Оценка и прогноз заболеваемости ОРВИ-гриппом с помощью математической модели SIR+A на территории Москвы в 2016 году
- Авторы: Контаров Н.А.1,2, Архарова Г.В.1, Гришунина Ю.Б.3, Гришунина С.А.3,4, Юминова Н.В.2
-
Учреждения:
- ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова МЗ РФ
- ФГБНУ НИИ вакцин и сывороток им. И.И. Мечникова
- Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»
- Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
- Выпуск: Том 9, № 3-4 (2019)
- Страницы: 583-588
- Раздел: КРАТКИЕ СООБЩЕНИЯ
- Дата подачи: 06.03.2019
- Дата принятия к публикации: 28.05.2019
- Дата публикации: 15.11.2019
- URL: https://iimmun.ru/iimm/article/view/1159
- DOI: https://doi.org/10.15789/2220-7619-2019-3-4-583-588
- ID: 1159
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Из-за высокой трансмиссивности и способности вызывать крупные эпидемии, грипп представляет собой серьезную проблему для мирового здравоохранения. Эпидемии и пандемии гриппа связаны с изменениями в структуре общества, которые способствуют распространению новых штаммов в конкретных экологических и социальных условиях. В настоящее время грипп является одним из самых распространенных заболеваний в мире. Ежегодно он вызывает эпидемии или даже пандемии, нередко приводя к летальному исходу. Уникальная способность вирусов гриппа к изменчивости путем точечных мутаций, рекомбинаций и реассортации генов, сопровождающаяся изменением биологических свойств вируса — основная причина неконтролируемого распространения инфекции. В связи с этим изучение популяции восприимчивых индивидуумов с использованием вероятностных моделей не только дает дополнительную информацию о вспышке, но и позволяет отслеживать динамику эпидемии на контролируемых территориях. Понимание эпидемиологии гриппа имеет решающее значение в распределении ресурсов здравоохранения. Основой мерой общественного здравоохранения в борьбе с вирусом является вакцинация. Однако существуют уязвимые группы населения, такие как пожилые люди и лица с ослабленным иммунитетом, которые, как правило, не обладают защитным уровнем антител к вирусу гриппа. Несмотря на успехи в создании вакцин и средств химиотерапии, эпидемии гриппа по-прежнему имеют огромные масштабы. При этом достоверные способы прогноза заболеваемости с учетом скорости развития эпидемической ситуации на сегодняшний день отсутствуют. Отслеживание и прогнозирование возникающих эпидемий затруднено из-за несоответствия между динамикой эпидемии, которую можно анализировать по данным эпиднадзора, и системой отслеживания числа заболевших гриппом. Наличие мутаций у вируса гриппа усугубляют данную ситуацию, изменяя истинную динамику заболеваемости. Использование вероятностных моделей для оценки параметров стохастической эпидемии будет способствовать более точному прогнозу изменения заболеваемости. В настоящей работе с целью прогноза изменения заболеваемости используется вероятностная модель, учитывающая взаимосвязь между инфицированными, восприимчивыми и невосприимчивыми индивидуумами, а также агрессивностью внешних рисков — SIR+A. С помощью данной модели проведены оценка и прогноз заболеваемости ОРВИ-гриппом на территории Москвы в 2016 г. Введен и рассчитан новый параметр – интенсивность заражения, с помощью которого можно проводить достоверный анализ заболеваемости и осуществлять прогноз относительно ее изменения.
Ключевые слова
Об авторах
Н. А. Контаров
ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова МЗ РФ;ФГБНУ НИИ вакцин и сывороток им. И.И. Мечникова
Автор, ответственный за переписку.
Email: kontarov@mail.ru
к.б.н., доцент кафедры медицинской и биологической физики;
ведущий научный сотрудник лаборатории детских вирусных инфекций,
105064, Москва, Малый Казенный пер., 5а
РоссияГ. В. Архарова
ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова МЗ РФ
Email: fake@neicon.ru
к.б.н., доцент кафедры медицинской и биологической физики,
Москва
РоссияЮ. Б. Гришунина
Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова Национального исследовательскогоуниверситета «Высшая школа экономики»
Email: fake@neicon.ru
старший преподаватель департамента прикладной математики,
Москва
РоссияС. А. Гришунина
Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова Национального исследовательскогоуниверситета «Высшая школа экономики»;
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Email: fake@neicon.ru
ассистент департамента прикладной математики;
аспирант кафедры теории вероятностей механикоматематического факультета
РоссияН. В. Юминова
ФГБНУ НИИ вакцин и сывороток им. И.И. Мечникова
Email: fake@neicon.ru
д.б.н., зам. директора по науке, зав. лабораторией детских вирусных инфекций,
Москва
РоссияСписок литературы
- Бароян О.В., Рвачев Л.А., Иванников Ю.Г. Моделирование и прогнозирование эпидемий гриппа для территории СССР. М.: Медицина, 1977. 546 с.
- Бейли Н. Математика в биологии и медицине. Москва: Мир, 1970. 326 с.
- Economou A., Lopez-Herrero M.J. The deterministic SIS epidemic model in a Markovian random environment. J. Math. Biol., 2016, vol. 73, no. 1, pp. 91–121. doi: 10.1007/s00285-015-0943-7
- Pellis L, House T, Keeling M.J. Exact and approximate moment closures for non-Markovian network epidemics. J. Theor. Biol., 2015, vol. 382, pp. 160–177. doi: 10.1016/j.jtbi.2015.04.039
- Rebuli N.P., Bean N.G., Ross J.V. Hybrid Markov chain models of S-I-R disease dynamics. J. Math. Biol., 2017, vol. 75, no. 3, pp. 521–541. doi: 10.1007/s00285-016-1085-2
Дополнительные файлы
