Распространенность недоедания
Определение. Недоедание определяется как состояние, при котором с привычно потребляемым количеством пищи человек не получает количества энергии, достаточного для поддержания нормальной, активной и здоровой жизни.
Показатели. Значение показателя "распространенность недоедания" (РН) рассчитывается как процентная доля населения, страдающего от недоедания. Ввиду обусловленной недостатком полной и достоверной информации по отдельным элементам низкой достоверности оценки ряда основных параметров, например, данных о колебаниях объема запасов продовольственных товаров в разные годы, одного из элементов годовых продовольственных балансов ФАО (ПБ), национальные оценки представлены в виде скользящего среднего за три года. Сводные данные регионального и глобального уровней представлены в виде годовых оценок, поскольку, как предполагается, корреляция между возможными погрешностями отсутствует, и поэтому их агрегирование по странам сводит такие погрешности к приемлемому уровню.
При подготовке каждого выпуска доклада вся серия данных по РН пересматривается с целью обеспечить учет всех новых данных и информации, полученных ФАО после публикации предыдущего выпуска. Поскольку в ходе этого процесса, как правило, проводится ретроспективный пересмотр всей серии данных, читателям предлагается отказаться от сравнения сведений о РН, приведенных в предыдущих выпусках доклада, и всегда ориентироваться только на данные последнего выпуска; это касается и данных за прошлые годы.
Методика. Для расчета показателя распространенности недоедания в популяции вероятностное распределение энергетической ценности обычного рациона среднего человека (выраженной в ккал на человека в день) моделируется через параметрическую функцию плотности вероятности распределения f(x)1, 2. Данный показатель определяется как совокупная вероятность того, что значение энергетической ценности обычного рациона (x) будет ниже значения минимальной потребности в пищевой энергии (МППЭ), то есть ниже нижнего предела диапазона распределения энергетической ценности рациона, характерного для репрезентативного среднего члена популяции, в соответствии со следующей формулой:
где PoU = РН, MDER = МППЭ, a θ – вектор параметров, характеризующий функцию плотности вероятности распределения. В актуализированных расчетах в большинстве случаев предполагается, что распределение является логарифмически нормальным и соответственно полностью характеризуется всего двумя параметрами: средним потреблением энергии с питанием (ПЭП) и коэффициентом его вариации (CV).
Источник данных. Для расчета отдельных параметров данной модели могут использоваться различные источники данных.
Минимальная потребность в пищевой энергии (МППЭ). Потребность человека из соответствующей половозрастной группы в энергии определяется на основе произведения нормативной потребности для базовой скорости метаболизма в расчете на один килограмм веса и идеального веса здорового человека из той же половозрастной группы с поправкой на его вес с умножением полученного значения на коэффициент, характеризующий уровень физической активности (УФА)bd. Поскольку в группах физически активных и здоровых людей одного пола и возраста значения индекса массы тела (ИМТ) и нормальные значения УФА могут варьироваться, для каждой половозрастной группы в составе популяции можно рассчитать только диапазон потребностей в энергии. МППЭ среднего представителя популяции (параметр, используемый в формуле расчета РН) определяется как взвешенное среднее нижних границ диапазонов потребностей в энергии для каждой половозрастной группы; в качестве весовых коэффициентов используются доли каждой группы в составе популяции. Как и МППЭ, показатель средней потребности в пищевой энергии (СППЭ), используемый (как описано ниже) для расчета одного их компонентов CV, рассчитывается по средним значениям УФА для категории "Активный или умеренно активный стиль жизни".
Необходимая для расчета значения МППЭ информация о структуре населения большинства стран мира в разбивке по полу и возрасту за каждый год публикуется в обновляемом каждые два года докладе Департамента ООН по экономическим и социальным вопросам (ДЭСВ ООН) "Мировые демографические перспективы". В настоящем выпуске доклада "Положение дел в области продовольственной безопасности и питания в мире" используются данные, представленные в выпуске доклада "Мировые демографические перспективы" за 2022 год4.
Информация о медианном росте для каждой половозрастной группы в странах получена по итогам проведенных недавно демографических обследований и обследований состояния здоровья населения (ОДЗ) и других обследований, в рамках которых производится сбор антропометрических данных детей и взрослых. Даже если такие обследования относятся не к тому году, за который оценивается РН, можно утверждать, что влияние возможных незначительных промежуточных изменений медианного роста на значение МППЭ и, соответственно, на значение РН пренебрежимо мало.
Потребление энергии с питанием (ПЭП). В идеальном случае для расчета значения ПЭП могли бы использоваться данные о потреблении продовольствия, получаемые в рамках национальных репрезентативных обследований домохозяйств (например, обследований в рамках исследования критериев оценки уровня жизни или обследований потребления и расходов домохозяйств). Однако на ежегодной основе такие обследования проводятся лишь в нескольких странах. Поэтому в целях оценки РН ФАО рассчитывает значения ПЭП исходя из энергетической ценности доступного продовольствия (ЭЦДП), соответствующие данные содержатся в ПБ, которые ФАО составляет для большинства стран мира5.
После публикации предыдущего выпуска доклада данные по ПБ в системе ФАОСТАТ были обновлены: для всех стран опубликованы новые серии данных вплоть до 2020 года. Кроме того, на момент завершения работы над настоящим выпуском были дополнены данными до 2021 года серии данных ПБ для 66 стран, которые были отобраны в приоритетном порядке, так как их доли в общем числе недоедающих в мире наиболее существенны: это Ангола, Афганистан, Бангладеш, Бенин, Боливия (Многонациональное Государство), Бразилия, Буркина-Фасо, Венесуэла (Боливарианская Республика), Вьетнам, Гаити, Гана, Гватемала, Гондурас, Демократическая Республика Конго, Доминиканская Республика, Египет, Замбия, Зимбабве, Индия, Индонезия, Иордания, Ирак, Иран (Исламская Республика), Йемен, Камбоджа, Камерун, Кения, Колумбия, Конго, Корейская Народно-Демократическая Республика, Кот-д'Ивуар, Либерия, Мадагаскар, Малави, Мали, Марокко, Мексика, Мьянма, Непал, Никарагуа, Нигер, Нигерия, Пакистан, Папуа – Новая Гвинея, Объединенная Республика Танзания, Перу, Руанда, Саудовская Аравия, Сенегал, Сирийская Арабская Республика, Сомали, Судан, Сьерра-Леоне, Таджикистан, Таиланд, Того, Уганда, Украина, Филиппины, Центральноафриканская Республика, Чад, Эквадор, Эфиопия, Южная Африка, Япония.
В этом году серии данных ПБ были, как обычно, пересмотрены с учетом новых данных о производстве, торговле и утилизации продовольствия, предоставленных указанными странами, а также с учетом существенной корректировки серий данных ПБ за период до 2021 года, обусловленной применением более совершенных коэффициентов пересчета содержания питательных веществ6 и изменениями, которые потребовались, чтобы учесть новые оценки численности населения, приведенные ДЭСВ ООН в публикации "Мировые демографические перспективы"4 выпуск за 2022 год.
Среднее значение ЭЦДП на душу населения в 2021 году (для стран, не включенных в приведенный выше список) и в 2022 году (для всех стран) актуализированы по результатам краткосрочных рыночных прогнозов ФАО, выполненных в целях информационной поддержки Портала мировой продовольственной ситуации7 и используемых для актуализации значений ПЭП за 2021 и 2022 годы для каждой страны, начиная с последнего года, за который в сериях данных ПБ отражены значения ЭЦДП.
Коэффициент вариации (CV). Коэффициент вариации CV привычного ПЭП для популяции рассчитывается как геометрическое среднее значений двух компонентов, обозначаемых соответственно CV|y и CV|r.
Первый компонент отражает неодинаковый характер душевого потребления в домохозяйствах, принадлежащих к различным социально-демографическим слоям, и может рассматриваться как коэффициент вариации "по уровню доходов", а второй отражает обусловленные половой принадлежностью, возрастом, весом и УФА различия, которые могут наблюдаться на уровне отдельных членов домохозяйства. Поскольку эти же элементы определяют потребность в пищевой энергии, второй компонент рассматривается как коэффициент вариации "по уровню потребностей".
CV|y
При наличии достоверных данных о потреблении продовольствия, полученных по результатам национальных репрезентативных обследований домохозяйств, коэффициент вариации по уровню дохода (CV|y), можно рассчитать напрямую. После публикации предыдущего выпуска доклада в целях пересмотра CV|y были изучены результаты 14 новых обследований, проведенных в 10 странах: Аргентине (2018 год), Армении (2019, 2020, 2021 годы), Бенине (2019 год), Бутане (2012 год), Гвинее-Бисау (2019 год), Камбодже (2019 год), Мексике (2012, 2020 годы), Монголии (2020, 2021 годы), Перу (2019 год) и Уругвае (2017 год). Таким образом, значение CV|y определено на основании данных, полученных по итогам 129 национальных обследований в 65 стране.
При отсутствии подходящих данных, полученных по итогам обследований, для прогнозного определения изменения CV|y с 2015 года (или с года последнего обследования домохозяйств, если оно проводилось позже) до 2019 года используются данные шкалы восприятия отсутствия продовольственной безопасности (ШВОПБ), которые ФАО собирает с 2014 года, с учетом наблюдаемой тенденции в части масштабов острого отсутствия продовольственной безопасности. В основу прогнозов положено допущение, согласно которому измеренные по ШВОПБ масштабы острого отсутствия продовольственной безопасности могут указывать на эквивалентные изменения РН. Если такие изменения РН не обусловлены спровоцированными "стороной предложения" изменениями в среднем объеме поставок продовольствия, они могут быть достоверно отнесены на счет незамеченных изменений CV|y, возможно имевших место в то же время. Ретроспективный анализ расчетных показателей РН свидетельствует о том, что в среднем, с учетом изменения значений ПЭП, МППЭ и CV|r, изменения значения CV|y позволяют объяснить порядка трети пространственных и временных различий РН. Исходя из сказанного, по каждой стране, по которой доступны данные по ШВОПБ, возможные изменении CV|y за период с 2015 года или с даты проведения последнего обследования рассчитываются как изменения, результатом которых стало бы изменение РН на треть процентного пункта всякий раз, когда наблюдается изменение на один процентный пункт распространенности острого отсутствия продовольственной безопасности. Для остальных стран, объективные данные по которым отсутствуют, сохраняется неизменным значение CV|y, полученное по результатам последнего расчета. Как и в выпуске доклада за прошлый год, актуализация значений CV|y за 2020, 2021 и 2022 годы потребовала корректировки, необходимой для учета воздействия пандемии COVID-19 (см. Приложение 2, раздел A).
CV|r
CV|r отражает неоднородность распределения потребности в пищевой энергии по гипотетическим средним индивидуальным членам здоровой популяции, причем его значение также равно значению коэффициента вариации по калорийности питания среднего индивидуального члена популяции при условии, что питание всех членов популяции в полной мере соответствует потребностям. Для расчета распределение потребности в пищевой энергии среднего гипотетического члена популяции принимается за нормальное, и тогда стандартное отклонение можно оценить по двум любым известным процентилям. По указанным выше значениям МППЭ и СППЭ аппроксимируются 1-я и 50-я процентили8,9. После этого значение CV|r рассчитывается как обратное совокупное стандартное нормальное распределение разности значений МППЭ и СППЭ.
Проблемы и ограничения. Несмотря на то, что по определению недоедание является состоянием отдельного человека, в силу того, что доступны, как правило, данные большого объема, невозможно достоверно определить, кто именно в составе той или иной группы недоедает. С помощью статистической модели, описанной выше, этот показатель можно рассчитать только в отношении группы населения или группы лиц, по которым имеется достаточно репрезентативная выборка. Таким образом, распространенность недоедания – это расчетная процентная доля страдающих от недоедания людей в составе группы, однако дальнейшая детализация данного 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. Точно рассчитать предел погрешности при расчете РН не представляется возможным, но, как ожидается, в большинстве случаев его значение превысит 5 процентов. Исходя из этого, ФАО считает значения РН ниже 2,5 процента недостаточно достоверными для их представления.
Важно отметить, что представленные диапазоны значения РН за 2020, 2021 и 2022 годы не следует интерпретировать как статистически достоверные доверительные интервалы. Они скорее отражают различия в сценариях актуализации значения CV|y за период с 2020 по 2022 год.
Рекомендуемая литература:
FAO. 1996. Methodology for assessing food inadequacy in developing countries. См.: 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. Степень тяжести отсутствия продовольственной безопасности измеряется на основе данных, собранных с помощью опросного листа шкалы восприятия отсутствия продовольственной безопасности (ОЛ ШВОПБ), включающего восемь вопросов для респондентов, ответы на которые содержат сведения об условиях и опыте, обычно связанных с ограниченным доступом к продовольствию. При проведении опросов в целях мониторинга хода достижения ЦУР вопросы задаются по отношению к двенадцати месяцам, предшествовавшим опросу.
Полученная с помощью ОЛ ШВОПБ информация проверяется на внутреннюю согласованность с помощью сложных статистических методов, основанных на модели измерения Раша, и преобразуется в количественную оценку по шкале тяжести от низкой до высокой. Исходя из полученных в ходе репрезентативного национального обследования населения ответов отдельных лиц или домохозяйств на вопросы, включенные в опросный лист, они 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, страдающие от умеренного отсутствия продовольственной безопасности; iii) лица, страдающие от острого отсутствия продовольственной безопасности. На основе данных по ШВОПБ, собранных за три года (с 2014 по 2016 год), ФАО разработала справочную шкалу ШВОПБ, которая используется в качестве глобального эталона показателей восприятия отсутствия продовольственной безопасности и для установления двух вышеупомянутых пороговых значений степени его тяжести.
Индикатор 2.1.2 достижения ЦУР определяется как суммарная вероятность нахождения в группах, страдающих от острого или умеренного отсутствия продовольственной безопасности. Для группы, к которой относятся только лица, живущие в условиях острого отсутствия продовольственной безопасности, вычисляется отдельный показатель (FIsev).
Показатели. В настоящем докладе ФАО приводит оценочные данные по двум различным формам отсутствия продовольственной безопасности: умеренному илиострому (FImod+sev) и острому (FIsev). По каждой из этих форм определяются два показателя:
- процентная доля людей в популяции, проживающих в домохозяйствах, хотя бы один член которых страдает от отсутствия продовольственной безопасности;
- оценочное число людей в популяции, проживающих в домохозяйствах, хотя бы один член которых страдает от отсутствия продовольственной безопасности.
Источник данных. С 2014 года по ОЛ ШВОПБ (8 вопросов) проводятся обследования репрезентативных на национальном уровне выборок взрослого населения (в возрасте от 15 лет и старше) более чем 140 стран, охваченных Всемирным опросом Института Гэллапа® (ВОГ), это больше 90 процентов населения планеты. В 2022 году опрос проводился как очно, так и по телефону. Телефонный опрос проводился в ряде стран, где такой вариант обследования уже был опробован в 2020 году, когда в условиях пандемии COVID-19 проведение очных бесед заключало в себе высокий риск передачи инфекции. Была проведена оценка охвата территорий стран телефонными сетями (оценивалась доля взрослого населения, имеющего доступ к фиксированной либо мобильной телефонии), после чего страны, для которых этот показатель составил не менее 70 процентов, были включены в список для проведения ВОГ 2020 года в формате компьютеризированного телефонного опроса.
Обычно Институт Гэллапа© проводит телефонные опросы в странах Северной Америки, Западной Европы, в отдельных частях Азии и в странах Совета сотрудничества арабских государств Залива. В Центральной и Восточной Европе, большей части стран Латинской Америки, почти во всех странах Азии, Ближнего Востока и Африки проводятся очные опросы по территориальным выборкам.
В большинстве стран в выборку включаются 1000 человек, но в ряде стран состав выборки больше: в Индии – 3000 человек, в континентальном Китае – 3500 человек, в Российской Федерации – 2000 человек. В 2022 году данные по Китаю (материковому) не собирались.
В дополнение к данным ВОГ, в 2022 году ФАО при содействии компаний Geopoll® и Kantar® провела в семи странах сбор данных, необходимых, чтобы устранить пробелы в информации о доступе к продовольствию72. Такой опрос проводился на Гаити, в Гвинее-Бисау, Демократической Республике Конго, Камеруне, Замбии, Либерии и Руанде.
Для расчетной оценки распространенности отсутствия продовольственной безопасности в 60 странах, где проживает больше четверти населения планеты, использовались результаты обследований, проведенных национальными правительствами: для обеспечения соответствия полученных национальных данных требованиям ряда применяемых во всем мире эталонных стандартов использовались разработанные ФАО статистические методики. В число этих стран вошли Ангола, Армения, Афганистан, Белиз, Бенин, Ботсвана, Буркина-Фасо, Вануату, Вьетнам, Гана, Гвинея-Бисау, Гондурас, Гренада, Греция, Доминиканская Республика, Замбия, Израиль, Индонезия, Кабо-Верде, Казахстан, Канада, Кения, Кирибати, Коста-Рика, Кот-д'Ивуар, Кыргызстан, Лесото, Малави, Мексика, Намибия, Нигер, Нигерия, Объединенная Республика Танзания, Объединенные Арабские Эмираты, Пакистан, Палестина, Парагвай, Республика Корея, Российская Федерация, Самоа, Сенегал, Сейшельские Острова, Сент-Китс и Невис, Сент-Люсия, Сент-Винсент и Гренадины, Соединенные Штаты Америки, Судан, Сьерра-Леоне, Того, Тонга, Уганда, Уругвай, Фиджи, Филиппины, Чад, Чили, Шри-Ланка, Эквадор, Южная Африка и Южный Судан. Такой подход применялся при формировании статистики за год или годы, за которые доступны национальные данные. По остальным годам была принята иная стратегия:
- при наличии национальных данных более чем за один год значения для остальных годов определялись методом линейной интерполяции;
- при наличии национальных данных только за один год значения для остальных годов определялись по следующей методике:
- –если данные ФАО считались совместимыми с данными национального обследования, использовались данные ФАО;
- –в отсутствие совместимости с данными ФАО значения определялись по тренду, полученному на основе данных ФАО;
- –при отсутствии иной достоверной информации значения определялись по тренду для субрегиона;
- –при невозможности рассчитать значения для субрегиона или применить тренды для субрегиона, полученные по результатам других обследований, к ситуации в конкретной стране ввиду характера объективных данных, положенных в обоснование таких трендов (в частности, данных по изменению масштабов нищеты, распространенности крайней нищеты, уровню занятости и продовольственной инфляции), значение, полученное по итогам национального обследования, считалось не изменившимся; это, в частности, относится к странам, где распространенность отсутствия продовольственной безопасности очень низка (распространенность острого отсутствия ниже 3 процентов) или очень высока (распространенность умеренного или острого отсутствия выше 85 процентов).
На фоне неоднородности источников данных, полученных по итогам обследований, и небольших размеров выборок по ряду обследований, проводимых ФАО, вновь полученные данные иногда могут указывать на ощутимое увеличение или уменьшение значений одного года относительно другого года. В таких ситуациях следует обратиться к информации по стране из внешних источников (данные и/или доклады, по возможности подготовленные с участием экспертов по стране, например сотрудников страновых или региональных представительств ФАО), которые помогут установить, не имели ли место серьезные потрясения и не принимались ли какие-либо важные меры. Если объективные данные подтверждают обнаруженный тренд, но сам тренд кажется чрезмерно крутым, он сохраняется, но сглаживается (например, за счет использования средних значений за трехлетний период). В иных случаях применяются подходы, используемые для годов, данные по которым отсутствуют (например, значение считается не изменившимся или рассчитывается по тренду для субрегиона). В 2022 году данные для ШВОПБ по Китаю (материковому) не собирались, поэтому тренд был оставлен без изменений.
Методика. Данные подверглись валидации, после чего 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 есть логарифмическая функция расстояния по шкале тяжести от точки ai, соответствующей положению респондента, до точки bj, соответствующей положению данного пункта.
Обработка данных по ШВОПБ с применением модели Раша позволяет оценить вероятность оказаться в ситуации отсутствия продовольственной безопасности (pi,L) для каждой формы L тяжести отсутствия продовольственной безопасности (умеренного или острого либо только острого) и каждого респондента i при условии, что 0 < pi,L < 1.
Распространенность отсутствия продовольственной безопасности каждой степени тяжести (span>FIL) в рамках популяции рассчитывается как взвешенная сумма вероятностей быть подверженными острому отсутствию продовольственной безопасности для всех респондентов (i) в выборке:
где wi – весовые коэффициенты выборок после стратификации, указывающие на долю людей или домохозяйств в населении страны, представленную каждым элементом выборки.
Поскольку в выборки ВОГ включаются только лица в возрасте 1 лет и старше, расчетные значения показателей распространенности, полученные непосредственно на основе этих данных, справедливы только для населения в этой возрастной категории. Чтобы получить значение распространенности и число страдающих от отсутствия продовольственной безопасности членов популяции (всех возрастов), необходимо рассчитать число людей, проживающих в домохозяйствах, хотя бы один член которых, по оценкам, страдает от отсутствия продовольственной безопасности. Расчет проводится в несколько шагов, процедура описана в Приложении II к техническому докладу Voices of the Hungry («Голоса голодающих») (см. ниже раздел «Рекомендуемая литература»).
Сводные значения показателя распространенности острого отсутствия продовольственной безопасности FIL,r, для регионов и для всего мира рассчитываются по формуле:
где r указывает на регион, FIL,c соответствует значению FI на уровне L для страны c в регионе, а Nc – соответствующая численность населения. Если оценочное значение FIL для страны отсутствует, принимается, что оно равно взвешенному по численности населения среднему значению для остальных стран того же субрегиона. Сводные показатели по регионам определяются только в том случае, если в странах, по которым имеются расчетные данные, проживает по меньшей мере 50 процентов населения региона.
Общие пороговые значения были приняты в соответствии со стандартной глобальной шкалой ШВОПБ (значения параметров для пунктов, основанных на результатах по всем странам, охваченным ВОГ в 2014-2016 годах) и пересчитаны в соответствующие значения по местным шкалам. Процесс шкалирования для каждой страны по стандартной глобальной шкале ШВОПБ можно рассматривать как ранжирование, позволяющее получить сравнимые на международном уровне значения показателя тяжести отсутствия продовольственной безопасности для отдельных респондентов и сравнимые показатели распространенности по странам.
Трудность заключается в том, что, когда проблема отсутствия продовольственной безопасности определяется как скрытый признак, нет абсолютного эталона, по которому можно было бы оценить степень ее тяжести. Модель Раша позволяет определить относительное положение различных элементов на шкале, которая обозначается в логитных единицах, на которой "ноль" задан произвольно и, как правило, соответствует средней оценочной степени тяжести. Таким образом, в разных случаях "ноль" соответствует разным уровням по шкале. Чтобы получать сопоставимые показатели в динамике и по различным группам населения, необходимо установить общую шкалу, которая будет использоваться в качестве справочной, и вывести формулу, необходимую для преобразования показателей по разным шкалам. Как и при преобразовании показателей температуры по разным измерительным шкалам (например, по Цельсию и Фаренгейту), необходимо определить ряд "опорных" точек. Согласно методике ШВОПБ, такие точки определяются в зависимости от степени тяжести элементов, относительное положение которых на шкале тяжести можно считать общим для национальной и глобальной шкал. Затем показатели по одной шкале пересчитываются в показатели по другой по формуле, которая позволяет уравнять средние и стандартное отклонение (СО) уровней тяжести общих элементов.
Проблемы и ограничения. При выполнении расчетов распространенности отсутствия продовольственной безопасности на основе данных по ШВОПБ, полученных в рамках ВОГ, которое в большинстве стран проводится на выборке в 1000 физических лиц, доверительные интервалы редко превышают 20 процентов измеряемой распространенности (то есть при распространенности около 50 процентов предел погрешности составляет до ±5 процентов). Однако если при расчете распространенности для отдельных стран, субрегионов и регионов используются более крупные выборки, а также если рассчитываются совокупные показатели по нескольким странам, доверительные интервалы, как правило, сужаются. В целях сокращения влияния изменчивости выборки по годам результаты расчетов на страновом уровне были представлены в виде средних значений за все годы рассматриваемых трехлетних периодов, за которые доступны данные.
Рекомендуемая литература:
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. [По состоянию на 28 апреля 2020 года]. www.fao.org/in-action/voices-of-the-hungry
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
Доля детей до пяти лет, страдающих от отставания в росте, истощения и избыточного веса
Определение отставания в росте (дети в возрасте до пяти лет). Соотношение роста (в см) и возраста (в месяцах) <–2 значений СО от медианного значения в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей. Слишком низкий для возраста ребенка рост свидетельствует о кумулятивном воздействии недостаточного питания и инфекций с момента рождения и даже до рождения. Он может быть обусловлен длительной нехваткой питания, рецидивирующими инфекциями и отсутствием инфраструктуры водоснабжения и канализации.
Показатели. Процентная доля детей в возрасте 0-59 месяцев, показатель роста которых ниже -2 значений СО от медианного значения роста по возрасту в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей.
Определение истощения. Соотношение веса (в кг) и роста (в см) < –2 значений СО от медианного значения в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей. Низкий вес в сопоставлении с ростом человека указывает на острую потерю веса или на невозможность набрать вес, что может быть следствием недостаточности количества потребляемой пищи и/или результатом инфекционных болезней, особенно диареи.
Показатели. Процентная доля детей в возрасте 0-59 месяцев, показатель веса которых ниже –2 значений СО от медианного значения веса по росту в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей.
Определение избыточного веса. Соотношение веса (в кг) и роста (в см) > +2 значений СО от медианного значения в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей. Этот показатель свидетельствует о слишком большом увеличении веса ребенка в сопоставлении с его ростом и обычно является следствием потребления пищи в количествах, превышающих потребности в энергии.
Показатели. Процентная доля детей в возрасте 0-59 месяцев, показатель веса которых выше +2 значений СО от медианного значения веса по росту в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей.
Источник данных. UNICEF, WHO & World Bank. 2023. UNICEF-WHO-World Bank: Joint child malnutrition estimates - Levels and trends (2023 edition). [По состоянию на 27 апреля 2023 года]. https://data.unicef.org/resources/jme-report-2023, www.who.int/teams/nutrition-and-food-safety/monitoring-nutritional-status-and-food-safety-and-events/joint-child-malnutrition-estimates, https://datatopics.worldbank.org/child-malnutrition
Методика.
Страновые оценки
Совместные оценки в отношении неполноценного питания (СОНП) среди детей ЮНИСЕФ/ВОЗ/Группы Всемирного банка – набор данных по странам Набор данных СОНП ЮНИСЕФ/ВОЗ/Группы Всемирного банка для расчетов по странам требует сбора данных из национальных источников, содержащих сведения о неполноценном питании среди детей, в первую очередь данных о росте, весе и возрасте детей до пяти лет, которые могут использоваться для оценки распространенности в стране отставания в росте, истощения и избыточного веса. Одним из источников данных национального уровня служит проведение национальных обследований (многоиндикаторных кластерных обследований [МИКО], ОДЗ и пр.). При большом охвате населения используются также данные из административных источников (например данные систем наблюдения и надзора). На дату завершения последнего обзора (28 февраля 2023 года) первичный набор данных включал данные из 1100 источников из 162 стран и территорий, что обеспечивало охват примерно 80 процентов детей, проживающих в странах, где хотя бы один раз за последние пять лет определялись значения распространенности отставания в росте, истощения и избыточного веса. Отсюда можно сделать вывод, что глобальные оценки в отношении большинства детей за последний период носят вполне репрезентативный характер. Набор данных отличают наличие точечной оценки (а также, где возможно, и стандартной погрешности), доверительный интервал 95 процентов и невзвешенный объем выборки. При наличии микроданных СОНП использует оценки, пересчитанные с целью обеспечения соответствия определению глобального стандарта. При отсутствии микроданных полученные оценки используются без корректировки; исключение составляют случаи, когда необходима стандартизация: i) для использования альтернативного показателя нормы роста, установленного Стандартами роста ВОЗ от 2006 года; ii) если диапазоны возраста не включают всю группу возрастов от 0 до 59 месяцев; iii) если использовались национальные источники данных, репрезентативные только в отношении населения, проживающего в сельских районах. Более полная информация по вопросам подбора источников данных, повторного анализа микроданных и обзора источников данных приводится в других публикациях10.
При определении значений разных показателей набор данных по странам СОНП может использоваться по-разному. Если говорить об истощении, данные из набора данных СОНП представляют собой непосредственно оценку (то есть показатель распространенности истощения, указанный в наборе данных СОНП по результатам обследования домохозяйств страны, проведенного в определенном году, непосредственно является показателем распространенности истощения в стране на тот же год). Если же речь идет об отставании в росте и избыточном весе, данные из набора данных СОНП используются для получения смоделированных оценок на страновом уровне, которые показываются в качестве официальных оценок СОНП (например, показатель распространенности отставания в росте, указанный в наборе данных СОНП по результатам обследования домохозяйств страны, проведенного в определенном году, служит не непосредственным показателем распространенности отставания в росте в стране на тот же год, а исходным значением для получения смоделированной оценки, как это описано в следующем разделе).
Моделирование оценок распространенности отставания в росте и избыточного веса на страновом уровне
Технические подробности статистических моделей приводятся в других публикациях10. Если описывать вкратце, распространенность отставания в росте и избыточного веса моделировалась по логитной шкале (логарифм отношения вероятностей) с использованием пенализированной продольной смешанной модели с разнородным остаточным членом. Качество полученных таким образом моделей подвергалось количественной оценке по критерию соответствия модели, позволяющему находить баланс между сложным характером модели и достижением наибольшего соответствия полученным данным. Предложенный метод отличает ряд важных характеристик – нелинейные временные тренды, региональные тренды, страновые тренды, ковариатные данные и разнородный остаточный член. Для оценки общего временного тренда и влияния ковариатных данных на показатель распространенности используются данные по всем странам, по которым соответствующие данные доступны. Использованные при оценке распространенности избыточного веса ковариатные данные отражали линейный или квадратичный социодемографический индекс (СДИ)be и тип источника данных. При оценке распространенности отставания в росте использовались те же ковариатные данные плюс дополнительно ковариата среднего значения доступности системы здравоохранения за пять предшествующих лет.
В 2023 году в рамках СОНП были опубликованы смоделированные на страновом уровне оценки распространенности отставания в росте и избыточного веса за период с 2000 до 2022 года для 160 стран, где за последние пять лет соответствующие значения были получены хотя бы один раз (например, в рамках обследования домохозяйств) и включены в набор данных по странам СОНП. Кроме того, страновые оценки были дополнительно смоделированы для 45 стран, что было сделано исключительно для получения совокупных значений по регионам и на глобальном уровне. Смоделированные оценки по 45 странам не показаны, поскольку обследования домохозяйств для их получения не проводились либо потому что на момент публикации смоделированные оценки еще ожидали окончательного рассмотрения. Результаты по 205 странам могут использоваться для получения оценок и доверительных интервалов для любой группы указанных стран. Оценка доверительных интервалов важна с точки зрения мониторинга трендов, особенно если речь идет о странах, данные по которым разрознены, и где для первичных источников данных характерны серьезные ошибки выборки при получении данных из первичного источника. Если данные, доступные за недавние периоды, носят разрозненный характер, проведение обследования может привести к значительному изменению прогнозного тренда. Доверительные интервалы позволяют точнее интерпретировать тренд в плане уровня осторожности. Расчет доверительных интервалов по новой методике СОНП прошел тестирование и был проверен при использовании данных разных типов.
Региональные и глобальные оценки
В отличие от оценок распространенности отставания в росте, для которых доступны данные за период с 2000 по 2022 год, оценки распространенности истощения на региональном и глобальном уровнях показаны только по 2022 году. Это обусловлено тем, что для страновых оценок СОНП использует данные национального уровня, получаемые в ходе межсекторальных обследований (то есть данные на конкретный момент времени), а проводятся такие обследования в большинстве стран достаточно редко (один раз в три года или даже в пять лет). Поскольку распространенность отставания в росте и избыточного веса на протяжении календарного года практически не изменяется, отслеживание изменений за длительный период с использованием этих данных представляется разумным, истощение же – это острое состояние, здесь возможны частые и быстрые изменения. На протяжении календарного года отдельный ребенок может испытывать состояние истощения не единожды (то есть может выздороветь, но в том же календарном году снова испытать состояние истощения), причем во многих обстоятельствах риск истощения может определяться сезонными изменениями, в результате чего в отдельные сезоны могут наблюдаться пики распространенности истощения. Так, в некоторых контекстах распространенность истощения в период после сбора урожая (когда продовольствие, как правило, более доступно, а погодные условия не провоцируют возникновение болезней) может быть вдвое ниже, чем в период перед сбором урожая (когда, как правило, продовольствия не хватает, а сильные дожди и спровоцированные ими болезни способны сказаться на пищевом статусе). Поскольку страновые обследования могут проводиться в любой сезон, полученная по итогам любого такого обследования оценка распространенности может соответствовать максимальному либо минимальному пиковому значению либо быть ближе к среднему значению, если данные собирались на протяжении нескольких сельскохозяйственных сезонов. Таким образом, значение распространенности истощения отражает ситуацию в определенный момент времени, а не на протяжении всего года. Сезонные вариации затрудняют трактовку наблюдаемых трендов. Отсутствие методик учета сезонности и случайных значений стали основной причиной, почему СОНП не показывает годовые тренды для этой формы неполноценного питания.
Получение региональных и глобальных оценок Для получения региональных и глобальных оценок распространенности истощения, с одной стороны, и распространенности отставания в росте и избыточного веса – с другой, используются разные методики. Если говорить кратко, для получения региональных и глобальных оценок распространенности отставания в росте и избыточного веса используются результаты моделирования на страновом уровне по новой модели, а для получения оценок распространенности истощения – субрегиональная многоуровневая модель СОНП.
Отставание в росте и избыточный вес
Региональные и глобальные оценки по каждому году за период 2000-2022 годов соответствуют средним значениям по каждой стране, взвешенным по численности проживающих в странах детей в возрасте до пяти лет (по данным выпуска доклада ДЭСВ ООН "Мировые демографические перспективы" за 2022 год4) с использованием смоделированных оценок по 204 странам. В расчет включены оценки для 155 стран, по которым имеются национальные источники данных (например, результаты обследования домохозяйств), включенные в описанный выше набор данных СОНП. Кроме того, включены оценки для 49 стран, смоделированные для расчета совокупных региональных и глобальных оценок, хотя сами смоделированные оценки по странам не показаны, поскольку обследования домохозяйств для их получения не проводились либо потому что на момент публикации смоделированные оценки еще ожидали окончательного рассмотрения. Доверительные интервалы рассчитывались по методике "бутстрэп".
Истощение
Для получения региональных и глобальных оценок по 2020 году по субрегиональной многоуровневой модели СОНП были использованы описанные выше в разделе, посвященном наборам данных СОНП, данные по распространенности истощения из национальных источников данных, взвешенные по численности проживающих в странах детей в возрасте до пяти лет (по данным выпуска доклада ДЭСВ ООН "Мировые демографические перспективы" за 2022 год).
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 всевозможные усилия, направленные на обеспечение максимально возможной сравнимости статистических данных по отдельным странам и по времени, для страновых данных могут быть характерны разные методики сбора данных, разный охват населения и разные методы расчетов. Для расчетов по результатам обследований характерны некоторые уровни неопределенности, обусловленные как ошибками 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 результаты могли повлиять факторы сезонности. Среди факторов сезонности, способных повлиять на результат расчетов распространенности истощения, следует указать наличие продовольствия (например, в период, предшествующий уборке урожая) и вспышки болезней (для дождливого сезона могут быть характерны диарея и малярия). Кроме того, реальное воздействие на существующие тенденции могут оказывать стихийные бедствия и конфликты, и такое воздействие следует рассматривать отдельно от воздействия сезонных факторов. Соответственно, показатели распространенности истощения в стране в годовом исчислении за длительные периоды не всегда сравнимы. Исходя из этого, в докладе представлены только последние оценки (за 2022 год).
Рекомендуемая литература: 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. 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
UNICEF, WHO & World Bank. 2023. UNICEF-WHO-World Bank: Joint child malnutrition estimates – Levels and trends (2023 edition). [По состоянию на 27 апреля 2023]. https://data.unicef.org/resources/jme-report-2023, www.who.int/teams/nutrition-and-food-safety/monitoring-nutritional-status-and-food-safety-and-events/joint-child-malnutrition-estimates, https://datatopics.worldbank.org/child-malnutrition
WHO. 2014. Comprehensive Implementation Plan on maternal, infant and young child nutrition. Geneva, Switzerland. www.who.int/publications/i/item/WHO-NMH-NHD-14.1
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 детей в возрасте до шести месяцев определяется как получение ими только грудного молока, без прикорма и питья (даже без воды). Исключительно грудное вскармливание – определяющий фактор выживания ребенка и лучший способ вскармливания новорожденного: грудное молоко формирует микрофлору кишечника, укрепляет иммунную систему, 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, положительно воздействует на психологическое состояние.
Показатели. Процентная доля младенцев в возрасте 0-5 месяцев, которые в течение 24 часов до обследования получали исключительно грудное вскармливание, и не получающих прикорма и дополнительного питья, даже воды11.
Источник данных. UNICEF. 2022. Infant and young child feeding. См.: UNICEF. [По состоянию на 06 апреля 2023 года]. data.unicef.org/topic/nutrition/infant-and-young-child-feeding
Методика.
Данный показатель учитывает вскармливание молоком кормилицы и сцеженным молоком.
Показатель основан на ретроспективной информации о вскармливании 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. Подобным же образом показатели по 2020 году были получены на основании последних доступных данных по каждой стране за период с 2014 по 2020 год. Показатели для регионов и всего мира были рассчитаны как средневзвешенные значения распространенности исключительно грудного вскармливания в каждой стране; в качестве весовых коэффициентов были использованы данные об общем количестве младенцев в возрасте от 0 до 5 месяцев, приведенные в выпуске доклада "Мировые демографические перспективы" за 2022 год4 (исходным был выбран 2012 год, текущим для показателей – 2021 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 3-5 лет. При этом некоторые страны представляют данные реже, в результате чего имеющие место изменения модели вскармливания часто не отражаются в течение нескольких лет.
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 предшествующий опросу день, может привести к завышению доли младенцев, получающих исключительно грудное вскармливание, поскольку, если младенец получает другие жидкости и прикорм нерегулярно, возможно, что в день, предшествовавший обследованию, он их не получал.
Рекомендуемая литература:
UNICEF. 2022. Infant and young child feeding: exclusive breastfeeding. См.: UNICEF. [По состоянию на 06 апреля 2023 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/publications/i/item/WHO-NMH-NHD-14.1
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 – вес ребенка при рождении, независимо от гестационного возраста, составляет менее 2500 г (менее 5,51 фунта). Вес ребенка при рождении является важным показателем здоровья и питания матери и плода12.
Показатели. Процентная доля новорожденных с весом при рождении менее 2500 г (менее 5,51 фунта).
Источник данных. UNICEF & WHO. 2023. Low birthweight joint estimates 2023 edition. [По состоянию на 12 июля 2023]. https://data.unicef.org/topic/nutrition/low-birthweight; www.who.int/teams/nutrition-and-food-safety/monitoring-nutritional-status-and-food-safety-and-events/joint-low-birthweight-estimates
Методика. Репрезентативные на национальном уровне оценки распространенности низкого веса при рождении могут быть получены из ряда источников, в целом определяемых как национальные административные данные, или по итогам репрезентативного обследования домохозяйств. К национальным административным данным относятся данные, поступающие из национальных систем, включая системы регистрации актов гражданского состояния и демографической статистики, национальные системы управленческой информации для здравоохранения и реестры рождений. Еще одним важным источником данных о низком весе при рождении, особенно в условиях, когда многие новорожденные не взвешиваются и/или существует проблема огрубления данных, являются национальные обследования домашних хозяйств, в ходе которых собирается информация о весе при рождении, а также об основных сопутствующих показателях, включая рост и вес при рождении со слов матерей (МИКО, ОДЗ). Если источником информации являются обследования домохозяйств, перед включением в серию страновых данных проводится анализ ее охвата и качества и вносятся необходимые поправки. Критерием включения административных данных о весе при рождении служит охват 80 процентов количества рожденных живыми младенцев согласно оценке, содержащейся в докладе ДЭСВ ООН "Мировые демографические перспективы" за соответствующий год. Для включения данных в серию они должны отвечать следующим критериям:
- должен быть указан вес при рождении как минимум для 30 процентов выборки;
- должно быть указано как минимум 200 значений веса при рождении;
- не должно быть признаков избыточного огрубления данных: a) три наиболее распространенных значения веса могут составлять не более 55 процентов от общего числа значений (то есть если чаще всего встречаются значения 3000 г, 3500 г и 2500 г, в совокупности они должны составлять ≤55 процентов от общего числа значений); b) значения веса при рождении ≥4500 г должны составлять не менее 10 процентов от общего числа значений; c) крайние значения диапазона (500 г и 5000 г) должны составлять ≤5 процентов;
- должны быть сделаны поправки на пропуск значений и огрубление данных12.
Оценки распространенности низкого веса при рождении были получены по модели байесовской многоуровневой регрессии13. Моделирование проводилось по логитной шкале (логарифм отношения вероятностей), что обеспечивало значение отношений в диапазоне от ноля до единицы, с последующим обратным преобразованием и умножением на 100 для получения оценки распространенности.
Иерархические случайные точечные значения по конкретным странам (страновые оценки внутри региональных оценок внутри глобальных оценок) учитывали корреляцию внутри регионов и между ними. Для моделирования были использованы шесть адаптированных регионов ЦУР. Для сглаживания по времени временных рядов 26-28 были использованы пенализированные сплайны, то есть нелинейные временные тренды странового уровня были показаны без случайных изменений, способных сказаться на тренде. При моделировании также использовались ковариатные данные странового уровня. В итоговую модель были включены следующие ковариатные данные: валовой национальный доход на душу населения по паритету покупательной способности (константа – 2017 международных долларов), распространенность пониженного веса у взрослых женщин, уровень грамотности взрослых женщин, распространенность использования современных средств контрацепции, доля городского населения.
Наряду с этим для учета погрешностей и дополнительной вариансы были определены категории качества данных (таблица A1.5). Погрешности учитывались для административных данных низших категорий качества, что приблизительно соответствовало ожидаемым погрешностям от огрубления данных, уже учтенным при корректировке данных обследований. Дополнительная варианса определялась, исходя из: 1) категории качества административных данных; 2) средневзвешенного значения административных данных и данных обследования, если по стране были доступны данные из обоих источников.
Таблица A1.5 Категории качества данных из административных источников
ИСТОЧНИК: Okwaraji, Y.B., Krasevec, J., Bradley, E., Conkle, J., Stevens, G.A., Gatica-Domínguez, G., Ohuma, E.O. et al. 2023. National, regional, and global estimates of low birthweight in 2020, with trends from 2000: a systematic analysis. The Lancet (в печати).
Для оценки сходимости и эффективности выборок использовались стандартные диагностические проверки. Была осуществлена перекрестная проверка по 200 случайно извлеченным пакетам, содержащим 20 процентов проверяемых данных и 80 процентов данных, использованных для обучения. Анализ чувствительности включал проверки по ковариатным данным, методикам определения погрешностей, сглаживанию по времени и неинформативным данным за предыдущие периоды. Все модели были построены с применением статистического программного обеспечения R и входящих в комплекс R пакетов rjags и R2jags.
Модель включала все 2040 наборов данных по отдельным годам для каждой страны, соответствующих установленным критериям включения, и позволила получить для 195 стран и территорий годовые оценки за период с 2000 по 2020 год с доверительным интервалом 95 процентовbf. Приводятся только оценки для стран и территорий, по которым имелись данные. Для 37 (из 195) стран, по которым данные отсутствовали либо не соответствовали критериям включения, для прогнозной оценки распространенности низкого веса при рождении использовалась итоговая модель, построенная на основе точечных значений по стране и временных трендов, рассчитанных на основании ковариатных данных регионального и странового уровня по каждому году для каждой страны. Затем на основе оценок по 195 странам и территориям были получены совокупные региональные и глобальные оценки.
Проблемы и ограничения. Одним из основных ограничений мониторинга распространенности низкого веса при рождении в мире является отсутствие соответствующих данных о большом числе младенцев. Здесь наблюдается 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 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 представлять истинное положение дел. Кроме того, данные по СНСД13 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 данных13 методы корректировки на пропуск данных о весе при рождении и огрубление данных обследований. По итогам недавно проведенной валидации полученных оценок было установлено, что скорректированная оценка распространенности низкого веса при рождении близка к истинному значению распространенности, хотя скорректированное значение не учитывает и половины случаев рождения в популяции младенцев с низким весом14.
Существуют и ограничения в части административных данных, например, отсутствие данных на уровне отдельных лиц, а также ограниченный объем информации об огрублении данных и отсутствие данных о весе младенцев при рождении. Попытка классифицировать данные по качеству (таблица A1.5) была сделана с целью обеспечить учет всех этих факторов за счет группировки стран по показателям качества данных, но корректировка различающихся по качеству административных данных на уровне отдельных лиц требует разработки более надежных методик, чем те, что позволяют скорректировать погрешность по группе стран. Кроме того, ввиду самого характера обследований домохозяйств стандартные погрешности данных, получаемых путем опроса, больше погрешностей, характерных для административных данных. Такая разница в погрешностях данных обследований и административных данных может неестественным образом отразиться на результатах моделирования.
При моделировании использовалась принятая в рамках ЦУР группировка стран по географическому признаку, которая может не вполне соответствовать границам регионов, объединенных едиными эпидемиологическими или экономическими характеристиками. В целом это могло сказаться на оценках для 37 (из 195) стран, по которым входные данные отсутствовали. Например, для Гаити, страны, по которой соответствующие критериям включения входные данные отсутствовали, оценка была сделана на основе ковариатных данных странового уровня, точечных страновых данных и временных трендов для региона Латинской Америки и Карибского бассейна, которые могут не отражать положение дел в отдельно взятой стране.
Кроме того, возможно искусственное занижение доверительных интервалов для региональных и глобальных оценок, поскольку при составлении прогнозов с использованием метода "бутстрэп" для половины 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.
Рекомендуемая литература:
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. www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2624216
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. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(18)30565-5
Chang, K.T., Carter, E.D., Mullany, L.C., Khatry, S.K., Cousens, S., An, X., Krasevec, J., LeClerq, S.C., Munos, M.K. & Katz, J. 2022. Validation of MINORMIX approach for estimation of low birthweight prevalence using a rural Nepal dataset. The Journal of Nutrition, 152(3): 872-879. https://doi.org/10.1093/jn/nxab417
Okwaraji, Y.B., Krasevec, J., Bradley, E., Conkle, J., Stevens, G.A., Gatica-Domínguez, G., Ohuma, E.O. et al. 2023. National, regional, and global estimates of low birthweight in 2020, with trends from 2000: a systematic analysis. The Lancet (в печати).
Ожирение у взрослых
Определение. ИМТ ≥ 30,0 кг/м2. Индекс массы тела (ИМТ) – это отношение веса к росту, этим показателем часто описывается пищевой статус взрослых. Рассчитывается ИМТ делением веса в килограммах на квадрат роста в метрах (кг/м2). Страдающими от ожирения считаются люди, ИМТ которых составляет 30 кг/м2 и более.
Показатели. Процентная доля населения в возрасте 18 лет и старше, чей ИМТ составляет 30,0 кг/м2 и более, нормализованная по возрасту и взвешенная по полу15.
Источник данных. WHO. 2020. Global Health Observatory (GHO) data repository. См.: WHO. [По состоянию на 28 апреля 2020 года]. apps.who.int/gho/data/node.main.A900A?lang=en (в выборку были включены результаты 1698 обследований в 186 странах, которые охватывали более 19,2 млн участников в возрасте 18 лет и старше)16.
Методика. Применение иерархической модели Байеса к результатам контингентных обследований, в ходе которых измерялись рост и вес взрослых в возрасте 18 лет и старше, позволило рассчитать для периода с 1975 по 2014 год тенденции изменения среднего значения ИМТ и распределения 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 уровнях и в сообществах и сравнение данных, собранных в городских и сельских районах, с данными, собранными отдельно в городских и отдельно в сельских районах. Кроме того, модель учитывает независимые переменные, помогающие предсказать значение ИМТ – это национальный доход, доля населения, проживающего в городских районах, среднее количество лет, потраченных на образование, и результаты суммарных измерений наличия продовольствия различных типов, предназначенного для потребления людьми.
Проблемы и ограничения. Данные по ряду стран поступали из нескольких источников, причем данные по людям старше 70 лет были представлены только в 42 процентов источников.
Рекомендуемая литература:
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. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(16)30054-X
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 от 15 до 49 лет
Определение. Процентная доля женщин в возрасте от 15 до 49 лет, у которых содержание гемоглобина в крови ниже 120 г/л (для не беременных) либо ниже 110 г/л (для беременных женщин), скорректированная по высоте над уровнем моря и привычке к курению.
Показатели. Процентная доля женщин в возрасте от 15 до 49 лет, у которых содержание гемоглобина в крови ниже 110 г/л (для беременных) либо ниже 120 г/л (для не беременных женщин).
Источник давунных.
WHO. 2021. Global anaemia estimates, edition 2021. См.: WHO | Global Health Observatory (GHO) data repository. [По состоянию на 20 апреля 2023 года]. www.who.int/data/gho/data/themes/topics/anaemia_in_women_and_children
Методика. Опубликованные в 2021 году оценки распространенности анемии у беременных и не беременных женщин в возрасте от 15 до 49 лет были получены на основе данных из источников, включенных в базу данных по питательным микроэлементам Информационной системы ВОЗ по витаминам и питательным минеральным элементам, а также анонимизированных индивидуальных данных за период с 1995 по 2020 год. По возможности значения концентрации гемоглобина в крови корректировались по высоте над уровнем моря и привычке к курению. Биологически неправдоподобные значения концентрации гемоглобина (<25 г/л или >200 г/л) не учитывались. Для оценки распределения концентрации гемоглобина использовалась смешанная иерархическая модель Байеса, позволяющая системно решить проблемы, связанные с отсутствием данных, нелинейностью временных трендов и репрезентативностью источников данных. Если говорить коротко, модель рассчитывает оценки для каждого года по каждой стране, используя для этого данные по той же стране и тому же году, если такие данные имеются, и данные для других лет по той же стране и по другим странам, в первую очередь принадлежащим к тому же региону, по которым доступны сходные данные за сходные периоды времени. Модель чаще обращается к таким данным, когда данные по стране недоступны или не информативны, и реже, если данные по стране или региону доступны в большем объеме. В расчетах учитываются также ковариатные данные, помогающие спрогнозировать значения концентрации гемоглобина в крови (социодемографический индекс, объем поставок мяса [ккал на душу населения], среднее значение ИМТ у женщин и логарифм значения смертности детей в возрасте до пяти лет). Доверительные интервалы определяются основными факторами неопределенности (ошибки выборки, ошибки, не связанные с выборкой и обусловленные проблемами системы выборки и измерения), а также тем фактом, что расчет делается за годы и по странам, данные по которым отсутствуют.
Проблемы и ограничения. Значительная часть стран представила данные репрезентативных национальных обследований, однако ряд стран, в частности страны с высоким уровнем дохода, данные по анемии не представляют. Вследствие этого полученные показатели могут не в полной мере отражать изменения по странам и регионам, а при недостатке данных стремятся к среднемировым.
Рекомендуемая литература:
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. https://doi.org/10.1016/s2214-109x(13)70001-9
Stevens, G.A., Paciorek, C.J., Flores-Urrutia, M.C., Borghi, E., Namaste, S., Wirth, J.P., Suchdev, P.S., EzzatI, M., Rohner, F., Flaxman, S.R. & Rogers, L.M. 2022. National, regional, and global estimates of anaemia by severity in women and children for 2000-19: a pooled analysis of population-representative data. The Lancet Global Health, 10(5): e627-e639. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(22)00084-5
WHO. 2011. Haemoglobin concentrations for the diagnosis of anaemia and assessment of severity. Vitamin and Mineral Nutrition Information System. Geneva, Switzerland. https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/85839/WHO_NMH_NHD_MNM_11.1_eng.pdf
WHO. 2014. Comprehensive Implementation Plan on Maternal, Infant and Young Child Nutrition. Geneva, Switzerland. www.who.int/publications/i/item/WHO-NMH-NHD-14.1
WHO. 2021. Global anaemia estimates, edition 2021. См.: WHO | Global Health Observatory (GHO) data repository. [По состоянию на 20 апреля 2023 года]. www.who.int/data/gho/data/themes/topics/anaemia_in_women_and_children
WHO. 2021. Vitamin and Mineral Nutrition Information System (VMNIS). См.: WHO. [По состоянию на 20 апреля 2023 года]. www.who.int/teams/nutrition-food-safety/databases/vitamin-and-mineral-nutrition-information-system
WHO. 2021. Nutrition Landscape Information System (NliS) Country Profile. См.: WHO. [По состоянию на 20 апреля 2023 года]. www.who.int/data/nutrition/nlis/country-profile
WHO. 2023. Nutrition Data Portal. См.: WHO. [По состоянию на 20 апреля 2023 года]. https://platform.who.int/nutrition/nutrition-portals
