Risk-oriented model for predicting epidemiological situation with crimean-congo hemorrhagic fever (on the example of Stavropol region) (original) (raw)

Предметом исследования являлось многофакторное прогнозирование риска возникновения хотя бы одного случая заболевания Крымской геморрагической лихорадкой (КГЛ) на территории отдельного административного района субъекта Российской Федерации (на примере Ставропольского края). Риск-ориентированная модель для ежегодного прогнозирования появления больных КГЛ создана с использованием методики неоднородной последовательной статистической процедуры распознавания. В качестве предикторов появления больных КГЛ рассмотрены ежемесячные показатели климатических факторов (температуры воздуха, относительной влажности воздуха, количества осадков, высоты снежного покрова, атмосферного давления) и эпидемиологические данные (количество больных КГЛ в предыдущем году и число населенных пунктов, в которых были зарегистрированы случаи заболевания КГЛ). Для проверки точности прогнозной модели были использованы значения данных факторов риска с 2011 по 2015 г. для каждого административного района Ставропольского края. Пороговый уровень вероятности позитивного решения был выбран 99 % (вероятность ошибки 1 %). Выполнена проверка предлагаемой модели прогнозирования по ретроспективным данным за 2013-2016 гг. Представлены результаты прогноза появления хотя бы одного больного КГЛ для каждого административного района Ставропольского края на 2017 г. При анализе полученных данных отмечена высокая точность потенциальных результатов прогнозирования. Суммарно выявленные шесть ложноположительных и два ложноотрицательных (действительно ошибочных) результата могут быть следствием объективных факторовнедостаточной диагностики заболевания, а также завозных случаев. Полученные данные могут быть использованы в практической деятельности учреждений Роспотребнадзора при планировании и организации мероприятий по профилактике КГЛ. Следующим этапом развития прогнозной модели будет создание методики расчета предполагаемого количества больных КГЛ для каждого административного района, в которых прогнозируется появление хотя бы одного случая заболевания в предстоящем году.