Не менее интересен вопрос о взаимной корреляции различных заболеваний. В табл. 9.2 приведены экстремальные значения нормированной корреляционной функции попарно для всего спектра рассмотренных нами заболеваний. Для пар заболеваний, нормированный коэффициент корреляции которых превышал 0.6, рассчитаны скользящие коэффициенты корреляции, их примеры приведены на рис. 9.18.
Рис. 9.18. Примеры скользящих коэффициентов взаимной корреляции R рядов чисел вызовов по поводу некоторых заболеваний попарно: а, б — скорая помощь в Москве (1995-1999 гг.) с суточным опросом, скользящее временное окно 3 мес, доверительная корреляция при уровне значимости 0.05, rкр = 0.2; в — скорая помощь в Москве (1971-1985 гг.) с месячным опросом для мужчин (м) и женщин (ж), скользящее временное окно 2 года, доверительная корреляция при уровне значимости 0.05, rкр = 0.34; г — неотложная помощь ЦКБ РАН в Москве (1994-2004 гг.), скользящее временное окно 2 года, доверительная корреляция при уровне значимости 0.05, rкр = 0.41
Наибольшими значениями нормированных коэффициентов корреляции характеризуются пары заболевании одной природы, например, заболевания кровообращения и сердечно-сосудистые заболевания, а также заболевания, между которыми существуют причинно-следственные связи, например алкогольные психозы и алкогольные опьянения. Все графики очень индивидуальны.
Таблица 9.2 Экстремальные значения нормированной корреляционной функции числа вызовов скорой помощи по поводу заболеваний (табл. 9.1) попарно
Как правило, наибольшими значениями нормированных коэффициентов корреляции характеризуются пары заболеваний одной природы, например заболевания кровообращения и сердечно-сосудистые заболевания, а также заболевания, между которыми существуют причинно-следственные связи, например алкогольные психозы и алкогольные опьянения.
Алкогольный психоз (наиболее частая его разновидность — белая горячка) развивается только у больных алкоголизмом и обязательно сразу или через несколько дней после очередного запоя. Уровень заболеваемости алкогольными психозами в первую очередь зависит от уровня потребления алкоголя. Это еще раз подтвердилось во время антиалкогольной кампании 1985 гг.: за первые полтора года кампании снижение государственной продажи алкоголя на 50,1%, а реального потребления — на 26,1%, привело к снижению психозов на 51,1%. Помимо этих социальных факторов заболеваемости алкогольными психозами существуют сезонные, имеющие два максимума: в январе и летом.
Первый максимум также связан с ростом потребления, второй, более значительный рост психозов начинается в марте, достигает максимума в июле-августе в разные годы, после чего начинается снижение заболеваемости с минимумом в сентябре-октябре. Ни с ростом продажи спиртных напитков, ни с увеличением закупок сахара связать летний рост психозов не удалось. На основании сравнительного анализа числа психозов и поведения некоторых погодных факторов сделан вывод, что главным погодным фактором летнего увеличения заболеваемости является снижение содержания кислорода в атмосфере (гипоксия), хотя не исключается полностью и влияние остальных погодных составляющих, особенно температуры.
Все это нашло отражение в поведении скользящего коэффициента корреляции между алкогольными психозами и алкогольным опьянением (рис. 9.18а, б). При высоком в целом уровне коэффициента корреляции (более 0.7) в течение рассматриваемого периода отмечаются периодические (с периодом около года) снижения коэффициента корреляции до 0.2-0.3. Это вполне закономерно, если учесть, что в летний период помимо уровня потребления алкоголя проявляются и другие причины, влияющие на уровень заболеваемости алкогольными психозами.
Подробное рассмотрение приведенных графиков скользящего коэффициента корреляции может быть интересно для специалистов в конкретных областях медицины. Отметим только интересную тенденцию изменения знака (отрицательного на положительный) коэффициента корреляции алкогольных психозов и нервных расстройств, а также нервных расстройств и воспалительных процессов в брюшной полости. Складывается впечатление, что роль нервных расстройств в возникновении и развитии ряда заболеваний становится все более заметной.
Рассмотрим особенности поведения скользящего коэффициента корреляции пар заболеваний для различных групп пациентов, например для мужчин и женщин по данным скорой помощи в Москве (рис. 9.18в) и для пациентов обоего пола ЦКБ РАН в Москве на примере корреляции между гипертонией и нарушением ритма и сердечной проводимости (рис. 9.18г). Эти данные получены для среднемесячных значений вызовов скорой помощи. Наиболее устойчивая высокая корреляция (R = 0.8-0.9) этих заболеваний характерна для женщин, для пациентов ЦКБ РАН — она устойчива во времени, но уровень корреляции ниже (R = 0.7-0.8), наиболее вариабельна кривая у мужчин, (R = 0.3-0.9), минимальные значения коэффициента корреляции, скорее всего, относятся к периоду резкой смены уровня солнечной активности.
Итак, основными ритмами спектрально-временной структуры числа вызовов скорой помощи являются ритмы около 4 лет, около 1 года, околомесячные, недельные, полунедельные, а также суточные и менее суток (0.5 сут, 8, 6, 4.8 ч). Ритмический характер вызовов скорой помощи может быть связан как с биологическими ритмами организма, так и с экзогенными природными и социальными ритмами.
Многие из выявленных ритмов мы склонны отнести к экзогенным. Прежде всего следует сказать о годовом (или сезонном) ритме — наиболее выраженном и типичном для большинства рассмотренных заболеваний. Этот ритм, скорее всего, связан со сменой времен года в метеорологическом смысле. Скорее всего, к экзогенным относятся и близкие к 4-летним ритмы, поскольку такие же ритмы характерны для рядов чисел Вольфа и Ар-индекса. Спектрально-временная структура ряда чисел Вольфа включает также относительно длиннопериодные ритмы, среди которых максимальной спектральной амплитудой характеризуются ритмы 2.8 года, 5.2 мес, 3 мес, 27 сут (короткопериодные ритмы — полунедельные, недельные, двухнедельные — практически не выражены).
Спектрально-временная структура вызовов скорой помощи помимо ритмической компоненты может содержать тренды, которые в свою очередь могут быть связаны как с более длиннопериодными изменениями, период которых превышает период наблюдений, так и с необратимыми изменениями, вызванными, например, ухудшением экологической обстановки.