ORIGINALŪS STR AIP SNIAI Visuomenė s s v eik ata Lietuvos gyventojų sveikatos pokyčių prognozė nuo vaikystės išvengus lėtinių neinfekcinių ligų rizikos veiksnių: modeliavimo su PREVENT rezultatai Apolinaras Zaborskis, Jurgita Buivydienė Lietuvos svei katos mok slų universiteto Medicinos a kademija Santrauka Tyrimo tikslas apskaičiuoti, kokią naudą (teigiamą sveikatos rodiklių pokytį) šalies gyventojams atneštų rūkymo, padidėjusio arterinio kraujospūdžio ir antsvorio prevencija, jei šių veiksnių pavyktų išvengti nuo vaikystės. Taip pat siekiama nustatyti, po kiek metų nuo intervencijos programos įgyvendinimo pradžios galima tikėtis žymesnio gyventojų sveikatos rodiklių pagerėjimo bei kurio rizikos veiksnio išvengus gaunamas didžiausias efektas. Medžiaga ir metodai. Skaičiavimai atlikti su literatūroje aprašytu PREVENT modeliu, uždavus pradines sąlygas, atitinkančias Lietuvos gyventojų demografinę ir sveikatos būklę 00 m. Pasirinktas kohortinis epidemiologinių pokyčių analizės metodas. Modeliuotos keturios situacijos, kai nuo vaikystės iš populiacijos šalinama: ) tik antsvoris; ) tik padidėjęs arterinis kraujo spaudimas; 3) tik rūkymas; 4) visi trys minėtieji rizikos veiksniai. Įvertinti gyventojų sveikatos rodiklių skirtumai tarp intervencijos ir kontrolės populiacijos, kai pasirinkti rizikos veiksniai veikia plaučių vėžį, išeminę širdies ligą, lėtines kvėpavimo sistemos ligas, insultą ir krūties vėžį. Rezultatai. Taikant PREVENT modelį, apskaičiuota, kad, jei užaugusi nauja gyventojų karta nepradėtų rūkyti ir jai pavyktų sureguliuoti padidėjusį kraujo spaudimą bei išvengti antsvorio, tai sveikatos rodiklių teigiamus pokyčius būtų galima pastebėti tarp vyrų po 0, tarp moterų po 30 metų nuo intervencijos priemonių įgyvendinimo pradžios. Intervencijos populiacijoje, palyginti su kontrolės populiacija, per 50 metų išvengtų mirties 4 757 vyrai ir 60 moterų; dauguma šių žmonių (75 proc. vyrų ir 80 proc. moterų) išvengtų mirties, jei nepradėtų rūkyti. Pašalinus rūkymą, reikšmingai sumažėtų mirtingumas nuo išeminės širdies ligos, plaučių vėžio ir lėtinių kvėpavimo sistemos ligų (po 50 metų mirtingumo rodikliai, apskaičiuoti 5 64 metų amžiaus 00 tūkst. gyventojų, atitinkamai pagal ligas sumažėtų 4,4, 3,4 ir 37, tarp vyrų bei 4,9, 4,3 ir 5,8 tarp moterų). Išvada. Išvengus lėtinių neinfekcinių ligų rizikos veiksnių, ypač rūkymo, nuo vaikystės ir užaugus naujai kartai be šių rizikos veiksnių, reikšmingai pagerėtų Lietuvos gyventojų sveikatos būklė, tačiau pirmųjų teigiamų pokyčių galima tikėtis tik po 0 30 metų nuo tokios prevencijos programos įgyvendinimo pradžios. Reikšminiai žodžiai: lėtinės neinfekcinės ligos, rizikos veiksniai, rūkymas, visuomenės sveikata, prevencijos programos, modeliavimas, PREVENT. ĮVADAS Dabartiniu metu respublikoje kaip niekada skiriamas didelis dėmesys sveikatos priežiūros sistemos pertvarkai ir jos veiklai planuoti. Priimant politinius visuomenės sveikatos gerinimo sprendimus, būtina naudotis moksliškai pagrįsta informacija apie žmogaus sveikatą veikiančias priežastis ir jų kontrolės galimybes. Pagaliau, galima atlikti ir kai kuriuos Adresas susirašinėti: Apolinaras Zaborskis, Lietuvos sveikatos mokslų universiteto Medicinos akademija, Eivenių g. 4, 50009 Kaunas. El. p. apolinaras.zaborskis@lsmuni.lt skaičiavimus, norint įsitikinti, kaip keisis gyventojų sveikata įvykdžius reformą ar įgyvendinus kurią nors ligų prevencijos programą, o ne dešimtmečiais beviltiškai laukti neracionaliai sunaudotų lėšų grąžos. Tokius skaičiavimus padeda atlikti sparčiai besiplėtojanti fundamentinė epidemiologija, nagrinėjanti ryšį tarp gyventojų sveikatos kitimo ir ligų rizikos veiksnių (RV) paplitimo populiacijoje []. Planuojant ligų prevencijos programas, būtina atsižvelgti į RV paplitimą ir prognozuojamą gyventojų sveikatos pagerėjimą, sumažinus RV paplitimą. Nors epidemiologija gali nurodyti, kurie RV labiausiai nulemia ligų atsiradimą, prevencijos programose ir sveikatos politikoje vertinant gyventojų sveikatos pokyčius iki šiol šios žinios naudojamos nepakankamai [, 3]. Turimų epidemiologinių duomenų vertė išauga, 0/(56)
Visuomenė s s v eik ata ORIGINALŪS STR AIP SNIAI kai jais remiantis matematiškai įvertinamas laukiamas gyventojų sveikatos pagerėjimo dydis, kurio tikimasi sumažinus RV paplitimą populiacijoje. Be to, šia forma pateikti duomenys gali parodyti visuomenei prevencijos programų reikšmę, įtikinti, kad nuo pačios visuomenės pastangų, pavyzdžiui, atsisakius rūkymo, priklauso jos sveikata ateityje [4]. Daugelio išsivysčiusių pasaulio šalių gyventojų didžiausia sveikatos problema yra lėtinės neinfekcinės ligos (LNL): širdies ir kraujagyslių ligos (ŠKL), onkologiniai susirgimai, lėtinės kvėpavimo sistemos ligos, nutukimas ir kitos; jos yra svarbiausia gyventojų mirties priežastis [5 7]. Higienos instituto sveikatos informacijos centro duomenimis, Lietuvoje (00 m.) mirtys nuo kraujotakos sistemos ligų sudarė 55,3 proc. visų mirčių, nuo piktybinių navikų 9,3 proc. [8]. Remiantis epidemiologinių tyrimų duomenimis, buvo nustatyti daugelio LNL bendrieji RV [6, 9]. 005 m. Europos sveikatos apžvalgoje nurodoma, kad septyni RV (padidėjęs arterinis kraujospūdis (AKS), tabako bei alkoholinių gėrimų vartojimas, padidėjusi cholesterolio koncentracija kraujyje, antsvoris, nepakankamas vaisių ir daržovių vartojimas, mažas fizinis aktyvumas) lemia daugumos LNL atsiradimą [0]. Tarp šių RV neabejotinai svarbią vietą užima rūkymas. Apskaičiuota, kad kasmet pasaulyje rūkymas nulemia 6,5 milijonus mirčių []. Rūkymas didina pavojų susirgti plaučių ir kitų organų vėžiu, lėtinėmis plaučių ligomis, širdies ir kraujagyslių bei kitomis ligomis. Ši rizika tuo didesnė, kuo jaunesniame amžiuje pradedama rūkyti []. Tačiau Lietuvoje palaipsniui daugėja rūkančio jaunimo, ypač merginų [3, 4], sparčiai didėja su rūkymu susijusių vyrų mirčių skaičius [5]. Lietuvos sveikatos programoje keliami uždaviniai sumažinti sergamumą ir mirtingumą nuo pagrindinių LNL vykdant RV kontrolės programas [6]. Kad tai gali būti pasiekta, akivaizdžiai parodė Suomijos patirtis, kuri, keletą dešimtmečių aktyviai įgyvendindama sveikatos stiprinimo ir ligų prevencijos programas, pakeitė šalies žmonių gyvenseną, RV paplitimą ir sumažino mirtingumą nuo LNL, ypač nuo išeminės širdies ligos (IŠL) [7]. Lietuvos sveikatos mokslų universitete jau keli dešimtmečiai stebimi Lietuvos gyventojų sveikatos rodikliai ir LNL bendrųjų RV paplitimas tarp suaugusių gyventojų bei vaikų. Šių tyrimų pagrindu buvo suformuota LNL integruotos prevencijos strategija [8]. Pradėtos įgyvendinti ir kai kurios LNL prevencijos priemonės, pavyzdžiui, nuo 990-ųjų vidurio Lietuvoje, taip pat Latvijoje ir Estijoje siekiama užtikrinti tabako kontrolę [9], tačiau apie šių priemonių veiksmingumą mažinant sergamumą bei mirtingumą nuo LNL iki šiol nieko nežinoma. Šiame darbe, remdamiesi sukauptais duomenimis apie LNL bendrųjų RV paplitimą tarp šalies gyventojų bei epidemiologinėmis žiniomis apie rizikos veiksnių ir LNL ryšį, matematiškai modeliavome gyventojų sveikatos rodiklių pokyčius, jei prevencijos priemonėmis pavyktų sumažinti RV paplitimą. Pirmiausia domino tokie atvejai, kai RV pavyktų išvengti nuo vaikystės ir metai po metų užaugtų nauja žmonių karta, nuturinti kurio nors vieno ar kelių pasirinktų RV. Vienas svarbiausių argumentų, kodėl ypač svarbus tokių situacijų modeliavimas, yra pastebėjimai, kad RV šalinimas jauname amžiuje yra lengviau įveikiamas ir labiau prasmingas uždavinys. Pavyzdžiui, jei nepradedama rūkyti paauglystės amžiaus tarpsniu, yra tik maža tikimybė, kad individas pradės rūkyti vėliau. Paauglystėje priklausomybės nikotinui išsivystymo tempai daug spartesni nei vėlesniame amžiuje, o su tabako vartojimu susijusių širdies, plaučių ligų bei vėžio rizika tuo didesnė, kuo jaunesniame amžiuje pradedama rūkyti [5]. Matematiškai modeliuoti prevencijos (intervencijos) programų įgyvendinimą ir jų teikiamą naudą, vertinamą teigiamais gyventojų sveikatos pokyčiais, buvo bandyta įvairiais būdais [0 ]. S. K. Lhachimi ir kitų autorių [3] atliktos šios srities darbų apžvalgos tikslas buvo nustatyti, ar kažkuri iš literatūroje aprašytų modeliavimo programų gali būti naudojama kaip standartinis modelis, leidžiantis įvertinti ligų rizikos veiksnių prevencijos poveikį gyventojų sveikatos prognozei. Atlikus tyrimą buvo rasta 0 modelių, iš kurių 6 buvo pripažinti tinkamais. Nuspręsta, kad šie modeliai gali būti taikomi įvairiais lygmenimis (pvz., vietiniu, regiono, nacionaliniu ir kt.), tačiau nė vienas iš jų netenkino standartui keliamų reikalavimų. Pagrindinis jų trūkumas, jog juos sunku pritaikyti kitų šalių populiacijoms. Autorių nuomone, mažiausiai tokių trūkumų turi L. J. Gunning-Schepers (989 m.) pasiūlytas PREVENT modelis [4]. Šis modelis sėkmingai taikytas įvairiose Europos šalyse, modeliuojant įvairias situacijas: storosios žarnos vėžį, skatinant fizinį aktyvumą ir mažinant antsvorį [5], plaučių vėžį, atsižvelgiant į išsilavinimą [6], plaučių ir krūties vėžį, atsižvelgiant į alkoholio vartojimo ir rūkymo prevenciją [7], įvairias virškinamojo trakto vėžio formas ir vaisių bei daržovių vartojimą [8] ir kt. Lietuvos gyventojų sveikatos prognozei vertinti, išskyrus mūsų pačių ankstesnius tyrimus [4], šis modelis nebuvo taikytas. Todėl šiame darbe buvo plačiau 0/(56) 3
ORIGINALŪS STR AIP SNIAI Visuomenė s s v eik ata nagrinėjamos šio modelio taikymo galimybės Lietuvoje, siekiant šio tikslo apskaičiuoti, kokią naudą (teigiamą sveikatos rodiklių pokytį) šalies gyventojams suteiktų rūkymo, padidėjusio AKS ir antsvorio prevencija, jei šių veiksnių pavyktų išvengti nuo vaikystės. Taip pat siekiama nustatyti, po kiek metų nuo intervencijos programos įgyvendinimo pradžios galima tikėtis žymesnio gyventojų sveikatos rodiklių pagerėjimo bei kurio RV išvengus gaunamas didžiausias efektas. TYRIMO OBJEKTAS IR METODAI Naudojome L. J. Gunning-Schepers sukurtą matematinį modelį [4] ir nešiojamojo kompiuterio programą PREVENT [9]. Modelis leido prognozuoti bendrąjį ir specifinį mirtingumą bei įvertinti prevencijos programų naudą per ateinančius 50 metų, jei pavyktų sumažinti RV paplitimą arba visiškai jų išvengti. Modeliuojant aprašytąją situaciją buvo pasirinkti trys bendrieji RV: rūkymas, padidėjęs AKS ir antsvoris. Gausi epidemiologinių tyrimų medžiaga [6, 0] rodo, kad šie RV skatina labai išplitusių LNL (IŠL, insulto, plaučių ir krūties vėžio bei lėtinių kvėpavimo sistemos ligų) išsivystymą. Pasirinktų RV ir ligų sąsajos, į kurias buvo atsižvelgta modelyje, parodytos pav. Modeliuojant ir prognozuojant su PREVENT gyventojų sveikatos pokyčius, laikomasi tokios proceso sampratos ir sąvokų [4]. Vienu metu modeliavimas vykdomas dviejose populiacijose, turinčiose tas pačias pradines sąlygas (gyventojų struktūrą, sveikatos rodiklius ir kt.). Pirmoji populiacija laikoma kontrolės populiacija tariama, kad joje gyventojų sveikatos rodikliai kas metai keičiasi natūraliai, t. y. priklauso nuo nekontroliuojamų RV paplitimo populiacijoje. Antroji populiacija laikoma intervencijos populiacija tariama, kad joje gyventojų sveikatos rodikliai kas metai keičiasi (pagerėja), nes joje yra sumažinamas RV paplitimas. RV kontrolė intervencijos populiacijoje užtikrinama prevencijos programos priemonių visuma (literatūroje, pvz., [], tokio pobūdžio prevencijos programa dažnai vadinama intervencijos programa, todėl toliau šias abi sąvokas vartosime kaip sinonimus). Modelyje PREVENT galima pasirinkti įvairias prevencijos programos įgyvendinimo sąlygas (RV, jų kontrolės laipsnį, amžiaus grupių ar kohortinę strategiją ir kt.). Gyventojų sveikatos rodiklių ir RV paplitimo sąsajos apskaičiuojamos remiantis determinuotomis lygtimis, pagrįstomis fundamentinės epidemiologijos žiniomis []. Pagrindinis modeliavimo rezultatas tai gyventojų sveikatos rodiklių, apskaičiuotų kontrolės ir intervencijos populiacijose, skirtumas. Iš visų atvejų, kuriuos galima modeliuoti su PRE- VENT, labiausiai domino toks atvejis, kada prevencijos programa įgyvendinama nuo vaikystės. Tarsime, kad programos priemonės per penkerius metus (00 04 m.) jauniems (iki 4 metų amžiaus) žmonėms padės visiškai išvengti rūkymo, padidėjusio AKS, antsvorio arba visų šių trijų RV. Taip pat tarsime, kad šie asmenys ir naujai užaugę jauni žmonės niekada nebeįgis minėtųjų RV. Taigi užaugs nauja be PLAUČIŲ VĖŽYS Rūkymas LĖTINĖS KVĖPAVIMO SISTEMOS LIGOS Padidėjęs arterinis kraujo spaudimas IŠEMINĖ ŠIRDIES LIGA INSULTAS Antsvoris pav. Nagrinėjamos ligos ir jų rizikos veiksniai, taikant PREVENT modelį KRŪTIES VĖŽYS 4 0/(56)
Visuomenė s s v eik ata ORIGINALŪS STR AIP SNIAI RV gyventojų karta. Taikydami modelį prognozuosime jų sveikatos pokyčius 50 metų į ateitį, t. y. iki 060 m. (prognozuoti iki 50 metų numatyta modelyje PREVENT). Šiam uždaviniui spręsti buvo pasirinktas kohortinis epidemiologinių pokyčių analizės metodas, nusakantis, jog auganti (senstanti) gyventojų karta išlaiko jaunesnio amžiaus RV dažnį. Gyventojų sveikatos rodiklių pokyčiai intervencijos populiacijoje buvo vertinami kontrolės populiacijos, kurioje nevykdomos jokios prevencijos priemonės, atžvilgiu. Kitas modeliavimo etapas užduoti pradines sąlygas. Tam tikslui reikėjo surinkti pradinius duomenis apie šalies gyventojų demografinę būseną ir mirtingumą, RV veiksnių paplitimą bei jų keliamą riziką. Nuo šių duomenų tikslumo, kaip ir daugelio kitų matematinių modelių atveju, labai priklauso prognozių tikslumas, todėl šiam etapui buvo skiriamas ypatingas dėmesys. PREVENT modeliui buvo reikalingi šie pradiniai duomenys:. Šalies gyventojų skaičius (00 m.) pagal lytį ir amžių (vienų metų amžiaus intervalo grupes). Šiuos duomenis suradome LR statistikos departamento rodiklių duomenų bazėje [30].. Kas metai gimusių kūdikių skaičiaus prognozė 50 metų į ateitį. Šiuos duomenis suradome [3], o pirminių duomenų tikslumą patikrinome pagal mūsų pačių sudarytą algoritmą. 3. Bendras gyventojų mirtingumas (vienų metų amžiaus grupėse) ir specifinis (dėl atskirų mirties priežasčių) mirtingumas (5 metų amžiaus grupėse). Reikalingus duomenis paėmėme iš LR statistikos departamento rodiklių duomenų bazės [30]. 4. Duomenys apie RV paplitimą. Antsvorio ir rūkymo paplitimas (pagal surūkomų per parą cigarečių skaičių) 0 4, 5 9, 30 44, 45 54 ir 55 metų bei vyresnių amžiaus grupėse nustatytas remiantis suaugusių Lietuvos gyventojų gyvensenos tyrimais [3], padidėjusio AKS paplitimas buvo surastas mokslinėse publikacijose [33 35]. 5. Duomenys apie LNL reliatyvią riziką, kurią lemia RV. Taip pat buvo reikalinga pasirinkti laiko dimensijas: LAG (per kiek laiko išnyksta RV poveikis sveikatai, kai šis yra pašalinamas) ir LAT (kiek vidutiniškai praeina laiko nuo susirgimo pradžios iki mirties). Šiuos duomenis parinkome tokius pat, kaip ir L. J. Gunning-Shepard darbe [4]. REZULTATAI Kontrolės populiacijos gyventojų sveikatos rodikliai buvo apskaičiuoti remiantis šalies gyventojų demografine būkle ir bendrųjų RV paplitimo duomenimis ( lentelė). Skaičiavimo rezultatai parodė, kad šioje populiacijoje bendras mirusiųjų skaičius kas metai pastoviai didės. Iki 00 040 m. blogės ir kiti gyventojų mirtingumo rodikliai, bet vėliau dauguma jų stabilizuosis arba pagerės. Gimusiųjų vidutinė būsimo gyvenimo trukmė labai nesikeis. Modelio PRE- VENT apskaičiuotieji 00 m. rodikliai gerai sutampa su oficialiai paskelbtais šalies gyventojų sveikatos lentelė. Lietuvos gyventojų sveikatos rodiklių prognozė kontrolės populiacijoje iki 060 metų, apskaičiuota su PREVENT 00 00 040 060 Gimusiųjų skaičius* Vyrai 8 0 6 79 5 7 5 7 Moterys 7 54 5 97 4 3 4 3 Bendras mirusiųjų skaičius Vyrai 536 3 037 3 778 036 Moterys 0 584 3 46 4 9 600 Gimusiųjų vidutinė būsimo gyvenimo trukmė Vyrai 67,79 67,67 67,73 68, Moterys 79,3 79,7 79, 79,08 5 64 metų amžiaus gyventojų mirtingumas (00 000) nuo: IŠL Vyrai 6,9 36,6 6, 05,3 Moterys 5,5 53, 55,0 5,7 insulto Vyrai 50,8 53,7 40,6 37, Moterys 4,5 5,3 5, 5,0 plaučių vėžio Vyrai 60,6 70,9 59, 44,8 Moterys 7, 8,4 0,0 8,4 lėtinių kvėpavimo sistemos ligų Vyrai 60,7 7,0 59,0 44,4 Moterys 7,4 8,8 0,9 8,7 krūties vėžio Moterys 8,4 5,3 9,0 8,7 *Duomenys iš [3]. 0/(56) 5
ORIGINALŪS STR AIP SNIAI Visuomenė s s v eik ata rodikliais [30], tačiau vėlesnių metų prognozė gali būti vertinama tik kaip apytikrė, nes ji apskaičiuota atsižvelgus tik į trijų nagrinėjamų RV paplitimą šalies vyrų ir moterų populiacijose. Panašiu būdu buvo prognozuojama šalies gyventojų sveikatos būklė intervencijos populiacijoje. Modeliuotos keturios situacijos, kai vykdant prevencijos programas nuo vaikystės iš populiacijos šalinama: ) tik antsvoris; ) tik padidėjęs AKS; 3) tik rūkymas; 4) visi trys minėtieji RV. Šiame darbe pateikiami skaičiavimo rezultatai rodo, kiek, įgyvendinus tokias programas, pagerėtų gyventojų sveikatos rodikliai kontrolės grupės atžvilgiu. pav. parodyta, kiek kas metai, palyginti su kontrolės populiacija, sumažėtų visų mirusiųjų skaičius, jei būtų pradėtos įgyvendinti minėtosios prevencijos programos. Galime matyti, kad, 00 m. pradėjus šalinti RV, pirmuosius rezultatus būtų galima pastebėti apie 030 m., t. y. ne anksčiau kaip po 0 metų. Vėliau prevencijos priemonių efektas dar labiau didėtų. Pašalinus visus tris RV, po 50 metų (060 m.), palyginti su kontrolės populiacija tuo pačiu metu, per metus mirusių vyrų skaičius sumažėtų 76, o mirusių moterų skaičius 0. Nemažas mirusiųjų skaičiaus sumažėjimas būtų gautas ir įgyvendinus vien tik rūkymo prevencijos programą. Šiuo atveju po 50 metų per metus mirusių vyrų skaičius būtų mažesnis 889, o moterų 79. Įgyvendinus tik padidėjusio AKS kontrolės nuo vaikystės programą, tolimiausios prognozės metais (060 m.) mirusių vyrų skaičius sumažėtų 38 ir moterų 60, pašalinus tik antsvorį, mirties išvengtų dar 54 vyrai ir 44 moterys. Matome, kad mirusiųjų skaičiaus sumažėjimas būtų pasiektas daugiausia dėl atsisakymo rūkyti. Nors mirusiųjų skaičiaus sumažėjimas pagal rizikos veiksnius nėra adityvus rodiklis, tačiau remiantis gautais duomenimis galima teigti, kad rūkymo pašalinimas lemia ne mažiau kaip 75 proc. vyrų ir ne mažiau kaip 80 proc. moterų mirtingumo sumažėjimo. Kasmet mirusių žmonių skaičių galima sudėti. Taip darydami gautume, kad intervencijos populiacijoje (šalinant visus tris RV), palyginti su kontrolės populiacija, iki 060 m. mirties išvengtų iš viso 4 757 vyrai ir 60 moterų. Dauguma šių žmonių ( 98 vyrai ir 59 moterys) išvengtų mirties, jei nepradėtų rūkyti. Likusieji galėtų išgyventi, jei jiems pavyktų sureguliuoti padidėjusį AKS (5064 vyrai ir 548 moterys) ir išvengti antsvorio (747 vyrai ir 456 moterys). Iš pateiktų rodiklių apskaičiuoti kiti išvestiniai rodikliai ( lentelė). Rasta, kad, pašalinus visus tris lentelė. Gyventojų sveikatos rodiklių teigiami pokyčiai, lyginant su kontrolės populiacija, jei nuo vaikystės pavyktų išvengti atitinkamų RV Vertinti gyventojų sveikatos rodiklių pokyčiai Lytis Išvengta tik rūkymo Išvengta tik padidėjusio AKS Išvengta tik antsvorio Išvengta visų trijų RV Iš viso per 50 metų: Išvengta mirčių Vyrai 98 5064 747 4 757 Moterys 59 548 456 60 Laimėta gyvenimo metų Vyrai 34 50 57 7 57 37 787 Moterys 05 8975 496 4 93 Po 50 metų: Gimusiųjų vidutinės tikėtinos gyvenimo trukmės pailgėjimas Vyrai 0,97 0,4 0,06, Moterys 0,3 0,07 0,05 0,8 Per metus sumažėjęs mirčių skaičius Vyrai 889 38 54 76 Moterys 79 60 44 0 Mirtingumo nuo IŠL sumažėjimas* Vyrai 4,4 35,0 6,3 43, Moterys 4,9,,8 5,9 Mirtingumo nuo plaučių vėžio sumažėjimas* Vyrai 3,4 Moterys 4,3 Mirtingumo nuo lėtinių kvėpavimo sistemos ligų sumažėjimas* Vyrai 37, Moterys 5,8 Mirtingumo nuo insulto sumažėjimas* Vyrai 9, Moterys, Mirtingumo nuo krūties vėžio sumažėjimas* Moterys,0 *5 64 metų amžiaus 00 000 gyventojų. 6 0/(56)
Visuomenė s s v eik ata ORIGINALŪS STR AIP SNIAI VYRAI Mirusiųjų skaičiaus sumažėjimas 00 000 800 pav. Mirusių vyrų ir moterų skaičiaus sumažėjimas intervencijos populiacijoje ( išvengta visų trijų RV; išvengta tik rūkymo; 3 išvengta tik padidėjusio AKS; 4 išvengta tik antsvorio), lyginant su kontrolės populiacija 600 400 00 3 4 0 00 00 030 040 050 060 MOTERYS Mirusiųjų skaičiaus sumažėjimas 50 00 50 00 50 3 4 0 00 00 030 040 050 060 nagrinėjamus RV nuo vaikystės, pavyktų laimėti daugiau nei 37 tūkst. gyvenimo metų vyrams ir daugiau nei 4 tūkst. gyvenimo metų moterims. Gimusiųjų vyrų vidutinė tikėtina gyvenimo trukmė pailgėtų maždaug vienais metais, moterų ketvirčiu metų. Išsamiau prevencijos programų, vykdomų nuo vaikystės, naudą parodo specifinio 5 64 metų amžiaus gyventojų mirtingumo nuo modeliuoti pasirinktų lėtinių ligų pokyčiai. 3 pav. pateikta 5 64 metų vyrų ir moterų mirtingumo nuo IŠL prognozė kontrolės ir intervencijos populiacijose. Skaičiavimai parodė, kad vyrų grupėje, pradėjus vykdyti intervenciją, jos efektas gali būti pastebėtas maždaug po 0 metų (030 m.). Moterų grupėje rezultatų galima tikėtis kiek vėliau. Maždaug po 40 metų mirtingumas mažai kistų, nes jau būtų užaugusi visa be RV karta. Daugiausia mirtingumas sumažėtų nuo pašalinto rūkymo jo išvengus nuo vaikystės, po 50 metų (060 m.) intervencijos populiacijoje mirtingumas nuo IŠL tarp vyrų būtų mažesnis 4,4 (0, proc.) ir tarp moterų 4,9 (9,3 proc.) mirčių, tenkančių 00 tūkst. pasirinkto amžiaus gyventojų, nei tais pačiais metais kontrolės populiacijoje. Mirtingumo pokyčiai, išvengus kitų RV, buvo mažesni ( lentelė). Ypač akivaizdūs rūkymo prevencijos rezultatai būtų stebimi analizuojant mirtingumo nuo plaučių vėžio ir nuo lėtinių kvėpavimo sistemos ligų prognozę tarp 5 64 metų amžiaus gyventojų (4 ir 5 pav.). Šių pokyčių dinamika buvo panaši į IŠL (pradėjus programą, skirtumas tarp intervencijos ir kontrolės 0/(56) 7
ORIGINALŪS STR AIP SNIAI Visuomenė s s v eik ata 3 pav. 5 64 metų vyrų ir moterų mirtingumo (00 000 gyventojų) nuo IŠL prognozė kontrolės populiacijoje ( kreivė) ir intervencijos populiacijoje ( išvengta visų trijų RV; 3 išvengta tik rūkymo; 4 išvengta tik padidėjusio AKS; 5 išvengta tik antsvorio) 00 000 40 0 00 80 60 40 VYRAI 5 4 3 0 00 00 030 040 050 060 00 000 60 MOTERYS 55 50 45 4 5 3 40 35 30 00 00 030 040 050 060 populiacijų sparčiausiai ryškėjo tarp 0 40 metų asmenų). Prognozuojamo laikotarpio pabaigoje (060 m.) intervencijos populiacijoje mirtingumas nuo plaučio vėžio tarp vyrų būtų mažesnis 3,4 (7,3 proc.) ir tarp moterų 4,3 (5, proc.) atvejų, tenkančių 00 tūkst. gyventojų, nei tuo pačiu metu kontrolės populiacijoje. Atitinkamai mirtingumas nuo lėtinių kvėpavimo sistemos ligų būtų mažesnis 37, (83,8 proc.) ir 5,8 (66,7 proc.). Taip pat būtų stebimas ir mirtingumo nuo insulto bei tarp moterų nuo krūties vėžio sumažėjimas ( lentelė). REZULTATŲ APTARIMAS Pateikėme vienintelį gyventojų sveikatos PREVENT modeliavimo pavyzdį. Jis akivaizdžiai parodo, kiek ir kada laimėtų šalies gyventojai, jei nuo vaikystės vykdoma LNL prevencijos programa padėtų išvengti tik trijų rizikos veiksnių rūkymo, padidėjusio AKS ir antsvorio. Tokių skaičiavimų pagrindinė praktinė reikšmė įtikinti sveikatos politikus, jog sveikatos stiprinimo ir ligų prevencijos programų įgyvendinimas visuomenėje atneša didelių jos sveikatos laimėjimų [36]. Gali iškilti klausimas, ar modeliuotas gyventojų sveikatos stiprinimo atvejis yra realus, nes vargu ar pavyktų kada nors visiškai išvengti rizikos veiksnių. Su tuo reikėtų sutikti. Tačiau visada reikia prisiminti matematinis gyventojų sveikatos modelis leidžia nagrinėti realiame gyvenime vykstančius procesus ir bandyti atsakyti, kas būtų, jeigu..? Antra vertus, kiekvienas modelis idealizuojamas, t. y. privalo tenkinti tam tikras sąlygas. Aprašytame pavyzdyje buvo užduota, kad prevencijos programa 8 0/(56)
Visuomenė s s v eik ata ORIGINALŪS STR AIP SNIAI 00 000 80 VYRAI 4 pav. 5 64 metų vyrų ir moterų mirtingumo (00 000 gyventojų) nuo plaučių vėžio prognozė: kontrolės populiacija; intervencijos populiacija, kurioje išvengta rūkymo 60 40 0 0 00 00 030 040 050 060 00 000 0 MOTERYS 5 0 5 0 00 00 030 040 050 060 įgyvendinama tik tarp jaunų žmonių. Realiu atveju, tokia priemonė tikriausiai apimtų visas gyventojų amžiaus grupes. Tokį atvejį taip pat modeliavome taikydami PREVENT. Atlikti skaičiavimai parodė, kad vykdant intervenciją visose gyventojų amžiaus grupėse, tačiau sumažinus rizikos veiksnių lygį tik 50 proc., sveikatos laimėjimas būtų didesnis ir pasiektas anksčiau, negu aprašytame pavyzdyje. Šalies gyventojų gyvensenos stebėsena rodo, jog pastaruoju metu vis didesnė paauglių dalis rūko [3, 4]. Esant tokiai situacijai, jei nebus sustabdytas rūkymo plitimas tarp jaunų žmonių, artimiausių dešimtmečių metu reikėtų tikėtis sergamumo ir mirtingumo nuo ligų, susijusių su rūkymu, padidėjimo. Tokią išvadą patvirtina ir mūsų skaičiavimai (žr. 3 5 pav.). Modeliuojant situaciją intervencijos populiacijoje, kurioje auga nerūkanti karta, palyginti su kontrolės populiacija, stebimas sveikatos rodiklių pagerėjimas. Atsižvelgus į esamą rūkymo paplitimo dinamiką, pateiktus modeliavimo rezultatus galima vertinti kaip minimalų prevencijos programos, vykdomos nuo vaikystės, siekinį. Koks pateiktų modeliavimo rezultatų tikslumas? Pastebėta, kad modeliuoti visuomenės gyvenimo procesus dėl joje vykstančių permainų darosi vis sudėtingiau, o pateikiamos prognozės dažnai nepasitvirtina []. Su PREVENT tiriant prevencijos programų veiksmingumą naudojama daugelis pradinių duomenų, nusakančių ne tik ryšį tarp RV paplitimo, sergamumo ir mirtingumo, bet ir socialinius procesus 0/(56) 9
ORIGINALŪS STR AIP SNIAI Visuomenė s s v eik ata 5 pav. 5 64 metų vyrų ir moterų mirtingumo (00 000 gyventojų) nuo lėtinių kvėpavimo sistemos ligų prognozė: kontrolės populiacija; intervencijos populiacija, kurioje išvengta rūkymo 00 000 80 VYRAI 60 40 0 0 00 00 030 040 050 060 00 000 0 MOTERYS 5 0 5 0 00 00 030 040 050 060 (pavyzdžiui, demografinius rodiklius, gyventojų elgsenos pokyčius ir kt.). Suprantama, pradinių duomenų tikslumas nėra didelis. Tačiau PREVENT modelio galutinis skaičiavimų rezultatas yra prognozuojamas sveikatos rodiklių skirtumas tarp intervencijos ir kontrolės populiacijų. Šiuo atveju pradinių duomenų paklaidų, vienodai atsispindinčių intervencijos ir kontrolės populiacijose, įtaka galutiniam modeliavimo rezultatui prevencijos programos efekto dydžiui tampa minimali [0, 4]. Taigi apskaičiuotas prevencijos programos efekto dydis labiau priklauso nuo modeliuojamos situacijos nei nuo pradinių duomenų parinkimo tikslumo. Parinkdami įvairias rizikos veiksnių prevencijos situacijas, darbe pateikėme minimalų efektą, kurį galėtų suteikti RV prevencijos nuo vaikystės programa. Maksimalaus prevencijos programos efekto nevertinome. PREVENT modelio pateikiamos išvados yra gana realios. Jas patvirtina ilgalaikių prevencijos programų, skirtų RV kontrolei ir šalinimui, rezultatai [37]. Pavyzdžiui, mirtingumo nuo IŠL sumažėjimas JAV 968 976 m. buvo pasiektas dėl sumažėjusio rūkymo ir hipercholesterinemijos lygio [38]. Kitose, vėliau vykdytose programose, pasisekus sumažinti LNL bendrųjų RV paplitimą, buvo pasiekti teigiami gyventojų sveikatos poslinkiai [7, 39 4]. Būtina atkreipti dėmesį į dar vieną išvadą, kurią padarėme atlikdami skaičiavimus su PREVENT modeliu. Jie parodė, kad rūkymo prevencija padėtų išvengti daugelio mirčių nuo plaučių vėžio, lėtinių kvėpavimo sistemos ligų ir IŠL. Dėl to Lietuvoje kasmet pavyktų išvengti mirties nuo minėtų ligų 068 žmonėms (889 vyrams ir 79 moterims). Iš tiesų, PSO ekspertų atlikti skaičiavimai rodo, jog respublikoje nuo ligų, kurių pagrindinė priežastis yra rūkymas, kasmet 30 0/(56)
Visuomenė s s v eik ata ORIGINALŪS STR AIP SNIAI miršta apie 7000 žmonių [4]. Taigi PREVENT modelis, kuriuo nagrinėjamos tik trys ligos, jau parodo, kokią didelę žalą daro rūkymas. IŠVADOS Taikant PREVENT modelį, įvertinta šalies gyventojų sveikatos rodiklių prognozė 50 metų (iki 060 m.) ir jų pokyčiai, kurie įvyktų, jei pavyktų išvengti LNL rizikos veiksnių nuo vaikystės ir užaugtų nerūkanti gyventojų karta, kuriai taip pat pavyktų sureguliuoti padidėjusį AKS bei išvengti antsvorio. Vykdant tokią prevencijos (intervencijos) programą: pirmieji teigiami sveikatos rodiklių pokyčiai būtų pastebėti tarp vyrų po 0, tarp moterų po 30 metų nuo prevencijos programos įgyvendinimo pradžios; intervencijos populiacijoje, palyginti su kontrolės populiacija, per 50 metų išvengtų mirties 4 757 vyrai ir 60 moterų; dauguma šių žmonių (75 proc. vyrų ir 80 proc. moterų) išvengtų mirties, jei nepradėtų rūkyti; išvengus rūkymo reikšmingai sumažėtų mirtingumas nuo IŠL, plaučių vėžio ir lėtinių kvėpavimo sistemos ligų (po 50 metų mirtingumo rodikliai, apskaičiuoti 5 64 metų amžiaus 00 tūkst. gyventojų, intervencijos populiacijoje atitinkamai pagal ligas būtų mažesni 4,4, 3,4 ir 37, tarp vyrų ir 4,9, 4,3 ir 5,8 tarp moterų nei tais pačiais metais kontrolės populiacijoje). PADĖKA Šis darbas parengtas įgyvendinant Lietuvos mokslo tarybos nacionalinės mokslo programos Lėtinės neinfekcinės ligos projektą Lėtinių neinfekcinių ligų rizikos veiksniai paauglystėje (sutarties Nr. LIG- 0/00). Straipsnis gautas 0--, priimtas 0-0-07 Literatūra. Bonita R, Beaglehole R, Kjellström T (Eds.). Basic epidemiology. nd edition. Geneva: World Health Organization, 006. Available from: http://whqlibdoc.who.int/publications/006/94547073_eng.pdf.. Joffe M, Mindell J. A framework for the evidence base to support Health Impact Assessment. J Epidemiol Community Health. 00;56:3-38. 3. Morrow RH. Epidemiology: health and disease in population. Biological, physiological and health sciences sample chapters. Eolss Publishers, 004. Available from: http://www.eolss.net/eolsssamplechapters/c03/e-4-0/e-4-0-txt-05.aspx. 4. Zaborskis A. Lietuvos moksleivių sveikatos būklė ir stiprinimas. Habilitacinis darbas. Kaunas: KMA, 997. 5. World Health Organisation (WHO). Health statistics and health information systems. WHO mortality database, 009. Tables. Available from: http://www.who.int/healthinfo/morttables/en/. 6. The World health report 00. Reducing the risks, promoting healthy life. Geneva: World Health Organization, 00. Available from: http://www.who.int/whr/00/en/whr0_en.pdf. 7. The World Bank. Development Indicators 0. Part. Washington, DC, USA: World Bank, 0. Available from: http://issuu.com/world. bank.publications/docs/9780838709. 8. Lietuvos sveikatos rodiklių informacinė sistema. 0 spalio mėn. versija. Prieiga per internetą: http://sic.hi.lt/html/dl_dps.htm. 9. World Heart Federation. Cardiovascular disease risk factors; 0. Available from: http://www.world-heart-federation.org/ cardiovascular-health/cardiovascular-disease-risk-factors. 0. The European health report 005: Public health action for healthier children and population.copenhagen: World Health Organization, 005. Available from: http://www.euro.who.int/ data/assets/pdf_ file/0004/8435/e8735.pdf.. David A, Silva VC. Building blocks for tobacco control a handbook. WHOTF Initiative. Geneva: World Health Organization, 004. Available from: http://whqlibdoc.who.int/publications/004/9454658_ eng.pdf.. Neglected global epidemics: Tree growing threats. In: The world health report, 003. Shaping the future. Geneva: World Health Organization, 003:85-0. Available from: www.who.int/entity/whr/003/ en/chapter6.pdf. 3. Zaborskis A. Rūkymas, alkoholinių gėrimų ir narkotikų vartojimas paauglystėje. Nacionalinės sveikatos tarybos metinis pranešimas Lietuvos sveikatos programa: rezultatai ir išvados. Vilnius, 0:65-68. Prieiga per internetą: http://www3.lrs.lt/pls/inter/ w5_show?p_r=697&p_k=. 4. Zaborskis A, Sumskas L, Zemaitiene N, Grabauskas V, Veryga A, Petkevicius R. Trends of smoking prevalence among Lithuanian school-aged children in 994 006. Medicina (Kaunas). 009;45(0):798-806. 5. Dambrauskaitė K. Socialiniai suaugusiųjų Lietuvos gyventojų rūkymo įpročių netolygumai ir jų pokyčiai 994 008 metais. Daktaro disertacija. Kaunas, 0. 6. Lietuvos sveikatos programa. Vilnius: Sveikatos apsaugos ministerija, 009. Prieiga per internetą: http://www.sam.lt/lit/ Lietuvos_sveikatos_programa_/577. 7. Laatikainen T, Crtchley J, Vartiainen E, Salomaa V, Ketonen M, Capewell S. Explaining the decline in coronary heart disease mortality in Finland between 98 and 997. Am J Epidemiol. 005;6(8):764-773. 8. Grabauskas V. Nuo klasikinių epidemiologinių tyrimų iki nacionalinės sveikatos politikos formavimo. Visuomenės sveikatos mokslas ir studijos: atsakas į laikmečio iššūkius. Sudarė Grabauskas V, Kalėdienė R, Valius L). Kaunas, 004:7-8. 0/(56) 3
ORIGINALŪS STR AIP SNIAI Visuomenė s s v eik ata 9. Helakorpi S. Impact of tobacco control policy on smoking and exposure to environmental tobacco smoke. Academic dissertation. Helsinki, 008:74 (Publications of the National Public Health Institute A 5/008). Available from: http://www.ktl.fi/attachments/suomi/ julkaisut/julkaisusarja_a/008/008a5.pdf. 0. Brønnum-Hansen H, Juel K. Estimating mortality due to cigarette smoking: two methods, same result. Epidemiology. 000;(4):4-46.. Rusnak M. Mortality and morbidity models a review. In: Models of Noncommunicable Diseases: Health Status and Health Service Requirements. Edited by Morgenstern W, Chigan E, Prokhorskas R, Rusnak M, Schettler G. Berlin: Springer-Verlag, 99:9-3.. Unal B, Capewell S, Critchley JA. Coronary heart disease policy models: a systematic review. BMC Public Health. 006;6:3. Available from: http://www.biomedcentral.com/47-458/6/3. 3. Lhachimi SK, Nusselder WJ, Boshuizen HC, Mackenbach JP. Standard tool for quantification in health impact assessment: a review. Am J Prev Med. 00;38():78-84. 4. Gunning-Schepers LJ. The health benefits of prevention: a simulation approach. Health Policy. 989;:-56. 5. De Vries E, Soerjomataram I, Lemmens VE, Coebergh JW, Barendregt JJ, Oenema A, Moller H, Brenner H, Renehan AG. Lifestyle changes and reduction of colon cancer incidence in Europe: A scenario study of physical activity promotion and weight reduction. Eur J Cancer. 00 Sep;46(4):605-6. 6. Menvielle G, Soerjomataram I, de Vries E, Engholm G, Barendregt JJ, Coebergh JW, Kunst AE. Scenarios of future lung cancer incidence by educational level: Modelling study in Denmark. Eur J Cancer. 00 Sep;46(4):65-3. 7. Soerjomataram I, de Vries E, Engholm G, Paludan-Muller G, Bronnum-Hansen H, Storm HH, Barendregt JJ. Impact of a smoking and alcohol intervention programme on lung and breast cancer incidence in Denmark: An example of dynamic modelling with Prevent. Eur J Cancer. 00 Sep;46(4):67-4. 8. Soerjomataram I, Oomen D, Lemmens V, Oenema A, Benetou V, Trichopoulou A, Coebergh JW, Barendregt JJ, de Vries E. Increased consumption of fruit and vegetables and future cancer incidence in selected European countries. Eur J Cancer. 00;46(4):563-580. 9. Prevent. EpiGear International Pty Ltd, 00. Available from: http:// www.epigear.com/index_files/prevent.html. 30. Lietuvos Respublikos statistikos departamentas. Rodiklių duomenų bazė. Prieiga per internetą: http://db.stat.gov.lt/statbank/default. asp?w=440. 3. Demografijos metraštis 009. Vilnius: LR statistikos departamentas, 00. Prieiga per internetą: http://www.stat.gov.lt/lt/catalog/ list/?cat_y=3&cat_id=3. 3. Grabauskas V, Klumbienė J, Petkevičienė J, Šakytė E, Kriaučionienė V, Veryga A. Suaugusių Lietuvos žmonių gyvensenos tyrimas, 00. Kaunas: LSMU, 0. 33. Sakalauskienė GV. Lėtinių ligų rizikos veiksnių raida nuo vaikystės (Kauno m. gyventojų kohortinis tyrimas). Daktaro disertacija. Kaunas: KMU, 006. 34. Klumbienė J, Petkevičienė J, Tamošiūnas A, Plieskienė A, Misevičienė I, Milašauskienė Ž. Lėtinių neinfekcinių ligų rizikos veiksnių paplitimo pokyčiai 987 999 metais. Medicina (Kaunas). 00;38 ():77-85. 35. Grabauskas V, Klumbienė J, Petkevičienė J, Petrauskienė A, Tamošiūnas A, Kriaučionienė V, Ramazauskienė V. Risk factors for noncommunicable diseases in Lithuanian rural population: CINDI survey 007. Medicina. 008;44(8):633-639. 36. Gunning-Schepers LJ. Models: instruments for evidence based policy.j Epidemiol Community Health. 999;53:63. 37. Luepker RV. Decline in incident coronary heart disease: Why are the rates falling? Circulation. 008;7:59-593. Available from: http:// circ.ahajournals.org/content/7/5/59.full. 38. Goldman L, Cook EF. The decline in ischemic heart disease mortality rates. Ann Intern Med. 984;0:85-836. 39. Ford ES, Ajani UA, Croft JB, Critchley JA, Labarthe DR, Kottke TE, Giles WH, Capewell S. Explaining the decrease in US. deaths from coronary disease, 980 000. N Engl J Med. 007;356:388-398. 40. Unal B, Alison A, Capewell. Explaining the decline in coronary heart disease mortality in England and Wales between 98 and 000. Circulation. 004;09:0-07. 4. Hardoon SL, Whincup PH, Lennon LT, Wannamethee SG, Capewell S, Morris RW. How much of the recent decline in the incidence of myocardial infarction in British men can be explained by changes in cardiovascular risk factors? Evidence from a prospective population-based study. Circulation. 008;7:598-604. 4. Peto R, Lopez AD, Boreham J, Thun M, Heath JC. Mortality from Smoking in Developed Countries 950 000. Oxford University Press, Oxford, 994. 3 0/(56)
Visuomenė s s v eik ata ORIGINALŪS STR AIP SNIAI Predicting the health benefits of avoiding chronic noncommunicable disease risk factors since childhood: results of simulation with PREVENT for Lithuania Apolinaras Zaborskis, Jurgita Buivydienė Lithuanian University of Health Sciences, Medical Academy Summary Objectives to predict the health benefits of avoiding cigarette smoking, elevated blood pressure, and overweight if cessation of these risk factors begins in childhood, within the Lithuanian population. In addition, the study aimed to estimate the time (in years) after the intervention began to reach considerable population health benefits and to identify the main risk factor, which if avoided would result in the greatest health benefits. Methods. The simulation model, PREVENT, with cohort approach was used. The demographic and population health statistics for Lithuania from 00 were used as input data for the model. Four scenarios of avoiding risk factors from childhood (only smoking, only elevated blood pressure, only overweight, and all three mentioned risk factors) were simulated. We assessed the effect on reduction of mortality from lung cancer, ischemic heart disease (IHD), chronic obstructive lung disease (COLD), stroke, and breast cancer by comparing health indices between intervention and control populations. Results. If the risk factors could be avoided from childhood and a new generation could grow without these risk factors, significant decrease in population mortality from lung cancer, IHD, COLD, stroke, or breast cancer would be observed after 0 years among men and 30 years among women from the start of the intervention. In total, over the 50 years, 4,757 males and,60 females would avoid death due to elimination of analyzed risk factors from childhood. The greatest reduction in mortality (at least 75 % in males and 80 % in females) would be achieved by intervention against cigarette smoking. By avoiding cigarette smoking, a significant reduction of specific mortality from IHD, lung cancer, and COLD would be observed (e. g. after 50 years, in a model population of 00,000 aged 5 64 years, predicted reductions were 4.4, 3.4 and 37. among males, and 4.9, 4.3 and 5.8 among females respectively by diseases). Conclusions. Great population health benefits would be achieved in Lithuania if a new generation could be prevented from chronic non-communicable disease risk factors. Significant positive changes in population health indicators could be expected 0-30 years after the start of intervention. Prevention of cigarette smoking plays the most important role in predicted health benefits. Keywords: chronic non-communicable diseases, risk factors, smoking, population health, preventive programs, simulation, PREVENT. Correspondence to Apolinaras Zaborskis, Lithuanian University of Health Sciences, Medical Academy, Eivenių 4, Kaunas, LT-50009 Lithuania. E-mail: apolinaras.zaborskis@lsmuni.lt Received November 0, accepted 7 February 0 0/(56) 33