Светлана Борисовна Балкарова – кандидат физико-математических наук, доцент
д. 173, ул. Чернышевского, Нальчик, 360004
Svetlana B. Balkarova – Cand. Sci. (Phys. and Math.), Associate Professor
173, Chernyshevsky St., Nalchik, 360004
Мадина Борисовна Этезова – начальник отдела экономики и государственных закупок
д. 141 «А», ул. Ахохова, Нальчик, 360022
Madina B. Etezova – Head of the Department of Economics and Public Procurement
141 A, Akhokhova St., Nalchik, 360022
Амина Суфьяновна Хамгокова – студентка медицинской академии
д. 173, ул. Чернышевского, Нальчик, 360004
Amina S. Khamgokova – student, Medical Academy
173, Chernyshevsky St., Nalchik, 360004
В работе использованы официальные статистические данные центра медицины катастроф и скорой медицинской помощи, которые содержат сведения о частоте и характере вызовов скорой медицинской помощи в г. Нальчик. Проведен анализ частоты выездов бригад скорой медицинской помощи в г. Нальчик в 2023 году в зависимости от времени года по материалам более 17485 вызовов и указывается, что рассматриваемый год не был эпидемическим по коронавирусу и гриппу. Также приводится распределение вызовов бригад скорой медицинской помощи (СМП) по сезонам 2023 года в г. Нальчик. Путем исследования и обработки экспериментальных данных получено поле рассеяния точек корреляции между числами дней с конвективными явлениями и среднесуточными данными количества обращений в скорую помощь с выявлением гипертонической болезни, ежемесячными значениями скорости солнечного ветра и среднесуточными данными количества обращений в скорую помощь с выявлением аритмии, числами дней с конвективными явлениями и среднесуточными данными количества обращений в скорую помощь с выявлением аритмии, ежемесячными значениями скорости солнечного ветра и среднесуточными данными количества обращений в скорую помощь с выявлением гипертонической болезни. Коэффициенты оценки параметров регрессионной модели при определении влияния грозоградовых явлений на среднесуточные данныеколичества обращений в скорую помощь с выявлением гипертонической болезни (t, m, l, p), скорости солнечного ветра на среднесуточные данные количества обращений в скорую помощь с выявлением гипертонической болезни (g, q, r, s), грозоградовых явлений на среднесуточные данные количества обращений в скорую помощь по аритмии (z, u, e, f), скорости солнечного ветра на среднесуточные данные количества обращений в скорую помощь с выявлением гипертонической болезни (w, y, c, h) уравнений кубической регрессии были найдены из систем уравнений, используя метод Крамера. Получены уравнения кубической регрессии для случая взаимосвязи грозоградовых явлений и скорость солнечного ветра с заболеваниями сердечно-сосудистой системы. Проведена оценка параметров кубической регрессии методом наименьших квадратов и построены графики линии тренда. По шкале Чеддока дана качественная оценка показателям тесноты связи и выявлен наиболее значимый параметр. Проведен сравнительный анализ взаимосвязи скорости солнечного ветра, грозоградовых явлений с гипертонической болезнью и аритмией.
The work uses official statistics from the Center for Disaster Medicine and Emergency Medical Services, which contain information on the frequency and nature of emergency medical assistance calls in Nalchik. The analysis of the frequency of emergency medical teams in Nalchik in 2023, depending on the time of year was based on the materials of more than 17485 calls. It is indicated that the year under review was not coronavirus and influenza epidemic. The distribution of calls to emergency medical teams (EMTs) by the seasons of 2023 in Nalchik is also given. By studying and processing experimental data, a field of scattering of correlation points was obtained between the numbers of days with convective phenomena and the average daily data on the number of calls to the ambulance with the detection of hypertension, monthly values of solar wind velocity and the average daily data on the number of calls to the ambulance with the detection of arrhythmia, the numbers of days with convective phenomena and the average daily data on the number of calls to the ambulance with the detection of arrhythmia, monthly values of the solar wind velocity and average daily data on the number of emergency calls for hypertension. Coefficients for estimating the parameters of the regression model in determining the impact of lightning events on the average daily data on the number of emergency calls with hypertension (t, m, l, p), solar wind speed on the average daily data on the number of emergency calls with hypertension (g,127q, r, s), lightning events on average daily data on the number of emergency calls for arrhythmia (z, u, e, f), solar wind speed, average daily data on the number of emergency calls for hypertension (w, y, c, h) Cubic regression equations were found from systems of equations using Kramer's method. Cubic regression equations have been obtained for the case of the relationship of thunderstorms and solar wind velocity with diseases of the cardiovascular system. The cubic regression parameters were estimated using the least squares method and trend line graphs were plotted. According to the Chaddock scale, a qualitative assessment of the indicators of tightness of communication is given and the most significant parameter is identified. A comparative analysis of the relationship between the speed of the solar wind and lightning events with hypertension and arrhythmia was carried out.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.