Болезни системы кровообращения (БСК) представляют собой многофакторную патологию, причины развития, прогрессирования и неблагоприятных исходов которой широко изучались и продолжают изучаться. Продолжается активный поиск новых факторов сердечно-сосудистого риска (ССР) различной этиологии, от биологических до экологических и политических. Одним из важнейших факторов формирования состояния здоровья человека признается физическая и социальная среда его обитания или “общественное производство болезней”, в широком смысле этого понятия [1][2]. Несколько фундаментальных работ и систематических обзоров признанных международных эпидемиологов подтверждают актуальность изучения вклада среды обитания человека в развитие, прогрессирование и исходы БСК [3][4]. Теоретическая концепция влияния среды обитания базируется на том, что фундаментальные факторы жизнедеятельности (социальное и экономическое неравенство) влияют на промежуточные факторы, которые, в свою очередь, влияют на психоэмоциональные, поведенческие факторы, являющиеся прямыми (курение), либо опосредованными (физическая активность или питание) факторами ССР [5]. К промежуточным факторам относят как раз большинство популяционных характеристик проживания человека, например, общественные инвестиции и муниципальная поддержка, потенциал и компетентность органов правопорядка, физическая среда, в т.ч. искусственная городская, и т.д.

Чаще всего среда обитания рассматривается как опосредованный фактор риска, обуславливающий вероятность влияния других, прямых и непрямых, так называемых общепризнанных, факторов ССР [6]. Однако ряд эпидемиологических исследований свидетельствуют о влиянии характеристик проживания на БСК и их исходы даже при корректировке на другие, общепризнанные факторы ССР. Так, показано влияние депривации (социального неравенства) районов проживания на индивидуальный риск развития ишемической болезни сердца (ИБС) [7-10] и инсульта [7][11]. Различия в социальных и экономических характеристиках крупных регионов влияли на индивидуальный риск острого инфаркта миокарда (ИМ) [12].

Все эти эпидемиологические исследования рассматривали популяционные выборки как многоуровневые, с применением соответствующих эпидемиологических и статистических подходов к планированию и анализу данных [13]. В подобных многоуровневых исследованиях предикторы представляют собой территориальные характеристики проживания, а отклик — индивидуальные показатели. Это позволяет избежать распространенной ошибки, когда результаты индивидуальной оценки переносят на групповой уровень или, наоборот, когда групповые ассоциации переносят на индивидуальный уровень [14]. За рубежом данное эпидемиологическое направление активно развивается, в то время как в России таких исследований практически нет, что связано, в т.ч. с необходимостью проведения крупных многоцентровых эпидемиологических исследований, позволяющих получить индивидуальные данные по многим регионам. Одним из таких редких для России проектов стало многоцентровое исследование ЭССЕ-РФ-1 (Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний и их факторов риска в регионах Российской Федерации) в 13 российских регионах [15]. Анализ результатов этого исследования ранее продемонстрировал различия распространенности факторов ССР в регионах-участниках исследования [16][17]. Однако в этих исследованиях не учитывались региональные характеристики проживания населения, что не позволило оценить, какие именно особенности жизнедеятельности являются предикторами региональных различий ССР. Целью настоящего исследования явилась оценка ассоциаций характеристик регионов проживания с развитием сердечно-сосудистых исходов по результатам проспективного этапа исследования ЭССЕ-РФ-1.

Характеристика выборки. Для анализа использовались данные проспективного этапа эпидемиологического исследования ЭССЕ-РФ-1, проводившегося в 2012- 2013гг. Общее количество обследованных на этапе первичного обследования составило 21923 человека 25-64 лет. Более подробная информация о формировании выборки и протоколе исследования ЭССЕ-РФ-1 представлена ранее [15]. Кратко: исследование проводилось в 13 регионах РФ. При формировании выборки применялся метод Киша, предусматривающий систематический многоступенчатый случайный отбор по территориальному принципу на базе лечебно-профилактических учреждений. Исследование одобрено Этическими комитетами трех федеральных центров: Государственный научно-исследовательский центр профилактической медицины; Российский кардиологический научно-производственный комплекс; Федеральный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова. Исследование выполнено в соответствии со стандартами надлежащей клинической практики (Good Clinical Practice) и принципами Хельсинкской Декларации. До включения в исследование у всех участников было получено письменное информированное согласие. Отклик на обследование составил ~80% с некоторыми вариациями по регионам исследования.

В двух регионах (Волгоградская область и республика Северная Осетия — Алания) проспективный этап ЭССЕ-РФ-1 не проводился. Кроме того, из конечной выборки исключили г. Санкт-Петербург, как существенно отличающийся по своим региональным характеристикам от других регионов-участников исследования. Город Санкт-Петербург классифицируется в РФ как отдельная административно-территориальная единица, в то время как другие регионы представляют собой значительные территории, включающие как города, так и сельскую местность.

Из выборки оставшихся 10 регионов были удалены участники исследования, у которых отсутствуют данные проспективного наблюдения (n=311), либо участники исследования с отсутствием конечных точек в совокупности со сроком проспективного наблюдения <1095 дней, т.е. <3 лет (n=197). Итоговая база данных составила 16210 человек. По ряду ковариат пропущены данные: семейное положение — 100 человек (0,6% выборки), уровень образования — 12 (0,07%), доход — 216 (1,3%), гипертония — 418 (2,6%), ожирение — 153 (0,9%), сахарный диабет — 356 (2,2%), модели питания — по 1381 (по 8,5%), потребление алкоголя — 1231 (7,6%), статус курения — 8 (0,05%). Для этих показателей проведено восстановление пропущенных данных с помощью алгоритма “k-ближайшего соседа”. Импутацию данных проводили по входным параметрам: регион, место проживания (город/село), пол, возраст. Общая характеристика выборки представлена в таблице 1.

Индивидуальные переменные исходов (отклик). Анализировались следующие конечные точки (КТ): смерть от заболевания класса БСК, развитие ИМ, развитие инсульта, комбинированная КТ (смерть от заболевания класса БСК + развитие ИМ + развитие инсульта). Поскольку в  исследовании использовались не времена дожития (см. раздел “Методы статистического анализа”), а  бинарный показатель наличия/отсутствия КТ, анализ по каждой из КТ проводился за 3-летний (1095 дней) и  5-летний (1825 дней) периоды. При этом для каждой КТ за каждый временной период сформированы свои конкретные выборки.

Например, для 3-летнего анализа смертей от БСК, в  выборку вошли 16147 участников исследования, не умершие в  период 1095 дней проспективного наблюдения + 63 человека, умершие за данный период. Другой пример, для 5-летнего анализа смертей от БСК, из выборки удалены участники исследования, проспективное наблюдение за которыми составило <1825 дней и  которые не умерли (n=2054). Итоговую выборку составили 14060 участников исследования, не умершие в  период 1825 дней проспективного наблюдения + 96 человека, умершие за данный период.

Объемы выборок для каждой КТ, а также количество исходов, представлены в таблице 2.

Индивидуальные переменные ковариат. Исходя из литературных данных и  предыдущего анализа выборки ЭССЕ-РФ, исследуемые ассоциации корректировались на широкий круг возможных модификаторов эффекта, включая биологические признаки, социальные индивидуальные характеристики, показатели образа жизни и состояния здоровья: пол, возраст, место проживания (город или село), семейное положение (семья есть или нет), уровень образования (высшее или не высшее), ИМ, инсульт в анамнезе, статус курения (не курил, бросил, курит).

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 каждом вопросе было 5 вариантов ответа, которые ранжированы в  баллы от 1 (наиболее “бедный” ответ) до 5 (наиболее “богатый” ответ). По сумме баллов рассчитаны терцили, в соответствии со значениями которых уровень дохода группирован на 3 категории: “Низкий” — от 3,0 до 7,2 баллов, “Средний” — от 8,0 до 10,3 баллов, “Высокий” — от 11,0 до 15,0 баллов.

Под гипертонией подразумевалось систолическое артериальное давление ≥140  мм рт.ст., и/или диастолическое артериальное давление ≥90 мм рт.ст., и/или прием участником исследования антигипертензивных препаратов в течение последних 2 нед.

Наличие ожирения определялось по индексу массы тела  — значения ≥30,0  кг/м2 классифицировались как ожирение.

Сахарный диабет классифицировался при наличии хотя бы одного из трех критериев: сахарный диабет 1 или 2 типа в анамнезе, гипергликемия натощак (уровень глюкозы ≥6,1  ммоль/л), прием лекарственных препаратов для снижения глюкозы.

Потребление алкоголя рассчитывалось в  среднесуточных значениях в  граммах этанола по анкетным данным частоты, объема и  типа потребляемых алкогольных напитков [18]. Выделялась группа лиц, не употребляющих алкоголь. Среди употребляющих алкоголь рассчитывались значения 25-ого и 75-ого процентилей, в соответствии с  которыми проведена группировка на употребляющих алкоголь мало (<0,62 г этанола в день), средне (0,62-5,75 г), много (>5,75 г).

Оценка питания проводилась по эмпирическим моделям, позволяющим интегрально анализировать рацион питания респондентов по фактической частоте потребления групп продуктов питания. Подробное описание выделения и  анализ российских моделей питания (МП) представлено ранее [19][20]. Всего выделялись 4 МП: “Разумная” (молочные продукты, сладости и  кондитерские изделия, фрукты и овощи, крупы и макароны), “Солевая” (колбасы, сосиски, субпродукты, соления и  маринованные продукты), “Мясная” (красное мясо, рыба и  морепродукты, мясо птицы), “Смешанная” (бобовые, соления и  маринованные продукты, рыба и  морепродукты). По количественному значению индивидуальной приверженности к каждой из четырех МП выборка группировалась на 4 квартиля, при этом, более высокий квартиль характеризует увеличение приверженности к  МП.

Характеристики региональных индексов (РИ). Методика получения и подробное описание РИ представлены ранее [21]. Кратко: для расчета РИ с официального сайта Федеральной службы государственной статистики России взяты 64 показателя, характеризующие исследуемые регионы РФ с разных аспектов. С помощью метода главных компонент выделено 5 интегральных РИ. Увеличение РИ “Социально-географический” характеризуется увеличением продаж алкоголя в  северных, более холодных регионах России, сопровождающееся ростом преступности и ухудшением некоторых социальных условий проживания (качество жилья, условия обучения детей). Высокие значения РИ “Демографический” означают проживание в  демографически депрессивных регионах с  отрицательным коэффициентом естественного прироста, а также наличие высокой доли лиц старшего возраста в  общей структуре населения. РИ “Промышленный” свидетельствует о  проживании в  регионах с  высоким уровнем разработок добычи полезных ископаемых, производства электроэнергии, неблагоприятными условиями труда для значительной части работников, высокими уровнями промышленных выбросов в атмосферный воздух от стационарных источников. РИ “Смешанный” отражает географическое местоположение региона (восточная долгота), наряду с развитостью рыболовных и рыбоводных хозяйств, высокими объемами платных услуг в регионе, большим количеством личных автомобилей, а также увеличение доли женщин в общей структуре населения. Наконец, увеличение РИ “Экономический” отражает рост объемов розничной торговли, среднедушевых доходов населения и потребления домохозяйств в регионе, наряду с увеличением объемов обрабатывающих производств (фабрики, заводы) и увеличением неравенства в распределении доходов (индекс Джини).

Методы статистического анализа. При описании выборки количественные показатели представлены в виде среднего значения (M) и стандартного отклонения (SD), качественные показатели — в виде частот. Исследование проспективное, с наличием времени развития/неразвития КТ (времен дожития), для которого наиболее оптимальным методом статистического анализа ассоциаций является модель пропорциональных рисков (регрессия Кокса). Однако цель исследования предполагает рассмотрение полученных данных как двухуровневой выборки с индивидуальными и региональными характеристиками, что требует применения соответствующих методов статистического анализа. В связи с этим, использовались обобщенные оценочные уравнения — GEE (generalized estimating equation), с устойчивыми стандартными ошибками для определения ассоциаций между РИ и индивидуальным наличием отсутствием КТ, с учетом вложенной структуры данных (индивиды в регионах). Иными словами, в качестве исходов рассматривались не времена дожития, а бинарный показатель: 0 — отсутствие, 1 — наличие КТ. На первом этапе строилась “нулевая” модель, включавшая в себя все возможные модификаторы эффекта. По результатам “нулевой” модели формировалась итоговая регрессионная модель, в которую отбирались статистически значимые модификаторы эффекта и добавлялись все пять РИ. Ассоциации представлены в виде отношения шансов (ОШ) и 95% доверительного интервала (ДИ). В таблице 3 представлены индивидуальные переменные, включенные в итоговые модели в качестве модификаторов эффекта по результатам “нулевых” моделей. Статистика Хи-квадрата Вальда использовалась для оценки условного вклада РИ в развитие КТ. Критическим уровнем статистической значимости принимался 0,05. Описательная статистика и GEE выполнены в SPSS версия 22 (IBM Corp. США).

Ассоциации КТ с РИ, с учетом модификаторов эффекта, представлены в таблице 4. Смерть от БСК в течение 3 лет ассоциируется только с РИ “Смешанный” (ОШ 1,12 при 95% ДИ: 1,05-1,20). В 5-летнем периоде к прямой ассоциации с РИ “Смешанный” (ОШ 1,12 при 95% ДИ: 1,02-1,22) добавляется обратная ассоциация с РИ “Промышленный” (ОШ 0,74 при 95% ДИ: 0,59-0,95).

По ИМ наблюдаются статистически значимые прямые ассоциации в 3-летней моделях РИ “Социально-географический” (ОШ 1,82 при 95% ДИ: 1,36-2,42), РИ “Промышленный” (ОШ 1,82 при 95% ДИ: 1,56-0,95), РИ “Смешанный” (ОШ 2,03 при 95% ДИ: 1,89-2,18). В 5-летних моделях сила ассоциаций несколько снижается, однако остается статистически значимой: соответственно, ОШ=1,53 при 95% ДИ: 1,26-1,87, ОШ=1,52 при 95% ДИ: 1,26-1,84, ОШ=1,77 при 95% ДИ: 1,56-2,00. Кроме того, вероятность ИМ в течение 5-летнего периода прямо ассоциируется с РИ “Экономический”, ОШ составляет 1,37 при 95% ДИ: 1,16-1,62.

Вероятность развития инсульта в течение 3-летнего периода прямо ассоциируется с РИ “Социально-географический” (ОШ 1,26 при 95% ДИ: 1,09-1,46), РИ “Демографический” (ОШ 1,20 при 95% ДИ: 1,01-1,42), РИ “Промышленный” (ОШ 1,35 при 95% ДИ: 1,19-1,54), РИ “Смешанный” (ОШ 1,48 при 95% ДИ: 1,43-1,54). К 5-ти годам проспективного наблюдения статистически значимой остается ассоциация инсульта только с РИ “Смешанный” (ОШ 1,32 при 95% ДИ: 1,19-1,46).

Схожие с моделями по инсульту результаты получены по комбинированной КТ. В течение 3-летнего периода комбинированная КТ прямо ассоциируется с РИ “Социально-географический” (ОШ 1,34 при 95% ДИ: 1,18-1,53), РИ “Демографический” (ОШ 1,17 при 95% ДИ: 1,01-1,35), РИ “Промышленный” (ОШ 1,39 при 95% ДИ: 1,28-1,52), РИ “Смешанный” (ОШ 1,58 при 95% ДИ: 1,52-1,63). К 5-ти годам проспективного наблюдения статистически значимой остается ассоциация только с РИ “Смешанный” (ОШ 1,46 при 95% ДИ: 1,33- 1,61).

Анализ статистики Вальда свидетельствует о высокой значимости РИ в развитии КТ по сравнению с индивидуальными предикторами (рисунок 1). Так, РИ “Смешанный” характеризуется наивысшим среди всех предикторов средним значением Хи-квадрата Вальда (178,9) по всем КТ. По РИ “Промышленный” средний Хи-квадрат Вальда составил 18,1, что по значимости примерно на уровне таких значимых предикторов для сердечнососудистых исходов, как “пол” (19,4) или “доход” (14,1). Еще ниже по уровню значимости РИ “Социально-географический” (9,0), примерно на уровне таких факторов, как приверженность к “Солевой” МП (10,6) или “уровень образования” (6,3). Средняя значимость РИ “Экономический” и РИ “Демографический” низкая и составляет соответственно 3,4 и 3,2. Необходимо отметить, что в 3-летнем наблюдении среднее значение Хи-квадрата Вальда по РИ существенно выше, чем в 5 летнем. Так, средние значения Хи-квадрата Вальда РИ “Социальногеографический” составляют 11,5 в 3-летней модели и 5,2 в 5-летней модели, РИ “Промышленный” — 34,7 и 7,4, РИ “Смешанный” — 372,8 и 41,5. По РИ “Демографический” и РИ “Экономический” существенных различий по времени наблюдения нет.

Полученные результаты характеризуют устойчивые ассоциации особенностей проживания населения с ССР. Необходимо отметить, что во всех обнаруженных в доступной литературе исследованиях по данной тематике анализируется влияние только социальных и экономических территориальных характеристик, к которым ближе всего РИ “Социально-географический” и РИ “Экономический”. В настоящем исследовании ухудшение социальных условий проживания, рост преступности и продаж алкоголя, характерные для более северных регионов России, ассоциируются с увеличением вероятности развития нефатальных сердечно-сосудистых событий — ИМ (3-летнее и 5 летнее наблюдения), инсульт (3-летнее наблюдение). В то же время, вероятность смерти от БСК не связана с РИ “Социально-географический”. Общий ССР по комбинированной КТ прямо ассоциируется с РИ “Социально географический”. По РИ “Экономический” наблюдается лишь одна статистически значимая связь — увеличение вероятности развития ИМ в 5-летний период.

Выявленные ассоциации согласуются с результатами других аналогичных исследований. Так, исследования территориальных характеристик науровне американских штатов показали увеличение риска ИМ и рискованного поведения при ИБС при росте неравенства распределения доходов по индексу Джини [12]. Аналогичные результаты по ИБС показало американское исследование работников компании Alcoa [22]. В ряде исследований продемонстрировано влияние социально-экономической депривации на уровне районов проживания на вероятность развития ИБС и инсульта [7-11]. Неблагоприятное влияние социально-экономических условий проживания связывают, в основном, с негативными тенденциями в отношении к своему здоровью среди населения. Так, в шведском исследовании ухудшение социально экономических характеристик района проживания обуславливало низкий уровень приема статинов у пациентов с ИМ [23]. Снижение среднего дохода домохозяйств на уровне округа ассоциировалось со снижением контроля артериального давления и ухудшением прогноза сердечно-сосудистых событий в исследовании ALLHAT (Antihypertensive and Lipid-Lowering treatment to prevent Heart Attack Trial) [24]. Сингапурское исследование показало ухудшение осведомленности, лечения и контроля гипертонии при одинаковой распространенности заболевания среди населения социально более неблагоприятных районов [25]. Следует отметить, что результаты настоящего исследования свидетельствуют о преобладающем влиянии на ССР именно социальных особенностей проживания россиян, а не экономических.

Ассоциации по РИ “Промышленный” схожи с таковыми по РИ “Социально-географический”. Так, проживание в промышленно развитых регионах ассоциируется с увеличением вероятности развития нефатальных сердечно-сосудистых событий — ИМ (3-летнее и 5-летнее наблюдения), инсульт (3-летнее наблюдение) и общего ССР по комбинированной КТ. Такое устойчивое негативное влияние промышленной развитости региона, возможно, связано с усилением экспонирования населения экологическими факторами риска [26-28]. Кроме того, возможно, что увеличение удельного веса рабочих специальностей в профессиональной структуре региона может иметь значение в формирования неблагоприятной среды в плане повышения распространенности традиционных факторов ССР, в первую очередь, поведенческих [21][29][30]. В то же время, рост промышленной развитости региона сопровождается снижением вероятности смерти от БСК. Такое позитивное влияние промышленной развитости региона на фатальные сердечно-сосудистые исходы может быть связано с повышенным вниманием крупных государственных и частных промышленных корпораций к здоровью работников, что в целом может распространяется и на все население. В любом случае, выявленное разностороннее влияние промышленной развитости региона на фатальные и нефатальные сердечно-сосудистые исходы требует дополнительного анализа.

Наиболее сильные ассоциации с ССР выявлены с РИ “Смешанный”, который, к сожалению, наиболее сложен в интерпретации. По всем исследуемым фатальным и нефатальным исходам наблюдается прямая связь с РИ “Смешанный”. Для полноценного понимания полученных в исследовании зависимостей по данному РИ, необходимо проведение дополнительного анализа. Проживание в демографически депрессивных регионах ассоциируется с увеличением вероятности развития инсульта и общего ССР в течение 3-летнего периода наблюдения. Влияние РИ “Демографический”, наряду с РИ “Экономический”, наименее выраженное среди всех территориальных характеристик. Возможно, что выявленное слабое влияние РИ “Демографический” косвенно опосредовано другими территориальными характеристиками. Ведь, как правило, демографическая депрессивность региона складывается из совокупности других причин: упадок промышленного производства, экономических и социальных условий. Иными словами, демографическая депрессивность региона, по сути, представляет собой производную от других территориальных особенностей проживания. По полученным результатам можно предположить, что влияние первичных причин проявляется отчетливее, чем влияние суммарного последствия.

Важно отметить, что наиболее сильные ассоциации условий проживания с сердечно-сосудистыми исходами наблюдаются в более короткий проспективный период наблюдения. В целом, проспективные исследования, как правило, свидетельствуют об обратной зависимости, т.е., чем дольше период наблюдения, тем отчетливее проявляются связи между предикторами и исходами здоровья. В данном случае, снижение силы связи, возможно, свидетельствует об ослаблении со временем эффекта влияния условий проживания, в первую очередь изза изменения самих региональных условий. Регион проживания остается тем же, однако динамичное изменение условий жизни в нем может изменить и вероятностные тенденции в индивидуальном состоянии здоровья, в результате чего с увеличением периода наблюдения появляется много “статистического шума”.

Следует остановиться на достоинствах и недостатках проведенного исследования. Настоящий проспективный анализ влияния региональных характеристик проживания на сердечно-сосудистые исходы является первым в России и одним из немногих аналогичных исследований, проведенных в мире. С точки зрения российской науки, представленные данные являются первой попыткой понять, почему российские регионы столь сильно различаются по уровню ССР. Несомненным достоинством исследования является качество его проведения, включавшее в себя корректные постановку задач и сбор эпидемиологических данных (включая проспективный этап), значительный объем общей выборки и количества региональных выборок, применение адекватных методов статистического анализа, включая многомерные и многоуровневые методы. Из недостатков исследования следует отметить трудности интерпретации ряда полученных результатов. В первую очередь, это касается РИ “Смешанный”, который показал наиболее устойчивые, но пока что не поддающиеся интерпретации ассоциации. Надеемся, что дальнейшие исследования позволят устранить это непонимание.

Таким образом, результаты проведенного исследования свидетельствуют о существенном влиянии некоторых региональных условий проживания населения на индивидуальный риск фатальных и нефатальных сердечно-сосудистых исходов. Ряд зависимостей требует более глубокого осмысления и дополнительных исследований. Однако, несомненно, что уже полученные научные результаты дают новую фундаментальную информацию по закономерностям формирования ССР. Подобные многоуровневые исследования, включающие в себя как популяционную, так и индивидуальную составляющую, позволят понять концептуальные основы вклада и механизмов влияния среды обитания на состояние здоровья населения.

Благодарности. Авторы статьи выражают глубокую благодарность участникам исследования ЭССЕ-РФ, внесшим большой вклад в получение данных: Москва: Бойцов С.А., Жернакова Ю.В., Константинов В.В., Мамедов М. Н., Оганов Р. Г., Суворова Е. И., Худяков М. Б., Ощепкова Е. В.; Санкт-Петербург: Баранова Е. И., Конради А. О.; Владивосток: Кулакова Н.В., Невзорова В.А., Шестакова Н. В., Мокшина М. В., Родионова Л. В.; Владикавказ: Толпаров Г.В.; Вологда: Ильин В.А., Шабунова А. А., Калашников К. Н., Калачикова О.Н., Попов А.В.; Волгоград: Недогода С.В., Чумачек Е.В., Ледяева А.А.; Воронеж: Фурменко Г.И., Черных Т.М., Овсянникова В.В., Бондарцов Л.В.; Иваново: Белова О. А., Романчук С. В., Назарова О.А., Шутемова О.А.; Кемерово: Барбараш О.Л., Артамонова Г.В., Индукаева Е.В., Мулерова Т.А., Скрипченко А. Е., Черкасс Н. В., Табакаев М. В., Данильченко Я.В.; Красноярск: Гринштейн Ю. И., Петрова М.М., Данилова Л.К., Евсюков А.А., Шабалин В.В., Руф Р. Р., Косинова А.А., Филоненко И.В., Байкова О.А.; Оренбург: Либис Р.А., Лопина Е.А., Басырова И.Р.; Самара: Дупляков Д.В., Гудкова С.А., Черепанова Н.А.; Томск: Трубачева И.А., Кавешников В.С., Карпов Р.С., Серебрякова В.Н.; Тюмень: Ефанов А.Ю., Медведева И.В., Сторожок М.А., Шалаев С.В.

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