Medical Radiology and radiation safety Medical Radiology and radiation safety Медицинская радиология и радиационная безопасность 1024-6177 2618-9615 43707 10.12737/1024-6177-2020-65-5-35-41 Радиационная эпидемиология Radiation epidemiology Радиационная эпидемиология Prognostic analysis of mortality in the cohort of the Chernobyl cleanup workers ПРОГНОЗ СМЕРТНОСТИ В КОГОРТЕ РОССИЙСКИХ УЧАСТНИКОВ ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ АВАРИИ НА ЧЕРНОБЫЛЬСКОЙ АЭС Горский А. И. Gorski A. I.

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 Максютов М. А. Maksyutov M. A.

кандидат технических наук;

candidate of technical sciences;

 Туманов К. А. Tumanov K. A.

кандидат биологических наук;

candidate of sciences in biology;

 Кочергина Е. В. Kochergina E. V.

кандидат медицинских наук;

candidate of medical sciences;

 Зеленская Н. С. Zelenskaya N. S. Иванов В К Ivanov V K

доктор технических наук;

doctor of technical sciences;

 Медицинский радиологический научный центр им. А.Ф. Цыба Обнинск Россия A.F. Tsyb Medical Radiological Research Center Obninsk Russian Federation Медицинский радиологический научный центр им. А.Ф. Цыба – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Обнинск Россия A. Tsyb Medical Radiological Research Center — branch of the National Medical Research Radiological Center Obninsk Russian Federation Медицинский радиологический научный центр им. А.Ф. Цыба – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Обнинск Россия A. Tsyb Medical Radiological Research Center — branch of the National Medical Research Radiological Center Obninsk Russian Federation Медицинский радиологический научный центр им. А.Ф. Цыба Обнинск Россия A.F. Tsyb Medical Radiological Research Center Obninsk Russian Federation Медицинский радиологический научный центр им. А.Ф. Цыба Обнинск Россия A.F. Tsyb Medical Radiological Research Center Obninsk Russian Federation 65 5 35 41 https://naukaru.ru/en/nauka/article/43707/view

Цель: Анализ и прогноз динамики смертности, отдельных причин смерти и структуры смертности в когорте мужчин, ликвидаторов последствий аварии на ЧАЭС, за период наблюдения с 1992 по 2017 гг. Материал и методы: В анализе смертности и для прогноза использованы персональные данные по смертности ликвидаторов за период наблюдения 1992–2017 гг., накопленные в Национальном радиационно-эпидемиологическом регистре (НРЭР). В когорту наблюдения включены ликвидаторы 1986–1987 гг. въезда в зону облучения, имеющие документированную дозу. Численность когорты в 1992 г. составляла 72432 человека, средняя доза – 130,8 мГр. За период наблюдения в когорте зафиксировано 27051 случай смерти, из них: злокачественные новообразования (ЗНО) – 4621, болезни системы кровообращения (БСК) – 11410, травмы и отравления (ТО) – 5110, остальные, кроме перечисленных (другие), – 5910. Для прогноза смертности и ее структуры использованы возрастные интенсивности парциальных процессов смертности и смертности в целом, полученные за период наблюдения. Результаты: Прогнозируемая численность когорты в 2030 г. – 22000 человек. Структура смертности в 2017 г.: ЗНО – 17%, БСК – 42%, ТО – 19%, другие – 22%. Прогнозируемая структура в 2030 г.: ЗНО – 24%, БСК – 49%, ТО – 11%, другие – 16%. Средняя ожидаемая продолжительность предстоящей жизни членов когорты в 2017 г. составляет 11,1 года (средний возраст ликвидаторов в 2017 г. – 62,4 года), тогда ожидаемая продолжительность жизни ликвидаторов с 2017 г. составит 73,5 года. Ожидаемая продолжительность жизни когорты ликвидаторов с показателями смертности 2017 г. для мужского населения России населения равна 70,4 года. Наблюдаемый эффект увеличения продолжительности жизни ликвидаторов может быть обусловлен эффектом здоровых рабочих, мерами социальной поддержки, включая специализированную диспансеризацию, а также нельзя исключить и влияние естественного отбора. Заключение: Проведенный анализ для рассматриваемой популяции служит инструментом для проведения мероприятий по повышению эффективности специализированной медицинской помощи ликвидаторам. Результаты данного исследования полезны для анализа смертности замкнутых (фиксированных по численности в определенный момент) популяций, подвергшихся воздействию вредных для здоровья техногенных факторов.

Purpose: Analysis and prognosis of mortality rate, specific causes of death and mortality structure in the male cohort of the Chernobyl cleanup workers monitored from 1992 over 2017. Materials and methods: Analysis and prognosis of mortality among the Chernobyl cleanup workers for the follow up period 1992-2017 were based on personal death records stored at the National Radiation Epidemiological Registry (NRER). The workers entered the exclusion zone in 1986 and in 1987, who had documented dose records were included in the monitoring cohort. In 1992 the cohort size was 72432 persons , average radiation dose was 130.8 mGy. For the period of the cohort monitoring 27051 cleanup workers died with the following causes of death: malignant neoplasms – 4621 cases, circulatory diseases – 11410 cases, traumas and poisoning – 5110 cases, other –5910. To prognose mortality and mortality structure data on age-specific intensity of partial mortality and total mortality during the monitoring period were used. Results: The predicted size of the cohort will be 22,000 persons in 2030. Mortality structure in 2017: malignant neoplasms – 17%; circulatory diseases – 42%; traumas and poisoning – 19%, other – 22%. The mortality structure in 2030 will be: malignant neoplasms – 24%; circulatory diseases – 49%; traumas and poisoning – 11%, other – 16%. Cleanup workers’ the average time left to live estimated in 2017 was 11.1 years (their average age in 2017 was 62.4 years), it means that their average life expectancy will be 73.5 years. Average life expectancy of Russian males is 70.4 years. Increased life span of the cleanup workers can be due to their good health, social support including regular special medical examination, the effect of the natural selection cannot be excluded as well. Conclusion: Results of the study can serve as example of organization of high effective specialized medical examination of the Chernobyl cleanup workers. The research outcomes will be useful for analysis of mortality among members of a closed population following exposure to hazardous technogeneous factors.

 ликвидаторы последствий аварии на ЧАЭС прогноз смертности Национальный радиационно-эпидемиологический регистр непараметрические методы анализа интенсивности процессов смертности конкуренция рисков смертности структура смертности злокачественные новообразования болезни системы кровообращения травмы и отравления средняя продолжительность жизни Chernobyl cleanup workers prognosis of mortality National Radiation Epidemiological Registry non-parametric method of analysis intensity of mortality mortality risks concurrence mortality structure malignant neoplasms circulatory diseases traumas and poisoning average lifespan

Andersen P.K., Borgan O., Gill R.D., Keiding N. Statistical models based on counting processes. New York: Springer-Verlag. 1993. 784 p. Andersen P.K., Borgan O., Gill R.D., Keiding N. Statistical models based on counting processes. New York: Springer-Verlag. 1993. 784 p. Hougaard P. Analysis of multivariate survival data. New York: Springer-Verlag. 2000. 542 p. Hougaard P. Analysis of multivariate survival data. New York: Springer-Verlag. 2000. 542 p. Hougaard P. Multi-state models: a review // Lifetime Data Anal. 1999. Vol. 5. № 3. P. 239-264. Hougaard P. Multi-state models: a review // Lifetime Data Anal. 1999. Vol. 5. № 3. P. 239-264. Commenges D. Multi-state models in epidemiology // Lifetime Data Anal. 1999. Vol. 5. № 4. P. 315-327. Commenges D. Multi-state models in epidemiology // Lifetime Data Anal. 1999. Vol. 5. № 4. P. 315-327. Levenberg K. A method for the solution of certain non-linear problems in least squares // Quart. Appl. Math. 1944. Vol. 2. № 2. P. 164-168. Levenberg K. A method for the solution of certain non-linear problems in least squares // Quart. Appl. Math. 1944. Vol. 2. № 2. P. 164-168. Marquardt D. An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters // J. Soc. Indust. Appl. Math. 1963. Vol. 11. № 2. P. 431-441. Marquardt D. An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters // J. Soc. Indust. Appl. Math. 1963. Vol. 11. № 2. P. 431-441. 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 // Радиационная биология. Радиоэкология. 2016. Т. 56. № 2. С. 138-148. Gorskiy A.I., Maksyutov M.A., Tumanov K.A., Schukina N.V., Chekin S.Yu., Ivanov V.K. Neparametricheskiy analiz radiacionnyh riskov smertnosti sredi likvidatorov posledstviy avarii na ChAES // Radiacionnaya biologiya. Radioekologiya. 2016. T. 56. № 2. S. 138-148. Иванов В.К., Карпенко С.В., Кащеев В.В., Чекин С.Ю., Максютов М.А., Туманов К.А., Щукина Н.В., Кочергина Е.В., Зеленская Н.С., Лашкова О.Е., Иванов С.А., Каприн А.Д. Радиационные риски российских участников ликвидации последствий аварии на Чернобыльской АЭС за период 1992-2017 гг. Часть II: смертность от солидных раков // Радиация и риск. 2020. Т. 29. № 1. С. 18-31. Ivanov V.K., Karpenko S.V., Kascheev V.V., Chekin S.Yu., Maksyutov M.A., Tumanov K.A., Schukina N.V., Kochergina E.V., Zelenskaya N.S., Lashkova O.E., Ivanov S.A., Kaprin A.D. Radiacionnye riski rossiyskih uchastnikov likvidacii posledstviy avarii na Chernobyl'skoy AES za period 1992-2017 gg. Chast' II: smertnost' ot solidnyh rakov // Radiaciya i risk. 2020. T. 29. № 1. S. 18-31. Горский А.И., Максютов М.А., Туманов К.А., Кочергина Е.В., Корело А.М. Статистические связи смертности ликвидаторов с дозой облучения // Радиация и риск. 2018. Т. 27. №1. С. 22-32. Gorskiy A.I., Maksyutov M.A., Tumanov K.A., Kochergina E.V., Korelo A.M. Statisticheskie svyazi smertnosti likvidatorov s dozoy oblucheniya // Radiaciya i risk. 2018. T. 27. №1. S. 22-32.