CC BY
26
на содержание противогриппозных антител в апреле и октябре месяцах 2009 г., выявлено серонегатив-ных лиц к вирусам А(Н1Ш) 42,0% в апреле, 64,0% в октябре, А(Н3№) - 24,0% и 52,0% соответственно, В - 2,0% и 12,0% соответственно, А(Н5) - по 100%, А (Н1Ш)^ - 100% в октябре 2009 г.
Вирусологический пейзаж в 2009 г. значительно отличался от 2008 г. когда основным этиологическим агентом гриппа был вирус гриппа А(НШ1), на долю которого пришлось - 80,4% от всех вирусов.
Все выделенные вирусы были направлены в ГУ «Научно-исследовательский институт вирусологии им. Д.И. Ивановского» (центр экологии и эпидемиологии гриппа) для проведения антигенного типирования вирусов. Детальное типи-рование выявило их родство с эталонным штаммом А/СаИ£огша/7/2009 (НШ1)у, а также первым выделенным в России - A/IIV-Moscow/01/2009 (НШ1) swl, вирус гриппа В был подобен эталону В/Брисбен/602008 (линия в/Виктория/2/87).
В ГУ НИИ вирусологии им. Ивановского также была проведена оценка штаммов пандемического гриппа к этиотропным препаратам. Изученные штаммы (методом частичного секвенирования) были чувствительными к озельтамовиру и резистентными к ремантадину.
Полученные результаты позволили определить особенности эпидемического сезона 2008-2009 гг., а также необходимость расширения и углубления проводимых лабораторных исследований по надзору за гриппом и ОРВИ, в частности повышению эффективности изоляции эпидемических штаммов из клинического материала, применению быстрых методов диагностики, в том числе ПЦР диагностики. Проведение мониторинга необходимо не только для понимания закономерностей эволюции возбудителя, но и для решения практически важных вопросов своевременного изменения штаммов композиции Российских гриппозных вакцин с учетом особенностей циркулирующих вирусных популяций, мониторингом за чувствительностью к лекарственным препаратам.
© Е.И.Болотин, ГШ. Цициашвили, В.Ю.Ананьев, 2010 г УДК 576.89: 616.9
Е.И. Болотин, Г.Ш. Цициашвили, В.Ю. Ананьев
ОСОБЕННОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ФАКТОРНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ИНФЕКЦИОННОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ
Тихоокеанский институт географии ДВО РАН, г. Владивосток
Институт прикладной математики ДВО РАН, г. Владивосток
ФГУС «Центр гигиены и эпидемиологии в Приморском крае», г. Владивосток
Центральным моментом разработанного и используемого нами «факторного» подхода, явилась идея прогнозирования с помощью различных факторов-экспертов не конкретных тех или иных абсолютных эпидемиологических показателей, а возможности прогнозирования достижения определенных уровней (порогов) заболеваемости, которые могли быть выше или равными, некоторой критической линии, задаваемой исследователем. Реализация такой постановки задачи принципиально важна как в чисто содержательном плане, так и методически.
Во-первых, данная задача теснейшим образом связана с основной задачей эпидемиологической службы страны и ее региональных подразделений по мониторингу, а также прогнозированию превышения эпидемических порогов заболеваемости; во-вторых, определенным образом снимает существующую чрезвычайно острую проблему нелинейности связей воздействующих факторов и прогнозируемого явления; в третьих, предлагаемый способ реализации данной задачи имеет универсальный характер и может использоваться значительно шире, т.е. не только в эколого-эпидемиологических исследованиях для прогнозирования инфекционных и соматических патологий, но и в других научных областях.
Прежде чем говорить о полученных результатах, считаем необходимым отметить следующее принципиальное, на наш взгляд, вводное положение. Оно связано с тем, что, осуществляя прогноз и исходя из нынешнего уровня наших системных знаний, мы можем пока работать лишь по принципу так называемого «черного ящика», поскольку имеем дело с чрезвычайно сложными антропопаразитарными системами, интегрирующими в себе практически бесконечное число компонентов и их состояний. Для этих многокомпонентных суперсложных систем в настоящее время даже приблизительно не установлена реально существующая структура и иерархия экологических связей, которая могла бы быть практически использована для прогностических целей.
В связи с этим, в данной работе в качестве воздействующих механизмов используются только эпидемиологические факторы, т.е. многолетние ряды заболеваемости теми или иными патологиями, сопоставляемые с прогнозируемыми нозоформами. Естественно, такой подход ни в коей мере не отвергает возможность использования и других потенциальных воздействующих факторов (экологических, социально-гигиенических, экономических и т.д.), а
всего лишь обозначает нынешнюю расстановку наших приоритетов в выборе этих факторов. При этом ранее нами уже было показано, что прогнозирование по эпидемиологическим параметрам характеризуется достаточно высокой степенью точности, а, следовательно, совершено, очевидно, представляет собой хорошую основу и перспективу для прогнозирования возможных эпидемиологических ситуаций.
Переходя непосредственно к анализу полученных прогнозных оценок, отметим, что в отличие от наших предыдущих работ, в данном исследовании мы несколько модифицировали методику прогнозирования и одновременно значительно расширили область ее применения.
Во-первых, при прогнозировании нами использовались уже не только сопутствующие инфекции, сходные по характеру динамики с прогнозируемой нозоформой, как это делалось раньше, но и непосредственно сами временные динамические ряды прогнозируемых болезней. Таким образом, увеличивалось число воздействующих факторов на один экспертный голос, что, как покали вычислительные эксперименты, улучшало качество прогнозирования.
Во-вторых, прогнозирование осуществлялось для территорий различного пространственного ранга, т.е. оно было реализовано не только в отношении территории Приморья, но и отдельно для г. Владивостока, - самого большого населенного пункта, в котором сосредоточено треть населения края. Кроме того, применяя данную методику, нами впервые осуществлена попытка прогнозирования преодоления критических порогов заболеваемости и в целом для России.
В-третьих, использовались разные длины временных рядов прогнозируемых и сопутствующих инфекций, в частности, отдельно применялись временные ряды с 1990 г. и более короткие - с 1995 г. по настоящее время.
В-четвертых, значительно расширился спектр прогнозируемых и верифицируемых лет. В частности в данной работе осуществлялся прогноз и его проверка уже не для одного года, как это было сделано ранее, а для трех лет (2006-2008 гг.).
В итоге проведенных исследований был получен значительный массив весьма существенных прогнозных данных, которые, естественно, в силу ограниченных рамок данной статьи, не мо-
Таблица 1
Прогнозирование достижения критического уровня заболеваемости и качество прогноза для Приморского края
по группам инфекций в 2006-2008 годах, соответственно
№ п/п Нозоформы Критический уровень (на 100 тыс.) Истинный уровень заболеваемости соответственно Прогноз (число голосов «за») в 2006-2008 гг. Качество прогноза (в баллах) в 2006-2008 гг.
1 2 3 4 5 6
1. ГЛПС 3.5 2.3; 2.7; 2.3 2; 3; 1 2; 1; 2
Клещевой энцефалит 6.5 3.4; 2.3; 1.3 0; 3; 1 3; 1; 2
Псевдотуберкулез 29.0 5.1; 3.5; 3.0 2; 1; 2 2; 2; 2
Сальмонеллез 44.0 45.5; 38.0; 48.0 5; 3; 3 2; 1; 1
Болезнь Лайма 9.0 10.5; 8.2; 6.4 4; 4; 1 2; 0; 2
Клещевой риккетсиоз 10.0 5.9; 3.6; 3.3 0; 3; 1 3; 1; 2
2. Гонорея 149.0 46.9; 46.8; 47.2 2; 3; 2 2; 2; 2
Сифилис 200.0 86.5; 77.8; 89.9 1; 0; 1 2; 3; 2
Аскаридоз 192.0 121.9 114.7; 113.5 2; 3; 3 2; 2; 2
Энтеробиоз 630.0 121.5 117.0; 115.0 2; 2; 2 2; 2; 2
Педикулез 300.0 108.5 102.0; 93.0 2; 2; 2 2; 2; 2
Чесотка 250.0 149.7 163.0; 162.2 2; 3; 3 2; 2; 2
ОРЗ 15700 13660; 15400; 14800 2; 3; 2 2; 2; 2
3. Коклюш 9.0 1.6; 1.7 1.9 0; 0; 0 3; 3; 3
Менингококковая инфекция 5.2 3.5; 3.3 3.0 0; 0; 0 3; 3; 3
Скарлатина 25.0 9.5; 8.9 10.5 1; 1; 1 2; 2; 2
Туберкулез 120.0 135.1; 141.7; 198.8 2; 3; 3 0; 1; 1
Дизентерия 190.0 55.5; 41.4; 24.9 0; 0; 0 3; 3; 3
Грипп 1600.0 0.1; 4.0; 8.7 0; 0; 0 3; 3; 3
4. Краснуха 190.0 34.8; 10.5; 3.8 0; 0; 0 3; 3; 3
Ветряная оспа 600.0 619.8; 697.0; 667.0 2; 1; 3 0; 0; 2
Инфекционный мононуклеоз 8.0 11.9; 9.3; 9.6 3; 1; 3 2; 0; 2
Гепатит «А» 176.0 17.4; 3.2; 4.0 1; 0; 0 2; 3; 3
Гепатит «В» 50.0 11.2; 7.2; 6.1 0; 0; 0 3; 3; 3
Таблица 2
Прогнозирование достижения критического уровня заболеваемости и качество прогноза для г. Владивостока
по группам инфекций в 2006-2008 годах, соответственно
1 2 3 4 5 6
1. ГЛПС 6.7 9.9; 3.9; 4.9 4; 4; 5 2; 0; 0
Клещевой энцефалит 6.7 2.5; 2.4; 1.7 3; 3; 3 1; 1; 1
Псевдотуберкулез 38.5 4.7; 2.9; 2.1 3; 1; 1 1; 2; 2
Сальмонеллез 80.0 61.9; 56.0; 55.0 1; 1; 0 2; 2; 3
Болезнь Лайма 13.0 15.0; 13.2; 9.9 4; 4; 5 2; 2; 0
Клещевой риккетсиоз 6.0 3.0; 1.8; 1.1 3; 3; 3 1; 1; 1
2. Гонорея 143.0 41.9; 40.9; 35.7 2; 2; 2 2; 2; 2
Сифилис 200.0 56.8; 52.4; 68.2 0; 0; 0 3; 3; 3
Аскаридоз 300.0 153.5; 129.2; 130.9 2; 2; 2 2; 2; 2
Энтеробиоз 530.0 68.6; 55.0; 50.0 2; 2; 2 2; 2; 2
Педикулез 300.0 82.7; 89.0; 88.0 2; 2; 2 2; 2; 2
Чесотка 250.0 155.7; 182.0; 173 0; 0; 0 3; 3; 3
ОРЗ 17000 14300; 15100; 14700 2; 2; 2 2; 2; 2
3. Коклюш 9.0 1.3; 2.1; 3.0 0; 1; 1 3; 2; 2
Менингококковая инфекция 6.3 4.5; 7.7; 3.7 0; 2; 3 3; 0; 1
Скарлатина 20.0 6.7; 6.2; 9.4 1; 0; 2 2; 3; 2
Туберкулез 93.0 102.0; 107.0; 115.0 2; 2; 3 0; 0; 1
Дизентерия 190.0 86.4; 75.2; 46.1 0; 1; 0 3; 2; 3
Грипп 1500.0 0.3; 10.8; 27.6 0; 1; 0 3; 2; 3
4. Краснуха 190.0 34.9; 8.7; 1.7 0; 0; 0 3; 3; 3
Ветряная оспа 490.0 734.6; 613.0; 683.0 2; 1; 3 0; 0; 2
Инфекционный мононуклеоз 19.2 19.3; 19.1; 21.7 2; 1; 3 0; 2; 2
Гепатит «А» 140 12.9; 3.4; 3.8 0; 0; 0 3; 3; 3
Гепатит «В» 70.0 11.5; 5.6; 6.8 0; 0; 0 3; 3; 3
гут быть более или менее широко представлены. В связи с этим в настоящей публикации приводятся лишь 3 примера результатов осуществленного прогнозирования по Приморскому краю, Владивостоку и в целом России.
Отметим, что вычислительные машинные эксперименты-расчеты по прогнозированию реализованы в отношении двадцати четырех (Приморский край и Владивосток) и двадцати нозоформ (Россия), объединенные в 4 группы, сходные по характеру многолетней динамики, выявленные ранее методом кластеризации. Таким образом, в первом случае, в первую группу вошло 6 нозоформ, во вторую - 7, в третью - 6 и в четвертую - 5, а во втором - соответственно 6, 4, 6 и 4 нозоформы (см. таблицы 1-3).
Качество прогнозирования оценивалось по установленной нами 4-балльной системе. Так, высший балл (равный 3), обозначал правильный прогноз ситуации всеми голосами-экспертами, приемлемый балл (2), - правильный прогноз большинством голосов, неопределенный балл (1), - правильный прогноз половиной голосов и неудовлетворительный балл (0), - правильный прогноз меньшинством голосов.
В таблицах 1-3 представлены результаты прогнозирования и качество прогноза за 3-х летний период в Приморском крае, во Владивостоке и в целом по
России. Поскольку качество прогнозирования при использовании временных рядов разных длин оказалось практически одинаковым, представлены результаты прогнозирования более длинных рядов - с 1990 г. по настоящее время.
Анализируя таблицу 1, отражающую результаты прогнозирования по Приморскому краю, можно отметить следующий наиболее значимый и показательный момент. Так, из 24 прогнозируемых нозо-форм для 7 патологий (коклюш, менингококковая инфекция, дизентерия, грипп, краснуха, гепатиты А и В) качество прогнозирования оказалось практически максимально положительным. К этому следует добавить, что еще для 12 заболеваний прогноз был приемлемым, а лишь 5 нозоформ прогнозировались в среднем неопределенно (сальмонел-лез, болезнь Лайма, инфекционный мононуклеоз, туберкулез и ветряная оспа), из которых для двух последних прогнозирование оказалось вообще неудовлетворительным.
Качество прогнозирования по г. Владивостоку (табл. 2), несколько отличается от прогнозирования по Приморскому краю и характеризуется следующей особенностью: число нозоформ с приемлемым прогнозом резко снизилось (с 12 до 7), однако одновременно возросло число патологий с
Таблица 3
Прогнозирование достижения критического уровня заболеваемости и качество прогноза для России по группам инфекций в 2006-2008 годах, соответственно
1 2 3 4 5 6
1. ГЛПС 6.5 5.2; 3.6; 6.6 2 4 2 2 0 0
Клещевой энцефалит 5.5 2.4; 2.2; 2.0 2 2 2 2 2 2
Псевдотуберкулез 7.0 3.3; 3.3; 2.6 4 3 3 0 1 1
Сальмонеллез 60.0 32.0; 35.5; 35.7 1 2 1 2 2 2
Болезнь Лайма 5.4 5.2; 5.1; 5.4 2 3 3 2 1 1
Клещевой риккетсиоз 2.1 1.5; 1.5; 1.4 2 2 2 2 2 2
2. Гонорея 115.0 62.2; 58.6; 55.4 3 3 3 0 0 0
Сифилис 170.0 62.6; 59.0; 58.0 1 1 1 2 2 2
Аскаридоз нет данных
Энтеробиоз нет данных
Педикулез 210.0 199.0; 187.0; 201.0 3; 3; 3 0; 0; 0
Чесотка нет данных
ОРЗ 19300.0 18900; 19300; 19300 3 3 3 0 2 2
3. Коклюш 20.0 5.7; 2.7; 2.5 2 2 2 2 2 2
Менингококковая инфекция 3.0 2.1; 1.9; 1.7 2 2 2 2 2 2
Скарлатина 52.0 29.7; 45.0; 35.0 2 2 2 2 2 2
Туберкулез 70.0 71.0; 74.1; 75.8 3 1 1 1 0 0
Дизентерия 120.0 25.1; 22.1; 18.1 2 2 2 2 2 2
Грипп 3000.0 350.0; 350.0; 224.0 0 0 0 3 3 3
4. Краснуха 300.0 92.6; 21.6; 6.8 1 0 0 2 3 3
Ветряная оспа 450.0 490.0; 600.0; 560.0 2 1 0 0 0 0
Инфекционный мононуклеоз нет данных
Гепатит «А» 100.0 15.6; 10.2; 8.1 1; 1; 0 2; 2; 3
Гепатит «В» 36.0 7.0; 5.3; 4.0 1; 0; 0 2; 3; 3
правильным и плохим прогнозом. Другими словами, все 24 нозоформы достаточно четко разделились на три практически равные группы по критерию качества прогноза.
Анализ таблицы 3, отражающей результаты прогнозирования в целом по России, показывает определенное ухудшение качества прогнозирования на фоне регионального прогноза, т.е. города или края. Так, из 20 прогнозируемых патологий только для 3 (грипп, краснуха, гепатит В) качество прогноза оказалось практически максимально положительным, а для 8 -плохим или практически полностью отрицательным (гонорея, педикулез, туберкулез, ветряная оспа).
Если в целом говорить о результатах прогнозирования по трем территориям, то можно констатировать, что из 24 нозоформ в Приморском крае и во Владивостоке прогноз оказался положительным соответственно для 19 и 17 патологий, а в России из 20 нозоформ - для 11 патологий. Таким образом, наиболее качественный прогноз по всем инфекциям получен для территории Приморского края, а наименее качественный - для России. Однако следует подчеркнуть, что для прогнозирования возможных эпидемических ситуаций в России в силу определен-
ных причин, нами использовалось меньше нозоформ, особенно по второй группе (см. табл. 3), что могло повлиять на уровень прогноза в сторону его ухудшения. К этому следует добавить, что качество реализуемого прогноза менялось по годам. Так, из трех прогнозируемых лет (2006-2008 гг.) наименее удачный прогноз для территории Приморского края и Владивостока оказался на 2007 г., а для территории России качество прогноза по годам практически не менялось.
Таким образом, на основании разработанной нами методики факторного временного прогнозирования достижения критических уровней или эпидемиологических порогов инфекционной заболеваемости, получены содержательные прогнозные оценки для территорий различного пространственного ранга за 3-летний период. Реализованная верификация результатов прогнозирования показала его достаточно высокую степень точности. Следует подчеркнуть, что полученное высокое качество прогноза не является предельным. В принципе, оно может возрастать при использовании широкого спектра новых возможных сочетаний вариантов прогнозирования, которые, безусловно, будут внедряться при дальнейших исследованиях.
