CC BY
23
Орипнальш AOOAiAKeHHq
Original Researches
УДК 616.935:616.34-002.1 DOI: 10.22141/2312-413x7.1.2019.159222
Малиш Н.Г.1, Кузьменко О.В.1, Чемич М.Д.1, Доан С.1.2
1 Сумський державний ун1верситет, м. Суми, Украна
2 Ки/вський медичний унверситет УАНМ, м. Кив, Укра'на
Використання математичного моделювання в ешдемюлопчному наглядi за гострими кишковими шфекщями
For cite: Aktual'naa Infektologia. 2019;7(1):6-12. doi: 10.22141/2312-413x.7.1.2019.159222
Резюме. Актуальнкть. Tocmpi кuшковi тфекцп е актуальними для багатьох крат ceimy. Мграцшт про-цеси, мiжнаpoдний туризм та iншi фактори призвели до змти smanyw^ocmi окремих джерел тфекцп, шляхiв nepedaui збудника, еmioлoгiчнoi структури. Мета. На пiдcmавi вивчення динамки захворюваностi, фак-mopiвризику запропонувати mei способи удосконалення епiдемioлoгiчнoгo нагляду за гострими кишковими тфекщями. Матергали та методи. До^джено динамку захвopюванocmi на шигельоз, сальмонельоз, дiа-реегент ешерихози, демoгpафiчнy статистику та показники саттарно-гтетчного мотторингу за перод 2001—2017рр. у Сумськш oблаcmi. Застосоват епiдемioлoгiчний та статистичний методи до^дження, багатофакторний анал1з. Результати. Встановлено, що у доЫджуваному пеpioдi показники тцидент-mcmi на шигельоз зменшилися з 42,3 до 0,5 на 100 тисяч населения; на сальмонельоз зросли з 13,0 до 17,7; на дiаpеeгеннi ешерихози вартвали на piвнi 3,70—2,20. Шд час статистичного анал1зу за допомогою пакета прикладних програм Statistica встановлено: залежшсть захвopюванocmi вiд впливу факmopiв ризику (чисельтсть i щиьтсть населення; природний i м^рацшний рух населення; поширетсть хвороб оргашв травлення); частоту виявлення: носив патогенних ентеробактерш, нестандартних зраз^в води, м'яса i м'яcoпpoдyкmiв, молока i мoлoкoпpoдyкmiв, цукру i кондитерських виpoбiв, яець; видлення саттарно-по-казово'1 мтрофлори з обладнання та рук пращвни^в у закладах громадського харчування, на харчових тд-приемствах, тдприемствах 1з виробництва кондитерських виpoбiв 1з кремом, молокозаводах. Висновки. Використання математичного моделювання у cиcmемi епiдемioлoгiчнoгo нагляду за гострими кишковими шфекщями дозволить спрогнозувати захворюватсть i визначити прюритетт фактори ризику. Kro40Bi слова: епiдемioлoгiчний нагляд; фактори ризику; прогноз; шигельоз; сальмонельоз; дiаpеeгенш ешерихози
Актуальна Тнфектологш
Вступ
Гос^ кишковi шфекци (ГК1) е актуальними для багатьох кра'1н свпу, особливо iз середшм i низьким рiвнем доходу [3, 5, 8, 11]. За даними Всесвггаьо! ор-гашзаци охорони здоров'я, щороку у свт рееструють 1,7 млрд випадюв захворювання на дiарейнi шфекцп [6]. Полшшення якост питно'1 води та саштарно-гшешчних умов проживання сприяло незначному зниженню захворюваносп на ГК1 [12]. Однак мпра-цшш процеси, мiжнародний туризм, зростання ролi громадського харчування та iншi фактори призвели до змши значущост окремих джерел шфекци, шляхiв передачi збудника, етюлопчно! структури ГК1 [13—15].
Отже, назрта необхщшсть удосконалення системи ешдемюлопчного нагляду за ГК1, встановлення впли-
ву сощальних факторiв, визначення детермшант, яы визначають тенденцй' розвитку епiдемiчного процесу на сучасному етат.
Мета роботи: на пiдставi вивчення динамши за-хворюваност на ГК1 у Сумськш обласп, провiсникiв i передумов ускладнення ешдемiчноl ситуацй' удоскона-лити етдемюлопчний нагляд за ГК1 в Украшь
Матерiали та методи
Дослiджено динамшу захворюваностi на ГК1, демо-графiчнi показники та показники саштарно-ппешч-ного мониторингу за перiод 2001—2017 рр. у Сумськш область Використано: офщшну звгтну документацiю ГУ Держсанепiдслужби у Сумськш област (звiтнi фор-ми № 1 та 2), демографiчнi статистичш данi управ-
© «Актуальна ¡нфектолопя» / «Актуальная инфектологая» / «Actual Infectology» («Aktual'naa infektologia»), 2019 © Видавець Заславський О.Ю. / Издатель Заславский А.Ю. / Publisher Zaslavsky O.Yu., 2019
Для кореспонденци: Малиш Нiна Гриторiвна, кандидат медичних наук, доцент кафедри шфекцшних хвороб з епщемюлопсю, медичний iнститут Сумськото державного ушверситету, вул. Нова, 25, м. Суми, 40019, УкраТна; е-mail: [email protected]; контактний тел.: +38(099)627 02 55.
For correspondence: Nina Malysh, PhD, Associate Professor at the Department of infectious diseases with epidemiology, Medical Institute of Sumy State University, Nova st., 25, Sumy, 40019, Ukraine; e-mail: [email protected]; phone +38(099)627 02 55.
лшня статистики у Сумськш областi, матерiали ДУ «Сумський обласний лабораторний центр МОЗ Укра-1ни». Застосовано: ещдемюлопчний метод дослщжен-ня — для анатзу динамiки та визначення тенденцш захворюваностi на ГК1; багатофакторний анатз — для визначення умов та причин ускладнення перебiгу еш-дeмiчного процесу ГК1.
Статистична обробка результат дослщження проводилася за допомогою комп'ютерних програм Microsoft Office Excel 2010, Statistica.
Результати та обговорення
За динамiкою захворюваностi на ГК1, що спричи-няються класичними кишковими патогенами, було встановлено, що у перюд 2001—2017 рр. показники ш-цидентност на шигельоз зменшилися з 42,3 до 0,5 на 100 тис. населення; на сальмонельоз зросли з 13,0 до 17,7 на 100 тис. населення; на даареегенш ешерихюзи варш-вали у межах 3,70—2,20 на 100 тис. населення (рис. 1).
Тобто функцюнуюча протягом багатьох роыв в Укра'1ш система етдемюлопчного нагляду за гострими кишковими шфекщями виявилася ефективною щодо шигельозу, показники захворюваност на який у Сум-ськiй областi знизилися у 2017 р. порiвняно з 2001 р. майже у 85 разiв. Дещо iнша ситуацiя спостeрiгалася вiдносно зооантропонозу — сальмонельозу. Мeдiана захворюваностi на сальмонельоз дорiвнювала 16,4 на 100 тис. населення, при цьому спостериалася помiрна тeндeнцiя до зростання шцидентносп (Тпрсер. = +2,3 %). Епiдeмiчний процес щодо дiарeегeнних eшeрихiозiв характеризувався пeрiодичними пiдйомами та знижен-
нями захворюваност (рiвнi iнцидeнтностi варiювали вщ 1,7 до 7,5 на 100 тис. населення).
Для встановлення факторiв, що можуть сприяти активiзацil eпiдeмiчного процесу ГК1, внаслiдок його прихованого компонента були проаналiзованi данi щодо частоти виявлення носив патогенних ентеро-бактeрiй серед «декретованих» осiб; матeрiали саш-тарно-гiгiенiчного монiторингу за продуктами харчу-вання, питною водою та епщемюлопчно значущими об'ектами; дeмографiчнi показники; поширенють хвороб органiв травлення у населення Сумсько'1 областi.
Сумщина розташована у пiвнiчно-схiднiй частинi Укра'ши. У дослiджуваних роках чисeльнiсть населення област зменшилася з 1317,8 тис. ошб у 2001 р. до 1104,5 у 2017 р., щтьнють населення — з 55,3 ошб на 1 км2 до 46,3 ошб на 1 км2, природний рух населення — з —11,1 % до —8,6 %, мпрацшний рух — з —5,2 % до —0,7 %, водночас поширенють хвороб оргашв травлення зросла з 13 004,00 до 17 124,89 на 100 тис. населення (табл. 1).
Загальновщомо, що джерелом шфекци може бути як хворий, так i носш збудниюв ГК1. Ситуащя з вияв-ленням носив патогенних ентеробактерш серед персоналу харчових пщприемств, закладiв громадського хар-чування, дитячих дошкшьних закладiв складалася так: у дослщжуваних роках частота iзоляцil шигел i сальмо-нел знизилася вщповщно з 146,5 та 20,7 на 100 тис. об-стежених у 2001 р. до 0 у 2017 р. (рис. 2).
Частота видтення ентеропатогенних кишкових па-личок вiд осiб, обстежених iз профiлактичною метою, зменшилася у 27 разiв — iз 671,3 на 100 тис. обстежених
Таблиця 1. Демограф '1чн показники та поширенють хвороб оргашв травлення у Сумськй област в 2001-2017 рр.
PiK Передумови ускладнення ЕП ГК1
Чисельысть населення (тис. oci6) Природний рух населення (%) Мiграцiйний рух населення (%) Щшьжсть населення (od6 на 1 км2) Поширежсть хвороб оргажв травлення
2001 1317,8 -11,1 -5,2 55,3 13 004,0
2002 1299,7 -11,1 -3,4 54,5 12 604,4
2003 1279,9 -11,4 -3,8 53,7 13 592,18
2004 1261,7 -11,5 -3,4 52,9 13 911,38
2005 1243,9 -12,1 -2,7 52,2 13 986,79
2006 1226,3 -10,1 -2,6 51,5 13 892,42
2007 1211,4 -10,2 -2,3 50,8 14 361,59
2008 1196,8 -9,6 -1,3 50,2 14 554,99
2009 1184,0 -8,9 -1,2 49,7 14 860,45
2010 1172,3 -8,4 -1,0 49,2 15 074,2
2011 1161,5 -7,2 -0,8 48,7 15 336,67
2012 1152,3 -6,9 -1,2 48,3 15 778,15
2013 1143,2 -7,7 -1,5 47,9 16 256,51
2014 1133,0 -8,0 -0,4 47,5 16 390,32
2015 1123,0 -9,3 -0,9 47,1 16 616,9
2016 1113,3 -8,9 1,04 46,7 16 742,42
2017 1104,5 -8,6 -0,7 46,3 17 124,89
Vol. 7, No. 1, 2019
http://ai.zaslavsky.com.ua
7
у 2001 р. до 24,9 — у 2017 р. Отже, спостериаеться рiзке зменшення виявлення носив шигел, сальмонел та ен-теропатогенних кишкових паличок.
В Укра'1ш з метою ощнки саштарно! надiйностi об'ектiв тдвищеного епiдемiологiчного ризику саш-тарно-бактерiологiчному дослщженню пiдлягають: харчова сировина, готовi страви, кулшарш вироби, вь дiбранi у закладах громадського харчування, на харчо-вих пiдприемствах. У 2001—2017 рр. частота виявлення нестандартних зразыв води знаходилася у дiапазонi 2,4—8,1 %, м'яса i м'ясопродуктiв — 0,9—5,2 %, молока i молокопродуктiв — 1,1—4,3 %, цукру i кондитерських виробiв — 0-5,6 %, яець — 0-4,2 % (рис. 3).
Частота виявлення нестандартних зразыв, птиц та птахопродукпв становила у 2001 р. — 3,2 %, 2008 р. — 2,8 %, 2009 р. — 16,2 %, 2010 р. — 14,9 %, 2011 р. — 13,5 %, 2012 р. — 10,1 %, 2013 р. — 7,5 %, 2014 р. — 5,1 %, 2015 р. — 11,7 %, 2016 та 2017 рр. — 1,9 та 9,5 % вщпо-вщно. У 2002-2007 рр. нестандартних зразыв птищ та птахопродукпв виявлено не було.
Так, кожного року в обласп при проведенш саш-тарно-гшешчного мониторингу виявляються продукти харчування, що не вщповщають за саштарно-мкробю-лопчними показниками вимогам саштарного зако-
нодавства. Найчаспше виявляли нестандартш проби птищ та птахопродукпв.
Саштарно-бактерюлопчний контроль методом змивiв е додатковим контролем за саштарним станом пiдприемств, що застосовуеться при обстеженш вище-зазначених об'еклв i дае можливiсть оцiнити 1х стан. Частка позитивних змивiв (видтення саштарно-по-казово'1 мiкрофлори) на молокозаводах варшвала вiд 0 до 1,6 %, у закладах громадського харчування — вщ 0,7 до 4,7 %, на харчових шдприемствах i шдприемствах з виробництва кондитерських виробiв iз кремом, вщпо-вiдно, вщ 0,7 до 3,4 % та 0,1 до 1,03 % (рис. 4).
При статистичному аналiзi даних за допомогою пакета прикладних програм Statistica встановлено залеж-нють захворюваностi вiд впливу факторiв ризику. Дана залежшсть може бути формалiзована у виглядi лшшно-го багатофакторного регресшного рiвняння (1).
У= а0 + а1 • СН + а2 • PR + а3 • MR + а4 • SHN + + а5 • РНОТ + а6 • С1 + а7 • ТАРУСУ + а8 • ZM + + а^ • ТР + а10 • ZMOL + а11 • ТСКУ + а2 • ТУ + + а13 • ТНР + а14 • ZZGH + а15 • ТРУКУК, (1)
де СН — чисельнiсть населення; PR — показник природного руху населення; MR — показник мiграцiйного
Рисунок 1. Захворювансть на шигельоз, сальмонельоз, д'шреегенш ешерихюзи у Сумськй област
у 2001-2017рр.
Рисунок 2. Частота виявлення носив шигел, сальмонел (на 100 тис. обстежених) у Сумськй облает
в 2001-2017рр.
Рисунок 3. Частота виявлення нестандартних проб продуктв харчування у Сумськй област (%)
у 2001-2017рр.
NJ O
17 6"
n
Q
o>
Q $
<
O O
3 c Q
O
r =1 s.
® 0) o s
s ° o a o
to H H d) cd
a (J) o go i
^ T H X 0"
b d) s X
w -a H go' o a o' H 0"
o D) 0" X D) o cd cd X
X
c o E s
0) cd do tl' o -a
J_ 0" A -a -< o A D) E s -a cd 0" X o o -a D) J= s -a o tl X o
o X D) o o o o H H X o o -1 fi) T;
tl s s o p\ D) -1 o o -a H o
o X -a >< 73
o o> IU cd X X *< X CO
u o o X ><
o 0" A s X DO o -a o £ H cd X cd X s -a o o\ o -a ■< X D) o cd X D) o cd cd X X s CO •<
-a A H X go' D) cd X
u m do' X
o\ ^
DO Ti H
o -& D) a H s -C X o 5 2 cd H O 5 D) do cd X X 33
ZY N O 7s N S o O II PHOT NHS MR PR 0 1 II "0 (D
< II I II -1
I II cn II II 1 co 73 (D
(j> o co m I co cn |\0 rn cn |\o cn cn cd co CT> co J^ o s<
cn CD oo cd o U1 1 cd o co cn o + + 1 (D 73
O O 00 - 0,186 • t + o o cd 0,753-t + |\0 cj> oo oo co - 0,552 • t o o k> cn co o a I SI I I SI
Ha 100 ti/ic. Hac.
to
J
o
Si
0 o>
1 £ 8 &> a> «
* 3
O i
■8
0
1 to I
w
-c a>
I
Ha 100 ti/ic. Hac.
to "o
II 2 ° S *
§ N
s *
•3
51
fa
n> a m tj
i 3 s o to £ £
I l
Is
a>
o to <y> co o to o .
r\3 o o ai
r\3 o
o
r\3 o
ai
rait: 5 * •
cd .
w o g
и
I s
S
03 Ol I
о о
a. os
ä-g о
?
0
1 <л
в
0)
I i
а
0 и
1
и
s
-с л>
На 100 тис. нас.
i
->. го ы -сь (л r^OOOOOOO О _1_
о о
ю о
0
01
>
ю о ю " о
ю
0 ю "
01
• • • •
Ш1С
CD S É-
s S О ф ® «
Л И
ш
III
И о
s » ® s s s
И X
n S
X Œ
о T3 №
s h
td гл g -
td
s
И g
О S
. 13 13
s °
О Ol
i—I о
к S
h >< и td
G №
о
о
-,
is I
™ -8 -a
о s
S. К s
К о g Sc ? H
к м s
X G
Ol SS —,
SS H
о в* SS
п
о тз к s
X
тз
о <->
тз
о
?
0
1 *
Í
о
0) ■О
s s *
о о
Е ci
В о
S н
X ñ
я Ё' с
60 s тз
0
01
к s с
H =С SS
И о к t= s —, Ci
тз
«
■с о
со g
а ь
4
л "Q.
§ I
о о
а ^ § s
SN
-V W
s? §
о?*
О в,
J fe
Nä
5 ¡ F X
и 0)
I
необхщно попередньо, за допомогою побудови лшш трендiв вiд часового фактора t та методу середнього коефiцieнту росту, встановити прогнознi значення факторiв ризику. Прогнозування видтення шигел, сальмонел, ентеропатогенних кишкових паличок вiд осiб, обстежених iз профiлактичною метою; ви-явлення нестандартних зразыв: питно! води, м'яса i м'ясопродуктiв, птицi та птахопродукпв; виявлення санiтарно-показових мiкроорганiзмiв (СПМ) у зми-вах, вiдiбраних на харчових тдприемствах, у закладах громадського харчування, на шдприемствах iз вироб-ництва кондитерських виробiв iз кремом, здшснюва-ли за допомогою методу середнього коефщента росту. Лiнii тренду будували за допомогою регресiйних рiвнянь (табл. 2).
При використаннi прийнятних методiв щодо прогнозування показниыв факторiв ризику ГК1 були отримаш !х прогностичнi значення (табл. 3).
Отримаш шляхом розрахуныв прогнознi значення факторiв ризику були нами використаш при визначен-нi прогнозу захворюваност на шигельоз, сальмоне-льоз, дiареeгенний ешерихiоз, у регресiйних рiвняннях.
За результатами складеного регресiйного рiвняння (2) був встановлений прямий вплив на рiвень захво-рюваностi на шигельоз показниыв природного i мпра-цшного руху населення; щiльностi населення; частоти iзоляцii шигел вiд осiб обстежених iз профiлактичною метою; частоти виявлення нестандартних зразыв: питно! води, вщбрано! iз джерел централiзованого водо-постачання, м'яса та м'ясопродуктiв, цукру i кондитерських виробiв; частоти виявлення позитивних змивiв при обстеженш пiдприeмств iз виробництва кондитерських виробiв iз кремом. Прямий вплив зазначе-них факторiв свiдчив про зростання захворюваносп на
шигельоз при зростанш ix значень вiдповiдно на 4,45; 14,52; 146,37; 0,15; 4,21; 7,92; 2,50; 12,23 одиниць.
YSH = -1334,09 - 5,21 • CH + 4,45• PR + + 14,52 • MR + 146,34• SHN + 0,02 • PHOT + + 0,15• CI + 4,21 • ZPVCV + 7,92 • ZM- 1,09 • ZP + + 4,87• ZMOL + 2,50 • ZCKV - 10,65• ZY-
- 9,57 • ZHP + 12,23 • ZPVKVK, (2)
де YSH — шигельоз; CI — частота iзоляцii шигел вщ oci6, обстежених i3 профтактичною метою.
Використовуючи метод кам'янистого осипу, нами була визначена частка впливу кожного з факторiв щодо динамки заxворюваностi на шигельоз. Було встанов-лено, що найбiльший вплив на зростання рiвня захво-рюваностi на шигельоз мають: збiльшення щiльностi населення (частка впливу — 10,73 %), поширешсть хвороб оргашв травлення (10,33 %), мпрацШний рух населення (9,67%).
У 2018—2021 рр. тенденци до зниження захворюва-ностi на шигельоз не спостериатиметься (рис. 5). Прю-ритетними факторами впливу на попршення еmдемiч-но'' ситуацii iз шигельозу будуть зростання щтьносп населення, поширеностi хвороб оргашв травлення, мпрацшного руху населення.
Аналопчне регресiйне рiвняння було складене i для сальмонельозу (3). За результатами регресшного рiвняння (3) був встановлений прямий вплив на за-хворювашсть на сальмонельоз тих самих факторiв, за винятком молока i молокопродукпв, що i на шциден-тшсть на шигельоз. При зростаннi значень показниыв природного руху захворюванють на сальмонельоз зростатиме на 6,17 одинищ; мпрацшного руху — 6,41; щтьносп населення — 215,52; частоти виявлення нестандартних зразыв питно'' води — 4,30; м'яса та
Таблиця 3. Прогнозн значення фактор'в ризику захворюваност на ГК1
Фактор впливу 2018 р. 2019 р. 2020 р. 2021 р.
Чисельнють населення 1077,66 1064,55 1051,45 1038,35
Показник природного руху населення -7,27 -7,02 -6,78 -6,53
мiграцiйного руху населення 0,62 0,89 1,17 1,44
щтьност населення 45,18 44,63 44,08 43,52
поширеностi хвороб органiв травлення 17 365,82 17 634,65 17 903,47 18 172,30
Частота iзоляцií вщ oci6, обстежених i3 профтак-тичною метою шигел 1,00 0,77 0,59 0,45
сальмонел 2,73 2,53 2,35 2,18
патогенних ешерихм 20,27 16,50 13,43 10,93
Нестандартнi зразки води, врбрано'|' iз джерел централiзованого водопостачання 7,49 7,69 7,90 8,11
м'яса та м'ясопродуклв 4,27 4,68 5,13 5,63
птицi та птахопродуклв 10,17 10,88 11,65 12,47
молока та молокопродуктiв 2,69 2,71 2,73 2,75
цукру i кондитерських виробiв 1,27 1,08 0,89 0,71
яець 1,29 1,37 1,45 1,53
Позитивнi змиви, виявлен при обстеженнi харчових пщприемств 0,64 0,59 0,54 0,50
закладiв громадського харчування 0,62 0,55 0,49 0,43
пщприемств iз виробництва кондитерських виробiв iз кремом 0,09 0,08 0,07 0,06
м'ясопродуклв — 6,74; молока i молокопродуклв — 6,14; цукру i кондитерських виро6Гв — 1,31; позитив-них змивГв, виявлених при обстеженнi шдприемств i3 виробництва кондитерських виробiв i3 кремом — 6,31.
YS = -630,285 - 8,567 • CH + 6,170 • PR + + 6,412 • MR + 215,523 • SHN + 0,008 • PHOT + + 0,234 • CI + 4,301 • ZPVCV + 6,743 • ZM-
- 0,991 • ZP + 6,142 • ZMOL + 1,308 • ZCKV-
- 7,940 • ZY- 6,441 • ZHP + 6,308 • ZPVKVK, (3)
де YS — сальмонельоз; CI — частота Гзоляцп сальмонел вiд осiб, обстежених i3 профiлактичною метою.
За допомогою методу кам'янистого осипу ми вста-новили, що найбiльший вплив на зростання захворю-ваностi на сальмонельоз мають: поширенiсть хвороб органiв травлення (10,48 %), м^ацшний рух населен-ня (9,45 %), частота виявлення нестандартних зразыв м'яса та м'ясопродуклв (7,65 %).
Зважаючи на прогнознi значення захворюваносл на сальмонельоз, у найближчi чотири роки (2018— 2021 рр.) вщбудеться зростання захворюваностi на сальмонельоз в 1,6 раза (рис. 6).
До прюритетних факторiв ризику погiршення еш-демiчноl ситуаци iз сальмонельозу на вщмшу вiд ши-гельозу належить збiльшення мiграцiйного руху на-селення та частоти виявлення нестандартних зразыв м'яса та м'ясопродуклв. Поширенють хвороб оргашв травлення також мае значний вплив на шцидентнють на сальмонельоз.
За результатами складеного регресiйного рiвняння (4) був встановлений прямий вплив на захворюванють на дiареегеннi ешерихiози показниыв щтьносл насе-лення (захворюванiсть зростатиме на 37,93 одиниш), поширеностi хвороб оргашв травлення (0,004 од.), частоти Гзоляцп патогенних ешерихш вiд ошб, обстежених iз профiлактичною метою (0,011 од.) та частоти виявлення нестандартних зразыв м'яса та м'ясопродуклв (1,34 од.).
YDE = -91,616 - 1,556 • CH + 37,933 • SHN + + 0,0041 • PHOT + 0,011 • CI - 2,218 • ZPVCV +
+ 1,341 • ZM - 0,292 • ZP - 2,999 • ZPVKVK, (4)
де YDE — ДЕ; CI — частота Гзоляцп патогенних ешерихш вщ осiб, обстежених iз профiлактичною метою.
Використовуючи метод кам'янистого осипу, ми встановили, що найбтьший вплив на зростання захворюваносл на дiареегеннi ешерихiози мають: поширенють хвороб оргашв травлення (частка впливу — 10,32 %), частота виявлення нестандартних зразыв м'яса та м'ясопродуклв (7,72 %), частота Гзоляцп патогенних ешерихш вщ ошб, обстежених iз профiлактич-ною метою (5,27 %).
Застосовуючи прогнозш значення факторiв впливу, регресшне рiвняння, автори отримали прогнознi значення захворюваносл на дiареегеннi ешерихiози (рис. 7).
Маючи на увазi санiтарно-гiгiенiчну ситуацiю, у Сумськш областi порiвняно з 2017 р. слщ очiкувати зростання захворюваносл на дiареегеннi ешерихiози в 1,6 раза. Прюритетними факторами ризику, що зумов-
люватимуть погiршення епiдемiчноl ситуаци iз ГК1, е зростання поширеносл хвороб органiв травлення, частоти Гзоляцц патогенних ешерихш вiд ошб, обстежених iз профiлактичною метою, частоти виявлення нестандартних зразыв м'яса та м'ясопродуклв.
Висновки
1. За результатами побудованих економетрич-них моделей встановлена статистично шдтверджена лшшна множинна регресшна залежнють мiж захво-рюванiстю на шигельоз, сальмонельоз, дiареегеннi ешерихiози та демографiчними, медичними i саш-тарно-гiгiенiчними факторами. Факторний анал1з дозволив визначити прiоритетнi фактори ризику ускладнення ешдемюлопчно1 ситуаци: щiльнiсть на-селення, мiграцiйний рух, поширенiсть хвороб оргашв травлення, виявлення нестандартних зразыв м'яса i м'ясопродуклв.
2. Впровадження системи математичного моделю-вання прогнозування розвитку епiдемiчного процесу ГК1 з урахуванням демографiчних, медичних показниыв i даних сощально-гшешчного мониторингу сприяти-ме удосконаленню епiдемiологiчного нагляду за ними.
Конфлшт iHTepeciB. Автори заявляють про вщсут-нють конфлшту iнтересiв при шдготовщ дано1 статл.
1нформац1я про внесок кожного автора
Малиш Н.Г. — концепщя дослщження, збирання матерiалiв, написання тексту; Кузьменко О.1. — аналiз отриманих даних; Чемич М.Д. — систематизашя мате-рГялГв; Доан С.1. — обробка матерiалiв.
References
1. Liu L, Oza S, Hogan D, et al. Global, regional, and national causes of child mortality in 2000-13, with projections to inform post-2015 priorities: an updated systematic analysis. Lancet. 2015 Jan 31;385(9966):430-40. doi: 10.1016/S0140-6736(14)61698-6.
2. Keusch GT, Walker CF, Das JK, Horton S, Habte D, authors. Diarrheal diseases. Chapter 9 In: Black RE, Laxminarayan R, Temmerman M, et al., editors. Reproductive, Maternal, Newborn, and Child Health: Disease Control Priorities, Third Edition (Volume 2). Washington (DC): The International Bank for Reconstruction and Development / The World Bank; 2016 Apr 5.
3. Lakshminarayanan S, Jayalakshmy R. Diarrheal diseases among children in India: Current scenario and future perspectives. J Nat Sci Biol Med. 2015 Jan-Jun;6(1):24-8. doi: 10.4103/0976-9668.149073.
4. GBD Diarrhoeal Diseases Collaborators. Estimates of global, regional, and national morbidity, mortality, and aetiologies of diarrhoeal diseases: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2015. Lancet Infect Dis. 2017 Sep; 17(9):909-948. doi: 10.1016/S1473-3099(17)30276-1.
5. WHO. Diarrhoeal disease Fact Sheet. Available from: https://www.who.int/en/news-room/fact-sheets/de-tail/diarrhoeal-disease. Accessed: 2013, April.
6. Liu L, Oza S, Hogan D, et al. Global, regional, and national causes of child mortality in 2000-13, with projections to inform post-2015 priorities: an updated systematic analysis. Lancet. 2015 Jan 31;385(9966):430-40. doi:
Vol. 7, No. 1, 2019
http://ai.zaslavsky.com.ua
11
10.1016/S0140-6736(14)61698-6.
7. Shkarin VV, Chubukova OA, Blagonravova AS, Sergeeva AV. Problematic issues of combined intestinal infections Jurnal infektologii. 2016;8(4): 11-19. doi: 10.22625/2072-6732-2016-8-4-11-19.
8. Pechenik AS, Chuhrov YuS, Brusina EB, Drozdova OM. The evolution of acute intestine infections epidemic process, the ways of improvement of epidemiologic
surveillance. Profilakticeskaa i kliniceskaa medicina. 2012;(44):76-81.
9. Zabokritskiy NA. The infectious morbidity in the Russian Federation and tendencies of it is development in the next decade. Zdorov'e i obrazovanie v XXI veke. 2015;17(5):16-26.
OTpuMaHO 17.01.2019 ■
Малыш Н.Г.1, Кузьменко О.В.1, Чемич Н.Д.1, Доан С.И.2
1 Сумской государственный университет, г. Сумы, Украина
2 Киевский медицинский университет УАНМ, г. Киев, Украина
Использование математического моделирования в эпидемиологическом надзоре
за острыми кишечными инфекциями
Резюме. Актуальность. Острые кишечные инфекции являются актуальными для многих стран мира. Миграционные процессы, международный туризм и другие факторы привели к изменению значимости отдельных источников инфекции, путей передачи возбудителя, этиологической структуры. Цель. На основании изучения динамики заболеваемости, факторов риска предложить новые способы усовершенствования эпидемиологического надзора за острыми кишечными инфекциями. Материалы и методы. Исследованы динамика заболеваемости шигеллезом, сальмонеллезом, диарееген-ным эшерихиозом, демографическая статистика и показатели санитарно-гигиенического мониторинга за период 2001—2017 гг. в Сумской области. Применены эпидемиологический и статистический методы исследования, многофакторный анализ. Результаты. Установлено, что в исследуемом периоде показатели инцидентности шигеллеза уменьшились с 42,3 до 0,5 на 100 тыс. населения; сальмонеллеза выросли с 13,0 до 17,7; диареегенных эшерихиозов варьировали на уровне 3,70—2,20. При проведении статистического анализа с
использованием пакета прикладных программ Stаtisticа установлена зависимость заболеваемости от воздействия факторов риска (численность и плотность населения; естественное и миграционное движение населения; распространенность болезней органов пищеварения); частота выявления: носителей патогенных энтеробактерий, нестандартных проб воды, мяса и мясопродуктов, молока и молокопродуктов, сахара и кондитерских изделий, яиц; выделение санитарно-пока-зательной микрофлоры с оборудования и рук работников в учреждениях общественного питания, на пищевых предприятиях, предприятиях по производству кондитерских изделий с кремом, молокозаводах. Выводы. Использование математического моделирования в системе эпидемиологического надзора за острыми кишечными инфекциями позволит спрогнозировать заболеваемость и определить приоритетные факторы риска.
Ключевые слова: эпидемиологический надзор; факторы риска; прогноз; шигеллез; сальмонеллез; диареегенные эше-рихиозы
N.G. Malysh1, O.V. Kuzmenko1, M.D. Chemych1, S.I. Doan2
1 Sumy State University, Sumy, Ukraine
2 Kyiv Medical University, Kyiv, Ukraine
The use of mathematical modeling in the epidemiological surveillance of acute intestinal infections
Abstract. Background. Acute intestinal infections remain actual diseases for many countries of the world now, especially with middle and low income, in spite of improving sanitary and hygienic conditions of living, drinking water quality. Therefore, the system of epidemiological surveillance of acute intestinal infections needs to be improved. Based on the study of the dynamics of morbidity, risk factors, new ways to improve the epidemiological surveillance of acute intestinal infections were offered. Materials and methods. The paper presents the results of studies on the dynamics of the incidence of schigellosis, salmonellosis, diarrheal escherichiosis, demographic statistics and indicators of sanitary-hygienic monitoring for 2001— 2017 in the Sumy region. Epidemiological and statistical methods of research, multivariate analysis were applied. Results. It was found that in the studied period, the incidence rates for shigellosis decreased from 42.3 per 100,000 population to 0.5, salmonellosis — increased from 13.0 to 17.7, diarrheal escherichiosis — varied at 3.70— 2.20. At the same time, the population of the region has decreased from 1,317.8 thousand people in 2001 to 1,104.5 in 2017, the population density — from 55.3 (persons per 1 km2) to 46.3, the natural population movement — from —11.1 to —8.6 %, migratory movement — from —5.2 to —0.7 %, the prevalence of digestive diseases has increased — from 13,004.0 per 100,000 people to 17,124.89. It has been found that in those examined for prophylactic purposes, the frequency of shigella and salmonella isolation decreased from 146.5 and 20.7 per 100,000 population to 0, enteropathogenic colibacilli — from 671.4 to 24.9. Results of sanitary-hygienic monitoring
of food and drinking water showed that the frequency of detection of "substandard" water samples was 8.1 %, meat and meat products — 5.2 %, milk and dairy products — 4.3 %, sugar and confectionery products — 5.6 %, eggs — 4.2 %. The frequency of isolation of sanitary and indicative microflora from equipment, the hands of workers in public catering facilities was 4.7 %, food enterprises and enterprises for the production of confectionery with cream — 3.4 and 1.03 %, respectively, dairies — 1.6 %. Statistical analysis conducted with the help of Statistica software package showed the dependence of the morbidity on the influence of risk factors, which can be presented as a linear multivariate regression equation. Using predictive values of risk factors, as well as regression equations, predictive values of morbidity were obtained for the most significant forms of acute intestinal infections. In 2018—2020, an increase in the incidence rate of shigellosis, salmonella, diarrheal escherichiosis is expected. Among the risk factors, the greatest impact will be the increase in population density, the prevalence of digestive diseases, migration of the population, "substandard" microbiological indicators of meat and meat products. Conclusions. Thus, identifying risk factors for unfavorable epidemiological situation and using a mathematical model to predict the development of the epidemic process of acute intestinal infections, taking into account demographic indicators and socio-hygienic monitoring data, can be an important part of the system for improving epidemiological surveillance. Keywords: epidemiological surveillance; risk factors; prognosis; shigellosis; salmonellosis; diarrheal escherichiosis
