Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,909

ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ ПРИ АНАЛИЗЕ ИНФЕКЦИОННОЙ И НЕИНФЕКЦИОННОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ

Поступайло В.Б.

Актуальность

Проявления эпидемического процесса в воинских коллективах имеют свои особенности, что определяется рядом показателей - уровнем заболеваемости, смертности, летальности, сред­ней пораженностью, увольняемостью личного состава, а также характеризуются периодической (циклической) компонентой. В этой связи оценка исходной информации, ее достоверность имеет большое значение для обоснования мето­дов эпидемиологического анализа инфекцион­ной заболеваемости. Проведение оперативного и ретроспективного анализа инфекционной за­болеваемости в настоящее время носит рутин­ный характер, что требует его интенсификации с помощью автоматизированной системы, осно­ванной на внедрении компьютерного программ­ного обеспечения.

Автоматизированные системы, приме­няемые при проведении мониторинга за забо­леваемостью в совокупности с анализом теку­щей санитарноэпидемиологической ситуации позволяют оперативно оценить обстановку для выбора и обоснования своевременных и адек­ватных санитарнопротивоэпидемических (про­филактических) мероприятий.

Цель исследования: разработка методи­ки проведения занятия по эпидемиологическо­му анализу инфекционной и не инфекционной заболеваемости на основе автоматизированной базы данных с использованием компьютерного обеспечения.

Задачи исследования:

1.  Разработать автоматизированную си­стему сбора, хранения, группировки и оценки достоверности исходной информации.

2.  Определить эпидемиологическую значи­мость заболеваний в общей структуре патологии.

3.  Обосновать прогностический уровень заболеваемости с применением показателя сред­ней пораженности населения.

4.  Построить математическую модель прогнозирования эпидемического процесса на основании показателей годовой динамики.

5.  Оценить ущерб факторов риска, вли­яющих на возникновение и распространение эпидемического процесса инфекционных забо­леваний.

Материалы, методы и объем иссле­дования. Исследования проведены в Самар­ском гарнизоне, находящегося на территории ПриволжскоУральского военного округа. Контингенты военнослужащих характеризировались следующими показателями: военнослужа­щие, проходящие службу по призыву в возрасте 1820 лет; проживающие в общежитии с одина­ковыми социальнобытовыми условиями, установленными для военнослужащих; питание и водоснабжение соблюдается согласно уставным требованиям; ограничен контакт с гражданским населением, что препятствует заносу инфекци­онных заболеваний в воинские коллективы.

На примере анализ краснухи проведен комплексный анализ заболеваемости среди во­еннослужащих. При этом были использованы учетные и отчетные документы Центра государ­ственного санитарноэпидемиологического над­зора г. Самара за период с 1998 по 2008 годы. Группировка поступающих данных проводи­лась по различным направлениям: нозологиче­ским формам инфекционных заболеваний, груп­пам инфекций с общим механизмом передачи возбудителя, числу дней временной нетрудо­способности, численности личного состава по группам, категориям призыва, показателям са­нитарного состояния объектов воинских частей.

Автоматизированная система сбо­ра, хранения, группировки и оценка на до­стоверность исходной информации. Началь­ным этапом в создании базы данных является составление таблиц по отчетным документам. Сбор сведений о количестве заболеваний произ­водится ежемесячно по принятой форме Меж­дународной классификации болезней 10 рее­стра. Подготовительный этап ретроспективно­го эпидемиологического анализа предусматри­вает сбор исходной информации. С целью опре­деления ее достоверности и соответствия зако­ну нормальности распределения величин, нами применен способ КолмогороваСмирнова. Сле­довательно, собранная информация достоверна и соответствует параметрическим методам ана­лиза, что позволяет оптимизировать работу на подготовительном этапе эпидемиологического анализа.

Определение эпидемиологической зна­чимости заболеваний в общей структуре ин­фекционной патологии. Известно, что зна­чимость инфекционных заболеваний оценива­ется на основании трех критериев: эпидемио­логического, социального и экономического. Нами определена эпидемиологическая значи­мость инфекционной заболеваемости с помо­щью классического метода по уровню заболе­ваемости и предложенного нами метода по по­казателю средней пораженности населения. По показателю средней пораженности краснуха за­нимает 3 ранговое место в структуре инфекци­онной заболеваемости I класса. Следователь­но, при комплексной оценке эпидемиологиче­ской значимости инфекционного заболевания по суммарному ранговому месту, наиболее при­емлемым является показатель средней пораженности населения.

Обоснование прогностического уров­ня заболеваемости с применением показате­ля средней пораженности населения. Прогноз заболеваемости с выявлением тенденции мно­голетней динамики определялся методом наи­меньших квадратов, который позволяет оптимально описать тенденцию развития эпидеми­ческого процесса, а также установить прогно­стический уровень заболеваемости на предстоя­щий период. Прогноз уровня заболеваемости по показателю средней пораженности является бо­лее точным и позволяет спрогнозировать забо­леваемость для каждого дня предстоящего пери­ода. На основании полученных результатов про­гнозирования ежедневной заболеваемости ки­шечных инфекций представляется возможным определить объем необходимых профилактиче­ских и противоэпидемических мероприятий в эпидемическом очаге.

Построение математической модели прогнозирования эпидемического процесса на основании показателей годовой динамики. Математическая модель прогнозирования эпи­демического процесса выполнялась с использо­ванием абсолютных величин годовой динами­ки, показателей ежедневного числа заболеваний с нарастающим итогом и последующим постро­ением графика Вальда. На примере заболеваемо­сти краснухой построена математическая модель прогнозирования на основании показателей го­довой динамики. Разработанная математическая модель анализа показателей годовой динамики заболеваемости краснухой позволяет составить прогноз числа заболеваний на каждый месяц предстоящего периода, своевременно предусмо­треть ухудшение эпидемической ситуации, спла­нировать соответствующие профилактические и противоэпидемические мероприятия.

Выводы

1. Комплексность и объективность прове­дения ретроспективного эпидемиологического анализа достигается последовательным проведением этапов в соответствии с разработанной структурнологической схемой. Сбор исходной информации основывается не только на сведе­ниях, предусмотренной Международной клас­сификации болезней и смертей 10 реестра, но и данных о числе законченных случаев заболева­ний и днях временной нетруспособности. Вклю­чение данных показателей в подготовительном этапе ретроспективного анализа обеспечивает полноту сбора исходной информации.

2.  Эпидемиологическая значимость ин­фекционных заболеваний определяется по сум­марному ранговому месту на основании показа­телей уровня, структуры заболеваемости и сред­ней пораженности населения.

3.  Определение прогностического уров­ня заболеваемости проводится по результатам анализа многолетней динамики заболеваемости с использованием показателя уровня заболевае­мости и средней пораженности населения.

4.  Показано, что ежемесячное число за­болеваний краснухой прогнозируется на осно­вании контрольных точек графика Вальда.


Библиографическая ссылка

Поступайло В.Б. ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ ПРИ АНАЛИЗЕ ИНФЕКЦИОННОЙ И НЕИНФЕКЦИОННОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ // Современные наукоемкие технологии. – 2010. – № 12. – С. 51-52;
URL: http://top-technologies.ru/ru/article/view?id=26184 (дата обращения: 14.11.2019).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074