ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОЕ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОЕ — предвидение возможных изменений эпидемической обстановки на определенной территории, основанное на систематическом изучении и анализе разнообразных факторов, влияющих на развитие или угасание эпидемического процесса.

Задачами П. э. являются определение складывающейся эпидемической обстановки, выявление отправных данных для составления плана санитарно-профилактических и противоэпидемических мероприятий, обеспечения его целенаправленности, расчета необходимых для его реализации сил и средств (см. Санитарно-профилактические мероприятия).

При прогнозировании эпидемической обстановки учитываются различные данные.

1. Сезонность заразных болезней, совпадающая с периодом наиболее легкого осуществления механизма передачи их возбудителей, а иногда с периодом наиболее частых обострений хронически протекающих болезней, сезонными изменениями гиг. условий быта и питания населения; однако стойкое снижение заболеваемости вследствие эффективных противоэпидемических мероприятий может привести к сглаживанию или исчезновению сезонных подъемов.

2. Состояние иммунитета населения к тем или иным инф. болезням, оцениваемое по данным учета проводимых на конкретной территории профилактических прививок, учета лиц, перенесших болезни, оставляющие пожизненный иммунитет, а также по материалам выборочного серологического обследования различных возрастных групп населения.

3. Общая эпидемическая обстановка в мире, что особенно важно для инф. болезней, характеризующихся быстрым и пандемическим распространением.

4. Имеющиеся сведения о циклических подъемах заболеваемости нек-рыми инф. болезнями.

5. Данные о числе заболеваний и характере их течения в период, предшествующий тому, на который планируются противоэпидемические мероприятия; распространенность заболеваний с затяжным или хрон. течением, характер носительства возбудителей инфекции и инвазии (см.).

6. Миграция населения; сан.-гиг. обеспечение (водоснабжение, питание, размещение, средства транспорта и др.) перемещаемых контингентов населения в пути и по прибытии к месту назначения; Карантинные болезни). Для отдельных территорий важное значение может приобрести прибытие большого числа новых контингентов населения в связи с крупными стройками, освоением целинных и залежных земель, строительством гидростанций, каналов, водохранилищ и др.

7. Высокая заболеваемость теми или иными инф. болезнями, сохраняющаяся в течение длительного периода; такое состояние может определяться сниженным уровнем сан. благоустройства населенных пунктов, коммунального обслуживания населения, недостатками в санитарно-противоэпидемическом обеспечении населения.

8. Наличие природных очагов болезней в данной местности; сведения о диких животных (особенно грызунах) — возможных источниках возбудителей инфекции, эпизоотиях среди них; о членистоногих — переносчиках возбудителей инфекции; данные серологического обследования населения, свидетельствующие о скрыто протекавших болезнях.

9. Состояние и возможности здравоохранения: численность медперсонала, больничная и поликлиническая сеть; число коек и профиль коечной сети; лаборатории; обеспеченность сан.-эпид, службы прививочными и дезинфицирующими средствами, дезинфекционными установками, сан. пропускниками, банями и др.

Особенно актуально для государственных и международных служб здравоохранения П. э. возможного роста заболеваемости инф. болезнями, при которых имеющиеся средства профилактики и лечения еще существенно не влияют на эпидемический процесс (напр., грипп). Наиболее эффективным методом П. э. для таких инф. болезней является математическое моделирование эпидемического процесса большого масштаба с помощью ЭВМ.

Долгосрочный (на годы, десятилетия) прогноз заболеваемости конкретной инф. болезнью на определенной местности разрабатывается обычно путем перенесения прошлого на будущее (экстраполяция). Так, если в прошлом динамика эпид. процесса имела циклически повто ряющийся характер, то для прогнозирования применяют гармонический анализ: волнообразная кривая прошлых лет с помощью соответствующих Вероятностей теория), продолжается на будущее. Для краткосрочного количественного прогнозирования (на недели, месяцы) применяют более эффективный метод — математическое моделирование эпидемического процесса в определенных условиях (напр., при конкретной плотности населения, его движения и др.). В этих случаях, вводя в ЭВМ данные о начальном этапе распространения инфекции в одних городах, нередко удается предсказать время эпидемических вспышек и их динамику в других городах, на сотни и тысячи километров удаленных от первых. В нашей стране успешно используют впервые разработанную в Ин-те эпидемиологии и микробиологии им. Н. Ф. Гамалеи математическую модель и метод прогнозирования эпидемий гриппа для СССР с надежностью прогноза до 80% заболеваемости. На основе этого метода П. э. по гриппу проводят также в ряде стран.

Глубокий анализ перечисленных выше факторов, правильная оценка разнообразных эпидемиологических, биологических, иммунологических и социально-экономических показателей, влияющих на возникновение п развитие эпидемического процесса, позволяют с достаточной достоверностью осуществить научно обоснованное прогнозирование вероят

ности появления и развития эпидемий. Это, в свою очередь, позволяет строить наиболее рациональный план противоэпидемических мероприятий.

Систематический учет и анализ эпидемиол. данных, необходимых для П. э. на определенной территории, являются обязанностью каждого сан.-эпид, учреждения и региональных научно-исследовательских ин-тов того же профиля.

См. также Прогнозирование.

Библиография: Бароян О. В. и Рвачев Л. А. Математика и эпидемиология, М., 1977; Бароян О. В., Миронов Г. А. и Рвачев Л. А. Алгоритмизация моделирования глобального эпидемического процесса мутантного происхождения, Программирование, № 5, с. 73, 1980.

Т. Е. Болдырев, О. В. Бароян.