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

2026

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52209/1609-1825_2026_1_125
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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