CC BY
30
Al
ЭдУД
УДК: Б1Б-002.Б-03Б.2 Код специальности ВАК: 14.02.02
ПРИМЕНЕНИЕ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ В СИСТЕМЕ ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОГО НАДЗОРА ЗА ЛЕКАРСТВЕННО-УСТОЙЧИВЫМ ТУБЕРКУЛЕЗОМ
А. И. Блох1, И. В. Ярусова2, С. В. Витрив2, А. А. Зимоглял3, А. О. Леонтьева1, О. А. Пасечник1,
1ФГБОУ ВО «Омский государственный медицинский университет», 2КУЗОО «Клинически противотуберкулезный диспансер», г. Омск, 3ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Омской области», г. Омск
Пасечник Оксана Александровна - e-mail: opasechnik@mail.ru
Описано применение ГИС-технологий в системе эпидемиологического надзора за туберкулезной инфекцией, что особенно актуально в период активного распространения лекарственно-устойчивых форм возбудителя. Цель исслелования: оценка пространственного распределения туберкулезной инфекции с широкой лекарственной устойчивостью возбудителя на территории города Омска. Материалы и методы. Проведено ретроспективное описательное эпидемиологическое исследование динамики распространенности лекарственно-устойчивого туберкулеза в Омской области в период 200Б-2017 гг. С использованием приложения версии QGIS Desktop 2.4.0 проведен пространственный анализ распределения случаев туберкулеза с широкой лекарственной устойчивостью на территории г. Омска и Омского района. Результаты. Обнаружена неравномерность распределения случаев заболевания. В зависимости от плотности распространения случаев выявлено пять кластеров, характеризующихся активной передачей возбудителя инфекции. Выводы. Новые знания о наличии кластеров или «горячих точек» ШЛУ-ТБ позволят скорректировать профилактические меры в микроучастках с высокой распространенностью инфекции и выработать стратегии для более эффективного контроля туберкулеза
Ключевые слова: геоинформационные системы, туберкулез, распространенность, эпидемиологический надзор, широкая лекарственная устойчивость.
Under the known trend towards the spread of drug resistant forms of M. tuberculosis the GIS-technology was implemented in the drug resistant tuberculosis epidemiological surveillance system. Purpose of the study. The evaluation of geographical distribution of extensively drug resistant tuberculosis cases in the city of Omsk. Materials and methods. We conducted a retrospective descriptive epidemiological research of the dynamics of extensively drug resistant M. tuberculosis spread in Omsk oblast in 200Б-2017. We used QGISDesktop 2.4.0 to evaluate the geographical distribution of extensively drug resistant tuberculosis cases in Omsk city and Omsk area. Results. We found some evidence of clustering. There were five clusters with active transmission of tuberculosis. Conclusion. The new information about the clusters or «hot spots» of extensively drug resistant tuberculosis cases enables us to adjust the prophylactic measures in micro regions with high prevalence of the infection as well as to strengthen of tuberculosis control system.
Key words: geoinformation systems, tuberculosis, prevalence, epidemiological surveillance,
extensively drug-resistant.
Введение
Создание эффективной системы мониторинга динамики и уровня инфекционной заболеваемости является одной их актуальных задач современной эпидемиологии. Внедрение этой системы в практику работы медицинских организаций позволяет оперативно реагировать на изменения эпидемических проявлений актуальных инфекций, значительно снизить заболеваемость населения, минимизировать материальные затраты на борьбу с ними [1, 2]. Современные информационные технологии, к которым, в частности, относятся географические информационные системы (ГИС, Geographic Information Systems), используемые в настоящее время в эпидемиологическом надзоре за инфекционными болезнями, позволяют пользователям в автоматическом режиме обрабатывать, отображать и анализировать эпидемиологическую информацию пространственно [3].
Использование геоинформационных технологий позволяет быстро оценивать ретроспективные данные об активности эпидемических очагов инфекционных болезней на любой административной территории - от конкретного населенного пункта до региона (край, область) или страны в целом, сопоставлять их с оперативной эпидемиологиче-
Дата поступления 30.0Б.2018
ской информацией, анализировать ситуацию и вырабатывать организационно-управленческие решения по проведению профилактических мероприятий [1, 2].
ГИС-технологии нашли широкое применение в анализе пространственного распределения различных онкологических, природно-очаговых, зоонозных и других заболеваний. Изучение пространственно-временной и пространственной характеристики заболеваемости населения дает возможность обнаружить и оценить кластеры или эпидемические очаги, в границах которых происходит активная трансмиссия возбудителей инфекционных заболеваний или влияние на проживающее население различных факторов риска возникновения и распространения болезней [2, 4].
Последовательно реализуемая система эпидемиологического надзора за туберкулезной инфекцией в нашей стране позволила изменить динамику и тенденции эпидемического процесса, вместе с тем сохраняет актуальность проблема распространения лекарственно-устойчивого туберкулеза. На протяжении ряда лет наблюдается значительная заболеваемость населения туберкулезом с множественной и широкой лекарственной устойчивостью возбудителя [5].
NK
МЕДИЦИНСКИЙ
АЛЬМАНАХ
Традиционно считается, что трансмиссия туберкулеза, в том числе и лекарственно-устойчивого, происходит в основном в домашних эпидемических очагах после тесного контакта с больными-бактериовыделителями. Многочисленные исследования связывают значительную возможность активной передачи туберкулеза и за пределами эпидемических очагов, в так называемых местах социальной агрегации, где наблюдается интенсивный контакт людей между собой (общественный транспорт, лечебные учреждения, рынки, прочие) [6].
В данных условиях применение технологии геоинформационных систем позволяет визуализировать на территории населенных пунктов эпидемические очаги (кластеры или «горячие» точки) туберкулезной инфекции, улучшить понимание потенциальной передачи туберкулеза и направить дополнительные меры на усиление борьбы с инфекцией [7].
Целью исследования является оценка пространственного распределения туберкулезной инфекции с широкой лекарственной устойчивостью возбудителя на территории города Омска.
Материалы и методы
В основу исследования положено наблюдение за эпидемическим процессом туберкулезной инфекции на территории Омской области. Период исследования охватывает 2006-2017 годы. Дизайн исследования - ретроспективное описательное эпидемиологическое исследование.
Материалом для исследования послужили сведения форм федерального статистического наблюдения в Омской области № 33 «Сведения о больных туберкулезом».
Для оценки пространственного распределения случаев туберкулеза с широкой лекарственной устойчивостью (устойчивость как минимум к 4 классам противотуберкулезных препаратов) в исследование были включены 174 больных туберкулезом органов дыхания, выделяющих микобактерии туберкулеза, проживающих на территории города Омска и Омского района. От всех участников исследования было получено информированное согласие. Исследование было одобрено Локальным этическим комитетом ФГБОУ ВО ОмГМУ Минздрава России (заключение № 101 от 08.02.2018 г.).
Исследуемая когорта больных туберкулезом с широкой лекарственной устойчивостью возбудителя была представлена преимущественно жителями г. Омска (91,9%, n=160), доля мужчин составляла 82,1% (n=143), средний возраст - 42,3 года, женщин было 17,9%, средний возраст 40,7 лет. Клинические формы туберкулеза представлены в 70,1% случаев инфильтративным туберкулезом легких, в 10,3% - диссеминированным туберкулезом, в 7,5% случаев фиброзно-кавернозным туберкулезом, в 4,5% очаговым туберкулезом легких. Прочие клинические формы составляли 7,6%. Коинфицированными ВИЧ были 35,1% больных (n=61), ВГС - 41,3%. Пребывали в местах лишения свободы в прошлом 20,1% больных. Указали на потребление наркотиков 19,5% больных ШЛУ-ТБ.
Географический анализ на территории г. Омска и Омского района проводился с использованием географических информационных систем. Для отображения случаев туберкулеза с широкой лекарственной устойчивостью возбудителя использовалось приложение версии QGIS Desktop 2.4.0 (https://www.qgis.org/ru/site/forusers/ download.html).
Программное обеспечение QGIS 2.4.0 было использовано для создания базы данных о случаях туберкулеза с широкой лекарственной устойчивостью возбудителя и изучения характеристик пространственного распределения заболеваний на территории города Омска и его пригорода в период с 01.01.2016 по 01.01.2018.
Географические координаты были получены с использованием широты и долготы центра каждого эпидемического очага (центроида). Выходные карты были созданы с использованием проекционной системы координат, EPSG:4326; датум - WGS84 из проекта Open Street Map (https://www.openstreetmap.org).
Кроме того, был проведен анализ кластеров или «горячих точек» и оценки плотности ядра, основанный на статистике и функции плотности точки ядра. Оба этих анализа были выполнены с использованием инструментов QGIS. «Горячая точка» - это место или небольшая область в пределах идентифицируемой границы, показывающая концентрацию случаев или инцидентов. Анализ пространственной структуры случаев фокусировался на общем числе случаев ШЛУ-ТБ [8].
Теплокарта построена с использованием ядра Епанеч-никова, относящегося к функциям параболического типа, размер ядра принимали равным 1,5 км для лучшей визуализации мелких деталей группировки эпидемических очагов туберкулеза с широкой лекарственной устойчивостью возбудителя.
Статистическую обработку данных проводили с использованием программного пакета Statistica 6.0 (Statsoft Inc.) и возможностей Microsoft Excel.
Результаты и их обсуждение
На территории Омской области на начало 2018 года под диспансерным наблюдением в медицинских организациях фтизиатрического профиля состояло 1227 больных туберкулезом органов дыхания, выделяющих микобактерии туберкулеза. Распространенность туберкулеза с бактериовыделе-нием составляла 62,6 на 100 тысяч населения, что на 36,7% ниже средне многолетнего уровня за период 2006-2017 гг. На фоне улучшения эпидемиологической ситуации, связанного со снижением заболеваемости населения и распространенности туберкулеза, в контингенте больных-бактери-овыделителей наблюдалось увеличение доли больных, выделяющих микобактерии туберкулеза с множественной лекарственной устойчивостью (МЛУ-ТБ) (таблица).
Наибольшее клинико-эпидемиологическое значение имеют больные туберкулезом с широкой лекарственной устойчивостью (ШЛУ-ТБ), которая может быть приобретена в результате неэффективного лечения туберкулеза, или при контакте с больным туберкулезом, выделяющим возбудителя с ШЛУ. В Омской области доля больных ШЛУ-ТБ в контингенте больных туберкулезом составила на начало 2018 года 32,8%, а распространенность ШЛУ-ТБ - возросла более чем в 2,5 раза и составила 13,6 на 100 тысяч населения. За период 2011-2017 гг. заболеваемость населения Омской области ШЛУ-ТБ возросла в 4 раза с 0,4 до 1,6 на 100 тысяч населения, что определяло актуальность проблемы активной трансмиссии микобактерий туберкулеза с широкой лекарственной устойчивостью.
На территории г. Омска показатель распространенности туберкулеза с множественной лекарственной устойчивостью на 19,8% ниже, чем в сельских муниципальных районах,
однако в пределах административных округов наблюдаются неравномерное распределение случаев МЛУ-ТБ - от 46,0 на 100 тысяч населения до 22,0 на 100 тысяч населения. Следует отметить, что на территории этих административных округов наблюдалась самая высокая (12,0 на 100 тысяч населения) и самая низкая (4,8 на 100 тысяч населения заболеваемость лекарственно-устойчивым туберкулезом.
Учитывая тенденцию к росту заболеваемости населения ШЛУ-ТБ, появилась необходимость изучения пространственного распределения случаев заболевания для выявления кластеров ШЛУ-ТБ, которые определяли возможность передачи лекарственно-устойчивого туберкулеза среди населения. Используя описанные ГИС-технологии было выявлено пространственное расположение очагов ШЛУ-ТБ на территории г. Омска и прилегающего к нему Омского района Омской области (рис. 1).
Оценка плотности распределения случаев ШЛУ-ТБ позволила выявить пять кластеров в г. Омске и Омском районе (рис. 2).
Настоящее исследование, которое позволило изучить и сравнить распространенность ШЛУ-ТБ с точки зрения пространственного распределения, является первой попыткой такого рода на территории Омской области. Результаты кластерного распределения ШЛУ-ТБ позволили
выявить «горячие точки» - микроучастки с максимальным количеством случаев и высокой плотностью размещения туберкулеза с широкой лекарственной устойчивостью, в пределах которых с высокой вероятностью происходит активная трансмиссия возбудителя.
Применение новых подходов, таких как картографирование и пространственный анализ, оказывают содействие основным составляющим программ борьбы с туберкулезом.
Обнаружение кластеров ШЛУ-ТБ может иметь важное значение для системы эпидемиологического надзора за туберкулезной инфекцией, способствовать выявлению дополнительных факторов, лежащих в основе распространения заболевания, улучшению понимания того, как и по каким причинам происходит передача лекарственно-устойчивого возбудителя на конкретной географической территории. Новые знания о наличии кластеров или «горячих точек» ШЛУ-ТБ позволят скорректировать профилактические меры в микроучастках с высокой распространенностью инфекции и выработать стратегии для более эффективного контроля туберкулеза.
Заключение
Проведенное исследование позволило выявить наличие пяти кластеров ШЛУ-ТБ на территории Омска, где агрегировано наибольшее количество случаев и происходит
ТАБЛИЦА.
Динамика эпидемиологических показателей, характеризующих проявления туберкулезной инфекции с множественной лекарственной устойчивостью (Омская область, 2006-2017 гг.)
Показатели Средне многолетние уровни
2006-2008 г. 2009-2011 г. 2012-2014 г. 2015-2017 г. 2006-2017 г.
Распространенность туберкулеза с бактериовыделением (на 100 тыс. населения) 93,5 94,9 85,1 68,7 85,6
Распространенность туберкулеза с множественной лекарственной устойчивостью (на 100 тыс. населения) 31,5 34,1 39,7 37,4 35,7
Доля бактериовыделителей в контингенте больных туберкулезом (%) 28,8 31,6 40,5 43,5 36,1
Доля больных туберкулезом с множественной лекарственной устойчивостью в контингенте бактеривыделителей (%) 33,6 36,1 46,7 54,6 42,8
РИС. 1.
Пространственное распределение эпидемических очагов туберкулеза с широкой лекарственной устойчивостью возбудителя на территории г. Омска и Омского района (https://www.openstreetmap.org).
РИС. 2.
Теплокарта кластеров туберкулеза с широкой лекарственной устойчивостью на территории г. Омска и Омского района (https://www.openstreetmap.org).
NK
МЕДИЦИНСКИЙ
АЛЬМАНАХ
активная передача возбудителя среди населения. Использование ГИС-технологий может способствовать выработке наиболее эффективной стратегии в борьбе с распространением лекарственно-устойчивых форм туберкулеза. Примененная методика имеет важную перспективу, поскольку обнаружение кластеров может быть не только ретроспективным, но проспективным, учитывая возможность включения вновь выявленных случаев. При каждом включении новых данных в проспективный анализ рассматривается вопрос о появлении новых кластеров.
Благодарности. Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного проекта № 18-013-00387.
ЛИТЕРАТУРА
1. Ефимов Е.И., Никитин П.Н., Ершов В.И., Рябикова Т.Ф. Развитие и использование геоинформационных технологий в противоэпидемической практике. Цели, задачи, методы, результаты. Медицинский альманах. 2009. № 2. С. 43-47.
Efimov E.I., Nikitin P.N., Ershov V.I., Ryabikova T.F. Razvitie i ispol'zovanie geoinformacionnyx texnologij v protivoepidemicheskoj praktike. Celi, zadachi, metody, rezul'taty. Medicinskij al'manax. 2009. № 2. S. 43-47.
2. Vereshagin D.I., Pasechnik O.A. The application of information technologies in the system of prevention of socially significant diseases/Modern informatization
problems in simulation and social technologies Proceedings of the XX-th International Open Science Conference (Yelm, WA, USA, January 2015). 2015. P. 217-221.
3. Hassarangsee S., Tripathi N.K., Souris M. Spatial Pattern Detection of Tuberculosis: A Case Study of Si Sa Ket Province, Thailand. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2015. Vol. 12. № 12. P. 16005-16018.
4. Yazdani-Charati J., Siamian H., Kazemnejad A., Vahedi M. Spatial Clustering of Tuberculosis Incidence in the North of Iran. Global Journal of Health Science. 2014. Vol. 6. № 6. P. 288-294.
5. Васильева И.А., Белиловский Е.М., Борисов С.Е., Стерликов С.А. Заболеваемость, смертность и распространенность как показатели бремени туберкулеза в регионах ВОЗ, странах мира и в Российской Федерации. Часть 1. Заболеваемость и распространенность туберкулеза. Туберкулез и болезни легких. 2017. Т. 95. № 6. С. 9-21.
Vasil'eva I.A., Belilovskij E.M., Borisov S.E., Sterlikov S.A. Zabolevaemost', smertnost' i rasprostranennost' kak pokazateli bremeni tuberkuleza v regionax VOZ, stranax mira i v Rossijskoj Federacii. Chast' 1. Zabolevaemost' i rasprostranennost' tuberkuleza. Tuberkulez i bolezni legkix. 2017. T. 95. № 6. S. 9-21
6. Ge E., Lai P.C., Zhang X., Yang X., Lie X., Wang H., Wei X. Regional Transport and Its Association with Tuberculosis in the Shandong Province of China, 2009-2011. Journal of Transport Geography, 2015. Vol. 46. P. 232-243.
7. Nunes C. Tuberculosis incidence in Portugal: spatiotemporal clustering. International Journal of Health Geographics. 2007. № 6. P. 30.
8. Prasannakumar V., Vijith H., Charutha R., Geetha, N. Spatio-temporal clustering of road accidents: GIS based analysis and assessment. Procedia Social and Behavioral Sciences. 2011. Vol. 21. P. 317-325.
УДК: 614.47
Код специальности ВАК: 14.02.02; 14.02.01
РОЛЬ И НАПРАВЛЕНИЯ ВАКЦИНОПРОФИЛАКТИКИ В ОБЕСПЕЧЕНИИ ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОГО БЛАГОПОЛУЧИЯ МАССОВЫХ МЕЖДУНАРОДНЫХ МЕРОПРИЯТИЙ
Д. В. Лопушов12, А. А. Имамов1, Н. Д. Шайхразиева2, А. И. Локоткова2, И. М. Фазулзянова2,
1ФГБОУ ВО «Казанский государственный медицинский университет»,
2Казанская государственная медицинская академия - филиал ФГБО ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования», г. Казань
Дата поступления 14.08.2018
Лопушов Дмитрий Владимирович - e-maii: doctor225@maii.ru
Цель работы. Проведение аудита вакцинопрофилактики в период подготовки и проведения массовых международных мероприятий в г. Казани и выработка рекомендаций по проведению специфической профилактики при подготовки к массовым международным мероприятиям. Материалы и методы. В работе использовались материалы Министерства здравоохранения Республики Татарстан, Управления Роспотребнадзора по Республике Татарстан, итоговые отчеты о проведении международных массовых мероприятий. Сведения о нежелательных реакциях после вакцинации представлены Республиканским центром иммунопрофилактики ГАУЗ «Детская республиканская клиническая больница МЗ РТ» и Казанским филиалом ФГБУ «Информационно-методический центр по экспертизе, учету и анализу обращения средств медицинского применения» Росздравнадзора. Результаты и обсуждение. За изучаемый период проведено 225 массовых мероприятий с числом участников от 150 до 13500 человек. Количество стран участников составляло от 25 до 150. В ходе подготовки мероприятий проводилась вакцинация представителей клиентских групп в рамках Национального календаря профилактических прививок, а также против гепатита А и дизентерии. Охват вакцинацией против дифтерии, столбняка, кори, вирусного гепатита В, гриппа составил 97,7%, 100%, 100%, 98% соответственно, против гепатита А составило 91,7%, против дизентерии 91,7% от подлежащих. Мониторинг нежелательных реакций после вакцинации установил, что в основном встречались общие реакция слабой степени (85,4%) (р<0,05). Выводы. Международные массовые мероприятия характеризуются высоким риском возникновения вспышек различных инфекционных заболеваний и своевременное проведение вакцинопрофилактики актуальных инфекций является важным звеном в обеспечении эпидемиологической безопасности и недопущения возникновения вспышек инфекционных заболеваний.
Ключевые слова: массовые международные мероприятия, вакцинация,
нежелательные реакции, клиентские группы.
