MULTI-FACTOR SIMULATION MODELING IN THE SHORT-AND LONG-TERM PROGNOSIS OF MEASLES INCIDENCE

Full Text

Введение Благодаря введению в 1967 г. плановой вакцинации против кори, были достигнуты значительные успехи в контроле этой инфекции: снижение до спорадической заболеваемости во всех возрастных группах, изменения в годовой и внутригодовой ее динамике, снижение пораженности детских учреждений и очаговости, что позволило поставить задачу ликвидации кори в стране [1-3]. Однако в последние годы, в условиях продолжающейся плановой вакцинации, наблюдается повсеместный рост заболеваемости корью и локальные вспышки этой инфекции, с вовлечением в эпидемический процесс в том числе и вакцинированных против кори детей и взрослых [4-13]. Сложившаяся ситуация требует ответа на вопрос о причинах изменения эпидемической ситуации и, вероятно, поиска новых, основанных на прогнозе заболеваемости, действенных методов контроля. Для определения прогноза заболеваемости существует большое количество различных технологий: статистические методы (поточечные оценки, регрессионные и авторегрессионные модели), прогнозирование на основе машинного обучения и прецедентов (байесовские сети, искусственные нейронные сети, рассуждения на основе прецедентов), прогнозирование на базе фильтрации (вейвлет-декомпозиция, экспоненциальное сглаживание, калмановская фильтрация), а также математическое моделирование распространения инфекции [14-16]. Рядом авторов уже предпринимались попытки прогноза заболеваемости корью на основании математического моделирования [17-18]. Однако изменение в современных условиях основных детерминант эпидемического процесса требует введения новых опорных позиций при построении моделей прогноза заболеваемости, особенно на отдаленную перспективу. Цель исследования - на основании имитационной математической модели эпидемического процесса кори дать прогноз развития ситуации на ближайшую и отдаленную перспективу для определения адекватных данной ситуации технологий контроля инфекции в мегаполисе на этапе ее элиминации. Материалы и методы Исследование выполнено в 2017-2018 гг. на кафедре эпидемиологии, социальной гигиены и организации госсанэпидслужбы Уральского государственного медицинского университета и кафедре интеллектуальных информационных технологий Института фундаментального образования Уральского федерального университета им. Б.Н. Ельцина. Имитационная модель эпидемического процесса кори в мегаполисе на этапе элиминации инфекции была разработана с использованием специального программного обеспечения AnyLogic Professional 7.0 и включала основные детерминанты эпидемического процесса, установленные по результатам собственных исследований и данным источников литературы [4, 5, 12, 13, 19, 20]. В математическую модель были заложены следующие параметры: численность населения мегаполиса (всего - 1 450 000, в том числе по отдельным возрастным группам), число родившихся (62) и умирающих за 1 календарный день (всего 55 чел., в том числе с разбивкой по возрастам), доля лиц старше 50 лет, переболевших корью до введения плановой иммунизации и в последующие годы, имеющих устойчивый иммунитет к инфекции (на момент запуска модели - 30% населения мегаполиса), особенности клинических проявлений кори (продолжительность в днях периодов заболевания и эпидемиологическая значимость в эти периоды заболевших как источников инфекции), а также показатели, отражающие иммунный ответ на вакцинацию. В качестве основополагающих иммунологических показателей учитывали то, что 50% новорожденных имеют материнские антитела и защищены от этой инфекции в течение первых 6 мес жизни; после введения вакцины у 92-95% привитых иммунитет к кори формируется через 10-14 сут, тогда как у 5-7% постпрививочный иммунитет не формируется по различным причинам, еще при отсутствии бустер-эффекта гуморальный иммунитет утрачивается в среднем у 20% в течение 10 последующих лет. При составлении модели эпидемического процесса было учтено, что ситуация по кори в крупном промышленном городе на этапе ее элиминации была представлена завозными с других территорий случаями инфекции и вероятность возникновения эпидемического неблагополучия заключалась в наличии условий для последующего распространения инфекции в очагах среди восприимчивых к ней детей и взрослых. Для моделирования подобной ситуации каждые два месяца в систему «запускался» источник инфекции (завозной случай кори) и рассматривалось дальнейшее развитие эпидпроцесса при разном значении переменных. Авторами задавались различные значения для 6 параметров системы: охват детей вакцинирующей прививкой против кори в 1 год (After1Year - от 55% до 95%, что выражалось соответствующими коэффициентами 0,55-0,95); охват детей ревакцинирующей прививкой против кори в 6 лет (After6Year= от 55% до 95%); охват населения мегаполиса прививками против кори (V=30-60%; что совместно с переболевшими 30% отражало иммунную прослойку в мегаполисе), охват населения ревакцинирующей прививкой против кори каждые 10 лет (After10Year=0-90%); прививочный анамнез источника инфекции в очаге (А - соответствовало одному заболевшему при контакте с ранее привитым и четырем - при контакте с ранее не привитым); своевременность и качество организации противоэпидемических мероприятий при заносе инфекции на территорию (Vrachi - выражалось двумя коэффициентами - 1=мероприятия проведены с нарушениями, 0,5=мероприятия проведены качественно и своевременно, что позволяло снизить активность первого заболевшего как источника инфекции на 50%). Вероятность последующего распространения инфекции при заносе в условиях крупного промышленного города определяли по специальной математической формуле: F.capacity = (1-R/N)*I*λ*μ, где R - число невосприимчивых к кори контингентов N - численность населения I - количество заболевших в текущий день λ - контактное число для первого заболевшего с учетом его прививочного анамнеза (передается параметром A, может быть равен 1 и 4) μ - организация противоэпидемических мероприятий (передается параметром Vrachi, равен 1 либо 0,5). Прогноз развития ситуации был проведен на ближайшие 30 лет (10 950 дней), что связано с изменением иммунной структуры населения за этот период (постепенным снижением количества лиц, экспонированных к вирусу кори, и через 25 лет, с учетом средней продолжительности жизни - полным выходом их из моделируемого процесса). По итогам запуска имитационной математической модели при различных комбинациях переменных получилось более 1500 вариантов развития ситуации, которые были выгружены в базу данных, включавшую 14 804 400 значений. После подготовки базы данных в системе Microsoft SQL Server Management Studio, результаты моделирования были загружены в комплексное программное обеспечение для бизнес-аналитики Power BI, в котором были проведены анализ, графическая обработка и визуализация полученных итогов моделирования развития эпидемического процесса кори на территории. Результаты и обсуждение При анализе развития ситуации было учтено, что в модели все переменные оказывают влияние на эпидемический процесс кори, в то же время часть переменных (охват прививками декретированных возрастных групп и населения в целом) строго контролируют в рамках системы эпидемиологического надзора, а другая часть - либо не поддается контролю, либо имеет случайный характер. Такими переменными были вероятность заноса источника инфекции с разным прививочным анамнезом и своевременность/несвоевременность организации противоэпидемических мероприятий. Как показывает анализ вспышек кори в последние годы, зачастую имеют место пропущенные случаи кори и дефекты в организации противоэпидемических мероприятий. В связи с этим, мы приняли решение во всех прогнозируемых вариантах развития заболеваемости учитывать, что занос инфекции может быть связан с источником с любым прививочным анамнезом и высокой вероятностью несвоевременной организации противоэпидемических мероприятий. В модели мы рассматривали возможность воздействия только на те факторы, которые можно было контролировать в условиях реального времени, а именно: охват прививками детей в декретированном возрасте, иммунная прослойка к кори популяции и проведение плановой ревакцинация каждые 10 лет. Первый моделируемый вариант ситуации должен был дать прогноз развития эпидемического процесса кори при действии факторов, актуальных для настоящего времени: фактическая своевременность охвата прививками детей в «индикаторных» группах на уровне 55-65%, за счет позднего начала вакцинации, иммунная прослойка населения на уровне 60% (за счет 30% переболевших ранее и 30% вакцинированных) и отсутствие введения бустерных доз вакцины в последующем. При такой комбинации переменных было установлено, что уже в течение ближайших 10 лет будут регистрироваться вспышки кори, а через 20 лет - интенсивность подъемов заболеваемости возрастает в 2-10 раз (рис. 1), что свидетельствует о неэффективности существующей системы эпидемиологического надзора за коревой инфекцией. Второй вариант моделируемой ситуации касался жесткого контроля полноты и своевременности охвата прививками детей в возрасте 1 год и 6 лет на уровне 95%, рекомендуемый экспертами Всемирной организации здравоохранения, при этом иммунная прослойка к кори населения будет соответствовать 60%. При данном наборе переменных вероятность регистрации вспышек по-прежнему сохраняется, как в ближайшем, так и в отдаленном периоде (за счет восприимчивых взрослых и дефектов в организации противоэпидемических мероприятий), однако интенсивность подъемов заболеваемости становится значительно меньшей, чем при первом модельном варианте (рис. 2). В следующих модельных вариантах развития эпидемического процесса кори в мегаполисе учитывали полноту охвата прививками детей в декретированных возрастных группах не менее 95% и повышение иммунной прослойки населения до 90%, за счет увеличения количества привитых. При такой комбинации переменных вероятность регистрации вспышек сохранялась, но периодичность их наступления соответствовала 10-11 и 20-21 лет (рис. 3). Таким образом, моделирование эпидемического процесса показало, что достижение и поддержание высокой привитости детей в «индикаторных» возрастных группах и создание иммунной прослойки населения в целом не менее 90-95% за счет двукратной иммунизации является недостаточной мерой для контроля заболеваемости в современных условиях. В связи с этим, мы рассмотрели варианты развития эпидемической ситуации на ближайшую и отдаленную перспективу при введении бустерных доз вакцины каждые 10 лет. При охвате ревакцинацией против кори каждые 10 лет до 50% жителей мегаполиса, будут регистрироваться вспышки, но по прошествии 23-24 лет (рис. 4). При ревакцинации против кори жителей мегаполиса с интервалом в 10 лет на уровне 60% и более можно обеспечить эпидблагополучие в течение 30 лет (рис. 5). Однако это не означает, что не нужно стремиться к более высокому охвату населения ревакцинирующими прививками. Прогноз заболеваемости был представлен только на ближайшие 30 лет, а учитывая высокий уровень контагиозности инфекции, всеобщую восприимчивость, отсутствие бустер-эффекта из-за ограниченной циркуляции вируса и особенности иммунного ответа у привитых возможно, что в течение 40-50 лет накопится достаточное количество восприимчивых к кори лиц, и ситуация по кори может измениться. С целью проверки этой гипотезы был сделан прогноз на 50 лет. Было установлено, что при охвате прививками в 60% первая вспышка кори может быть зарегистрирована через 31 год от запуска модели, при охвате в 70% - через 40 лет, а при охвате в 80% - благополучная эпидемиологическая ситуация сохранялась на протяжении 50 лет. Следовательно, для контроля ситуации вполне обоснованным будет охват ревакцинацией против кори 80-90% популяции, каждые 10 лет. Заключение Таким образом, построенная имитационная модель, учитывающая влияние различных детерминант эпидемического процесса кори, позволила дать прогноз развития эпидемической ситуации на ближайшую и отдаленную перспективу. Модель показала, что существующая система эпидемиологического надзора за корью в мегаполисе не совершенна и требует оптимизации. Приоритетными направлениями для контроля эпидемической ситуации по коревой инфекции на этапе ее элиминации должны стать жесткий контроль своевременности и полноты охвата прививками детей в «индикаторных» группах (не менее 95%), поддержание высокой иммунной прослойки населения в целом не менее 90% и введение ревакцинации против кори каждые 10 лет (с охватом прививками не менее 80-90%).

About the authors

Tatyana A. Platonova

Federal State Educational Institution of Higher Education «Ural State Medical University» of the Ministry of Health of Russia; Limited liability company «European medical centre «UMMC-Health»

Email: fill.1990@inbox.ru
post-graduate student of the Department of epidemiology of Federal State Educational Institution of Higher Education “Ural State Medical University” of the Ministry of Health of Russia, epidemiologist of Limited liability company «European medical centre «UMMC-Health» Ekaterinburg, Repina 3, 620028, Russia; Sheinkmana 113, 620144, Ekaterinburg, Russia

A. A Golubkova

Federal State Educational Institution of Higher Education «Ural State Medical University» of the Ministry of Health of Russia; Federal budget institution of science «Ekaterinburg research institute of viral infections» the federal service for supervision of consumer rights protection and human welfare

Email: allagolubkova@yandex.ru
Ekaterinburg, Repina 3, 620028, Russia; Letnyaya 23, Ekaterinburg, 620030, Russia

V. N Obabkov

Federal state Autonomous educational institution of higher professional education «Ural Federal University named after first President of Russia B. N. Yeltsin»; Limited liability company «European-Asian medical company»

Email: obabkovv@gmail.com
Mira 19, 620002, Ekaterinburg, Russia; Avtomatiki 1, Ekaterinburg, 620049, Russia

S. Yu Kolesnikova

Limited liability company «European-Asian medical company»

Email: sveta-kolesnikov@mail.ru
Avtomatiki 1, Ekaterinburg, 620049, Russia

S. S Smirnova

Federal State Educational Institution of Higher Education «Ural State Medical University» of the Ministry of Health of Russia; Federal budget institution of science «Ekaterinburg research institute of viral infections» the federal service for supervision of consumer rights protection and human welfare

Email: smirnova_ss69@mail.ru
Ekaterinburg, Repina 3, 620028, Russia; Letnyaya 23, Ekaterinburg, 620030, Russia

References

Supplementary files