BACKGROUND: Demographic aging in the Russian Federation shows marked regional variation. The existing geriatric care system uses the administrative age criterion, which creates a mismatch with biological aging and leads to the phenomenon of “hidden demographic burden.” A uniform approach to geriatric care planning ignores regional differences.
AIM: To provide a scientific basis for transitioning to cluster-oriented geriatric care planning by validating the concept of “hidden demographic burden.”
METHODS: The study had two stages. Stage 1 was a cohort study of demographic trends in Saint Petersburg (2019–2024) with scenario forecasting (2025–2030). Stage 2 was a multicenter cross-sectional study with cluster analysis of 12 Russian regions. We also analyzed population-based frailty screening data (n = 378,631). Bootstrap stability analysis, cross-validation, and sensitivity analysis were performed.
RESULTS: In 2024, for the first time in Saint Petersburg, the biological (60+) group exceeded the administrative group by 31.6 thousand people. Population screening showed an exponential rise in frailty prevalence with age. K-means clustering identified three regional clusters: “Depressive” (n = 8), “Urbanized” (n = 3), and “Special Conditions” (n = 1). The silhouette coefficient was 0.41, indicating a satisfactory structure. Bootstrap analysis confirmed high stability for Cluster 1 (Jaccard = 0.89) and good stability for Cluster 2 (Jaccard = 0.76).
CONCLUSION: These findings support the “hidden demographic burden” concept and justify a shift to cluster-oriented geriatric care planning. A key limitation is the small sample size for cluster analysis, which requires validation of the typology on a larger sample.
Обоснование. Демографическое старение в Российской Федерации характеризует выраженная региональная неравномерность. Существующая система организации гериатрической помощи ориентирована на административный критерий возраста, что приводит к его рассогласованию с реальными биологическими процессами старения и формированию феномена скрытой демографической нагрузки. Унифицированный подход к планированию гериатрической помощи не учитывает региональную специфику.
Цель исследования. Научно обосновать переход к кластерно-ориентированному планированию гериатрической помощи на основе верификации концепции скрытой демографической нагрузки.
Методы. Исследование выполнено в два этапа. Первый этап — когортное исследование демографической динамики Санкт-Петербурга (2019–2024 гг.) с элементами сценарного прогнозирования (2025–2030 гг.). Второй этап — многоцентровое одномоментное исследование с кластерным анализом 12 регионов России. Дополнительно проанализирован популяционный скрининг старческой астении. Проведены bootstrap-анализ устойчивости, кросс-валидация и анализ чувствительности.
Результаты. В 2024 г. в Санкт-Петербурге впервые зафиксировано превышение биологической группы лиц в возрасте 60 лет и старше над административной группой на 31,6 тыс. человек. Популяционный скрининг выявил экспоненциальный рост распространенности старческой астении с возрастом. Методом k-средних выделены три кластера регионов: депрессивный (n=8), урбанизированный (n=3) и особые условия (n=1). Коэффициент силуэта — 0,41 (удовлетворительная структура). Bootstrap-анализ подтвердил высокую устойчивость первого кластера и хорошую устойчивость второго (коэффициенты Жаккара составили 0,89 и 0,76 соответственно).
Заключение. Получены данные в поддержку концепции скрытой демографической нагрузки. Обоснована необходимость перехода к кластерно-ориентированному планированию гериатрической помощи. Малый объем выборки для кластерного анализа требует валидации типологии на расширенной выборке.