Динамика заболеваемости
В верхнее тематическое оглавление
Тематическое оглавление (Учебно-методическое)
предыдущее по теме…………………………………
следующее по теме
предыдущее по другим темам……………
следующее по другим темам
В оглавление проекта "Эпидемиология для чайников и технарей": http://uborshizzza.livejournal.com/592917.html
Эпидемиологи очень четко определяют, что заболеваемость являются проявлением эпидемического процесса.
Заболеваемость - это статистический показатель. Он определяется на основании имеющихся данных об выявленных и зарегистрированных случаях заболевания, поэтому вполне обычна ситуация, что заболеваемость выше там, где медики работают лучше.
Заболеваемость, точнее, показатели заболеваемости, делится на абсолютную, интенсивную и экстенсивную.
Абсолютная - количество зарегистрированных случаев заболевания, например - в 2003 году в России было зарегистрировано 341431 случаев заболеваний краснухой.
Интенсивная получается делением абсолютной на численность соответствующей группы населения. Для увеличения понимаемости часто умножают полученную величину на то, что называют «показатель наглядности», то есть считают заболеваемость на тысячу, сто тысяч и пр. Например, заболеваемость острым вирусным гепатитом А в России за 2002 год составила 46,68 на 100 тысяч совокупного населения.
Экстенсивная заболеваемость показывает, какая доля в общем случае заболевших приходится на определенную часть. Например, в 2002 году в России экстенсивная заболеваемость детей до 14 лет корью составила 40,4%, то есть большая часть случаев заболевания корью приходилась на взрослых. Экстенсивная заболеваемость также может показывать, какая доля случаев приходилась на определенный период или территорию. Также можно считать и долю заболеваний «определенного» типа, например, что в 2002 году в России из острых заболеваний вирусным гепатитом на вирусный гепатит А приходилось 61,3%.
Таким образом, при корректном определении заболеваемости всегда должно быть указано, для какой группы (территории, социально-возрастной группы и пр.) и за какой период она рассчитывается.
Если говорят просто о заболеваемости, то под этим чаще всего понимают интенсивную заболеваемость.
Если речь заходит о длительно текущих заболеваниях, то различают инцидентность и превалентность. Инцидентность - заболеваемость, рассчитываемая по впервые выявленным случаям, превалентность - по всем больным, включая выявленных ранее.
Еще раз подчеркну, что нужно понимать, что в статистику попадают выявленные и диагностированные заболевания. Есть также несколько мусорных помоек, например, «КИНЭ» - кишечные инфекции неясной этиологии. В них попадают случаи кишечных инфекций, в которых конкретный возбудитель (микробиологически или эпидемиологически) выявлен не был, так как клиника у этих инфекций обычно очень похожа.
Есть и другие подозрительные категории, например, «Острые вялые параличи», которых в России в 2002 году было зафиксировано 401 случай. Правда, они в официальном бюллетене и расположены соседней строкой вслед за «Острым паралитическим полиомиелитом», которых в 2002 году в России было зафиксировано 10 случаев. Есть определенное подозрение, что эти «острые вялые параличи» - не просто случаи паралитического полиомиелита, в которых не удалось выявить наличие именно этого возбудителя, а просто резервуар, в который сливают полиомиелит. Ведь в соответствии с принятыми международными обязательствами циркуляция вируса полиомиелита в России прекращена, как можно, ведь мы - цивилизованная страна с развитой медицинской помощью, вы не забыли?
Для большинства инфекционных заболеваний также характерно наличие выраженных изменений во времени, причем наряду с медленными трендами, явно связанными с постепенными изменениями условий передачи возбудителя и выявляемости заболевания имеются и скачки, как хаотические, так и регулярные. Например, для динамики заболеваемости ОРЗ и гриппа имеем:
Это - очень характерная картина.
Во-первых, более-менее в одно и то же время наблюдается увеличение заболеваемости. Минимальный уровень заболеваемости называется круглогодичным, а то, что к нему прибавляется - сезонной надбавкой. Называется это внутригодовой периодичностью.
Во-вторых, имеются и перепады от года к году. Они обычно несколько менее регулярны, поэтому называются аккуратнее - многолетней цикличностью.
Современная эпидемиология при анализе заболеваемости опирается на статистические методы, поэтому закономерности динамики заболеваемости только описывает, а не «вскрывает». Внутригодовые перепады заболеваемости считаются следствиями изменения активности механизма передачи в течение года за счет или активизации некоторых путей передачи, либо за счет прибавления действующих не все время, а только в определенный сезон. Например, для школьников важным считается осеннее переформирование классов, когда приходят новые члены со своими микробиками и со своим иммунным статусом. Многолетнюю цикличность заболеваемости эпидемиология объясняет мутно, следствием взаимодействия между возбудителем и коллективным иммунным статусом, без каких-либо цифр и пошлых подробностей.
Для того, чтобы разобраться в ситуации, возьмем простую модель эпидемического процесса Кермака и МакКендрика. Будем считать всех членов популяции идентичными по всем актуальным для эпидпроцесса свойствам, тогда на состояние системы влияет три процесса: инфицирования, заражения и обновления вследствие рождения и смертей, интенсивности которых задаются константами альфа, бета и гамма, а сама динамика процесса - системой:
Здесь I - доля инфицированной части населения. S - восприимчивой. Отношение альфы к бете называется контактным числом и показывает среднее количество инфицирующихся от одного инфицированного в условиях, когда все восприимчивы.
Однако, как легко получить, решение этой системы дает затухающую волну:
что ну никак не соответствует реально наблюдаемой картине.
Поэтому хотя данная модель относится к середине двадцатого века, анализ фактических данных с помощью такого подхода был надолго заброшен. Однако, если попробовать немного подумать, то можно понять, что не все так уж плохо.
Во-первых, мы знаем, что внутригодовая периодичность - следствие зависимости активности механизма передачи от времени года. Следовательно, все, что нужно сделать - положить альфа равной не константе, а функции, зависящей от времени года. После этого модель начинает воспроизводить внутригодовую периодичность, и расчеты показывают, что для воспроизведения реальной ситуации больших колебаний альфы не надо. Чтобы обеспечить реальные перепады заболеваемости раз в десять, достаточно взять колебания активности механизма передачи около 10%.
Тем самым мы снимаем некую проблему. Эпидемиологи, хотя явно этого и не говорят, но подсознательно считают, что многократные перепады заболеваемости за год означают, что и активность механизма передачи тоже меняется многократно, что, например, для воздушно-капельного механизма кажется несколько слишком смело. Моделька показывает, что достаточно найти 10%-ную сезонную надбавку активности.
Снимается еще одно противоречие. При сравнительном анализе близких по передаче инфекций, например, таких, как корь, эп. паротит, свинка, краснуха, дифтерия и пр. видно, что и время наступления максимальной заболеваемости, и величина внутригодовых перепадов у них различна. Модель показывает, что на исследуемую зависимость оказывает существенное значение величина беты, то есть среднее время нахождения в заразном периоде. Если инфекция «побыстрее», то при прочих равных у нее и внутригодовые перепады заболеваемости будут больше, и время наступления максимальной заболеваемости - раньше.
Также можно разобраться и с многолетней цикличностью. Длина цикла хорошо воспроизводится даже в простейшей модели, но вот что плохо - что она дает затухание циклических колебаний многолетней заболеваемости, которых в природе нет. Однако исходная модель была построена для бесконечно большой популяции в постоянных условиях. Во-первых, постоянные изменения условий «раскачивают» заболеваемость, не давая ей совсем затухнуть. Во-вторых, из-за конечности реальных популяций имеются случайные флюктуации, которые не так уж и малы. Так, даже для многомиллионного города в каждый момент времени для рассматриваемой инфекции инфицировано порядка тысячи человек, а то и меньше. Следовательно, за единичный акт смены хозяина это дает случайные флюктуации около корня из количества инфицированных, или около 3%, причем это только за одну смену хозяина - флюктуации-то накапливаются!
Есть и другие факторы. В результате получаем, что за счет «раскачек» эпидпроцесса многолетняя цикличность воспроизводится очень даже хорошо.
Причем модель не просто воспроизводит реальную картину - она позволяет получить связи. Так, например, модель дает, как длина цикла многолетних колебаний зависит от контактного числа. В результате получается, что уменьшение контактного числа удлиняет цикл.
Вот определенной загадкой для эпидемиологов было, например, почему в 20 веке не только снижалась заболеваемость брюшным тифом - при этом удлинялся и цикл, с 2-3 лет до 8 и более. Модель показывает, что это - общее правило.
Однако указанные усовершенствования не снимали самого главного расхождения - модель безбожно завышала ожидаемую заболеваемость по сравнению с фактической и давала безумные прогноз результатов противоэпидемических мероприятий. Но об этом - в следующей части.
КОНТРОЛЬНЫЙ ВОПРОС
Почему основное занятие эпидемиолога на местах, то есть расчет темпа прироста или снижения заболеваемости данной инфекцией в отчетном году по сравнению с предыдущим - является абсолютно бессмысленным занятием?