Заболеваемость клещевым вирусным энцефалитом в ряде субъектов уральского федерального округа с прогнозной оценкой эпидемической ситуации на краткосрочный период

Файл статьи: 
Иконка PDF health-risk-analysis-2019-1-7.pdf
УДК: 
616.99: 578.426
DOI: 
10.21668/health.risk/2019.1.07
Авторы: 

В.А. Мищенко1, 2, О.В. Ладыгин1, И.П. Быков1, Ю.А. Захарова1, А.Г. Сергеев1, 3, И.А. Кшнясев2

Организация: 

1 Екатеринбургский научно-исследовательский институт вирусных инфекций Роспотребнадзора, Россия, 620030, г. Екатеринбург, ул. Летняя, 23
2 Институт экологии растений и животных УрО РАН, Россия, 620144, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта, 202
3 Уральский государственный медицинский университет Минздрава России, Россия, 630028, г. Екатеринбург, ул. Репина, 3

Аннотация: 

Экстраполяционное прогнозирование эпидемического проявления клещевого вирусного энцефалита (КВЭ) на эндемичных территориях на основании анализа временных рядов заболеваемости является перспективным подходом в прогнозных медико-экологических и эпидемиологических исследованиях.

Исследована многолетняя динамика числа людей, пострадавших от присасывания иксодовых клещей, и заболе-ваемости клещевым вирусным энцефалитом (КВЭ) в четырех субъектах Уральского федерального округа (УФО) за период с 2007 по 2017 г.

В качестве математической модели использовали сумму гармонических функций, параметры которых находили с помощью процедуры нелинейного оценивания Левенберга – Маркварта. Гибкость метода позволяет использовать как общие для регионов значения параметров гармонического колебания, так и оценивать интересующие межрегио-нальные контрасты (среднемноголетние значения и прочие параметры колебаний). Для оценки динамики количества пострадавших от укусов клещей и заболеваемости КВЭ в субъектах УФО за период наблюдения и прогнозирования развития эпидемиологической ситуации на ближайшие годы было построено несколько моделей гармонической регрессии с различным числом оцениваемых параметров. Для сравнения и ранжирования моделей использовали состоятельный информационный критерий Акаике, определяющий оптимальность как компромисс между точностью и сложностью модели.

Проведенный анализ заболеваемости КВЭ за период с 2007 по 2017 г. в Свердловской, Челябинской, Тюменской и Курганской областях позволил количественно оценить различия в среднемноголетних показателях между субъектами УФО. В Курганской области зафиксирован наибольший среднемноголетний уровень заболеваемости, а в Свердловской и Челябинской – наименьший. При этом в Свердловской, Челябинской и Тюменской областях за тот же период наблюдения количество пострадавших от присасывания клещей было выше, чем в Курганской области. Показано, что многолетние колебания активности клещей в УФО можно считать синфазными, что может свидетельствовать о существовании региональной синхронизации. Установлены квазипериоды циклов как для числа пострадавших от укусов клещей, так и показателя заболеваемости КВЭ. На основе предложенной гармонической модели построен краткосрочный прогноз эпидемической ситуации по КВЭ в регионах на период до 2022 г., показан вероятный пик заболеваемости КВЭ в 2020–2021 гг.

Ключевые слова: 
клещевой вирусный энцефалит, заболеваемость, количество пострадавших, моделирование, прогнозирование, селекция моделей, циклические колебания, параметры
Заболеваемость клещевым вирусным энцефалитом в ряде субъектов Уральского федерального округа с прогноз-ной оценкой эпидемической ситуации на краткосрочный период / В.А. Мищенко, О.В. Ладыгин, И.П. Быков, Ю.А. За-харова, А.Г. Сергеев, И.А. Кшнясев // Анализ риска здоровью. – 2019. – № 1. – С. 68–77. DOI: 10.21668/health.risk/2019.1.07
Список литературы: 
  1. Аммосов А.Д. Клещевой энцефалит. – Кольцово: Вектор-Бест, 2006. – 115 с.
  2. Коренберг Э.И., Помелова В.Г., Осин Н.С. Природно-очаговые инфекции, передающиеся иксодовыми клещами. – М.: Комментарий, 2013. – 464 с.
  3. Волкова Л.И., Ковтун О.П., Терещук М.А. Клинические особенности хронического клещевого энцефалита и эпилепсии Кожевникова на Среднем Урале // Русский журнал детской неврологии. – 2011. – Т. 6, № 2. – С. 3–10.
  4. Злобин В.И. Клещевой энцефалит в Российской Федерации: этиология, эпидемиология и стратегия профилактики // Terra Medica. – 2010. – № 2. – С. 13–21.
  5. Современная эпидемиологическая ситуация по клещевому вирусному энцефалиту в Челябинской области / С.В. Лучинина, О.Н. Степанова, В.В. Погодина, Е.А. Стенько, Г.Г. Чиркова, С.Г. Герасимов, Л.И. Колесникова // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. – 2014. – Т. 75, № 2. – С. 32–37.
  6. Конькова-Рейдман А.Б., Тер-Багдасарян Л.В. Современные аспекты эпидемиологии инфекций, передающихся иксодовыми клещами // Эпидемиология и инфекционные болезни. – 2014. – Т. 19, № 5. – С. 26–31.
  7. Климатозависимые заболевания и членистоногие переносчики: возможное влияние наблюдаемого на территории России изменения климата / В.В. Ясюкевич, С.Н. Титкина, И.О. Попов, Е.А. Давидович, Н.В. Ясюкевич // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. – 2013. – Т. 25. – С. 314–359.
  8. Ястребов В.К., Рудаков Н.В., Шпынов С.Н. Трансмиссивные клещевые природно-очаговые инфекции в Российской Федерации: тенденции эпидемического процесса, актуальные вопросы профилактики // Сибирский медицинский журнал. – 2012. – Т. 111, № 4. – С. 91–93.
  9. Прогнозирование заболеваемости клещевым вирусным энцефалитом в Российской Федерации в 2014 г., основанное на многофакторных регрессионных моделях / В.П. Ильин, Е.И. Андаев, С.В. Балахонов, Н.Д. Пакскина // Проблемы особо опасных инфекций. – 2014. – № 2. – С. 48–52.
  10. Заболеваемость клещевым вирусным энцефалитом в Российской Федерации и по федеральным округам в 2009–2013 гг., эпидемиологическая ситуация в 2014 г. и прогноз на 2015 г. / А.К. Носков, В.П. Ильин, Е.И. Андаев, Н.Д. Пакскина, Е.В. Веригина, С.В. Балахонов // Проблемы особо опасных инфекций. – 2015. – № 1. – С. 46–50.
  11. Determinants of tick-borne encephalitis in counties of southern Germany, 2001–2008 / C. Kiffner, W. Zucchini, P. Schomaker, T. Vor, P. Hagedorn, M. Niedrig, F. Rühe // International Journal of Health Geographics. – 2010. – Vol. 9. – P. 1–10. DOI: 10.1186/1476-072X-9-42
  12. Vaccination and Tick-borne Encephalitis, Central Europe / F.X. Heinz, K. Stiasny, H. Holzmann [et al.] // Emerging Infectious Diseases. – 2013. – Vol. 19, № 1. – P. 69–76. DOI: 10.3201/eid1901.120458.
  13. Эффективность программы массовой иммунопрофилактики клещевого энцефалита / В.В. Романенко, А.С. Килячина, М.С. Есюнина, А.В. Анкудинова, Т.А. Пименова // Биопрепараты. Профилактика, диагностика, лечение. – 2008. – № 2. – С. 9–14.
  14. Есюнина М.С., Романенко В.В., Килячина А.С. Длительность сохранения постпрививочного иммунитета к вирусу клещевого энцефалита после ревакцинаций // Труды Института полиомиелита и вирусных энцефалитов имени М.П. Чумакова РАМН. Медицинская вирусология. – 2015. – Т. 29, № 2. – С. 132.
  15. Akaike H. A new look at the statistical model identification // IEEE Transactions on Automatic Control. – 1974. – Vol. 19. – P. 716–723.
  16. Anderson D.R., Burnham K.P. and White G.C. Comparison of Akaike information criterion and consistent Akaike information criterion for model selection and statistical inference from capture-recapture studies // J. Appl. Stat. – 1998. – Vol. 25. – P. 263–282.
  17. Burnham K.P., Anderson D.R. Model selection and multimodel inference: a practical information-theoretic approach. – N.Y.: Springer-Verlag, 2002. – 496 p.
  18. Yang Y. Can the strengths of AIC and BIC be shared? A conflict between model indentification and regression estimation // Biometrika. – 2005. – Vol. 92, № 4. – P. 937–950.
  19. Цокова Т.Н., Козлов Л.Б. Разработка математической модели прогнозирования заболеваемости клещевым энцефалитом // Успехи современного естествознания. – 2008. – № 6. – С. 12–16.
  20. A Predictive Model Has Identified Tick-Borne Encephalitis High-Risk Areas in Regions Where No Cases Were Re-ported Previously, Poland, 1999–2012 / P. Stefanoff, B. Rubikowska, J. Bratkowski, Z. Ustrnul, S.O. Vanwambeke, M. Rosinska // Int. J. Environ. Res. Public Health. – 2018. – Vol. 15, № 4. – P. 1–17. DOI: 10.3390/ijerph15040677
Получена: 
06.11.2018
Принята: 
02.03.2019
Опубликована: 
30.03.2019

Вы здесь

Главная