-116
13. Макушева Т.С., Галушина Е.Н., Апанович М.С. Факторный анализ социально значимых заболеваний в Российской Федерации // Вестник НГУЭУ. 2019. No 2. С. 85–93. DOI: 10.34020/2073-6495-2019-2-085-093
14. Об утверждении ведомственной целевой программы «Предупреждение и борьба с социально значимыми инфекционными заболеваниями»: приказ Министерства здравоохранения РФ от 5 апреля 2019 г. No 199.
15. Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Развитие здравоохранения»: постановление Правительства РФ от 26 декабря 2017 г. No 1640.
16. Об утверждении перечня социально значимых заболеваний и перечня заболеваний, представляющих опасность для окружающих: постановление Правительства РФ от 01.12.2004 No 715 (ред. от 31.01.2020).
17. Овечкина Н.И., Шмарихина Е.С. Заболеваемость населения социально значимыми болезнями в контексте изучения демографической безопасности страны //Вестник НГУЭУ. 2019. No 4. С. 208–219. DOI: 10.34020/2073-6495-2019-4-208-219
18. Попова Л.А., Тараненко Н.Н. Смертность населения России по причинам на пороге новых вызовов // Россия: тенденции и перспективы развития: материалы XX Национальной научной конференции с международным участием, Москва, 14–15 декабря 2020 года. No 16. Ч. 1. М.: Институт научной информации по общественным наукам РАН, 2021. С. 735–742.
19. Буненков Н.С., Буненкова Г.Ф., Комок В.В. и др. SAS Enterprise Guide 6.1 для врачей: сравнение групп // Медицинский академический журнал. 2019. Т. 19, No 4. С. 33–40. DOI: 10.17816/MAJ17736
20. Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия, алгоритмы Data Mining с использованием R. Электронная книга. 2017. URL: https://github.com/ranalytics/data-mining (дата обращения: 16.11.2022).
Рецензия
Для цитирования:
Галушин П.В., Галушина Е.Н. Кластерный анализ социально значимых заболеваний в Российской Федерации. Вестник НГУЭУ. 2023;(1):169-183. https://doi.org/10.34020/2073-6495-2023-1-169-183
For citation:
Galushin P.V., Galushina E.N. Cluster analysis of socially significant diseases in the Russian Federation. Vestnik NSUEM. 2023;(1):169-183. (In Russ.) https://doi.org/10.34020/2073-6495-2023-1-169-183
Послать статью по эл. почте 
