Статья: Индекс дивергенции мониторинга (IDM) как предиктор фазового сдвига региональной антинаркотической системы в отрасли здравоохранения региона
Актуально на 10.11.2026.
Как цитировать: Статья: Индекс дивергенции мониторинга (IDM) как предиктор фазового сдвига региональной антинаркотической системы в отрасли здравоохранения региона. https://bukva.ai/docs/statya-indeks-divergentsii-monitoringa-idm-kak
(Ахохова А.В., Габаева М.М.)
(«Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики», 2026, № 2)
«Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики», 2026, № 2
ИНДЕКС ДИВЕРГЕНЦИИ МОНИТОРИНГА (IDM) КАК ПРЕДИКТОР ФАЗОВОГО СДВИГА РЕГИОНАЛЬНОЙ АНТИНАРКОТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ В ОТРАСЛИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РЕГИОНА
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Введение. За последние годы структура региональных наркорынков заметно изменилась: потребление смещается в сторону синтетических и полисубстанционных схем, а токсическая нагрузка на систему здравоохранения возрастает. На этом фоне регистрационные показатели все чаще расходятся с реальным масштабом вреда.
Такое расхождение формирует «парадокс мониторинга»: первичная выявляемость снижается, тогда как число острых интоксикаций и летальных исходов растет.
Цель. Обосновать и валидировать индекс дивергенции мониторинга (IDM) как количественный показатель рассогласования между регистрационным и токсикологическим контурами, а также оценить его прогностическую связь со смертностью от летальных отравлений.
Материалы и методы. Выполнен ретроспективный анализ регионального массива данных по Кабардино-Балкарской Республике за 2014 — 2024 гг. IDM рассчитывали как отношение числа зарегистрированных в году t случаев острых отравлений наркотическими средствами и психоактивными веществами, учитываемых в токсикологическом контуре регионального мониторинга (Tt), к числу впервые выявленных случаев синдрома зависимости (F11 — F19) в том же году (Pt). Пороговые значения определяли методом межквартильного размаха по правилу Тьюки. Для оценки связей использовали коэффициент Спирмена, лаг-анализ с временным сдвигом на 1 и 2 года и анализ прерванного временного ряда (ITS).
Результаты и обсуждение. Анализ показал перестройку региональной наркосцены, рост полинаркомании (+294%), снижение доли впервые выявленных случаев (rs \approx -0,88; p < 0,01) и увеличение числа острых отравлений. В 2014 — 2022 гг. IDM варьировался от 0,21 до 0,78; в 2023 г. он составил 1,39, а в 2024 г. достиг 1,68, что соответствует переходу к выраженной дивергенции (IDM >= 1,5). В скорректированном ряду обнаружена сильная синхронная связь IDM с популяционной смертностью (rs = 0,91; p < 0,001), тогда как при лаге 1 и 2 года статистически значимых ассоциаций не получено (p > 0,05). После 2021 г. выявлен структурный перелом динамики смертности (ITS, p < 0,05).
Заключение. IDM можно рассматривать как устойчивый количественный индикатор режимного сдвига и маркер нарастающей токсической нагрузки. Включение этого показателя в систему мониторинга создает основу для более ранней стратификации риска и для перехода от запаздывающего реагирования к проактивному управлению антинаркотической деятельностью региона; его прогностическая ценность на расширенных временных рядах требует дальнейшей валидации.
Ключевые слова: индекс дивергенции мониторинга; полисубстанционность; острые отравления; летальность; антинаркотический мониторинг.
MONITORING DIVERGENCE INDEX (IDM) AS A PREDICTOR OF A PHASE SHIFT IN THE REGIONAL ANTI-DRUG SYSTEM IN THE HEALTHCARE SECTOR
Akhokhova Azis Vladimirovna — Candidate of Medical Sciences, Associate Professor of the Department of Public Health, Healthcare and Preventive Medicine, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Kabardino-Balkarian State University named after H.M. Berbekov», methodologist of the State Budgetary Healthcare Institution «Republican Clinical Center for Psychiatry and Narcology» of the Ministry of Health of the Kabardino-Balkarian Republic, Nalchik.
Gabaeva Madina Magametovna — MD, PhD, Associate Professor of the Department of Pediatric Diseases, Obstetrics and Gynecology, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Kabardino-Balkarian State University named after Kh.M. Berbekov» of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation, Nalchik.
Introduction. In recent years, regional drug markets have shifted toward synthetic and polysubstance use patterns, while the toxic burden on healthcare systems has increased. As a result, registration-based indicators are increasingly diverging from the actual scale of harm.
Purpose. To substantiate and validate the Monitoring Divergence Index (IDM) as a quantitative measure of misalignment between registration and toxicological monitoring contours, and to assess its prognostic association with mortality from fatal poisonings.
Materials and methods. We performed a retrospective analysis of regional data from the Kabardino-Balkarian Republic for 2014 — 2024. IDM was calculated as the ratio of the number of cases of acute poisoning with narcotic drugs and psychoactive substances registered in year t, taken into account in the toxicological contour of regional monitoring (Tt), to the number of newly identified cases of addiction syndrome (F11 — F19) in the same year (Pt). Thresholds were determined by the interquartile range using Tukey's rule. Associations were assessed with Spearman's rank correlation and 95% confidence intervals, with lag analysis at 1 and 2 years, and interrupted time series (ITS) analysis. For the final 2024 verification, Pt was aligned with the official annual count from Form No. 11.
Results. The study revealed a restructuring of the regional drug scene, a 294% increase in polysubstance use, a decline in the proportion of newly diagnosed cases (rs \approx -0.88; p < 0.01), and a rise in acute poisonings. IDM ranged from 0.21 to 0.78 in 2014 — 2022, reached 1.39 in 2023, and rose to 1.68 in 2024, indicating a transition to pronounced divergence (IDM >= 1.5). In the corrected series, IDM showed a strong synchronous association with population mortality (rs = 0.91; p < 0.001), whereas no statistically significant associations were observed at 1- or 2-year lags (p > 0.05). A structural break in mortality trends was detected after 2021 (ITS, p < 0.05).
Conclusion. IDM may be considered a robust quantitative indicator of regime shift and a marker of increasing toxic burden. Incorporating this metric into routine monitoring may support earlier risk stratification and a shift from delayed response to proactive regional anti-drug governance; its prognostic value on longer time horizons requires further validation.
Keywords: Monitoring Divergence Index; polysubstance use; acute poisonings; mortality; anti-drug monitoring.
Введение. Региональные наркорынки в последние годы меняются не только по составу веществ, но и по характеру потребления: на смену моносубстанционным моделям приходит полисубстанционное употребление с растущей ролью синтетических опиоидов и катинонов [1 - 3]. В такой ситуации снижение показателей первичной выявляемости не обязательно означает улучшение обстановки: оно может сочетаться с ростом острых интоксикаций и летальности. Именно это противоречие мы рассматриваем как «парадокс мониторинга». С позиций кибернетики оно указывает на нарушение закона необходимого разнообразия У.Р. Эшби, когда разнообразие управляющего контура перестает соответствовать сложности среды [4]. В логике VSM С. Бира рассогласование измерительного контура (S3 — S4) с операционным (S1) ведет к потере адаптивности системы [5].
В предыдущих работах на материале Кабардино-Балкарской Республики за 2014 — 2024 гг. уже были показаны субстанционная перестройка наркорынка, рост полинаркомании, снижение доли впервые выявленных случаев и увеличение токсикологической нагрузки [6]. В настоящем исследовании это рассогласование переведено в количественную форму — через индекс дивергенции мониторинга (IDM) — и далее оценено с точки зрения его прогностической значимости.
Цель исследования. Теоретически обосновать, разработать и эмпирически валидировать индекс дивергенции мониторинга (IDM) как количественный показатель рассогласования между регистрационным контуром (F11 — F19) и токсикологическим контуром системы, а также оценить его прогностическую значимость для динамики смертности от летальных отравлений наркотическими средствами и психоактивными веществами.
Материалы и методы. Проведено ретроспективное исследование регионального временного ряда по Кабардино-Балкарской Республике за 2014 — 2024 гг. В анализ включили данные регистрационного контура (впервые выявленные случаи синдрома зависимости F11 — F19 и общую численность состоящих на учете), токсикологического и клинического контуров (острые и летальные отравления НС и ПВ), а также демографические показатели, необходимые для расчета относительных величин. IDM определяли как отношение числа острых отравлений к числу впервые выявленных случаев в соответствующем году.
Пороговые значения задавали по методу межквартильного размаха (правило Тьюки). Взаимосвязи оценивали по коэффициенту ранговой корреляции Спирмена с 95% доверительными интервалами; для табл. 4 доверительные интервалы пересчитаны по преобразованию Фишера. Прогностическую связь оценивали с помощью лаг-анализа на 1 и 2 года и анализа прерванного временного ряда (ITS). При финальной верификации ряда за 2024 г. для расчета Pt использовали валовое число впервые выявленных случаев наркомании по форме № 11, что обеспечило сопоставимость годового ряда IDM с официальной регистрационной статистикой.
Результаты. Субстанционная трансформация наркоситуации в регионе и рост полисубстанционности. В Кабардино-Балкарской Республике в 2012 — 2024 гг. прослеживается последовательная смена моделей потребления: от преобладания растительных опиоидов к фармацевтическому замещению, а затем — к синтетической полисубстанционной структуре.
Переход от растительных опиоидов к фармацевтическому сегменту (прегабалин и др.), а затем к синтетическим опиоидам и катинонам, особенно заметный с 2019 — 2021 гг., сопровождался ростом изъятий синтетических веществ (экспоненциальный тренд; R2 > 0,9; p < 0,01) и усложнением профиля интоксикаций [1, 7].
Анализ региональных данных за 2014 — 2024 гг. показывает выраженный и статистически значимый рост полисубстанционного потребления в Кабардино-Балкарской Республике (рис. 1).
Динамика структуры НС и ПВ (2014 — 2024), %
Число зарегистрированных случаев полинаркомании увеличилось со 117 в 2014 г. до 461 в 2024 г., то есть на 294% за анализируемый период. Динамика носила устойчиво восходящий характер (коэффициент Спирмена rs \approx 0,93; p < 0,01), что позволяет говорить не о случайных колебаниях, а о структурной перестройке модели потребления (рис. 2).
Динамика полисубстанционного потребления в КБР, 2014 — 2024 гг., случаи
Снижение первичной выявляемости при одновременном росте токсикологической нагрузки оказалось одной из ключевых структурных аномалий современной наркоситуации в регионе. Несмотря на относительную стабилизацию общей численности диспансерного контингента после 2016 года, доля впервые выявленных случаев синдрома зависимости демонстрировала устойчивый нисходящий тренд (rs \approx -0,88; p < 0,01).
Так, в 2014 — 2023 гг. удельный вес впервые диагностированных пациентов колебался в пределах 6,2 — 10,6%, а к 2024 году снизился до 1,4%; по сравнению с 2014 г. (10,5%) это отражает выраженное сокращение притока новых пациентов, хотя общий объем зарегистрированного контингента сохранялся на уровне 1 000 — 1 060 человек в год.
Динамика доли впервые зарегистрированных случаев синдрома зависимости (F11 — F19), 2014 — 2024 гг., %
Параллельно развивалась противоположная по направлению динамика токсикологических событий. После 2020 года число острых отравлений НС и ПВ устойчиво росло и достигло максимума в 2024 году — 121 случая.
Иными словами, сокращение первичной выявляемости сопровождалось усилением клинической декомпенсации и ростом тяжелых интоксикаций. Такая разнонаправленность указывает на рассогласование регистрационного и токсикологического контуров мониторинга (рис. 4).
Динамика острых отравлений НС и ПВ, 2014 — 2024 гг., случаи
Совмещение этих траекторий на одном графике показывает, что в 2023 — 2024 гг. сформировалась зона дивергенции: токсикологическая нагрузка достигала пиковых значений, тогда как поток первичной диагностики был минимальным. В 2024 году отношение числа острых отравлений к числу впервые выявленных случаев достигло максимального значения в анализируемом ряду, что указывает на переход системы к выраженному рассогласованию (рис. 5).
Дивергенция мониторинга: сопоставление динамики острых отравлений и доли впервые выявленных случаев, 2014 — 2024 гг., человек и %
Для количественной оценки этого разрыва был рассчитан индекс дивергенции мониторинга (IDM) — отношение числа зарегистрированных в году t случаев острых отравлений наркотическими средствами и психоактивными веществами без летального исхода, учитываемых в токсикологическом контуре регионального мониторинга (Tt), к числу впервые выявленных случаев синдрома зависимости (F11 — F19) в том же году (Pt).
В 2014 — 2022 гг. значение индекса в основном оставалось в диапазоне 0,21 — 0,78, что соответствовало сбалансированному или пограничному режиму мониторинга. В 2023 году показатель достиг 1,39, то есть зоны нестабильности, близкой к порогу выраженной дивергенции; в 2024 году IDM составил 1,68, то есть чувствительность регистрационного контура заметно отстала от фактической токсикологической нагрузки (табл. 1).
Индекс дивергенции мониторинга (IDM), 2014 — 2024 гг. (безразмерный коэффициент)
| Год | Отравления (Tt) <*> | Впервые | IDM (безразмерный) |
|---|---|---|---|
| 2014 | 101 | 132 | 0,76 |
| 2015 | 46 | 111 | 0,41 |
| 2016 | 23 | 107 | 0,21 |
| 2017 | 37 | 110 | 0,34 |
| 2018 | 23 | 102 | 0,23 |
| 2019 | 33 | 107 | 0,31 |
| 2020 | 53 | 93 | 0,57 |
| 2021 | 68 | 87 | 0,78 |
| 2022 | 36 | 72 | 0,50 |
| 2023 | 89 | 64 | 1,39 |
| 2024 | 121 | 72 | 1,68 |
<*> Tt — число зарегистрированных в году t случаев острых отравлений наркотическими средствами и психоактивными веществами без летального исхода, учитываемых в токсикологическом контуре регионального мониторинга; Pt — число впервые выявленных случаев синдрома зависимости (F11 — F19); IDM — безразмерный коэффициент.
Примечание. При финальной верификации ряда за 2024 г. для расчета Pt использовано валовое число впервые выявленных случаев наркомании по форме № 11; это изменило численное значение IDM, но не изменило его режимную интерпретацию. Динамика IDM с указанием пороговых режимов мониторинга, 2014 — 2024 гг. (рис. 6).
Динамика IDM с указанием пороговых режимов мониторинга, 2014 — 2024 гг., безразмерный коэффициент
Рост IDM сопровождался усилением токсической летальности. Показатель смертности от летальных отравлений НС и ПВ на 100 тыс. населения увеличился с 0,81 в 2014 году до 7,51 в 2023 году и оставался высоким в 2024 году (4,52), что подтверждает устойчивый восходящий тренд ( \tau = 0,62; p < 0,05).
Смертность от летальных отравлений НС и ПВ на 100 тыс. населения, 2014 — 2024 гг.
Одновременно внутриконтингентная смертность выросла с 3,58 до 29,16 на 1 000 состоящих на учете, то есть в 8,1 раза, что указывает на снижение буферной способности клинического контура.
Рост популяционной смертности от летальных отравлений показывает, что дивергенция вышла за пределы регистрационного рассогласования и приобрела макроэпидемиологические последствия. Однако популяционный показатель отражает лишь внешний контур процесса; внутриконтингентная летальность точнее характеризует клиническую декомпенсацию зарегистрированной группы и чувствительность лечебного контура (табл. 3).
Внутриконтингентная смертность от летальных отравлений (на 1 000 состоящих на учете), 2014 — 2024 гг.
В этой логике индекс дивергенции мониторинга (IDM) можно рассматривать как количественный индикатор режимного сдвига и возможный ранний маркер институциональной декомпенсации антинаркотической деятельности региона. Чтобы оценить его прогностическую состоятельность, был выполнен пересчет синхронной и отсроченной связи со смертностью.
IDM как ранний индикатор режимного сдвига: лаг-анализ и пороговые эффекты. Индекс дивергенции мониторинга (IDM) предложен как безразмерный коэффициент, который количественно отражает рассогласование между токсикологической нагрузкой и регистрационной чувствительностью системы.
IDMt рассчитывается как отношение числа зарегистрированных в году t случаев острых отравлений наркотическими средствами и психоактивными веществами, учитываемых в токсикологическом контуре регионального мониторинга (Tt), к числу впервые выявленных случаев синдрома зависимости (F11 — F19) в том же году (Pt).
Логика показателя основана на сопоставлении событий клинической декомпенсации (Tt) и регистрационного притока (Pt). При Pt -> 0 значение индекса может стремиться к бесконечности, поэтому для практического применения целесообразно использовать минимальный порог Pt >= 10, обеспечивающий устойчивость оценки.
В международной литературе сходные дисбалансы описываются через соотношение overdose incidence и treatment entry [1, 2]. Однако в виде стандартизированного коэффициента режимной диагностики такой подход системно не оформлен, что и составляет один из элементов научной новизны IDM.
Расчет IDM по данным КБР за 2014 — 2024 гг. (табл. 1; рис. 6) показал, что в 2014 — 2022 гг. индекс оставался в пределах 0,21 — 0,78 и отражал относительную сбалансированность потоков. В 2023 г. он вырос до 1,39, а в 2024 г. — до 1,68, что указывает на переход от зоны нестабильности к выраженной дивергенции и на формирование системного разрыва между регистрацией зависимости и реальной токсикологической нагрузкой.
Правило Тьюки [14] было выбрано для определения пороговых значений IDM потому, что оно позволяет получить статистически устойчивые границы режимов при малом объеме выборки (n = 11) и при наличии верхнего выброса. В условиях асимметричного распределения и повышенного значения показателя в 2024 г. (IDM = 1,68) использование средних значений или параметрических критериев могло бы сместить пороги.
На основании этого выделены три режима функционирования мониторинга:
IDM < 0,5 — сбалансированный режим (регистрационный и токсикологический контуры согласованы);
0,5 — 1,5 — зона нестабильности (наблюдается нарастающее рассогласование);
IDM > 1,5 — выраженная дивергенция (система теряет способность адекватно отражать реальную токсикологическую нагрузку).
Чтобы проверить, обладает ли индекс дивергенции мониторинга (IDM) не только описательной, но и прогностической ценностью, был проведен пересчет лаг-анализа связи между IDMt и популяционной смертностью от летальных отравлений на 100 тыс. населения с временным сдвигом на 1 и 2 года по скорректированному ряду IDM. Синхронная связь IDMt — Dt оказалась сильной и статистически значимой, тогда как при сдвиге на 1 и 2 года статистически значимых ассоциаций не получено (табл. 4).
Лаг-корреляция между IDM и популяционной смертностью (безразмерные статистические показатели)
| Связь n | rs | 95% | ДИ | p |
|---|---|---|---|---|
| IDMt — Dt | 11 | 0,91 | 0,67 — 0,98 | < 0,001 |
| IDMt — Dt + 1 | 10 | 0,46 | -0,24 — 0,85 | 0,178 |
| IDMt — Dt + 2 | 9 | 0,39 | -0,37 — 0,84 | 0,300 |
Полученные результаты следует трактовать как статистическую ассоциацию, а не как доказательство причинной связи, поскольку анализ выполнен на ограниченной выборке (n = 9 — 11).
После пересчета статистического блока значимая связь подтверждается только для синхронного сопоставления IDMt и популяционной смертности того же года. При лаге 1 год коэффициент остается положительным, но статистической значимости не достигает (rs = 0,46; p = 0,178); при лаге 2 года связь еще слабее (rs = 0,39; p = 0,300). Это не позволяет статистически подтвердить краткосрочную прогностическую способность IDM на имеющемся объеме наблюдений. Поэтому превышение порога IDM >= 1,5 следует трактовать прежде всего как сигнал режимного неблагополучия и основание для усиления мониторинга, а не как количественно доказанный предиктор последующего роста смертности.
Дополнительный анализ позволяет рассматривать превышение порогового значения IDM (>= 1,5) как сигнал перехода к токсической эскалации и основание для усиления мониторинга; однако количественная прогностическая оценка этой связи требует дальнейшей проверки на расширенном временном ряде.
Обсуждение. В обсуждении важно не просто перечислить отдельные показатели, а восстановить целостную причинно-следственную цепочку трансформации наркоситуации в регионе. Полученные данные показывают, что рост летальности не выглядит изолированным явлением; напротив, он представляет собой завершающую фазу последовательного системного процесса наркотической агрессии.
Первым звеном этой цепочки выступает субстанционная трансформация наркорынка, зафиксированная в 2019 — 2021 гг. и подтвержденная ростом изъятий синтетических веществ (R2 > 0,9; p < 0,01). Этот этап отражает смещение предложения в сторону синтетических опиоидов и катинонов.
Второе звено — рост полисубстанционности: число случаев увеличилось со 117 в 2014 г. до 461 в 2024 г. (+294%) при статистически значимом восходящем тренде (p < 0,01). Такая динамика означает рост вариативности потребления и, соответственно, повышение вероятности тяжелых интоксикаций.
Третье звено — снижение первичной выявляемости зависимости: доля впервые зарегистрированных случаев сократилась с 10,5% в 2014 г. до 1,4% в 2024 г. (rs \approx -0,88; p < 0,01). При сохранении общей численности диспансерного контингента это указывает на снижение чувствительности регистрационного контура.
Четвертое звено — рост токсикологической нагрузки: число острых отравлений достигло 121 случая в 2024 г. Пятое — формирование дивергенции мониторинга, когда IDM в 2023 г. достиг 1,39, а в 2024 г. вырос до 1,68, что означало переход от зоны нестабильности к выраженной дивергенции. Шестое звено — режимный сдвиг смертности: в модели прерванного временного ряда (ITS) точкой вмешательства был принят 2021 г.
Модель включала оценку изменения уровня и наклона тренда после вмешательства. Было выявлено статистически значимое увеличение уровня смертности после 2021 г. ( \beta_{1} > 0; p < 0,05), что позволяет интерпретировать этот момент как структурный перелом динамики.
Финальным звеном стал выход системы в фазу высокой летальности и макроэпидемиологических последствий: популяционная смертность от отравлений достигла максимума в 2023 г. (7,51 на 100 тыс.) и оставалась высокой в 2024 г. (4,52), а внутриконтингентная смертность выросла с 3,58 до 29,16 на 1 000 состоящих на учете, то есть в 8,1 раза (рис. 7).
Системная логика перехода антинаркотической системы к декомпенсации: эволюция наркоситуации в КБР (источник: расчеты автора по данным 2014 — 2024 гг.)
Интеграция IDM в архитектуру адаптивного управления (MBSE). В предлагаемой логике индекс дивергенции мониторинга выступает метрикой измерительного слоя системы: он фиксирует несоответствие между усложнением наркорынка и чувствительностью регистрационного контура.
Порог IDM >= 1,5 можно трактовать как управленческий триггер, указывающий на переход системы в режим выраженной дивергенции. При превышении этого уровня целесообразно инициировать:
- усиление токсикологического мониторинга;
- пересмотр алгоритмов первичной диагностики;
- перераспределение ресурсов в пользу групп высокого риска;
- интеграцию клинических, токсикологических и правоохранительных данных в единую цифровую модель.
Тем самым IDM переводит феномен «парадокса мониторинга» из описательной плоскости в формализованный индикатор, который позволяет переходить от реактивной модели управления к проактивной.
Протокол адаптивного управления на основе значений безразмерного индекса IDM
Таким образом, индекс дивергенции мониторинга следует рассматривать не просто как описательную метрику, а как интегральный индикатор перехода от компенсированного к декомпенсированному режиму функционирования антинаркотической системы. Его использование позволяет выявлять фазу токсической эскалации до полной манифестации в популяционной смертности и тем самым создавать основу для проактивного управления.
Заключение. Проведенный анализ динамики наркоситуации в Кабардино-Балкарской Республике за 2014 — 2024 гг. показывает, что региональная антинаркотическая система прошла путь от относительной структурной устойчивости к фазовому переходу, сопровождавшемуся ростом летальности. Увеличение вариативности потребления, снижение первичной выявляемости и усиление токсикологической нагрузки сформировали устойчивую конфигурацию рассогласования между регистрационным и клиническим контурами мониторинга.
Исследование основано на региональном временном ряде (n = 11), что ограничивает статистическую мощность лаг-анализа и требует осторожной интерпретации причинных выводов. Чтобы снизить влияние малой выборки, были использованы непараметрические методы, бутстреп-оценка устойчивости и анализ чувствительности. Период 2020 — 2021 гг. рассматривался как потенциальный экзогенный фактор, связанный с пандемией.
Несмотря на эти ограничения, согласованность выявленных трендов и устойчивость режимных порогов подтверждают, что IDM может использоваться как валидный индикатор структурного рассогласования в условиях регионального мониторинга.
Расчет индекса дивергенции мониторинга (IDM) позволил формализовать степень этого рассогласования. Превышение порогового значения IDM сопровождалось переходом системы к режиму выраженной дивергенции. При этом индекс сохранял устойчивость к нормировке и вариациям исходных данных, что подтверждает его робастность как режимного индикатора, однако лаговая прогностическая связь со смертностью на горизонте 1 — 2 лет в пересчитанном ряду статистически не подтверждена.
Полученные результаты показывают, что рост летальности нельзя рассматривать как изолированное явление. Скорее, он выступает вероятностным эпидемиологическим следствием накопленного структурного дисбаланса между регистрационным и токсикологическим контурами. В этом смысле дивергенция мониторинга является промежуточным звеном между субстанционной трансформацией наркорынка и макроэпидемиологическими последствиями, приобретая значение раннего маркера декомпенсации системы.
Следует учитывать, что снижение первичной выявляемости в 2020 — 2021 гг. могло частично быть связано с перегрузкой системы здравоохранения в период COVID-19. Однако рост IDM в 2023 — 2024 гг. с выходом показателя на 1,68 в 2024 г. выходит за пределы кратковременного пандемического эффекта, что подтверждается сохранением дивергентного режима даже при анализе без учета 2020 г.
В целом полученные результаты позволяют рассматривать IDM как инструмент количественной стратификации риска и индикатор режимного неблагополучия. Его включение в систему мониторинга может способствовать переходу от реактивной модели реагирования к превентивной, однако прогностическая валидация на более длинных временных рядах остается необходимой.
1. United Nations Office on Drugs and Crime. World Drug Report 2023. Vienna: UNODC; 2023.
2. European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction. European Drug Report 2023: Trends and Developments. Luxembourg: Publications Office of the European Union; 2023.
3. Ciccarone D. The triple wave epidemic: supply and demand drivers of the US opioid overdose crisis. International Journal of Drug Policy. 2019; 71: 183-188.
4. Ashby W.R. An Introduction to Cybernetics. London: Chapman & Hall; 1956.
5. Beer S. Brain of the Firm. 2nd ed. Chichester: Wiley; 1981.
6. Ахохова А.В., Хачетлов Т.А., Матаров И.Р. и др. Форсайт-технологии в антинаркотической профилактике: сценарное моделирование и мезостратегия Кабардино-Балкарской Республики. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2026; 34 (1): 75-83. doi: 10.32687/0869-866X-2026-34-1-75-83.
7. Ахохова А.В. Фрактально-кибернетическая MBSE-архитектура антинаркотической стратегии региона: методологический контур для межведомственного взаимодействия. В кн.: Фундаментальные научные исследования: теоретические и практические аспекты. Сборник научных трудов по материалам XI Международной научно-практической конференции; 2025 Oct 15; Анапа. Анапа: Научно-исследовательский центр экономических и социальных процессов в Южном федеральном округе; 2025: 4-7.
8. Ахохова А.В. AURA-Forecast. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025696341, Российская Федерация; опубликовано 17.12.2025.
9. Мезова И.Т., Бетуганова А.Л., Кодзокова Д.Л. Форсайт-технологии в противодействии наркомании на региональном уровне: методология, сценарии и институционализация. В кн.: Актуальные вопросы медицины. Материалы 55-й Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых; 2025 Nov 6 — 7; Нальчик. Нальчик: Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х.М. Бербекова; 2025: 339-342.
10. Ахохова А.В., Тлакадугова М.Х., Ахметов А.В. и др. Самоорганизация и синергетические эффекты в системе антинаркотической государственной стратегии региона. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2025; 33 (5): 1236-1242. doi: 10.32687/0869-866X-2025-33-5-1236-1242.
11. Sterman J.D. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. Boston: McGraw-Hill; 2000.
12. Meadows D.H. Thinking in Systems: A Primer. White River Junction (VT): Chelsea Green Publishing; 2008.
13. Reason J. Human error: models and management. BMJ. 2000; 320 (7237): 768-770.
14. Tukey J.W. Exploratory Data Analysis. Reading (MA): Addison-Wesley; 1977.
1. United Nations Office on Drugs and Crime. World Drug Report 2023. Vienna: UNODC; 2023.
2. European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction. European Drug Report 2023: Trends and Developments. Luxembourg: Publications Office of the European Union; 2023.
3. Ciccarone D. The triple wave epidemic: supply and demand drivers of the US opioid overdose crisis. International Journal of Drug Policy. 2019; 71: 183-188.
4. Ashby W.R. An Introduction to Cybernetics. London: Chapman & Hall; 1956.
5. Beer S. Brain of the Firm. 2nd ed. Chichester: Wiley; 1981.
6. Akhokhova A.V., Khachetlov T.A., Matarov I.R., et al. Forsait-tekhnologii v antinarkoticheskoi profilaktike: stsenarnoe modelirovanie i mezostrategiya Kabardino-Balkarskoi Respubliki [Foresight technologies in anti-drug prevention: scenario modeling and mesostrategy of the Kabardino-Balkarian Republic]. Problemy sotsialnoi gigieny, zdravookhraneniya i istorii meditsiny [Problems of Social Hygiene, Public Health and History of Medicine]. 2026; 34 (1): 75-83. doi: 10.32687/0869-866X-2026-34-1-75-83 (In Russian).
7. Akhokhova A.V. Fraktalno-kiberneticheskaya MBSE-arkhitektura antinarkoticheskoi strategii regiona: metodologicheskii kontur dlya mezhvedomstvennogo vzaimodeistviya [Fractal-cybernetic MBSE architecture of the regional anti-drug strategy: methodological framework for interagency interaction]. In: Fundamentalnye nauchnye issledovaniya: teoreticheskie i prakticheskie aspekty [Fundamental Scientific Research: Theoretical and Practical Aspects]. Proc. XI Int. Sci. Pract. Conf.; 2025 Oct 15; Anapa. 2025: 4-7 (In Russian).
8. Akhokhova A.V. AURA-Forecast. Svidetelstvo o gosudarstvennoi registratsii programmy dlya EVM No. 2025696341 [Certificate of state registration of computer software No. 2025696341]. Russian Federation; 2025 Dec 17 (In Russian).
9. Mezova I.T., Betuganova A.L., Kodzokova D.L. Forsait-tekhnologii v protivodeistvii narkomanii na regionalnom urovne: metodologiya, stsenarii i institutsionalizatsiya [Foresight technologies in counteracting drug abuse at the regional level: methodology, scenarios, and institutionalization]. In: Aktualnye voprosy meditsiny [Current Issues in Medicine]. Proc. 55th Int. Sci. Pract. Conf. of Students, Postgraduates and Young Scientists; 2025 Nov 6 — 7; Nalchik. 2025: 339-342 (In Russian).
10. Akhokhova A.V., Tlakadugova M.Kh., Akhmetov A.V., et al. Samoorganizatsiya i sinergeticheskie effekty v sisteme antinarkoticheskoi gosudarstvennoi strategii regiona [Self-organization and synergetic effects in the regional anti-drug state strategy system]. Problemy sotsialnoi gigieny, zdravookhraneniya i istorii meditsiny [Problems of Social Hygiene, Public Health and History of Medicine]. 2025; 33 (5): 1236-1242. doi: 10.32687/0869-866X-2025-33-5-1236-1242 (In Russian).
11. Sterman J.D. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. Boston: McGraw-Hill; 2000.
12. Meadows D.H. Thinking in Systems: A Primer. White River Junction (VT): Chelsea Green Publishing; 2008.
13. Reason J. Human error: models and management. BMJ. 2000; 320 (7237): 768-770.
14. Tukey J.W. Exploratory Data Analysis. Reading (MA): Addison-Wesley; 1977.
А.В. Ахохова К. мед. н., доцент кафедры общественного здоровья, здравоохранения и профилактической медицины ФГБОУ ВО «Кабардино-Балкарский государственный университет имени Х.М. Бербекова» Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, врач-методист ГБУЗ «Республиканский клинический центр психиатрии и наркологии» Министерства здравоохранения Кабардино-Балкарской Республики г. Нальчик
М.М. Габаева К. мед. н., доцент кафедры детских болезней, акушерства и гинекологии ФГБОУ ВО «Кабардино-Балкарский государственный университет имени Х.М. Бербекова» Министерства науки и высшего образования Российской Федерации г. Нальчик
25.06.2026