Ассоциации инфраструктуры района проживания с сердечно-сосудистыми заболеваниями и их факторами риска: результаты эпидемиологического исследования ЭССЕ-РФ-3

Введение

Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) представляют собой яркий пример многофакторной патологии [1][2]. Наряду с общепризнанными и многократно доказанными факторами риска (ФР) ССЗ, значительный пул потенциальных предикторов активно изучается в плане потенциального влияния на сердечно-сосудистый риск и возможностей профилактики их воздействия [3][4]. В свою очередь, доказанные факторы сердечно-сосудистого риска, такие как курение, злоупотребление алкоголем, ожирение, дислипидемия и др. также характеризуются многофакторностью развития, включая малоизученные предикторы.

С середины 1990-х гг получило развитие научное направление анализа вклада особенностей района проживания в индивидуальное состояние здоровья [5], в т.ч. в развитие и прогрессирование ССЗ и их ФР [6]. В одной из первых подобных работ Diez-Roux AV, et al. показали, что социально-экономические характеристики района влияют на вероятность ишемической болезни сердца (ИБС) и гиперхолестеринемию (ГХС) [7]. Методологическим обоснованием данного научного направления является экосоциальная модель здоровья, включающая, наряду с биологическим компонентом, "общественное производство болезней" в качестве важной составляющей [8].

В рамках одного из самых крупных современных эпидемиологических исследований PURE (Prospective Urban Rural Epidemiology study) выдвинута гипотеза о том, что "причинные" пути развития ССЗ включают влияние на нескольких уровнях — национальный уровень, семья, индивид, а также сообщество, т.е. уровень района проживания [4]. В рамках исследования PURE была подтверждена зависимость сердечно-сосудистого здоровья от инфраструктуры района проживания [9][10]. В России по материалам многоцентрового исследования ЭССЕ-РФ-3 (Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний в регионах Российской Федерации. Третье обследование) проведена оценка влияния инфраструктуры района проживания на физическую активность (ФА) [11]. Ассоциации индивидуального здоровья (в т.ч. ССЗ и их ФР) с инфраструктурой района проживания рассматривались только в Кемеровской области [12][13], однако общенациональное исследование не проводили.

Цель настоящего исследования — анализ ассоциации инфраструктуры района проживания с ССЗ и их ФР в представительной общероссийской выборке взрослого населения.

Материал и методы

Общая характеристика выборки. Для анализа использовались данные российского многоцентрового исследования ЭССЕ-РФ-3. Исследование проводилось в 2020-2022гг и включало 28731 человека обоего пола 35-74 лет из 15 регионов РФ: Алтайский край, Архангельская, Астраханская, Нижегородская, Тверская, Новосибирская, Оренбургская, Екатеринбургская, Челябинская области, республики Бурятия, Дагестан, Кабардино-Балкария, Мордовия, Чувашия, Саха (Якутия). Респонденты отобраны случайных образом по территориальному прикреплению к районным поликлиникам населенных пунктов. Более подробная информация об особенностях формирования выборки представлена ранее [14]. Исследование предварительно одобрено Этическим комитетом Национального медицинского исследовательского центра терапии и профилактической медицины и проведено в соответствии со стандартами надлежащей клинической практики (Good Clinical Practice) и принципами Хельсинкской декларации. Все участники подписали письменное информированное добровольное согласие.

Методы оценки инфраструктуры района проживания. Инфраструктура района проживания оценивалась по русскоязычной версии анкеты NEWS (Neighborhood Environmental Walkability Scale), которая часто применяется в подобного рода исследованиях [15]. Изначально анкета NEWS была разработана для субъективной оценки параметров района проживания, благоприятствующих физической активности [11]. В дальнейшем зарубежные [10] и российские исследователи [12][16] стали активно применять данную анкету для оценки влияния инфраструктуры проживания и на иные исходы здоровья. Необходимо отметить, что анкета NEWS для российских условий не валидирована.

По результатам анкетирования рассчитывается итоговый индекс проходимости и формируются 8 шкал, характеризующих разные аспекты инфраструктуры. В данном исследовании объектом интереса являлась не общая "проходимость" района проживания, а отдельные аспекты инфраструктуры, поэтому рассчитывались только шкалы, без расчета итогового индекса проходимости:

— Шкала A отражает плотность населения с помощью взвешенной частоты жилых домов различной этажности. Увеличение шкалы А характеризует увеличение плотности населения.

— Шкала B характеризует разнообразие объектов землепользования, фактически — расстояние от места проживания до объектов инфраструктуры (20 объектов). Увеличение шкалы В отражает снижение усредненного расстояния от объектов инфраструктуры до места проживания респондента.

— Шкалы C (6 вопросов), D (3 вопроса), E (3 вопроса), F (4 вопроса), G (6 вопросов), H (3 вопроса) формируются по утверждениям, степень согласия/несогласия с которыми оценивается по 4-балльной шкале Лейкерта: шкала C характеризует доступность объектов инфраструктуры, шкала D — проходимость улиц, шкала E — качество пешеходной инфраструктуры, шкала F — эстетику района проживания, шкала G — безопасность, связанную с автомобильным движением, шкала H — безопасность, связанную с преступностью. Чем выше показатели шкал C, D, E, F, G, H, тем лучше состояние инфраструктуры, т.е. выше доступность, проходимость, качество и безопасность.

Все шкалы выражены количественно в баллах, средние значения ± стандартное отклонение по всей выборке составляют: шкала А — 26,1±17,5, шкала В — 2,7±0,8, шкала С — 3,0±0,5, шкала D — 2,8±0,7, шкала Е — 2,8±0,7, шкала F — 2,6±0,7, шкала G — 2,7±0,4, шкала Н — 3,3±0,7. Диапазон шкалы А составляет от 1 до 75, шкалы В — от 1 до 5, шкал C, D, E, F, G, H — от 1 до 4.

Методы оценки ССЗ и их ФР. Артериальное давление (АД) измеряли двукратно автоматическим тонометром после 5-мин отдыха в положении сидя на правой руке обследуемого. При анализе учитывалось среднее из двух измерений. Наличие артериальной гипертонии (АГ) регистрировалось при систолическом АД ≥140 мм рт.ст. и/или диастолическом АД ≥90 мм рт.ст. и/или приеме антигипертензивных препаратов.

Ожирение определялось по индексу Кетле на основании измерений массы тела и роста, по формуле: индекс Кетле = масса(кг)/рост (м²). Индекс Кетле ≥30 расценивался как ожирение.

Уровень общего холестерина (ХС) определялся ферментативным методом на автоанализаторе Abbott Architect c8000 с использованием диагностических наборов фирмы "Abbott Diagnostic" (США). ГХС диагностировали при уровне общего ХС ≥5,0 ммоль/л.

Потребление алкоголя за последний год оценивалось по анкетным данным частоты, объема и типа потребляемых алкогольных напитков. Усредненный объем потребления переводился в граммы чистого этанола суммарно по всем типам алкогольных напитков [17]. По литературным данным наиболее доказательными предиктивными свойствами в отношении здоровья характеризуются высокие частота и объемы потребления алкоголя, поэтому в качестве исхода рассматривалось злоупотребление алкоголем: в среднем ≥25 г/сут. чистого этанола для мужчин и ≥12 г/сут. для женщин.

Сахарный диабет (СД) классифицировался при наличии хотя бы одного из трех критериев: СД 1 или 2 типа в анамнезе, гипергликемия натощак (уровень глюкозы ≥7,0 ммоль/л), прием лекарственных препаратов для снижения концентрации глюкозы в крови.

Курение и наличие ИБС, инфаркта миокарда, инсульта, онкологического заболевания оценивалось по результатам анкетирования. Курящими признавались лица, выкуривающие не <1 сигареты в день. Наличие заболеваний оценивалось со слов респондента.

Методы оценки индивидуальных ковариат. Ассоциации инфраструктуры проживания корректировались на ряд индивидуальных ковариат: пол, возраст, место проживания (город/село), уровень дохода, семейное положение (есть семья/нет семьи), образование (высшее образование/нет высшего образования), вид профессиональной деятельности, сезон года (теплый/холодный), курение, злоупотребление алкоголем, потребление овощей, потребление соли, уровень ФА. Уровень дохода оценивался косвенно — по трем вопросам, характеризующим долю дохода, тратящуюся на еду, мнение респондентов о финансовых возможностях семьи и об обеспеченности по сравнению с другими семьями.

В зависимости от особенностей трудовой деятельности респондентов группировали на "белых воротничков" (работники преимущественно умственного труда), "синих воротничков" (работники преимущественно физического и операторского труда) и "неработающих". Профессиональные категории фиксировались при опросе на основании стандарта ISCO-08 Международной организации труда.

В зависимости от даты обследования респондента проведена группировка на обследованных в теплый (с 1 мая по 31 октября) и холодный (с 1 ноября по 30 апреля) периоды года.

Потребление фруктов/овощей и соли рассчитывалось по результатам анкетирования с помощью частотного вопросника полуколичественной оценки характера питания, валидированного для российской популяции [18]. По содержанию фруктов и овощей в рационе питания респонденты категорировались на потребляющих/не потребляющих ≥400 г/сут. [19]. По потреблению продуктов с высоким содержанием соли и привычки респондентов досаливать готовую пищу участники исследования группировались на потребляющих/не потребляющих >5 г/сут. соли [19].

Общий уровень ФА оценивался по анкете GPAQ (Global Physical Activity Questionnaire) с расчетом метаболических единиц и категорированием на квартили [20].

Методы статистического анализа. По исследуемым исходам имеются пропущенные данные, в связи с чем по каждому исходу объемы аналитических выборок незначительно различаются. В ходе статистического анализа использовались наборы предикторов и исходов с полными данными. Оценка ассоциаций исходов с инфраструктурой района проживания выполнялась с помощью логистической регрессии. Результаты корректировались на все индивидуальные ковариаты. Значения по всем шкалам A, B, C, D, E, F, G и H вводились в регрессионную модель одновременно. Если выявлялась статистически значимая ассоциация шкалы инфраструктуры с исходом, то дополнительно проводился анализ ассоциаций исходов со всеми вопросами, входящими в данную шкалу. В этом случае все вопросы из данной шкалы вводились в регрессионную модель одновременно, при этом остальные шкалы и индивидуальные ковариаты оставались в регрессионной модели без изменений. Ассоциации представлены отношением шансов (OR — odds ratio) и 95% доверительным интервалом (ДИ). Статистический анализ выполнялся в программе SPSS версии 22 (IBM Corp., США).

Результаты

Структура изучаемой выборки по полу и возрасту примерно равномерная: доля мужчин составляет 47,0%, лиц обоего пола 35-44 лет — 25,0%, 45-54 лет — 25,3%, 55-64 лет — 26,1%, 65-74 лет — 23,6%. Удельный вес городских жителей достигает 78,5%, семейных — 69,2%, с высшим образованием — 47,0%. Низкий уровень дохода характерен для 26,8% выборки, средний — для 55,8%, высокий — для 17,4%. По профессиональной принадлежности 45,5% относятся к "белым воротничкам", а 19,6% — к "синим воротничкам". В теплый период года обследовано 52,0%. Потребляют достаточное количество овощей и фруктов 36,4%, умерено потребляют соль — 66,0%, достаточная ФА (>600 метаболических единиц по классификации Всемирной организации здравоохранения) — 72,6%. Частота изучаемых исходов следующая: АГ — 54,1%, ожирение — 34,6%, ГХС — 59,3%, злоупотребление алкоголем — 3,3%, курение — 17,0%, СД — 16,2%, ИБС — 9,9%, инфаркт миокарда — 3,3%, инсульт — 2,6%, онкология — 3,3%.

В таблицах 1 и 2 представлены ассоциации шкал анкеты NEWS с ССЗ и их ФР. Увеличение плотности населения в районе проживания (шкала А) прямо ассоциируется с вероятностью злоупотребления алкоголем и онкологического заболевания, но обратно ассоциируется с вероятностью ожирения.

Снижение усредненного расстояния от объектов инфраструктуры до места проживания (шкала В) ассоциируется со снижением вероятности инфаркта миокарда. Из конкретных объектов инфраструктуры наиболее выраженные обратные ассоциации с инфарктом миокарда характерны для расстояния до тренажерного зала (OR=0,86, 95% ДИ: 0,75-1,00), небольшого продуктового магазина (OR=0,85, 95% ДИ: 0,72-1,00) и остановки общественного транспорта (OR=0,89, 95% ДИ: 0,78-1,02).

Увеличение доступности объектов инфраструктуры (шкала С) повышает вероятность злоупотребления алкоголем и курения, но снижает вероятность СД. Из конкретных вопросов шкалы С наиболее выраженное влияние на увеличение вероятности злоупотреблением алкоголем оказывают трудности с парковкой в близлежащих магазинах и торговых центрах (OR=1,22, 95% ДИ: 1,13-1,32), холмистая местность (OR=1,12, 95% ДИ: 1,01-1,25) и увеличение "шаговой" доступности магазинов (OR=1,02, 95% ДИ: 0,98-1,22). Для вероятности курения наиболее важным является увеличение "шаговой" доступности остановки (OR=1,10, 95% ДИ: 1,04-1,16), наличие в районе препятствий для передвижения, например, железнодорожных путей или автострад (OR=1,08, 95% ДИ: 1,02-1,13), а также холмистая местность (OR=1,05, 95% ДИ: 1,00-1,11). Для снижения вероятности СД наиболее важным является общая доступность, т.е. общий балл по шкале С. Из конкретных вопросов шкалы С можно отметить лишь статистически незначимые обратные ассоциации СД с увеличением "шаговой" доступности объектов инфраструктуры (OR=0,96, 95% ДИ: 0,92-1,01) и наличие в районе серьезных препятствий для передвижения (OR=0,96, 95% ДИ: 0,92-1,01).

Увеличение проходимости района проживания (шкала D) ассоциируется со снижением вероятности ГХС. При этом, все 3 вопроса шкалы обратно ассоциируются (близко к статистической значимости, 0,05<р<0,10) с вероятностью ГХС: малое количество тупиковых улиц, небольшое расстояние между перекрестками и широкий выбор альтернативных маршрутов передвижения.

Качество пешеходной инфраструктуры (шкала Е) не показало статистически значимых ассоциаций с ССЗ и их ФР.

Увеличение эстетики района проживания (шкала F) ассоциируется со снижением вероятности злоупотребления алкоголем. Из конкретных вопросов шкалы наиболее важные ассоциации демонстрируют наличие в районе красивых зданий (OR=0,87, 95% ДИ: 0,79-0,96) и большого количества природных достопримечательностей (OR=0,91, 95% ДИ: 0,82-1,01).

Увеличение безопасности, связанной с автомобильным движением (шкала G), ассоциируется со снижением вероятности АГ, ожирения и СД. Из конкретных вопросов шкалы, большое количество пешеходных переходов и светофоров в районе проживания важно для всех трех исходов: АГ (OR=0,95, 95% ДИ: 0,91-0,98), ожирение (OR=0,97, 95% ДИ: 0,93-1,00), СД (OR=0,96, 95% ДИ: 0,92-1,01). Для вероятности АГ также важна низкая регламентированная скорость движения автомобилей (OR=0,97, 95% ДИ: 0,94-1,01), для вероятности ожирения — отсутствие превышения скоростного режима (OR=0,96, 95% ДИ: 0,93-0,99), для вероятности СД — небольшое количество автомобилей (OR=0,95, 95% ДИ: 0,91-0,99) и хорошая освещенность улиц ночью (OR=0,95, 95% ДИ: 0,91-0,99).

Увеличение безопасности, связанной с уровнем преступности (шкала Н), прямо ассоциируется с вероятностью АГ. При этом наиболее важным аспектом является увеличение безопасности прогулок в дневное время (OR=1,06, 95% ДИ: 1,01-1,13).

Обсуждение

Проведенный анализ выявил разнонаправленные ассоциации параметров инфраструктуры района проживания и состояния индивидуального здоровья. Тем не менее большинство этих ассоциаций логично встраиваются в систему взаимоотношений "среда обитания — человек", несмотря на кажущуюся нелогичность отдельных связей. Так, в отношении ожирения необходимо отметить, что в большинстве зарубежных исследований увеличение плотности населения ассоциируется с повышением вероятности ожирения [21], что противоречит нашим данным. Как правило, в зарубежных исследованиях это объясняют снижением ФА населения в чрезмерно плотно застроенных районах. В то же время, ряд исследователей отмечали нелинейность связи плотности населения с ФА и ожирением [22][23]. Китайские исследователи показали, что плотность населения имела N-образную связь с абдоминальным ожирением: прямая ассоциация при плотности населения <12 тыс. и >50 тыс. чел./км² и обратная — от 12 до 50 тыс. чел./км². Российские населенные пункты в подавляющем большинстве имеют низкую или среднюю плотность населения в сравнении с западноевропейскими и китайскими городами. Возможно, что увеличение плотности населения в этом (российском) диапазоне низко- и среднеплотной застройкой потенцирует ФА населения и снижает вероятность ожирения, чем и объясняется противоречие результатов нашего исследования с аналогичными зарубежными. Подтверждением этому служит ранее проведенный анализ, показавший увеличение транспортной ФА при росте плотности населения района [11].

Большинство полученных результатов соответствуют аналогичным зарубежным и российским исследованиям: высокая плотность населения потенцирует загрязнение воздуха, с чем связывают увеличение вероятности развития онкологических заболеваний [18], высокая проходимость района проживания и доступность объектов инфраструктуры обусловливают снижение кардиометаболического риска (в нашем исследовании — инфаркта миокарда, СД, ГХС) [12][16][21][24]. Позитивное влияние безопасности, связанной с автомобильным движением, на вероятность АГ, ожирения и СД также подтверждается многочисленными зарубежными [21] и российскими данными [12][16][24]. Необходимо добавить, что углубленный анализ вопросов, составляющих данную шкалу (шкала G), показал важность не только количества автомобилей на дорогах и скоростного режима, но и, в первую очередь, наличия инфраструктуры пешеходных переходов и светофоров.

Особо следует остановиться на ассоциациях, полученных по вероятности курения и злоупотребления алкоголем. Предыдущие исследования показали снижение вероятности курения и употребления алкоголя в районах с благоприятными параметрами инфраструктуры проживания, в первую очередь, с точки зрения правопорядка и эстетических аспектов [25][26], что подтверждается и нашими данными в отношении алкоголя. В то же время, улучшение доступности объектов инфраструктуры (шкала С) увеличивает вероятность курения и злоупотребления алкоголя, что, по-видимому, связанно с повышением доступности приобретения, соответственно, табачных изделий и алкогольных напитков. Российские исследования свидетельствуют о нарушениях регламентированной доступности табачной и алкогольной продукции [27][28], поэтому вероятность данных вредных привычек может ассоциироваться не только и не столько с количеством точек продажи и расстоянием до них, сколько со степенью удобства доступа к этим точкам.

Увеличение плотности населения в районе проживания разнопланово влияет на вредные привычки: вероятность злоупотребления алкоголем возрастает, в то время как вероятность курения снижается. В целом, увеличение плотности населения ведет к увеличению физической доступности точек продаж, поэтому закономерна прямая связь со злоупотреблением алкоголя. Обратная ассоциация с вероятностью курения может быть связана с тем, что в отличие от алкоголя употребление табачных изделий происходит зачастую не только дома, но и вне его, на улице. Предположительно, увеличение плотности населения может сопровождаться снижением количества доступных мест для курения на улице в связи с законодательными ограничениями курения в общественных местах, что в итоге снижает вероятность курения вообще.

Нелогичным выглядит увеличение вероятности АГ с повышением безопасности, связанной с преступностью. Большое количество зарубежных исследований, напротив, отмечают позитивное влияние безопасности района проживания на показатели состояния здоровья жителей [10][21]. В то же время, ряд исследований отмечают отсутствие связи [29], либо, напротив, нелогичное ухудшение показателей состояния здоровья при увеличении безопасности района проживания [30]. Возможно, что субъективная безопасность в большей степени влияет на здоровье групп населения, проявляющих повышенную тревогу в отношении преступности [29]. Кроме того, отмечается, что, возможно, те жители, кто имеет лучшее физическое здоровье и активно ходят, просто могут лучше знать ситуацию с безопасностью в районе проживания [22]. В настоящем исследовании эта гипотеза косвенно подтверждается тем, что из трех вопросов по безопасности района проживания с повышением вероятности АГ статистически значимо ассоциируется безопасность прогулок в районе в дневное время, но не уровень преступности в районе в целом.

В качестве ограничения проведенного анализа необходимо отметить одномоментный дизайн исследования, в связи с чем полученные результаты следует рассматривать не как причинно-следственные, а как ассоциативные.

Заключение

Таким образом, проведенное исследование свидетельствует об ассоциациях ССЗ и их ФР с инфраструктурой района проживания российского населения. Наибольшее количество статистически значимых связей демонстрируют плотность населения, доступность инфраструктуры и безопасность района, связанная с автомобильным движением. Ряд ассоциаций (особенно по поведенческим ФР) свидетельствует о сложных взаимосвязях, но, в целом, полученные результаты совпадают с данными аналогичных зарубежных исследований. Результаты проведенного исследования подтверждают необходимость учета среды обитания, в данном случае инфраструктуры района проживания, при оценке сердечно-сосудистого риска, реализации профилактических стратегий и градостроительных решений.

Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.