"Объясняющие" модели заболеваемости клещевыми инфекциями (на примере Астраханской риккетсиозной и Крымской-Конго геморрагической лихорадок)

Аннотация:

Работа посвящена разработке методик для математического обоснования причин несоответствий фактических показателей заболеваемости Астраханской риккетсиозной (АРЛ) и Крымской-Конго геморрагической лихорадками (ККГЛ) результатам эпидемиологического прогноза, обусловленных oпocpедованным влиянием погодных условий текущего эпидемического сезона. Цель исследования — разработать с использованием данных спутникового мониторинга (дистанционною зондирования Земли из космоса) «объясняющие» модели заболеваемости АРЛ и ККГЛ и представить результаты их апробации на примере Ставропольского края и Астраханской области. Материалы и методы. Материалами послужили климатические данные, полученные из Института космических исследований РАН, а также эпидемиологические сведения по заболеваемости ККГЛ и АРЛ с 20С5 по 2021 г. «Объясняющие» модели были разработаны на основе теоремы Байеса и последовательною статистического анализа Вальда. Все расчёты были выполнены в созданной авторами программе на основе «Microsoft Excel 2010». Результаты. Установлено, что наибольшее опосредованное влияние на развитие эпидемиологической ситуации по ККГЛ в Ставропольском крае оказывают нормализованный относительный вегетационный индекс и относительная влажность воздуха в июне-июле, в Астраханской области показатели максимальной, минимальной и средней температуры воздуха в октябре, а также минимальной температуры воздуха в июле. Уровень заболеваемости АРЛ зависит от опосредованного действия среднегодовой и максимальной среднегодовой температуры воздуха, максимальной температуры воздуха и нормализованного относительного вегетационного индекса в апреле-июле. Совпадение результатов «объясняющих» моделей с аналогичными данными расчётов «прогнозных» моделей составило 46,2-100%. Обсуждение. Предлагаемые «объясняющие» модели наряду с определением уровня заболеваемости, который мог бы быть достигнут при наблюдаемых значениях климатических факторов нынешнего году, позволяют проводить косвенную проверку «прогнозных» моделей с выявлением причин несоответствия результатов. Заключение. Апробация «объясняющих» моделей свидетельствует о перспективности и целесообразности продолжения исследования на примере других, высокоэндемичных по клещевым инфекциям субъектов.

Авторы:

Издание: Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии
Год издания: 2023
Объем: 12с.
Дополнительная информация: 2023.-N 1.-С.34-45. Библ. 31 назв.
Просмотров: 14