Региональные особенности эпидпроцесса, вызванного вирусом SARS-COV-2 (COVID-19), и меры компенсации влияния модифицирующих факторов неинфекционного генеза
- Авторы: Зайцева Н.В.1, Попова А.Ю.2, Алексеев В.Б.1, Кирьянов Д.А.1, Чигвинцев В.М.1
-
Учреждения:
- ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека
- ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Министерства здравоохранения Российской Федерации
- Выпуск: Том 101, № 6 (2022)
- Страницы: 701-708
- Раздел: СОЦИАЛЬНО-ГИГИЕНИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ
- Статья опубликована: 30.06.2022
- URL: https://ruspoj.com/0016-9900/article/view/639168
- DOI: https://doi.org/10.47470/0016-9900-2022-101-6-701-708
- ID: 639168
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Введение. Развитие пандемии SARS-COV-2 (COVID-19) ставит ряд аналитических задач, направленных как на изучение самого процесса распространения заболевания, так и на исследование причин и закономерностей эпидемии для различных условий. В статье рассматривается наименее изученная проблема, связанная с необходимостью выяснения особенностей течения и причин наблюдаемых различий при распространении коронавирусной инфекции в регионах Российской Федерации с различным социально-экономическим и социально-гигиеническим статусом, для обоснования системы мер по компенсации предотвратимого модифицирующего влияния внешних факторов среды обитания и образа жизни.
Материалы и методы. Исследование строили на основе анализа закономерностей региональной дифференциации параметров SIR-модели, отражающей эпидемический процесс в регионах Российской Федерации. В качестве базовой модели использовали модификацию классической SIR-модели. В исследовании использовали данные по более чем 250 различным показателям, отражающим уровень инфицирования населения, вакцинации, госпитализации и летальности для 85 субъектов Российской Федерации за 2020–2021 гг. с недельным осреднением.
Результаты. Получены оценки параметров математических моделей для регионов РФ, на основе которых выполнен анализ особенностей течения эпидемического процесса, выявлены основные закономерности территориального распределения параметров, характеризующих скорости инфицирования, вылечивания, летальности, а также индекса репродукции вируса.
Ограничения исследования. Результаты исследования ограничены региональным уровнем агрегации данных, упрощённой моделью развития эпидемического процесса, а также недостаточным охватом факторов среды обитания, отражающих особенности распространения инфекции, что является перспективным направлением дальнейших исследований.
Заключение. Проведённое исследование позволило проследить основные особенности и закономерности распространения заболевания, выделить регионы, в которых эпидемические процессы протекали наиболее остро и сопровождались пиковыми нагрузками на региональные службы социальной сферы. Полученные тенденции и закономерности свидетельствуют, что наблюдаемая региональная дифференциация в развитии отдельных стадий эпидемического процесса распространения новой коронавирусной инфекции (COVID-19) штамма дельта обусловлена сложным взаимодействием и влиянием модифицирующих факторов, формирующих определённую многоуровневую и многокомпонентную систему.
Соблюдение этических стандартов. Исследование одобрено локальным этическим комитетом ФБУН «ФНЦ медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения».
Участие авторов:
Зайцева Н.В. — концепция и дизайн исследования, подготовка текста, редактирование;
Попова А.Ю. — концепция и дизайн исследования, подготовка текста, редактирование;
Алексеев В.Б. — концепция и дизайн исследования, подготовка текста;
Кирьянов Д.А. — концепция и дизайн исследования, сбор и обработка материала, подготовка текста;
Чигвинцев В.М. — сбор и обработка материала, подготовка текста.
Все соавторы — утверждение окончательного варианта статьи, ответственность за целостность всех частей статьи.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Поступила: 11.04.2022 / Принята к печати: 08.06.2022 / Опубликована: 26.06.2022
Ключевые слова
Об авторах
Н. В. Зайцева
ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека
Автор, ответственный за переписку.
Email: noemail@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-2356-1145
Россия
А. Ю. Попова
ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Email: noemail@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-2567-9032
Россия
В. Б. Алексеев
ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека
Email: noemail@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0001-5850-7232
Россия
Д. А. Кирьянов
ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека
Email: noemail@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0002-5406-4961
Россия
Владимир Михайлович Чигвинцев
ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека
Email: cvm@fcrisk.ru
ORCID iD: 0000-0002-0345-3895
Науч. сотр. отд. математического моделирования систем и процессов, ФБУН «Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения» Роспотребнадзора, 614045, Пермь.
e-mail: cvm@fcrisk.ru
РоссияСписок литературы
- Криворотько О.И., Кабанихин С.И. Математические модели распространения COVID-19. arXiv. Препринт. 2021; arXiv:2112.05315. https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.05315
- Ефимова Т.А., Тимощенко И.А., Абрашина-Жадаева Н.Г. Дробно-дифференциальная модель распространения COVID-19. Журнал Белорусского государственного университета. Физика. 2021; 3: 40-8.
- Тарутин А. Моделирование вирусных эпидемий. Инновации. Наука. Образование. 2021; (27): 930-8.
- Янчевская Е.Ю., Меснянкина О.А. Математическое моделирование и прогнозирование в эпидемиологии инфекционных заболеваний. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Медицина. 2019; 23(3): 328-34. https://doi.org/10.22363/2313-0245-2019-23-3-328-334
- Акимов В.А., Диденко С.Л., Олтян И.Ю. Моделирование биолого-социальных чрезвычайных ситуаций с использованием эпидемиологической модели SIR. Технологии гражданской безопасности. 2020; (4): 4-8.
- Контаров Н.А., Архарова Г.В., Гришунина Ю.Б., Гришунина С.А., Юминова Н.В. Оценка и прогноз заболеваемости ОРВИ-гриппом с помощью математической модели sir+a на территории Москвы в 2016 году. Инфекция и иммунитет. 2019; 9(3-4): 583-8. https://doi.org/10.15789/2220-7619-2019-3-4-583-588
- Разумов Т.Е. Модель эпидемии SIR с учетом пространственной неоднородности расположения индивидов. Политехнический молодежный журнал. 2019; (6): 5. https://doi.org/10.18698/2541-8009-2019-6-490
- Соколовский В.Л., Фурман Г.Б., Полянская Д.А., Фурман Е.Г. Пространственно-временное моделирование эпидемии COVID-19. Анализ риска здоровью. 2021; (1): 23-37. https://doi.org/10.21668/health.risk/2021.1.03
- Dos Santos I.F.F., Almeida G.M.A., de Moura F.A.B.F. Adaptive SIR model for propagation of SARS-CoV-2 in Brazil. Physica A. 2021; 569: 125773. https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.125773
- McKendrick A.G. Applications of mathematics to medical problems. Proceedings of the Edinburgh Mathematical Society. 1925; 44: 98-130. https://doi.org/10.1017/S0013091500034428
- Kermack W.O., McKendrick A.G. A contribution to the mathematical theory of epidemics. Proc. R. Soc. Lond. 1927; 115(772): 700-21. https://doi.org/10.1098/rspa.1927.0118
Дополнительные файлы
