Введение к работе
Актуальность
Эпидемиологическая диагностика как инструмент познания закономерностей развития эпидемического процесса на основе анализа его проявлений - важнейший раздел эпидемиологии - позволяет выявить причины, условия возникновения и развития в пространстве и времени (Беляков В.Д., 1976; Покровский В.И., 1982; Черкасский Б.Л., 1990).
Эпидемиологический анализ, как раздел эпидемиологической диагностики, предусматривает «установление закономерностей эпидемического процесса в данных конкретных условиях и изучение эффективности проводимых мер» (Елкин И.И., 1973). Основой служит статистический метод, «без которого нельзя обойтись, если заболеваемость данной инфекцией достигает более и менее массового распространения» (Громашевский Л.В., 1949).
Эпидемиологическая диагностика осуществляется с использованием ретроспективного и оперативного методов анализа инфекционной заболеваемости, которые предложены Беляковым В.Д., Дегтяревым А.А., Иванниковым Ю.Г. (1981, 1982, 1984). Методы эпидемиологической диагностики совершенствуются как в учреждениях гражданского, так и военного ведомств (Мельниченко П.И. с соавт., 2006). #&4 Важным элементом совершенствования всей системы эпидемиологической диагностики следует признать разработку и внедрение в практику работы автоматизированных систем базы данных эпидемиологической информации. Однако до настоя- т щего времени автоматизированная система информационного обеспечения разработана не в полной мере и требует оптимизации на всех этапах ее проведения - от сбора информации до проведения анализа инфекционной заболеваемости.
Проявления эпидемического процесса в воинских коллективах имеют свои - йг особенности, что определяется рядом показателей - уровнем заболеваемости, смертности, летальности, средней пораженностью, увольняемостью личного состава, а также характеризуются периодической (циклической) компонентой (Римкус АЛ, 1984; Беляков В.Д., Дегтярев А.А., Иванников Ю.Г., 1985). Вышеперечисленные показатели, определяющие течение эпидемического процесса, должны соответствовать закону нормального распределения исходных данных. В этой связи оценка исходной информации, ее достоверность имеет большое значение для обоснования методов эпидемиологического анализа инфекционной заболеваемости.
Анализ инфекционной заболеваемости предусматривает определение количественных характеристик динамического ряда, тенденцию роста, снижения или стабилизации заболеваемости, выявление причинных факторов, на конкретных территориях и для различных групп военнослужащих (Мельниченко П.И. с соавтр., 2006).
После установления достоверных данных об основных причинах и условиях, определяющих характер проявлений эпидемического процесса, представляется возможным спрогнозировать состояние заболеваемости на ближайший или отдаленный период времени (Беляков В.Д., Дегтярев А.А., Иванников Ю.Г., 1985; Речкин В.И. с соавт., 1989, 1996,2002).
Сложной проблемой представляется создание комплексного метода осуществления ежедневного мониторинга по отдельной нозологической форме инфекционного заболевания с использованием ретроспективных данных с целью выявления постоянно действующих или случайных причин, оказывающих существенное влияние на течение эпидемического процесса. На основании ежедневной информации о числе заболеваний создаются условия для непрерывного наблюдения за интенсивностью эпидемического процесса среди различных групп населения, в том числе и военнослужащих (Лобзин Ю.В., Огарков П.И., Волжанин В.М., 2002).
Проведение оперативного и ретроспективного анализа инфекционной заболеваемости в воинских коллективах в настоящее время носит рутинный характер, что требует его интенсификации с помощью автоматизированной системы, основанной на внедрении компьютерного программного обеспечения.
Построение математической модели прогнозирования эпидемического процесса предусматривает выполнение нескольких этапов: установление структуры модели по основным характеристикам эпидемического процесса (восприимчивость, устойчивость возбудителя, длительность инкубационного периода, продолжительность заболевания, формирование бактерионосительства, состояние иммунитета и т.д.); математическая формулировка модели; «проигрывание» на персональных электронно-вычислительных машинах ряда вариантов течения эпидемического процесса (Ягодинский В.Н., 1982). Учитывая это, проведение эпидемиологического анализа инфекционной заболеваемости с применением программного обеспечения требует создания особых условий для реализации в практическом здравоохранении, а также освоения практических навыков необходимых для пользователя персональным компьютером. Компьютеризация лечебно-профилактических и других учреждений с развитием локальных компьютерных сетей требует применения современных информационных технологий и программных продуктов. Автоматизированные системы, применяемые при проведении мониторинга за заболеваемостью в совокупности с анализом текущей санитарно-эпидемиологической ситуации позволяют оперативно оценить обстановку для выбора и обоснования своевременных и адекватных санитарно-противоэпидемических (профилактических) мероприятий. При выполнении всех этапов эпидемиологического анализа инфекционной заболеваемости нами было избрано приложение Microsoft Excel, которое является наиболее оптимальным для выполнения поставленных задач. Имеющиеся в настоящее время программные продукты SSP, BMDP, SAS, Stat graphics, Sestet, STATISTICA, STADIA, ЭВЕРИСТА, МЕЗОЗАВР, САНИ, КЛАСС-МАСТЕР, СИГАМД и другие содержат практически все математические методы обработки информации. Вместе с тем, указанные пакеты ориентированы лишь на статистическую обработку общей информации и не в полной мере адаптированы к анализу инфекционной заболеваемости в учреждениях здравоохранения, в том числе и военного ведомства (Гельд-ман В.Я., 2001, Зайцев В.М. с соавт., 2003). В связи с этим возникает необходимость создания программного обеспечения, направленного на автоматизацию сбора, хранения, организацию мониторинга за инфекционной заболеваемостью, учитывая специфические особенности течения эпидемического процесса в воинских коллективах. Данный подход позволит повысить эффективность и качество проводимой эпидемиологической диагностики, при этом существенно сократит временные затраты медицинских работников на этот вид деятельности. Все вышеизложенное послужило основанием для постановки цели и задач настоящего исследования.
Цель исследования: совершенствование эпидемиологического анализа инфекционной заболеваемости на основе автоматизированной системы компьютерного обеспечения.
Задачи исследования:
1. Разработать автоматизированную систему сбора, хранения, группировки и оценки достоверности исходной информации.
2. Определить эпидемиологическую значимость заболеваний в общей структуре инфекционной патологии.
3. Обосновать прогностический уровень заболеваемости с применением показателя средней пораженности населения.
4. Построить математическую модель прогнозирования эпидемического процесса на примере кишечных заболеваний на основании показателей годовой динамики.
5. Оценить факторы риска, влияющие на возникновение и распространение эпидемического процесса кишечных инфекций.
Положения, выносимые на защиту:
1. Автоматизированная система сбора, хранения, группировки и оценки достоверности исходной информации обеспечивает комплексный подход к проведению эпидемиологического анализа инфекционной заболеваемости, что оптимизирует его выполнение.
2. Эпидемиологическая значимость инфекционных заболеваний и их прогностический уровень наиболее точно определяются показателем средней пораженности населения.
3. Математическая модель прогнозирования эпидемического процесса инфекционных заболеваний с использованием показателей годовой динамики позволяет определить прогностический уровень заболеваемости, что способствует совершенствованию системы мониторинга за инфекционной заболеваемостью.
Научная новизна работы:
- разработана автоматизированная система информационного обеспечения, позволяющая оптимизировать сбор, группировку, хранение и анализ данных инфекционной заболеваемости;
- показано, что оценка эпидемиологической значимости инфекционных заболеваний и определение прогностического уровня заболеваемости наиболее информативны с использованием показателя средней пораженности населения;
- математическая модель прогнозирования эпидемического процесса, построенная по показателям годовой динамики, позволяет наиболее оперативно принять управленческие решения, тем самым упредить развитие эпидемического процесса.
Практтическая значимость работы
Результаты проведенных исследований позволяют оптимизировать выбор показателей, используемых в эпидемиологическом анализе заболеваемости, повышают оперативность и информационную способность современной системы слежения за проявлениями эпидемического процесса, сокращают процесс принятия управленческих решений по планированию и проведению санитарно-противоэпидемических (профилактических) мероприятий по актуальным инфекциям.
Внедрение результатов в практику
Материалы диссертационного исследования использованы:
- в руководстве для врачей «Эпидемиологический анализ заболеваемости и другие методы эпидемиологической диагностики» - Самара, 2007 г.;
- в учебно-методическом пособии для слушателей Самарского военно-медицинского института додипломной подготовки по специальностям «медико-профилактическое дело» и «лечебное дело» - «Ретроспективный эпидемиологический анализ» - Самара (протокол заседания кафедры № 33 от 6 февраля 2006 г.);
- в учебно-методическом пособии для слушателей Самарского военно-медицинского института додипломной подготовки по специальностям «медико-профилактическое дело» и «лечебное дело» - «Оперативный эпидемиологический анализ» - Самара (протокол заседания кафедры № 24 от 26 декабря 2005 г.);
- в учебный процесс на кафедре общей и военной эпидемиологии для слушателей Самарского военно-медицинского института последипломной подготовки и профессиональной переподготовки по специальности «эпидемиология» по темам: «Эпидемиологическая диагностика. Ретроспективный эпидемиологический анализ инфекционной заболеваемости», «Эпидемиологическая диагностика. Оперативный эпидемиологический анализ инфекционной заболеваемости» (протокол заседания кафедры № 43 от 21 апреля 2006 г.);
- в практической деятельности территориального Центра государственного санитарно-эпидемиологического надзора г. Ульяновск (войсковая часть 53903, акт внедрения от 28.07.2005 г., исх. № 392);
- в практической деятельности территориального Центра государственного санитарно-эпидемиологического надзора г. Самара (войсковая часть 94496 , акт внедрения от 16.03.2005 г., исх. № 85).
По материалам диссертационного исследования получено:
- Свидетельство об официальной регистрации базы данных «База данных эпидемиологического анализа инфекционной заболеваемости в гарнизоне» №2006620161 от 7 июня 2006 г., Роспатент РФ;
- «Золотой диплом» в номинации «Экология человека и здравоохранение» на Международном форуме в 2006 г.
По результатам исследования опубликовано 6 печатных работ, в том числе 1 -в рецензируемых изданиях.
Апробация материалов диссертации
Результаты исследований доложены и обсуждены на научно-практической конференции «Проблемы профилактики актуальных для войск инфекций и пути их решения» (Москва, 2003), XXXYI научно-практической конференции «Актуальные вопросы современной медицины» (Самара, 2003), научно-практической конференции врачей Приволжско - Уральского военного округа (Оренбург, 2005), Всероссийской научной конференции «Эпидемиология, лабораторная диагностика и профилактика вирусных инфекций» (Санкт-Петербург, 2005), II съезде военных врачей медико-профилактического профиля ВС РФ «Современные проблемы военной профилактической медицины, пути их решения и перспективы развития» (Санкт Петербург, 2006), Международном Форуме по проблемам науки, техники и образования (Москва, 2006).
Объем и структура диссертации
Работа изложена на 134 страницах машинописного текста, иллюстрирована 35 таблицами, 16 рисунками, 2 приложениями. Диссертация состоит из введения, обзора литературы, главы материалы и методы исследования, 3 главы результатов собственных исследований, заключения, выводов и приложения. Библиография включает 126 наименований (81 отечественных и 45 зарубежных авторов).
![Повышение уровня стоматологической помощи работникам с особо опасными условиями труда Смоленской атомной электростанции на основе анализа стоматологической заболеваемости [Электронный ресурс]](/i/i/4429/191062.png "Повышение уровня стоматологической помощи работникам с особо опасными условиями труда Смоленской атомной электростанции на основе анализа стоматологической заболеваемости [Электронный ресурс] Бабенков Дмитрий Николаевич")
