WWW.METODICHKA.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Методические указания, пособия
 

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 30 |

«ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО НАДЗОРУ В СФЕРЕ ЗАЩИТЫ ПРАВ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ И БЛАГОПОЛУЧИЯ ЧЕЛОВЕКА ФЕДЕРАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ «ФЕДЕРАЛЬНЫЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР МЕДИКО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКИХ ...»

-- [ Страница 5 ] --

ровья человека контаминантов химической и биологической природы в самых различных количествах и сочетаниях. Таким образом, риск, связанный с питанием, должен рассматриваться как с позиции содержания в пищевых продуктах различных контаминантов и их поступления в составе рационов питания в организм человека, так и с позиции нарушений питания (недостаточного или избыточного потребления пищевых веществ, нарушений режима питания). При этом следует иметь в виду, что, как правило, эти две группы рисков, существующих раздельно, могут суммироваться, т.е на фоне имеющихся дефицитов эссенциальных пищевых веществ всасывание и метаболизм контаминантов может существенным образом модифицироваться. Так, дефицит железа и отдельных витаминов может приводить к снижению активности ряда ферментов, участвующих в процессах детоксикации чужеродных соединений. Кроме того, избыточное потребление жиров сопряжено с поступлением ряда хлорорганических соединений, которые легко депонируются в жировой ткани.

В настоящее время в пищевых продуктах идентифицировано достаточно большое количество чужеродных для организма человека веществ, большинство из которых прошли детальную токсиколого-гигиеническую оценку. В то же время успехи аналитической химии позволяют ежегодно выявлять новые вещества, которые являются либо естественными компонентами окружающей среды, либо поступают в окружающую среду в результате деятельности человека, либо образуются в пищевых продуктах в результате использования новых технологических приемов.

Примером этому являются акриламид, пиррозолидиновые алкалоиды, некоторые микотоксины, фикотоксины, генетически модифицированные организмы, в том числе генетически модифицированные микроорганизмы, наноматериалы и т.д., которые требуют не только полной токсикологической оценки, но и определения экспозиции ими населения и расчетов характеристики риска. Это относится и к таким веществам, которые целенаправленно синтезируются и используются при производстве пищевой продукции (антибиотики и другие ветеринарные лекарственные средства, пестициды, новые виды пищевых добавок и т.д.), и которые, возможно, никогда в природе не существовали. Естественно, что все они должны проходить самую жесткую токсикологическую оценку с обоснованием допустимой суточной дозы и допустимых уровней их содержания в пищевых продуктах. При этом следует иметь в виду, что токсикологические исследования проводятся на животных, полностью обеспеченных всеми пищевыми веществами, в связи с чем должны устанавливаться более жесткие требования к оценке неопределенностей. К таким неопределенностям следует отнести и нарушения в структуре питания. В принципе, эти нарушения характерны для населения большинства развитых стран: избыточное потребление животного жира на фоне дефицита полиненасыщенных жирных кислот, пищевых волокон, недостаток микронутриентов (витамины, некоторые макрои микроэлементы, биологически активные вещества). Таким образом, в настоящее время требуется большее количество данных как по токсикологической характеристике контаминантов, полученных с использованием современных методов, в том числе методов геномного и протеомного анализа, так и уровней поступления контаминантов с рационами питания, а также эпидемиологических наблюдений по влиянию этих веществ на заболеваемость, что необходимо для уточнения ДСД и, в конечном итоге, управления рисками.

Р А З Д Е Л I. НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА РИСКА ЗДОРОВЬЮ

Оценка безопасности и риска наноматериалов С.А. Хотимченко, И.В. Гмошинский, А.А. Казак, В.А. Тутельян ФГБУ «Научно-исследовательский институт питания»

РАМН, г. Москва, Россия Управление Федеральной службы в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Республике Башкортостан, г. Уфа, Россия Одной из особенностей формирующегося в настоящее время в глобальных масштабах нового экономического уклада является всё возрастающая значимость нанотехнологии и производимой с её помощью продукции – наночастиц (НЧ) и наноматериалов (НМ). Их физико-химические свойства и биологическая активность могут значительно отличаться от аналогов, представленных растворами, протяженными фазами и макроскопическими дисперсиями [8, 9, 13, 14]. По прогнозам в ближайшей перспективе количество и разнообразие НМ, экспонирующих население, будут быстро возрастать [1, 6]. В связи с этим актуальна постановка вопроса об их рисках для здоровья человека. В соответствии с Федеральными законами РФ №52-ФЗ «О санитарно-эпидемиологическом благополучии населения» и №29-ФЗ «О качестве и безопасности пищевых продуктов», оценка риска НМ, которые во всех случаях должны быть отнесены к новым видам материалов и продукции, является обязательной.

Данные положения нашли отражение в «Концепции токсикологических исследований, методологии оценки риска, методов идентификации и количественного определения наноматериалов», утверждённой постановлением главного государственного санитарного врача Российской Федерации в 2007 г. [5]. На протяжении 2008–2011 гг. были разработаны и утверждены в установленном порядке 50 нормативно-методических документов, являющихся основой российской системы оценки рисков нанотехнологий и НМ.

В настоящее время в мировой научной литературе существует консенсус [4, 18, 19] в отношении применимости к НЧ и НМ традиционной «четырехзвенной»

модели оценки рисков, включающей стадии: 1) идентификации опасного фактора;

2) характеристики опасности; 3) оценки экспозиции; 4) характеристики риска (его количественное выражение с последующим шкалированием как пренебрежимо малого, умеренного, высокого и очень высокого [3]). Считается, что нет принципиальной разницы между применимостью этой схемы к НЧ и НМ, с одной стороны, и к токсичным химическим веществам традиционной степени дисперсности – с другой [13], однако во всех случаях при осуществлении этих стадий следует учитывать специфику свойств НЧ и НМ.

Идентификации опасного фактора. Идентификация опасного фактора предусматривает, во-первых, проверку весомости имеющихся доказательств способноАвторы благодарят сотрудников НИЦ «Курчатовский институт» канд. физ.-мат. наук В.А. Дёмина и канд. физ.-мат. наук В.Ф. Дёмина за обсуждение результатов работы.

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ И ОЦЕНКИ РИСКА ЗДОРОВЬЮ НАСЕЛЕНИЯ

сти НЧ и НМ вызывать вредные эффекты у человека. По данным наукометрических тестов, объём информации о биологических и релевантных проблемах рисков физико-химических свойств НЧ и НМ на протяжении последнего десятилетия экспоненциально возрастает; общее количество публикаций, зарегистрированных в специализированных базах данных (Web of Science, PubMed и другие), превысило в 2012 г. 55000 наименований [13]. Однако распределение данных публикаций по видам исследованных наноматериалов не коррелирует с объёмами их производства в мире и практической значимостью. Например, число публикаций о биологических эффектах однослойных углеродных нанотрубок, использующихся, по преимуществу, в лабораторных исследованиях, составляет, по данным PubMed, на июнь 2013 г.

более 750, тогда как информация о свойствах крупнотоннажного продукта современной нанотехнологии – ультравысокодисперсного карбида кремния (SiC) в информационных базах данных практически отсутствует. Отмечается также значительная неравномерность в использовании биологических моделей и тест-систем.

В частности, по данным мета-анализа [10] из отобранных авторами 63 статей по токсикологической оценке НЧ анатазной формы диоксида титана, 27 работ (43 %) были выполнены in vitro на моделях культур клеток и 36 (57 %) – in vivo, в том числе 18 работ (29 %) – на модели ингаляции, 13 (21 %) – при парентеральном введении, 4 (6 %) – при введении в желудочно-кишечный тракт и только 1 (1 %) – при нанесении на кожу.

Следующей стадией при идентификации опасного фактора является выяснение возможности экспонирования человека НЧ, что зависит в первую очередь от объёмов производства НМ и их использования в составе потребительской продукции. Анализ информации, содержащейся в открытых источниках (реестр свидетельств о государственной регистрации продукции наноиндустрии в России и странах Таможенного союза, каталог предприятий Российской национальной нанотехнологической сети, реестр нанотехнологической продукции ОАО «РОСНАНО»

и др.) позволил охарактеризовать текущий «ландшафт» производства и рынка нанотехнологической продукции. По состоянию на декабрь 2013 г. на российском рынке представлено 648 её наименований.

Из них 68 (10 %) видов продукции зарегистрированы в Российской Федерации, 389 (60 %) – в Таможенном союзе. Для 191 вида продукции (30 %) сведения о Государственного регистрации отсутствуют и/или для таких видов продукции она не предусмотрена. Из общего числа наименований продукции 572 (88 %) представлены различными видами потребительской продукции и 76 (12 %) – не потребительской (чистые материалы, промышленное сырьё, комплектующие, технологическое оборудование, использующее НЧ и НМ). Распределение потребительской продукции наноиндустрии по областям её использования представлено на рисунке.

Преобладающее место в структуре потребительской продукции наноиндустрии занимает парфюмерно-косметическая продукция (412 наименований, 73 %) и пищевая продукция (42 наименования, 8 %). Очевидно, что НМ, содержащиеся в этой продукции, следует учитывать при оценке рисков в приоритетном порядке.

В таблице приведены данные о частоте использования отдельных видов НМ в составе ассортимента потребительской продукции. Состав и наличие НМ при этом устанавливали на основании декларации заявителя продукции (в тех случаях, когда состав НМ можно было установить на основании этой информации).

Р А З Д Е Л I. НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА РИСКА ЗДОРОВЬЮ

Рис. 1. Структура ассортимента потребительской продукции наноиндустрии, находящейся в обороте в Российской Федерации

–  –  –

Из представленных данных следует, что НЧ благородных металлов (в первую очередь – серебра, а также золота и платины) являются приоритетными объектами оценки риска для здоровья человека. Из числа других НМ следует особо указать на НЧ диоксида кремния, поскольку их использование в качестве пищевой добавки (Е551) в большом числе видов пищевых продуктов, БАД и фармакологических препаратов может не декларироваться и не учитываться в ходе контроля за этими видами продукции.

Необходимо также отметить, что существенная неопределенность в идентификации опасных факторов состоит в том, что заявители часто (более чем в 50 % случаев, в основном – в косметической продукции) не раскрывают состав применявшихся НМ.

Характеристика опасности. Осуществляется на основе установления причинно-следственной связи между экспозицией НЧ и НМ и развитием вредных (нежелательных) биологических эффектов. В общем случае для этого необходим анализ зависимости «причина–эффект» и, в частности, в количественном аспекте зависимо

<

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ И ОЦЕНКИ РИСКА ЗДОРОВЬЮ НАСЕЛЕНИЯ

сти «доза–эффект/ответ». Токсикологическая оценка НЧ и НМ базируется на использовании различных биологических тест-систем, включающих модели in vitro, in vivo, а также и in silico (компьютерное моделирование). Однако только исследования на моделях in vivo способны дать прямую информацию о безопасных уровнях и дозах изучаемых НМ для организма человека. Ввиду наличия огромного разнообразия искусственных НЧ и НМ возникает вопрос о приритетности этих трудоёмких исследований, который по-разному решается в ряде стран. Так, при разработке проекта Приложения № 18 к Регламенту REACH Европейского союза было предложено устанавливать объём необходимых экспериментальных исследований в соответствии с единственным критерием годовым объёмом производства НМ. В публикации Европейской комиссии [17] за критерии потенциальной опасности НМ принимаются физикохимические характеристики их частиц, такие как агрегационная стабильность, реакционная способность, размер, растворимость, наличие активных функциональных групп. В Российской Федерации в соответствии с МР 1.2.2522-09 применяется комплексная оценка потенциальной опасности на основе анализа имеющихся данных о физико-химических, молекулярно-биологических, клеточных, общетоксических и экотоксических показателях НМ.

При анализе зависимости «доза–эффект», получаемой на биологических моделях, всегда следует принимать во внимание трудности и факторы неопределённости, связанные со спецификой свойств НЧ и НМ.

Применение в качестве дозы массы или массовой концентрации может быть некорректно для случая сравнения воздействия НЧ различных размеров. Более корректным представляется представление дозы через число частиц или суммарную площадь их межфазной границы, однако и при этом возможны артефакты, связанные с тем, что частицы одного и того же химического состава и размера с разной формой и кристаллической структурой могут иметь различную токсичность [4]. Большую роль в устранении неопределенностей в оценке токсичности на моделях in vitro могут сыграть работы по изучению абсорбции НЧ и проникновения через биологические барьеры, бионакопления, биотрансформации и экскреции (ADME-исследования), однако объём такой информации применительно к практически важным НЧ и НМ в настоящее время крайне ограничен [15]. Хотя известно, что токсичность НЧ в значительной степени может зависеть от их размера, до сих пор почти нет НМ, изученных систематически в большом интервале изменений.

Токсиколого-гигиеническая и медико-биологическая характеристика опасности НЧ и НМ должна проводиться с использованием унифицированных, стандартизованных методик, содержащихся в серии утверждённых в установленном порядке методических указаний и рекомендаций. Используемые методы включают тесты на культурах микроорганизмов, клетках животных и человека, беспозвоночных, рыбах, высших и низших растениях, лабораторных животных. Как правило, при экстраполяции на человека данных о безопасных дозах и уровнях воздействия, полученных на мелких животных (крысы, мыши), вводятся последовательно два 10кратных коэффициента запаса, связанных с неопределенностями экспериментальных оценок. При использовании более далёких от человека в таксономическом отношении биологических моделей (рыбы, ракообразные, высшие растения) коэффициент запаса может быть ещё большим. При оценке зависимости «доза (концентрация) – ответ» могут также применяться результаты, полученные путем эпидемиологических и клинических наблюдений, в случае наличия таких данных [11, 12, 16], а также путём комбинирования данных in vitro и ADME-исследований.

Р А З Д Е Л I. НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА РИСКА ЗДОРОВЬЮ

Оценка экспозиции. В процессе оценки экспозиции НЧ и НМ устанавливается их количество, поступающее в организм разными путями в результате контакта с объектами окружающей среды (воздух, вода, почва) и продукцией (продукты питания, парфюмерно-косметическая продукция, товары бытовой химии и другое).

Наиболее важными шагами при оценке экспозиции являются: определение сценариев и маршрутов воздействия; идентификация среды, переносящей НЧ/НМ; определение их концентраций в контрольных точках; определение времени, частоты и продолжительности воздействия; идентификация подвергающейся воздействию популяции. В реальных условиях оценки риска задача построения сценария воздействия часто может быть упрощена и сведена к поступлению НЧ и НМ одним путём (например, с атмосферным воздухом, питьевой водой, пищевыми продуктами, косметической продукцией и т.д.).

При установлении маршрута воздействия большое значение имеет учёт возможной нестабильности НЧ и НМ в окружающей среде, что может проявляться в процессах растворения, трансформации, поверхностной модификации, агрегации, в том числе в ходе межсредовых переходов. Количественная характеристика экспозиции предусматривает оценку концентраций НМ для каждого установленного пути воздействия, выражаемых в подходящих для данного случая единицах измерения.

Характеристика рисков. Количественная характеристика рисков НЧ/НМ может осуществляться в соответствии с МР 1.2.0038-1 на основе модели, учитывающей детерминированные эффекты, по аналогии с вредными химическими факторами.

Данная модель основана на применении так называемых «коэффициентов опасности»

(НQ) и «индексов опасности» (HI) и имеет качественный характер [7]. В случае доказанного наличия у НЧ и НМ эффектов воздействия на генетический аппарат живой клетки (в частности, мутагенное и канцерогенное действие) могут использоваться стохастические (вероятностные) модели характеристики риска [2].

Результаты характеристики риска НЧ и НМ следует принимать во внимание при разработке системы принятия решений, направленных на снижение уровней риска НЧ и НМ для популяции путем контроля производства, оборота и использования продукции наноиндустрии, что объединяется общим термином «управление рисками».

Список литературы

1. Гмошинский И.В., Смирнова В.В., Хотимченко С.А. // Российские нанотехнологии. – 2010. – Т. 5, № 9–10. – С. 6.

2. Демин В.Ф., Белушкин Н.Н., Пальцев М.А. // Молекулярная медицина. – 2012. – № 4. – C. 7.

3. Зайцева Н.В., Трусов П.В., Шур П.З. и др. // Анализ риска здоровью. – 2013. – № 1. – С. 15.

4. Казак А.А., Степанов Е.Г., Гмошинский И.В., Хотимченко С.А. // Вопросы питания. – 2012. – Т. 84, № 4. – С. 11.

5. Онищенко Г.Г., Арчаков А.И., Бессонов В.В. и др.// Гигиена и санитария. – 2007. – № 6. – С. 3.

6. Попов К.И., Филиппов А.Н., Хуршудян С.А. // Журнал Российского химического общества им. Д.И.Менделеева. – 2009. – Т. 53, № 2. – С. 86.

7. Р 2.1.10.1920-04. Руководство по оценке риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду. – М.: Федеральный Центр гигиены и эпидемиологии Роспотребнадзора, 2004. – 340 с.

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ И ОЦЕНКИ РИСКА ЗДОРОВЬЮ НАСЕЛЕНИЯ

8. Хотимченко С.А., Гмошинский И.В., Тутельян В.А. // Гигиена и санитария. – 2009. – № 5. – С. 7.

9. Borm P.J., Robbins D., Haubold S. et al. // Part. Fibre Toxicol. – 2006. – Vol. 3. – 10 p.

10. Chang X., Zhang Y., Tang M., Wang B. // Nanoscale Res.Lett. – 2013. – Vol. 8, № 1. – P. 51.

11. Kim E.-A., Park J., Kim K.-H. et al. // Saf. Health Work. – 2012. – Vol. 3, № 1. – P. 58.

12. Kuhlbusch T.A.J., Asbach C., Fissan H. et al. // Particle and Fibre Toxicology. – 2011. – Vol. 8. – P. 22.

13. Maynard R.L. // Emerg. Health Threats J. – 2012. – Vol. 5. – P. 10.

14. Oberdrster G., Maynard A., Donaldson K. et al. // ibid. – 2005. – Vol 2. – P. 8.

15. Oostingh G.J., Casals E., Italiani P. et al. // Part. Fibre Toxicol. – 2011. – Vol. 8. – 8 p.

16. Phillips J.I., Green F.Y., Davies J.C., Murray J. // Am. J. Ind. Med. – 2010. – Vol. 53. – P. 763.

17. Risk Assessment of Products of Nanotechnologies Scientific Committee on Emerging and Newly Identified Health Risks (SCENIHR). European Commission Health and Consumers DG. – Brusseles, 2009. – 71 p.

18. Stander L., Theodore L. // Int. J. Environ. Res. Public Health. – 2011. – Vol. 8. – P. 470.

19. Yokel1 R.A., MacPhail R.C. // J. Occupational Med. Toxico. – 2011. – Vol. 6. – P. 74.

Методические подходы к оценке случаев нарушений здоровья населения, ассоциированных с негативным воздействием факторов среды обитания, и случаев, предотвращенных действиями Роспотребнадзора М.Ю. Цинкер, Д.А. Кирьянов, В.С. Горелов ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения», г. Пермь, Россия Снижение смертности населения, сохранение и укрепления здоровья населения, увеличение роли профилактики заболеваний и формирование здорового образа жизни являются приоритетными направлениями политики Российской Федерации [6]. Целями демографической политики Российской Федерации на период до 2025 г.

Р А З Д Е Л I. НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА РИСКА ЗДОРОВЬЮ

являются стабилизация численности населения к 2015 г. на уровне 142–143 млн человек и создание условий для ее роста к 2025 г. до 145 млн человек, а также повышение качества жизни и увеличение ожидаемой продолжительности жизни к 2015 г. до 70 лет, к 2025 г. – до 75 лет [5]. Достижение целей демографической политики Российской Федерации в значительной степени зависит от успешного решения широкого круга задач социально-экономического развития, включая обеспечение стабильного экономического роста и роста благосостояния населения, интенсивное развитие человеческого капитала и создание эффективной социальной инфраструктуры, улучшение санитарно-эпидемиологической обстановки.

В настоящее время доказано негативное влияние на состояние здоровья населения неблагополучной санитарно-гигиенической обстановки, выраженной в загрязненности атмосферного воздуха, питьевой воды и почвы [2, 4, 9]. Установлено влияние на популяционное здоровье населения социально-экономических факторов на макроуровне, а также факторов образа жизни [3, 7]. Согласно современным научным представлениям, здоровье индивидуума на 50–55 % определяется факторами образа жизни, на 20–25 % – факторами среды обитания, на 15–20 % – генетическими факторами и на 8–10 % медицинскими [1, 8].

Деятельность органов и организаций Федеральной службы в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека предусматривает проведение широкого спектра мероприятий, направленных на улучшение качества среды обитания.

Служба Роспотребнадзора, оказывая влияние на параметры качества внешней среды и образа жизни, управляет состоянием здоровья, предотвращая случаи заболеваний и смерти. Для выполнения прогнозирования возможных эффектов со стороны популяционного здоровья в ответ на управленческие решения в области охраны среды обитания и для оценки результативности деятельности Роспотребнадзора необходимо оценить уровни предотвращенной заболеваемости и смертности населения, ассоциированных с негативным воздействием факторов среды обитания.

Таким образом, целью работы является разработка методики для расчета случаев нарушений здоровья населения, ассоциированных с негативным воздействием факторов среды обитания, и случаев, предотвращенных действиями Роспотребнадзора.

Методика расчета случаев нарушений здоровья, ассоциированных с факторами среды обитания, и случаев, предотвращенных действиями Роспотребнадзора, основывается на моделировании зависимостей между показателями качества среды обитания, здоровья населения и параметрами деятельности Роспотребнадзора. Общий алгоритм предусматривал выполнение трех этапов:

1. Установление зависимости показателей состояния здоровья от показателей качества среды обитания.

2. Определение количественных параметров управляемости качества среды обитания в результате деятельности органов и учреждений Роспотребнадзора.

3. Расчет количества случаев нарушений здоровья, предотвращенных в результате деятельности органов и организаций Роспотребнадзора.

На первом этапе алгоритма были построены модели зависимостей показателей здоровья населения (смертность, инвалидность, заболеваемость) от качества среды обитания. В ходе анализа этих моделей была решена задача определения числа дополнительных случаев нарушений здоровья, ассоциированных с факторами среды обитания (число умерших N УМ, число инвалидов N ИНВ и случаи временной нетрудоспособности N СВН ).

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ И ОЦЕНКИ РИСКА ЗДОРОВЬЮ НАСЕЛЕНИЯ

Для моделирования использовались данные государственного статистического наблюдения, опубликованные в официальных изданиях, содержащих статистические материалы, собираемые в рамках ведомственного статистического наблюдения и социально-гигиенического мониторинга. В качестве зависимых переменных выступали показатели заболеваемости и смертности населения, в качестве независимых – доли проб объектов среды обитания, не соответствующих гигиеническим нормативам, в качестве наблюдений выступали субъекты РФ, объем выборочных данных – 3 года (2010–2012 гг.).

Основным методом являлся пошаговый регрессионный анализ, модифицированный перебором линейной, квадратичной и экспоненциальной функций для независимых переменных. Моделирование выполнялось с использованием программного обеспечения Statistica и специального программного обеспечения, разработанного в ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения».

Общий вид модели зависимости показателей здоровья от показателей качества среды обитания представлен соотношением:

n y = 0 + i fi ( xi ), (1) i =1 где y – зависимая переменная (смертность, инвалидность, заболеваемость населения, сл./100 000); xi – независимые переменные (факторы среды обитания); 0 – свободный член модели, характеризующий предел управляемости показателя здоровья за счет изменения качества среды обитания; i – параметры модели, характеризующие влияние i-го показателя качества среды обитания на показатель здоровья; f i ( xi ) – функция независимой переменной, при которой качество модели (коэффициент детерминации) максимально, n – количество действующих факторов.

В ходе анализа были оценена достоверность (p) и качество моделей (R2). Для выполнения расчетов дополнительных случаев нарушений здоровья были использованы только модели, соответствующие критериям достоверности и адекватности.

Расчет выполнялся в разрезе отдельных субъектов (наблюдений) с последующим суммированием. Необходимым условием включения регионов в расчет являлось наличие данных по зависимой и всем независимым переменным. Относительное число дополнительных случаев нарушений здоровья (заболеваемость, смертность) для каждого наблюдения (региона) рассчитывалось как разность величин, полученных по модели при фактических уровнях независимых переменных, и минимально наблюдаемых (целевых) по всем регионам, участвующим в расчетах.

n yk = i f i ( xik ), (2) i =1 где yk – нарушения здоровья населения (показатели смертности, инвалидности, заболеваемости), ассоциированные с факторами среды обитания в k-ом наблюдении (регионе); xik – значения независимых переменных для k-го наблюдения (региона).

Полученные относительные показатели были приведены к абсолютному виду с использованием численности населения, и было определено суммарное число

Р А З Д Е Л I. НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА РИСКА ЗДОРОВЬЮ

фактических (наблюдаемых) случаев по всем регионам, принятым в расчет. Вычисления выполнялись для каждого рассматриваемого года.

Абсолютное число дополнительных случаев нарушений здоровья (умерших, инвалидов, заболеваний) определялось по соотношению:

Yk = yk N k / 100000, (3) где Yk – абсолютное число случаев нарушений здоровья (смерти, инвалидности, заболеваний), ассоциируемых с факторами среды обитания в k-ом наблюдении (регионе); N k – численность населения k-го региона.

Доля дополнительных случаев нарушений здоровья за счет отклонения качества среды обитания от норматива для РФ ( y ) вычислялась как:

y = Yk Y. (4) k k k

Абсолютное число случаев для РФ определялось как произведение суммарного числа случаев по РФ на вычисленную среднюю долю дополнительных случаев, ассоциированных с факторами среды обитания:

Y = YРФ y, (5) где Y – абсолютное число случаев нарушений здоровья населения, ассоциированных с факторами среды обитания.

На втором этапе моделирования устанавливались зависимости показателей качества среды обитания ( x ) от деятельности Росптребнадзора ( R ). Процедура основывалось на статистической информации о качестве среды обитания, используемой при оценке зависимостей «среда – здоровье», и параметрах деятельности органов и организаций Роспотребнадзора, собираемой в рамках ведомственного статистического наблюдения: форма 1-11 (в 2011 г.), форма 1-12 (в 2012 г.) «Сведения о результатах осуществления федерального государственного надзора территориальными органами Роспотребнадзора».

Моделирование выполнялось методом пошаговой регрессии, модифицированном возможностью перебора линейной, квадратичной и экспоненциальной функций для независимых переменных.

Построение моделей проводилось с использованием программного обеспечения (Statistica) и специального программного обеспечения, разработанного в ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения». Для зависимых переменных применялся временной лаг, равный 1 году, позволяющий учесть причинность связи: влияние действий Роспотребнадзора на качество объектов среды обитания.

Общий вид модели зависимости показателей здоровья от показателей качества среды обитания представлен соотношением:

m x = 0 + j g j ( R j ), (6) j =1 где x – зависимая переменная (показатель качества среды обитания); R j – независимые переменные (показатели деятельности Роспотребнадзора); 0 – свободный член модели, характеризующий предел управляемости показателя качества среды обитания

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ И ОЦЕНКИ РИСКА ЗДОРОВЬЮ НАСЕЛЕНИЯ

за счет деятельности Роспотребнадзора; j – параметры модели, характеризующие влияние j-го показателя показателя деятельности на показатель качества среды обитания; g j ( R j ) – функция независимой переменной, при которой качество модели (коэффициент детерминации) максимально, m – количество независимых переменных.

Для выполнения расчетов по определению влияния деятельности Роспотребнадзора на качество среды обитания использовались только модели, соответствующие критериям достоверности и адекватности. Расчет выполнялся в разрезе отдельных субъектов (наблюдений) с последующим суммированием.

Изменение показателя качества среды обитания за счет деятельности Роспотребнадзора для каждого наблюдения (региона) рассчитывалось как разность величин, полученных по модели при фактических уровнях независимых переменных, и минимально возможных (нулевых) по всем регионам, участвующих в расчетах.

m xk = j g j ( x jk ), (7) j =1

–  –  –

где t – число наблюдений (регионов), участвующих в расчете.

На третьем этапе алгоритма производился расчет количества случаев нарушений здоровья, предотвращенных в результате деятельности органов и организаций Роспотребнадзора, на основании результатов моделирования изменений показателей качества среды обитания в связи с деятельностью Роспотребнадзора. Расчет предотвращенных случаев выполнялся на основе моделей, полученных на первом этапе для каждого наблюдения (субъекта РФ). Предотвращенное число случаев нарушений здоровья ( yk пред ) рассчитывалось как разность значений, вычисленных по модели, при фактических уровнях показателей качества среды обитания и значениями показателей, с учетом изменений показателей качества среды обитания в связи с деятельностью Роспотребнадзора.

n yk пред = i ( f i ( xik + xik ) f i ( xik )). (9) i =1 Абсолютное число ( Yk пред ) и доля предотвращенных случаев нарушений здоровья ( y пред ) за счет деятельности Роспотребнадзора определялись аналогично уравнениям (3) и (4). Расчет абсолютного числа случаев для РФ производится как произведение суммарного числа случаев по РФ на вычисленную среднюю долю дополнительных случаев, ассоциированных с факторами среды обитания:

Y пред = YРФ y пред, (10) где Y пред – абсолютное число случаев нарушений здоровья населения, предотвращенных за счет деятельности Роспотребнадзора.

Р А З Д Е Л I. НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА РИСКА ЗДОРОВЬЮ

По результатам реализации методических подходов были определены причинно-следственные связи в цепочках «среда обитания – здоровье населения» и «деятельность Роспотребнадзора – среда обитания». Всего было проанализировано более 500 моделей, часть из которых была исключена, как не соответствующая рабочим гипотезам. На основе построенных моделей были рассчитаны случаи нарушений здоровью населения, ассоциированные с негативным воздействием факторов среды обитания, и случаи, предотвращенных действиями Роспотребнадзора.

В целом в результате действий Роспотребнадзора предотвращено более 162,3 тыс. случаев смертей и порядка 3,2 млн случаев заболеваний, которые состоялись бы в условиях отсутствия адекватных контрольно-надзорных мер в сфере обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия населения. В структуре этих нарушений здоровья порядка 115,6 тыс. случаев смертей и 2,1 млн случаев нетрудоспособности занятого населения по причине заболевания и уходу за больным.

Следствием снижения смертности и времени нетрудоспособности занятого населения является предотвращения потерь валового внутреннего продукта.

Таким образом, предложенные методические подходы, основанные на методах статистического моделирования и системного анализа, позволяют оценивать медико-демографические и экономические потери, ассоциированные с негативным воздействием факторов среды обитания и предотвращенные действиями Роспотребнадзора. Результаты исследования были использованы для формирования информационно-аналитических материалов различного уровня, в том числе при подготовке Государственного доклада «О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения в Российской Федерации».

Список литературы

1. Глобальные факторы риска для здоровья // Доклад Всемирной организации здравоохранения (18 декабря 2009 г.) [Электронный ресурс]. – URL:

http://www.who.int/healthinfo/global_burden_disease/global_health_risks/en/index.html (дата обращения: 28.01.2014).

2. Зайцева Н.В., Шур П.З., Кирьянов Д.А. Анализ управляемых факторов риска неинфекционной патологии в Пермском крае // Уральский медицинский журнал. – 2010. – № 2. – С. 23–24.

3. Закономерности влияния социально-экономических факторов риска на здоровье работников промышленных предприятий / Н.В. Зайцева, П.З. Шур, Н.А. Лебедева-Несевря, Д.А. Кирьянов // Биомедицинский журнал Medline.ru. – 2010. – Т. 11, Ст. 45. – С. 538–547. – URL: http://www.medline.ru/public/pdf/11_

045.pdf (дата обращения: 24.02.2014).

4. Комплексные вопросы управления рисков здоровью в решении задач обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия на муниципальном уровне / Н.В. Зайцева, П.З. Шур, И.В. Май, А.С. Сбоев, О.П. Волк-Леонович, Т.В. Нурисламова // Гигиена и санитария. – 1999. – № 3. – С. 3.

5. Концепция демографической политики Российской Федерации на период до 2025 года / утв. указом Президента РФ № 1351 от 9 октября 2007 г. / КонсультантПлюс.

6. Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года / утв. распоряжением Правительства РФ № 1662-р от 17 ноября 2008 г. – URL: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/94365/ (дата обращения: 23.02.2014).

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ И ОЦЕНКИ РИСКА ЗДОРОВЬЮ НАСЕЛЕНИЯ

7. Лебедева-Несевря Н.А., Кирьянов Д.А., Барг А.О. Оценка сочетанного воздействия социальных и производственных факторов риска на здоровье работников предприятия порошковой металлургии по результатам эпидемиологических исследований // Здоровье населения и среда обитания (ЗНиСО). – 2010. – Т. 11 (212). – С. 44–46.

8. Лисицын Ю.П. Образ жизни как основа здоровья. Анализ факторов риска заболеваемости // Медицинская газета. – 2010. – № 19. – С. 12.

9. Онищенко Г.Г. Влияние состояния окружающей среды на здоровье населения.

Нерешенные проблемы и задачи // Гигиена и санитария. – 2003. – № 1. – С. 3 – 10.

Методические подходы к оценке вклада разнородных факторов среды обитания в формирование уровня инфекционной заболеваемости В.М. Чигвинцев ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения», г. Пермь, Россия На протяжении последних десятилетий наблюдается увеличение инфекционной заболеваемости среди всех возрастных групп. Например, в 2012 г. по сравнению с предыдущим годом в Российской Федерации возросла заболеваемость по отдельным инфекционным нозологиям, таким как корь (в 3,4 раза), краснуха (в 2,75 раза) и коклюш (в 1,5 раза). Увеличение заболеваемости приводит к значительному приросту экономических потерь, вызванных временной нетрудоспособностью. Таким образом, встает задача по нахождению оптимальных способов снижения заболеваемости. Для разработки методик снижения необходимо выделить преобладающие действующие причины. В качестве вероятных факторов, влияющих на количество инфекционных заболеваний, можно выделить: химические и биологические показатели среды обитания, социально-экономическое состояние территории и прививочные мероприятия.

Анализ вкладов этих факторов позволит выявить основные причины наблюдаемой ситуации и определить приоритетные пути ее решения.

Цель данной работы – разработка алгоритма нахождения зависимостей между инфекционной заболеваемостью и различными показателями среды обитания с оценкой их вкладов.

Материалы и методы исследования. Для проведения исследования был использован объединенный массив из нескольких источников официальных данных.

Информация получена в рамках проведения социально-гигиенического мониторинга и на основании государственной статистической отчетности за 2010–2012 гг. Состояние здоровья населения характеризовалось статистическими данными по инфекционной заболеваемости в субъектах РФ по отдельным нозологическим формам

Р А З Д Е Л I. НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА РИСКА ЗДОРОВЬЮ

в различных возрастных группах. Показатели иммунности населения характеризовались статистическими данными по вакцинным мероприятиям в субъектах РФ по отдельным нозологическим формам в разрезе различных возрастных групп. Среда обитания описывалась двумя группами факторов: санитарно-гигиеническими факторами по отдельным объектам (атмосферный воздух, питьевая вода, почва), характеризующими безопасность среды обитания, и социально-экономическими, характеризующими качество жизни населения.

Ниже приводятся количественная характеристика анализируемых данных:

• данные о детской и взрослой инфекционной заболеваемости (по 96 видам вирусных нозологий и 18 видам паразитарных нозологий) за 2011–2012 гг. в 83 регионах РФ;

• данные о вакцинации и ревакцинации детского и взрослого населения (по 24 видам нозологий) за 2010–2012 гг. в 83 регионах РФ;

• данные с постов наблюдений о превышении химическими веществами предельно допустимых концентраций (36 веществ в воздухе, 23 – в воде и 5 – в почве) за 2010–2012 гг. в 83 регионах РФ;

• данные о социально-экономическом состоянии территории (21 показатель) за 2010–2012 гг. в 83 регионах РФ;

• данные замеров почвы и воды на предмет наличия микробиологического и паразитарного загрязнения в процентах проб, превышающих предельно допустимые значения за 2010–2012 гг. в 83 регионах РФ.

В результате объединения различных источников был получен неполный массив данных. Зачастую данные территории, для которых имеется информация не по всем интересующим нас показателям (отсутствует значение хотя бы по одному показателю), просто не учитываются. Такой способ решения проблемы является самым простым и признается корректным для массивов, собранных на большой выборке.

Вместе с тем такой шаг может привести к смещениям, в том случае если пропуски не случайны, а характерны для определенного вида территории. Кроме того, исключать из анализа территории, в которых содержится пусть и не вся, но ценная информация, не совсем рационально, поскольку на сбор этих данных были потрачены средства.

Более обоснованное решение проблемы неполных данных видится в восстановлении пропущенных значений на основании тех или иных представлений о природе этих значений. Одним из таких способов является алгоритм ближайших соседей [1, 3]. Он относится к простым неитерационным методам восстановления пропущенных данных.

В основе методики ближайших соседей лежит предположение, что если объекты близки по значениям n-1 показателей, то они близки по значению n-ого показателя. Заполнение пропусков в таблице данных методом ближайших соседей выглядит следующим образом: вначале среди всех строк сводной таблицы находят заданное количество строк, наиболее сходных со строкой, содержащей пропуск.

В качестве меры схожести строк (объектов) фигурирует декартово расстояние между строками в пространстве столбцов (показателей). Чем меньше декартово расстояние между объектами в пространстве показателей, тем более они подобны друг другу. Столбец, содержащий предсказываемое значение, будем называть целевым столбцом. Для получения предсказания неизвестного элемента значения целевого показателя у ближайших соседей усредняются с весами, обратно пропорциональными декартовому расстоянию, до строки, содержащей пробел:

82 С целью устранения зависимых показателей и уменьшения независимых переменных проводится факторный анализ [2, 4]. При анализе сильно коррелирующие между собой переменные объединяются в один фактор. После объединения коррелированность показателей внутри каждого фактора между собой будет выше, чем их коррелированность с показателями из других факторов. Для выявления наиболее значимых факторов и, как следствие, факторной структуры, наиболее оправданным представляется применение метода главных компонент. Суть данного метода состоит в замене коррелированных показателей некоррелированными факторами.

Другой важной характеристикой метода является возможность ограничиться наиболее информативными главными компонентами, исключив из анализа остальные, что упрощает интерпретацию результатов.

Статистический анализ связи отдельных факторов с заболеваемостью не позволяет вычислить корректный вклад каждого из множества влияющих факторов.

Поэтому для решения данной задачи необходимо использовать метод, позволяющий учитывать одновременное воздействие всех получившихся факторов. Для связи инфекционной заболеваемости с различными факторами среды обитания была использована стандартная многомерная линейная регрессионная модель [5]. Выбор модели был сделан на основании исследовательского анализа данных и предварительных знаний о взаимосвязи между заболеваемостью и влияющими факторами.

Коэффициенты модели были получены с помощью метода наименьших квадратов.

Результаты и их обсуждение. Проведено восстановление пропущенных данных с помощью метода ближайших соседей; при использовании метода в рассмотрение брались 10 ближайших соседей. Для строк данных, в которых отсутствует более 50 % информации, брались средние значения по показателю. Из анализа было исключено 13 показателей, так как в них отсутствует более 60 % данных, и представленный алгоритм не подходит для их восстановления. В результате получен полный массив данных, пригодный для дальнейших этапов анализа.

Факторный анализ был проведен по данным о качестве среды обитания (по химическим веществам) и по данным о социально-экономическом состоянии территории. Анализ позволил выделить 10 факторов, характеризующих химическую составляющую, и 4 фактора, характеризующих социально-экономическую составляющую. Химические показатели вошли в следующие факторы: №1 (азотосодержащие неорганические соединения в воздухе), №2 (тяжелые металлы в воздухе), №3 (тяжелые металлы в почве), №4 (тяжелые металлы в воде), №5 (хлоросодержащие неорганические соединения в воде), №6 (ароматические углеводороды), №7 (фторсодержа

<

Р А З Д Е Л I. НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА РИСКА ЗДОРОВЬЮ

щие соединения), №8 (хлорсодержащие соединения в воде), №9 (железосодержащие соединения в воде), №10 (пыль и углеводороды в воздухе). Социальноэкономические показатели составили следующие факторы: №1 (уровень развития социальной инфраструктуры), №2 (условия быта населения), №3 (уровень жизни населения), №4 (уровень социально-экономического развития территории).

В результате многомерного линейного регрессионного моделирования с использованием обработанных данных был получен ряд уравнений, связывающих заболеваемость и показатели среды обитания, социально-экономическое состояние территорий и прививочные мероприятия. При моделировании использовался лаг в один год по ревакцинации, социальным и химическим факторам.

Ниже в качестве примера приведены четыре модели, в которых влияние на заболеваемость описывается с помощью различного сочетания исходных описываемых факторов.

Уравнение, описывающее заболеваемость краснухой, записывается в следующем виде:

y1 = 1,9 0,00065 x1 + 0, 48 x2 (3)

где y1 – заболеваемость краснухой на 100 тыс. населения; x1 – ревакцинация населения от краснухи на 100 тыс. населения; x2 – химический фактор №3.

Доля вклада химического фактора №3 (в него входит такой показатель, как ртуть в почве) в 2012 г. составила 0,2 %, что может говорить о малом влиянии факторов среды обитания на заболеваемость краснухой. Основным действующим фактором являются мероприятия по ревакцинации населения от краснухи. Коэффициент детерминации данной модели составил 0,44.

Уравнение, описывающее заболеваемость коклюшем, записывается в следующем виде:

+ 17, 6 e x2 + 17, 6 e x3 + 17,9 x4, y2 = 43,1 + 54272 (4) x1 где y2 – заболеваемость коклюшем на 100 тыс. населения; x1 – ревакцинация населения от коклюша на 100 тыс. населения; x2 – социально-экономический фактор №2; x3 – химический фактор №8; x4 – химический фактор №9.

Доли вкладов воздействующих факторов, по данным 2011 и 2012 г. на территории РФ, представлены на рис. 1. Основным влияющим фактором являются мероприятия по ревакцинации населения от коклюша. Сравнимый вклад вносят социально-экономический фактор №2 (в него входит такой показатель, как процент квартир, не имеющих канализации) и химический фактор №8 (в него входит такой показатель, как хлор в воде). Вклад химического фактора №9 (в него входит такой показатель, как железо (включая хлорное железо) в воде) незначителен. Коэффициент детерминации модели составил 0,335.

Уравнение, описывающее заболеваемость лямблиозом, записывается в следующем виде:

y3 = 236,3 + 17,5 x1 10,3 e x2 + 1239, 2 x3, (5)

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ И ОЦЕНКИ РИСКА ЗДОРОВЬЮ НАСЕЛЕНИЯ

где y3 – заболеваемость лямблиозом на 100 тыс. населения; x1 – микробиологические показатели в почве; x2 – социально-экономический фактор №3; x3 – социально-экономический фактор №4.

–  –  –

Доли вкладов факторов в заболеваемость лямблиозом по данным 2011 и 2012 г. на территории РФ представлены на рис. 2. На первом месте по вкладу стоит показатель, отражающий процент количества проб почвы с превышением по микробиологическим показателям. На втором месте – социальноэкономический фактор №3 (в него входит такой показатель, как среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работающих в экономике). Последнее место занимает социально-экономический фактор №4. Коэффициент детерминации модели составил 0,729.

–  –  –

Р А З Д Е Л I. НАУЧНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ АНАЛИЗА РИСКА ЗДОРОВЬЮ

Уравнение, описывающее заболеваемость сальмонеллезными инфекциями, записывается в следующем виде:

y = 56,1 + 26,5 e x1 + 29,9 x2 + 130,3 e x3, (6) где y – заболеваемость другими сальмонеллезными инфекциями на 100 тыс. населения; x1 – социально-экономический фактор №2; x2 – химический фактор №3; x3

– химический фактор №4.

Доли вкладов факторов в заболеваемость другими сальмонеллезными инфекциями по данным 2011 и 2012 г. на территории РФ представлены на рис. 3. Основной вклад осуществляется химическим фактором №4 (в него входит такой показатель, как свинец в воде). На втором месте стоит вклад социально-экономического фактора №2. Незначительный вклад вносит химический фактор №3. Коэффициент детерминации модели составил 0,317.

Рис. 3. Доли вкладов факторов среды обитания в заболеваемость другими сальмонеллезными инфекциями в 2011 и 2012 г.

Выводы. Представленный алгоритм позволяет определять доли вкладов химических и биологических показателей среды обитания, а также показателей социально-экономического состояния территории и прививочных мероприятий в инфекционную заболеваемость. Это дает возможность выявить приоритетные пути по решению задачи снижения инфекционной заболеваемости. В данной статье возможность применения данного алгоритма для определения вкладов факторов в заболеваемость показана на примере различных вирусных и бактериальных нозологий. Необходимо отметить, что выявленное влияние факторов является непрямым:

есть промежуточное звено – функциональная способность иммунной системы организма человека. Нахождение связей между непосредственным состоянием иммунной системы и факторами среды обитания, а также влияние состояния иммунной системы на инфекционную заболеваемость является одним из направлений дальнейшей работы.

Метод позволяет увеличить действенность санитарно-гигиенических мероприятий по предупреждению и устранению вредного воздействия факторов среды

АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ БЕЗОПАСНОСТИ И ОЦЕНКИ РИСКА ЗДОРОВЬЮ НАСЕЛЕНИЯ



Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 30 |

Похожие работы:

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Институт химии Кафедра органической и экологической химии Шигабаева Гульнара Нурчаллаевна ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов очной формы обучения по направлению 04.03.01. «Химия» программа прикладного бакалавриата, профиля подготовки: «Химия...»

«ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ от 20.06.2015 Рег. номер: 1982-1 (08.06.2015) Дисциплина: Системы электронного документооборота Учебный план: 10.03.01 Информационная безопасность/4 года ОДО Вид УМК: Электронное издание Инициатор: Бажин Константин Алексеевич Автор: Бажин Константин Алексеевич Кафедра: Кафедра информационной безопасности УМК: Институт математики и компьютерных наук Дата заседания 30.03.2015 УМК: Протокол №6 заседания УМК: Дата Дата Результат Согласующие ФИО Комментарии получения согласования...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра экономической безопасности, учета, анализа и аудита Чернышев А.А. СОЦИОЛОГИЯ СОЦИАЛЬНОЙ СФЕРЫ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления39.03.01(040100.62) Социология Профили подготовки «Экономическая социология», «Социальная...»

«БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ТЕХНОСФЕРЕ В 2 частях Часть 1 ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ О БЖД Учебное пособие Министерство образования и науки Российской Федерации Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина БЕЗОПАСНОСТЬ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ТЕХНОСФЕРЕ В двух частях Часть 1 В. С. Цепелев, Г. В. Тягунов, И. Н. Фетисов ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ О БЖД Рекомендовано методическим советом УрФУ в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по программе бакавлариата всех...»

«ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ от 09.06.2015 Рег. номер: 2091-1 (08.06.2015) Дисциплина: Системы и сети передачи информации. 02.03.03 Математическое обеспечение и администрирование Учебный план: информационных систем/4 года ОДО Вид УМК: Электронное издание Инициатор: Захаров Александр Анатольевич Автор: Захаров Александр Анатольевич Кафедра: Кафедра информационной безопасности УМК: Институт математики и компьютерных наук Дата заседания 30.03.2015 УМК: Протокол №6 заседания УМК: Дата Дата Результат...»

«ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ от 20.06.2015 Рег. номер: 3187-1 (19.06.2015) Дисциплина: Безопасность жизнедеятельности Учебный план: 03.03.02 Физика/4 года ОДО Вид УМК: Электронное издание Инициатор: Малярчук Наталья Николаевна Автор: Малярчук Наталья Николаевна Кафедра: Кафедра медико-биологических дисциплин и безопасности жизнедеяте УМК: Физико-технический институт Дата заседания 16.04.2015 УМК: Протокол №6 заседания УМК: Дата Дата Результат Согласующие ФИО Комментарии получения согласования согласования...»

«ОСНОВЫ БЕЗОПАСНОСТИ И ПРАВИЛА ПОВЕДЕНИЯ НА ЖЕЛЕЗНОЙ ДОРОГЕ (методическое пособие) А в т о р – с о с т а в и т е л ь: В.Г. Пичененко, канд. воен. наук, профессор кафедры теории и методики физвоспитания и ОБЖ ГБОУ ДПО НИРО Основной целью методического пособия является профилактика случаев детского травматизма на территории объектов инфраструктуры железной дороги и оказание помощи педагогам общеобразовательных организаций в подготовке и проведении занятий и уроков безопасности по теме: «Основы...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Кемеровский государственный университет» в г. Прокопьевске (Наименование факультета (филиала), где реализуется данная дисциплина) Рабочая программа дисциплины (модуля) Социальная безопасность (Наименование дисциплины (модуля)) Направление подготовки 39.03.02/040400.62 Социальная работа (шифр, название направления) Направленность...»

«ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ от 09.06.2015 Рег. номер: 2138-1 (09.06.2015) Дисциплина: Информационная безопасность 036401.65 Таможенное дело/5 лет ОЗО; 036401.65 Таможенное дело/5 лет Учебный план: ОДО; 38.05.02 Таможенное дело/5 лет ОЗО; 38.05.02 Таможенное дело/5 лет ОДО; 38.05.02 Таможенное дело/5 лет ОДО Вид УМК: Электронное издание Инициатор: Ниссенбаум Ольга Владимировна Автор: Ниссенбаум Ольга Владимировна Кафедра: Кафедра информационной безопасности УМК: Финансово-экономический институт Дата...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ УНИВЕРСИТЕТ ИТМО В.В. Волхонский СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ И УПРАВЛЕНИЯ ДОСТУПОМ ШТРИХОВЫЕ КОДЫ Учебное пособие Санкт-Петербург Волхонский В. В. Системы контроля и управления доступом. Штриховые коды. – СПб: Университет ИТМО, 2015. – 53 с. Рис. 30. Библ. 15. Рассматриваются такие широко распространенные идентификаторы систем контроля доступа, как штриховые коды. Анализируются принципы построения, особенности основных типов линейных и матричных...»

«ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ от 20.06.2015 Рег. номер: 2196-1 (09.06.2015) Дисциплина: История создания ИКТ Учебный план: 10.03.01 Информационная безопасность/4 года ОДО Вид УМК: Электронное издание Инициатор: Ниссенбаум Ольга Владимировна Автор: Ниссенбаум Ольга Владимировна Кафедра: Кафедра информационной безопасности УМК: Институт математики и компьютерных наук Дата заседания 30.04.2015 УМК: Протокол №7 заседания УМК: Дата Дата Результат Согласующие ФИО Комментарии получения согласования согласования...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ РФ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский государственный университет им. А.М. Горького» ИОНЦ «Толерантность, права человека и предотвращение конфликтов, социальная интеграция людей с ограниченными возможностями» Факультет международных отношений Кафедра европейских исследований Учебно-методический комплекс дисциплины «Проблемы региональной безопасности ЕС» А. Г. НЕСТЕРОВ ЕВРОПЕЙСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ: ВЫЗОВЫ И...»

«Издания, представленные в фонде НТБ, 2005-2015гг. Раздел по УДК 629.3 «Наземные средства транспорта»1. Безопасность наземных транспортных средств: учебник для студ. вузов, обуч. по спец. «Наземные транспортно-технологические комплексы и средства» (УМО).Тула: ТулГУ, 2014.-310с. 1 экз. Местонахождение БС 2. Харламова Т.И. Автомобиль или российская телега: уроки истории.-М.: Издатель Мархотин П.Ю., 2014 – 10 экз. Местонахождение БС 3. Бочкарев С.В. Диагностика и надежность автоматизированных...»

«МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ К ВЫПОЛНЕНИЮ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ “СИСТЕМА ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ “ВИДЕОЛОКАТОР”” Восканян З.Н., Рублёв Д.П. каф. Безопасности информационных технологий, Институт компьютерных технологий и безопасности, Инженерно-техническая академия, Южный федеральный университет. Таганрог, Россия METHODOLOGICAL GUIDELINES FOR LABORATORY WORK VIDEO SURVEILLANCE SYSTEM VIDEOLOKATOR Voskanyan Z.N., Rublev D.P. dep. Information Technology Security, Institute of Computer Technology and Information...»

«ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ от 05.06.2015 Рег. номер: 1039-1 (18.05.2015) Дисциплина: криптографические методы защиты информации Учебный план: 10.03.01 Информационная безопасность/4 года ОДО Вид УМК: Электронное издание Инициатор: Ниссенбаум Ольга Владимировна Автор: Ниссенбаум Ольга Владимировна Кафедра: Кафедра информационной безопасности УМК: Институт математики и компьютерных наук Дата заседания 30.03.2015 УМК: Протокол №6 заседания УМК: Дата Дата Результат Согласующие ФИО Комментарии получения...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Институт химии Кафедра неорганической и физической химии Бурханова Т.М. ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ПРАКТИКА Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 04.03.01 Химия, профили подготовки «Неорганическая химия и химия координационных соединений», «Физическая химия»,...»

«ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА МЕДИЦИНЫ КАТАСТРОФ Методические указания для выполнения контрольной работы по дисциплине «Безопасность жизнедеятельности» Волгоград – 2014 г УДК 614.8 ББК 68.69 Методические указания для выполнения контрольной самостоятельной работы для студентов, составлены в соответствии с Рабочей программой дисциплины «Безопасность жизнедеятельности», а также нормами Федерального закона «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций...»

«ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ от 09.06.2015 Рег. номер: 1941-1 (07.06.2015) Дисциплина: Безопасность жизнедеятельности Учебный план: 38.03.04 Государственное и муниципальное управление/4 года ОДО Вид УМК: Электронное издание Инициатор: Малярчук Наталья Николаевна Автор: Малярчук Наталья Николаевна Кафедра: Кафедра медико-биологических дисциплин и безопасности жизнедеяте УМК: Институт государства и права Дата заседания 29.04.2015 УМК: Протокол №9 заседания УМК: Дата Дата Результат Согласующие ФИО...»

«ЛИСТ СОГЛАСОВАНИЯ от 08.06.2015 Рег. номер: 1732-1 (04.06.2015) Дисциплина: Безопасность жизнедеятельности Учебный план: 42.03.02 Журналистика/4 года ОДО; 42.03.02 Журналистика/5 лет ОЗО Вид УМК: Электронное издание Инициатор: Глазунова Светлана Николаевна Автор: Глазунова Светлана Николаевна Кафедра: Кафедра медико-биологических дисциплин и безопасности жизнедеяте УМК: Институт филологии и журналистики Дата заседания 10.02.2015 УМК: Протокол заседания УМК: Дата Дата Результат Согласующие ФИО...»

«МЕТОДИЧЕСИКЕ УКАЗАНИЯ для выполнения курсового проекта по дисциплине «АТТЕСТАЦИЯ РАБОЧИХ МЕСТ» (Специальная оценка условий труда) для студентов специальности 280700 Иваново 2015 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ивановский государственный политехнический университет» ТЕКСТИЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ (Текстильный институт ИВГПУ) Кафедра техносферной безопасности МЕТОДИЧЕСИКЕ УКАЗАНИЯ для выполнения курсового проекта по дисциплине...»







 
2016 www.metodichka.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Методички, методические указания, пособия»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.