CC BY
49
ОБЗОРНЫЕ СТАТЬИ REVIEW ARTICLES
УДК [311.2:614.2] (100) (048.8) А. В. ВОЛОДИН, Е. Д. ЛУЦАЙ, М. В. КОНОНОВА
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК ЭФФЕКТИВНЫЙ ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ ПРОБЛЕМАМИ ОБЩЕСТВЕННОГО ЗДОРОВЬЯ -МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ
ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный медицинский университет» Минздрава России A. V. VOLODIN, E. D. LUTSAY, M. V. KONONOVA
MATHEMATICAL MODELING AS AN EFFECTIVE TOOL FOR MANAGING PUBLIC HEALTH PROBLEMS - INTERNATIONAL EXPERIENCE
FSBEI HE «Orenburg State Medical University» of the Ministry of Health ofRussia
Резюме. Применение современных методов обработки данных, основанных на системном подходе и математическом моделировании, позволяет организаторам здравоохранения получить большой объем информации, полезной при разработке программ по улучшению здоровья населения. Приведенный метаанализ научных публикаций по использованию математического моделирования в международной практике прирешениии проблем, связанных с общественным здоровьем, показал его эффективность. Вариативность использования математических подходов при анализе данных общественного здравоохранения позволяет научно обосновывать эффективные стратегии как науровне медицинской организации, так и на государственном уровне управления здоровьем населения.
Ключевые слова: математическое моделирование, общественное здоровье, управление процессами.
Summary'. The use of modern data processing methods based on a systematic approach and mathematical modeling allows health care organizers to obtain a large amount of information that is useful in developing programs to improve public health. The above meta-analysis of scientific publications on the use of mathematical modeling in international practice in solving problems related to public health has shown its effectiveness. the variability of the use of mathematical approaches in the analysis ofpublic health data allows us to scientifically justify the effectiveness of strategies, both at the level of the medical organization and at the state level of public health management.
Key words: mathematical modeling, public health, process management.
При реализации современной и актуальной политики в области общественного здравоохранения усложняются задачи, а также их решения, что обусловлено интенсивным ростом количества данных и информации [1]. Для специалистов в области общественного здравоохранения, выполняющих сбор и научный анализ данных в медицинской сфере, математическое моделирование признано эффективным инструментом. Разработка математической модели позволяет синтезировать информацию из различных источников в непротиворечивую структуру, позволяющую проводить комплексный анализ сложных задач [2, 3]. Известно, что математическое моделирование для общественного здравоохра-
нения - это область, требующая научного мышления и точности, разработки новых методов и широкой перспективы интеграции знаний из других областей. Для эффективного использования потенциала моделирования в сфере управления общественным здоровьем инструменты математического моделирования должны быть «современными» с точки зрения математической формулировки, реализации в компьютерном коде, численных алгоритмов и статистических подходов [4]. В этой связи возникает необходимость анализа эффективных практик применения математического моделирования при решении задач общественного здоровья.
Цель исследования — на основании литературных данных провести анализ эффективности применения математического моделирования при управлении проблемами общественного здоровья.
Материалы и методы. Отбор источников литературы проводился согласно международным рекомендациям. Критерии приемлемости: реестр источников литературы формировался в течение 12 месяцев за последние 10 лет среди научных статей, опубликованных иностранными авторами на английском языке. Источники информации: описываются все источники информации (например, базы данных с датами охвата). Поиск: стратегия электронного поиска заключалась в анализе научных статей, размещенных в международных базах цитирования WOS, Scopus, PubMed, SpringerLink, Elsevier. Дополнительно проведен анализ статей в отечественной базе цитирования eLIBRARY для отражения актуальности темы обзора в отечественной практике здравоохранения. Для этого вводились ключевые слова, после формирующего реестра по запросу в базе на втором этапе проводилось изучение аннотаций и содержания текста статей. Отбор данных проводился на основании изучения содержания научных статей и определения их приемлемости теме литературного обзора. В результате проведенного поиска и анализа литературных данных было отобрано для литературного обзора более 30 научных статей. Из сформированного реестра в базах цитирования исключались статьи, содержание которых в большей степени отражало экономические и политические аспекты. Элементы данных: поиск научных статей проводился
путем запроса в базе цитирования по ключевым словам «математическое моделирование в здравоохранении», «математическое моделирование в медицине», «математическое моделирование и общественное здоровье» с дополнительным включением хронологического фильтра 2010-2021 гг. Обобщение данных: обобщение данных проведено по результатам оценки содержания статей по теме обзора с объединением их по общим признакам: математическое моделирование и его роль - общие данные; математическое моделирование при управлении проблемами общественного здоровья, связанные с инфекционной заболеваемоститью; математическое моделирование при управлении проблемами общественного здоровья, связанные с инфекционной заболеваемостью.
Результаты исследования и их обсуждение. Установление глобальных приоритетов в области здравоохранения все больше фокусируется на понимании функционирования систем здравоохранения и на том, как их можно укрепить [6-7]. Помимо вертикальных программ, исследования систем здравоохранения должны рассматривать общесистемные платформы и операционные элементы в качестве основных единиц изучения и оценки, в основе которых лежит в том числе и математическое моделирование [8]. Концептуальные идеи и количественные результаты математических моделей лежат в основе многих докладов и документов, подготовленных в институтах общественного здравоохранения и содержащих рекомендации общегосударственного характера. В этой связи моделирование часто в сочетании с экономическими оценками здоровья потенциально оказывает большое влияние на политические решения. Яркими примерами являются политические решения, касающиеся национальных программ иммунизации, когда органы здравоохранения регулярно проводят или заказывают анализ экономической эффективности перед внедрением новых вакцин. Аналитики обычно основывают свою работу на «сценарном анализе» (то есть систематическом сравнении различных возможных стратегий вмешательства) с использованием «динамических моделей передачи» [9, 10]. Последние описывают передачу инфекции между восприимчивыми и инфицированными особями как механистический процесс и способны объяснить нелинейные эффекты, такие как популяцион-ный иммунитет. Тем не менее вклад моделирования в создание количественной основы для информации и решений в области общественного здравоохранения часто не виден и остается недооцененным политиками, которые основывают свои решения на рекомендациях, подготовленных исследованиями и учреждениями общественного здравоохранения. Даже в самих институтах общественного здравоохранения важность наличия широкого и стабильного опыта в области математического моделирования часто недооценивается. Это создает опасность недостаточных инвестиций для обеспечения непрерывности и качества экспертизы моделирования. Ответственные менеджеры общественного здравоохранения и сотрудники по коммуникациям, а также сами
разработчики математических моделей должны прилагать больше усилий для общения с политиками и специалистами общественного здравоохранения о важности моделей для анализа политики [11].
Математическое моделирование играет важную роль в решении ключевых проблем современного общества, которая характеризуется необходимостью изучения и интерпретации больших данных, полученных с помощью интеллектуального анализа данных, и компьютерного обучения [12]. Математические модели в будущем необходимы для оценки влияния электронного здравоохранения и искусственного интеллекта на общественное здравоохранение [13, 14]. Примерами таких разработок являются использование потоков данных интернета для прогнозирования инфекционных заболеваний [15] и, в более общем плане, развитие цифровой эпидемиологии как области, где сбор цифровых данных, цифровое обучение и вычислительная наука объединяются вместе [16, 17]. Математическое моделирование является неотъемлемой частью этих новых междисциплинарных областей исследований. Актуальным становится использование математического моделирования при решении вопросов, связанных с пандемией СОУШ-19 [18]. Так, в настоящее время опубликована серия исследований, посвященных моделированию и изучению динамики трансмиссии вируса СОУШ-19, в которых было разработано множество математических моделей, определяющих эпидемиологию данного заболевания среди населения различных стран и групп [19]. Большинство исследователей распространения пандемии СОУШ-19 сосредоточены на моделях непрерывного и дискретного времени и описываются дифференциальными уравнениями. В последнее время все больше внимания уделяется изучению оптимального управления.
Наглядным примером использования математического моделирования в управлении заболеваемостью неинфекционного характера является серия опубликованных исследований, посвященных проблемам заболеваемости населения сахарным диабетом. В течение последнего десятилетия были разработаны большие математические модели диабета для моделирования, анализа и понимания динамики популяции пациентов, страдающих сахарным диабетом.
Математическое моделирование успешно используется при оптимизации процессов поставки лекарственных средств. Показано, что моделирование, охватывающее ряд сценариев цепочек поставок, демонстрирует влияние различных мероприятий по укреплению системы здравоохранения на уровень запасов лекарственных средств в медицинских учреждениях. Математическое моделирование, приведенное в исследованиях, также указывает на то, как внедрение цифровой системы отслеживания лекарств может помочь оптимизировать поставки лекарственных средств и предотвращает их дефицит в учреждениях здравоохранения [8].
Заключение. По мере того, как решения в области политики общественного здравоохранения становятся
все более сложными в глобализированном и цифровом мире, преимущества, которые математические модели могут предложить для анализа проблем и количественной оценки возможного воздействия вмешательств, огромны. Эти преимущества могут быть полностью реализованы только в том случае, если математическое моделирование будет достаточно поддержано и оптимизировано в рамках организации институтов общественного здравоохранения.
__Литература:_
1. Kretzschmar, M. Disease modeling for public health: added value, chalz lenges, and invitational conSraints / М. Kretzschmar. - Text : electronic // Journal of Public Health Policy. - 2020. - № 41. - Р. 39-51. - URL: https:// doi.org/10.1057/s41271-019-00206-0.
2. Grassly, N. C. Mathematical models of infectious disease transmission / N. C. Grassly, C. Fraser. - Text : unmediated // Nature Reviews Microbiology. -2008. - № 6 (6). - Р. 47-87.
3. Knight, G. M. Bridging the gap between evidence and policy for infectious diseases: how models can aid public health decision-making / G. M. Knight, N. J. Dh aran, G. J. Fox, N. Stennis, A. Zwerling, R. Khurana, D. W. Dowdy. -Text : unmediated // Int J Infect Dis. - 2016. - № 42. - Р. 17-23.
4. Caro, J. J. Modeling good research practices-overview: a report of the ISPOR-SMDM modeling good research practices task force-1 / J. J. Caro, A. H. Briggs, U. Siebert [et al.]. - Text : unmediated // Value Health. - 2012. -№ 15. - Р. 796-803.
5. Алленов, А. М. Математическое моделирование в управлении здороа вьем населения / А. М. Алленов, В. С. Казанцев. - Текст : непосредственный // Врач и информационные технологии. - 2011. - № 6. - С. 62-67.
6. Алленов, А. М. Опыт применения математического моделирои вания в управлении общественным здоровьем / А. М. Алленов, Д. Р. Медведская. - Текст : непосредственный. // Бюллетень Национального научно-исследовательского института общественного здоровья им.
H. А. Семашко. - 2012. - № 4. - С. 8-10.
7. Цацулин, А. Н. Сценарное моделирование в управлении систец мой здравоохранения Пермского края : Часть 1 / А. Н. Цацулин, Б. А. Цацулин. - Текст : непосредственный // Управленческое консультирование. - 2021. - № 2 (146). - С. 110-126.
8. Jbaily, A. Toward health syflem flrengthening in low- and middle-income countries: insights from mathematical modeling of drug supply chains / A. Jbaily,
I. Feldhaus, B. Bigelow [et al.]. - Text : electronic // BMC Health Serv Res. -2020. - № 776 (20). - URL: https://doi.org/10.1186/s12913-020-05549-z.
9. Houweling, H. National immunisation programme review committee of the health council of the Netherlands : Criteria for inclusion of vaccinations in public programmes / H. Houweling, M. Verweij, E. J. Ruitenberg. - Text : unmediated // Vaccine. - 2010. - № 28 (17). - P. 24-31.
10. Mauskopf, J. / J. Mauskopf, B. Standaert, M. P. Connolly, A. J. Culyer, L. P. Garrison, R. Hutubessy, M. Jit, R. Pitman, P. Revill, J. L. Severens. -Text : unmediated // Value Health. - 2018. - № 21 (10). - P. 33-49.
11. Star, L. The role of mathematical modelling in Public Health Planning and Decision Making Purple Paper / L. Star, S. M. Moghadas. - Text : unmes diated // National Collaborative Center for Infectious. Diseases. - 2010.
12. Heefterbeek, H. Modeling infectious disease dynamics in the complex landscape of global health / H. Heefterbeek, R. M. Anderson, V. Andreasen, S. Bansal, D. De Angelis, C. Dye, K. T. Eames, W. J. Edmunds, S. D. Froft, S. Funk, T. D. Hollingsworth, T. House, V. Isham, P. Klepac, J. Lessler, J. O. LloydSmith, C. J. Metcalf, D. Mollison, L. Pellis, J. R. Pulliam, M. G. Roberts,
C. Isaac Viboud. - Text : unmediated // Newton Inftitute IDD Collaboration Science. - 2015. - № 347 (6227). - P. 4339.
13. Basu, S. Complexity in mathematical models of Public Health Policies: a guide for Consumers of Models / S. Basu, J. Andrews. - Text : unmediated // PLoS Med. - 2013. - № 10 (10).
14. Moran, K. R. Epidemic forecafting is messier than weather forecafting : The role of human behavior and internet data ftreams in epidemic forer caft / K. R. Moran, G. Fairchild, N. Generous, K. Hickmann, D. Ofthus, R. Priedhorsky, J. Hyman, S. Y. Del Valle. - Text : unmediated // J Infect Dis. - 2016. - № 214 (4).
15. Bansal, S. Big data for infectious disease surveillance and modeling / S. Bansal, G. Chowell, L. Simonsen, A. Vespignani, C. Viboud. - Text : unmediated // J Infect Dis. - 2016. - № 214 (4). - P. 9-375.
16. Salathe, M. Digital epidemiology / M. Salathe, L. Bengtsson, T. J. Bodnar,
D. D. Brewer, J. S. Brownftein, C. Buckee, E. M. Campbell, C. Cattuto, S. Khandelwal, P. L. Mabry, A. Vespignani. - Text : unmediated // PLoS Comput Biol. - 2012. - № 8 (7).
17. Optimal Control of Mathematical modeling of the spread of the COVID-19 pandemic with highlighting the negative impact of quarantine on diabetics people with Coft-effectiveness / A. Kouidere, E. L. Lahcen, H. Youssoufi, O. Ferjouchia, M. R. Balatif. - Text : electronic // Chaos Solitons Fractals. -2021. - Vol. 145. - URL: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2021.110777.
18. A mathematical modeling with optimal control ftrategy of transmission of COVID-19 pandemic virus / A. Kouidere, B. Khajji, A. El Bhih, O. Balatif, M. Rachik. - Text : unmediated // Commun. Math. Biol. Neurosci. - 2020.
19. Xia, Z.-Q. Modeling the Transmission of Middle Eaft Respirator Syndrome Corona Virus in the Republic of Korea / Z.-Q. Xia, J. Zhang, Y.-K. Xue1, G.-Q. Sun, Z. Jin. - Text : electronic // Plos one. - 2015. - URL: https://doi. org/10.1371/journal.pone.0144778.
УДК 616.329-07(02):616.32
О. Б. ДРОНОВА1, И. И. КАГАН1, И. Н. ФАТЕЕВ1, А. Н. ШЕПЕЛЕВ2 ЗНАЧЕНИЕ ЭНДОСКОПИЧЕСКОЙ АНАТОМИИ В ХИРУРГИИ ИЛЕОЦЕКАЛЬНОГО ОТДЕЛА
1 - ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный медицинский университет» Минздрава России
2 - ГАУЗ «Оренбургская областная клиническая больница»
O. B. DRONOVA1, I. I. KAGAN1, I. N. FATEEV1, A. N. SHEPELEV2
THE IMPORTANCE OF ENDOSCOPIC ANATOMY IN ILEOCECAL SURGERY
1 - FSBEI HE «Orenburg State Medical University» of the Ministry of Health ofRussia
2 - SAHCI «Orenburg Regional Clinical Hospital»
Резюме. Проведен анализ научной литературы, посвященной изучению возможности хирургического вмешательства в илеоцекальном отделе. Показано, что современные микрохирургические методики и эндоскопические внутри-просветные операции позволяют сократить время операции, послеоперационного периода, восстановить функцию органа, тем самым сохранить качество жизни пациента. Но для таких операций необходимо детальное знание, в частности илеоцекального отдела, его индивидуальных
особенностей в норме, в зависимости от пола и возраста. В статье отражена необходимость широкого использования в хирургических, микрохирургических и эндоскопических операциях фундаментальных анатомических исследований илеоцекального отдела и результатов прижизненных методов исследования, количественной оценки морфологических параметров, которые открывают новые возможности для диагностики патологических процессов и разработки новых способов операций.
