Linear-correlation Model of Population Health (Based on the Example of the Kyzylorda Region of the Republic of Kazakhstan)

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52209/1609-1825_2026_1_125
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This study assesses the causal relationships between public health and the growth of anthropogenic activities within environmental management systems using linear mathematical models based on long-term statistical data. By enhancing the validity of measures aimed at preventing and reducing morbidity, the research aims to improving the health situation in the region. The study examines the health of the population in spatial and temporal aspects to theoretically demonstrate the applicability of a linear correlation model as an integral medical-demographic indicator. The methods employed include system analysis, mathematical statistics, and time series analysis, which together facilitate the identification of trends in public health through graphical representations. The novelty of this research lies in the development of one-parameter models that improve the accuracy of predictive and retrospective calculations based on inherently uncertain and probabilistic medical and demographic indicators. The resulting linear correlation model of morbidity, grounded in a comprehensive database of medical and demographic data from the Kyzylorda region, offers a broad understanding of the trends and outcomes associated with this process