English
Краткосрочное прогнозирование развития эпидемии новой коронавирусной инфекции в разные фазы эпидемического процесса
DOI: https://dx.doi.org/10.18565/epidem.2023.13.4.7-13
Махова В.В., Плоскирева А.А., Малецкая О.В., Ковальчук И.В., Куличенко А.Н.
1) Ставропольский научно-исследовательский противочумный институт Роспотребнадзора, Ставрополь, Россия; 2) Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора, Москва, Россия; 3) Управление Роспотребнадзора по Ставропольскому краю, Ставрополь, Россия
Материалы и методы. Использованы данные Управления Роспотребнадзора по Ставропольскому краю, ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Ставропольском крае» о случаях заболевания COVID-19 с 20 марта 2020 по 1 августа 2022 гг., а также результаты молекулярно-генетического мониторинга фрагментарного и полногеномного секвенирования клинического материала от больных COVID-19 в Ставропольском крае, полученные в ФКУЗ «Ставропольский противочумный институт» Роспотребнадзора. Использована оригинальная методика краткосрочного прогноза, предложенная А.А. Плоскиревой.
Результаты. Результаты ретроспективного анализа эпидемической ситуации по COVID-19 в Ставропольском крае в четырех периодах (21.09–04.10.2020; 08–21.04.2021; 28.09–11.10.2021 и 01–14.04.2022) оправдали медианный сценарий прогноза, в одном (10–23.02.2022) – оптимистический сценарий прогноза (p > 0,05). Однако в период смены штамма SARS-CoV-2 «Индия» Delta B.1.617.2 на Omicron В.1.1.529 на фоне роста числа вакцинированных ни один из сценариев прогноза не оправдался – заболеваемость в этот период была ниже пессимистического сценария.
Заключение. Прогнозная методика может быть использована не только для прогнозирования пандемии новой коронавирусной инфекции, но и для контроля и оценки распространения заболеваний из группы новых инфекций на разных этапах эпидемического процесса в краткосрочной перспективе.
Литература
1. Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский В.Ю., Ежлова Е.Б., Демина Ю.В., Сафронов В.А. и др. Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Сообщение 1. Модели реализации профилактических и противоэпидемических мероприятий. Проблемы особо опасных инфекций 2020; (1): 6–13. DOI: 10.21055/0370- 1069-2020-1-6-13 Kutyrev V.V., Popova A.Yu., Smolensky V.Yu., Ezhlova E.B., Demina Yu.V., Safronov V.A. et al. (Epidemiological features of the new coronavirus infection (COVID-19). Message 1. Models for the implementation of preventive and anti-epidemic measures). Problems of Particularly Dangerous Infections 2020; (1): 6–13. (In Russ.). DOI: 10.21055/0370-1069-2020-1-6-13 2. WHO Coronavirus (COVID-19) Dashboard. https://covid19.who.int/ 3. Временные методические рекомендации «Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID 19)». Версия 11. https://base.garant.ru/400738625/ (Interim guidelines on Prevention «Prevention, Diagnosis and Treatment of Novel Coronavirus Infection (COVID-19)». Version 11). (In Russ.). https:// base.garant.ru/400738625/ 4. Huang C., Wang Y., Li X., Ren L., Zhao J., Hu Y. et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet 2020; 395(10223): 497–506. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30183-5 5 Onder G., Rezza G., Brusaferro S. Case-fatality rate and characteristics of patients dying in relation to COVID-19 in Italy. JAMA 2020; 323(18): 1775–6. https://doi.org/10.1001/jama.2020.4683 6. Mehta P., McAuley D.F., Brown M., Sanchez E., Tattersall R., Manson J.J. et al. COVID-19: consider cytokine storm syndromes and immunosuppression. Lancet 2020; 395(10229): 1033–4. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30628-0 7. Hollander J.E., Carr B.G. Virtually perfect? Telemedicine for COVID-19. N. Engl. J. Med. 2020; 382(18): 1679–81. https://doi.org/10.1056/NEJMp 2003539. 8. Гаврилов Д.В., Абрамов Р.В., Кирилкина А.В., Ившин А.А., Новицкий Р.Э. Модель прогнозирования пандемии COVID-19 на основе машинного обучения в отдельных регионах Российской Федерации. Фармакоэкономика. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология 2021; 14(3): 342–56. https://doi.org/10. 17749/2070-4909/farmakoekonomika.2021.108 Gavrilov D.V., Abramov R.V., Kirilkina A.V., Ivshin A.A., Novitsky R.E. (A model for predicting the COVID-19 pandemic based on machine learning in certain regions of the Russian Federation). Pharmacoeconomics. Modern pharmacoeconomics and pharmacoepidemiology 2021; 14(3): 342–56. (In Russ.). https://doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika. 2021.1081 9. Антонец Д.В., Плоскирева А.А., Поспелов М.В., Смоленский В.Ю. Комплексный анализ и прогноз развития эпидемиологической ситуации по COVID-19 в Российской Федерации (2020-08-31). DOI: 10.21055/preprints-3111803 Antonets D.V., Ploskireva A.A., Pospelov M.V., Smolensky V. Yu. (Comprehensive analysis and forecast of the development of the epidemiological situation on COVID-19 in the Russian Federation (2020-08-31)). (In Russ.). DOI: 10.21055/preprints-3111803.
Об авторах / Для корреспонденции
Махова Валентина Вячеславовна – младший научный сотрудник, лаборатория эпидемиологии, Ставропольский противочумный институт Роспотребнадзора, Ставрополь, Россия; dr.makhova@yandex.ru: https://orcid.org/0000-0003-2988-3559
Плоскирева Антонина Александровна – д.м.н., профессор, заместитель директора по клинической работе, Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора, Москва, Россия; antoninna@mail.ru; https://orcid.org/0000-0002-3612-1889
Малецкая Ольга Викторовна – д.м.н., профессор, заместитель директора по научной и противоэпидемической работе, Ставропольский противочумный институт Роспотребнадзора, Ставрополь, Россия; maletskaya_ov@mail.ru; https://orcid.org/0000-0002-3003-4952
Ковальчук Ирина Васильевна – к.м.н., заместитель руководителя, Управление Роспотребнадзора по Ставропольскому краю, Ставрополь, Россия; kovalchuk_iv@26.rospotrebnadzor.ru
Куличенко Александр Николаевич – д.м.н., профессор, директор, Ставропольский противочумный институт Роспотребнадзора Ставрополь, Россия; kulichenko_an@list.ru; https://orcid.org/0000-0002-9362-3949
Похожие статьи
