STATISTICAL ANALYSIS TECHNIQUE OF STRUCTURE AND SEASONALITY OF INFECTIOUS DISEASES IN RUSSIA CITIES

Альсова О.К.¹, Ларькова Е.В.²

¹Кандидат технических наук, доцент;

²магистрант,

Новосибирский государственный технический университет

МЕТОДИКА СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА СТРУКТУРЫ И СЕЗОННОСТИ ИНФЕКЦИОННОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ПО ГОРОДАМ РОССИИ

Аннотация

В статье предложена методика статистического анализа структуры и сезонности инфекционной заболеваемости на примере города Барнаул. Исходные данные для исследования взяты из банка данных (БнД) CliWaDIn (Climate.Water.Diseases.Infections./Климат.Вода.Болезни.Инфекции), в котором представлены ежедневные сведения об инфекционной заболеваемости по 6-ти городам Зауралья России. Методика основана на использовании методов описательной статистики, графического анализа данных, построении гармонических моделей и может быть применена для более углубленного анализа инфекционной заболеваемости по различным группам населения, а также, для описания инфекционной заболеваемости в других городах России.

Ключевые слова: инфекционная заболеваемость, структура, сезонность, гармоническая модель.

Alsova O.K. ¹, Larkova E.V.²

¹Candidate of Science, assistant professor; ²Candidate for a Master’s Degree,

Novosibirsk State Technical University

STATISTICAL ANALYSIS TECHNIQUE OF STRUCTURE AND SEASONALITY OF INFECTIOUS DISEASES IN RUSSIA CITIES

Abstract

The paper proposes a statistical analysis technique of the structure and seasonality of infectious diseases on the example of the Barnaul city. Initial data for the study were taken from the database CliWaDIn (Climate.Water.Diseases.Infections), which presents daily information about infectious diseases in 6 Russia cities. The technique is based on the use of descriptive statistics methods, graphical analysis, building harmonic models and can be used for more in-depth analysis of infectious diseases in different population groups, as well as to describe infectious diseases in other Russian cities.

Keywords:  infectious diseases, structure, seasonality, harmonic model.

Инфекционная заболеваемость (ИнЗ) – один из основных медико-статистических показателей состояния здоровья населения. Анализ этого показателя за ряд лет позволяет сделать выводы о частоте возникновения и динамике заболеваемости, а также об эффективности комплекса социально-гигиенических и лечебных мероприятий, направленных на её снижение.

В работе исследуется структура и сезонность ИнЗ на примере города Барнаула. В качестве исходных были выбраны данные из БнД CliWaDIn [2-3], описывающие заболеваемость в Барнауле за 2008-2011 гг. Случаи инфекционных заболеваний зафиксированы ежедневно по дате регистрации, закодированы согласно Международной Классификации Болезней (МКБ-10, ICD-10). В БнД представлены заболевания следующих диагностических групп: А00-B99 (Certain infectious and parasitic diseases).

Всего за период с 2008 по 2011 гг. в городе Барнаул зарегистрировано 19787 случая инфекционных заболеваний. Прежде всего, чтобы учесть различия в количестве постоянных жителей города по годам и проанализировать динамику изменения ИнЗ, была выполнена нормировка данных с учетом демографических показателей в расчете на 100 тыс. населения: число случаев заболеваний за год делилось на среднегодовую численность населения по данным Росстата и умножалось на 100000 (относительная заболеваемость).

Далее для каждой группы инфекций (МКБ) были вычислены: абсолютная заболеваемость в год, относительная заболеваемость в год, процент случаев данной группы инфекций от общего числа зарегистрированных случаев. Были выделены диагностические группы инфекций, доля которых составляет 1% и более в общей структуре заболеваемости, группы инфекций менее 1% учитывались в группе «другие» (Other Codes).

На рис. 1-2 приведены структурные диаграммы ИнЗ в Барнауле за 2008-2011 гг., отражающие основные закономерности и тенденции в изменении ИнЗ.  На них представлены группы, составляющие более 1% от общей ИнЗ и группа Other Codes, при этом группы А04.8 и А04.9 (ОКИ неустановленной этиологии), А02.8 и А02.9 (сальмонеллез) объединены, как родственные.

Проведенный анализ позволяет сделать следующие выводы о структуре и динамике изменения ИнЗ в Барнауле:

- основные группы инфекций, вносящие вклад в общую структуру ИнЗ в среднем за 2008-2011 гг.: А04.8+А04.9 (66,8%), А02.8+А02.9 (7,1%), А08.0 (ротавирусный энтерит, 15,85%), А05.0 (стафилококковое пищевое отравление, 2%), причем, структура ИнЗ и вклад каждой группы инфекций отличается по годам;

- наблюдается тенденция к увеличению общей ИнЗ (в сумме, без разделения на группы инфекций): количество случаев ИнЗ увеличилось в 1,45 раза за период с 2008 г. (4023 случаев) по 2011 г. (5846 случаев); относительная заболеваемость выросла в 1,3 раза.

Рис. 1 – Столбиковая диаграмма ИнЗ в Барнауле за 2008-2011 гг.

Рис. 2 – Радиальная диаграмма ИнЗ в Барнауле за 2008-2011 гг.

Далее было выполнено описание сезонности ВР ежедневной ИнЗ для выделенных групп инфекций. Для модельного описания использовалась гармоническая модель с одним сезонным пиком и трендом полиномиальной структуры [1,4]:

,       (1)

где Y(t) – временной ряд исследуемого показателя;

 –  среднее значение показателя за период наблюдения;

 - параметры модели;

e(t), t = 1, 2,…,n – независимая и нормально распределенная последовательность случайных чисел с математическим ожиданием: E[e(t)]=0 и дисперсией: Var[e(t)]=s².

В результате исследования установлены сроки сезонных пиков для инфекционных заболеваний разных диагностических групп. Пик заболеваемости некоторыми инфекциями приходится на лето. К этим инфекциям относится, например, сальмонеллез (группы А02.8, А02.9) – модельный пик для города Барнаул приходится в среднем на 212 (31 июля) день года, 95% доверительный интервал для модельного пикового значения: 26 июля – 04 августа.

Другие инфекционные заболевания достигают своего пикового значения в конце зимы или ранней весной. К этим инфекциям относится группы «ОКИ неустановленной этиологии» (А04.8, А04.9), «энтерит  ротавирусный» (А08.0), «энтеропатогенная инфекция, вызванная Escherichia coli» (А04.0), бактериальное пищевое отравление (А05.8 и А05.9).

Для таких инфекций, как шигеллез, энтерит ротавирусный, пик заболеваемости ярко выражен, незначительно изменяется от года к году за период наблюдения. Для других групп инфекций: сальмонеллез, пищевые отравления, колебания пика заболеваемости за 2008-2011 гг. довольно значительны.

На рис. 3 показан ход сезонной модельной кривой для ИнЗ с пиком в зимнее время-ранней весной и с пиком весной-летом относительно среднего уровня. За средний уровень условно принято нулевое значение. Графики иллюстрируют положение пика и амплитуду колебаний сезонной кривой в течение года, т.е. степень выраженности пикового значения инфекционной заболеваемости. Очевидно, что наиболее ярко сезонность проявляется для инфекционных заболеваний групп А08.0, А04.8 и А04.9, В99, А02.8 и А02.9.

Рис. 3 – Сезонные модельные кривые инфекционных заболеваний, г. Барнаул

Таким образом, в ходе проведенного исследования была выявлена структура инфекционной заболеваемости в Барнауле за 2008-2011 гг., выявлены закономерности и тенденции изменения ИнЗ в целом и по группам инфекций за рассматриваемый период. Предложенная в работе методика исследования структуры и динамики ИнЗ может быть применена для более углубленного анализа ИнЗ по различным группам населения, а также, для описания инфекционной заболеваемости в других городах России, представленных в БнД CliWaDIn.

Полученные сведения об уровне и характере инфекционной заболеваемости могут использоваться для оценки тенденций в состоянии здоровья населения, планирования различных видов специализированной медицинской помощи и лечебно-профилактических мероприятий, рационального использования материальных и кадровых ресурсов системы здравоохранения.

Литература

1. Альсова О. К. Использование вариативного моделирования при идентификации временных рядов инфекционной заболеваемости. / О. К.  Альсова, В. В.  Губарев, В.Б. Локтев // Изв. Волгоград. гос. тех. ун-та. Серия «Актуальные проблемы управ., вычислит. техники и информатики в техн. системах». – 2011. – Т. 11, № 12. – С. 42–47.
2. Губарев В.В. Climate, Water, Disiases, Infectiones (CliWaDIn) /В.В.Губарев, О.К. Альсова, Н.А. Чистяков и др.  Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2011620720; заяв. 01.06.11, № 2011620396; опубл. 04.10.11 – 1 с. Дополнительно: приоритет от 01.06.11, выдавшая страна: Россия, сведения об издании: Бюллетень.
3. Губарев В.В. Климат и инфекционные заболевания. Банк данных CliWaDln для анализа взаимосвязей между погодными условиями, качеством воды и инфекционными заболеваниями/В.В. Губарев, В.И. Аксенова, О.К. Альсова и др.//Инфекционные болезни, 2011. – т.9. – №1. – С.94.
4. Naumova EN, Jagai JS, Matyas B, DeMaria A, MacNeill IB and Griffiths JK: Seasonality in six enterically transmitted diseases and ambient temperature. Epidemiol Infect 2007, 135:281–292.

References

1. Al'sova O. K. Ispol'zovanie variativnogo modelirovanija pri identifikacii vremennyh rjadov infekcionnoj zabolevaemosti. / O. K. Al'sova, V. V.  Gubarev, V.B. Loktev // Izv. Volgograd. gos. teh. un-ta. Serija «Aktual'nye problemy uprav., vychislit. tehniki i informatiki v tehn. sistemah». – 2011. – T. 11, № 12. – S. 42–47.
2. Gubarev V.V. Climate, Water, Disiases, Infectiones (CliWaDIn) /V.V.Gubarev, O.K. Al'sova, N.A. Chistjakov i dr.  Svidetel'stvo o gosudarstvennoj registracii bazy dannyh № 2011620720; zajav. 01.06.11, № 2011620396; opubl. 04.10.11 – 1 s. Dopolnitel'no: pri-oritet ot 01.06.11, vydavshaja strana: Rossija, svedenija ob izdanii: Bjulleten'.
3. Gubarev V.V. Klimat i infekcionnye zabolevanija. Bank dannyh CliWaDln dlja analiza vzaimosvjazej mezhdu pogodnymi uslovijami, kachestvom vody i infekcionnymi zabolevanijami/V.V. Gubarev, V.I. Aksenova, O.K. Al'sova i dr.//Infekcionnye bolezni, 2011. – t.9. – №1. – S.94.