Положение дел в области продовольственной безопасности и питания в мире 2024

ПРИЛОЖЕНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1B: Примечания по методике определения показателей продовольственной безопасности и питания

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.

Как предоставляется информация о показателе. 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 национальные оценки представлены в виде скользящего среднего за три года. Например, в таком виде представляются данные о колебаниях запасов продовольственных товаров в разные годы, одном из элементов годовых продовольственных балансов ФАО (ПБ). 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 процессе, 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 последний выпуск доклада; то же касается и данных за прошлые годы.

Методика. Для расчета распространенности недоедания в популяции вероятностное распределение энергетической ценности среднестатистического рациона (выраженной в ккал на человека в день) моделируется через параметрическую функцию плотности вероятности распределения f(x)¹^, ². Показатель определяется как совокупная вероятность того, что энергетическая ценность обычного рациона (x) будет ниже минимальной потребности в пищевой энергии (МППЭ), то есть нижнего предела диапазона распределения энергетической ценности рациона, характерного для репрезентативного среднего члена популяции, в соответствии со следующей формулой:

где θ – вектор параметров, характеризующий функцию плотности вероятности распределения. В актуализированных расчетах 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 разные источники данных.

Минимальная потребность в пищевой энергии (МППЭ). Потребность человека из соответствующей половозрастной группы в энергии определяется как произведение 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 рост с умножением полученного значения на коэффициент, характеризующий уровень физической активности (УФА)^bl. 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"⁴.

Необходимая для расчета значения МППЭ информация о структуре населения большинства стран мира в разбивке по полу и возрасту за каждый год публикуется в пересматриваемом каждые два года докладе Департамента ООН по экономическим и социальным вопросам "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 год⁵.

Информация о медианном росте по каждой половозрастной группе в странах получена по итогам новых 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 предполагать, что влияние возможных незначительных промежуточных изменений медианного роста на значение МППЭ и, соответственно, РН будет пренебрежимо мало.

Потребление энергии с питанием (ПЭП). В идеальном случае для расчета значения ПЭП могли бы использоваться данные о потреблении продовольствия, получаемые в рамках репрезентативных на национальном уровне обследований домохозяйств, например в рамках исследования критериев оценки уровня жизни (ИКОУЖ) или обследований потребления и расходов домохозяйств. Однако на ежегодной основе такие обследования проводятся лишь в отдельных странах. Поэтому в целях оценки РН ФАО рассчитывает ПЭП исходя из энергетической ценности рациона (ЭЦР), соответствующие данные содержатся в ПБ, которые ФАО составляет для большинства стран мира⁶.

После публикации предыдущего выпуска доклада данные по ПБ в ФАОСТАТ были обновлены: для всех стран опубликованы новые данные по сериям вплоть до 2021 года. Кроме того, на момент завершения работы над настоящим выпуском были дополнены данными за период до 2022 года серии данных ПБ по следующим 68 странам, которые были отобраны в приоритетном порядке, так как на них приходятся значительные доли в общем числе недоедающих в мире: Ангола, Аргентина, Афганистан, Бангладеш, Бенин, Боливия (Многонациональное Государство), Бразилия, Буркина-Фасо, Венесуэла (Боливарианская Республика), Вьетнам, Гаити, Гана, Гватемала, Гвинея, Гондурас, Демократическая Республика Конго, Египет, Замбия, Зимбабве, Индия, Индонезия, Иордания, Ирак, Иран (Исламская Республика), Йемен, Камерун, Кения, Колумбия, Конго, Корейская Народно-Демократическая Республика, Кот-д'Ивуар, Лесото, Либерия, Мадагаскар, Малави, Малайзия, Мали, Марокко, Мозамбик, Мьянма, Непал, Нигер, Нигерия, Никарагуа, Объединенная Республика Танзания, Пакистан, Папуа – Новая Гвинея, Перу, Руанда, Саудовская Аравия, Сенегал, Сирийская Арабская Республика, Сомали, Судан, Сьерра-Леоне, Таиланд, Того, Уганда, Украина, Филиппины, Центральноафриканская Республика, Чад, Шри-Ланка, Эквадор, Эфиопия, Южная Африка, Южный Судан, Япония. Были дополнены данными до 2022 года публикуемые в ПБ серии данных по ЭЦР в отношении еще одной группы, в которую входят 27 стран, на которые приходится не столь значительная доля недоедающих в общем числе: Албания, Армения, Багамские Острова, Босния и Герцеговина, Джибути, Доминиканская Республика, Кабо-Верде, Китай (континентальный), Коста-Рика, Кувейт, Ливан, Ливия, Мавритания, Монголия, Оман, Панама, Парагвай, Сальвадор, Сан-Томе и Принсипи, Словакия, Соединенные Штаты Америки, Тимор-Лешти, Тунис, Черногория, Чили, Эсватини, Ямайка.

Среднее значение ЭЦР на душу населения в 2022 году (по странам, не включенным в приведенный выше список) и в 2023 году (по всем странам) актуализировано на основе краткосрочных рыночных прогнозов ФАО, выполненных в целях информационной поддержки Портала мировой продовольственной ситуации⁷ и используемых для расчета ПЭП за 2022 и 2023 год по каждой стране.

Коэффициенты порчи пищевой продукции
В этом выпуске доклада были обновлены коэффициенты порчи пищевой продукции, используемые для расчета ПЭП, для чего из показателя ЭЦР по всем странам была вычтена доля пищевой продукции, подвергающейся порче. Доля продукции, подвергающейся порче на уровне дистрибуции, рассчитывалась по данным ПБ в системе ФАОСТАТ.

Для расчета недостающих из-за порчи калорий по каждой группе пищевой продукции и формирования совокупного показателя берутся данные в процентах, публикуемые в документе ФАО "Потери и порча пищевой продукции в мире"⁸; по-другому рассчитывается только коэффициент порчи зерновых, который для всех регионов принимается на уровне 2 процента. Наконец, устанавливается общее число недостающих из-за порчи калорий, исчисляемое в процентах от общего количества калорий по каждой стране за каждый год. Данные опубликованы за период до 2021 года. Для расчета показателей за 2022 и 2023 годы также брался показатель 2021 года.

По Сомали и Палестине отсутствуют данные о потреблении рыбы, поэтому коэффициенты порчи для этих стран рассчитывались для всех групп пищевой продукции, кроме рыбы. Данные по Гватемале и Доминиканской Республике не обновлялись.

Коэффициент вариации (CV). CV привычного ПЭП для популяции рассчитывается как геометрическое среднее значений двух компонентов, обозначаемых соответственно CV|y и CV|r.

Первый компонент (CV|y) отражает изменчивость подушевого потребления в домохозяйствах, принадлежащих к различным социально-демографическим слоям, и понимается как CV "по уровню доходов", а второй (CV|r) – различия между отдельными лицами, обусловленные половой принадлежностью, возрастом, весом и УФА, которые могут наблюдаться у членов одного и того же домохозяйства. Поскольку эти же элементы определяют потребность в энергии, второй компонент считается CV "по уровню потребностей в энергии".

CV|y
При наличии достоверных данных о потреблении продовольствия, полученных по результатам репрезентативных на национальном уровне обследований домохозяйств, CV 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 следующих 13 странах: Армения (2022 год), Индия (2011–2012 и 2022–2023 годы), Иордания (2017 год), Казахстан (2022 год), Кот-д'Ивуар (2022 год), Коста-Рика (2019 год), Мали (2022 год), Мальдивские Острова (2016 год), Мексика (2022 год), Нигер (2022 год), Республика Молдова (2022 год), Сенегал (2022 год) и Тимор-Лешти (2015 год). Таким образом, значение CV|y определено по данным 143 национальных обследований, проведенных в 69 странах.

При отсутствии пригодных для использования данных обследований для прогнозирования изменения CV|y с 2015 года (или с года последнего обследования потребления пищевых продуктов, если оно проводилось позже) до 2023 года используются данные шкалы восприятия отсутствия продовольственной безопасности (ШВОПБ), которые ФАО собирает с 2014 года, с учетом наблюдаемой тенденции в отношении масштабов острого отсутствия продовольственной безопасности. В основу прогнозов положено допущение, что измеренные по ШВОПБ масштабы острого отсутствия продовольственной безопасности могут указывать на эквивалентные изменения РН. Если такие изменения РН невозможно объяснить последствиями изменений в среднем объеме продовольствия на "стороне предложения", 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 расхождений в значениях ПЭП, МППЭ и CV|r, изменения CV|y позволяют объяснить порядка трети пространственных и временных различий РН. Исходя из сказанного, по каждой стране, по которой доступны данные по ШВОПБ, возможные изменения CV|y за период с 2015 года или с даты последнего опубликованного обследования рассчитываются как изменения, результатом которых стало бы изменение РН на треть процентного пункта всякий раз, когда распространенность острого отсутствия продовольственной безопасности меняется на один процентный пункт. По остальным странам, фактические данные по которым отсутствуют, сохраняется неизменным значение CV|y, полученное по результатам последнего расчета. Как и в последних двух выпусках доклада, для формирования краткосрочного прогноза CV|y за 2020, 2021, 2022 и 2023 годы потребовались корректировки с учетом воздействия пандемии COVID-19 (см. дополнительные материалы к главе 2).

CV|r
CV по потребности в энергии (CV|r) отражает неоднородность распределения потребности в пищевой энергии по гипотетическим средним индивидуальным членам здоровой популяции, причем его значение также равно значению CV по распределению пищевой энергии, потребляемой гипотетическим средним представителем 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 (СО) можно оценить на основе любых двух известных процентилей. По указанным выше значениям МППЭ и СППЭ аппроксимируются 1-й и 50-й процентили^{9, 10}. После этого 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, как правило, публикуются 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 популяции или группы лиц, по которым имеется достаточно репрезентативная выборка. Таким образом, распространенность недоедания рассчитывается как доля лиц, страдающих от недоедания, в составе группы, однако дальнейшая детализация данного показателя невозможна.

Ввиду вероятностного характера заключений и пределов неопределенности в отношении расчета каждого из используемых в модели параметров, точность расчетного значения РН, как правило, низка. Точно рассчитать предел погрешности при расчете РН не представляется возможным, но, как ожидается, в большинстве случаев его значение превысит 5 процентов. Поэтому ФАО считает значения РН ниже 2,5 процента недостаточно достоверными для их представления.

Важно отметить, что представленные диапазоны значений РН за 2020, 2021 и 2022 годы не следует интерпретировать как статистически достоверные доверительные интервалы. Они, скорее, отражают различия в сценариях расчета значения CV|y путем краткосрочного прогнозирования за период с 2020 по 2023 год.

Рекомендуемая литература
FAO. 1996. Methodology for assessing food inadequacy in developing countries. См.: The Sixth World Food Survey, pp. 114–143. Rome. https://www.fao.org/4/w0931e/w0931e16.pdf

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

Определение. Отсутствие продовольственной безопасности, измеряемое с помощью данного показателя, указывает на ограниченный доступ отдельных людей или домохозяйств к продовольствию вследствие отсутствия денег или других ресурсов. Тяжесть отсутствия продовольственной безопасности измеряется 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. 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 на национальном уровне обследования населения ответов отдельных лиц или домохозяйств на вопросы, включенные в опросный лист, они с некоторой вероятностью относятся к одному из трех классов, 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.

Показатель 1.2 ЦУР 2 определяется как суммарная вероятность нахождения опрошенных в двух группах по тяжести отсутствия продовольственной безопасности (умеренное и острое). Для группы, к которой относятся только лица, живущие в условиях только острого отсутствия продовольственной безопасности, вычисляется отдельный показатель (FI_sev).

Как предоставляется информация о показателе. В настоящем докладе ФАО приводит оценочные данные по двум различным уровням тяжести отсутствия продовольственной безопасности: умеренному или острому (FI_mod+sev) и острому (FI_sev). По каждому из этих уровней определяются два показателя:

доля лиц в популяции, проживающих в домохозяйствах, в которых как минимум один взрос-лый страдает от отсутствия продовольственной безопасности; и
число лиц в популяции, проживающих в домохозяйствах, в которых как минимум один взрослый страдает от отсутствия продовольственной безопасности (расчетный показатель).

Источник данных. С 2014 года по ОЛ ШВОПБ, в который входят восемь вопросов, проводятся обследования репрезентативных на национальном уровне выборок взрослого населения (в возрасте от 15 лет и старше) более чем 140 стран, где проводится Всемирный опрос Института Гэллапа^© (ВОГ) – это больше 90 процентов населения планеты. В 2023 году опрос проводился как по телефону, так и очно. Телефонный опрос проводился в ряде стран, где такой формат уже был опробован в 2020 году, когда в условиях пандемии COVID-19 сбор данных в очной форме заключал в себе высокий риск передачи инфекции.

Институт Гэллапа^© традиционно проводит телефонные опросы в странах Северной Америки, Западной Европы, в отдельных частях Азии и в странах Совета сотрудничества арабских государств Персидского залива. В Центральной и Восточной Европе, многих странах 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 2023 году данные по Китаю (континентальному) не собирались.

Для расчета распространенности отсутствия продовольственной безопасности как минимум за один год в 70 странах, где проживает больше четверти населения планеты, использовались результаты обследований, проведенных национальными правительствами, при этом для внутренней сверки национальных результатов и их согласования с единым глобальным стандартом использовались разработанные ФАО статистические методы. После сверки данные использовались для формирования или обновления национальной серии (см. описание ниже). Если население страны составляет значительную долю населения региона, результатом может стать пересмотр, в том числе ретроспективный, региональных и субрегиональных рядов. Поэтому следует избегать сравнения оценок, приведенных в разных изданиях настоящего доклада, и использовать для справки данные в последней редакции.

В настоящем издании доклада использовались данные проведенных национальными государственными органами обследований по следующим 70 странам: Ангола, Армения, Афганистан, Белиз, Бенин, Ботсвана, Бразилия, Буркина-Фасо, Бурунди, Вануату, Вьетнам, Гайана, Гана, Гвинея-Бисау, Гондурас, Гренада, Греция, Доминиканская Республика, Замбия, Израиль, Индонезия, Йемен, Кабо-Верде, Казахстан, Канада, Кения, Кыргызстан, Кирибати, Колумбия, Конго, Коста-Рика, Кот-д'Ивуар, Лесото, Малави, Мали, Мексика, Мозамбик, Намибия, Нигер, Нигерия, Объединенная Республика Танзания, Объединенные Арабские Эмираты, Пакистан, Палестина, Папуа – Новая Гвинея, Парагвай, Республика Корея, Российская Федерация, Самоа, Сейшельские острова, Сенегал, Сент-Винсент и Гренадины, Сент-Китс и Невис, Сент-Люсия, Соединенные Штаты Америки, Судан, Сьерра-Леоне, Тимор-Лешти, Того, Тонга, Уганда, Уругвай, Фиджи, Филиппины, Чад, Чили, Шри-Ланка, Эквадор, Южная Африка, Южный Судан. Национальные данные по этим странам рассматриваются за год или годы, за которые они доступны. По остальным годам была принята следующая 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 значения определялись по тренду, полученному на основе данных ФАО;
–при отсутствии иной достоверной и своевременной информации значения определялись по тренду для субрегиона; либо
–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, обосновывающих такой тренд (в частности, данных по изменению масштабов нищеты и крайней нищеты, занятости и продовольственной инфляции), значение, полученное по итогам национального обследования, считалось не изменившимся; то же относится и 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).

Ввиду неоднородности источников данных обследований и небольших размеров выборок по ряду обследований, проводимых ФАО, вновь полученные данные иногда могут указывать на ощутимое увеличение или уменьшение значений от года к году. В таких ситуациях используется информация по стране из внешних источников (данные или доклады, по возможности подготовленные с участием экспертов по стране, например сотрудников страновых или региональных представительств ФАО), которые помогут установить, не имели ли место крупные потрясения и не принимались ли важные меры. Если фактические данные подтверждают обнаруженный тренд, но сам тренд кажется чрезмерно крутым, он сохраняется, но сглаживается (например, за счет использования средних значений за три года). В иных случаях применяются подходы, используемые для годов, данные по которым отсутствуют (например, значение считается не изменившимся или рассчитывается по тренду для субрегиона). В 2023 году данные для ШВОПБ по Китаю (континентальному) не собирались, поэтому тренд был оставлен без изменений.

Методика. Данные были проверены, после чего на их основании была построена шкала тяжести отсутствия продовольственной безопасности, для чего 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 a_i, соответствующей положению респондента, до точки b_j, соответствующей положению данного пункта.

Обработка данных по ШВОПБ с применением модели Раша позволяет оценить сопоставимую по странам вероятность оказаться в ситуации отсутствия продовольственной безопасности (p_i,L) на каждом уровне тяжести отсутствия продовольственной безопасности L (умеренное или острое либо только острое) по каждому респонденту при условии, что 0 < p_i,LL < 1.

Распространенность отсутствия продовольственной безопасности каждой степени тяжести (FI_L) в популяции рассчитывается как взвешенная сумма вероятностей быть подверженными острому отсутствию продовольственной безопасности для всех респондентов (i) в выборке:

где w_i– весовые коэффициенты выборок после стратификации, указывающие на долю лиц или домохозяйств в населении страны, представленную каждой записью в выборке.

Поскольку в выборки ВОГ включаются только лица в возрасте 15 лет и старше, расчетные показатели распространенности, полученные непосредственно на основе этих данных, справедливы только для населения в этой возрастной категории. Чтобы установить распространенность отсутствия продовольственной безопасности и число сталкивающихся с ней 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 этапов по процедуре, описанной в Приложении II к публикации "Методы оценки сопоставимых уровней отсутствия продовольственной безопасности у взрослого населения во всем мире" (см. раздел "Рекомендуемая литература" ниже).

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

где r – регион, FI_L,c – значение FI на уровне L для страны c в регионе, а N_c– соответствующая численность населения. В случае отсутствия расчетных данных о FI_L по стране этот показатель принимается равным взвешенному по численности населения значению этого показателя в остальных странах 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 устанавливаются по стандартной глобальной шкале ШВОПБ (значения параметров для пунктов, основанных на результатах по всем странам, охваченным ВОГ в 2014–2016 годах) и пересчитываются в соответствующие значения по местным шкалам. Процесс калибровки по шкалам каждой страны в сопоставлении со стандартной глобальной шкалой ШВОПБ можно рассматривать как ранжирование, позволяющее получить сравнимые на международном уровне данные о тяжести отсутствия продовольственной безопасности для отдельных респондентов и сопоставимые национальные показатели распространенности.

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 единицах логистического анализа, на которой "ноль" задан произвольно и, как правило, соответствует средней оценочной степени тяжести. Таким образом, в разных случаях "ноль" на шкале соответствует разным уровням. Чтобы получать сопоставимые показатели в динамике и по различным популяциям, 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 равным положению на глобальной справочной шкале. Затем показатели по одной шкале пересчитываются в показатели по другой с использованием формулы, которая позволяет уравнять среднее и стандартное отклонение уровней тяжести общих элементов.

Проблемы и ограничения. При выполнении расчетов распространенности отсутствия продовольственной безопасности на основе данных по ШВОПБ, полученных в рамках ВОГ, который в большинстве стран проводится на выборке в 1000 человек, 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 существенно сокращаются. В целях сокращения влияния межгодовой изменчивости выборки данные странового уровня были представлены в виде средних значений за все годы рассматриваемых трехлетних периодов, за которые доступны данные.

Предпочтительным источником информации для оценки распространенности отсутствия продовольственной безопасности по ШВОПБ считаются результаты государственных обследований по странам. Но они не всегда публикуются ежегодно, и данные могут поступать в ФАО с задержкой в несколько лет. В отсутствие ежегодных национальных обследований временной ряд составляется по стратегии, описанной выше (см. раздел "Источник данных"). В результате серия может ретроспективно пересматриваться.

Рекомендуемая литература
FAO. 2016. Methods for estimating comparable rates of food insecurity experienced by adults throughout the world. Rome. https://openknowledge.fao.org/handle/20.500.14283/i4830e

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

Cafiero, C., Viviani, S. & Nord, M. 2018. Food security measurement in a global context: The food insecurity experience scale. Measurement, 116: 146–152. [По состоянию на 25 июня 2024 года]. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263224117307005

СТОИМОСТЬ ЗДОРОВОГО РАЦИОНА

Определение. Стоимость здорового рациона определяется как стоимость наименее дорогостоящих пищевых продуктов в наличии на местном рынке, которые могут быть составляющими рациона, соответствующего требованиям по энергетической ценности пищи и рекомендациям по правильному питанию на основе имеющихся продуктов (РППИП) для репрезентативного физического лица, с балансом энергии 2330 ккал/день.

Как предоставляется информация о показателе. Показатель, обозначаемый как "Стоимость здорового рациона" (СЗР), рассчитывается как средняя минимальная сумма, которую должны потратить жители страны, чтобы купить наименее дорогостоящие доступные на местном рынке продукты, необходимые для здорового питания. Чтобы обеспечить сопоставимость показателя по разным странам, стоимость здорового рациона пересчитывается из местных валютных единиц (МВЕ) в международные доллары с использованием обменных курсов по паритету покупательной способности (ППС) для частного потребления. Таким образом, данные по СЗР представляются как средняя сумма в долларах по ППС на человека в день.

Источник данных. Источником данных о ценах на пищевые продукты каждой группы, необходимые для здорового питания, служат данные о розничных ценах на пищевые продукты, публикуемые в Программе международных сопоставлений (ПМС), координируемой Всемирным банком, в которой приводятся оценки ППС на основе стандартизированных на международном уровне товарных позиций, выраженные в МВЕ¹¹. Для международных сопоставлений цены в МВЕ переводятся в международные доллары с использованием коэффициентов пересчета по ППС для частного потребления, которые рассчитываются ПМС и вносятся в базу данных показателей мирового развития (ПМР)¹². В годы, когда данные ПМС не публикуются, для обновления показателя стоимости здорового рациона используются данные публикуемого ФАО индекса потребительских цен (ИПЦ)¹³.

Методика

Метод определения корзины здорового рациона

В разных условиях в состав здорового рациона включаются разные пищевые продукты, поэтому страны разработали национальные РППИП в целях формирования у населения здоровых пищевых привычек с учетом культурного контекста и продуктов, доступных на местных рынках. Но РППИП издаются не во всех странах, а там, где они публикуются, в них часто не указывается рекомендуемое количество продуктов и килокалорий. Чтобы решить проблему нехватки данных и установить глобальный стандарт здорового питания, в котором нашли бы отражение общие черты рекомендаций по правильному питанию, разработанных в разных странах мира, были отобраны десять разработанных в последние годы РППИП с указанием количественных параметров с учетом особенностей различных регионов планеты. Для установления этого глобального стандарта была сформирована корзина здорового рациона (КЗР). При этом учитывались средние пропорции продуктов разных групп, включенных в национальные РППИП, и использовались медианные количества по продуктовым группам, рекомендуемым в десяти РППИП с указанием количественных параметров. КЗР рассчитана так, чтобы удовлетворять потребность в получаемой с пищей энергии в количестве 2330 ккал/день, и включает местные продукты, относящиеся к шести группам: крахмалистые основные продукты; овощи; фрукты; продукты животного происхождения; бобовые, орехи и семена; растительные масла и жиры. В частности, человек должен получать 1160 ккал из основных крахмалистых продуктов, 110 ккал – из овощей, 160 ккал – из фруктов, 300 ккал – из продуктов животного происхождения, 300 ккал – из бобовых, орехов и семян, и 300 ккал – из растительных масел и жиров. Рассчитывалась стоимость здорового рациона для 169 стран в период с 2017 по 2022 год.

Методы расчета стоимости при наличии данных ПМС

Чтобы рассчитать стоимость наименее дорогостоящего здорового рациона на каждой территории в каждый период, все пищевые продукты по ПМС распределяют по группам и устанавливают самые дешевые товарные позиции, удовлетворяющие требованиям для включения в КЗР. Для каждой страны отбирается 11 наименее дорогостоящих пищевых продуктов, входящих в КЗР: два крахмальных основных продукта, три овоща, два фрукта, два продукта животного происхождения, по одному продукту в категориях "бобовые" и "орехи и семена" и один продукт в категории масел и жиров. Расходы на каждую продуктовую группу в день рассчитываются как стоимость приобретения выбранных продуктов, относящихся к этой группе, умноженная на количество, имеющее энергетическую ценность, необходимую для этой группы в составе КЗР. Наконец, определяется стоимость здорового рациона в каждой стране, для чего суммируется стоимость всех шести групп пищевых продуктов.

Методы актуализации стоимости при отсутствии данных ПМС

В настоящее время ПМС служит единственным источником данных о розничных ценах на продовольствие по стандартизированным на международном уровне товарным позициям, а эти данные публикуются только один раз в три-четыре года, что не позволяет обновлять данные о стоимости здорового рациона ежегодно. Последняя серия данных ПМС была опубликована в 2024 году, и она относится к ценам 2021 года. Для обновления показателя стоимости и оценки этого показателя в периоды между выпусками ПМС стоимость здорового рациона в 2021 году сопоставляется с ИПЦ на продовольственные товары, публикуемыми ФАО. В этом наборе данных отслеживаются ежемесячные изменения общего ИПЦ и продовольственного ИПЦ на национальном уровне по сравнению с базовым 2015 годом. Годовые ИПЦ рассчитываются как простые средние для 12 ИПЦ, публикуемых ежемесячно в течение года. Для определения стоимости здорового рациона (c(PPP)_t) в годы между выпусками ПМС фактические расходы по каждой стране на 2021 год, выраженные в МВЕ, умножаются на коэффициент индекса потребительских цен на продовольственные товары (ИПЦПТ), а затем делятся на ППС по следующей формуле:

где t = 2017, 2018, 2019, 2020, 2022 годы,

К странам, по которым отсутствуют данные о ППС, применяются оценочные показатели ППС, которые вычисляются с использованием модели авторегрессии проинтегрированного скользящего среднего с учетом внешней независимой переменной (АРИМАКС). В соответствии с методикой экстраполяции ППС, используемой при формировании ПМР Всемирного банка, в спецификации модели в качестве ключевого показателя, позволяющего прогнозировать значения ППС, указывается соотношение между общим ИПЦ страны и ИПЦ базовой страны (в данном случае это Соединенные Штаты Америки). Кроме того, в качестве внешних ковариат используются валовой внутренний продукт (ВВП) на душу населения и потребительские расходы домохозяйств на душу населения, а при необходимости для заполнения пробелов к обоим рядам применяется метод сглаживания Хольта – Винтерса. Подход АРИМАКС позволяет для каждой страны оценить несколько спецификаций модели, которые включают компонент авторегрессии, компонент интеграции, скользящее среднее и сочетание этих трех компонентов. Оптимальная спецификация выбирается, когда статистически значимым оказывается как минимум расчетный коэффициент ИПЦ, а кроме того, статистическую значимость имеют параметры АРИМАКС. В странах и на территориях с аномальными временными рядами ППС коэффициент ИПЦ считается единственным статистически значимым коэффициентом, влияющим на изменчивость значений ППС. Для прогнозирования значений паритета покупательной способности по странам и территориям с менее волатильными рядами ППС также важны ретроспективный тренд ППС и оценки коэффициентов ВВП на душу населения и/или расходов на душу населения. С помощью подхода АРИМАКС рассчитываются прогнозные значения выбранной оптимальной спецификации каждой страны или территории.

Проблемы и ограничения. Данные о ценах на стандартизованные на международном уровне продовольственные товары публикуются не каждый год, что не позволяет осуществлять ежегодный мониторинг. Ограничение метода, используемого для актуализации данных о стоимости здорового рациона, заключается в том, что изменения стоимости здорового рациона зависят от ИПЦ на продовольственные товары и не отражают ни изменений продовольственных цен на конкретные товарные позиции, ни различий в изменениях цен на различные группы пищевых продуктов^bm. ФАО совместно со Всемирным банком изучает возможности расширения представления информации о ценах на уровне отдельных товаров, чтобы обеспечить более частый и надежный мониторинг стоимости здорового рациона питания.

Сводные показатели стоимости здорового рациона по регионам и по всему миру рассчитываются как среднее арифметическое по странам каждой группы.

Рекомендуемая литература
Herforth, A., Bai, Y., Venkat, A., Mahrt, K., Ebel, A. & Masters, W.A. 2020. Cost and affordability of healthy diets across and within countries. Background paper for The State of Food Security and Nutrition in the World 2020. FAO Agricultural Development Economics Technical Study, No. 9. Rome, FAO. https://doi.org/10.4060/cb2431en

Herforth, A., Venkat, A., Bai, Y., Costlow, L., Holleman, C. & Masters, W.A. 2022. Methods and options to monitor the cost and affordability of a healthy diet globally. Background paper to The State of Food Security and Nutrition in the World 2022. FAO Agricultural Development Economics Working Paper, 22-03. Rome, FAO. https://doi.org/10.4060/cc1169en

Bai, Y., Conti, V., Ebel, A., Cafiero, C., Herforth, A., Rissanen, M.O., Rosero Moncayo, J. & Masters, W.A. (готовится к публикации). Methods for monitoring the cost of a healthy diet based on price data from the International Comparison Program. FAO Statistics Division Working Paper, No. 14–04. Rome, FAO.

Экономическая недоступность здорового рациона

Определение. Экономическая недоступность здорового рациона определяется как неспособность домохозяйства или отдельного человека заплатить сумму, необходимую для приобретения наименее дорогостоящего набора доступных на местном рынке пищевых продуктов, отвечающего требованиям к здоровому рациону, за вычетом части дохода, которая должна быть зарезервирована на удовлетворение остальных основных потребностей.

Как предоставляется информация о показателе. Основной показатель, обозначаемый как "Распространенность экономической недоступности" (РЭН), рассчитывается как доля лиц в популяции, чей располагаемый доход, за вычетом суммы, необходимой для приобретения всех основных непродовольственных товаров и услуг, ниже, чем минимальная стоимость здорового рациона. Национальные показатели получают путем сравнения распределения доходов по странам с пороговым значением (r), для получения которого стоимость здорового рациона суммируется с соответствующими расходами на удовлетворение насущных потребностей, не относящихся к продовольствию (n). Наряду с РЭН рассчитывается число тех, кто не может себе позволить здоровый рацион (ЧЭН), для чего РЭН умножается на численность контрольной группы населения.

Вся серия данных по показателям ЧЭН и РЭН за 2017–2022 годы пересматривается в каждом новом выпуске настоящего доклада с учетом свежих данных о стоимости и населении, а также актуальных данных о распределении доходов. Поскольку в процессе, как правило, проводится ретроспективный пересмотр всей серии данных по ЧЭН и РЭН, читателям предлагается отказаться от сравнения серий, приведенных в предыдущих выпусках доклада, и всегда ориентироваться только на последний выпуск; то же касается и данных за прошлые годы.

Методика. Для оценки РЭН в популяции для каждой страны рассчитывается порог ежедневных расходов на душу населения. Ввиду отсутствия информации, необходимой для определения стоимости основных непродовольственных товаров и услуг в каждой конкретной стране, различия в расходах на нужды, не относящиеся к продовольствию, оцениваются с распределением стран на четыре группы по уровню дохода на основании классификации Всемирного банка. Поэтому пороговый уровень ежедневных расходов на душу населения рассчитывается как сводный показатель с учетом стоимости здорового рациона в стране i и базовых расходов на удовлетворение нужд, не относящихся к продовольствию, для группы по уровню дохода j, к которой относится эта страна i. Итоговый пороговый показатель r_i определяется по следующей формуле:

где c_i – стоимость здорового рациона в стране, а n_j – стоимость основных непродовольственных товаров в соответствующей группе стран по уровню дохода j. Получаемый показатель n_i выражается в долларах по ППС 2017 года и исчисляется путем умножения показателей международной черты бедности Всемирного банка на долю суммарных расходов, которая должна быть зарезервирована на основные непродовольственные товары и услуги, которые обычно приобретает население стран каждой группы, в следующем порядке:

Сначала рассчитываются доли дохода, предназначенные для приобретения непродовольственных товаров и услуг, для чего используются данные, сообщенные домохозяйствами, которые в странах с низким уровнем дохода и с уровнем дохода ниже среднего входят во второй квинтиль распределения доходов, а в странах с уровнем дохода выше среднего и с высоким уровнем дохода – в первый квинтиль. Эти данные берутся из результатов последних обследований домохозяйств, проведенных Всемирным банком, включая информацию о реальном потреблении по квинтилям распределения доходов для 71 страны, относящейся к разным группам по уровню дохода (см. дополнительные материалы к главе 2).

Затем пороговый показатель расходов r_i сравнивается с распределением доходов по странам x_i с учетом располагаемого дохода домохозяйств, что позволяет установить долю населения, чей доход ниже этого порогового показателя (см. формулу ниже):

Источник данных. Источником данных о распределении доходов служит платформа Всемирного банка "Нищета и неравенство", на которой представлена информация примерно по 150 странам за период вплоть до 2022 года¹⁴.

Сводные показатели распространенности экономической недоступности по регионам и по всему миру рассчитываются как среднее арифметическое РЭН для стран, по которым имеются данные, с поправкой на численность населения, по следующей формуле:

где a – сводный показатель по региону или другой территории, PUA_i – расчетное значение РЭН для страны i в составе такой территории, а N_i – соответствующая численность населения. Сводные показатели по регионам определяются только в том случае, если в странах, по которым имеются расчетные данные, проживает по меньшей мере 50 процентов населения всей территории.

Число людей, которые не могут позволить себе здоровое питание (NUA_a), получается путем умножения среднего значения PUA_a, рассчитанного по странам, по которым имеются данные, на общую численность населения N_a всех стран на территории.

Данные об экономической недоступности здорового рациона по Коморским Островам и китайской провинции Тайвань имеются только за 2017 и 2021 годы. Поэтому для расчета показателя на 2018, 2019 и 2020 годы использовалась линейная интерполяция, а для 2022 года было применено значение 2021 года. Данные по Южному Судану и Сирийской Арабской Республике имеются только на 2021 год, поэтому для расчета сводной статистики за все остальные годы было использовано значение 2021 года. По Ливану к 2017, 2018 и 2019 годам, за которые информация отсутствует, было применено значение 2020 года. Глобальный показатель РЭН получается путем умножения РЭН по каждому из пяти регионов мира на суммарную численность населения каждого региона. Глобальный показатель ЧЭН не следует рассчитывать как сумму показателей ЧЭН по группам стран, объединенным по другим признакам, например, по уровню дохода. Данные о численности населения были взяты из выпуска доклада "Мировые демографические перспективы" за 2022 год⁵.

Проблемы и ограничения. В настоящем выпуске доклада метод был уточнен исходя из того, что жители разных стран тратят разные суммы на удовлетворение потребностей, не относящихся к продовольствию. Однако ввиду отсутствия информации по конкретным странам эта разница пока учитывается на уровне групп стран по уровню доходов, а не отдельных стран. Важно не только делать поправку на различия между странами, но и признавать, что минимальные расходы, обеспечивающие достойный уровень жизни (r = c + n) также варьируется в пределах каждой страны. Если не учитывать такие различия, особенно в крупных странах, характеризующихся разнообразием условий, и использовать в качестве порогового значения r среднюю стоимость по стране, значение показателя экономической недоступности может оказаться искаженным. Направление и степень искажения будут зависеть от направления и величины возможной корреляции между уровнем дохода и корректным пороговым значением для конкретной территории.

Рекомендуемая литература
Bai, Y., Herforth, A., Cafiero C., Conti V., Rissanen, M.O., Masters, W.A & Rosero Moncayo, J. (готовится к публикации). Methods for monitoring the affordability of a healthy diet. FAO Statistics Division Working Paper. Rome, FAO.

Herforth, A., Bai, Y., Venkat, A., Mahrt, K., Ebel, A. & Masters, W.A. 2020. Cost and affordability of healthy diets across and within countries. Background paper for The State of Food Security and Nutrition in the World 2020. FAO Agricultural Development Economics Technical Study, No. 9. Rome, FAO. https://doi.org/10.4060/cb2431en

Истощение у детей в возрасте до пяти лет

Определение. Соотношение веса (в кг) и роста/длины тела (в см) < –2 СО от медианного значения в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей.

Как предоставляется информация о показателе. Это доля детей в возрасте 0–59 месяцев, вес которых менее 2 СО от медианного значения соотношения веса и роста в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей. Источником сводных данных по регионам и всему миру служит доклад "Уровни и тенденции неполноценного питания среди детей: совместные оценки в отношении неполноценного питания среди детей ЮНИСЕФ / ВОЗ / Всемирного банка – основные выводы выпуска 2023 года". В каждом следующем выпуске доклада об основных выводах вся серия сводных данных обновляется. Читателям предлагается отказаться от сравнения региональных и глобальных серий с содержанием предыдущих выпусков доклада. Источником данных странового уровня служит набор данных "Совместные оценки в отношении неполноценного питания среди детей ЮНИСЕФ / ВОЗ / Всемирного банка" за ноябрь 2023 года.

Методика

Страновой уровень

В наборе данных "Совместные оценки в отношении неполноценного питания среди детей" (СОНП) приводятся результаты точечной оценки, а также, при наличии, данные о стандартной погрешности, 95-процентные доверительные интервалы и размер выборки без учета весовых коэффициентов. Если имеются микроданные, в наборе данных СОНП используются значения показателей, пересчитанные в соответствии с глобальным стандартным определением. При отсутствии микроданных полученные оценки используются без корректировки; исключение составляют случаи, когда необходима стандартизация:

для использования альтернативного показателя нормы роста, установленного Стандартами роста детей ВОЗ в редакции 2006 года;
для использования возрастных диапазонов, включающих не всю возрастную группу 0–59 месяцев; и
для использования источников данных, репрезентативных на национальном уровне только в отношении населения, проживающего в сельских районах.

Региональные и глобальные сводные показатели

Для получения региональных и глобальных показателей распространенности истощения за период с 1990 по 2022 год были использованы данные о распространенности истощения из национальных источников, представленные в наборе данных СОНП за март 2023 года; при этом использовалась субрегиональная многоуровневая модель СОНП и применялись весовые коэффициенты по численности детей в возрасте до пяти лет согласно данным, представленным в выпуске доклада "Мировые демографические перспективы" за 2022 год⁵.

Источники данных. В качестве репрезентативных на национальном уровне источников данных чаще всего используются репрезентативные для стран обследования домохозяйств, такие как ОДЗ, МИКО, обследования в рамках стандартного мониторинга и оценки оказания помощи и передачи ресурсов (СМАРТ) и ИКОУЖ, в рамках которых специально собираются данные о питании детей, в том числе о росте, весе и возрасте детей (до пяти лет) и которые могут использоваться как источники данных национального уровня о масштабах истощения. При большом охвате населения используются также данные из административных источников (таких как системы наблюдения и надзора).

Поскольку страновые обследования могут проводиться в любой сезон, показатели распространенности по итогам любого обследования могут быть и высокими, и низкими, или, если собираются данные за несколько сезонов, могут находиться в середине диапазона. То есть данные о распространенности истощения отражают ситуацию в конкретный момент времени, а не в течение всего года. Из-за сезонных колебаний показателей, приведенных в разных исследованиях, трудно делать выводы о тенденциях.

Проблемы и ограничения. Странам рекомендуется представлять данные об истощении каждые три-пять лет, однако в ряде стран данные публикуются реже. Было сделано все возможное для обеспечения максимальной сопоставимости статистики по разным странам и периодам времени, и все же методы сбора данных, охват населения и методы оценки могут различаться, что может приводить к расхождениям в страновых данных. Данные обследований рассчитываются с разными уровнями неопределенности, обусловленными как ошибками выборки, так и погрешностями, не связанными с выборкой (технические ошибки измерения, ошибки регистрации и т. д.). До настоящего времени ни один из этих двух источников ошибок не учитывался при подготовке данных на страновом, региональном и глобальном уровнях.

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

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. Levels and trends in child malnutrition. UNICEF / WHO / World Bank Group Joint Child Malnutrition Estimates – Key findings of the 2023 edition. New York, USA, UNICEF, Geneva, Switzerland, WHO and Washington, DC, World Bank. https://data.unicef.org/resources/jme-report-2023, http://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

ВОЗ. 2014. Комплексный план осуществления действий в области питания матерей, а также детей грудного и раннего возраста. Женева, Швейцария. https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/113048/WHO_NMH_NHD_14.1_rus.pdf

WHO. 2024. Nutrition Landscape Information System (NLIS) country profile indicators: interpretation guide. Second edition. Geneva, Switzerland. https://www.who.int/publications/i/item/9789241516952

Отставание в росте у детей в возрасте до пяти лет

Определение. Отставание в росте определяется как соотношение роста/длины тела (в см) и возраста (в днях) <–2 СО от медианного значения в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей.

Как предоставляется информация о показателе. Это доля детей в возрасте 0–59 месяцев, показатель роста которых составляет –2 СО от медианного значения соотношения роста по возрасту в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей. Источником данных служит доклад "Уровни и тенденции неполноценного питания среди детей: совместные оценки в отношении неполноценного питания среди детей ЮНИСЕФ / ВОЗ / Всемирного банка – основные выводы выпуска 2023 года". В каждом следующем выпуске доклада об основных выводах вся серия данных обновляется. Читателям предлагается отказаться от сравнения серий с содержанием предыдущих выпусков доклада.

Методика

Страновой уровень

В наборе данных СОНП приводятся результаты точечной оценки, а также, при наличии, данные о стандартной погрешности, 95-процентные доверительные интервалы и размер выборки без учета весовых коэффициентов. Если имеются микроданные, в наборе данных СОНП приводятся значения показателей, пересчитанные в соответствии с глобальным стандартным определением. При отсутствии микроданных полученные оценки используются без корректировки; исключение составляют случаи, когда необходима стандартизация:

для использования альтернативного показателя нормы роста, установленного Стандартами роста детей ВОЗ в редакции 2006 года;
для использования возрастных диапазонов, включающих не всю возрастную группу 0–59 месяцев; и
для использования источников данных, репрезентативных на национальном уровне только в отношении населения, проживающего в сельских районах.

На основе набора данных СОНП за март 2023 года был выполнен анализ распространенности отставания в росте с применением логистической регрессии (логарифма отношения шансов) по смешанной модели продольного анализа со штрафом и неоднородным остаточным членом. Качество моделей подвергалось количественной оценке по критериям соответствия, нивелирующим сложный характер модели и обеспечивающим наибольшее соответствие полученным данным. Предложенный метод обладает рядом важных характеристик, включая 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 используется информация по всем странам, публикующим такие данные. Были использованы такие ковариатные данные, как линейный или квадратичный социодемографический индекс (СДИ)^bn, средний доступ к системе здравоохранения в предыдущие пять лет и тип источника данных.

В 2023 году в рамках СОНП были опубликованы полученные с помощью моделей страновые данные о распространенности отставания в росте по годам в период с 2000 по 2022 год для 159 стран, по которым в набор данных по странам СОНП была внесена как минимум одна единица данных (например, по результатам обследования домохозяйств). С помощью моделей были получены страновые оценки еще для 46 стран, использованные исключительно для получения сводных показателей по регионам и на глобальном уровне. Смоделированные данные по этим 46 странам не показаны, поскольку результаты обследований домохозяйств по этим странам в наборе данных СОНП не публиковались. Интервалы неопределенности важны для мониторинга тенденций, особенно в странах, по которым нет полных данных, и в случаях, когда первичные источники данных характеризуются серьезными ошибками выборки. Если за период, непосредственно предшествующий текущему, имеются лишь разрозненные данные, использование данных обследования может привести к существенному изменению прогнозируемого тренда. Поэтому важно устанавливать интервалы неопределенности, которые расширяют возможности интерпретации тренда в плане уровня осторожности. Интервалы неопределенности в отношении приведенных в СОНП показателей были опробованы и проверены.

Региональные и глобальные сводные показатели

Глобальные и региональные сводные данные за весь период с 2000 по 2022 год были сформированы как средние показатели по странам, взвешенные по численности детей в возрасте до пяти лет в этих странах согласно выпуску доклада "Мировые демографические перспективы" за 2022 год⁵; при этом были использованы полученные с помощью модели показатели по 205 странам и территориям. В их число вошли 159 стран, по которым имелись данные из национальных источников (например, результаты обследований домохозяйств), включенные в страновой набор данных СОНП. Кроме того, приведены данные по 46 странам, по которым оценки были смоделированы для расчета совокупных региональных и глобальных оценок, при этом сами смоделированные оценки не показаны, поскольку результаты обследований домохозяйств в этих странах не были включены в набор данных СОНП. Доверительные интервалы рассчитывались по методике "бутстрэп".

Источники данных. Чаще всего используются репрезентативные на национальном уровне источники данных, такие как репрезентативные для стран обследования домохозяйств (ОДЗ, МИКО, СМАРТ и ИКОУЖ), в рамках которых специально собираются данные о питании детей, в том числе о росте и возрасте детей (до пяти лет) и которые могут использоваться как источники данных национального уровня о масштабах отставания в росте. При большом охвате населения используются также данные из административных источников (таких как системы наблюдения и надзора).

Проблемы и ограничения. Странам рекомендуется представлять данные об отставании в росте каждые три-пять лет, однако в ряде стран данные публикуются реже. Было сделано все возможное для обеспечения максимальной сопоставимости статистики по разным странам и периодам времени, и все же методы сбора данных, охват населения и методы оценки могут различаться, что может приводить к расхождениям в страновых данных. Данные обследований рассчитываются с разными уровнями неопределенности, обусловленными как ошибками выборки, так и погрешностями, не связанными с выборкой (технические ошибки измерения, ошибки регистрации и т. д.). До настоящего времени ни один из этих двух источников ошибок не учитывался при подготовке данных на страновом, региональном и глобальном уровнях.

Рекомендуемая литература
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

McLain, A.C., Frongillo, E.A., Feng, J. & Borghi, E. 2019. Prediction intervals for penalized longitudinal models with multisource summary measures: An application to childhood malnutrition. Statistics in Medicine, 38(6): 1002–1012. https://doi.org/10.1002/sim.8024

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. Levels and trends in child malnutrition. UNICEF / WHO / World Bank Group Joint Child Malnutrition Estimates – Key findings of the 2023 edition. New York, USA, UNICEF, Geneva, Switzerland, WHO and Washington, DC, World Bank. https://data.unicef.org/resources/jme-report-2023, http://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. 2024. Nutrition Landscape Information System (NLIS) country profile indicators: interpretation guide. Second edition. Geneva, Switzerland. https://www.who.int/publications/i/item/9789241516952

WHO & UNICEF. 2019. Recommendations for data collection, analysis and reporting on anthropometric indicators in children under 5 years old. Geneva, Switzerland and New York, USA. https://www.who.int/publications/i/item/9789241515559

Избыточная масса тела у детей в возрасте до пяти лет

Определение. Соотношение веса (в кг) и роста/длины тела (в см) > +2 СО от медианного значения в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей.

Как предоставляется информация о показателе. Это доля детей в возрасте 0–59 месяцев, чей вес находится на уровне +2 СО от медианного значения соотношения веса и роста в соответствии с принятыми ВОЗ нормами роста детей. Источником данных служит доклад "Уровни и тенденции неполноценного питания среди детей: совместные оценки в отношении неполноценного питания среди детей ЮНИСЕФ / ВОЗ / Всемирного банка – основные выводы выпуска 2023 года". В каждом следующем выпуске доклада об основных выводах вся серия данных обновляется. Читателям предлагается отказаться от сравнения серий с содержанием предыдущих выпусков доклада.

Методика

Страновой уровень

В наборе данных СОНП приводятся результаты точечной оценки, а также, при наличии, данные о стандартной погрешности, доверительные интервалы 95 процентов и размер выборки без учета весовых коэффициентов. Если имеются микроданные, в наборе данных СОНП приводятся значения показателей, пересчитанные в соответствии с глобальным стандартным определением. При отсутствии микроданных полученные оценки используются без корректировки; исключение составляют случаи, когда необходима стандартизация:

для использования альтернативного показателя нормы роста, установленного Стандартами роста детей ВОЗ в редакции 2006 года;
для использования возрастных диапазонов, включающих не всю возрастную группу 0–59 месяцев; и
для использования источников данных, репрезентативных на национальном уровне только в отношении населения, проживающего в сельских районах.

На основе набора данных СОНП за март 2023 года был выполнен анализ распространенности избыточной массы тела с применением логистической регрессии (логарифма отношения вероятностей) по смешанной модели продольного анализа со штрафом и неоднородным остаточным членом. Качество моделей подвергалось количественной оценке по критериям соответствия, балансирующим сложный характер модели и обеспечивающим наибольшее соответствие полученным данным. Предложенный метод обладает рядом важных характеристик, включая 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 используется информация по всем странам, публикующим такие данные. В качестве ковариатных данных были взяты линейный или квадратичный СДИ и тип источника данных.

В 2023 году в рамках СОНП были опубликованы полученные с помощью моделей данные о распространенности избыточной массы тела по годам за период с 2000 по 2022 год для 160 стран, по которым в набор данных по странам СОНП была внесена как минимум одна единица данных (например, по результатам обследования домохозяйств). С помощью моделей были получены страновые оценки еще для 45 стран, использованные исключительно для получения сводных показателей по регионам и на глобальном уровне. Оценки по этим 45 странам не показаны, поскольку результаты обследований домохозяйств по этим странам в наборе данных СОНП не публиковались. Интервалы неопределенности важны для мониторинга тенденций, особенно в странах, по которым нет полных данных, и в случаях, когда первичные источники данных характеризуются серьезными ошибками выборки. Если за период, непосредственно предшествующий текущему, имеются лишь разрозненные данные, использование данных обследования может привести к существенному изменению прогнозируемого тренда. Поэтому важно устанавливать интервалы неопределенности, которые расширяют возможности интерпретации тренда в плане уровня осторожности. Интервалы неопределенности в отношении приведенных в СОНП показателей были проверены и подтверждены.

Региональные и глобальные сводные показатели

Глобальные и региональные сводные данные за весь период с 1990 по 2022 год были сформированы как средние показатели по странам, взвешенные по численности детей в возрасте до пяти лет в этих странах согласно выпуску доклада "Мировые демографические перспективы" за 2022 год⁵; при этом были использованы полученные с помощью модели показатели по 205 странам. В их число вошли 160 стран, по которым имелись данные из национальных источников (например, результаты обследований домохозяйств), включенные в страновой набор данных СОНП. Кроме того, приведены данные по 45 странам, по которым для расчета совокупных региональных и глобальных показателей были получены оценки с использованием модели, при этом сами смоделированные оценки не показаны, поскольку результаты обследований домохозяйств в этих странах не были включены в набор данных СОНП. Доверительные интервалы рассчитывались по методике "бутстрэп".

Источники данных. Чаще всего используются репрезентативные на национальном уровне источники данных, такие как репрезентативные для стран обследования домохозяйств (ОДЗ, МИКО, СМАРТ и ИКОУЖ), в рамках которых специально собираются данные о питании детей, в том числе о росте, весе и возрасте детей (до пяти лет) и которые могут использоваться как источники данных национального уровня о масштабах избыточной массы тела. При большом охвате населения используются также данные из административных источников (таких как системы наблюдения и надзора).

Проблемы и ограничения. Странам рекомендуется представлять данные об избыточной массе тела каждые три – пять лет, однако в ряде стран данные публикуются реже. Было сделано все возможное для обеспечения максимальной сопоставимости статистики по разным странам и периодам времени, и все же методы сбора данных, охват населения и методы оценки могут различаться, что может приводить к расхождениям в страновых данных. Данные обследований рассчитываются с разными уровнями неопределенности, обусловленными как ошибками выборки, так и погрешностями, не связанными с выборкой (технические ошибки измерения, ошибки регистрации и т. д.). До настоящего времени ни один из этих двух источников ошибок не учитывался при подготовке данных на страновом, региональном и глобальном уровнях.

WHO. 2024. Nutrition Landscape Information System (NLIS) country profile indicators: interpretation guide. Second edition. Geneva, Switzerland. https://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.

Как предоставляется информация о показателе. Доля младенцев в возрасте от 0 до 5 месяцев, которые в течение 24 часов, предшествующих обследованию, получали исключительно грудное молоко без прикорма или питья, даже без воды.

Источником представленных данных служит публикация UNICEF. 2024. Infant and young child feeding. См.: UNICEF. [По состоянию на 24 июля 2024 года]. https://data.unicef.org/topic/nutrition/infant-and-young-child-feeding

Методика

Страновой уровень

Показатель определяется как грудное вскармливание без прикорма или питья, даже без воды. Оценки основаны на информации о кормлении относящихся к представительной выборке младенцев в возрасте от 0 до 5 месяцев в предыдущий день со слов респондентов.

Получение грудного молока от кормилицы, кормление сцеженным грудным молоком и кормление человеческим молоком от донора также считаются грудным вскармливанием. Выписанные врачом лекарства, раствор для пероральной регидратации, витамины и минералы не считаются жидкостью или прикормом. Однако травяные настои и подобные им традиционные средства народной медицины считаются жидкостями, и дети, употребляющие их, не считаются находящимися на исключительно грудном вскармливании.

Региональные и глобальные сводные показатели

Региональные и глобальные оценки по исключительно грудному вскармливанию на 2012 год были сформированы с использованием самых свежих доступных данных по каждой стране за период с 2005 по 2012 год. Оценки на 2022 год также были сформированы на основе самых свежих доступных данных по каждой стране за период с 2016 по 2022 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" 2022 года (исходным был выбран 2012 год, текущим – 2022 год)⁵. Если не указано иное, показатели приводятся только при условии, что имеющиеся данные репрезентативны как минимум для 50 процентов младенцев в возрасте от 0 до 5 месяцев, проживающих в соответствующем регионе.

Источники данных. Данные собираются с помощью репрезентативных для стран обследований домохозяйств, таких как ОДЗ и МИКО. Оценки формируются на основе вопросов о том, какие жидкости и пищу дети в возрасте 0–23 месяцев получали в течение 24 часов, предшествовавших обследованию.

Проблемы и ограничения. Данные по исключительно грудному вскармливанию собираются во многих странах, однако по ряду стран, в частности по странам с высоким уровнем дохода, они отсутствуют. Рекомендованная периодичность представления данных по исключительно грудному вскармливанию составляет 3–5 лет. При этом некоторые страны представляют данные реже, в результате чего информация об изменениях процедур вскармливания часто становится известной только через несколько лет после фактического изменения.

На средние значения показателя для регионов и всего мира может влиять то, какие страны представили данные за периоды, отраженные в настоящем докладе.

Использование питания, которое младенец получал в предшествующий опросу день, как базы для оценки 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. 2024. Infant and young child feeding. См.: UNICEF. [По состоянию на 24 июля 2024 года]. https://data.unicef.org/topic/nutrition/infant-and-young-child-feeding

WHO. 2024. Nutrition Landscape Information System (NLIS) country profile indicators: interpretation guide. Second edition. Geneva, Switzerland. https://www.who.int/publications/i/item/9789241516952

WHO & UNICEF. 2021. Indicators for assessing infant and young child feeding practices: definitions and measurement methods. Geneva, Switzerland and New York, USA. https://www.who.int/publications/i/item/9789240018389

Низкая масса тела при рождении

Определение. Низкая масса тела при рождении определяется как вес ребенка при рождении менее 2500 г.

Как предоставляется информация о показателе. Процентная доля новорожденных с весом при рождении менее 2500 г (менее 5,51 фунта). Источником представленных данных послужило издание доклада ЮНИСЕФ и ВОЗ "Совместные оценки низкой массы тела при рождении" по состоянию на 12 июля 2023 года. В каждом следующем выпуске доклада об основных выводах вся серия данных обновляется, и читателям предлагается не сравнивать серию с данными, представленными в предыдущих изданиях.

Методика

Страновой уровень

Репрезентативные для стран данные о низкой массе тела при рождении, включая данные обследований и административные данные, по 158 странам, собранные за период с 2000 по 2020 год. Для использования в модели при подготовке финального набора страновых данных были применены критерии качества данных и методы корректировки. Перед включением страновых данных в серию проводится анализ их охвата и качества и вносятся необходимые поправки на погрешности по причине пропуска либо избыточного огрубления данных. Критерием включения административных данных о массе тела при рождении служит охват не менее 80 процентов количества рожденных живыми младенцев согласно оценке, содержащейся в докладе "Мировые демографические перспективы"⁵ за соответствующий год. Для включения в набор данных национальных обследований домохозяйств они должны отвечать следующим критериям:

должна быть указана масса тела при рождении как минимум для 30 процентов выборки;
на набор данных должно приходиться как минимум 200 значений массы тела при рождении;
не должно быть признаков избыточного огрубления данных, под которым подразумевается следующее: i) 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 не более 55 процентов от общего числа); ii) значения массы тела при рождении ≥4500 г должны составлять не менее 10 процентов от общего числа значений; iii) крайние значения диапазона (<500 г и >5000 г) должны составлять не более 5 процентов;
должны быть сделаны поправки на пропуск значений и огрубление данных.

Показатели распространенности низкой массы тела при рождении на национальном уровне были получены по модели байесовской многоуровневой регрессии. Моделирование проводилось с применением логистической регрессии (логарифма отношения вероятностей), что обеспечивало значение отношений в диапазоне от ноля до единицы, с последующим обратным преобразованием и умножением на 100 для получения показателей распространенности.

Корреляция внутри регионов и между ними корректировалась по иерархическим произвольным интерсептам для конкретных стран (страновые оценки внутри региональных оценок внутри глобальных оценок). Для сглаживания по времени временных рядов были использованы сплайны со штрафами, то есть нелинейные временные тренды странового уровня были показаны без случайных вариаций, влияющих на тренд. В итоговую модель были включены следующие ковариатные данные: валовой национальный доход в ППС на человека^bo, распространенность дефицита массы тела среди взрослых женщин, доля грамотных среди взрослых женщин, доля лиц, использующих современные методы контрацепции и доля городского населения.

Наряду с этим для учета смещений и дополнительных членов дисперсии были использованы категории качества данных. Такие смещения учитывались при использовании административных данных низших категорий качества, что приблизительно соответствовало ожидаемым смещениям по причине огрубления данных, уже учтенным при корректировке данных обследований. Дополнительный член дисперсии определялся исходя из категории качества административных данных и весовых коэффициентов административных данных и данных обследований, если по стране были доступны данные из обоих источников.

Для оценки сходимости и эффективности выборок использовались стандартные диагностические проверки. Была осуществлена перекрестная проверка с усреднением по 200 произвольно выделенным пакетам, содержащим 20 процентов проверяемых данных и 80 процентов обучающих данных. Анализ чувствительности включал проверки по ковариатным данным, методикам определения смещений, 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"^{15, 16}.

Модель включала 2040 страно-лет в виде данных, 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 процентов с использованием либо входных данных о низкой массе тела при рождении, либо ковариатных данных. Приводятся только оценки для стран и территорий, по которым имелись данные. Для прогнозной оценки распространенности низкой массы тела при рождении для 37 стран (из 195), по которым данные отсутствовали либо не соответствовали критериям включения, использовалась итоговая модель, построенная на основе интерсептов по странам и временных трендов, рассчитанных на основании ковариатных данных регионального и странового уровней по каждому страно-году.

Региональные и глобальные сводные показатели

Сводные региональные и глобальные сводные показатели были получены с использованием всех оценок по всем 195 странам и территориям, взвешенных по количеству живорождений за соответствующий год – источником этих показателей послужил выпуск доклада "Мировые демографические перспективы" 2022 года⁵.

Источники данных. Репрезентативные на национальном уровне оценки распространенности низкой массы тела при рождении могут быть получены из ряда источников, в целом определяемых как национальные административные данные, или по итогам репрезентативных обследований домохозяйств. Национальными административными данными считаются те, которые поступают 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 низкой массе тела при рождении, особенно в условиях, когда вес новорожденных не регистрируется и/или существует проблема огрубления данных, служат национальные обследования домохозяйств, в ходе которых собирается информация о массе тела при рождении, а также об основных сопутствующих показателях, включая рост и массу тела при рождении со слов матерей (ОДЗ, МИКО).

Проблемы и ограничения. Серьезным ограничением мониторинга распространенности низкой массы тела при рождении в мире является отсутствие данных о массе тела при рождении по значительной доле младенцев, рождающихся в мире. Заметна следующая тенденция: если дети рождены у малоимущих, менее образованных матерей, проживающих в сельских районах, их масса тела при рождении регистрируют реже, чем вес детей, родившихся в более благополучных с финансовой точки зрения городских семьях у более высокообразованных матерей. В модель не была включена почти треть исследований, содержащих данные о массе тела при рождении, главным образом по причине пропуска или низкого качества данных, и в основном по странам с низким уровнем дохода, находящимся в регионах с высоким риском низкой массы тела при рождении.

Поскольку дети, по которым отсутствуют данные о массе тела при рождении, подвергаются воздействию риска низкой массы тела при рождении, показатели без учета цифр по таким детям могут быть заниженными по сравнению с реальным положением дел. Кроме того, данные по странам с низким и средним уровнем дохода отличаются низким качеством и огрубляются до чисел, кратных 500 г или 100 г, что также может приводить к занижению показателей низкой массы тела при рождении. Решить эту проблему призваны использованные при составлении актуальной базы данных методы корректировки на пропуск данных о массе тела при рождении и огрубление данных обследований. Используемые методы имеют такие ограничения, как отсутствие данных на уровне отдельных лиц в составе в административных данных и невозможность прямой корректировки таких данных для устранения смещения по причине огрубления и пропуска данных.

При группировке стран по географическому признаку для включения в модель могут не учитываться статистические выбросы по регионам в части эпидемиологических или экономических характеристик. Результатом могли стать погрешности в оценках для 37 из 195 стран, по которым входные данные отсутствовали. Кроме того, возможно искусственное занижение доверительных интервалов для региональных и глобальных оценок, поскольку при составлении прогнозов с использованием метода "бутстрэп" примерно 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 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. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2624216

Chang, K.T., Carter, E.D., Mullany, L.C., Khatry, S.K., Cousens, S., An, X., Krasevec, J. et al. 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. 2024. National, regional, and global estimates of low birthweight in 2020, with trends from 2000: a systematic analysis. The Lancet, 403(10431): 1071–1080. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(23)01198-4

UNICEF & WHO. 2023. Low birthweight. См.: UNICEF. [По состоянию на 24 июля 2024 года]. https://data.unicef.org/topic/nutrition/low-birthweight

UNICEF & WHO. 2023. Joint low birthweight estimates. См.: WHO. [По состоянию на 24 июля 2024 года]. https://www.who.int/teams/nutrition-and-food-safety/monitoring-nutritional-status-and-food-safety-and-events/joint-low-birthweight-estimates

Ожирение у взрослых

Определение. Индекс массы тела≥ 30,0 кг/м². ИМТ – это отношение веса к росту; этим показателем часто описывается состояние питания взрослых. Показатель рассчитывается делением веса тела в килограммах на квадрат роста в метрах (кг/м²). Страдающими от ожирения считаются люди, ИМТ которых составляет 30 кг/м² и более.

Как предоставляется информация о показателе. Доля населения в возрасте 18 лет и старше, чей ИМТ составляет 30,0 кг/м² и более, взвешенная по полу и нормализованная по возрасту. Источником представленных данных служит публикация WHO. 2024. Global Health Observatory (GHO) data repository: Prevalence of obesity among adults, BMI ≥ 30, age-standardized. Estimates by country. По состоянию на 24 июля 2024 года]. https://www.who.int/data/gho/data/indicators/indicator-details/GHO/prevalence-of-obesity-among-adults-bmi-=-30-(age-standardized-estimate)-(-). Лицензия: CC-BY-4.0.

В каждом следующем выпуске доклада вся серия данных обновляется. Читателям предлагается отказаться от сравнения последней серии с содержанием предыдущих выпусков.

Методика

Страновой уровень

Для оценки тенденций распространенности различных категорий ИМТ в разбивке по полу, возрасту, стране и году за период с 1990 по 2022 год была применена иерархическая модель байесовской линейной регрессии с использованием выборки, сформированной методом Монте Карло по схеме цепей Маркова (MCMC), а выводы были сделаны на основе выборок, сформированных методом MCMC из апостериорного распределения вероятностей. Страны были объединены в 20 регионов и восемь "супер-регионов", в основном по географическому признаку и национальному доходу. Модель имела иерархическую структуру, то есть оценки для каждой страны и каждого года основывались на собственных данных страны, при наличии таковых, и на данных по той же стране за другие годы и по другим странам, особенно тем, которые находятся в том же регионе и том же "супер-регионе" и по которым есть данные за аналогичные периоды времени. В модель были включены нелинейные временные тренды, для чего использовалась комбинация линейных свободных членов и свободных членов случайного блуждания второго порядка, которые моделировались иерархически. Возрастная корреляция ИМТ моделировалась с помощью кубического сплайна, что позволило учесть нелинейные возрастные закономерности, которые в разных странах могут быть неодинаковыми. Коэффициенты сплайнов моделировались иерархически, и допускалось их постепенное изменение, что позволило отразить изменение возрастных корреляций. Для стандартизации по возрасту брались средневзвешенные оценки с учетом возраста и пола, при этом использовались возрастные весовые коэффициенты стандартной популяции ВОЗ¹⁷.

Региональные и глобальные сводные показатели

Глобальные и региональные оценки распространенности рассчитываются как средние показатели по странам, входящим в состав выделенных групп, взвешенные по численности населения.

Источники данных. Основными источниками данных для мониторинга ожирения среди взрослых послужили популяционные исследования с измерением роста и веса, такие как репрезентативные на национальном уровне обследования домохозяйств.

Проблемы и ограничения. Индекс массы тела – не идеальный показатель количества и распределения жира в организме, но он приводится в большом числе популяционных исследований и используется в клинической практике; кроме того, он может использоваться в сочетании с двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрией – комплексным и более дорогостоящим методом.

По ряду стран источников данных было крайне мало, а по трем странам такие источники отсутствовали. Оценки по этим странам преимущественно формировались на основе данных из других стран – для выполнения этой задачи использовалась географическая иерархия.

Кроме того, объем доступных данных по разным возрастным группам различался, причем по пожилым (людям в возрасте от 65 лет) данных было меньше, что повышало неопределенность оценок для этой возрастной группы.

Рекомендуемая литература
Ahmad, O.B., Boschi-Pinto, C., Lopez, A.D., Murray, C.J., Lozano, R. & Inoue, M. 2001. Age standardization of rates: A new WHO standard. GPE Discussion Paper Series 31. Geneva, Switzerland, WHO. https://cdn.who.int/media/docs/default-source/gho-documents/global-health-estimates/gpe_discussion_paper_series_paper31_2001_age_standardization_rates.pdf

NCD-RisC (NCD Risk Factor Collaboration). 2024. Worldwide trends in underweight and obesity from 1990 to 2022: a pooled analysis of 3663 population-representative studies with 222 million children, adolescents, and adults. The Lancet, 403(10431): 1027–1050. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(23)02750-2

Шестьдесят шестая сессия Всемирной Ассамблеи Здравоохранения. 2013. Последующие меры в контексте Политической декларации Совещания высокого уровня Генеральной Ассамблеи по профилактике неинфекционных заболеваний и борьбе с ними. https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/WHA66/A66_R10-ru.pdf?ua=1

WHO. 2022. Updated Appendix 3 of the WHO Global NCD Action Plan 2013-2030. Technical Annex (редакция от 26 декабря 2022 года). Geneva, Switzerland. https://cdn.who.int/media/docs/default-source/ncds/mnd/2022-app3-technical-annex-v26jan2023.pdf?sfvrsn=62581aa3_5

ВОЗ. 2024. Портал данных по неинфекционным заболеваниям. См.: ВОЗ. [По состоянию на 8 апреля 2024 г.]. https://ncdportal.org

WHO. 2024. Nutrition Landscape Information System (NLIS) country profile indicators: interpretation guide. Second edition. Geneva, Switzerland. https://www.who.int/publications/i/item/9789241516952

WHO. 2024. Global Health Observatory (GHO) data repository: Prevalence of obesity among adults, BMI ≥ 30, age-standardized. Estimates by country. [По состоянию на 24 июля 2024 года]. https://www.who.int/data/gho/data/indicators/indicator-details/GHO/prevalence-of-obesity-among-adults-bmi-=-30-(age-standardized-estimate)-(-). Лицензия: CC-BY-4.0.

Анемия у женщин в возрасте 15–49 лет

Определение. Процентная доля женщин в возрасте от 15 до 49 лет, у которых содержание гемоглобина в крови ниже 120 г/л (для небеременных и кормящих женщин) либо ниже 110 г/л (для беременных женщин), скорректированная по высоте над уровнем моря и привычке к курению.

Как предоставляется информация о показателе. Процентная доля женщин в возрасте от 15 до 49 лет, у которых содержание гемоглобина в крови ниже 110 г/л (для беременных женщин) либо ниже 120 г/л (для небеременных женщин). Источником представленных данных служит публикация WHO. 2021. WHO global anaemia estimates, 2021 edition. См.: WHO. [По состоянию на 24 июля 2024 года]. https://www.who.int/data/gho/data/themes/topics/anaemia_in_women_and_children. В каждом следующем выпуске вся серия данных обновляется. Читателям предлагается отказаться от сравнения последней серии с содержанием предыдущих выпусков.

Методика

Страновой уровень

Опубликованные в 2021 году показатели распространенности анемии у беременных и небеременных женщин в возрасте от 15 до 49 лет были получены на основе данных из источников, включенных в базу данных по питательным микроэлементам в составе разработанной ВОЗ Информационной системы данных о содержании витаминов и минералов в продуктах питания (ИСВМ), а также анонимизированных данных на уровне отдельных лиц за период с 1995 по 2019 год. При необходимости (т. е. если население страны живет на большой высоте над уровнем моря) значения концентрации гемоглобина в крови корректировались по высоте над уровнем моря; кроме того, по возможности выполнялась корректировка по 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, то по модели были рассчитаны оценки для каждой страны и каждого года, для чего использовались данные по той же стране и тому же году, и, при наличии, данные за другие годы по той же стране и по другим странам, в первую очередь принадлежащим к тому же региону, по которым были доступны данные за сходные периоды времени. Данные чаще берутся из других источников, когда сведения по стране или региону недоступны или малоинформативны, и реже – при наличии большого объема данных по ним. При формировании итоговых оценок учитываются также ковариатные данные, помогающие спрогнозировать значения концентрации гемоглобина в крови, такие как социально-демографический индекс, предложение мяса (в ккал на душу населения), средний ИМТ у женщин и логарифм значения смертности детей в возрасте до пяти лет. Диапазоны неопределенности (доверительные интервалы) варьируют в зависимости от основных источников неопределенности, таких как ошибки выборки, ошибки, не связанные с выборкой, обусловленные проблемами системы выборки и измерения, и обусловлены тем, что расчет делается за те годы и по тем странам, данные по которым отсутствуют.

Региональные и глобальные сводные показатели

Источники данных. Предпочтительным источником данных считаются обследования населения. При определенных обстоятельствах можно использовать данные систем эпиднадзора, однако зарегистрированные диагнозы обычно занижаются. В базе данных по питательным микроэлементам ИСВМ ВОЗ собраны и обобщены данные о статусе населения с точки зрения питательных микроэлементов, полученные из целого ряда других источников, в том числе из научной литературы и от сотрудничающих организаций, включая региональные и страновые бюро ВОЗ, учреждения системы Организации Объединенных Наций, министерства здравоохранения, научно-исследовательские и академические учреждения, а также неправительственные организации. Кроме того, использовались анонимные данные на индивидуальном уровне, полученные из многострановых обследований, включая ОДЗ, многоиндикаторные обследования по малярии и обследования репродуктивного здоровья.

Проблемы и ограничения. Значительная доля стран представила данные репрезентативных национальных обследований, но ряд стран, в частности страны с высоким уровнем дохода, данные по этому показателю не представляют. Вследствие этого полученные показатели могут не в полной мере отражать изменения по странам и регионам, а если данные разрозненны, они стремятся к среднемировым.

Рекомендуемая литература
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

ВОЗ. 2011. Концентрации гемоглобина для диагностики анемии и оценки ее тяжести. Информационная система данных о содержании витаминов и минералов в продуктах питания. Женева, Швейцария. https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/112441/WHO_NMH_NHD_MNM_11.1_rus.pdf

WHO. 2021. WHO global anaemia estimates, 2021 edition. См.: WHO. [По состоянию на 24 июля 2024 года]. https://www.who.int/data/gho/data/themes/topics/anaemia_in_women_and_children

ВОЗ. 2021. Информационная система данных о содержании витаминов и минералов в продуктах питания (ИСВМ). См.: ВОЗ. [По состоянию на 20 апреля 2023 года]. https://www.who.int/teams/nutrition-and-food-safety/databases/vitamin-and-mineral-nutrition-information-system

WHO. 2024. Nutrition Landscape Information System (NLIS) country profile. См.: WHO. [По состоянию на 20 апреля 2023 года]. https://www.who.int/data/nutrition/nlis/country-profile

WHO. 2024. Nutrition Data Portal. См.: WHO. [По состоянию на 6 апреля 2024 года]. https://platform.who.int/nutrition/nutrition-portals

Данная флагманская публикация является частью серии Положение дел в мире Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций.

Обязательная ссылка:
ФАО, МФСР, ЮНИСЕФ, ВПП и ВОЗ. 2024. Положение дел в области продовольственной безопасности и питания в мире – 2024. Финансирование деятельности по ликвидации голода, отсутствия продовольственной безопасности и неполноценного питания во всех его формах. Рим.
https://doi.org/10.4060/cd1254ru

Используемые в настоящем информационном документе обозначения и представление в нем материала не означают выражения какого-либо мнения со стороны Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО), Международного фонда сельскохозяйственного развития (МФСР), Детского фонда Организации Объединенных Наций (ЮНИСЕФ), Всемирной продовольственной программы (ВПП) или Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) относительно правового статуса или уровня развития той или иной страны, территории, города или района, или их принадлежности, или относительно делимитации их границ или рубежей. Упоминание конкретных компаний или продуктов определенных производителей, независимо от того, запатентованы они или нет, не означает, что ФАО, МФСР, ЮНИСЕФ, ВПП или ВОЗ одобряют или рекомендуют их, отдавая им предпочтение перед другими компаниями или продуктами аналогичного характера, не упомянутыми в тексте.

Используемые в настоящем информационном документе обозначения и представление в нем материала не означают выражения какого-либо мнения со стороны ФАО, МФСР, ЮНИСЕФ, ВПП или ВОЗ относительно правового статуса той или иной страны, территории, того или иного морского района, их принадлежности или относительно делимитации их границ.

ФАО, МФСР, ЮНИСЕФ, ВПП и ВОЗ приняли все разумные меры для проверки информации, содержащейся в настоящей публикации. Однако опубликованный материал распространяется без каких-либо выраженных или подразумеваемых гарантий. Ответственность за интерпретацию и использование материала лежит на читателе. ФАО, МФСР, ЮНИСЕФ, ВПП и ВОЗ ни при каких обстоятельствах не несут ответственность за ущерб, возникший в результате его использования.

Некоторые права защищены. Настоящая работа предоставляется в соответствии с международной лицензией Creative Commons
«С указанием авторства» 4.0 (CC BY 4.0: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.ru).

Согласно условиям данной лицензии настоящую работу можно копировать, распространять и адаптировать в некоммерческих целях при условии надлежащего указания авторства. При любом использовании данной работы не должно быть никаких указаний на то, что ФАО, МФСР, ЮНИСЕФ, ВПП и ВОЗ поддерживают какую-либо организацию, продукты или услуги. Использование логотипа ФАО не разрешено. В случае адаптации работы она должна быть лицензирована на условиях аналогичной или равнозначной лицензии Creative Commons. В случае перевода данной работы, вместе с обязательной ссылкой на источник, в него должна быть включена следующая оговорка: “Данный перевод не был выполнен Продовольственной и сельскохозяйственной организацей Объединенных Наций (ФАО), Международным фондом сельскохозяйственного развития (МФСР), Детским фондом Организации Объединенных Наций (ЮНИСЕФ), Всемирной продовольственной программой (ВПП) или Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ). ФАО, МФСР, ЮНИСЕФ, ВПП и ВОЗ не несут ответственности за содержание или точность данного перевода. Достоверной редакцией является издание на английском языке”.

Возникающие в связи с настоящей лицензией споры, которые не могут быть урегулированы по обоюдному согласию, должны разрешаться через посредничество и арбитражное разбирательство в соответствии с положениями Статьи 8 лицензии, если в ней не оговорено иное. Посредничество осуществляется в соответствии с “Правилами о посредничестве” Всемирной организации интеллектуальной собственности http://www.wipo.int/amc/ru/mediation/rules/index.html, а любое арбитражное разбирательство должно производиться в соответствии с “Арбитражным регламентом” Комиссии Организации Объединенных Наций по праву международной торговли (ЮНСИТРАЛ).

Материалы третьих лиц. Пользователи, желающие повторно использовать материал из данной работы, авторство которого принадлежит третьей стороне, например, таблицы, рисунки или изображения, отвечают за то, чтобы установить, требуется ли разрешение на такое повторное использование, а также за получение разрешения от правообладателя. Удовлетворение исков, поданных в результате нарушения прав в отношении той или иной составляющей части, авторские права на которую принадлежат третьей стороне, лежит пользователе.

Продажа, права и лицензирование. Информационные продукты ФАО размещаются на веб-сайте ФАО (www.fao.org/publications); желающие приобрести информационные продукты ФАО могут обращаться по адресу: publications-sales@fao.org. По вопросам коммерческого использования следует обращаться по адресу: www.fao.org/contact-us/licence-request. За справками по вопросам прав и лицензирования следует обращаться по адресу: copyright@fao.org.

ИНДИЯ. Проращивание пшеницы: увеличение финансовых потоков ускорит жизненно важную трансформацию агропродовольственных систем.