Главная » 2014»Август»13 » Скачать Исследование и прогнозирование эпидемиологических показателей туберкулезного процесса. Чижова, Ольга Викторовна бесплатно
01:06
Скачать Исследование и прогнозирование эпидемиологических показателей туберкулезного процесса. Чижова, Ольга Викторовна бесплатно
Исследование и прогнозирование эпидемиологических показателей туберкулезного процесса
Диссертация
Автор: Чижова, Ольга Викторовна
Название: Исследование и прогнозирование эпидемиологических показателей туберкулезного процесса
Справка: Чижова, Ольга Викторовна. Исследование и прогнозирование эпидемиологических показателей туберкулезного процесса : диссертация кандидата медицинских наук : 05.13.01 / Чижова Ольга Викторовна; [Место защиты: Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения] Москва, 2004 146 c. :
Объем: 146 стр.
Информация: Москва, 2004
Содержание:
Список сокращений
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
11 Особенности эпидемического процесса туберкулеза на современном этапе
13 Моделирование эпидемического процесса туберкулеза
ГЛАВА 2 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
21 Материалы
22 Методы исследования
ГЛАВА 3 РЕЗУЛЬТАТЫ СОБСТВЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
31 Кросскорреляционный анализ эпидемиологических показателей по^ туберкулезу
32 Прогнозирование эпидемиологических показателей по туберкулезу с помощью кросскорреляционного и регрессионного анализа
33 Исследование структуры взаимосвязи эпидемиологических показателей по туберкулезу методом главных компонент
Введение:
Туберкулез в последнее десятилетие XX века вновь стал одной из главных проблем мирового здравоохранения. В 1993 г. в связи с ухудшением эпидемической ситуации по туберкулезу в мире Всемирная Организация Здравоохранения объявила туберкулез глобальной опасностью.
Подъем эндемии туберкулеза в России начался с середины 80-х годов. Основной причиной обострения эпидемической ситуации в России явилось ухудшение социально-экономических условий жизни населения [Кучеров A.JL, 1989; Хоменко А. Г., 1994; Литвинов В.И. и др., 2002; Сельцовский П.П. и др., 2004].
В Москве эпидемическая обстановка по туберкулезу более благоприятная, чем в России, но также остается напряженной [Литвинов В.И. и др, 2002; 2003]. В целях контроля за эпидемическим процессом в г.Москве внедряется система мониторинга туберкулеза. Внедрение системы мониторинга туберкулеза предоставило широкие возможности для оперативного и ретроспективного анализа эпидемической ситуации, анализа и оценки деятельности противотуберкулезной службы [Сон И.М. и др., 2000; Литвинов В.И. и др., 2002; Сельцовский П.П. и др., 2004]. Задача контроля эпидемического процесса, планирования и своевременного проведения противоэпидемических мероприятий, определения очередности задач в деятельности противотуберкулезной службы не может быть решена без оперативного прогнозирования эпидемической обстановки по туберкулезу. В связи с этим актуальным представляется краткосрочное прогнозирование эпидемиологических показателей по туберкулезу в г.Москве.
Прогнозирование эпидемического процесса основывается на выявлении и изучении закономерностей его течения. Для глубокого изучения закономерностей процесса необходимо применение системного анализа, одним из инструментов которого является математическое моделирование.
Применение методов математического моделирования в целях прогнозирования эпидемического процесса туберкулеза проводили ранее H.Waaler
1962); Y.Azuma (1976); В.В.Юхов (1975); С.А.Гаспарян и соавт. (1982); Т. Г.Троицкая (1984); S.Blower и соавт. (1995); C.Murray и соавт. (1998); C.Dye (1998). Разработанные ими компартментные математические модели были основаны на уравнениях неоднородной марковской цепи и представлены в виде интегро-дифференциальных уравнений. Эти модели, дающие долгосрочные прогнозы и удобные для исследовательских целей, имеют существенную ошибку при краткосрочном прогнозировании.
Для краткосрочных прогнозов эпидемиологических показателей по туберкулезу применялись методы регрессионного анализа [Горбач H.A., 1988; Шафранский И.Л., 1992; Шилова М.В. и др., 1994; Гращенкова О.В. и др., 1995; Васильев A.B. и др., 1997; Овчинникова E.JL, 1999; Хубаева Н. Г., 2002; Сельцовский П.П., 2004]. Авторы давали прогнозы в виде сценариев развития событий, то есть предполагался определенный уровень одних параметров, а по ним с использованием математических моделей вычислялись другие. При этом не выявлялись с помощью кросскорреляционного анализа и не использовались для прогноза параметры, изменения в которых происходят раньше во времени (опережающие показатели).
Можно ожидать, что исследование с помощью кросскорреляционного и регрессионного анализа показателей эпидемического процесса туберкулеза позволит глубже понять взаимосвязи эпидемиологических показателей в динамике и решить задачу прогнозирования эпидемической ситуации с учетом влияния опережающих показателей.
В целях системного анализа значительный интерес представляют собой исследования многофакторными методами, с помощью которых можно лучше изучить взаимодействие параметров системы, получить целостное представление об изучаемом объекте [Максимов Г.К., Синицын А.Н., 1983; Гамбаров Г.М. и др., 1990]. К многофакторным методам относится метод главных компонент, позволяющий исследовать структуру взаимосвязи параметров и оценить вклады независимых переменных в главные компоненты, что важно для выявления показателей, вносящих максимальную дисперсию в изучаемый процесс. Метод главных компонент был применен В.М.Ефимовым и соавт. (2001) для исследования показателя заболеваемости 30 районов Новосибирской области с 1965 по 1996 г.
В доступной литературе отсутствуют данные об исследовании взаимосвязи эпидемиологических показателей по туберкулезу за длительный период (35 лет) с помощью методов как кросскорреляционного, так и регрессионного анализа и построении на их основе регрессионных уравнений для прогнозирования, а также данные об исследовании методом главных компонент структуры взаимосвязи нескольких показателей в динамике.
Цель работы - разработать математические модели взаимосвязи эпидемиологических показателей по туберкулезу для краткосрочного прогнозирования эпидемической ситуации.
Были поставлены следующие задачи:
1) исследовать взаимосвязь эпидемиологических показателей по туберкулезу в динамике за период 1968-2002 гг. с помощью методов кросскорреляционного и регрессионного анализа для г.Москвы;
2) на основе изучения кросскорреляции эпидемиологических показателей по туберкулезу в динамике и регрессионного анализа разработать математические модели взаимосвязи эпидемиологических показателей по туберкулезу и использовать их для прогноза изменений параметров эпидемического процесса на период 2003-2006 гг. для г.Москвы;
3) исследовать структуру взаимосвязи эпидемиологических показателей по туберкулезу в динамике и выявить показатели, вносящие максимальную дисперсию в изучаемый процесс, методом главных компонент за период 1968-2002 гг. для г.Москвы.
Работа выполнена на базе Московского городского научно-практического центра борьбы с туберкулезом Департамента здравоохранения города Москвы и кафедры медицинской кибернетики и информатики РГМУ в 1997 - 2004 гг.
Объектом исследования являлась информация о впервые выявленных больных туберкулезом и лицах, состоящие на учете в противотуберкулезных диспансерах г.Москвы. В качестве исходных данных были взяты данные статистической отчетности по постоянным жителям города «Форма №33. Отчет о больных туберкулезом» за 1968 - 2002 гг. Материалом для исследования были показатели, внесенные в созданную базу данных. Всего в исследование было включено 111 показателей.
В работе были использованы методы кросскорреляционного и регрессионного анализа, а также метод главных компонент. Для расчетов применялись статистические пакеты STATGRAPHICS и SPSS.
Научная новизна данной работы состоит в том, что впервые:
• для изучения взаимосвязи эпидемиологических показателей по туберкулезу во времени применен метод кросскорреляционного и регрессионного анализа и выявлены те из них, изменения в которых происходят раньше на ряд лет по сравнению с другими показателями;
• в целях прогнозирования эпидемиологических показателей по туберкулезу разработана методика построения прогностических моделей на основе результатов как кросскорреляционного, так и регрессионного анализа;
• для прогнозирования изменений параметров эпидемического процесса туберкулеза построены математические модели взаимосвязи эпидемиологических показателей, учитывающие изменения опережающих показателей;
• оценен вклад показателей заболеваемости, распространенности и смертности в дисперсию изучаемого процесса методом главных компонент.
Практическая значимость данной работы заключается в том, что:
• разработанные математические модели, использующие данные статистической отчетности г.Москвы, могут быть применены для прогнозирования течения эпидемического процесса туберкулеза на ближайшие 1-4 года и для создания компьютерной системы оперативного слежения за тенденциями в динамике показателей, что будет способствовать оптимизации планирования противотуберкулезных мероприятий, определению приоритетности задач в деятельности противотуберкулезной службы города;
• разработанная методика построения прогностических моделей эпидемиологических показателей по туберкулезу, учитывающая изменения опережающих показателей, может быть использована для моделирования и прогнозирования эпидемиологических показателей по туберкулезу в других регионах, а также для прогнозирования течения эпидемического процесса других инфекционных заболеваний.
На защиту выносятся следующие положения:
1. За период 1968-2002 гг. изменились временные взаимоотношения эпидемиологических показателей по туберкулезу, выявляемые с помощью кросскорреляционного анализа: первая половина периода (1968-1985 гг.) характеризуется синхронными изменениями показателей; во второй половине периода (1986-2002 гг.) показатели изменяются асинхронно, что проявляется в колебаниях значений, когда часть из них убывает, а часть рас}' у' тет.
2. Изменениям эпидемиологических показателей заболеваемости, распространенности, смертности предшествуют на 1-2 года изменения в показателях, характеризующих тяжесть туберкулезного процесса у впервые выявленных больных; а также отражающих число рецидивов среди больных неактивными формами туберкулеза и долю впервые выявленных больных при профосмотрах, что позволяет рассматривать эти опережающие показатели в качестве индикаторов изменения динамики эпидемической ситуации по туберкулезу.
3. Предложенная методика прогнозирования течения эпидемического процесса туберкулеза на основе разработанных математических моделей с применением результатов кросскорреляционного и регрессионного анализа позволила прогнозировать эпидемиологические показатели сроком на 14 года с отклонением полученных прогнозных значений от фактических менее 10%.
4. В период подъема эндемии туберкулеза (1986-2002 гг.) по сравнению с периодом спада (1968-1985 гг.) изменилась структура временной взаимосвязи эпидемиологических показателей по туберкулезу, выявляемая методом главных компонент: показатели заболеваемости фиброзно-кавернозным туберкулезом, доли умерших больных, состоявших на учете менее года, и заболеваемости детей вносят больший вклад в дисперсию изучаемого процесса.
Результаты исследований внедрены в работу врачей МНПЦБТ. Разработанная методика построения прогностических моделей изложена в методических рекомендациях Департамента здравоохранения города Москвы "Краткосрочное прогнозирование эпидемиологических показателей по туберкулезу методами кросскорреляционного и регрессионного анализа" (М.: МНПЦБТ, - 2004 г., 26с.).
Результаты исследований доложены:
• на IV съезде научно-медицинской ассоциации фтизиатров (Йошкар-Ола, 1999);
• на конференции молодых ученых (Москва, 2002);
• на совместном заседании кафедры биологической и медицинской кибернетики и информатики и Проблемной научно-исследовательской лаборатории разработки медицинских информационных систем РГМУ (2003);
• на ежегодном международном конгрессе Европейского Респираторного Общества (Вена, 2003 г., два доклада).
По теме диссертации опубликовано 14 работ. Диссертация изложена на 171 страницах машинописного текста и состоит из введения, обзора литературы, 3 глав собственных исследований, заключения, выводов, практических рекомендаций и приложения. В тексте содержится 25 рисунков, 19 таблиц и 6 схем. Библиография включает 201 источник литературы, из которых 112 отечественных и 89 зарубежных авторов.
