Кратко и по существу — как регулярная физическая активность (ФА) влияет на здоровье населения, какие причинно‑следственные связи и какие методы/показатели использовать для количественной оценки экономии затрат здравоохранения.

1) Причинно‑следственные связи (механизмы и эффекты)

Сердечно‑сосудистая система
Механизмы: улучшение эндотелиальной функции, снижение артериального давления, липидов, воспаления; улучшение толерантности к физической нагрузке.Эффект: снижение заболеваемости ИБС, инсульта, сердечной недостаточности; уменьшение смертности от ССЗ.Обмен веществ / сахарный диабет 2 типа
Механизмы: повышение инсулинчувствительности, уменьшение висцерального жира, улучшение глюкозного обмена.Эффект: снижение риска развития диабета, улучшение контроля глюкозы у больных.Онкологические заболевания
Механизмы: гормональная регуляция (эстроген, инсулин/IGF), снижение воспаления, иммунная модуляция.Эффект: уменьшение риска колоректального и рака молочной железы и др.Психическое здоровье и когнитивная функция
Механизмы: нейротрофические факторы, улучшение сна, снижение стресса.Эффект: снижение депрессии, тревожности; положительный эффект на когнитивное старение.Остео‑мышечная система и риск падений
Механизм: укрепление мышц, равновесия, костной массы.Эффект: снижение инвалидности, падений и переломов у пожилых.Общий эффект на смертность и продолжительность жизни
Суммарно: снижение общей смертности и увеличение ожидаемой продолжительности здоровой жизни.

2) Доказательности: какие методы и что они дают

Проспективные когортные исследования
Что дают: ассоциативные оценки RR/HR между уровнями ФА и исходами; позволяют изучать дозо‑ответ.Сильные стороны: реальный популяционный контекст, длинный срок наблюдения.Ограничения: остаточная спутанность, трудности с причинностью.РКИ (рандомизированные контролируемые исследования)
Что дают: доказательства причинности для конкретных вмешательств (улучшение факторов риска, профилактика диабета в DPP‑типичных программах, снижение падений при баланс‑тренингах).Ограничения: редки для долгосрочных «жёстких» исходов (инфаркт, рак) из‑за стоимости и размера; часто фокус на изменении факторов риска.Систематические обзоры и мета‑анализы
Что дают: суммируют эффекты; дают более точные оценки RR.Натуральные эксперименты/квази‑рандомизация; Mendelian randomization
Что дают: дополнительная поддержка причинности при ограничениях РКИ.Моделирование (марковские модели, микросимуляции)
Что дают: трансляция краткосрочных эффектов в долгосрочные последствия (заболеваемость, DALY, QALY, затраты).

3) Типичные/примерные величины эффекта (приблизительно, на основе мета‑анализов)

Снижение общей смертности: ~20–35% у наиболее активных по сравнению с наименее активными.Снижение риска ИБС/инфаркта: ~20–30%.Снижение риска инсульта: ~20–27%.Снижение риска диабета 2 типа: ~25–40% (при регулярной активной жизни; ещё больше при интенсивных программах снижения веса).Снижение риска колоректального/молочной онкологии: ~15–25%.
(Примечание: диапазоны зависят от определения активности, популяции и контроля факторов риска.)

4) Показатели и методы количественной оценки экономии затрат здравоохранения

Эпидемиологические показатели:
Prevalence of physical inactivity (p);Incidence и prevalence заболеваний по возрасту/полу;Относительный риск (RR или HR) для каждой болезни при разных уровнях ФА;Population attributable fraction (PAF) для каждой болезни: PAF = p(RR−1)/[p(RR−1)+1].Number needed to treat (NNT) / number needed to become active — для предотвращения одного случая за заданный период.Показатели бремени болезни:
DALYs (YLL + YLD) и QALYs; ожидаемая продолжительность жизни/ожидаемая здоровая жизнь.Экономические показатели:
Direct medical costs per case (стационарные, амбулаторные, лекарственные);Indirect costs (потеря продуктивности, нетрудоспособность);Cost per QALY, ICER, net monetary benefit;Бюджетное воздействие (budget impact) для системы здравоохранения.Моделирование экономии:
Шаги: оценить PAF → предсказать предотвращённые случаи = PAF * исходное число случаев → умножить на средние затраты на случай (и/или DALY/QALY) → дисконтировать будущие затраты/выгоды.Альтернативно: индивидуальная модель (микросимуляция) для прогноза переходов между состояниями здоровья в зависимости от уровня ФА.Необходимые входные данные:
Распределение уровней ФА в популяции (по возрасту/полу);Возрастно‑половые базовые показатели заболеваемости/смертности;RR по заболеваниям для категорий ФА;Стоимости лечения по нозологиям и затрат на программы повышения ФА;Параметры приверженности/рецидива в поведении;Временной горизонт и ставка дисконтирования.Анализы неопределённости:
Чувствительный анализ (one‑way), сценарные и probabilistic sensitivity analysis (PSA) для оценки влияния неопределённости параметров.

5) Примерная формула расчёта экономии (по заболеванию)

PAF = p(RR−1)/(p(RR−1)+1).Prevented_cases = PAF baseline_incidence population_size.Direct_savings = Prevented_cases * average_cost_per_case.DALYs_avoided = Prevented_cases DALY_per_case; Monetized_benefit = DALYs_avoided value_per_DALY (если нужно).
(Учитывать временные горизонты и дисконтирование.)

6) Практические рекомендации при оценке

Использовать наиболее качественные мета‑оценки RR и местные данные о распространённости ФА и затрат.Строить модели по возрастным и половым когортам; учитывать отложенный эффект (лаги) для онкологии/ССЗ.Отдельно учитывать прямые медицинские и косвенные экономические эффекты (производительность, уход).Прогнозировать сценарии повышения ФА (например, уменьшение доли неактивных на 10/25/50 %) и оценивать экономию для каждого сценария.Отчётность: представлять диапазоны эффектов, результаты чувствительного анализа и ключевые неопределённые параметры (например, устойчивость поведения с течением времени).Учитывать возможные побочные эффекты/затраты (травмы, программы реабилитации) — обычно значительно меньше выгод.

7) Ограничения и риски интерпретации

Остаточная спутанность в обсервационных исследованиях; самооценка ФА часто занижена/переоценена.РКИ доказывают причинность для вмешательства, но эффект на популяционное бремя зависит от охвата и приверженности.Гетерогенность эффектов по субпопуляциям (возраст, сопутствующие заболевания).Экономические оценки зависят от локальной структуры расходов и цен на услуги.

8) Короткая дорожная карта для аналитика/политика

Собрать: национальные данные по распространённости ФА, возрастную структуру населения, базовую заболеваемость и стоимости лечения.Получить RR по мета‑анализам для релевантных исходов.Построить модель (когортная/марковская или микросимуляция) с несколькими сценариями увеличения ФА.Рассчитать предотвращённые случаи, DALYs/QALYs, прямые и косвенные экономии, cost‑effectiveness.Выполнить чувствительный анализ и подготовить политические рекомендации (приоритетные группы, рентабельность программ).

Если хотите, могу:

подготовить шаблон‑модель (Excel/описание) с формулами PAF→предотвращённые случаи→экономия;оценить эффект и экономию для конкретной страны/региона при заданных входных данных (предоставьте распространённость ФА, базовую заболеваемость и средние затраты).