Заболеваемость клещевым вирусным энцефалитом в ряде субъектов уральского федерального округа с прогнозной оценкой эпидемической ситуации на краткосрочный период

Со времени открытия клещевого вирусного энцефалита (КВЭ) в 1937 г. до настоящего времени произошли существенные изменения в эпидемиологии данной инфекции, связанные, в первую очередь, с формированием антропургических очагов вокруг городов, расположенных на эндемичных территориях [1, 2]. Свердловскую, Челябинскую, Тюменскую и Курганскую области относят к числу промышленно развитых регионов России с относительно высоким уровнем жизни населения. Эти области, за исключением Курганской, являются высокоурбанизированными регионами, удельный вес городского населения в них составляет 82, 87, 80 и 62 % соответственно. Так, численность населения Свердловской области составляет 4,4 млн человек при плотности 22,6 чел./км2. В Челябинской области проживают 3,5 млн человек при плотности 40,4 чел./км2. Численность населения Тюменской области (без автономных округов) составляет 1,45 млн человек, плотность – 8,2 чел./км2, Курганской – 0,85 млн человек и 11,95 чел./км2. Перечисленные области являются природными и антропургическими очагами инфекций, переносимых клещами [3–6].

Эндемичными по КВЭ являются территории Свердловской, Челябинской, Тюменской областей. В Курганской области из 26 административных территорий эндемичными являются 19 [7]. Несмотря на меры специфической и неспецифической профилактики, проводимые местными органами здравоохранения и Роспотребнадзора, эпидемическая ситуация по КВЭ на эндемичных территориях остается сложной [8, 9].

Известно, что уровень заболеваемости населения КВЭ на эндемичных территориях находится в прямой зависимости от активности иксодовых клещей в весенне-летний период. Существует закономерная связь между обращаемостью по поводу присасывания клещей и заболеваемостью [10]. Во время ежегодных подъемов заболеваемости КВЭ в весенне-летний период значительную часть больных составляют лица, не имеющие прививочного анамнеза или не получившие полного курса вакцинации. Подъемы и спады заболеваемости на эндемичных территориях носят циклический характер. В основе такой цикличности лежат биологические (периодические изменения численности естественных прокормителей клещей) и погодно-климатические (температура и влажность воздуха в период активности клещей) факторы [11].

За счет прироста городского населения произошло значительное увеличение групп риска и, как следствие, рост заболеваемости КВЭ. Это потребовало изменения тактики вакцинации, а именно перехода на территории УФО от иммунизации профессиональных групп риска к массовой вакцинации населения. В результате – в последние 10 лет удалось существенно, в 4 раза, снизить заболеваемость КВЭ по сравнению со среднемноголетним уровнем [12, 13].

В период с 1956 по 1999 г. наблюдалось чередование подъемов и спадов заболеваемости с интервалом в 3–4 года. С 1999 г. в условиях массовой иммунизации против КВЭ в регионе отмечалось изменение динамики показателей заболеваемости [12, 14].

Цель исследования – описать динамику заболеваемости и числа пострадавших от присасывания клещей в Челябинской, Тюменской, Курганской и Свердловской областях за одиннадцатилетний период (2007–2017 гг.) и на основе математического моделирования составить прогноз развития эпидемической ситуации на краткосрочный период.

Материалы и методы. Изучение многолетней динамики заболеваемости КВЭ в УФО проведено на основании формы № 2 государственной статистической отчетности «Сведения об инфекционных и паразитарных заболеваниях» ФБУЗ «Федеральный центр гигиены и эпидемиологии» Роспотребнадзора. Данные о пострадавших от укусов клещей в УФО получены из материалов ежегодных Государственных докладов Управлений Роспотребнадзора по субъектам РФ о состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения.

Данные по заболеваемости КВЭ и числу пострадавших от укусов клещей логарифмировали для преобразования в аддитивную шкалу и стабилизации дисперсии. В качестве математической модели использовали сумму гармонических функций:

y = Σ [ b i + a i cos (ω t + φ)], (1)

параметры которых (среднее, амплитуда, циклическая частота, начальная фаза) находили с помощью процедуры нелинейного оценивания Левенберга – Маркварта в ПСП Statistica 12.0 (StatSoft). Гибкость метода позволяет как использовать общие для регионов значения параметров гармонического колебания, так и оценивать интересующие межрегиональные контрасты, например, в среднемноголетних значениях (Δ = b_i – b j ), в амплитудах (Δ = a_i – a j ) и прочих параметрах колебаний. Регионы УФО кодировались с помощью фиктивных переменных – бинарных маркеров (0 или 1); не включаемый в список предикторов регион задает референтный (базовый) уровень ( b 0 ), относительно которого оцениваются контрасты для прочих. Игнорирование региональных маркеров задает редуцированную модель с общей оценкой параметров.

Для сравнения и ранжирования моделей использовали информационный критерий Акаике (Akaike information criterion – AIC), определяющий оптимальность как компромисс между точностью и сложностью модели [15]. Меньшей величине AIC соответствует и статистически более адекватная модель. Сравнение моделей выполнено на основе состоятельного критерия Акаике , рассчитанного по формуле

CAIC = m ln (RSS/m) + k [1 + ln (m)], (2) где m – число наблюдений, RSS – остаточная сумма квадратов – мера изменчивости, не воспроизводимая моделью, k – число параметров. Таким образом, первое слагаемое формулы служит мерой точности, а второе – сложности (числа параметров) модели. Данная модификация, в сравнении с AIC, назначает более жесткий «штраф» за дополнительные параметры [16–18].

«Вес» (относительное правдоподобие) каждой модели, рассчитанный по формуле wi = exp (–0,5∆CAICi) / Σexp (–0,5∆CAICi), (3)

использовали для ранжирования и сравнения конкурирующих моделей. Представленный «вес» w i интерпретировали как вероятности того, что i -я модель является лучшей, чем любая другая, при множестве прочих моделей-претендентов. Если «вес» отличается менее чем на 10 % от w _max, считали, что эти модели идентичны по качеству наилучшей [15].

Для оценки динамики количества пострадавших от укусов клещей в субъектах УФО за период наблюдения и прогнозирования развития эпидемиологической ситуации на ближайшие пять лет было построено несколько моделей гармонической регрессии с различным числом оцениваемых параметров.

В качестве референтного (базового) уровня ( b 0 ) было выбрано значение для Курганской области – десятичного логарифма числа пострадавших от укусов клещей или среднемноголетний уровень (СМУ) заболеваемости, так как в Курганской области зарегистрировано наименьшее количество пострадавших от укусов клещей из рассматриваемых субъектов и самая высокая заболеваемость КВЭ.

Исследовали две интересующие (рабочие) модели. В первую включали бинарные (0 или 1) пре- дикторы – маркеры для регионов УФО (Свердловской, Челябинской и Тюменской областей), для b0 (базовый уровень – Курганская область) и амплитуды колебаний. Во второй модели использовали общее значение амплитуды для всех четырех субъектов. Значения циклической частоты и начальной фазы предполагались общими. Третья – «нулевая» модель – включала только свободный член (общий СМУ для всех регионов). Наиболее адекватной эмпирическим данным признана модель № 2 (табл. 1), поскольку для нее характерно наименьшее значение CAIC или наибольший «вес» (w = 0,989). Таким образом, с высоким уровнем статистической поддержки можно заключить, что многолетние колебания числа пострадавших от нападения иксодовых клещей изменяются синфазно в УФО.

Модель для оценки заболеваемости КВЭ состояла из двух частей. Первая отражала заболеваемость и ее изменение в регионах, вторая – в целом по РФ.

В качестве базового уровня поочередно выбирали четыре области УФО. Сравнивали три модели. В первой модели использовали маркерные переменные как для СМУ, так и для амплитуды колебаний для субъектов УФО и РФ.

Вторая модель содержала: маркеры для регионов УФО, общую оценку амплитуды для всех четырех субъектов УрФО и амплитуду для заболеваемости по РФ; третья модель – общую амплитуду для трех областей (Свердловской, Челябинской и Тюменской), специфические – для Курганской области и для РФ в целом. Четвертую модель, включающую только свободный член, использовали для сравнения и оценки качества прогнозов.

Таблица 1

Коэффициенты и предикторы	K \	CAIC	∆ CAIC      t	wi
y = b 0 + b 1 С + b 2 Ч + b 3 Т + ( A 0 + A 1 С + A 2 Ч + A 3 Т ) cos (ω 0 t + φ 0 ); R 2 = 0,94, R = 0,97
b 0 – свободный член (базовый уровень)* b 1 – контраст в СМУ b 0 и С b 2 – контраст в СМУ b 0 и Ч b 3 – контраст в СМУ b 0 и Т A 0 – амплитуда для базового уровня A 01 – разница в амплитудах b 0 и С A 02 – разница в амплитудах b 0 и Ч A 03 – разница в амплитудах b 0 и Т ω0 – циклическая частота для модели субъекта	10	–172,30	9,06	0,011
y = b 0 + b 1С + b 2Ч + b 3Т + A 0cos (ω0 t + φ0); R 2 = 0,93, R = 0,96
b 0, b 1, b 2, b 3, ω0, φ0 – см. выше A 0 – общая амплитуда для К, С, Ч и Т	7	–181,36	0	0,989
y = b 0
b 0 (нулевая гипотеза – H 0)	1	130,22	311,58	2,17·10–68

П р и м е ч а н и е : CAIC – состоятельный критерий Акаике; ∆ _CAIC – разности критерия CAIC ; w_i – относительное правдоподобие («вес»); k – число параметров; * – в данной модели в качестве базового уровня ( b ₀) рассматривается среднее значение логарифма числа пострадавших от укусов клещей в Курганской области (К); С, Ч, Т – маркеры Свердловской, Челябинской, Тюменской областей соответственно.

Таблица 2

Модели гармонических колебаний для описания динамики заболеваемости ( у ) КВЭ (на 100 тысяч населения) за 2007–2017 гг. в субъектах УФО

Коэффициенты и предикторы	k \	CAIC	∆ CAIC       1	w i
y = b 0 + { x p РФ} + ( b 1 S 1 + b 2 S 2 + b 3 S 3 + ( A 0 + A 01 S 1 + A 02 S 2 + A 03 S 3 ) cos (ω 0 t + φ 0 )) [ x p = 0] + ( A 1 ·cos (ω 1 t + φ 1 )) [ x p = 1]; R 2 = 0,78, R = 0,88
b 0 – свободный член (базовый уровень) xp – контраст в СМУ РФ и b 0 b 1 – контраст в СМУ b 0 и S 1 b 2 – контраст в СМУ b 0 и S 2 b 3 – контраст в СМУ b 0 и S 3 A 0 – амплитуда для базового уровня A 01 – разница в амплитудах b 0 и S 1 A 02 – разница в амплитудах b 0 и S 2 A 03 – разница в амплитудах b 0 и S 3 ω0 – циклическая частота для модели субъекта ( S ) A 1 – амплитуда для модели РФ ω1 – циклическая частота для модели РФ	14	124,62	6,74	0,03
y = b 0 + { xp РФ} + ( b 1 S 1 + b 2 S 2 + b 3 S 3 + A 0·cos (ω0 t + φ0)) [ xp =0] + ( A 1·cos (ω1 t + φ1)) [ xp =1]; R 2 = 0,62, R = 0,79
b 0, xp , b 1, b 2, b 3, ω0, A 1, ω1 – см. выше; A 0 – общая амплитуда для b 0, S 1, S 2, S 3	11	139,97	22,00	1,62·10–5
y = b 0 + { x p РФ} + ( b 1 S 1 + b 2 S 2 + b 3 S 3 + ( A КО + A СР S СР ) cos (ω 0 t + φ 0 )) [ x p =0] + ( A 1 ·cos (ω 1 t + φ 1 )) [ x p =1]; R 2 = 0,77, R = 0,88
b 0, xp , b 1, b 2, b 3, ω0, A 1, ω1 – см. выше; A КО – амплитуда для Курганской области; A СР – разница в амплитудах S KО и S СР (среднее по трем субъектам)	12	117,88	0	0,96
y = b 0
b 0 (нулевая гипотеза – H 0)	1 \	195,94	78,06	1,08·10–17

Примечание: CAIC – состоятельный критерий Акаике; ∆ _CAIC – разности критерия CAIC ; w_i – относительное правдоподобие («вес»); k – число параметров; { x_p РФ} – слагаемое в уравнениях для учета разницы между СМУ в РФ и субъектах; x_p = 0 – часть модели для описания заболеваемости в субъектах; x_p = 1 – часть модели для описания заболеваемости в РФ; b ₀ – свободный член или базовый уровень, соответствующий СМУ заболеваемости в выбранном субъекте; S _1–3 – маркеры регионов УФО.

Модели гармонических колебаний для описания динамики числа пострадавших от укусов клещей ( y = log₁₀ ( N )) за 2007–2017 гг. в субъектах УФО

Данный алгоритм был использован и при оценке заболеваемости КВЭ за период 2007–2017 гг. (табл. 2).

Модель № 3 была принята нами как основа для интерпретации результатов моделирования заболеваемости КВЭ, поскольку для нее было характерно наименьшее значение состоятельного критерия Акаике и самый большой «вес» среди моделей-претендентов ( w = 0,96).

Результаты и их обсуждение. За период 2007–2017 гг. в Свердловской области от присасывания клещей пострадало 371 423 жителя, зарегистрировано 1743 случая КВЭ, СМУ заболеваемости за 11 лет составил 3,81 на 100 тысяч населения. В Челябинской области атакам клещей подверглось 215 904 жителя, зарегистрировано 1078 случаев заболевания (2,98 ⁰/₀₀₀₀). В Тюменской области (данные без учета ХМАО и ЯНАО) было зарегистрировано 148 189 человек, пострадавших от присасывания клещей (5,92 на 100 тысяч). Показатель заболеваемости в Курганской области, где было зарегистрировано 54 906 пострадавших, был самым высоким и составил 7,82 ⁰/ 0000 .

Коэффициент детерминации R2 (см. табл. 1) для модели динамики количества пострадавших от укусов клещей составил 93 %, что свидетельствует о высоком качестве выбранной для интерпретации модели. Наибольшее количество пострадавших за 11 лет было характерно для Свердловской области – 34 674 человека с попаданием в 95%-ный интервал от 30 200 до 39 811. В Курганской области отмечено наименьшее число нападений в период 2007–2017 гг. Ранжирование изучаемых областей УФО по мере уменьшения количества пострадавших показало следующие приоритеты: Свердловская – Челябинская – Тюменская – Курганская (табл. 3, рис. 1).

В ходе математического моделирования числа пострадавших от укусов клещей установлена цикличность эпидемического процесса с квазипериодом 8–8,5 г. (средний T = 2π/ω = 8,3 г.), с доверительным интервалом от 6,98 до 10,30 г. С помощью построенной модели было установлено наличие амплитуды колебаний ( p < 0,0001).

Для всех четырех областей УФО наибольшее число пострадавших наблюдалось в 2011 г. Рост составил до 26 % от среднего уровня пострадавших за 11 лет с доверительным интервалом 15–41 %. Наличие квазипериода и амплитуды позволило сделать вывод о существовании циклической динамики числа пострадавших от укусов клещей, вероятнее всего, связанной с динамикой популяций иксодовых клещей и мелких млекопитающих.

Таблица 3

Параметры (θ), их стандартные ошибки ( SE ) и доверительные интервалы (confidence interval – CI ) для «лучшей» модели (см. табл. 1) логарифма числа пострадавших от присасывания клещей

Параметр	θ	SE (θ)	p -знач.	95 % CI		θ®	95 % CI ®
b 0 (СМУ Курганская обл.)	3,69	0,03	< 0,0001	3,63	3,75	4898	4266	5623
b 1 (Свердловская обл.)	0,85	0,04	< 0,0001	0,75	0,93	34 674 (+29 776)	30 200	39 811
b 2 (Челябинская обл.)	0,61	0,04	< 0,0001	0,53	0,70	19 953 (+15055)	17 378	22 909
b 3 (Тюменская обл.)	0,45	0,04	< 0,0001	0,36	0,53	13 804 (+8906)	12 023	15 488
Общая амплитуда колебания (С, Ч, Т и К)	0,10	0,02	< 0,0001	0,06	0,15	~ 26 %	~ 15 %	~ 41 %
Циклическая частота (ω0) колебания для модели субъектов	–0,76	0,07	< 0,0001	–0,90	–0,61	–	–	–

Примечание: b ₀ – свободный член (базовый уровень) – среднее значение логарифма числа пострадавших от укусов клещей в Курганской области; С, Ч, Т, К – маркеры Свердловской, Челябинской, Тюменской и Курганской областей соответственно; b _1–3 – контрасты каждого субъекта УФО и Курганской области; ® – данные приведены в исходную шкалу (число лиц, пострадавших от укусов клещей) путем потенцирования логарифмированных значений: 10 ^{( у )} = x – «антилогарифм».

Log10 (кол-во пострадавших) = = 3,69 + 0,10-cos (-0,76(х - 2007) - 9,29)

Log10 (кол-во пострадавших) = = 4,54 + 0,10-cos (-0,76(х - 2007) - 9,29)

Год

Log10 (кол-во пострадавших) = = 4,30 + 0,10-cos (-0,76(х - 2007) - 9,29)

Год

Log10 (кол-во пострадавших) = = 4,14 + 0,10-cos (-0,76(х - 2007) - 9,29)

Год                                          Год е''е/*>* Наблюдаемые значения

----Среднее количество пострадавших от присасывания клещей в субъектах за 11 лет

*^^ Значения логарифма числа пострадавших, предсказанные моделями гармонических колебаний

Рис. 1. Динамика количества пострадавших от укусов клещей за 2007–2017 гг. в четырех субъектах УФО и прогноз до 2022 г.

Существенное влияние эколого-географических факторов на заболеваемость КВЭ в изучаемых субъектах УФО определялось показателем коэффициента R ² для этой модели, который составил 77 %.

Показаны статистически значимые различия по СМУ заболеваемости в четырех субъектах УФО в сравнении со СМУ по РФ (табл. 4). Так,

СМУ заболеваемости в изучаемых субъектах (за исключением Челябинской области) значимо отличались от среднероссийского показателя за 11 лет. При этом наибольшие отклонения от СМУ по РФ установлены в Курганской и Тюменской областях (разница в показателях составила 6,03 и 4,13 ⁰/ 0000 ).

Таблица 4

Параметры (θ), их стандартные ошибки ( SE ) и доверительные интервалы (confidence interval – CI ) для лучшей модели (см. табл. 2) гармонических колебаний заболеваемости КВЭ

Параметр	θ	SE (θ)	p -значение	95 % CI (ДИ)
1) b 0 (СМУ Курганская обл.)	7,82	0,59	< 0,0001	6,63	9,01
x p (РФ)	– 6,03	0,99	< 0,0001	– 8,02	– 4,05
b 1 (Свердловская обл.)	– 4,01	0,82	< 0,0001	– 5,67	– 2,36
b 2 (Челябинская обл.)	– 4,84	0,82	< 0,0001	– 6,50	– 3,19
b 3 (Тюменская обл.)	– 1,90	0,82	0,03	– 3,56	– 0,25
Амплитуда (К)	6,55	0,84	< 0,0001	4,85	8,25
Контраст в амплитудах [К] – [С, Ч, К]	– 4,99	0,96	< 0,0001	– 6,93	– 3,05
2) b 0 (СМУ Свердловская обл.)	3,81	0,58	< 0,0001	2,64	4,97
x p (РФ)	– 2,02	0,98	0,05	– 3,99	– 0,04
b 1 (Челябинская обл.)	– 0,83	0,82	0,32	– 2,47	0,82
b 2 (Тюменская обл.)	2,11	0,82	0,01	0,47	3,76
b 3 (Курганская обл.)	4,01	0,82	< 0,0001	2,36	5,67
3) b 0 (СМУ Челябинская обл.)	2,98	0,58	< 0,0001	1,81	4,14
x p (РФ)	– 1,19	0,97	0,23	– 3,16	0,77
b 1 (Свердловская обл.)	0,83	0,82	0,32	– 0,82	2,47
b 2 (Тюменская обл.)	2,94	0,82	0,001	1,29	4,58
b 3 (Курганская обл.)	4,84	0,82	< 0,0001	3,19	6,50
4) b 0 (СМУ Тюменская обл.)	5,92	0,58	< 0,0001	4,75	7,08
x p (РФ)	– 4,13	0,98	0,0001	– 6,10	–2,16
b 1 (Свердловская обл.)	– 2,11	0,82	0,01	– 3,76	– 0,47
b 2 (Челябинская обл.)	– 2,94	0,82	0,001	– 4,58	– 1,29
b 3 (Курганская обл.)	1,90	0,82	0,03	0,25	3,56
Общая амплитуда колебания для С, Ч, Т	1,57	0,48	0,002	0,60	2,53
Амплитуда колебания для К	– 4,99	0,96	< 0,0001	– 6,93	– 3,05
Циклическая частота (ω0) колебания для моделей субъектов	0,59	0,04	< 0,0001	0,51	0,66
5) Амплитуда колебания для РФ	0,55	0,78	0,49	– 1,03	2,13
Циклическая частота (ω1) колебания для модели РФ	0,44	0,75	0,56	– 1,08	1,96

П р и м е ч а н и е : b ₀ – свободный член (базовый уровень) – среднее значение показателя заболеваемости КВЭ в выбранном (референтном) регионе; С, Ч, Т, К – маркеры Свердловской, Челябинской, Тюменской и Курганской областей соответственно; x_p – контраст РФ и базового уровня; b _1–3 – контрасты каждого субъекта УФО и базового уровня.

В Курганской области установлен самый высокий СМУ заболеваемости – 7,82 ( CI : 6,63–9,01 ⁰/ 0000 ), вероятнее всего, обусловленный скачком показателей в период 2007–2012 гг. с пиком в 2011 г. Ранжирование регионов по заболеваемости от большего к меньшему (Курганская – Тюменская – Свердловская – Челябинская) представлено в табл. 5, рис. 2.

Стоит отметить отсутствие статистически значимых различий ( p = 0,32) по СМУ заболеваемости между Свердловской и Челябинской областями, что требует дополнительных исследований.

Использование статистических моделей позволило выявить циклические изменения в показателях заболеваемости КВЭ во всех четырех субъектах УФО с квазипериодом 10–11 лет (средний T = 2π/ω = 10,6 г.) и доверительным интервалом от 9,52 до 12,31.

Хорошо известно, что в природе существуют циклические колебания погоды, связанные с цикличностью активности Солнца, большой цикл которого также длится 11 лет [19]. По данным литературы, в предыдущий период времени максимум заболеваемости КВЭ наблюдался в 1996 и 1999 г. во всех климатических подзонах УФО [19].

Вместе с тем в Курганской области наблюдался самый высокий среднемноголетний уровень заболеваемости и наибольшая амплитуда колебаний (рис. 2). Это можно объяснить всплеском заболеваемости в период с 2007 по 2012 г. Для Курганской области, как и в остальных случаях, пик заболеваемости пришелся на 2010–2011 гг. В этот период уровень заболеваемости превысил СМУ на 6,55 ⁰/₀₀₀₀ ( CI : 4,85–8,25; p < 0,0001). По результатам статистического моделирования для Свердловской, Челябинской и Тюменской областей характерна общая амплитуда колебаний заболеваемости КВЭ – превышение СМУ в этих регионах (пик) составило 1,57 ⁰/ 0000 ( CI : 0,60–2,53; p = 0,002).

Проведенный анализ заболеваемости КВЭ за период с 2007 по 2017 г. в Свердловской, Челябинской, Тюменской и Курганской областях показал значимые различия между субъектами УФО. В Курганской области зафиксирован наибольший среднемноголетний уровень заболеваемости, а в Свердловской и Челябинской – наименьший. При этом в Свердловской, Челябинской и Тюменской областях за тот же период наблюдения количество пострадавших от присасывания клещей было выше, чем в Курганской области.

♦ Свердловская область

Заболеваемость (СО) = 3,81 + l,57-cos(0,59(x- 2007) - 7,95)

Заболеваемость (РФ) = 1,79 - 0,55 cos(-0,44(x - 2007) + 1,02)

Заболеваемость (КО) = 7,82 + 6,55-cos(0,59(x- 2007) - 1,67)

Заболеваемость (РФ) = 1,79 - 0,55-cos(0,44(.x - 2007) - 1,02)

Заболеваемость (ТО) = 5,92 + l,57-cos(0,59(.x - 2007) - 14,23)

Заболеваемость (РФ) = 1,79 - 0,55 cos(0,44(x - 2007) - 4,16)

Заболеваемость (ЧО) = 2,98 + l,56-cos(0,59(x - 2007) - 7,95)

Заболеваемость (РФ) = 1,79 - 0,55-cos(-0,44(.x - 2007) - 2,13)

, О Наблюдаемые значения

-- СМУ заболеваемости в субъектах УФО

--- СМУ заболеваемости в РФ

Значения, предсказанные моделями гармонических колебаний

Рис. 2. Динамика заболеваемости КВЭ (на 100 тысяч населения) за 2007–2017 гг. в четырех УФО и прогноз до 2022 г.

Меньшее количество пострадавших в Курганской области относительно остальных изучаемых регионов, скорее всего, можно объяснить низкой численностью населения, так как существует прямая зависимость между количеством населения в регионе и обращаемостью с укусами клещей. Крайне высокая заболеваемость КВЭ в Курганской области среди всех регионов, вероятно, обусловлена как природными, так и социальными факторами: наличием нескольких видов клещей-переносчиков (не только рода Ixodes , но и Dermacentor ) и их высокой вирусофорностью, недостаточностью мер по специфической и неспецифической профилактике КВЭ.

Ближнесрочный прогноз заболеваемости КВЭ и обращаемости по причине присасывания клеща, полученный на основе статистической модели, по нашему мнению, не является безусловным, поскольку формируется под воздействием многих факторов, для учета которых необходим многофакторный анализ [20].

Выводы:

• 1.    Показаны статистически значимые различия в четырех изучаемых регионах по СМУ забо-

  леваемости и количеству пострадавших от присасывания клещей. Самый высокий среднемноголетний уровень заболеваемости КВЭ зафиксирован в Курганской области (7,82 ⁰/ 0000 ). За ней по убыванию показателя – Тюменская (5,92), Свердловская (3,81) и Челябинская (2,98). По количеству пострадавших получен обратный ряд с максимумом в Свердловской области (34 674 человек): Свердловская – Челябинская – Тюменская – Курганская.

• 2.    Дана прогнозная оценка заболеваемости КВЭ и количества пострадавших от укусов клещей. В период с 2018 до 2022 г. ожидается рост заболеваемости и обращаемости по поводу присасывания клещей во всех субъектах УФО. В соответствии с периодичностью процесса (10–11 лет), вероятно, что пик заболеваемости придется на 2020–2021 года.

Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.