Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор литературы
1.1. Развитие эпидемии вич-инфекции в мире 11
1.2. Моделирование развития эпидемии вич-инфекции .20 глава 2. Материалы и методы исследования
2.1. Материалы .31
2.2. Методы .33
2.2.1. Эпидемиологический анализ (оперативный, ретроспективный) 33
2.2.2. Социологическое исследование 34
2.2.3. Статистические методы 36
2.2.4. Математическое моделирование 38
Глава 3. Эпидемиологическая ситуация по вич-инфекции
3.1. Развитие эпидемического процесса вич-инфекции на территории россии 41
3.2. Характеристика эпидемического процесса вич-инфекции на территории г. Москвы .57
3.3. Анализ летальности при вич-инфекции .77
Глава 4. Социологическое исследование 100
Глава 5. Моделирование и прогнозирование развития эпидемического процесса вич-инфекции на территории г. Москвы
5.1. Анализ многолетней динамики проявлений эпидемического процесса иппп .108
5.2. Моделирование развития эпидемического процесса вич-инфекции 118
5.3. Прогнозирование развития эпидемического процесса вич-инфекции 126
Заключение .132
Выводы 148
Приложение .151
Литература
- Моделирование развития эпидемии вич-инфекции .20 глава 2. Материалы и методы исследования
- Социологическое исследование
- Характеристика эпидемического процесса вич-инфекции на территории г. Москвы
- Моделирование развития эпидемического процесса вич-инфекции
Введение к работе
Актуальность проблемы
Обстановка по ВИЧ-инфекции на территории Российской Федерации продолжает оставаться сложной. С 2005 г. наметилась тенденция очередного подъема заболеваемости ВИЧ-инфекцией, несмотря на произошедшее в 2002-2004 гг. снижение количества впервые выявляемых случаев заболевания [Покровский В.В., 2012; Онищенко Г.Г., 2013].
Анализ распространения эпидемии ВИЧ-инфекции на территории Российской Федерации показал, что до настоящего времени основным путем распространения ВИЧ-инфекции на территории Российской Федерации продолжает оставаться внутривенное введение психоактивных веществ, а основным контингентом, определяющим развитие эпидемии – потребители инъекционных наркотиков и их половые партнеры [Голиусова М.Д., 2011; Онищенко Г.Г., 2013].
Учитывая различную интенсивность проявлений эпидемического процесса ВИЧ-инфекции и неоднородность пораженности населения ВИЧ/СПИДом на различных административных территориях, можно сделать заключение, что имеется тенденция к ухудшению ситуации, так как сохраняется высокий уровень заболеваемости и не снижаются темпы прироста новых случаев инфицирования ВИЧ, увеличивается общее число людей, живущих с ВИЧ-инфекцией и число смертей. Развитие эпидемического процесса ВИЧ-инфекции позволяет констатировать, что сформировались условия для активизации выхода эпидемии из уязвимых групп в совокупное население [Покровский В.В., 2012; Онищенко Г.Г., 2013].
В рамках эпидемиологического надзора за ВИЧ-инфекцией одной из основных задач является не только оценка проявлений эпидемического процесса, но и определение тенденций его развития с элементами прогнозирования, что учитывают при разработке и проведении комплекса профилактических и противоэпидемических мероприятий. В связи с этим особое значение приобретает разработка краткосрочных и длительных прогнозов развития эпидемии с оценкой возможного общего числа ВИЧ-инфицированных [Покровский В.В., 2008; Плавинский С.Л., 2011;].
Цель исследования: изучить проявления эпидемического процесса ВИЧ-инфекции на территории России и г. Москвы с моделированием и прогнозированием возможных вариантов его развития.
Задачи исследования
1. Оценить динамику проявлений эпидемического процесса ВИЧ-инфекции на территории Российской Федерации.
2. Охарактеризовать изменения основных статистических показателей (заболеваемости, смертности, пораженности) с учетом периода развития эпидемического процесса ВИЧ-инфекции на территории г. Москвы.
3. Провести анализ причин летальных исходов с учетом изменения структуры клинических стадий ВИЧ-инфекции.
4. Оценить модель сексуального поведения молодых людей с определением рисков в отношении распространения ВИЧ-инфекции и ИППП с помощью метода анонимного анкетирования.
5. Определить тенденцию развития эпидемического процесса ВИЧ-инфекции при реализации полового пути передачи возбудителя.
6. Провести статистическое моделирование и составить прогноз возможных вариантов развития эпидемического процесса ВИЧ-инфекции на территории московского мегаполиса.
Научная новизна работы:
- изучена динамика проявлений эпидемического процесса на различных этапах развития эпидемии ВИЧ-инфекции на территории г. Москвы, определены тенденции распространения ВИЧ-инфекции в индикаторных социальных и возрастных группах населения;
- впервые дано научное обоснование эпидемическому циклу ВИЧ-инфекции, представляющего собой совокупность взаимосвязанных изменений за счет меняющейся активности различных путей и факторов риска инфицирования ВИЧ;
- показана возможность использования метода квартилей для наиболее объективной оценки пространственно-временных изменений интенсивности эпидемического процесса ВИЧ-инфекции;
- впервые проведен расчет среднего показателя заболеваемости для семи инфекций, передаваемых половым путем, с определением доверительного интервала с 95% вероятностью изменения этого показателя, а оценка структуры заболеваемости инфекций, передаваемых половым путем, подтвердила тенденцию к снижению роли бактериальных инфекций и увеличение доли инфекций вирусной этиологии;
- впервые дан прогноз возможного варианта развития эпидемического процесса ВИЧ-инфекции на территории г. Москвы при реализации полового пути распространения ВИЧ;
- при моделировании эпидемического процесса ВИЧ-инфекции описаны три возможных варианта его развития.
Практическая значимость работы.
Результаты, полученные в ходе эпидемиологического анализа, позволяют рационализировать мероприятия на первичном уровне профилактики ВИЧ-инфекции и провести оценку эффективности профилактических программ.
В рамках эпидемиологического надзора необходимо учитывать ведущие детерминанты эпидемического процесса ВИЧ-инфекции, которые обусловливают особенности его проявления на конкретной территории, в том числе и при моделировании возможных вариантов его дальнейшего развития. Внедрение в систему эпидемиологического надзора метода квартилей позволит объективно оценивать пространственно-временные изменения интенсивности хода эпидемии ВИЧ-инфекции.
Использование расчетных доверительных интервалов усредненной заболеваемости ИППП даст возможность оперативно проводить разработку краткосрочного прогноза хода эпидемии ВИЧ-инфекции за счет реализации полового пути передачи возбудителя, что будет способствовать уменьшению затрат на планируемые профилактические мероприятия и повышению их качества и эффективности.
Внедрение в практику. Материалы, изложенные в работе и опубликованные в журналах, рекомендованных ВАК, учтены при написании учебного пособия «Эпидемиология инфекционных болезней». – М.: ГЭОТАР-Медиа, 2014 и используются в учебном процессе на додипломном и последипломном этапах образования врачей на кафедре инфекционных болезней и эпидемиологии ГБОУ ВПО Московского государственного медико-стоматологического университета им. А.И. Евдокимова Министерства здравоохранения Российской Федерации.
Основные положения, выносимые на защиту
-
Развитие эпидемического процесса ВИЧ-инфекции можно рассматривать: с позиции эпидемического цикла, представляющего собой совокупность взаимосвязанных изменений за счет меняющейся активности различных путей и факторов риска инфицирования ВИЧ, а также с учетом временных периодов, которые различаются интенсивностью заболеваемости, пораженности и ведущим путем передачи ВИЧ.
-
Материалы проведенного социологического исследования показали доминирование рискованной модели сексуального поведения среди учащейся молодежи.
-
Сравнительный эпидемиологический анализ тенденций развития эпидемического процесса ИППП на территории Российской Федерации и г. Москвы подтвердил тенденцию изменения структуры заболеваемости, а расчет среднего показателя заболеваемости ИППП с определением величины его доверительного интервала можно использовать при прогнозировании развития эпидемического процесса ВИЧ-инфекции за счет естественного пути распространения ВИЧ.
Апробация работы и публикации
Основные материалы диссертации доложены на:
IX Научно-практической конференции «Инфекционные болезни и антимикробные средства», Москва, 6-7 октября 2011 г.
X Всероссийском научно-практическом обществе эпидемиологов, микробиологов и паразитологов «Итоги и перспективы обеспечения эпидемиологического благополучия населения Российской Федерации», Москва, 12-13 апреля 2012 г.
Первом университетском фестивале терапевтической науки. Москва, 24-25 марта 2014 г.
IV Межрегиональной научно-практической конференции «Инфекционные болезни взрослых и детей: актуальные вопросы диагностики, лечения и профилактики», посвященной памяти Н.Р. Иванова. Саратов, 26-27 сентября 2013 г.
Апробация диссертации состоялась 21 мая 2014 г. на совместной научно-практической конференции кафедры инфекционных болезней и эпидемиологии Московского государственного медико-стоматологического университета им. А.И. Евдокимова с участием сотрудников кафедры эпидемиологии и доказательной медицины Первого МГМУ, кафедры информатики и медицинской статистики Первого МГМУ, кафедры инфекционных болезней Первого МГМУ и сотрудников МГЦ профилактики и борьбы со СПИДом.
По материалам диссертационных исследований опубликовано 10 работ, из них 2 работы в журналах, рекомендованных ВАК РФ.
Личный вклад автора. Автором лично за период с 1987 по 2012 годы проведен ретроспективный и оперативный анализ отчетно-учетных форм Федерального статистического наблюдения, выборки карт первичного эпидемиологического обследования очагов ВИЧ-инфекции, отчетно-учетной документации Московского городского центра по профилактике и борьбе со СПИДом Департамента Здравоохранения г. Москвы.
Разработаны анкета и план проведения социологического исследования среди учащейся молодежи, которое было проведено среди студентов 5 и 6 курсов лечебного факультета ГБОУ ВПО МГМСУ им. А.И. Евдокимова Минздрава России.
Самостоятельно проведена статистическая обработка полученных материалов.
Объем и структура диссертации
Диссертация изложена на 172 страницах машинописного текста, состоит из введения, главы обзора литературы, главы материалов и методов, 5 глав собственных исследований, обсуждения результатов, выводов, практических рекомендаций и списка литературы, который включает 217 наименований, в том числе 119 отечественных и 98 зарубежных авторов. Работа содержит 28 таблиц, иллюстрирована 53 рисунками.
Моделирование развития эпидемии вич-инфекции .20 глава 2. Материалы и методы исследования
Среди методов статистического прогнозирования в эпидемиологической практике широко применяют метод линейной регрессии. Этот метод основан на оценке взаимосвязи двух переменных (метод парной корреляции), при этом учитывается влияние вариации факторного показателя Х на результативный показатель У. Оценивать тенденции развития эпидемического процесса можно путем двух подходов – экстраполяции и динамического моделирования. Экстраполяция опирается на данные по заболеваемости, собранные на протяжении относительно длительного периода времени. В данной модели делается допущение, что развитие процесса в настоящем и будущем будет таким же, как и в прошлом. Если в эпидемическом процессе отмечают чередующиеся волнообразные подъемы заболеваемости, то, определив период повторяемости подъемов, можно прогнозировать, когда наступит следующий. Для описания повторяющихся процессов наиболее часто используют метод разложения по Фурье [48]. Большинство современных математических моделей, описывающих развитие эпидемических процессов, являются детерминистическими, предполагающих оценку только средних величин ожидаемого числа инфицируемых индивидуумов и выбывших из числа восприимчивых в каждый момент времени. Однако необходимо учитывать, что развитие эпидемии – процесс случайный, для описания которого нужна информация о статистическом разбросе для оценки ресурсов, необходимых для ликвидации последствий эпидемии [81]. В ряде работ описываются стохастические модели, основанные на использовании функции плотности вероятности для описания перехода от одного случайного состояния к другому. При этом моделируется один из возможных сценариев развития эпидемии [81, 136, 184].
С учетом способа представления результатов прогнозы делят на точечные и интервальные. Точечный прогноз применяется в тех случаях, когда имеется единственное значение прогнозируемого показателя, а интервальный прогноз – при наличии диапазона значений прогнозируемого показателя [112]. Повторяющийся характер эпидемических подъемов заболеваемости инфекционными болезнями уже давно привлекает к себе внимание с точки зрения возможного моделирования этого процесса с учетом эпидемиологического анализа основных тенденций хода эпидемического процесса для прогнозирования наиболее вероятного пути развития эпидемиологической ситуации [32].
Математическая модель, как правило, представляет собой упрощенную версию изучаемого оригинала. В результате такого упрощения происходит сокращение размерности состояний исходной системы. В то же время сформированная модель должна вести себя так же, как и оригинал, т.е. между оригиналом и математической моделью должно быть взаимное соответствие [9, 41].
Впервые простейший математический аппарат применил Даниил Бернулли в середине XVII века (D. Bernoulli, 1760) для оценки эффективности профилактических прививок против натуральной оспы, а английский ученый W. Farr составил прогностическую модель эпидемии натуральной оспы [133, 146, 152].
Однако реальный прогресс в этой области был достигнут лишь в ХХ веке, когда Хамер (1906) [цит. по 81], Росс (1911, 1916) [цит. по 81] и Кермак и МакКендрик (1927) [цит. по 81] сформулировали модели, базировавшиеся на принципе действующих масс и предположении о гомогенности скрещивания [172]. Особое влияние на дальнейшее развитие эпидемиологии оказала концепция репродуктивного числа, предложенная Россом в 1910 году при изучении распространения малярии [цит. по 81].
Дальнейшее свое развитие аналитический подход получил в Великобритании в 20-е годы XX века. В настоящее время в рамках проводимого зарубежными учеными эпидемиологического анализа и прогнозирования возможного развития эпидемиологической ситуации таких инфекций, как грипп и ОРВИ; инфекции, передаваемые половым путем; холера и острые кишечные инфекции; парентеральные гепатиты B и С, широко используются теоретические работы по математическому моделированию эпидемий социально значимых инфекций, что нашло отражение во многих публикациях. [172, 175, 174, 203].
В середине 50-х годов XX века появляются первые электронно-вычислительные машины, что дало толчок к следующему этапу использования методов математического моделирования при анализе развития эпидемий. В это время отмечается лавинообразное увеличение научных работ и публикаций по математическому и компьютерному моделированию эпидемий. В работах того времени начали появляться все более сложные математические модели, которые учитывали возможное действие целого ряда факторов, детерминирующих проявления эпидемического процесса, в том числе и роль случайных факторов. В связи с этим большинство моделей этого периода имели стохастический (вероятностный) характер, а рабочим аппаратом была теория вероятностей и случайных процессов. В этот период удалось создать множество абстрактных моделей, но с весьма ограниченным эпидемиологическим содержанием [9].
Социологическое исследование
В период с 1987 по 1994 гг. показатель заболеваемости находился в пределах 0,1 – 0,5 на 100 тыс. населения, а показатель пораженности ВИЧ-инфекцией изменялся от 0,1 до 0,4 на 100 тыс. населения, средний темп прироста заболеваемости составлял 59,1 %. Ведущим путем передачи ВИЧ был половой путь.
Высокие темпы распространения ВИЧ/СПИДа в период с 1995 по 1999 гг. были связаны со сменой ведущего пути передачи ВИЧ и характеризовались наиболее высокими темпами роста уровня заболеваемости (темп роста показателя заболеваемости при цепном основании в 1999 г. по отношению к 1998 составил 1179,84%). В 1999 г. был зарегистрирован пик заболеваемости (показатель увеличился в 67,5 раз по сравнению с 1995 г. и составил 62,1 на 100 тыс. населения, а показатель пораженности – 71,2 на 100 тыс. населения), в то время как на территории РФ уровень максимальной заболеваемости сдвигался во времени и пик приходился на 2001 г. Абсолютный прирост показателя заболеваемости за данный период на территории московского региона составил 61,6 на 100 тыс. населения со средним темпом прироста 297,2%, а средний темп прироста показателя пораженности за данный период - 177,0%. Цена 1% прироста не превышала 0,05.
В третьем периоде с 2000 г. по 2005 г наметилась тенденция к снижению показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией и с этого периода на первое место заражения ВИЧ выходит половой путь. С 2006 г. по 2012 г. интенсивность эпидемического процесса носит волнообразный характер с невыраженными изменениями показателя заболеваемости. Однако следует отметить, что в 2012 г. с учетом присоединенных территорий показатель заболеваемости составил 30,2 на 100 тыс. населения при темпе прироста 45,3%, цена 1% прироста 0,21. В таблице 3.2.1 приведена характеристика выделенных периодов с учетом комплекса эпидемиологических показателей.
Ретроспективный анализ проявлений эпидемического процесса (таблица 3.2.1) позволяет охарактеризовать период с 1995 по 2005 гг. как единый эпидемический цикл, представляющий собой совокупность взаимосвязанных изменений в проявлениях эпидемического процесса за счет меняющейся активности различных путей и факторов риска инфицирования ВИЧ. Причем эти взаимодействия между факторами риска нельзя рассматривать как простую сумму действия (взаимодействия) каждого в отдельности фактора. Скорее всего - это многомерный и многофакторный процесс, функционирование которого в определенной степени детерминировано активным действием предпосылок и предвестников осложнения эпидемиологической ситуации в отношении ВИЧ-инфекции. Гистограмма выделенного эпидемического цикла приведена на рис 3.2.2.
Эпидемический цикл ВИЧ-инфекции (временной интервал 1995-2005 гг.) . Проявления эпидемического процесса ВИЧ-инфекции на территории московского региона с учетом условно выделенного эпидемического периода Эпидемиологический показатель Эпидемический период Статистические различия, тенденция 1987-1994 (I) 1995-1999(II) 2000-2005(III) 2006-2012(IV) Средневзвешенная заболеваемость 0,44 14,12 35,79 25,12 Достоверные различия по периодам (критерий F 1) Дисперсия заболеваемости 0,339 721,45 145,4 7,91 ДИ 95% 0,01-0,87 0 – 40,4 25,25 – 46,33 22,87 – 27,37 Значимые изменения ДИ Темп роста (снижения) заболеваемости 133,5% 397,2% 85,7% 104,7% Изменения темпов роста (снижения) Темп прироста (убыли) заболеваемости 33,5% 297,2% -14,3% 4,7% Изменения темпов роста (убыли) Цена 1% прироста (убыли) заболеваемости 0,002 0,018 0,42 0,25 Значимое изменение цены 1% Средневзвешенная пораженность 0,78 36,46 186,17 309,56 Достоверные различия по периодам (критерий F 1) Дисперсия пораженности 0,29 2727,49 1574,13 1262,77 ДИ 95% 0,39 – 1,17 0 – 87,66 151,48 – 220,86 281,12 – 338,0 Значимые изменения ДИ Темп роста пораженности 139,2% 277,14% 124,5% 106,0% Изменения темпов роста (снижения) Темп прироста пораженности 51,7% 177,14% 24,52% 6,0% Изменения темпов роста (убыли)
Цена 1% прироста пораженности 0,006 0,042 1,59 2,9 Значимое изменение цены 1% В ходе анализа гистограммы с учетом пути передачи ВИЧ было отмечено, что восходящая волна эпидемического цикла была обусловлена активизацией «шприцевого пути» - внутривенное введение психоактивных веществ в среде наркоманов, а нисходящая волна - снижением значимости данного пути на фоне возрастания роли половой передачи ВИЧ.
Расчет средневзвешенной показателя заболеваемости, медианы и моды показал, что эти три вычисленные статистические величины расходятся между собой, отражая ассиметричность эпидемического цикла (А= -12,2), в котором более 50% заболеваемости приходилось на первые 3 года (временной интервал 1999-2001 гг.). При определении амплитуды эпидемического цикла использовали показатель средней заболеваемости. Величина максимального и минимального отклонения от средней заболеваемости за анализируемый период составила амплитуду цикла (минимальное отклонение равно -25,05, а максимальное отклонения равно 36,12, т.е. величина амплитуды колебаний заболеваемости была 61,2).
Таким образом, в эпидемическом цикле, с одной стороны, имелся экспоненциальный рост впервые выявляемых случаев инфицирования ВИЧ, а с другой – после пика отмечено статистически значимое снижение показателя заболеваемости на фоне постоянного роста показателя пораженности. Увеличение показателя пораженности определенно будет оказывать влияние на дальнейшую динамику эпидемического процесса, т.к. идет постоянное накопление резервуара потенциальных источников инфекции. По данным единой межведомственной информационно-статистической системы около 40% выявленных ВИЧ-инфицированных в г. Москве состоят на диспансерном учете, а около 60% составляют «скрытые» источники инфекции [58]. При расчете показателя «скрытого» источника ВИЧ-инфекции было установлено, что он изменялся в пределах от 33,5 до 86,3 на 100 тыс. населения. Причем величина «скрытого» показателя источника ВИЧ-инфекции увеличилась в 2,5 раза к 2012 г. относительно 2000 г. при средней за период наблюдения 49,3 на 100 тыс. населения (величина доверительного интервала при 95% составляла 32,8 – 94,8).
Увеличение резервуара источника ВИЧ-инфекции на фоне активизации естественных, а возможно, и искусственного механизмов передачи ВИЧ, может явиться тем пусковым механизмом, который приведет к формированию последующего циклического подъема заболеваемости. Это позволяет сделать предположение о том, что дальнейшее развитие эпидемического процесса может носить циклический характер как отражение общей эпидемиологической закономерности. Однако, подъемы и спады заболеваемости, скорее всего, будут иметь нерегулярный характер. Очередной подъем заболеваемости, в первую очередь, может быть обусловлен изменением социо-культурных детерминант, которые регулируют проявления эпидемического процесса ВИЧ-инфекции, но в тоже время нельзя исключать и изменчивость ВИЧ, например, на фоне низкой приверженности АРВ-терапии. Временной интервал, через который может быть зарегистрирован очередной эпидемический цикл, будет зависеть от действия как внутренних, так и внешних факторов, регулирующих интенсивность проявлений эпидемического процесса. В тоже время на данном этапе изучения эпидемического процесса ВИЧ-инфекции нет данных для обсуждения вопроса о цикличности эпидемического процесса, т.к. временной интервал наблюдения недостаточен, чтобы делать прогнозы о периодичности циклических подъемов заболеваемости.
Одной из возможных причин изменения во времени интенсивности эпидемического процесса ВИЧ-инфекции может являться смена ведущих путей передачи возбудителя как отражение, например, меняющихся моделей поведения в наиболее сексуально активной части населения.
Характеристика эпидемического процесса вич-инфекции на территории г. Москвы
Сдвиг между заболеваемостью и смертностьюЗависимость коэффициента корреляции от сдвига между заболеваемостью и смертностью приведена на рис. 3.3.16. Анализ выявленной зависимости между заболеваемостью и смертностью позволяет констатировать, что максимальная продолжительность жизни ВИЧ-инфицированных составляет около 10 лет, что совпадает с современными представлениями. Однако на фоне АРВ-терапии средняя продолжительность жизни ВИЧ-инфицированных значительно возрастает. Рис. 3.3.16. Зависимость коэффициента корреляции от сдвига междузаболеваемостью и смертностью
Принимая во внимание силу корреляционных связей между показателями заболеваемости, смертности и пораженности населения ВИЧ, можно подтвердить выявленную особенность в развитии эпидемического процесса ВИЧ-инфекции: величина показателя заболеваемости может увеличиваться и уменьшаться, что зависит от стадии эпидемического процесса, а безграничный рост распространенности ВИЧ-инфекции регулируется смертностью и продолжительностью жизни ВИЧ-инфицированных. В отличие от смертности, которая отражает интенсивность эпидемического процесса, уровень летальности зависит как от тяжести течения ВИЧ-инфекции, так и от уровня регистрируемой заболеваемости. Принимая во внимание эти эпидемиологические закономерности, был проведен углубленный анализ причин летальных исходов с учетом изменения структуры клинических стадий ВИЧ-инфекции за период наблюдения. При анализе структуры клинических стадий ВИЧ-инфекции среди больных, впервые взятых под наблюдение в отчетном году на территории г. Москвы, были выявлены статистически значимые изменения в трендах, а именно, уменьшение числа инфицированных, взятых на диспансерный учет в СПИД-центре в 2012 г. с субклинической стадией ВИЧ-инфекции и рост числа пациентов со стадией вторичных заболеваний (t 2; p 0,001). Наблюдалось увеличение удельного веса впервые выявленных больных на стадиях ВИЧ-инфекции 4А, 4Б и 4В в 2,2, 1,2 и 2,4 раза соответственно, по сравнению с 2006 годом, т.е. отмечено, что в основном в СПИД-центр обращались пациенты на поздних стадиях ВИЧ-инфекции (таблица 3.3.2, рис. 3.3.17). Выявленная тенденция, по всей видимости, обусловлена тем, что накопление резервуара источника инфекции происходило не только в результате увеличения показателя пораженности, но и за счет роста числа «скрытых» ВИЧ-инфицированных, не состоящих на диспансерном учете в СПИД-центре. Развитие клинической симптоматики инфекционного
Итого 1572 100,0 1550 100,0 1340 100,0 1829 100,0 1867 100,0 2053 100,0 2323 100,0 12534 100, процесса обусловило их обращение за медицинской помощью, что определило увеличение числа взятых на диспансерный учет с проявлениями вторичных заболеваний (4А, 4Б, 4В стадии ВИЧ-инфекции), на которые приходилось более 1/3 (38,9±0,7%) от всех зарегистрированных Динамика регистрации стадии ВИЧ-инфекции при постановке на диспансерный учет впервые выявленных ВИЧ-позитивных
Известно, что летальность зависит как от тяжести болезни, качества оказания медицинской помощи, так и от уровня регистрируемой заболеваемости [13]. Анализ расчетных величин вероятности летального исхода с учетом тяжести течения ВИЧ-инфекции показал, что имелась определенная связь между стадией ВИЧ-инфекции и вероятностью летального исхода (рис. 3.3.18). Установлено, что величина вероятности летального исхода на стадии вторичных заболеваний (4В) была такая же, как и на стадии острой ВИЧ-инфекции с вторичными заболеваниями (2В) (0,15 с доверительным интервалом при 95% вероятности от 0,14 до 0,16 и 0,19 с доверительным интервалом при 95% вероятности от 0,13 до 0,25 соответственно).
По-всей видимости, это было связано с наименьшим количеством зарегистрированных пациентов на стадии 2В (0,9±0,9%, таблица 2), по сравнению с числом пациентов, стоящих на диспансерном учете с «продвинутыми» стадиями (стадия вторичных заболеваний) ВИЧ-инфекции (38,9±0,7%). Имелась отчетливая тенденция роста вероятности летального исхода от субклинической стадии к стадии 4В, что может быть обусловлено поздним обращением за медицинской помощью и, как следствие этого, поздним началом лечения. Анализ причин летальных исходов среди ВИЧ-инфицированных был выполнен на основании медицинского свидетельства о смерти (форма № 106-у-98). При этом в ходе обработки материала за основную причину смерти принималось заболевание или состояние, указанное в пункте «в» части 1 свидетельства о смерти, а при его отсутствии – последовательно в пункте «б» или «а», то есть был проанализирован танатогенез, обусловленный как ВИЧ/СПИДом, так и другими причинами. Средний возраст умерших от ВИЧ/СПИДа и других патологических состояний составил 32,15 лет с доверительным интервалом при 95% вероятности от 23,61 до 40,69 лет.
В ходе анализа установлено, что непосредственной причиной смерти у ВИЧ-инфицированных пациентов являлась острая легочно-сердечная недостаточность (69,8% в структуре причин летальных исходов). В 22,2% случаев имел место отек головного мозга, в 4,3% - прогрессирование туберкулеза, в 1,9% - острая сердечно-сосудистая недостаточность, в 1,2% - печеночно-почечная недостаточность и в 0,6% - хроническая почечная недостаточность (рис. 3.3.19). Летальные исходы от экзогенных и насильственных причин (травмы, в том числе убийства, асфиксия, ожоги; отравления, в том числе передозировка наркотиков) с наибольшей частотой регистрировали среди ВИЧ-инфицированных в возрастной группе 15-30 лет – 71,8%. Структура летальных исходов, не связанных с ВИЧ/СПИДом, приведена на рис. 3.3.20. Рис. 3.3.19. Структура непосредственных причин смерти у больных ВИЧ-инфекцией
Структура причин летальных исходов, не связанных с ВИЧ/СПИДом Анализ основных причин летальных исходов при ВИЧ/СПИДе представляет определенные трудности, так как спектр вторичных заболеваний при болезни, вызванной ВИЧ, чрезвычайно широк. В группе СПИД-индикаторных заболеваний первое место среди причин летального исхода отводят генерализованному туберкулезу, который по данным аутопсийного материала в 45,8% случаев был единственной причиной смерти. Среди пациентов с вторичными заболеваниями, вызванными ВИЧ и проявляющимися в виде инфекционных и паразитарных болезней, как причина летального исхода, в 41,59% случаев имело место сочетание множественных инфекций (рис. 3.3.21). В случаев летальный исход был связан с микобактериальной инфекцией (туберкулез на стадиях ВИЧ-инфекции 4Б, 4В и 5).
Моделирование развития эпидемического процесса вич-инфекции
Одним из методов прогнозирования развития эпидемии ВИЧ-инфекции является экстраполяция [11]. Применяя метод экстраполяции, было сделано допущение, что на развитие эпидемического процесса ВИЧ-инфекции влияют одни и те же факторы, то есть действует одна и та же закономерность на весь прогнозируемый период. Исходные статистические данные, которые были использованы при экстраполяции, приведены на рис. 5.3.1, из материалов которого следует, что самый простой метод интерполяции, допускающий дальнейшую экстраполяцию, заключается в построении глобального полинома степени N, минимизирующего сумму квадратов отклонений значений полинома от заданных значений интерполируемой величины (т.е. глобальная полиномиальная интерполяция с помощью МНК – метода наименьших квадратов).
Суммарные количества заболевших, умерших и кумуляция живых заболевших приведены графики суммарных величин заболевших, умерших и живущих с ВИЧ-инфекцией. Начиная с 1998 г. в эпидемическом процессе ВИЧ-инфекции происходят существенные изменения, а между кривыми, отражающими кумуляцию заболевших, умерших и живущих с ВИЧ-инфекцией, нет полной линейности, что было также показано в ходе корреляции регрессионного анализа статистически взаимосвязанных пар: заболеваемость – пораженность, пораженность – смертность и смертность – заболеваемость.
В связи с вышеизложенным при прогнозировании хода возможного развития эпидемического процесса ВИЧ-инфекции на территории г. Москвы были взяты статистические данные за период с 1998 по 2012 гг. включительно. Результаты интерполяции полинома степени N=2 ( ) приведены на рис. 5.3.2.
Интерполяция полиномом степени N=2 и экстраполяция до 2030 года Обозначения: исходные данные нанесены на график метками (квадрат, круг, окружность), интерполированные зависимости – сплошными линиями без меток.
На этом же рисунке 5.3.2 приведена экстраполяция до 2030 года. Кумуляция живых заболевших рассчитана как разность между суммарными величинами заболевших и умерших к текущему моменту и не подвергалась интерполяции.
При данном варианте интерполяции к 2030 году и далее возникает парадоксальная ситуация, согласно которой все заболевшие умрут, а в дальнейшем и вовсе число умерших от ВИЧ превысит число заболевших. Такой парадоксальный сценарий развития эпидемического процесса возможен лишь в том случае, если не проведена ни одна профилактическая программа, а больные ВИЧ/СПИДом не получают никакой лечебной помощи.
Изменение степени полинома (вид - ) с последующей экстраполяцией до 2024 г. показало лучшую точность интерполяции, что было обусловлено увеличением порядка аппроксимации.
Результаты интерполяции и экстраполяции полинома степени N=3 приведены на рис. 5.3.3. Из сценария возможного развития эпидемического процесса ВИЧ-инфекции, приведенном на рис. 5.3.3, следует резкое нарастание числа заболевших ВИЧ-инфекцией с параллельным увеличением числа живущих с ВИЧ/СПИДом, а число летальных исходов не оказывает выраженного влияния на кумуляцию живущих с ВИЧ/СПИДом. Такой вариант возможного развития эпидемии заслуживает рассмотрения с точки зрения текущей эпидемиологической ситуации, а именно, накопление числа живущих с ВИЧ/СПИДом на фоне проводимой всем нуждающимся АРВ-терапии.
Результаты интерполяции полиномами степени N=4 вида: , а также экстраполяция полученных значений до 2024 года приведены на рис. 5.3.4. Представленный на рис. 5.3.4 сценарий парадоксален и в какой-то степени напоминает ситуацию, описываемую квадратичным полиномом, что обусловлено четным порядком аппроксимируемого многочлена в обоих случаях.
