Использование интегративных показателей на основе сведений о результатах лабораторных исследований для оценки эффективности действующей системы эпидемиологического надзора

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель исследования. Изучение перспектив использования интегративных показателей на основе сведений о результатах лабораторных исследований для анализа полноты и объективности данных о заболеваемости, а также сравнительной и оперативной оценки эффективности системы эпидемиологического надзора за новой коронавирусной инфекцией (COVID-19).

Материалы и методы. Проведен расчет и анализ интегративных показателей на основе результатов ПЦР-исследований на наличие РНК SARS-CoV-2 по данным платформы SOLAR (System of Laboratory Aggregation Result) и сведений об уровне заболеваемости COVID-19 в субъектах Российской Федерации за период 2022–2023 гг.

Результаты. Показано, что результаты ПЦР-исследований могут быть использованы для оценки динамики эпидемического процесса. Предложены методы оценки полноты и объективности данных о заболеваемости в субъектах Российской Федерации с использованием интегративных показателей. Обосновано применение интегративных показателей для выявления региональных особенностей в диагностике и учете случаев заболевания COVID-19.

Заключение. Интегративные показатели, основанные на данных о заболеваемости и результатах лабораторных исследований, могут быть успешно использованы в качестве критериев оценки полноты и объективности информации в эпидемиологическом анализе. Они также могут служить основой для сравнительной и оперативной оценки эффективности системы эпидемиологического надзора.

Об авторах

Дмитрий Васильевич Дубоделов

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Автор, ответственный за переписку.
Email: dubodelov@cmd.su
ORCID iD: 0000-0003-3093-5731

к.м.н., старший научный сотрудник лаборатории вирусных гепатитов

Россия, Москва

Василий Геннадьевич Акимкин

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: crie@pcr.su
ORCID iD: 0000-0003-4228-9044

академик РАН, д.м.н., профессор, директор

Россия, Москва

Татьяна Анатольевна Семененко

Национальный исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии имени почетного академика Н.Ф. Гамалеи Минздрава России

Email: semenenko@gamaleya.org
ORCID iD: 0000-0002-6686-9011

д.м.н., профессор, руководитель отдела эпидемиологии; профессор кафедры инфектологии и вирусологии

Россия, Москва

Анна Сергеевна Есьман

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: esman@cmd.su
ORCID iD: 0000-0002-5456-7649

научный сотрудник лаборатории молекулярных методов изучения генетических полиморфизмов

Россия, Москва

Станислав Николаевич Кузин

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: kuzin@cmd.su
ORCID iD: 0000-0002-0616-9777

д.м.н., профессор, заведующий лабораторией вирусных гепатитов

Россия, Москва

Светлана Викторовна Углева

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: ugleva@cmd.su
ORCID iD: 0000-0002-1322-0155

д.м.н., доцент, руководитель научно-аналитического отдела

Россия, Москва

Евгений Михайлович Воронин

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: voronin@cmd.su
ORCID iD: 0000-0001-5925-7757

к.м.н., руководитель научной группы математических методов и эпидемиологического прогнозирования

Россия, Москва

Андрей Николаевич Герасимов

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: gerasimov.a@cmd.su
ORCID iD: 0000-0003-4549-7172

д.ф.-м.н., профессор, ведущий научный сотрудник научной группы математических методов и эпидемиологического прогнозирования

Россия, Москва

Анна Сергеевна Черкашина

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: cherkashina@pcr.ms
ORCID iD: 0000-0001-7970-7495

к.х.н., руководитель научной группы генной инженерии и биотехнологии

Россия, Москва

Камиль Фаридович Хафизов

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: khafizov@cmd.su
ORCID iD: 0000-0001-5524-0296

к.б.н., заведующий лабораторией геномных исследований

Россия, Москва

Наталья Владимировна Сычева

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: sycheva.n@cmd.su
ORCID iD: 0000-0001-8557-6540

младший научный сотрудник лаборатории инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи

Россия, Москва

Марина Игоревна Корабельникова

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: korabelnikova@cmd.su
ORCID iD: 0000-0002-2575-8569

научный сотрудник лаборатории вирусных гепатитов

Россия, Москва

Ангелина Андреевна Монахова

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: monaxova.angelina@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-9950-2649

аспирант

Россия, Москва

Роман Михайлович Береговых

Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

Email: beregovykh@cmd.su
ORCID iD: 0009-0000-3956-2148

специалист по анализу и обработке данных

Россия, Москва

Список литературы

  1. Попова А.Ю., Ежлова Е.Б., Смоленский В.Ю., Брагина И.В., Орлов М.Ю., Демина Ю.В. и др. COVID-19: научно-практические аспекты борьбы с пандемией в Российской Федерации. Саратов: ООО «Амирит», 2021. 608 с./Popova A.Yu., Ezhlova E.B., Smolenskij V.Yu., Bragina I.V., Orlov M.Yu., Demina Yu.V. et al. [COVID–19: scientific and practical aspects of combating the pandemic in the Russian Federation]. Saratov: Amirit, 2021. 608 p. (In Russ.).
  2. Акимкин В.Г., Семененко Т.А., Хафизов К.Ф., Углева С.В., Дубоделов Д.В., Колосовская Е.Н. Стратегия геномного эпидемиологического надзора. Проблемы и перспективы. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии 2024; 101(2): 163–172. doi: 10.36233/0372-9311-507/Akimkin V.G., Semenenko T.A., Khafizov K.F., Ugleva S.V., Dubodelov D.V., Kolosovskaia E.N. [Genomic surveillance strategy. Problems and perspectives]. Journal of Microbiology, Epidemiology and Immunobiology 2024; 101(2): 163–172. (In Russ.). doi: 10.36233/0372-9311-507
  3. Акимкин В.Г., Семененко Т.А., Углева С.В., Дубоделов Д.В., Кузин С.Н., Яцышина С.Б. и др. COVID-19 в России: эпидемиология и молекулярно-генетический мониторинг. Вестник РАМН 2022; 77(4): 254–260. doi: 10.15690/vramn2121/Akimkin V.G., Semenenko T.A., Ugleva S.V., Dubodelov D.V., Kuzin S.N., Iatsyshina S.B. et al. [COVID-19 in Russia: epidemiology and molecular genetic monitoring]. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences 2022; 77(4): 254–260. (In Russ.). doi: 10.15690/vramn2121
  4. Черкасский Б.Л. Теоретическое обоснование структуры эпидемиологического надзора. В кн.: Сб. науч. тр. «Эпидемиологический надзор за инфекционными болезнями». М. 1987: 16–22./Cherkasskу B.L. [Theoretical substantiation of the structure of epidemiological surveillance]. In: Epidemiological surveillance of infectious diseases. Moscow. 1987: 16–22. (In Russ.).
  5. Акимкин В.Г., Попова А.Ю., Плоскирева А.А., Углева С.В., Семененко Т.А., Пшеничная Н.Ю. и др. COVID-19: эволюция пандемии в России. Сообщение I: проявления эпидемического процесса COVID-19. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии 2022; 99(3): 269–286. doi: 10.36233/0372-9311-276/ Akimkin V.G., Popova A.Y., Ploskireva A.A., Ugleva S.V., Semenenko T.A., Pshenichnaia N.Yu. et al. [COVID-19: the evolution of the pandemic in Russia. Report I: manifestations of the COVID-19 epidemic process]. Journal of Microbiology, Epidemiology and Immunobiology 2022; 99(3): 269–286. (In Russ.). doi: 10.36233/0372-9311-276
  6. Болотовский В.Н., Зарицкий А.М., Зуев В.А., Кашкин К.П., Кондрусев А.И., Ковалева Е.П. и др. Эпидемиологический анализ. В кн.: Покровский В.И., ред. Руководство по эпидемиологии инфекционных болезней [в 2 т.]. T.1. М.: Медицина, 1993. 464 с./ Bolotovskii V.N., Zaritskii A.M., Zuev V.A., Kashkin K.P., Kondrusev A.I., Kovaleva E.P. et al. [Epidemiological analysis]. In: Pokrovskу V.I. еd. Handbook of Epidemiology of infectious diseases [in 2 volumes]. Vol. 1. Moscow: Medicine, 1993. 464 p. (In Russ.).
  7. Акимкин В.Г., Хафизов К.Ф., Дубоделов Д.В., Воронин Е.М., Черкашина А.С., Углева С.В. и др. Молекулярно-генетический мониторинг и технологии цифровой трансформации в современной эпидемиологии. Вестник РАМН 2023; 78(4): 363–369. doi: 10.15690/vramn13672/ Akimkin V.G., Khafizov K.F., Dubodelov D.V., Voronin E.M., Cherkashina A.S., Ugleva S.V. et. al. [Molecular genetic monitoring and digital transformation technologies in modern epidemiology]. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences 2023; 78(4): 363–369. (In Russ.). doi: 10.15690/vramn13672
  8. Virtanen P., Gommers R., Oliphant T.E., Haberland M., Reddy T., Cournapeau D. et. al. SciPy 1.0: Fundamental Algorithms for Scientific Computing in Python. Nat. Methods 2020; (17): 261–272. doi: 10.1038/s41592-019-0686-2
  9. The pandas development team. 2024. pandas-dev/pandas: Pandas (v2.2.2). Zenodo. doi: 10.5281/zenodo.10957263
  10. Seabold S., Perktold J. Statsmodels: Econometric and statistical modeling with python. 2010. Conference: Python in Science Conference. doi: 10.25080/Majora-92bf1922-011
  11. Профилактика инфекционных болезней. Эпидемиология и профилактика COVID-19: Методические рекомендации МР 3.1.0170-20. М.: Роспотребнадзор, 2020. [Prevention of infectious diseases. Epidemiology and prevention of COVID-19. Methodological recommendations of MP 3.1.0170-20]. Moscow, 2020. (In Russ.).
  12. Mei Q., Li J., Du R., Yuan X., Li M., Li J. Assessment of patients who tested positive for COVID-19 after recovery. Lancet Infect. Dis. 2020; 20(9): 1004–1005. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30433-3
  13. Calba C., Goutard F.L., Hoinville L., Hendrikx P., Lindberg A., Saegerman C. et al. Surveillance systems evaluation: a systematic review of the existing approaches. BMC Public Health 2015; 15(448): 1–13. doi: 10.1186/s12889-015-1791-5
  14. Hendrikx P., Gay E., Chazel M., Moutou F., Danan C., Richomme C. et al. OASIS: an assessment tool of epidemiological surveillance systems in animal health and food safety. Epidemiol. Infect. 2011; 139(10): 1486–1496. doi: 10.1017/S0950268811000161
  15. Добролюбова Е.И., Южаков В.Н. Комплексная оценка результативности и эффективности санитарно-эпидемиологического надзора. Социум и власть 2020; 6(86): 40–54. doi: 10.22394/1996-0522-2020-6-40-54/Dobrolyubova E.I., Yuzhakov V.N. [Comprehensive assessment of the effectiveness and efficiency of sanitary and epidemiological surveillance]. Society and Рower 2020; 6(86): 40–54. (In Russ.). doi: 10.22394/1996-0522-2020-6-40-54
  16. Declich S., Carter A.O. Public health surveillance: historical origins, methods and evaluation. Bull. World Health Organ 1994; 72(2): 285–304.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Распределение интенсивных показателей заболеваемости и значений ИП1 среди субъектов РФ в 2022-2023 гг.

Скачать (83KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Распределение субъектов по величине ИП2 в 2022-2023 гг.

Скачать (22KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Динамика заболеваемости и величины показателя ИП2 в Москве в 2022-2023 гг.

Скачать (38KB)
Метаданные

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».