Health Сare of the Russian FederationHealth Сare of the Russian FederationЗдравоохранение Российской Федерации0044-197X2412-0723Federal Scientific Center for Hygiene F.F.Erisman64617510.47470/0044-197X-2024-68-6-449-458okeywiHEALTH CARE ORGANIZATIONОРГАНИЗАЦИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯResearch ArticleMethods for complex population health evaluation in relation to environmental factors based on use of integral indices. Descriptive review (Report 1)Методы комплексной оценки общественного здоровья в связи с факторами среды обитания на основе использования интегральных показателей. Описательный обзор (сообщение 1)https://orcid.org/0000-0003-0135-7258OnishchenkoGennadiy G.ОнищенкоГеннадий Григорьевич

DSc (Medicine), Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences, Deputy President of the Russian Academy of Education, Moscow, 119121, Russian Federation; Head of the Department of Human Ecology and Environmental Hygiene, I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University), Moscow, 119991, Russian Federation

e-mail: journal@fcrisk.ru

Доктор мед. наук, профессор, академик РАН, зам. президента ФГБУ «Российская академия образования», 119121, Москва, Россия; зав. кафедрой экологии человека и гигиены окружающей среды ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), 119991, Москва, Россия

e-mail: journal@fcrisk.ru

journal@fcrisk.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2356-1145ZaitsevaNina V.ЗайцеваНина Владимировна

DSc (Medicine), Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences, Scientific Director of the Federal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management Technologies, Perm, 614045, Russian Federation

e-mail: znv@fcrisk.ru

Доктор мед. наук, профессор, академик РАН, науч. руководитель ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Роспотребнадзора, 614045, Пермь, Россия

e-mail: znv@fcrisk.ru

znv@fcrisk.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2534-5713KleynSvetlana V.КлейнСветлана Владиславовна

DSc (Medicine), Associate Professor, Professor of the Russian Academy of Sciences, Head of the Department of Sanitary and Hygienic Analysis and Monitoring Systemic Methods of the Federal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management Technologies, Perm, 614045, Russian Federation

e-mail: kleyn@fcrisk.ru

Доктор мед. наук, доцент, профессор РАН, зав. отделом системных методов санитарно-гигиенического анализа и мониторинга ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Роспотребнадзора, 614045, Пермь, Россия

e-mail: kleyn@fcrisk.ru

kleyn@fcrisk.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4755-8306GlukhikhMaxim V.ГлухихМаксим Владиславович

PhD (Medicine), senior researcher at the Department of Sanitary and Hygienic Analysis and Monitoring Systemic Methods of the Federal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management Technologies, Perm, 614045, Russian Federation

e-mail: gluhih@fcrisk.ru

Канд. мед. наук, ст. науч. сотр. отдела системных методов санитарно-гигиенического анализа и мониторинга ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Роспотребнадзора, 614045, Пермь, Россия

e-mail: gluhih@fcrisk.ru

gluhih@fcrisk.ruRussian Academy of EducationФГБУ «Российская академия образования»I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский университет)Federal Scientific Center for Medical and Preventive Health Risk Management TechnologiesФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека28122024686VOL 68, NO6 (2024)ТОМ 68, №6 (2024)44945814012025Copyright ©; 2024,Copyright ©; 2024,2024https://journals.eco-vector.com/0044-197X/article/view/646175

Introduction. Structural changes detected in indices of population health and risks created by changes in priority environmental factors resulted in natural necessity to create integral valuations of population health that can be predicted under various circumstances.

The purpose of the study was the description of the population health indices used in its complex evaluations.

Materials and methods. This paper is a narrative review of available research literature. Relevant literature sources were sought in reference databases (SCOPUS, WoS), and PubMed search system without any limitations as regards time of publication. Two groups of indices were analyzed: one-dimensional ones and those based on mortality tables.

Results. Advantages and drawbacks typical for each measure types were established as regards a possibility to perform intergroup or inter-population evaluations; taking into account complexity and interrelations between various factors; use of contemporary concepts of health taking into account the expressed social orientations. Despite many available methodological developments in the sphere, integral population health indices are still being developed, among other things, due to interdisciplinary approaches, use of the complex systems theory, and up-to-date opportunities provided by computational systems.

Limitations include the lack of any strictly determined search strategy. The research results are considered qualitative (descriptive) with some elements of comparison and do not provide any quantitative estimations.

Conclusions. The results obtained by analysis of the accomplished literature allowed establishing the most relevant integral measures of population health among one-dimensional ones and those based on LEB assessment techniques and estimating whether their structural components were well-grounded. A conclusion was also made that any health evaluations, life expectancy, and life quality have certain social orientation and their multidimensional components should be taken into account in all their complexity. It is necessary to determine whether resources are allocated justly given the established burden of disease in specific population groups.

Compliance with ethical standards. The study does not require the approval of a biomedical ethics committee of other documents (the study was performed using publicly available official statistics).

Contribution of the authors: Onishchenko G.G. — study concept and design, editing, approval of the final version of the article; Zaitseva N.V. — study concept and design, editing, approval of the final version of the article; Kleyn S.V. — editing, writing the text, approval of the final version of the article; Glukhikh M.V. — editing, writing the text, approval of the final version of the article, collection and processing material, writing the text. All authors are responsible for the integrity of all parts of the manuscript and approval of its final version.

Acknowledgment. The study had no sponsorship.

Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.

Received: September 12, 2024 / Accepted: October 3, 2024 / Published: December 28, 2024

Введение. Структурные изменения в показателях здоровья населения и рисков, создаваемых изменением комплексов приоритетных факторов среды обитания, привели к закономерной необходимости создания интегральных метрик уровней общественного здоровья с возможностями их прогнозирования при различных ситуациях.

Цель исследования — описание показателей здоровья населения, используемых при его комплексных оценках.

Материалы и методы. Настоящее исследование представляет собой нарративный обзор научной литературы. Поиск научной литературы проводился по реферативным базам данных (SCOPUS, WoS), поисковой системе PubMed без ограничений по времени публикации. Анализировали две группы показателей: одномерные и показатели, основанные на таблицах смертности.

Результаты. Выявлены характерные преимущества и недостатки для каждого вида показателей, касающиеся возможностей межгрупповых или межпопуляционных оценок, учёта комплексности и связанности факторов различной природы, использования современных концепций здоровья с учётом выраженных социальных ориентаций. Показано, что, несмотря на имеющиеся значимые методологические наработки в данном направлении, концепции, интегральные показатели здоровья населения по-прежнему совершенствуются, в том числе благодаря междисциплинарному подходу, использованию теории сложных систем, современным возможностям в области вычислительных систем.

К ограничениям исследования относятся отсутствие жёстко детерминированной структурированной стратегии поиска. Результаты исследования носили качественный (описательный) характер с элементами сравнения/сопоставления, не предполагая количественные оценки.

Заключение. Результаты выполненного обзора научной литературы позволили установить наиболее релевантные интегральные показатели общественного здоровья населения среди одномерных показателей и показателей, основанных на методах оценки ожидаемой продолжительности жизни; оценить обоснованность их структурных компонентов и сформулировать вывод о социальной направленности оценок здоровья населения, продолжительности и качества жизни, комплексности/многомерности учёта их составляющих, необходимости определения справедливости распределения ресурсов при установленном бремени болезней в отдельных группах населения.

Соблюдение этических стандартов. Для проведения данного исследования не требовалось заключения комитета по биомедицинской этике (исследование выполнено на общедоступных данных официальной статистики).

Участие авторов: Онищенко Г.Г. — концепция и дизайн исследования, редактирование, утверждение окончательного варианта статьи;Зайцева Н.В. — концепция и дизайн исследования, редактирование, утверждение окончательного варианта статьи; Клейн С.В. — редактирование, написание текста, утверждение окончательного варианта статьи; Глухих М.В. — сбор и обработка материала, редактирование, написание текста, утверждение окончательного варианта статьи. Все соавторы — утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи.

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.

Поступила 12.09.2024 / Принята к печати 03.10.2024 / Опубликована 28.12.2024

population healthliving environmentliving environment factorshealth determinantslife expectancyintegrated health indicesздоровье населениясреда обитанияфакторы среды обитаниядетерминанты здоровьяожидаемая продолжительность жизниинтегральные показатели здоровьяKirk D. Demographic transition theory. Popul. Stud. (Camb.). 1996; 50(3): 361–87. https://doi.org/10.1080/0032472031000149536Omran A.R. The epidemiologic transition: a theory of the epidemiology of population change. Milbank Mem. Fund Q. 1971; 49(4): 509–38.Geels F.W. The hygienic transition from cesspools to sewer systems (1840–1930): The dynamics of regime transformation. Res. Policy. 2006; 35(7): 1069–82. https://doi.org/10.1016/j.respol.2006.06.001General Assembly. Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development. Resolution A/RES/70/1. United Nations; 2015. Available at: https://un.org/en/development/desa/population/migration/generalassembly/docs/globalcompact/A_RES_70_1_E.pdfEscovitz G.H. The health transition in developing countries: a role for internists from the developed world. Ann. Intern. Med. 1992; 116(6): 499. https://doi.org/10.7326/0003-4819-116-6-499Goldman D. The economic promise of delayed aging. Cold Spring Harb. Perspect. Med. 2015; 6(2): a025072. https://doi.org/10.1101/cshperspect.a025072Karn M., Sharma M. Climate change, natural calamities and the triple burden of disease. Nat. Clim. Chang. 2021; (11): 796–7. https://doi.org/10.1038/s41558-021-01164-wLi Z., Shi J., Li N., Wang M., Jin Y., Zheng Z.J. Temporal trends in the burden of non-communicable diseases in countries with the highest malaria burden, 1990–2019: Evaluating the double burden of non-communicable and communicable diseases in epidemiological transition. Global Health. 2022; 18(1): 90. https://doi.org/10.1186/s12992-022-00882-wGBD 2019 Diseases and Injuries Collaborators. Global burden of 369 diseases and injuries in 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet. 2020; 396(10258): 1204–22. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30925-9Life Expectancy by Country 2024. United Nations population estimates and projections, United Nations. Available at: https://worldpopulationreview.com/country-rankings/life-expectancy-by-countryHo J.Y., Hendi A.S. Recent trends in life expectancy across high income countries: retrospective observational study. BMJ. 2018; 362: k2562. https://doi.org/10.1136/bmj.k2562Hiam L., Harrison D., McKee M., Dorling D. Why is life expectancy in England and Wales ‘stalling’? J. Epidemiol. Community Health. 2018; 72(5): 404–8. https://doi.org/10.1136/jech-2017-210401Fries J.F. Aging, natural death, and the compression of morbidity. N. Engl. J. Med. 1980; 303(3): 130–5. https://doi.org/10.1056/NEJM19800717303030Hubert H.B., Bloch D.A., Oehlert J.W., Fries J.F. Lifestyle habits and compression of morbidity. J. Gerontol. A. Biol. Sci. Med. Sci. 2002; 57(6): M347–51. https://doi.org/10.1093/gerona/57.6.M347Stallard E. Compression of morbidity and mortality: new perspectives. N. Am. Actuar. J. 2016; 20(4): 341–54. https://doi.org/10.1080/10920277.2016.1227269Höhn A., Lomax N., Rice H., Angus C., Brennan A., Brown D., et al. Estimating quality-adjusted life expectancy (QALE) for local authorities in Great Britain and its association with indicators of the inclusive economy: a cross-sectional study. BMJ Open. 2024; 14(3): e076704. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2023-076704Jung Y.S., Kim Y.E., Ock M., Yoon S.J. Trends in Healthy Life Expectancy (HALE) and disparities by income and region in Korea (2008–2020): Analysis of a nationwide claims database. J. Korean Med. Sci. 2024; 39(6): e46. https://doi.org/10.3346/jkms.2024.39.e46Hosokawa R., Ojima T., Myojin T., Aida J., Kondo K., Kondo N. Estimating health expectancy in japanese communities using mortality rate and disability prevalence. JMA J. 2024; 7(1): 21–29. https://doi.org/10.31662/jmaj.2023-0058Sandoval M.H., Portaccio M.E.A., Albala C. Ethnic differences in disability-free life expectancy and disabled life expectancy in older adults in Chile. BMC Geriatr. 2024; 24(1): 116. https://doi.org/10.1186/s12877-024-04728-5Jena D., Swain P.K., Tripathy M.R., Sarangi P.K. Statistical modeling and estimating number of healthy life years lost and healthy life expectancy in India, 2000–2019. Aging Med. (Milton). 2023; 6(4): 435–45. https://doi.org/10.1002/agm2.12269Espinoza M.A., Severino R., Balmaceda C., Abbott T., Cabieses B. The socioeconomic distribution of life expectancy and healthy life expectancy in Chile. Int. J. Equity Health. 2023; 22(1): 160. https://doi.org/10.1186/s12939-023-01972-wKaltjob S., Späth H., Duru G. Population Health Status Measure: a Comparative Study Between DALY and MIMIC-Health Status Index. Available at: https://researchgate.net/publication/267817051_population_health_status_measure_a_comparative_study_between_daly_and_mimic-health_status_indexLast J.M. A Dictionary of Epidemiology [Ehpidemiologicheskii slovar’]. Moscow; 2009. (in Russian)Ласт Дж. М., ред. Эпидемиологический словарь. М.; 2009.Bacaër N. A Short History of Mathematical Population Dynamics. London: Springer; 2010. https://doi.org/10.1007/978-0-85729-115-8Chiang C.L. & World Health Organization. Life table and mortality analysis; 1979. Available at: https://iris.who.int/handle/10665/62916Sanders B.S. Measuring community health levels. Am. J. Public Health Nations Health. 1964; 54(7): 1063–70. https://doi.org/10.2105/ajph.54.7.1063Sullivan D.F. A single index of mortality and morbidity. HSMHA Health Reports. 1971; 86(4): 347–54.Muszyńska-Spielauer M., Luy M. Well-being adjusted health expectancy: a new summary measure of population health. Eur. J. Popul. 2022; 38(5): 1009–31. https://doi.org/10.1007/s10680-022-09628-1Jayasinghe S. Conceptualising population health: from mechanistic thinking to complexity science. Emerg. Themes Epidemiol. 2011; 8(1): 2. https://doi.org/10.1186/1742-7622-8-2Rose G. Sick individuals and sick populations. Int. J. Epidemiol. 2001; 30(3): 427–32. https://doi.org/10.1093/ije/30.3.427Institute of Medicine (US) Committee on Summary Measures of Population Health. Field M.J., Gold M.R., eds. Summarizing Population Health: Directions for the Development and Application of Population Metrics. National Academies Press (US); 1998.Murray C.J., Salomon J.A., Mathers C. A critical examination of summary measures of population health. Bull. World Health Organ. 2000; 78(8): 981–94.Mahmood S.S., Levy D., Vasan R.S., Wang T.J. The Framingham Heart Study and the epidemiology of cardiovascular disease: a historical perspective. Lancet. 2014; 383(9921): 999–1008. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(13)61752-3Ebner N., Banach M., Anker S.D., von Haehling S. From meta-analysis to Cochrane reviews. J. Cachexia Sarcopenia Muscle. 2018; 9(3): 441–3. https://doi.org/10.1002/jcsm.12312Hakulinen T., Hansluwka H., Lopez A.D., Nakada T. Global and regional mortality patterns by cause of death in 1980. Int. J. Epidemiol. 1986; 15(2): 226–33. https://doi.org/10.1093/ije/15.2.226WHO. Methods for estimating the excess mortality associated with the COVID-19 pandemic; 2023. Available at: https://who.int/publications/m/item/methods-for-estimating-the-excess-mortality-associatedwith-the-covid-19-pandemicKossarova L., Holland W., Nolte E. McKee M. Measuring ‘avoidable’ mortality: methodological note. Directorate-General “Employment, Social Affairs and Equal Opportunities”. Brussels; 2009. Available at: http://eprints.lse.ac.uk/46390/Liang C.Y., Kornas K., Bornbaum C., Shuldiner J., De Prophetis E., Buajitti E., et al. Mortality-based indicators for measuring health system performance and population health in high-income countries: a systematic review. IJQHC Communications. 2023; 3(2): https://doi.org/10.1093/ijcoms/lyad010Reidpath D.D., Allotey P. Infant mortality rate as an indicator of population health. J. Epidemiol. Community Health. 2003; 57(5): 344–6. https://doi.org/10.1136/jech.57.5.344Sartorius B.K., Sartorius K. A new multidimensional population health indicator for policy makers: absolute level, inequality and spatial clustering – an empirical application using global sub-national infant mortality data. Geospat. Health. 2014; 9(1): 7–26. https://doi.org/10.4081/gh.2014.2Goldhagen J., Remo R., Bryant T. 3rd, Wludyka P., Dailey A., Wood D., et al. The health status of southern children: a neglected regional disparity. Pediatrics. 2005; 116(6): e746–53. https://doi.org/10.1542/peds.2005-0366Satyanarayana L., Indrayan A., Sachdev H.P., Gupta S.M. A comprehensive index for longitudinal monitoring of child health status. Indian Pediatr. 1995; 32(4): 443–52.Wilkinson J.R., Berghmans L., Imbert F., Ledésert B., Ochoa A.; ISARE II project team. Health indicators in the European regions – ISARE II. Eur. J. Public Health. 2008; 18(2): 178–83. https://doi.org/10.1093/eurpub/ckm088Ashraf K., Ng C.J., Teo C.H., Goh K.L. Population indices measuring health outcomes: A scoping review. J. Glob. Health. 2019; 9(1): 010405. https://doi.org/10.7189/jogh.09.010405Karpov V.P., ed. Classics of Biology and Medicine. Hippocrates. Selected Books [Klassiki biologii i meditsiny. Gippokrat. Izbrannye knigi]. Transl. from the Greek. Moscow; 1936. (in Russian)Карпов В.П., ред. Классики биологии и медицины. Гиппократ. Избранные книги. Пер. с греч. М.; 1936.Karimov U.I., Khurshut E.U. Canon of Medical Science. Selected Sections. Part 1 [Kanon vrachebnoi nauki. Izbrannye razdely. Chast’ 1]. Moscow–Tashkent; 1994. (in Russian)Каримов У.И., Хуршут Э.У. Канон врачебной науки. Избранные разделы. Часть 1. М.–Ташкент; 1994.United Nations Department of Economic and Social Affairs, Population Division. World Population Prospects 2022: Summary of Results. UN DESA/POP/2022/TR/NO; 2022. Available at: https://un.org/development/desa/pd/sites/www.un.org.development.desa.pd/files/wpp2022_summary_of_results.pdfOECD. Health at a Glance 2023: OECD Indicators. Paris: OECD Publishing; 2023. https://doi.org/10.1787/7a7afb35-enAndreev E.M. Is life expectancy at birth really the best measure of mortality in a population? Demograficheskoe obozrenie. 2021; 8(2): 6–26. https://doi.org/10.17323/demreview.v8i2.12780 https://elibrary.ru/goppvo (in Russian)Андреев Е.М. Действительно ли ожидаемая продолжительность жизни при рождении является наилучшим измерителем уровня смертности населения? Демографическое обозрение. 2021; 8(2): 6–26. https://doi.org/10.17323/demreview.v8i2.12780 https://elibrary.ru/goppvoMarques F.Z., Markus M.A., Morris B.J. The molecular basis of longevity, and clinical implications. Maturitas. 2010; 65(2): 87–91. https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2009.12.008Liang H., Guo Z., Tuljapurkar S. Why life expectancy over-predicts crude death rate. Genus. 2023; 79(1): 9. https://doi.org/10.1186/s41118-023-00188-8Rutter H., et al. The need for a complex systems model of evidence for public health. Lancet. 2017; 390(10112): 2602–4. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(17)31267-9Skivington K., Matthews L., Simpson S.A., Craig P., Baird J., Blazeby J.M., et al. A new framework for developing and evaluating complex interventions: update of Medical Research Council guidance. BMJ. 2021; 374: n2061. https://doi.org/10.1136/bmj.n2061Lin C.C., Rogot E., Johnson N.J., Sorlie P.D., Arias E. A further study of life expectancy by socioeconomic factors in the National Longitudinal Mortality Study. Ethn. Dis. 2003; 13(2): 240–7.Mathers C.D., Murray C.J., Ezzati M., Gakidou E., Salomon J.A., Stein C. Population health metrics: crucial inputs to the development of evidence for health policy. Popul. Health Metr. 2003; 1(1): 6. https://doi.org/10.1186/1478-7954-1-6Murray C.J., Frenk J. Ranking 37th – measuring the performance of the U.S. health care system. N. Engl. J. Med. 2010; 362(2): 98–9. https://doi.org/10.1056/NEJMp0910064Berger N., Van der Heyden J., Van Oyen H. The global activity limitation indicator and self-rated health: two complementary predictors of mortality. Arch. Public Health. 2015; 73(1): 25. https://doi.org/10.1186/s13690-015-0073-0Berger N., Robine J.M., Ojima T., Madans J., Van Oyen H. Harmonising summary measures of population health using global survey instruments. J. Epidemiol. Community Health. 2016; 70(10): 1039–44. https://doi.org/10.1136/jech-2015-206870di Lego V. Health expectancy indicators: what do they measure? Cad. Saúde Colet. 2021; 29(7). https://doi.org/10.1590/1414-462X202199010376Willekens F.J., Shah I., Shah J.M., Ramachandran P. Multi-state analysis of marital status life tables: theory and application. Population Studies. 1982; 36(1): 129–44. https://doi.org/10.2307/2174163Katz S., Branch L.G., Branson M.H., Papsidero J.A., Beck J.C., Greer D.S. Active life expectancy. New Engl. J. Med. 1983; 309(20): 1218–24. https://doi.org/10.1056/NEJM198311173092005Laditka S.B., Wolf D.A. New methods for analyzing active life expectancy. J. Aging Health. 1998; 10(2): 214–41. https://doi.org/10.1177/089826439801000206Manton K.G., Stallard E., Liu K. Forecasts of active life expectancy: policy and fiscal implications. J. Gerontol. 1993; 48(S): 11–26. https://doi.org/10.1093/geronj/48.special_issue.11Lynch S.M., Brown J.S., Harmsen K.G. The Effect of altering ADL thresholds on active life expectancy estimates for older persons. J. Gerontol. B Psychol. Sci. Soc. Sci. 2003; 58(3): S171–8. https://doi.org/10.1093/geronb/58.3.s171Guillot M., Yu Y. Estimating health expectancies from two cross-sectional surveys: The intercensal method. Demogr. Res. 2009; 21: 503–34. https://doi.org/10.4054/DemRes.2009.21.17Kim Y.E., Jung Y.S., Ock M., Yoon S.J. A review of the types and characteristics of healthy life expectancy and methodological issues. J. Prev. Med. Public Health. 2022; 55(1): 1–9. https://doi.org/10.3961/jpmph.21.580Popova A.Yu., Zaitseva N.V., Onishchenko G.G., Kleyn S.V., Glukhikh M.V., Kamaltdinov M.R. Sanitary-epidemiologic determinants and potential for growth in life expectancy of the population in the Russian Federation taking into account regional differentiation. Health Risk Analysis. 2020; (1): 4–17. https://doi.org/10.21668/health.risk/2020.1.01.eng https://elibrary.ru/ttrgoyПопова А.Ю., Зайцева Н.В., Онищенко Г.Г., Клейн С.В., Глухих М.В., Камалтдинов М.Р. Санитарно-эпидемиологические детерминанты и ассоциированный с ними потенциал роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации. Анализ риска здоровью. 2020; (1): 1–17. https://doi.org/10.21668/health.risk/2020.1.01 https://elibrary.ru/laspilGlukhikh М.V., Kleyn S.V., Kiryanov D.А., Kamaltdinov М.R. Life expectancy at birth for the RF population: prediction based on modeling influence exerted by a set of socio-hygienic determinants on age-specific mortality rates exemplified by diseases of the circulatory system. Health Risk Analysis. 2022; (3): 98–109. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.3.09.eng https://elibrary.ru/bihdtmГлухих М.В., Клейн С.В., Кирьянов Д.А., Камалтдинов М.Р. Прогноз ожидаемой продолжительности жизни населения России на основе модели влияния комплекса социально-гигиенических детерминант на коэффициенты повозрастной смертности на примере болезней системы кровообращения. Анализ риска здоровью. 2022; (3): 98–109. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.3.09 https://elibrary.ru/gocauxZaitseva N.V., Kleyn S.V., Glukhikh М.V., Kiryanov D.А., Kamaltdinov М.R. Predicting growth potential in life expectancy at birth of the population in the Russian Federation based on scenario changes in socio-hygienic determinants using an artificial neural network. Health Risk Analysis. 2022; (2): 4–16. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.2.01.eng https://elibrary.ru/jkrlpbЗайцева Н.В., Клейн С.В., Глухих М.В., Кирьянов Д.А., Камалтдинов М.Р. Прогноз потенциала роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации на основе сценарного изменения социально-гигиенических детерминант с использованием искусственной нейронной сети. Анализ риска здоровью. 2022; (2): 4–16. https://doi.org/10.21668/health.risk/2022.2.01 https://elibrary.ru/jkrlpbXiaowen R., Li Y., Jin X., Deng P., Xu J., Li N., et al. Health-adjusted life expectancy (HALE) in Chongqing, China, 2017: An artificial intelligence and big data method estimating the burden of disease at city level. The Lancet Reg. Health. West. Pac. 2021; 9: 100110. https://doi.org/10.1016/j.lanwpc.2021.100110