Содержание к диссертации
Стр.
ВВЕДЕНИЕ 6
Глава 1. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭПИДЕ- 12
МИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРИ ОПАСНЫХ ИНФЕКЦИ
ОННЫХ БОЛЕЗНЯХ (обзор литературы)
1.1. Инфекционный и эпидемический процесс при чуме 12
-
Общие сведения о чуме 12
-
Клиника чумы 18
-
Эпидемиология бубонной чумы 24
-
Эпидемиология легочной чумы 28
1.2. История моделирования эпидемий 30
Глава 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ 41
Глава 3. АНАЛИЗ ЭПИДЕМИЧЕСКИХ ПРОЯВЛЕНИЙ ЧУМЫ В 44
РОССИИ И СТРАНАХ БЛИЖНЕГО ЗАРУБЕЖЬЯ В 1876-2009 гг.
-
Эпидемические проявления чумы в 1876-1925 гг. 47
-
Эпидемические проявления чумы в 1926-1939 гг. 52
-
Эпидемические проявления чумы в 1940-1989 гг. 53
-
Эпидемические проявления чумы в 1990-2009 гг. 59
-
Анализ кадастра эпидемических проявлений чумы в России 59 и странах ближнего зарубежья (1876-2009 гг.) по трем группам их генеза
Глава 4. ОСНОВНЫЕ МЕРЫ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ЭПИДЕМИ- 67
ЧЕСКОМУ ПРОЦЕССУ ПРИ ЧУМЕ
Глава 5. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНФЕКЦИОН- 75
НОГО И ЭПИДЕМИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРИ ЧУМЕ
5.1. Эпидемиологические аспекты, учитываемые при мод елиро- 75
ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИИ
мтэ оои ос
ПЭВМ
СССР
TOPC/SARS
fl-3
|і\|/1(х), цл|/2(т),
пл|/3(т)
SEnlmRF
Ul(x)
U2(x)
W(x)
Всемирная организация здравоохранения Математическая модель Математическая теория эпидемий Особо опасные инфекции Операционная система
Персональная электронно-вычислительная машина Российская Федерация Содружество Независимых Государств Союз Советских Социалистических Республик Тяжелый острый респираторный синдром Электронная вычислительная машина Ядерно магнитный резонанс
Доля (%) лиц, успешно переболевших тяжелой клинической формой чумы
Доля (%) больных с различной клинической картиной заболевания (легкой, средней и тяжелой формой чумы) Коэффициент эффективности функционирования 2 и 3 фазы действующего механизма передачи возбудителя Функции «выноса» возбудителей чумы от источника инфекции
Население территории Коэффициент корреляции
Математическая модель развития патологического процесса чумы (при п - стадии латентного периода, инкубация и продрома, при m - клинические формы развития чумы
Стадия восприимчивости к чуме Инкубационный период Стадия клинических проявлений Стадия выздоровления Стадия погибших от чумы Всеобщее (календарное) время
Числа лиц в инкубационном (незаразная стадия) периоде Число лиц в инкубационном (заразная стадия) периоде чумы Новых случаев заболевания чумой
Wi(t) Новых случаев чумы, выявленных и изолированных
Wn(t) Число новых случаев чумы не выявленных среди пора-
женных возбудителем лиц
Х(О-) Число восприимчивых лиц до момента заражения
Хе Лица которым проведена экстренная профилактика
Xi Группа изолированных контактных лиц
Хк Группа контактных среди восприимчивого населения
Хг Группа риска среди восприимчивого населения
Yk(x) Число больных с различными (три) клиническими форма-
ми чумы
Zf(x) Число больных, погибших от чумы или ее осложнений
Zr(x) Число больных, успешно переболевших чумой
а Доля восприимчивых среди населения
Р Коэффициент выявления новых случаев заболевания чу-
мой
у(т) Функция развития периода инкубации
5(т) Функция развития инфекционного периода
5к(т) Функция развития k-ой клинической формой ООИ
X Средняя частота передачи возбудителя от инфекционных
больных
т Локальное (индивидуальное для отдельных людей) время,
прошедшее с момента заражения
\|/0 Уровень защиты человека в момент получения инфици-
рующей дозы
Введение к работе
Актуальность исследования. Последние десятилетия характеризуются возрастанием угроз возникновения чрезвычайных эпидемиологических ситуаций, о чем убедительно свидетельствуют события, связанные с эпидемией атипичной пневмонии (SARS) в 2002-2003 гг. [117, 118], распространением «птичьего» и «свиного» гриппа в 2005-2007 гг. и др. Наблюдается устойчивая тенденция появления новых особо опасных инфекционных болезней (1 болезнь в год) и возвращения старых (известных) нозологических форм [99, 179]. Не менее острой является проблема возникновения чрезвычайных ситуаций в результате биотеррористических акций [5, 27, 102, 185].
Данные события происходят на фоне увеличения трансграничной и внутригосударственной миграции, сокращения времени на пересечение территории одного, а то и нескольких государств, увеличения объемов перевозки санитар-но-опасных товаров и грузов, что приводит к увеличению риска завоза опасных инфекционных болезней на территорию Российской Федерации. Тем более, что Российская Федерация граничит со странами Содружества Независимых Госу-дарств (СНГ), на территории которых функционируют активные природные очаги чумы и ежегодно риску заражения чумой подвергается до 50 тыс. человек1 [2, 87, 88, 89].
В отечественной науке сделан огромный шаг в изучении эпидемического процесса при инфекционных болезнях на основе математического моделирования. Разработанная в середине 60-х годов XX века Л. А. Рвачевым, О. В. Бароя-ном и Ю. Г. Иванниковым новая теория математического моделирования процессов распространения инфекционных болезней — эпидемиологическая динамика, позволила создать адекватные математические модели гриппа и получить 4 успешных прогноза в начальный период эпидемий 1971-1972, 1973, 1975 и 1976 гг. для 100 городов СССР.Это послужило основанием для создания математических моделей для ряда инфекционных болезней, в том числе и моделей эпидемий чумы [14, 25, 26].
Поэтому адекватное моделирование и прогнозирование развития эпидемий (вспышек) инфекционных болезней, позволяющее получать результаты, которые невозможно выявить при использовании других методов, минимизировать затраты на изучение эпидемического процесса, а также заблаговременно выявить общие закономерности роста заболеваемости и наметить пути их эффективной профилактики, является одним из перспективных направлений эпидемиологических исследований.
Важно и то, что направление математического моделирования и прогнозирования эпидемического процесса опасных инфекционных болезней, как одно из основных направлений, отражено в концепции федеральной целевой программы «Национальная система химической и биологической безопасности Российской Федерации на 2009-2013 гг.».
Учитывая вышеизложенное, предполагалось осуществить комплекс исследований, результатом которых будет изучение развития эпидемий (вспышек) чумы с помощью математического и компьютерного моделирования, использование компьютерного обеспечения математических моделей в прогностических целях с учетом мер воздействия на эпидемический процесс.
Цель работы - ретроспективный анализ вспышек (эпидемий) чумы и разработка начальных и граничных условий для математического и компьютерного моделирования.
Задачи исследования:
Оценить современные возможности математического и компьютерного моделирования развития эпидемий опасных инфекционных болезней.
Провести ретроспективный анализ эпидемических проявлений чумы на территории России и странах ближнего зарубежья (Азербайджан, Армения, Грузия, Казахстан, Кыргызстан, Таджикистан, Туркменистан, Узбекистан) в XIX-XXI веке.
Определить начальные и граничные условия для математического моделирования эпидемий (вспышек) чумы.
Разработать систему математических моделей и компьютерное обеспечение инфекционного и эпидемического процесса при чуме.
Провести расчеты на ПЭВМ по математическим моделям развития эпидемий чумы с учетом мер воздействия на эпидемический процесс.
Научная новизна. Анализ современного состояния разработанности проблемы математического моделирования развития инфекционного и эпидемического процесса свидетельствует о том, что наиболее перспективными при чуме являются модели типа SEnlmRF, где S - (susceptible) - стадия восприимчивости к чуме; Е - (expect or incubation) - инкубационный период, п - стадии латентного периода; I - (illness) - клиническая форма чумы, m - степень тяжести болезни; R - (recovery) - стадия постинфекционного иммунитета; F — (final or death) - стадия погибших от инфекции.
В результате ретроспективного анализа эпидемических проявлений чумы на территории России и странах ближнего зарубежья (Азербайджан, Армения, Грузия, Казахстан, Кыргызстан, Таджикистан, Туркменистан, Узбекистан) в XIX-XXI веке выявлены характерные особенности инфекции в разные отрезки времени по трем группам их генеза: заражение в природных очагах чумы, вследствие завозов (заносов), в лабораториях и госпиталях.
Определены количественные характеристики чумной инфекции, принципиально необходимые для математического моделирования инфекционного и эпидемического процесса и на этой основе разработаны начальные и конечные условия математического моделирования эпидемий (вспышек) чумы: общее количество населения (задается экспериментально), время моделирования (определяется количеством дней с первого до последнего дня эпидемии, задается экспериментально), доля восприимчивых (до 100%), интенсивность контактов (0-1,0), начальная доза возбудителя (от единичных до 107 м.к.), начальное число лиц в инкубации (задается экспериментально), начальное число больных (задается экспериментально), доля случаев неблагоприятного исхода (бубонная чума - до 96 %, легочная чума- 100 %), интенсивность «выхода» жизнеспособно- го возбудителя (1,0), интенсивность «выноса» возбудителя к восприимчивым лицам (1,0), время задержки начала изоляции (количество дней с момента начала эпидемии), процент изоляции (до 100%), а так же параметры для различных моделей (группы риска, экстренная профилактика, контактные лица, изоляция среди контактных лиц, передача возбудителя).
Разработаны математические модели инфекционного и эпидемического процесса при чуме, которые задаются системой интегро-дифференциальных уравнений в частных производных с соответствующими начальными и граничными условиями.
Разработано компьютерное обеспечение математической модели развития эпидемий чумы, реализованное в интегрированной среде разработки программного обеспечения Delphi [186] под управлением ОС Windows, позволяющие моделировать "in silico" (при помощи компьютерной техники) различные сценарии развития эпидемий чумы с учетом мер воздействия на эпидемический процесс различного характера, в т.ч. при террористических акциях, которые могут быть использованы в прогностических целях.
Проведены расчеты по математическим моделям развития эпидемий чумы типа SE2I3RF с учетом мер воздействия на эпидемический процесс (выявление и изоляция контактных, выявление, изоляция и лечение больных, экстренная профилактика, вакцинация) на фактических данных (вспышка чумы в 1945 году в пос. Авань Аральского района Кзыл-Ординской области Казахской ССР), подтвердившие их надежность. Совпадение расчетных и фактических данных по общему числу заболевших равняется 72,0 %, по смертности - 90,1 % при коэффициенте корреляции г= +0,71.
Практическая значимость. Материалы диссертационной работы использованы при составлении методических рекомендаций «Использование комплекса компьютерных программ моделирования эпидемического процесса при чуме с учетом основных мер противодействия в условиях крупного города» (одобрены ученым советом протокол №5 от 23 сентября 2010 г. и утверждены директором ФГУЗ РосНИПЧИ «Микроб»)
Результаты диссертационной работы использованы в реализации федеральной целевой программы «Национальная система химической и биологической безопасности Российской Федерации на 2009-2013 гг.». в создании прогнозно-аналитического модуля системы биологической безопасности в субъекте Российской Федерации.
Основные положения, выносимые на защиту.
Наиболее перспективными математическими моделями для описания эпидемий (вспышек) чумы являются модели типа SE2I3RF, где S - стадия восприимчивости к чуме; Еід - инкубационный период, 1 и 2 - не заразная и заразная стадии инкубационного периода; 1\п з - клиническая форма чумы, 1,2,3 — степень тяжести болезни легкая, средней тяжести и тяжелая соответственно; R - стадия выздоровления и формирования постинфекционного иммунитета; F -стадия погибших от инфекции.
Обязательными эпидемиологическими характеристиками для математического моделирования эпидемий (вспышек) чумы являются: количество населения, время моделирования, доля восприимчивых, интенсивность контактов, начальная доза возбудителя, начальное число лиц в инкубации, начальное число больных, доля случаев неблагоприятного исхода, интенсивность «выхода» жизнеспособного возбудителя, интенсивность «выноса» возбудителя к восприимчивым лицам, время задержки начала изоляции, процент изоляции, а так же параметры для различных моделей (группы риска, экстренная профилактика, контактные лица, изоляция среди контактных лиц, передача возбудителя).
Разработанные математические модели и компьютерное обеспечение инфекционного и эпидемического процесса при чуме обеспечивают достоверное (г= +0,71) описание развития эпидемий (вспышек) чумы и могут быть использованы в прогностических целях.
Апробация работы. Материалы диссертации представлены на: VIII и IX съезде Всероссийского общества эпидемиологов, микробиологов и паразитологов (Москва, 2002, 2007), >
Международной научно-практической конференции по санитарной охране территорий государств-участников СНГ (Саратов, 2004, 2007; Волгоград, 2005, 2009; Ставрополь, 2010).
Итоговой научно-практической конференции ФГУЗ РосНИПЧИ «Микроб» (2004, 2006, 2007, 2009-2010 гг.).
Публикации. Основные результаты диссертации изложены в 6 опубликованных работах, две из которых в изданиях рекомендуемых ВАК России.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, обзора литературы, 5 глав собственных исследований (включающих описание материалов и методов исслдований), заключения и выводов. Работа изложена на 136 страницах машинописного текста, включает 14 рисунков и 17 таблиц. Список цитированной литературы содержит 193 источника.
