CC BY
2Central Asian Research Journal For Interdisciplinary Studies (CARJIS) ISSN (online): 2181-2454 Volume 1 | Issue 3 | December, 2024 | SIIF: 5,965 | UIF: 7,6 | ISRA: IIF 1.947 | Google Scholar |
www.afu.uz/journal
UO'K: 616.98:579.841.93 - 036.22 -079.4 O'ZBEKISTON RESPUBLIKASIDA BRUTSELLYOZ BILAN KASALLANISH DARAJASINI MATEMATIK MODELLASHTIRISH ORQALI 2024 YIL UCHUN KASALLANISH KO'RSATKICHLARINI
BASHORATLASH
PhD. Katta o'qituvchi. Yusupov Akmal Po'latovich1 T.f.d. Dotsent. Bazarova Gulnora Rustamovna1
1Alfraganus University 1Alfraganus University
Annotatsiya.
O'zbekiston Respublikasida brutsellyoz bilan kasallanish ko'rsatkichlari Microsoft Excel, 2010 elektron jadvalining chiziqli regressiya usulidan foydalangan holda 2024 yil uchun ushbu infeksiya bilan kasallanish ko'rsatkichlarini bashoratlash amalga oshirildi. 2024 yilda brutsellyoz kasalligi bilan kasallanadigan soni 661 tani tashkil qilishi, aprel, may va iyun oylarida eng yuqori ko'rsatkichlarda qayd etilishi bashorat qilindi.
Kalit so'zlar: brutsellyoz, epidemiologik tahlil, matematik modellashtirish, bashoratlash.
Аннотация.
Прогноз заболеваемости бруцеллезом на 2024 год выполнен на основании использования метода линейной регрессии электронной таблицы Microsoft Excel 2010 для расчета показателей заболеваемости бруцеллезом в Республике Узбекистан. Прогнозировалось, что в 2024 году число случаев бруцеллеза достигнет 661, причем самые высокие показатели будут зарегистрированы в апреле, мае и июне.
Ключевые слова: бруцеллез, эпидемиологический анализ, математическое моделирование, прогноз.
Annotation.
The forecast for the incidence of brucellosis for 2024 was made based on the use of the linear regression method of the Microsoft Excel 2010 spreadsheet to calculate the incidence of brucellosis in the Republic of Uzbekistan. The number of cases of brucellosis was predicted to reach 661 in 2024, with the highest rates recorded in April, May and June.
Central Asian Research Journal For Interdisciplinary Studies (CARJIS) ISSN (online): 2181-2454 Volume 1 | Issue 3 | December, 2024 | SIIF: 5,965 | UIF: 7,6 | ISRA: IIF 1.947 | Google Scholar |
www.afu.uz/journal
Key words: brucellosis, epidemiologic analysis, mathematical modeling, prognosis.
Dolzarbligi. Jahonda aholi orasida yuqumli kasalliklari soni ortishi bilan birgalikda, zoonoz kasalliklar, shu jumladan, brutsellyoz bilan kasallanishning soni ham ortib bormoqda [1].
JSSTning ma'lumotlariga ko'ra, ushbu kasallik jahonning 170 ta davlatlarida hayvonlar orasida qayd etilgan bo'lib, har yili yer yuzida 500000 dan ortiq odamlar brutsellyoz bilan kasallanib, uning salbiy asoratlaridan aziyat chekishmoqda [ 14,15]. Brutsellyoz qo'zg'atuvchilarining tabiiy o'choqlarda erkin aylanib yurishi, bu kasallikka qarshi tadbirlarni takomillashtirishga va kelajakda brutsellyoz kasalligini erta aniqlash va davolash, kasallikning oldini olish va uning o'choqlarini sog'lomlashtirish muammolarini hal etishni taqozo qiladi [4,6]. Epidemik vaziyat epidemiologik tashxis usullarini takomillashtirishni taqozo etadi [3,4].
Yuqumli kasalliklarni bashorat qilish usullari XX asrning boshidan beri faol rivojlanmoqda. Epidemiologik prognozlar turli muddatlarda amalga oshiriladi va ularga qarab turli maqsadlarga xizmat qiladi [2,12].
Yuqumli kasallikning epidemiologik ahamiyati, birinchi navbatda, uning tarqalishi, shuningdek, aholi o'rtasida ro'yxatga olish darajasi bilan belgilanadi. Bir yil, oy yoki boshqa vaqt oralig'ida hisoblangan kasallanish darajasi tahlil qilinayotgan davrda epidemiya jarayonining intensivligini o'rtacha baholaydi. Kasalliklarning umumiy soni va aholi o'rtasidagi nisbiy chastotasidan tashqari, infeksiyaning epidemiologik ahamiyati ham tahlil qilinayotgan davrda kasallanishning tarqalish xususiyatlariga bog'liq. Epidemik jarayonga ta'sir etuvchi xavfli omillarni hisobga olmagan holda muayyan aholi punktidan boshlab mintaqalargacha yoki butun mamlakat bo'yicha, ma'lum ma'muriy hududlarda brutsellyoz bilan kasallanishning bashoratlash darajasini aniqlash usullarini ishlab chiqish dolzarb muammo hisoblanadi [5,8]. Ushbu muammoni hal etish muayyan hududlarda brutsellyozning epidemik o'choqlarini faolligini tezda va o'z vaqtida baholash hamda ularni bartaraf etish imkonini beradi.
Tekshirishning maqsadi. 2010-2023 yillarda brutsellyoz bilan kasallanish darajasini tahlil qilish, matematik modellashtirish orqali respublikada brutsellyoz kasalligini qayd etilishini 2024 yil uchun bashoratlashdan iborat. Materiallar va uslublar. O'zbekiston Respublikasi Sanitariya Epidemiologik osoyishtalik va jamoat salomatligi xizmatining brutsellyoz bo'yicha 2010-2023 yillardagi statistik ma'lumotlaridan foydalanildi.
Central Asian Research Journal For Interdisciplinary Studies (CARJIS) ISSN (online): 2181-2454 Volume 1 | Issue 3 | December, 2024 | SIIF: 5,965 | UIF: 7,6 | ISRA: IIF 1.947 | Google Scholar |
www.afu.uz/journal
Epidemik jarayonning namoyon bo'lishi matematik modellashtirish yordamida bashoratlandi [7,10]. Kasallanish ko'rsatkichlarini bashoratlash uchun 2010-2023 yillardagi ma'lumotlarni Microsoft Excel, 2010 elektron jadvalining chiziqli regressiya (Y=a+bX) an'anaviy usulidan foydalangan holda amalga oshirildi. 2024-yilda brutsellyozning epidemik holatini baholash va kasallanish ko'rsatkichlarini bashorat qilish maqsadida aholi o'rtasida brutsellyoz bilan kasallanish bo'yicha rasmiy statistik ma'lumotlar tahlili o'tkazildi.
Olingan natijalarning aniqligi uchun chiziqli diagrammalar turiga ko'ra, grafik/analog modellashtirish usuli qo'llanildi [9,13]. Epidemik jarayonnining xususiyatlarini aniqlash, shuningdek, olingan natijalarning grafik ko'rinishi, hisoblash formulalari, ishonchliligini baholashning statistik mezonlari va ma'lumot jadvallaridan foydalanildi [11,16]. Tadqiqotda kasallanish ko'rsatkichlarini hisoblash Microsoft Windows 7 vositalaridan foydalangan holda yig'ilgan epidemiologik ma'lumotlarni kiritish va saqlashning avtomatlashtirilgan tizimidan foydalangan holda amalga oshirildi. Jadvallar, ko'rsatkichlar hisobi, diagramma va grafiklar Microsoft Excel, 2010 elektron jadvallari yordamida tayyorlandi.
Olingan natijalar va ularning muhokamasi. Dastlab, respublikamizda brutsellyoz bilan kasallanish darajasi tahlili o'tkazildi.O'zbekistonda 2010 - 2023 yillar davomida qayd etilgan bemorlarning soni 8536 nafardan iborat bo'lgan. 2010 yilda respublikada brutsellyozning birlamchi tashxisi bilan 449 nafar bemorlar (har 100 ming aholiga 1,6 dan iborat) qayd etilgan (1-rasm).
1UUU
900 800 700 600 500 400 300 200 100 0
3
2,5 2
1,5 1,5 1
0,5 0
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023
Mutloq raqarm Intensiv ko'rsatkich
1-rasm. 2010-2023 yillar mobaynida O'zbekiston Respublikasida brutsellyoz kasalligining qayd etilishi (mutlaq raqam va har 100 ming aholiga nisbatan)
Tahlil qilingan davrda, rasmiy olingan ma'lumotlarga ko'ra, faqat 2015 yilda
Central Asian Research Journal For Interdisciplinary Studies (CARJIS) ISSN (online): 2181-2454 Volume 1 | Issue 3 | December, 2024 | SIIF: 5,965 | UIF: 7,6 | ISRA: IIF 1.947 | Google Scholar |
www.afu.uz/journal
brutsellyoz kasalligi respublika aholisi orasida nisbatan ko'p aniqlangan, qayd etilgan bemorlarning soni 870 nafarni tashkil etgan va kasallik ko'rsatkichi har 100 ming aholiga 2,8 dan iborat bo'lib, bu ko'rsatkich 2010 yil ko'rsatkichiga nisbatan 1,75 marta yuqori bo'lgan. 2020 yil respublikada brutsellyoz bilan kasallanishda pasayish tendensiyasi kuzatilgan.
2011 yilda respublika bo'yicha 416 nafar brutsellyoz bilan kasallangan bemorlar ro'yxatga olingan (i.k. - 1.4), kasallanish 2010 yilga qaraganda 1,14 barobar kamaygan. 2012 yilda esa brutsellyoz bilan kasallangan bemolarning soni 350 nafarni tashkil etgan (i.k. - 1,2), kasallanish 2010 yilga nisbatan 1,3 marta pasaygan. 2013 yilda respublika bo'yicha qayd etilgan bemorlarning umumiy soni 564 nafardan iborat bo'lib (i.k-1,9), kasallanish darajasi 2010 yilga qaraganda 1,2 marta ko'payganligi kuzatilgan.
2014 yilda 700, 2015 yilda 870, 2016 yilda 844, 2017 yilda 855, 2018 yilda 784, 2019 yilda 741, 2020 yilda 414, 2020 yilda esa 544 ta holatlarda kasallik qayd etilgan bo'lib, 100 ming aholiga nisbatan bu ko'rsatkichlar tegishlicha 2,3; 2,8; 2,7; 2,7; 2,4; 2,2; 1,2 va 1,5 ni tashkil etgan.
1-rasmdan ko'rinib turibdiki, tahlil etilayotgan yillar mobaynida respublikada brutsellyoz bilan kasallanishning eng past ko'rsatkichlari (har 100 ming aholiga 1,2)
2012 va 2020 yillarda qayd etilgan.
Shunday qilib, respublikada 2010-2023 yillar davomida brutsellyoz bilan kasallanishning ko'p yillik dinamikasida o'sish, oxirgi yillarda esa kamayish tendensiyasi qayd etilmoqda.
Respublikamizda brutsellyoz bilan kasallanish darajasini aniqlash uchun 2010 yildan 2023 yilgacha bo'lgan davrda uzoq muddatli kuzatishlar asosida chiziqli regressiya usulini qo'lladik. Natijada kasallanishning kelgusi davr uchun yillik va oylik brutsellyoz bilan kasallanish prognozi aniqlandi. Tadqiqotlar natijalari shuni ko'rsatdiki, Respublikamizda 2024 yil uchun prognoz 661 ta brutsellyoz holatini tashkil etdi (2-rasm). Shu bilan birga, yillik o'sish tendensiyasini ko'rsatadi (ishonchlilik koeffitsienti - R2 = 0,027).
Central Asian Research Journal For Interdisciplinary Studies (CARJIS) ISSN (online): 2181-2454 Volume 1 | Issue 3 | December, 2024 | SIIF: 5,965 | UIF: 7,6 | ISRA: JIF 1.947 | Google Scholar |
www.afu.uz/j ournal
2-rasm. O'zbekiston Respublikasida brutsellyoz bilan kasallanish ko'rsatkichlarining ko'p yillik dinamikasini tahlili va 2024-yil uchun prognozi.
Respublikamizda ko'p yillik o'rtacha ko'rsatkich tahlil qilinganda kasallanish dinamikasini 11 dan 100 tagacha o'zgarganligini aniqlashga imkon berdi (3 -rasm).
140
0 11
1 2 3 4 5 7 8 9 10 11 12
Oylar
-ko'p yillik kuzatuv--2024-yil uchun prognoz
3-rasm. 2024 yilning oylari bo'yicha brutsellyoz bilan kasallanish
ko'rsatkichlarining prognozi
Eng yuqori kasallanish ko'rsatkichlari mart oyidan avgust oyigacha bo'ldi. O'rtacha ko'rsatkich tahlili ma'lumotlariga ko'ra, brutsellyoz bilan kasallanishning o'sishi mart oyida qayd etildi, kasallanishning eng yuqori darajasi may oyida qayd etildi. Tahlil qilinayotgan yil dinamikasida brutsellyoz bilan kasallanishning oylik sonini prognoz qilishda chiziqli regressiya qiymatlari bo'yicha, kasallanishlar sonining oylik o'sish sur'atlarini hisoblash yo'li bilan amalga oshirildi. Ushbu ko'rsatkichlar kelgusi davrni qaysi vaqtida kasallanish holatini minimal va maksimal bo'lishini belgilash uchun asos bo'ladi.
Chiziqli regressiyasidan foydalangan holda, Respublikada brutsellyoz bilan kasallanishni bashorat qilish usulining ishonchliligi uchun olingan natijalarni ko'p
Central Asian Research Journal For Interdisciplinary Studies (CARJIS) ISSN (online): 2181-2454 Volume 1 | Issue 3 | December, 2024 | SIIF: 5,965 | UIF: 7,6 | ISRA: IIF 1.947 | Google Scholar |
www.afu.uz/journal
yillik o'rtacha ko'rsatkich bilan solishtirib ko'rilganda oylardagi kasallanish ko'rsatkichlari kelgusi davr uchun brutsellyoz bilan kasallanishlar sonidagi farqlari kamida 3 ta (oktyabr oyida), ko'pi bilan 25 (mart oyida) tani tashkil etadi. Ushbu usul yordamida brutsellyoz bilan kasallanish ko'rsatkichlarini bashorat qilishning amaliyotga qo'llanilishi, ushbu kasallikni o'z vaqtida aniqlab, brutsellyoz o'choqlarini lokalizatsiya qilish va tashxisoti, oldini olish hamda epidemiyaga qarshi tadbirlarni rejalashtirish imkonini beradi. Xulosalar:
1. Respublikada 2010-2023 yillar davomida brutsellyoz bilan kasallanishning ko'p yillik dinamikasida o'sish, oxirgi yillarda esa kamayish tendensiyasi qayd etilmoqda.
2. 2024 yilda brutsellyoz kasalligi 661 ta holatlarda qayd etilishi bashorat qilindi.
3. 2024 yilning oylar kesimida bashorat qilinganda eng yuqori ko'rsatkichlar aprel (95 ta), may (115 ta), iyun (115 ta) oylariga to'g'ri keladi.
4. Eng past ko'rsatkichlar yanvar (20 ta), noyabr (12 ta), dekabr (15 ta) oylarida qayd etiladi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Бельченко В. Б. Оценка роз бенгал пробы при диагностике бруцеллеза у крупного рогатого скота в Карагандинской области // Тез.докл. Всерос. конф. с/х институтов. - Омск, 2008. - С. 102.
2. Боев Б. В., Макаров В. В. Компьютерное моделирование и прогнозирование эпидемий птичьего гриппа // Ветеринарная патология. -2005. - № 3. - С 49-58.
3. Бородулин А. И., Десятков Б. М., Шабанов А. Н., Ярыгин А. А. Статистическая модель эпидемического процесса // Сибирский журнал индустриальной математики. -2007. - Т. X, № 2 (30). - С 23-30.
4. Шарапов М. Бруцеллёздан клиник амалий кулланма, - Т, 2018. - 108 с.
5. Головин С. В., Петросян С. Л. Прогнозирование и моделирование развития заболеваемости в Воронежской области // Вестник Воронежского государственного технического университета. -2009. -Т. 5, № 3. - С 4-8.
6. Желудков М.М. Бруцеллез в России: современная эпидемиология и лабораторная диагностика // Дис. ... д-ра мед.наук. - М., 2009. - 263с.
7. Кондратьев М. А. Методы прогнозирования и модели распространения
Central Asian Research Journal For Interdisciplinary Studies (CARJIS) ISSN (online): 2181-2454 Volume 1 | Issue 3 | December, 2024 | SIIF: 5,965 | UIF: 7,6 | ISRA: IIF 1.947 | Google Scholar |
www.afu.uz/journal
заболеваний // Компьютерные исследования и моделирование. -С-П. 2013. Т5(№5). -С 863-882.
8. Ляпина Е. П., Софьина А. В., Шульдяков А. А., Ляпин М. Н., Сатарова С. А., Рамазанова К. Х. Медицинские аспекты противоэпидемических мероприятий при бруцеллёзе // Фундаментальные исследования. - 2014. - №10. - С. 1759-1764.
9. Лямкин Г.И., Пономаренко Д.Г., Худолеев А.А., Русанова Д.Б., Велинская С.В., Куличенко А.Н. Обзор эпидемиологичекой ситуации по бруцеллезу в Российской Федерации в 2015 г. и прогноз на 2016 г. // Пробл. особо опасных инф. - М. 2016. - №2. - С. 3-11.
10. Поступайло В. Б., Никитюк Н. Ф. Методика проведения оперативного слежения с использованием показателей годовой динамики заболеваемости. // Медицинский альманах. - М. 2009. - №2. - С. 124-126.
11. Поступайло В.Б. Особенности использования автоматизированной базы данных при анализе инфекционной и неинфекционной заболеваемости. // Современные наукоемкие технологии. -М. 2010. Том 12(№51) - С 2.
12. Тарасова С.А. Прогнозирование временного ряда инфекционной заболеваемости. // Программные продукты и системы. - М. 2019. Том 2(№32). -С 337-342.
13. Торопчин М.И., Поступайло В.Б., Саяпина Л.В., Никитюк Н.Ф. Способ прогнозирования заболеваемости бруцеллезом в Российской Федерации. // Современные проблемы науки и образования. 2016, том1. URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=24102.
14. Cross A.R., Baldwin V.M., Roy S., Essex-Lopresti A.E.,Prior J.L., Harmer N.J. Zoonoses under our noses. // Microbes Infect. 2019; 21(1): -С 10-9. DOI: 10.1016/j .micinf.2018.06.001.
15. Hull N.C., Schumaker B.A. Comparisons of brucellosis between human and veterinary medicine. // Infect. Ecol. Epidemiol. 2018. Том 8(№1). DOI: 10.1080/20008686.2018.1500846.
16. Wald A. Sequential tests of statistical hypotheses. // Annals of Mathematical Statistics. Том 16. - С 117-86. D0I:10.1214/aoms/1177731118
