inovmedИнновационная медицина КубаниInnovative Medicine of Kuban2541-9897Scientific Research Institute – Ochapovsky Regional Clinical Hospital No. 110.35401/2541-9897-2023-26-1-65-71inovmed-634Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИORIGINAL ARTICLESРезультаты использования кластерного анализа для оценки различий между субъектами Российской Федерации по уровню смертности от COVID-19Cluster Analysis Results for Assessment of COVID-19-Related Mortality Differences Between Russian Regionshttps://orcid.org/0000-0002-3281-3909КорхмазовВ. Т.KorkhmazovV. T.

Корхмазов Валерий Тамазович, к. м. н., ассистент кафедры общественного здоровья и здравоохранения, факультет повышения квалификации и профессиональной переподготовки специалистов

353915, Новороссийск, ул. Революции 1905 года, 30

Valery T. Korkhmazov, Cand. Sci. (Med.), Assistant, Department of Public Health and Healthcare, Faculty of Continuing Professional Development and Retraining

ulitsa Revolutsii 1905 goda 30, Novorossiysk, 353915

korxmazov@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4134-3371ПерховВ. И.PerkhovV. I.

Перхов Владимир Иванович, д. м. н., доцент, главный научный сотрудник

Москва

Vladimir I. Perkhov, Dr. Sci. (Med.), Associate Professor, Principal Researcher

Moscow

Кубанский государственный медицинский университетРоссияKuban State Medical UniversityRussian FederationЦентральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохраненияРоссияFederal Research Institute for Health Organization and Informatics of the Ministry of HealthRussian Federation202306032023016571Copyright © Корхмазов В.Т., Перхов В.И., 20232023Корхмазов В.Т., Перхов В.И.Korkhmazov V.T., Perkhov V.I.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.innovmedkub.ru/jour/article/view/634Актуальность

Актуальность: Государственная политика охраны, восстановления и улучшения здоровья населения Российской Федерации (РФ) требует изучения региональных особенностей смертности населения страны, в том числе от причин, связанных с COVID-19.

Цель исследования

Цель исследования: Оценка различий между субъектами РФ, расположенными в пределах одного и того же федерального округа, по уровню смертности от COVID-19.

Материал и методы

Материал и методы: Источником информации о смертности являются записи о случаях смерти из Федеральной государственной информационной системы «Единый государственный реестр регистрации актов текущего состояния» (ФГИС «ЕГР ЗАГС»). Для оценки полученных данных использовались простые (невзвешенные) среднеарифметические величины, удельные веса значений показатели, среднеквадратическое (стандартное) отклонение от средних величин (средняя величина ± стандартное отклонение). Для устранения искажающего влияния возрастного фактора при сопоставлении показателей смертности в разных субъектах РФ возрастная структура населения каждого из субъектов была заменена на среднероссийскую методом косвенной стандартизации коэффициентов смертности. Для целей классификации субъектов РФ по группам, в зависимости от уровня смертности от COVID-19, использован метод кластеризации К-средними.

Результаты

Результаты: В 2021 г. в РФ всего было зарегистрировано 2 446 922 случая смерти, что на 648 615 случаев (на 36,1%) больше, чем в 2019 г. и на 163 645 (на 7,2%) больше, чем в 2020 г. Из общего числа умерших зарегистрировано 424 252 случая смерти (17,3%) с указанием первоначальной причины смерти COVID-19, что почти в 3 раза больше, чем в 2020 г. (144 691 случай смерти от COVID-19). С учетом численности населения соответствующего возраста в среднем по субъектам РФ по всем возрастным группам нестандартизованный коэффициент смертности от COVID-19 в 2021 г. составил 265,30 ± 103,16, а стандартизованный – 279,28 ± 91,07 на 100 000 населения.

При классификации с использованием кластерного анализа наибольшее число регионов оказалось в 3-м кластере, для которого среднее значение коэффициента смертности составило 276,26 ± 15,16 на 100 000 населения. В 1-й кластер со средним значением коэффициента смертности 406,43 ± 29,26 на 100 000 населения вошли 12 регионов, во 2-й кластер – 21 (341,49 ± 18,16 на 100 000 населения), в 4-й кластер – 17 (196,73 ± 25,05 на 100 000 населения), в 5-й кластер – 7 (87,22 ± 12,42 на 100 000 населения). Включенные в 1-й кластер по уровню смертности от новой коронавирусной инфекции расположены на территории 7 федеральных округов, во 2-й кластер – 6 федеральных округов, в 3-й кластер – 8, в 4-й кластер – 6, в 5 кластер – 5 округов.

Выводы

Выводы: Не существует единого объяснения причин различий в показателях смертности от COVID-19 не только между регионами одной и той же страны, но и между странами. Этот процесс усугубляется проблемами, касающимися необходимости отделить естественные аспекты пандемии от социально, психологически и экономически сконструированными, также сильно влияющими на здоровье, как и сам вирус. Необходимо усиление роли государства в управлении здравоохранением, а также реформирование платежных систем, включая отказ от финансового посредничества частных структур при оплате медицинских услуг.

Ограничения

Ограничения: Данные ФГИС «ЕГР ЗАГС» могут отличаться от данных Росстата, которые в 2022 г. стали доступны профессиональным исследователям в более поздние сроки, чем данные ФГИС «ЕГР ЗАГС», состоящие из файлов предварительных свидетельств о смерти.

Background

Background: Russian state policy for health protection, rehabilitation, and health improvement requires studying regional mortality rates, including those related to COVID-19.

Objective

Objective: To assess differences in COVID-19-related mortality between the regions of the same federal district.

Materials and methods

Materials and methods: Mortality data are sourced from death records in the Unified State Register of Civil Status Acts. The data were analyzed using unweighted arithmetic means, specific indicators, and standard deviation (the mean ± standard deviation). To eliminate the distortion by an age factor in mortality rates comparison, we replaced the age structure of the individual region’s population with that of Russia through indirect standardization of mortality rates. We used K-means clustering to group the regions by COVID-19-related mortality rates.

Results

Results: In 2021 Russia had 2,446,922 deaths, i.e. 648,615 (36.1%) and 163,645 (7.2%) cases more compared to 2019 and 2020, respectively. Of the total number, 17.3% of cases (424,252) had COVID-19 as a primary cause of death: nearly three times more than in 2020 (144,691 COVID-19-related deaths). Based on the average sizes of all individual age groups related to the respective region, nonstandardized and standardized COVID-19-related mortality rates were 265.30 ± 103.16 and 279.28 ± 91.07 per 100,000 persons in 2021, respectively. The cluster analysis showed that the largest number of regions (28 regions in 8 federal districts) comprised the third cluster with an average mortality rate of 276.26 ± 15.16 per 100,000 persons. The first cluster with an average mortality rate of 406.43 ± 29.26 per 100,000 persons included 12 regions in 7 federal districts. The second сluster included 21 regions (341.49 ± 18.16 per 100,000 persons) in 6 federal districts, the fourth cluster – 17 regions (196.73 ± 25.05 per 100,000 persons) in 6 districts, and the fifth cluster – 7 regions (87.22 ± 12.42 per 100,000 persons) in 5 districts.

Conclusions

Conclusions: There is no common explanation for the COVID-19-related mortality differences not only between the regions of the same country but also between countries. This lack of understanding gets worse because one should also separate the pandemic’s health factors from social, psychological, and economic ones. The government should play a more important role in healthcare management, reform payment systems, and eliminate private financial intermediaries used to pay for medical services.

Restrictions

Restrictions: The Unified State Register of Civil Status Acts data, which consisted of preliminary death certificates, may differ from the data of the Federal State Statistics Service, which became available to researchers later in 2022.

общественное здоровье и здравоохранениесмертность населениясмертность от COVID-19пандемия COVID-19региональные особенности смертностикластерный анализpublic health and healthcarepopulation mortalityCOVID-19-related mortalityCOVID-19 pandemicregional mortalitycluster analysisReferencesПерхов В.И., Гриднев О.В. Уроки пандемии COVID-19 для политики в сфере общественного здравоохранения. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2020;(2):206–222.Perkhov VI, Gridnev OV. COVID-19 pandemic lessons for policy in the field of public health. Current Problems of Health Care and Medical Statistics. 2020;(2):206–222. (In Russ.).Дружинин П.В., Молчанова Е.В. Смертность населения российских регионов в условиях пандемии COVID-19. Регионология. 2021;29(3):666–685. https://doi.org/10.15507/2413-1407.116.029.202103.666-685Druzhinin PV, Molchanova EV. Mortality rates in Russian regions in the context of the COVID-19 pandemic. Regionology. 2021;29(3):666–685. (In Russ.). https://doi.org/10.15507/24131407.116.029.202103.666-685Щепин В.О., Хабриев Р.У. Особенности смертности населения Российской Федерации, Центрального Федерального округа и города Москвы в 2020 г. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2021;29(2):189–193. PMID: 33901352. https://doi.org/10.32687/0869-866x-2021-29-2-189-193Shchepin VO, Khabriev RU. The characteristics of population mortality of the Russian Federation, the Central Federal Okrug and City of Moscow in 2020. Probl Sotsialnoi Gig Zdravookhranenniiai Istor Med. 2021;29(2):189–193. (In Russ.). PMID: 33901352. https://doi.org/10.32687/0869-866x-2021-29-2-189-193Голубова Т.Н., Махкамова З.Р., Овсянникова Н.М. Кластерный анализ рождаемости и смертности населения в Республике Крым. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: медицина, фармация. 2016;34(12):88–94.Golubova TN, Makhkamova ZR, Ovsyannikova NM. Cluster analysis of the birth and death rates of the population in the Republic of Crimea. Belgorod State University Scientific Bulletin. Medicine, Pharmacy. 2016;34(12):88–94. (In Russ.).Левина Е.И., Косых М.А. Кластерный анализ в исследовании смертности населения региона (на примере Кемеровской области). В: Инновации в технологиях и образовании. Ч. 4. Изд-во филиала КузГТУ в г. Белово; 2015:305–310.Levina EI, Kosykh MA. Cluster analysis in the regional mortality study (based on Kemerovo Region). In: Innovations in Technology and Education. Vol 4. Izd-vo filiala KuzGTU v g. Belovo; 2015:305–310. (In Russ.).Колосницына М.Г., Коссова Т.В., Шелунцова М.А. Факторы роста ожидаемой продолжительности жизни: кластерный анализ по странам мира. Демографическое обозрение. 2019;6(1):124–150.Kolosnitsyna M, Kossova T, Sheluntcova M. Factors of the life expectancy increase: country-level cluster analysis. Demographic Review. 2019;6(1):124–150. (In Russ.).Zemtsov SP, Baburin VL. Risks of morbidity and mortality during the COVID-19 pandemic in Russian regions. Population and Economics. 2020;4(2):158–181. https://doi.org/10.3897/popecon.4.e54055Zemtsov SP, Baburin VL. Risks of morbidity and mortality during the COVID-19 pandemic in Russian regions. Population and Economics. 2020;4(2):158–181. https://doi.org/10.3897/popecon.4.e54055Гольдштейн Э.М. Факторы, влияющие на смертность от новой коронавирусной инфекции в разных субъектах Российской Федерации. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2020;97(6):604–607. https://doi.org/10.36233/03729311-2020-97-6-11Goldstein EM. Factors affecting mortality for the novel coronavirus infection in different regions of the Russian Federation. Journal of microbiology, epidemiology and immunobiology. 2020;97(6):604–607. (In Russ.). https://doi.org/10.36233/0372-9311-2020-97-6-11Кучмаева О.В., Калмыкова Н.М., Колотуша А.В. Факторы региональной дифференциации смертности в России 20192020 гг.: эпидемия Covid 19 и не только. Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. 2021;13(4): 34–63. https://doi.org/10.38050/2078-3809-2021-13-4-34-64Kuchmaeva OV, Kalmykova NM, Kolotusha AV. Mortality rate differentiation in Russia in 2019-2020: COVID-19 pandemic and other factors. Scientific Research of Faculty of Economics Electronic Journal. 2022;13(4):34–63. (In Russ.). https://doi.org/10.38050/2078-3809-2021-13-4-34-64Смирнов А.Ю. Анализ смертности от коронавирусной инфекции в России. Народонаселение. 2021;24(2):76–86. https://doi.org/10.19181/population.2021.24.2.7Smirnov A. Analysis of mortality from the coronavirus infection in Russia. Population. 2021;24(2):76–86. (In Russ.). https:// doi.org/10.19181/population.2021.24.2.7Корхмазов В.Т., Алексеенко С.Н., Перхов В.И. Половозрастная структура смертности от COVID-19. Инновационная медицина Кубани. 2022;(4):39–46. https://doi.org/10.35401/2541-9897-2022-25-4-39-46Korkhmazov VT, Alekseenko SN, Perkhov VI. Gender and age structure of mortality caused by COVID-19. Innovative Medicine of Kuban. 2022;(4):39–46. (In Russ.). https://doi.org/10.35401/25419897-2022-25-4-39-46Golestaneh L, Neugarten J, Fisher M, et al. The association of race and COVID-19 mortality. EClinicalMedicine. 2020;25. PMID: 32838233. PMCID: PMC7361093. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2020.100455Golestaneh L, Neugarten J, Fisher M, et al. The association of race and COVID-19 mortality. EClinicalMedicine. 2020;25. PMID: 32838233. PMCID: PMC7361093. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2020.100455Ramírez-Soto MC, Arroyo-Hernández H, Ortega-Cáceres G. Sex differences in the incidence, mortality, and fatality of COVID-19 in Peru. PLoS One. 2021;16(6). PMID: 34125851. PMCID: PMC8202928. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0253193Ramírez-Soto MC, Arroyo-Hernández H, Ortega-Cáceres G. Sex differences in the incidence, mortality, and fatality of COVID-19 in Peru. PLoS One. 2021;16(6). PMID: 34125851. PMCID: PMC8202928. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0253193Yanez ND, Weiss NS, Romand J-A, Treggiari MM. COVID-19 mortality risk for older men and women. BMC Public Health. 2020;20(1):1742. PMID: 33213391. PMCID: PMC7675386. https://doi.org/10.1186/s12889-020-09826-8Yanez ND, Weiss NS, Romand J-A, Treggiari MM. COVID-19 mortality risk for older men and women. BMC Public Health. 2020;20(1):1742. PMID: 33213391. PMCID: PMC7675386. https://doi.org/10.1186/s12889-020-09826-8Bamgboye EL, Omiye JA, Afolaranmi OJ, et al. COVID-19 pandemic: Is Africa different? J Natl Med Assoc. 2021;113(3):324– 335. PMID: 33153755. PMCID: PMC7607238. https://doi.org/10.1016/j.jnma.2020.10.001Bamgboye EL, Omiye JA, Afolaranmi OJ, et al. COVID-19 pandemic: Is Africa different? J Natl Med Assoc. 2021;113(3):324– 335. PMID: 33153755. PMCID: PMC7607238. https://doi.org/10.1016/j.jnma.2020.10.001Hashim MJ, Alsuwaidi AR, Khan G. Population risk factors for COVID-19 mortality in 93 countries. J Epidemiol Glob Health. 2020;10(3):204–208. PMID: 32954710. PMCID: PMC7509102. https://doi.org/10.2991/jegh.k.200721.001Hashim MJ, Alsuwaidi AR, Khan G. Population risk factors for COVID-19 mortality in 93 countries. J Epidemiol Glob Health. 2020;10(3):204–208. PMID: 32954710. PMCID: PMC7509102. https://doi.org/10.2991/jegh.k.200721.001Wagschal U. The influence of democracy, governance and government policies on the COVID-19 pandemic mortality. Eur Policy Anal. 2022;8(2):231–247. PMID: 35937045. PMCID: PMC9347565. https://doi.org/10.1002/epa2.1146Wagschal U. The influence of democracy, governance and government policies on the COVID-19 pandemic mortality. Eur Policy Anal. 2022;8(2):231–247. PMID: 35937045. PMCID: PMC9347565. https://doi.org/10.1002/epa2.1146Варфаловская Р.А., Варфаловский А.В. Управленческие решения КНР в условиях глобального заражения СOVID-19. Образование и право. 2020;(4):418–422.Varfalovskaya RA, Varfalovskiy AV. Management decisions of the PRC under the conditions of global infection of COVID-19. Obrazovanie i pravo. 2020;(4):418–422. (In Russ.).Перхов В.И., Песенникова Е.В. Особенности реакции систем здравоохранения отдельных стран на предсказанную пандемию COVID-19. Медицина и организация здравоохранения. 2020;5(3):4–12.Perkhov VI, Pesennikova EV. Variety of forms of reaction of health care systems of particular countries to the predicted COVID-19 pandemic. Medicine and Health Care Organization. 2020;5(3);4–12. (In Russ.).Jüptner P, Klimovský D. Vertical and horizontal intergovernmental relations during the first wave of the COVID-19 crisis: experience from the extremely fragmented CEE countries. Local Government Studies. 2021;48(2):232–250. https://doi.org/10.1080/03003930.2021.1944858Jüptner P, Klimovský D. Vertical and horizontal intergovernmental relations during the first wave of the COVID-19 crisis: experience from the extremely fragmented CEE countries. Local Government Studies. 2021;48(2):232–250. https://doi.org/10.1080/03003930.2021.1944858

The authors declare that there are no conflicts of interest present.