Положение дел в области продовольственной безопасности и питания в мире 2022

ПРИЛОЖЕНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1B: Описание методики расчета показателей продовольственной безопасности и питания

Распространенность недоедания

Определение. Недоедание – это состояние, при котором привычное потребление продовольствия не обеспечивает человеку энергии в количестве, достаточном для поддержания нормальной, активной и здоровой жизни.

Предоставление данных по этому показателю. Показатель (обозначаемый как "распространенность недоедания [РН]) рассчитывается как доля отдельных лиц, страдающих от недоедания, в общей численности населения. Национальные данные представляются в виде скользящих средних за три года, с тем чтобы учесть низкую достоверность исходных параметров, например межгодовых колебаний запасов продовольственных товаров – компонента годовых продовольственных балансов ФАО, по которому полной, достоверной информации практически нет. Региональные и мировые сводные показатели представлены в виде расчетных данных, поскольку предполагается, что корреляции между возможными погрешностями в расчетах по разным странам не будет.

Методика. Для оценки распространенности недоедания среди населения распределение вероятности привычной калорийности рациона (выраженной в ккал на человека в день) для среднего индивида моделируется в виде параметрической функции плотности распределения вероятности (ПРВ), f(x)³⁹⁶^,³⁹⁷. Показатель отражает кумулятивную вероятность того, что привычная калорийность рациона (x) ниже минимальной потребности в пищевой энергии (МППЭ) (т.е. нижней границы диапазона потребностей в энергии для репрезентативного среднего индивида в популяции), как показано в формуле ниже:

где θ – вектор параметров, характеризующий ПРВ. Предполагается, что распределение является логарифмически нормальным и, таким образом, полностью характеризуется всего двумя параметрами: средним потреблением пищевой энергии (СПотПЭ) и коэффициентом вариации (CV).

Источник данных: для расчета отдельных параметров данной модели могут использоваться различные источники данных.

Минимальная потребность в пищевой энергии (МППЭ). Потребность индивида конкретного пола и конкретной возрастной категории в энергии определяется на основе нормативных требований в отношении базовой скорости метаболизма (БСМ) на килограмм массы тела, умноженной на идеальный вес, который может иметь здоровый человек данного пола / данной возрастной категории, учитывая его рост, а затем умноженной на коэффициент уровня физической активности (УФА) для учета последней^ao. Учитывая, что здоровый ИМТ и УФА у активных и здоровых людей одного пола и возраста неодинаковы, для каждой половозрастной группы населения существует свой диапазон потребностей в энергии. МППЭ среднего индивида в популяции – показатель, используемый в формуле расчета РН, вычисляется как взвешенное среднее минимальных значений в диапазонах потребности в энергии для каждого пола и каждой возрастной группы; при этом в качестве весовых коэффициентов берутся доли каждой группы в составе популяции. Как и МППЭ, средняя потребность в пищевой энергии (СППЭ) оценивается с использованием средних значений в категории УФА "активный или умеренно активный образ жизни".

Информация о структуре населения большинства стран мира за каждый год по полу и возрасту приводится в публикации Департамента по экономическим и социальным вопросам ООН (ДЭСВ) "Мировые демографические перспективы", пересматриваемой каждые два года. В настоящем издании доклада "Положение дел в области продовольственной безопасности и питания в мире" используются данные из доклада в редакции 2019 года³⁹⁸.

Информация о среднем росте в каждой половозрастной группе для конкретной страны берется из последнего демографического обследования и обследования состояния здоровья населения (ОДЗ) или из других обследований, в ходе которых собираются антропометрические данные детей и взрослых. Даже если такие обследования не относятся к году, за который оценивается РН, влияние возможных небольших промежуточных изменений среднего роста в течение нескольких лет на оценку РН, как предполагается, пренебрежимо мало.

Потребление пищевой энергии (ПотПЭ). В идеале данные о потреблении пищевых продуктов должны поступать из репрезентативных национальных обследований домохозяйств (таких как исследования критериев оценки уровня жизни и обследования доходов и расходов домохозяйств). Но лишь очень немногие страны проводят такие обследования на ежегодной основе. Поэтому данные ФАО о РН, используемые для глобального мониторинга ПотПЭ, рассчитываются по данным об энергетической ценности рациона питания (ЭЦРП), представленных в продовольственных балансах (ПБ), которые ФАО составляет по большинству стран мира (см. ФАО, 2021)⁹⁰.

Со времени выхода последнего издания настоящего доклада данные по всем странам, содержащиеся в новом ПБ, размещенном на сайте ФАОСТАТ, были обновлены и сейчас отражают состояние на 2019 год. Кроме того, на момент завершения подготовки настоящего доклада были обновлены серии ПБ по следующим 63 странам с самой высокой численностью недоедающих, благодаря чему появились актуальные данные за период до конца 2020 года: Алжир, Ангола, Афганистан, Бангладеш, Боливия (Многонациональное Государство), Буркина-Фасо, Венесуэла (Боливарианская Республика), Вьетнам, Гаити, Гватемала, Гвинея, Гондурас, Демократическая Республика Конго, Замбия, Зимбабве, Индия, Индонезия, Ирак, Иран (Исламская Республика), Йемен, Камбоджа, Камерун, Кения, Китай (материковый), Колумбия, Конго, Корейская Народно-Демократическая Республика, Кот-д'Ивуар, Лаосская Народно-Демократическая Республика, Либерия, Мадагаскар, Малави, Мали, Мексика, Мозамбик, Монголия, Мьянма, Непал, Нигер, Нигерия, Объединенная Республика Танзания, Пакистан, Папуа – Новая Гвинея, Перу, Руанда, Сенегал, Сирийская Арабская Республика, Сомали, Судан, Сьерра-Леоне, Таджикистан, Таиланд, Того, Уганда, Узбекистан, Филиппины, Центральноафриканская Республика, Чад, Шри-Ланка, Эквадор, Эсватини, Эфиопия и Южная Африка.

Для прогнозирования ЭЦРП в каждой стране на 2020 и 2021 годы за период с последнего года, по которому доступны данные в серии ПБ, используются данные о среднедушевой ЭЦРП в 2020 году (по всем странам, кроме 63 стран, перечисленных выше) и в 2021 году (по всем странам), рассчитанные на основе краткосрочных прогнозов развития рынка, подготовленных ФАО для использования в публикации "Положение с продовольствием в мире"⁵.

Коэффициент вариации (CV). При наличии достоверных данных о потреблении пищевых продуктов, полученных в ходе национальных репрезентативных обследований домохозяйств, CV, обусловленный доходом (CV|y), можно оценивать напрямую. Со времени выхода последнего издания настоящего доклада с целью обновления CV|y было обработано 18 новых обследований по следующим 15 странам: Вануату (2019 год), Ирак (2018 год), Кот-д'Ивуар (2018 год), Кыргызстан (2018 год), Малави (2019 год), Мали (2018 год), Мьянма (2017 год), Нигер (2018 год), Объединенная Республика Танзания (2001, 2007, 2017 годы), Сенегал (2018 год), Филиппины (2018 год), Того (2018 год), Уганда (2018 год), Шри-Ланка (2016, 2019 годы) и Эфиопия (2019 год). Таким образом, на основе данных национальных обследований был рассчитан CV|y по 118 обследованиям, проведенным в 60 странах.

При отсутствии данных обследований, пригодных для использования, для прогнозирования изменений CV|y с 2015 года (или с года последнего обследования потребления пищевых продуктов, если оно было проведено в последние годы) до 2019 года используются данные ШВОПБ, собранные ФАО за период с 2014 года, с применением сглаженного тренда (скользящей средней за три года) в остром отсутствии продовольственной безопасности. Оценки основаны на допущении, что динамика распространенности острого отсутствия продовольственной безопасности, измеренная с помощью ШВОПБ, может дать точное представление о ненаблюдаемых изменениях в РН. Изменения РН, которые невозможно полностью объяснить влиянием наблюдаемых или рассчитанных изменений в средних объемах продовольствия в наличии, могут быть отнесены к вероятным ненаблюдаемым изменениям в CV|y, которые могли произойти в последний год. Ретроспективный анализ данных о РН показывает, что в среднем различиями в CV|y после проверки различий в ПотПЭ и МППЭ объясняется примерно треть различий РН в разные периоды и в разных районах. Поэтому изменение CV|y, которое могло произойти с 2015 года или с даты последнего доступного исследования по каждой стране, по которой имеются данные ШВОПБ, оценивается как изменение, которое привело бы к смене РН на треть процентного пункта на каждый процентный пункт наблюдаемого изменения в распространенности острого отсутствия продовольственной безопасности. Для всех остальных стран CV|y остается постоянным на уровне оценочного значения 2017 года. Как и в прошлогоднем докладе, для прогнозирования CV|y на 2020 и 2021 годы – период, когда на доступ к продовольствию в значительной степени влияли последствия пандемии COVID-19, – необходим особый подход (см. Приложение 2A).

В рамках применяемого ФАО параметрического подхода к определению распространенности недоедания рассчитывается CV, обусловленный различиями в массе тела и образе жизни, он же CV, обусловленный потребностями (Кв|r) – показатель изменчивости в распределении потребности в пищевой энергии гипотетического среднего индивида, являющегося репрезентативным представителем здоровой популяции. Этот показатель также равен CV в распределении потребления пищевой энергии гипотетическим средним индивидом в популяции, в которой все питаются идеально. Предполагается, что распределение пищевых энергетических потребностей такого гипотетического среднего индивида нормально, и поэтому его стандартное отклонение может быть оценено по любым двум известным процентилям. Для аппроксимации 1-го и 50-го процентилей мы используем МППЭ и среднюю потребность в пищевой энергии (СППЭ), упомянутые выше³⁹⁹^,⁴⁰⁰. Затем определяется значение CV|r как обратное значение нормального стандартного кумулятивного распределения разницы между МППЭ и СППЭ.

После этого вычисляется суммарный CV как среднее геометрическое CV|y и CV|r:

Проблемы и ограничения. Формально недоедание или отсутствие такового представляет собой состояние отдельно взятого человека, но с учетом данных, обычно доступных в больших масштабах, невозможно достоверно определить, какие люди в определенной группе действительно страдают от недоедания. С помощью статистической модели, описанной выше, можно рассчитать показатель только по отношению к популяции или группе лиц, для которых имеется репрезентативная выборка. Таким образом, распространенность недоедания – это расчетная доля находящихся в состоянии недоедания индивидов в составе группы. Дальнейшая дезагрегация этого показателя невозможна.

Ввиду вероятностного характера заключений и пределов неопределенности в части расчета каждого из используемых в модели параметров точность расчетного значения распространенности недоедания, как правило, низка. Формально рассчитать предел погрешности при расчете РН не представляется возможным, но в большинстве случаев значение такого предела, вероятно, превысит 5 процентов. Исходя из этого, ФАО считает значения РН менее 2,5 процента недостаточно достоверными для представления их в отчетности.

Библиография:

FAO. 1996. Methodology for assessing food inadequacy in developing countries. In FAO. The Sixth World Food Survey, pp. 114–143. Rome.

FAO. 2003. Proceedings: Measurement and Assessment of Food Deprivation and Undernutrition: International Scientific Symposium. Rome.

FAO. 2014. Advances in hunger measurement: traditional FAO methods and recent innovations. FAO Statistics Division Working Paper No. 14–04. Rome.

Naiken, L. 2002. Keynote paper: FAO methodology for estimating the prevalence of undernourishment. Paper presented at the Measurement and Assessment of Food Deprivation and Undernutrition International Scientific Symposium, Rome, 26–28 June 2002. Rome, FAO

Wanner, N., Cafiero, C., Troubat, N. & Conforti, P. 2014. Refinements to the FAO methodology for estimating the prevalence of undernourishment indicator. Rome, FAO.

Отсутствие продовольственной безопасности, измеренное по шкале восприятия отсутствия продовольственной безопасности (ШВОПБ)

Определение. Отсутствие продовольственной безопасности, измеряемое с помощью данного показателя, указывает на ограниченный доступ отдельных людей или домохозяйств к продовольствию вследствие отсутствия денег или других ресурсов. Тяжесть отсутствия продовольственной безопасности измеряется с помощью данных, собираемых с помощью модуля обследования для составления шкалы восприятия отсутствия продовольственной безопасности (МО ШВОПБ), в котором респондентам предлагается ответить на восемь вопросов и самостоятельно описать условия и субъективные ощущения, обычно связанные с ограниченным доступом к продовольствию. Для целей ежегодного мониторинга ЦУР вопросы касаются 12 месяцев, предшествующих обследованию.

С помощью сложных статистических методов, основанных на модели измерения Раша, информация, полученная в ходе обследования, проверяется на внутреннюю согласованность и преобразуется в количественный показатель по шкале тяжести от низкого до высокого уровня. Исходя из ответов на вопросы в МО ШВОПБ, отдельные лица или домохозяйства, опрошенные в ходе национального репрезентативного обследования населения, с некоторой вероятностью включаются в одну из трех групп, определяемых по двум установленным на глобальном уровне пороговым показателям: i) лица, живущие в условиях продовольственной безопасности или минимального отсутствия продовольственной безопасности; ii) лица, живущие в условиях умеренного отсутствия продовольственной безопасности; и iii) лица, живущие в условиях острого отсутствия продовольственной безопасности. Используя данные ШВОПБ, собранные за три года (с 2014 по 2016 год), ФАО разработала справочную ШВОПБ, которая используется в качестве мирового стандарта для измерения субъективного восприятия продовольственной безопасности и для установления двух справочных пороговых значений тяжести.

Показатель 2.1.2 ЦУР определяется как суммарная вероятность нахождения опрошенных в двух группах по тяжести отсутствия продовольственной безопасности (умеренное и острое). Для группы, к которой относятся только лица, живущие в условиях острого отсутствия продовольственной безопасности, вычисляется отдельный показатель FI_sev. (острое отсутствие продовольственной безопасности).

Предоставление данных по этому показателю. В настоящем докладе ФАО приводит данные об отсутствии продовольственной безопасности двух уровней тяжести: умеренное или острое отсутствие продовольственной безопасности (FI_mod+sev) и острое отсутствие продовольственной безопасности (FI_sev). По каждому из этих двух уровней рассчитываются два показателя:

распространенность (в процентах) индивидов в популяции, проживающих в домохозяйствах, хотя бы один член которых страдает от отсутствия продовольственной безопасности;
число индивидов в популяции, проживающих в домохозяйствах, хотя бы один член которых страдает от отсутствия продовольственной безопасности.

Источник данных: начиная с 2014 года проводятся обследования репрезентативных на национальном уровне выборок взрослого населения (в возрасте от 15 лет и старше) более чем 140 стран, включенных во Всемирный опрос Института Гэллапа^© (ВОГ) – это свыше 90 процентов населения планеты. В 2021 году опросы проводились как по телефону, так и в очном формате. Телефонные опросы использовались в ряде стран, где этот метод уже применялся в 2020 году на фоне высокого риска передачи инфекции в сообществах при проведении очных встреч с целью сбора данных во время пандемии COVID-19. Была проведена оценка охвата двойной системы (т.е. доли взрослого населения, пользующегося как стационарными, так и мобильными телефонами), и в странах с охватом не менее 70 процентов Всемирный опрос 2020 года проводился с использованием компьютерной системы телефонных опросов (CATI).

Институт Гэллапа традиционно проводит телефонные опросы в Северной Америке, Западной Европе, отдельных районах Азии и странах – членах Совета сотрудничества государств Персидского залива (ССЗ). В Центральной и Восточной Европе, многих районах Латинской Америки, почти всех районах Азии, на Ближнем Востоке и в Африке для проведения очных опросов используется зональная структура.

В большинстве стран выборка состоит из 1000 человек, в Индии – из 3000 человек, в Китае (материковом) – из 5000 человек, а в Российской Федерации – из 2000 человек.

В 2021 году, стремясь ликвидировать нехватку данных о доступе к продовольствию, ФАО использовала не только данные ГОП, но и информацию по 20 странам, полученную с помощью систем Geopoll^® и Kantar^®. Обследованиями были охвачены следующие страны: Антигуа и Барбуда, Багамские Острова, Барбадос, Гаити, Демократическая Республика Конго, Джибути, Доминика, Замбия, Коморские Острова, Гвинея-Бисау, Лаосская Народно-Демократическая Республика, Мадагаскар, Мальдивские Острова, Нигер, Руанда, Сент-Китс и Невис, Сан-Томе и Принсипи, Суринам, Тринидад и Тобаго, Эсватини.

Для расчета распространенности отсутствия продовольственной безопасности в Анголе, Армении, Афганистане, Белизе, Бенине, Ботсване, Буркина-Фасо, Вануату, Вьетнаме, Замбии, Гане, Гвинее-Бисау, Гондурасе, Гренаде, Греции, Доминиканской Республике, Израиле, Индонезии, Кабо-Верде, Казахстане, Канаде, Кении, Кирибати, Коста-Рике, Кот-д'Ивуаре, Кыргызстане, Лесото, Малави, Мексике, Намибии, Нигере, Нигерии, Объединенной Республике Танзании, Объединенных Арабских Эмиратах, Пакистане, Палестине, Парагвае, Республике Корея, Российской Федерации, Самоа, на Сейшельских Островах, в Сенегале, в Сент-Винсенте и Гренадинах, Сент-Китсе и Невисе, Сент-Люсии, Соединенных Штатах Америки, Судане, Сьерра-Леоне, Того, Тонге, Уганде, Фиджи, на Филиппинах, в Чаде, Чили, Шри-Ланке, Эквадоре, Южной Африке и Южном Судане были использованы данные национальных государственных обследований. Для приведения национальных результатов в соответствие с единым глобальным стандартом, охватывающим более четверти населения мира, применялись статистические методы ФАО. Положение в странах рассматривается за год или годы, по которым имеются национальные данные. По остальным годам использовалась следующая стратегия:

при наличии данных по стране более чем за один год осуществляется линейная интерполяция за годы, по которым данные отсутствуют.
если имеются данные только за один год, информация о годах, по которым данные отсутствуют, представляется следующим образом:

–используются данные ФАО, если они считаются совместимыми с национальными исследованиями;
–если же национальные данные несовместимы, рассчитывается вмененный показатель с использованием тренда, на который указывают данные ФАО;
–если нет другой информации, рассчитывается вмененный показатель с использованием тенденции по субрегиону; и
–если данные по субрегиону невозможно рассчитать или тренд, выявленный по результатам других исследований, или тренд по субрегиону неприменим к положению в конкретной стране, цифра считается постоянной на уровне, выявленном в ходе национального исследования, с учетом имеющихся дополнительных данных, подтверждающих этот тренд (таких как изменение масштабов нищеты, крайняя нищета, занятость, инфляция продовольственных цен и т.п.).

Методика. Данные были проверены, и на их основании была построена шкала тяжести отсутствия продовольственной безопасности. Для построения была использована модель Раша, согласно которой вероятность получения от респондента i положительного ответа на вопрос j является логарифмической функцией расстояния по шкале тяжести от точки, соответствующей положению респондента, до точки, соответствующей положению пункта.

Применяя модель Раша к данным ШВОПБ, можно оценить вероятность того, что человек живет в условиях отсутствия продовольственной безопасности (p_i,L) той или иной степени тяжести L (умеренная, острая и серьезная) для каждого респондента i, при этом 0 < p_i,L < 1.

Распространенность отсутствия продовольственной безопасности каждого уровня тяжести (FI_L) в популяции рассчитывается как взвешенная сумма вероятностей нахождения в условиях острого отсутствия продовольственной безопасности для всех респондентов (i) в выборке:

где w_i – весовые коэффициенты после стратификации, указывающие на долю людей или домохозяйств в населении страны, представленную каждым элементом выборки.

Поскольку в выборки ВОГ включаются только лица в возрасте 15 лет и старше, расчетные значения показателей распространенности, полученные непосредственно на основе этих данных, справедливы только для населения этой возрастной категории. Чтобы получить значение распространенности и число страдающих от отсутствия продовольственной безопасности (всех возрастов) в популяции, необходимо рассчитать число людей, проживающих в домохозяйствах, хотя бы один член которых страдает от отсутствия продовольственной безопасности. Для этого используется многоэтапная процедура, описанная в Приложении II к техническому докладу "Голоса голодающих" (см. ссылку ниже, в разделе "Библиография").

Региональные и глобальные агрегированные показатели умеренного или острого отсутствия продовольственной безопасности или только острого отсутствия продовольственной безопасности, FI_L,r, рассчитываются по формуле:

где r указывает на регион, FI_L соответствует расчетному значению FI на уровне L для страны c региона, а N_c – соответствующая численность населения. В случае отсутствия данных о FI_L по стране предполагается, что этот показатель равен средневзвешенному значению этого показателя в остальных странах того же региона с поправкой на численность населения. Региональный агрегированный показатель рассчитывается только в случаях, когда в странах, по которым имеются расчетные данные, проживает не менее 50 процентов населения региона.

Общие пороговые значения были приняты в соответствии со стандартной глобальной шкалой ШВОПБ (значения параметров для пункта, основанных на результатах по всем странам, охваченным Всемирным опросом Института Гэллапа в 2014–2016 годах) и пересчитаны в соответствующие значения по местным шкалам. Процесс калибровки шкалы для каждой страны по стандартной глобальной шкале ШВОПБ можно назвать уравниванием. Он позволяет получить сравнимые на международном уровне значения тяжести отсутствия продовольственной безопасности у отдельных респондентов и сравнимые показатели распространенности по странам.

Проблема связана с тем, что при определении тяжести отсутствия продовольственной безопасности в качестве латентного признака отсутствует абсолютное справочное значение, с которым ее можно было бы сопоставить. Модель Раша позволяет определить относительное положение различных пунктов на шкале, обозначенной в единицах логистического распределения, для которых нулевое значение устанавливается произвольно, обычно в соответствии со средним расчетным уровнем тяжести. Это означает, что нулевая отметка шкалы меняется в каждой задаче. Для получения сопоставимых показателей за разные отрезки времени и в разных популяциях необходимо установить общую шкалу для использования в качестве справочной и составить формулу, по которой будет выполняться конвертация показателей по различным шкалам. Как и при конвертации показателей температуры, измеренной по разным шкалам (например, по Цельсию и Фаренгейту), для решения этой задачи необходимо определить ряд "реперных" точек. В методике ШВОПБ в качестве этих точек взяты уровни серьезности, связанные с пунктами, относительное положение которых на шкале серьезности можно считать равным положению соответствующих пунктов на глобальной справочной шкале. Затем осуществляется "перенос" показателей с одной шкалы на другую по формуле, с помощью которой уравниваются среднее значение и стандартные отклонения (СО) уровней серьезности общих пунктов.

Проблемы и ограничения. Расчеты распространенности отсутствия продовольственной безопасности выполняются на основе данных ШВОПБ, полученных в рамках Всемирного обследования Института Гэллапа. Указанное обследование в большинстве стран проводится на выборке в 1000 респондентов, а доверительные интервалы редко превышают 20 процентов измеряемой распространенности (то есть при значении распространенности около 50 процентов предел погрешности составляет ±5 процентов). Если при расчете распространенности для отдельных стран используются более крупные выборки, доверительные интервалы, как правило, сужаются. В целях сокращения влияния межгодовой изменчивости выборки результаты расчетов на страновом уровне представлены в виде средних значений за трехлетний период и рассчитываются как среднее за все годы в рассматриваемых трехгодичных периодах, по которым есть данные.

Библиография:

Gallup. 2020. Gallup Keeps Listening to the World Amid the Pandemic. См.: Gallup. По состоянию на 25 мая 2021 года. https://news.gallup.com/opinion/gallup/316016/gallup-keeps-listening-world-amid-pandemic.aspx

FAO. 2016. Methods for estimating comparable rates of food insecurity experienced by adults throughout the world. Rome. www.fao.org/3/a-i4830e.pdf

FAO. 2018. Voices of the Hungry. См.: FAO. Rome. По состоянию на 28 апреля 2020 года. www.fao.org/in-action/voices-of-the-hungry

Отставание в росте, истощение и избыточный вес у детей в возрасте до пяти лет

Определение отставания в росте (у детей в возрасте до пяти лет): соотношение роста (в см) и возраста (в месяцах) ниже –2 значений СО от медианы кривой стандартного распределения в соответствии с принятыми ВОЗ стандартами роста детей. Низкий рост для соответствующего возраста свидетельствует о кумулятивном воздействии недостаточного питания и инфекций с момента рождения и даже до рождения. Оно может быть результатом длительного отсутствия полноценного питания, повторяющихся инфекций и отсутствия инфраструктуры для обеспечения водоснабжения и санитарии.

Предоставление данных по этому показателю. Доля детей в возрасте 0–59 месяцев, показатель веса которых ниже –2 значений СО от медианы кривой стандартного распределения веса по возрасту в соответствии с принятыми ВОЗ стандартами роста детей.

Определение истощения. Соотношение веса (в кг) и роста (в см) ниже –2 значений СО от медианы кривой стандартного распределения в соответствии с принятыми ВОЗ стандартами роста детей. Низкий вес по отношению к росту указывает на острую потерю веса и свидетельствует о неспособности набрать вес, которая, как правило, вызывается недостаточным количеством потребляемой пищи и/или инфекционными болезнями, особенно диареей.

Предоставление данных по этому показателю. Доля детей в возрасте 0–59 месяцев, показатель веса которых ниже –2 значений СО от медианы кривой стандартного соотношения веса и роста в соответствии с принятыми ВОЗ стандартами роста детей.

Определение избыточного веса. Соотношение веса (в кг) и роста (в см) ниже +2 значений СО от медианы кривой стандартного распределения в соответствии с принятыми ВОЗ стандартами роста детей. Это показатель чрезмерного увеличения веса в соотношении с ростом, как правило, в связи с превышением потребностей детей в энергии.

Предоставление данных по этому показателю. Доля детей в возрасте 0–59 месяцев, показатель веса которых выше +2 значений СО от медианы кривой стандартного распределения веса по росту в соответствии с принятыми ВОЗ стандартами роста детей.

Источник данных: UNICEF, WHO & World Bank. 2021. UNICEF-WHO-World Bank: Joint child malnutrition estimates - Levels and trends (2021 edition)) [онлайн]. По состоянию на 6 апреля 2022 года. https://data.unicef.org/resources/jme-report-2021, www.who.int/data/gho/data/themes/topics/joint-child-malnutrition-estimates-unicef-who-wb, https://datatopics.worldbank.org/child-malnutrition

Методика:

Оценки на уровне стран

The UNICEF/WHO-World Bank Group Joint Child Malnutrition Estimates (JME) country dataset

Для получения данных страновых совместных оценок в отношении неполноценного питания среди детей (JME) ЮНИСЕФ/ВОЗ/Группы Всемирного банка JME необходим сбор данных из источников национального уровня, содержащих информацию о неполноценном питании у детей, в частности, данные о росте, весе и возрасте детей младше пяти лет, которые могут быть использованы для расчета показателей распространенности отставания в росте, истощения и избыточного веса на уровне стран. Это преимущественно обследования домохозяйств (например, обследования по многим показателям с применением гнездовой выборки, демографические обследования и обследования состояния здоровья населения). В странах с высоким охватом населения также используются источники данных административных органов (например, системы эпиднадзора). На момент завершения последнего обзора (31 января 2021 года) были получены данные из 997 первичных источников по 157 странам и территориям, а почти 80 процентов детей проживали в странах, по которым есть как минимум одна точка данных об отставании в росте, истощении и избыточном весе за последние пять лет. Эти цифры свидетельствуют о том, что глобальные данные дают представление о положении большинства детей по всему миру за последние годы. В массиве данных содержатся точечные оценки (и, где это возможно, стандартная погрешность), доверительный интервал 95 процентов и невзвешенный размер выборки. При наличии микроданных в JME используются оценки, пересчитанные в соответствии с определением в глобальном стандарте. Когда микроданные отсутствуют, используются представленные оценки; исключение составляют случаи, требующие корректировки для унификации данных, поскольку: i) использовались стандарты, отличные от принятых ВОЗ в 2006 году норм роста детей; ii) в возрастные диапазоны не включена вся возрастная категория 0–59 месяцев; и iii) источники данных были репрезентативны на национальном уровне только для населения, проживающего в сельских районах. Более подробная информация о компиляции источников данных, повторном анализе микроданных и обзоре источников данных представлена в других работах⁴⁰¹.

Страновые данные, полученные в ходе JME, используются для разных целей и для расчета различных показателей. Так, массив данных JME, касающихся истощения, представляет собой оценки этого показателя в разных странах как таковые (т.е. "распространенность истощения" в массиве страновых данных JME из обследования домохозяйств конкретной страны в конкретном году – это показатель распространенности истощения, который был представлен по этой стране в этом году). Массивы данных JME, касающихся отставания в росте и избыточного веса, используются для получения смоделированных оценок, которые служат официальными JME для стран (т. е. данные о распространенности отставания в росте, полученные в результате обследования домохозяйств в конкретной стране в конкретном году, не сообщаются как показатель распространенности отставания в росте в этой стране в этом году, а используются для расчета моделируемых оценок, которые описаны в разделе ниже).

Модели расчета страновых оценок показателей распространенности отставания в росте и избыточного веса

Техническое описание этих статистических моделей представлено в других источниках⁴⁰¹. Для расчета обоих показателей были построены модели на основе логистической регрессии (с использованием логарифма отношения шансов), в которых применялась смешанная лонгитюдная модель (метод продольных срезов) с гетерогенным членом погрешности. Качество этих моделей оценивалось на основе критериев оптимального соотношения сложности модели и близости расчетных показателей, получаемых с ее помощью, к наблюдаемым данным. Важными особенностями предложенного метода являются возможность работы с гетерогенным членом погрешности и ковариантными данными, включающими нелинейные временные тренды, региональные тренды и страновые тренды. Оценка общего временного тренда и влияния ковариантных данных на распространенность выполнялась на основе данных из всех стран, по которым есть соответствующая информация. При расчете показателя распространенности избыточного веса ковариантными данными были линейный и квадратичный социально-демографические индексы (СДИ)^ap и тип источника данных. Те же ковариаты использовались и для расчета показателей отставания в росте, но к ним был добавлен средний показатель доступа к системе здравоохранения за предыдущие пять лет.

В 2021 году в рамках JME были выпущены смоделированные оценки показателей отставания в росте и избыточного веса за период с 2000 по 2020 год^aq для 155 стран; в описанные выше данные JME по странам была включена как минимум одна точка данных (например, из обследования домохозяйств). Еще для 49 стран были подготовлены смоделированные оценки, которые использовались только для расчета совокупных региональных и глобальных показателей. Смоделированные оценки для этих 49 стран не показаны потому, что в страновых данных JME не было результатов обследований домохозяйств, либо потому, что на момент публикации смоделированные показатели еще не были утверждены. Результаты по 204 странам могут использоваться для расчета оценок и интервалов неопределенности для любой группы стран в совокупности. Интервалы неопределенности важны для мониторинга трендов, особенно в странах с разреженными данными и серьезными ошибками выборки в первичных источниках данных. Когда за последний период доступны лишь разреженные данные, включение результатов обследования может существенно изменить прогноз. Поэтому для повышения интерпретируемости тренда с точки зрения степени осторожности необходимы интервалы неопределенности. Для нового метода JME интервалы неопределенности были проверены и подтверждены для различных типов данных.

Региональные и глобальные оценки

Региональные и глобальные оценки истощения представлены только за последний, 2020 год; что же касается оценок отставания в росте и избыточного веса, то по ним есть временные ряды данных за каждый год в период с 2000 по 2020 год^ar. Это объясняется тем, что JME выполняется на основе национальных данных о распространенности, которые берутся из перекрестных обследований (отражающих ситуацию в конкретный момент времени), а в большинстве стран такие обследования проводятся нечасто (каждые три – пять лет). Поскольку в течение календарного года показатели отставания в росте и избыточного веса относительно стабильны, динамику этих состояний разумно отслеживать именно с помощью таких данных, тогда как истощение является острым состоянием, которое может меняться часто и быстро. Отдельный ребенок может страдать от истощения более одного раза в течение календарного года (т. е. в одном и том же году он может сначала набрать вес, а потом снова стать истощенным), и во многих случаях риск истощения бывает обусловлен сезонными колебаниями, которые могут приводить к сезонным всплескам распространенности. Например, за период между послеуборочным сезоном (который часто связан с повышением количества имеющегося в наличии продовольствия и более благоприятными погодными условиями, когда вероятность болезней снижается) и предуборочным сезоном (часто связанным с нехваткой продовольствия, проливными дождями и связанными с этими заболеваниями, которые могут повлиять на показатели питания), распространенность истощения может удваиваться. Поскольку страновые обследования могут проводиться в любой сезон, распространенность по их результатам может оцениваться как высокая, низкая или средняя, если данные собирались в течение нескольких сезонов. Таким образом, показатель распространенности истощения отражает ситуацию только в определенный момент времени, а не за весь год. Из-за сезонных вариаций, наблюдаемых в разных обследованиях, сделать вывод относительно трендов представляется затруднительным. Основными причинами, по которым в рамках JME не представляется информация о годовых трендах по этой форме неполноценного питания, является отсутствие методов с учетом сезонности и впервые выявленных случаев истощения.

Получение региональных и глобальных оценок

Для получения региональных и глобальных оценок отставания в росте и избыточного веса, в отличие от оценок истощения, использовались различные методы (см. ниже). Если говорить коротко, то для получения региональных и глобальных оценок отставания в росте и избыточного веса использовались результаты новой страновой модели, а для получения региональных и глобальных оценок показателей истощения – субрегиональная многоуровневая модель JME.

Отставание в росте и лишний вес
Глобальные и региональные показатели за весь период в 2000 по 2020 год^as вычислялись как соответствующие средние значения по странам, взвешенные по численности их населения в возрасте до пяти лет; данные взяты из публикации Организации Объединенных Наций "Мировые демографические перспективы" в редакции 2019 года³⁹⁸, с моделированием оценок для 204 стран. В расчет включены 155 стран, располагающих национальными источниками данных (такими как обследования домохозяйств), включенными в описанный выше массив страновых данных JME. Включены также 49 стран, где сводные региональные и глобальные показатели рассчитывались с использованием моделей, но эти показатели не приводятся здесь потому, что в массиве данных JME по странам не было данных обследований домохозяйств либо потому, что на момент публикации смоделированные оценки еще не были утверждены. Для построения доверительных интервалов использовался метод бутстрап.

Истощение
В расчете региональных и глобальных показателей распространенности истощения в 2020 году^at использовались значения, взятые из национальных источников, описанных в предыдущем разделе, в котором представлена информация о страновых данных JME. Была применена субрегиональная многоуровневая модель JMЕ с использованием в качестве весовых коэффициентов численности населения стран в возрасте до пяти лет на основе данных публикации Организации Объединенных Наций "Мировые демографические перспективы" в редакции 2019 года³⁹⁸.

Проблемы и ограничения. Рекомендованная периодичность представления данных об отставании в росте, избыточном весе и истощении составляет три – пять лет, однако данные по ряду стран представляются реже. Несмотря на все усилия, направленные на обеспечение максимальной сопоставимости статистических данных по отдельным странам и по времени, страновые данные могут собираться с использованием разных методик, с разным охватом населения и разными методами расчетов. Для расчетов по результатам обследований характерны определенные уровни неопределенности, обусловленные как ошибками при составлении выборки, так и иными ошибками (техническими ошибками в измерениях, ошибками регистрации данных и пр.). Ни один из двух возможных источников ошибок не был в полной мере учтен в расчетах страновых, региональных и глобальных показателей.

Поскольку обследования, результаты которых используются для расчета распространенности истощения, обычно проводятся в определенное время года, на полученные данные об истощении могли повлиять факторы сезонности. В число таких факторов входят наличие продовольствия (например, в период до уборки урожая) и болезни (для дождливого сезона могут быть характерны диарея и малярия). Кроме того, реальное воздействие на тенденции могут оказывать стихийные бедствия и конфликты, и такое воздействие следует рассматривать отдельно от воздействия сезонных факторов. Таким образом, показатели распространенности истощения в стране по годам не всегда сопоставимы и поэтому в докладе представлены только самые последние данные (за 2020 год)^au.

Библиография:

de Onis, M., Blössner, M., Borghi, E., Morris, R. & Frongillo, E.A. 2004. Methodology for estimating regional and global trends of child malnutrition. International Journal of Epidemiology, 33(6): 1260–1270. https://doi.org/10.1093/ije/dyh202

GBD 2019 Risk Factors Collaborators. 2020. Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet, 396(10258): 1223–1249. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(20)30752-2

UNICEF, WHO & World Bank. 2021. UNICEF-WHO-World Bank: Joint child malnutrition estimates - Levels and trends (2021 edition). По состоянию на 6 апреля 2022 года. https://data.unicef.org/resources/jme-report-2021, www.who.int/data/gho/data/themes/topics/joint-child-malnutrition-estimates-unicef-who-wb, https://datatopics.worldbank.org/child-malnutrition

UNICEF, WHO & World Bank. 2021. Technical notes from the background document for country consultations on the 2021 edition of the UNICEF-WHO-World Bank Joint Malnutrition Estimates. SDG Indicators 2.2.1 on stunting, 2.2.2a on wasting and 2.2.2b on overweight. New York, USA, UNICEF. data.unicef.org/resources/jme-2021-country-consultations

WHO. 2014. Comprehensive Implementation Plan on maternal, infant and young child nutrition. Geneva, Switzerland. www.who.int/nutrition/publications/CIP_document/en

WHO. 2019. Nutrition Landscape Information System (NLIS) country profile indicators: interpretation guide. Geneva, Switzerland. www.who.int/publications/i/item/9789241516952

Исключительно грудное вскармливание

Определение. Исключительно грудное вскармливание (ИГВ) грудных детей в возрасте до шести месяцев определяется как получение ими только грудного молока, без дополнительного прикорма и питья (даже без воды). Исключительно грудное вскармливание – определяющий фактор выживания ребенка и лучший способ вскармливания новорожденного, так как грудное молоко формирует микрофлору кишечника ребенка, укрепляет иммунную систему и снижает риск развития хронических заболеваний.

Грудное вскармливание полезно и для матери: оно предупреждает послеродовые кровотечения и способствует сокращению матки, снижает риск возникновения железодефицитной анемии и развития раковых опухолей различных типов и положительно воздействует на психологическое состояние.

Предоставление данных по этому показателю. Доля младенцев в возрасте от 0 до 5 месяцев, которые в течение 24 часов до обследования получали исключительно грудное молоко, без какого-либо прикорма и напитков, даже воды⁴⁰².

Источник данных: UNICEF. 2021. Infant and young child feeding. См.: UNICEF. New York, USA. По состоянию на 6 апреля 2022 года.
data.unicef.org/topic/nutrition/infant-and-young-child-feeding

Методика:

При расчете этого показателя учитывается вскармливание молоком кормилицы и сцеженным молоком. Показатель основан на учете вскармливания группы младенцев в возрасте от 0 до 5 месяцев в течение предшествовавших суток.

В 2012 году региональные и глобальные показатели исключительно грудного вскармливания были получены на основании последних доступных данных по каждой стране за период с 2005 по 2012 год. В 2020 году они также рассчитывались на основании самых актуальных данных по каждой стране за период с 2014 по 2020 год. Глобальные и региональные показатели вычислялись как средневзвешенные значения распространенности исключительно грудного вскармливания в каждой стране; в качестве весовых коэффициентов использовались данные об общем количестве родившихся младенцев, приведенные в докладе "Мировые демографические перспективы" в редакции 2019 года³⁹⁸ (исходный уровень – 2012 год, положение дел на настоящее время – 2020 год). Если не указано иное, результаты расчетов приводятся только при условии, что имеющиеся данные репрезентативны как минимум для 50 процентов населения соответствующего региона.

Проблемы и ограничения. Данные по исключительно грудному вскармливанию собираются во многих странах, однако по ряду стран, в частности, по странам с высоким уровнем дохода, данные отсутствуют. Рекомендованная периодичность представления данных по исключительно грудному вскармливанию составляет три – пять лет. Но некоторые страны представляют данные реже, в результате чего изменения модели вскармливания часто не отражаются в течение нескольких лет после фактического изменения.

Средние значения показателя для регионов и всего мира могут иметь погрешность с учетом того, какие страны представили данные за период, отраженный в докладе.

Оценка на основе питания, которое младенец получал в предшествующие сутки, может привести к завышению доли младенцев, получающих исключительно грудное вскармливание, поскольку, если младенец получает другие жидкости нерегулярно, может оказаться, что в течение суток, предшествовавших обследованию, он их не получал.

Библиография:

UNICEF. 2021. Infant and young child feeding: exclusive breastfeeding. См.: UNICEF. New York, USA. По состоянию на 6 апреля 2022 года. data.unicef.org/topic/nutrition/infant-and-young-child-feeding

WHO. 2014. Comprehensive Implementation Plan on maternal, infant and young child nutrition. Geneva, Switzerland. www.who.int/nutrition/publications/CIP_document/en

WHO. 2019. Nutrition Landscape Information System (NLIS) country profile indicators: interpretation guide. Geneva, Switzerland. www.who.int/publications/i/item/9789241516952

WHO & UNICEF. 2021. Indicators for assessing infant and young child feeding practices: definitions and measurement methods. https://apps.who.int/iris/rest/bitstreams/1341846/retrieve

Низкий вес при рождении

Определение. Низкий вес при рождении диагностируется, когда вес ребенка при рождении, независимо от гестационного возраста, составляет менее 2500 г (менее 5,51 фунта). Вес при рождении является важным показателем здоровья и питания матери и плода⁴⁰³.

Предоставление данных по этому показателю. Доля новорожденных с весом при рождении менее 2 500 г (менее 5,51 фунта).

Источник данных: UNICEF & WHO. 2019. UNICEF-WHO joint low birthweight estimates. См.: UNICEF. New York, USA and Geneva, Switzerland. По состоянию на 28 апреля 2020 года. www.unicef.org/reports/UNICEF-WHO-low-birthweight-estimates-2019, www.who.int/nutrition/publications/UNICEF-WHO-lowbirthweight-estimates-2019

Методика: Репрезентативные на национальном уровне оценки распространенности низкого веса при рождении могут быть получены из ряда источников, в широком смысле определяемых как национальные административные данные или репрезентативные обследования домохозяйств. Национальные административные данные – это данные, поступающие из национальных систем, включая системы регистрации актов гражданского состояния и демографической статистики (РАГСДС), национальные системы информации для здравоохранения (НСИЗ) и реестры актовых записей о рождении. Еще одним важным источником данных о распространенности низкого веса при рождении, особенно в условиях, когда многих новорожденных не взвешивают и/или накопление данных затруднительно, являются национальные обследования домохозяйств, в ходе которых собирается информация о весе при рождении и основных сопутствующих показателях, включая вес и рост младенца при рождении со слов матерей (ОПГВ, ОДЗ). Если источником информации являются обследования домохозяйств, то перед ее включением в массив страновых данных проводится анализ охвата и качества данных и вносятся необходимые поправки. Административные данные подразделяются на следующие категории: i) данные с высоким охватом (репрезентативные относительно ≥ 90 процентов живорождений); ii) данные со средним охватом (репрезентативные относительно 80–90 процентов живорождений); iii) данные, не включаемые в массив (репрезентативные относительно < 80 процентов живорождений). Для включения данных в массив они должны отвечать следующим критериям:

указан вес при рождении как минимум для 30 процентов выборки;
указано как минимум 200 значений веса при рождении;
отсутствие признаков избыточного огрубления данных, т.е.: a) три наиболее распространенных значения веса могут составлять не более 55 процентов от общего количества значений (то есть если чаще всего встречаются значения 3000, 3500 и 2500 г, в совокупности они должны составлять не более 55 процентов от общего количества значений); b) значения веса при рождении ≥ 4500 г должны составлять не более 10 процентов от общего количества значений; c) крайние значения диапазона (500 г и 5000 г) должны составлять не более 5 процентов; и
поправки на пропуск значений веса и огрубление данных¹².

Для получения ежегодных страновых оценок за 2000–2015 годы применялись следующие методы моделирования принятых (а для данных обследований домашних хозяйств – принятых и скорректированных) страновых данных (методы варьировались в зависимости от наличия и типа исходных данных):

b-сплайн: для получения годовых показателей низкого веса при рождении данные по странам с ≥ 8 точками данных из административных источников с более высоким охватом (≥ 1 точки до 2005 года и ≥ 1 точки за период после 2010 года) сглаживаются с помощью b-сплайновой регрессии. Прогнозирование стандартной погрешности и расчет 95-процентных доверительных интервалов для определения показателей низкого веса при рождении на страновом уровне были выполнены с применением регрессионной b-сплайновой модели. Эти показатели очень близки к показателям, включенным в собственные административные отчеты стран.
Иерархическая регрессия: данные по странам, не отвечающим требованиям для применения модели "b-сплайн", по которым, однако, имеется ≥ 1 точки данных о низком весе при рождении из любого источника, отвечающие критериям, включаются в модель с использованием ковариат; такой подход позволяет получить годовые показатели низкого веса при рождении, а также, используя метод бутстрап, установить область неопределенности. В модели учитываются следующие компоненты: натуральный логарифм показателя смертности новорожденных; данные о доле детей с низким весом (с z-показателем массы тела по возрасту ниже –2 СО от медианного значения этого показателя для контрольного контингента); тип данных (более качественные административные, менее качественные административные, данные обследований домохозяйств); регион ООН (например, Южная Азия, Карибский бассейн); и специфический для страны случайный эффект. Полученные таким образом показатели могут существенно отличаться от данных, представленных странами в административных отчетах и докладах об обследованиях, в первую очередь ввиду того, что сведения, полученные в ходе обследований домохозяйств, корректируются на пропуск и огрубление данных, а в докладах об обследованиях часто представляются только данные о детях, чей вес при рождении был указан, без поправки на огрубление данных.
Без оценки: если исходные данные по странам отсутствуют и/или не отвечают критериям для включения в массив данных, в базе данных они помечаются как страны "без оценки". При включении в актуальную базу данных к группе "без оценки" были отнесены 54 страны. Несмотря на то что показатели по ним не представлены, для них рассчитаны годовые показатели низкого веса при рождении, для чего использовался иерархический регрессионный анализ, проведенный методами, описанными выше, но эти данные использовались только в качестве исходных для региональных и глобальных оценок.

Для получения региональных и глобальных показателей за 2000–2015 годы использовались смоделированные годовые данные по странам. Глобальные показатели получены путем суммирования расчетного количества живорожденных детей с массой тела ниже 2 500 г в 195^av странах с данными по региональным группам Организации Объединенных Наций за каждый год с последующим делением на общее количество живорождений в год в этих странах. Аналогичным образом были получены региональные данные по странам в каждой региональной группе. Для расчета неопределенности на глобальном и региональном уровнях для каждой страны было проведено по 1000 точечных оценок низкого веса при рождении за каждый год с использованием подхода "b-сплайн" (методом случайной выборки из нормального распределения, построенного с применением рассчитанной стандартной погрешности) либо иерархического регрессивного анализа (методом бутстрап). Страновые оценки для каждой из 1000 выборок были суммированы на мировом или региональном уровне, а в качестве доверительных интервалов были использованы 2,5-й и 97,5-й центили полученных распределений.

Проблемы и ограничения. Одним из основных ограничений мониторинга распространенности низкого веса при рождении в мире является отсутствие соответствующих данных о многих младенцах. В отношении детей с низким весом наблюдается следующая заметная тенденция: если дети рождены у малоимущих, менее образованных матерей, проживающих в сельских районах, их вес при рождении регистрируют реже, чем вес детей, родившихся в городах у более высокообразованных и финансово благополучных матерей¹³. Поскольку характеристики детей, которых не взвешивают, являются факторами риска низкого веса при рождении, показатели без учета цифр по таким детям могут быть заниженными и не отражать истинного положения дел. Кроме того, данные по странам с уровнем дохода ниже среднего (СДНС)¹³ в большинстве случаев отличаются низким качеством и огрубляются до чисел, кратных 500 г или 100 г, что может привести к дополнительной погрешности при расчетах распространенности низкого веса при рождении. Решить эту проблему призваны использованные при составлении актуальной базы данных⁴⁰⁴ методы корректировки на пропуск данных о весе при рождении и огрубление данных обследований, однако для 54 стран достоверные данные о весе детей при рождении получить не удалось. Кроме того, возможно искусственное занижение доверительных интервалов для региональных и глобальных оценок, поскольку при составлении прогнозов с использованием метода бутстрап по половине стран, включенных в модель, отмечался специфический случайный эффект, в одних случаях положительный, в других – отрицательный, в результате чего относительная неопределенность на региональном и глобальном уровнях, как правило, оказывалась ниже, чем на уровне отдельных стран.

Библиография:

Blanc, A. & Wardlaw, T. 2005. Monitoring low birth weight: An evaluation of international estimates and an updated estimation procedure. Bulletin World Health Organization, 83(3): 178–185.

Blencowe, H., Krasevec, J., de Onis, M., Black, R.E., An, X., Stevens, G.A., Borghi, E., Hayashi, C., Estevez, D., Cegolon, L., Shiekh, S., Ponce Hardy, V., Lawn, J.E. & Cousens, S. 2019. National, regional, and worldwide estimates of low birthweight in 2015, with trends from 2000: a systematic analysis. The Lancet Global Health, 7(7): e849–e860.

Ожирение у взрослых

Определение. ИМТ ≥ 30,0 кг/м². Индекс массы тела (ИМТ) – это отношение веса к росту. ИМТ часто используется в качестве показателя пищевого статуса взрослых. Рассчитывается ИМТ делением массы тела в килограммах на квадрат роста в метрах (кг/м²). Страдающими от ожирения считаются люди, чей ИМТ составляет не менее 30 кг/м².

Предоставление данных по этому показателю. Доля населения в возрасте 18 лет и старше, чей ИМТ составляет не менее 30,0 кг/м2, нормализованная по возрасту и взвешенная по полу⁴⁰⁶.

Источник данных: WHO. 2020. Global Health Observatory (GHO) data repository. См.: WHO. Geneva, Switzerland. По состоянию на 28 апреля 2020 года. apps.who.int/gho/data/node.ma См.A900A?lang=en (1 698 population-based studies with more than 19.2 million participants aged 18 years or older, measured in 186 countries)⁴⁰⁷.

Методика. Применение иерархической модели Байеса к результатам обследований ряда популяций, в ходе которых измерялись рост и масса тела взрослых в возрасте 18 лет и старше, позволило рассчитать для периода с 1975 по 2014 год тренды в отношении изменения среднего значения ИМТ и распределение населения по категориям в зависимости от значения ИМТ (недостаточный вес, избыточный вес, ожирение). Модель Байеса предполагает использование нелинейных временных трендов и возрастных моделей, сравнение репрезентативности выборок на национальном, субнациональном и местном уровнях, сравнение данных, собранных в городских и сельских районах, с данными, собранными отдельно в городских и отдельно в сельских районах. Кроме того, в модели учитываются факторы, помогающие предсказать значение ИМТ: национальный доход, доля населения, проживающего в городских районах, среднее количество лет, потраченных на образование, и результаты суммарных измерений наличия различных видов продовольствия, предназначенных для потребления людьми.

Проблемы и ограничения. Данные по ряду стран поступали из нескольких источников. Кроме того, только 42 процента источников представили данные по людям в возрасте старше 70 лет.

Библиография:

NCD-RisC (NCD Risk Factor Collaboration). 2016. Trends in adult body-mass index in 200 countries from 1975 to 2014: a pooled analysis of 1698 population-based measurement studies with 19.2 million participants. The Lancet, 387(10026): 1377–1396.

WHO. 2019. Nutrition Landscape Information System (NLIS) country profile indicators: interpretation guide. Geneva, Switzerland. www.who.int/publications/i/item/9789241516952

Анемия у женщин в возрасте 15–49 лет

Определение. Доля женщин в возрасте от 15 до 49 лет, у которых содержание гемоглобина в крови ниже 120 г/л (для небеременных и кормящих) либо ниже 110 г/л (для беременных), с корректировкой на привычку к курению и высоту над уровнем моря, на которой проживают обследуемые женщины.

Предоставление данных по этому показателю. Доля женщин детородного возраста (15–49 лет), у которых содержание гемоглобина в крови ниже 110 г/л (для беременных) либо ниже 120 г/л (для небеременных).

Источник данных: WHO. 2021. Vitamin and Mineral Nutrition Information System (VMNIS). См.: WHO. Geneva, Switzerland. По состоянию на 25 мая 2021 года. www.who.int/teams/nutrition-food-safety/databases/vitamin-and-mineral-nutrition-information-system

WHO. 2021. Global anaemia estimates, Edition 2021. См.: WHO | Global Health Observatory (GHO) data repository. Geneva, Switzerland. По состоянию на 25 мая 2021 года. www.who.int/data/gho/data/indicators/indicator-details/GHO/prevalence-of-anaemia-in-women-of-reproductive-age-(-)

Методика. Предпочтительным источником данных являются обследования населения. Данные были взяты из базы данных по микронутриентам Информационной системы данных о содержании витаминов и минералов в продуктах питания (VMNIS). В этой базе собраны и обобщены данные о содержании микронутриентов в рационе различных групп населения, полученные из других источников, в том числе из научной литературы и от партнеров, таких как региональные и страновые отделения ВОЗ, организации системы ООН, министерства здравоохранения, научно-исследовательские институты и неправительственные организации. Кроме того, источниками анонимизированных данных индивидуального уровня для этой базы являются многострановые обследования, включая демографические обследования и обследования состояния здоровья населения, обследования по многим показателям с применением гнездовой выборки, обследования состояния репродуктивного здоровья населения и обследования показателей малярии.

В версии 2021 года данные о распространенности анемии у беременных и небеременных женщин в возрасте 15–49 лет были собраны из 489 источников за период 1995–2020 годов. По возможности данные об уровне гемоглобина в крови были скорректированы с учетом высоты над уровнем моря, на которой проживают обследуемые женщины, и привычки к курению. Биологически неправдоподобные значения гемоглобина (< 25 г/л или > 200 г/л) были исключены. Для оценки распределения уровня гемоглобина и систематического учета недостающих данных, нелинейных временных трендов и репрезентативности источников данных использовалась байесова иерархическая модель смеси. Если вкратце, то в этой модели рассчитываются оценки для каждой страны за каждый год на основе данных, полученных из соответствующей страны за соответствующий год, если таковые имеются, а также на основе данных за другие годы в этой же стране и в других странах и данных за аналогичные периоды времени, особенно в странах того же региона. В модели используется больше заимствованных данных, когда нужные данные отсутствуют или малоинформативны, и меньше, если по соответствующей стране или региону данных достаточно. В расчете итоговых оценок также используются ковариаты, которые помогают прогнозировать уровень гемоглобина в крови (например, социально-демографический индекс, наличие запасов мяса [в ккал на душу населения], средний ИМТ женщин и логарифм показателя смертности детей в возрасте до пяти лет)⁴⁰⁸. Интервалы неопределенности (доверительные интервалы) отражают основные факторы неопределенности, включая ошибку выборки, ошибку, не связанную с выборкой, обусловленную проблемами с дизайном выборки / замерами, и неопределенность при составлении оценок по странам и годам, по которым нет данных.

Проблемы и ограничения. Значительная часть стран представила результаты репрезентативных национальных обследований по анемии, но ряд стран, в первую очередь страны с высоким уровнем дохода, таких данных не предоставляют. Вследствие этого полученные показатели могут не в полной мере отражать изменения по странам и регионам, а при большом разбросе данных значения могут стремиться к среднемировым.

Библиография:

Stevens, G.A., Finucane, M.M., De-Regil, L.M., Paciorek, C.J., Flaxman, S.R., Branca, F., Peña-Rosas, J.P., Bhutta, Z.A. & Ezzati, M. 2013. Global, regional, and national trends in haemoglobin concentration and prevalence of total and severe anaemia in children and pregnant and non-pregnant women for 1995–2011: a systematic analysis of population-representative data. The Lancet Global Health, 1(1): e16–e25.

WHO. 2014. Comprehensive Implementation Plan on maternal, infant and young child nutrition. Geneva, Switzerland.

WHO. 2021. Nutrition Landscape Information System (NliS) Country Profile. См.: WHO. Geneva, Switzerland. По состоянию на 10 мая 2021 года. www.who.int/data/nutrition/nlis/country-profile

WHO. 2021. Vitamin and Mineral Nutrition Information System (VMNIS). См.: WHO. Geneva, Switzerland. По состоянию на 10 мая 2021 года. www.who.int/teams/nutrition-food-safety/databases/vitamin-and-mineral-nutrition-information-system

WHO. 2021. WHO Global Anaemia estimates, 2021 Edition. См.: WHO | Global Health Observatory (GHO) data repository. Geneva, Switzerland. По состоянию на 10 мая 2021 года. www.who.int/data/gho/data/themes/topics/anaemia_in_women_and_children

Вернуться к началу