Статистические связи смертности ликвидаторов с дозой облучения

DOI: 10.21870/0131-3878-2018-27-1-22-32

Горский А.И., Максютов М.А., Туманов К.А., Кочергина Е.В., Корело А.М.

«Радиация и риск». 2018. Том 27. № 1, с.22-32

Сведения об авторах

Горский А.И. – вед. научн. сотр., к.т.н. МРНЦ им. А.Ф. Цыба – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, Обнинск. Контакты: 249036, Калужская обл., Обнинск, ул. Королёва, 4. Тел.: (484) 399-32-60; e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. . Максютов М.А. – зав. отд., к.т.н. МРНЦ им. А.Ф. Цыба – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, Обнинск.
Туманов К.А. – зав. лаб., к.б.н. МРНЦ им. А.Ф. Цыба – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, Обнинск.
Кочергина Е.В. – зав. лаб., к.м.н. МРНЦ им. А.Ф. Цыба – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, Обнинск.
Корело А.М. – ст. научн. сотр. МРНЦ им. А.Ф. Цыба – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, Обнинск.

Аннотация

Целью работы является радиационно-эпидемиологическая классификация причин смерти ликвидаторов по классам, рубрикам и диагнозам с использованием статистических связей. Использованы данные о причинах смерти российских участников ликвидации последствий аварии на Чернобыльской АЭС (ликвидаторов) 1986-1987 гг. въезда в зону облучения за период наблюдения 1986-2014 гг. Средняя накопленная доза внешнего γ-облучения всего тела у ликвидаторов этой группы – 0,110 Гр, число случаев смерти – 27840. Анализ статистических связей доз облучения и структуры причин смерти проведён методами «сбора данных» («Data Mining»), свободными от априорных предположений о вероятностных распределениях доз и диагнозов. Для анализа использованы таблицы сопряжённости случаев смерти, дозы облучения и возраста в категориях (группа 0 – до 0,1 Гр и группа 1 – 0,1+ Гр) и двух возрастных группах (группа 0 – до 52 лет и группа 1 – 52+ года). Статистически значимый положительный тренд (отношение шансов) по дозе облучения в одинаковых возрастных категориях наблюдается для классов «Злокачественные новообразования» (класс C МКБ-10 для возрастной группы 1) и «Болезни системы кровообращения» (класс I для возрастной группы 1). Среди рубрик МКБ-10 статистически значимы положительные тренды для рубрик «Злокачественное новообразование желудка» (С16, возрастная группа 1), «Злокачественное новообразование бронхов и лёгких» (С34, возрастная группа 1), «Хроническая ишемическая болезнь сердца» (I25, возрастная группа 1). Для отдельных диагнозов тренд статистически значим для диагноза «Хроническая ишемическая болезнь сердца не уточнённая» (I25.9, возрастная группа 1). Положительный тренд по дозе облучения выявлен в основном для возрастной группы старше 52 лет, что даёт основания предполагать, что модель радиационного риска скорее мультипликативная вследствие положительной корреляции радиогенных раков с возрастом, а не аддитивная. Для уточнения причинно-следственных связей между причиной смерти и дозой облучения необходимо оценить радиационные риски с использованием методов радиационно-эпидемиологического исследования стохастических эффектов.

Ключевые слова
Авария на ЧАЭС, ионизирующее излучение, дозы, ликвидаторы, смертность, сбор данных («Data Mining»), МКБ-10, таблицы сопряжённости, ассоциативные связи, отношение шансов, дозовая зависимость.

Список цитируемой литературы

1. United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation (UNSCEAR). Sources and effects of ionizing radiation. UNSCEAR 2006 Report Vol. I, Annex A: Epidemiological studies of radiation and cancer. New York: United Nation, 2008.

2. Ivanov V., Tsyb A., Ivanov S., Pokrovsky V. Medical radiological consequences of the Chernobyl catastrophe in Russia: estimation of radiation risks. St. Petersburg: Nauka, 2004. 388 p.

3. Piatetsky-Shapiro G. Discovery, analysis and presentation of strong rules. Knowledge discovery in databases /Eds.: G. Piatetsky-Shapiro, W.J. Frawley. Cambridge, MA: AAAI/MIT Press, 1991. P. 229-248.

4. Agrawal R., Imieliński T., Swami A. Mining association rules between sets of items in large databases. Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International conference on Management of data (SIGMOD'93). New York, 1993. P. 207-216. doi 10.1145/170035.170072.

5. Hahsler M. A Probabilistic Comparison of Commonly Used Interest Measures for Association Rules, 2015. [Электронный ресурс]. URL: http://michael.hahsler.net/research/association_rules/measures.html (дата обращения 16.10.2017).

6. Doddi S., Marathe A., Ravi S.S., Torney D.C. Discovery of association rules in medical data //Med. Inform. Internet Med. 2001. V. 26, N 1. P. 25-33.

7. Ordonez C., Ezquerra N., Santana C.A. Constraining and summarizing association rules in medical data //Knowledge Information System. 2006. V. 9, N 3. P. 259-283.

8. Jensen S. Mining medical data for predictive and sequential patterns //Proceedings of the Fifth European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Freiburg, Germany, September 3-5, 2001. P. 1-10.

9. Shantakumar B.P., Kumaraswamy Y.S. Extraction of significant patterns from heart disease warehouses for heart attack prediction //International Journal of Computer Science and Network Security (IJCSNS). 2009. V. 9, N 2. P. 228-235. 10. Международная статистическая классификация болезней и проблем, связанных со здоровьем, 10-й пересмотр (МКБ-10). Т. 1 (часть 1). Женева: ВОЗ, 1995. 698 с. 11. Пакет статистических программ «Статистика». [Электронный ресурс]. URL: http://www.statsoft.ru (дата обращения 16.10.2017).

12. Mietenen O.S. Confounding and effect modification //Am. J. Epidemiol. 1974. V. 100. P. 350-353.

13. Горский А.И., Максютов М.А., Туманов К.А., Щукина Н.В., Чекин С.Ю., Иванов В.К. Непараметрический анализ радиационных рисков смертности среди ликвидаторов последствий аварии на ЧАЭС //Радиац. биология. Радиоэкология. 2016. Т. 56, № 2. С. 138-148.

14. Иванов В.К., Цыб А.Ф., Горский А.И., Максютов М.А., Чекин С.Ю., Петров А.В., Туманов К.А., Кащеев В.В. Онкозаболеваемость и онкосмертность среди участников ликвидации последствий аварии на ЧАЭС: оценка радиационных рисков //Радиац. биология. Радиоэкология. 2006. Т. 46, № 2. С. 159-166.

15. Ivanov V.K., Maksioutov M.A., Chekin S.Yu., Petrov A.V., Biryukov A.P., Kruglova Z.G., Matyash V.A., Tsyb A.F., Manton K.G., Kravchenko J.S. The risk of radiation-induced cerebrovascular disease in Chernobyl emergency workers //Health Phys. 2006. V. 90, N 3. P. 199-207.

Полная версия статьи