Перейти к:
Использование геоинформационных систем для оперативного эпидемиологического анализа заболеваемости гриппом на территории г. Ростова-на-Дону, в том числе при проведении массовых мероприятий
https://doi.org/10.21886/2219-8075-2019-10-3-57-61
Аннотация
Цель: оценка пространственного распространения гриппа в условиях мегаполиса и создание геоинформационной системы (далее – ГИС) «Грипп Ростов-на-Дону», содержащая данные о местах регистрации случаев заболевания.
Материалы и методы: использованы статистические данные по заболеваемости гриппом на основе первичных и окончательных донесений, ПЦР исследований. Геокодирование адресов проводили с использованием сервисов Nominatum и Спутник. Для разработки ГИС применяли бесплатное программное обеспечение QGIS версии 3.2.2. В качестве картографической основы использовали карты сообщества OpenStreetmap.
Результаты: Построение вариограмм («тепловых карт») выявило формирование нескольких территорий риска («эпидемиологических пятен»), границы которых не совпадают с границами административных районов города.
Выводы: Проведенный анализ показал, что распространение каждого из субтипов вируса гриппа А на территории г. Ростова-на-Дону в сезон 2018-2019 гг. имеет особенности. Показано, что в условиях мегаполиса проведение пространственного анализа, проводимого без учета административных границ, дает более точные результаты по сравнению с традиционным районированием.
Для цитирования:
Слись С.С., Ковалев Е.В., Ненадская С.А., Водопьянов А.С., Лялина Л.В. Использование геоинформационных систем для оперативного эпидемиологического анализа заболеваемости гриппом на территории г. Ростова-на-Дону, в том числе при проведении массовых мероприятий. Медицинский вестник Юга России. 2019;10(3):57-61. https://doi.org/10.21886/2219-8075-2019-10-3-57-61
For citation:
Slis’ S.S., Kovalev E.V., Nenadskaya S.A., Vodop’yanov A.S., Lyalina L.V. The usage of geographic information systems for operational epidemiological analysis of influenza incidence in the territory of Rostov-on-Don including mass events. Medical Herald of the South of Russia. 2019;10(3):57-61. (In Russ.) https://doi.org/10.21886/2219-8075-2019-10-3-57-61
Введение
Актуальность гриппа как медико-социальной проблемы не вызывает сомнения, в настоящее время ВОЗ определяет его как одну из самых массовых болезней [1]. В связи с этим большое значение приобретает оперативная оценка текущей эпидемиологической ситуации, с прогнозированием возможного развития эпидемий.
Первые попытки моделирования эпидемий гриппа в нашей стране были предприняты еще в 70-х гг. прошлого века [2]. Использование математической модели Л.А. Рвачева позволило дать довольно точный прогноз ежедневной заболеваемости гриппом для крупных городов и предсказать время развития пика эпидемии [3].
Развитие современных ГИС открывает новые возможности для пространственного анализа распространения различных заболеваний, в том числе и гриппа. Актуальным является использование компьютерного анализа для выявления факторов риска развития эпидемических осложнений при этой инфекции. Так использование ГИС для анализа связи климатических факторов с заболеваемостью гриппом в провинции Чиангмай на севере Таиланда позволила установить временную и пространственную корреляцию между сезонами осадков и вспышками гриппа в средней и северной частях провинции [4].
Изучение пространственного расположения очагов инфекции может иметь большое значение для планирования противоэпидемических мероприятий. Так картографирование и компьютерное моделирование с помощью кригинга мест регистрации гриппа H7N9 в Китае позволило установить, что одной из основных мер борьбы является именно вакцинация домашней птицы [5].
В связи с этим цель настоящего исследования состояла в разработке ГИС, содержащей данные по заболеваемости гриппом, и оценке эпидемических осложнений по гриппу в г. Ростове-на-Дону в 2019 г.
Материалы и методы
В качестве первичного источника данных использованы статистические данные по заболеваемости гриппом на основе первичных и окончательных донесений, ПЦР исследований, поступившие в Управление Роспотребнадзора по Ростовской области. Геокодирование адресов проводили с использованием сервисов Nominatum и Спутник. Для разработки ГИС применяли бесплатное программное обеспечение QGIS версии 3.2.2. В качестве картографической основы использовали карты сообщества OpenStreetmap.
Результаты
Первый этап работы состоял в геокодировании мест проживания заболевших гриппом и нанесении на карту первичной информации. При этом каждый случай регистрации гриппа был представлен в виде точки на электронной карте. Одним из удобных для визуального анализа является метод выявления «эпидемиологических пятен» — пространственного расположение случаев заболевания за анализируемый период времени [6][7]. С этой целью были построены различные вариограммы, отражающие плотность регистрации случаев заболевания («тепловые карты»). Существенной проблемой при анализе заболеваемости может являться несовпадение мест регистрации заболевания и истинного места заражения. Однако, на наш взгляд, именно оценка плотности регистрации случаев заболевания по сравнению с простым учетом заболевших позволяет решить эту проблему, так как при таком методе анализа единичные выпадающие из общей тенденции случаи просто не будут учтены при расчете.
Обсуждение
Обращает на себя внимание, что при проведении анализа без учета субтипа вируса места регистрации случаев заболеваний были равномерно распределены в восьми районах города. Иная картина наблюдалась при проведении анализа по каждому субтипу в отдельности. Так грипп А(Н3Ш) сформировал два «эпидемиологических пятна» — в центральном (Кировском) районе города и, в меньшей степени, в Ворошиловском районе (Северном жилом массиве). Для гриппа А(H1N1)pdm09 основной очаг также располагался в Кировском районе, однако было сформировано более протяженное «эпидемиологическое пятно» в Северном жилом массиве (рис. 1). Это позволило оперативно принимать Управленческие решения, а именно своевременное проведение комплекса санитарно-противоэпидемических (профилактических) мероприятий, направленных на предупреждение распространения заболеваемости гриппом и ОРВИ, обсуждение вопроса на заседании комиссии по обеспечению санитарно-эпидемиологического благополучия населения г. Ростова-на-Дону «О неотложных мерах по профилактике гриппа и ОРВИ на территории г. Ростова-на-Дону» (протокол № 1 от 08.02.2019).
Рисунок 1. ГИС «Грипп Ростов-на-Дону» — вариограммы плотности регистрации случаев гриппа с 52 недели 2018 г. по 15 неделю 2019 г. A(H3N2) (А) и A(H1N1)pdm09 (Б).
Figure 1. GIS «Influenza: Rostov-on-Don « — variograms of registration density of influenza cases A(H3N2) (A) and A(HlNl) pdm09 (B) from the 52-th week, 2018 till the 15-th week, 2019.
Традиционный анализ заболеваемости предполагает расчет показателей по административным районам города. В этом аспекте весьма интересным является оценка построенных вариограмм относительно существующего административного деления г. Ростова-на-Дону. Эпидемиологическое пятно максимальной плотности регистрации случаев заболевания гриппом А(Н3Ш) располагается на границе трех районов — Ленинского, Кировского и Октябрьского. При этом в Октябрьском районе основное число случаев регистрации гриппа А(Н3Ш) приходится на его южную часть, в то время как основная часть этого района практически свободна от гриппа А(Н3Ш). Это позволяет сделать важный вывод о том, что в условиях мегаполиса пространственный анализ, проводимый без учета административных границ, дает более точные результаты по сравнению с традиционным районированием (рис. 2).
Рисунок 2. ГИС «Грипп Ростов-на-Дону» — вариограмма плотности регистрации случаев гриппа H3N2 с 52 недели 2018 г. по 15 неделю 2019 г. и административное деление г. Ростова-на-Дону.
Figure 2. GIS «Influenza: Rostov-on-Don « - the variogram of registration density of influenza cases H3N2 cases from the 52-th week, 2018 till the 15-th week, 2019 and the administrative division of Rostov-on-Don.
В апреле 2019 г. в Ростове-на-Дону прошли Восемнадцатые молодежные Дельфийские игры России. Нам представлялось логичным использовать созданную ГИС «Грипп — Ростов-на-Дону» для ранжирования мест проведения конкурсных мероприятий по риску заражения гриппом. Как видно из рис. 3, часть объектов находилось в непосредственной близости от «эпидемиологического пятна», в то время как другие были расположены на значительном удалении от очагов регистрации гриппа. Это позволило дифференцированно подходить к планированию противоэпидемических мероприятий и сконцентрировать усилия на наиболее проблемных участках.
Рисунок 3. ГИС «Грипп Ростов-на-Дону» — вариограмма плотности регистрации всех случаев гриппа с 52 недели 2018 г. по 15 неделю 2019 г. и места проведения конкурсных мероприятий Восемнадцатых молодежных Дельфийских игр России.
Figure 3. GIS «Influenza: Rostov-on-Don» — the variogram of registration the density of all influenza cases from the 52-th week, 2018 till the 15-th week, 2019 and places of competitive events of the Eighteenth Youth Delphic Games of Russia.
Выводы
Таким образом, в ходе проведенного исследования создана ГИС «Грипп Ростов-на-Дону», отражающая пространственное распределение случаев регистрации гриппа в условиях крупного мегаполиса. Результаты исследования позволяют сделать вывод о том, что анализ плотности расположения мест регистрации случаев инфекции более информативен, по сравнению с простым учетом мест регистрации заболеваний, что может быть полезным при планировании противоэпидемических мероприятий. Показано, что пространственный анализ распространения каждого из субтипов вируса более информативен, чем учет совокупной заболеваемости гриппом. В условиях крупного мегаполиса предпочтительным является проведение пространственного анализа без учета административного деления на районы. Использование ГИС позволяет определять наиболее проблемные участки не только в обычной практике эпидемиологического надзора, но и при проведении массовых мероприятий различных по содержанию и направленности.
Список литературы
1. Литература
2. Бюллетень Всемирной организации здравоохранения. 2012. Вып. 90. № 4. С. 245–320.
3. Бароян О.В., Рвачев Л.А., Иванников Ю.Г. Моделирование и прогнозирование эпидемий гриппа для территории СССР – Москва; 1977. – 546 с.
4. Иванников Ю.Г., Огарков П.И. Опыт математического компьютерного прогнозирования эпидемий гриппа для больших территорий // Журнал инфектологии. – 2012. - Т. 4, № 3. - С. 101-106.
5. Nakapan S., Tripathi N.K., Tipdecho T., Souris M. Spatial diffusion of influenza outbreak-related climate factors in Chiang Mai Province, Thailand // Int J Environ Res Public Health. 2012 Oct 24; 9(11):3824-42. doi: 10.3390/ijerph9113824.
6. Chen Y, Wen Y. Spatiotemporal Distributions and Dynamics of Human Infections with the A H7N9 Avian Influenza Virus // Comput Math Methods Med. 2019 Feb 7; 2019: 9248246. doi: 10.1155/2019/9248246. eCollection 2019.
7. Ефременко Д.В., Кузнецова И.В., Оробей В.Г. и др. Применение риск-ориентированного подхода при планировании и организации противоэпидемического обеспечения массовых мероприятий // Анализ риска здоровью. – 2017. – № 1. – С. 4–12. DOI: 10.21668/health.risk/2017.1.01.
8. Попова А.Ю., Кузькин Б.П., Демина Ю.В. и др. Использование современных информационных технологий в практике санитарно-эпидемиологического надзора в период проведения XXII Олимпийских зимних игр и XI Паралимпийских зимних игр в г. Сочи // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунологии. – 2015. - № 2. – С. 113-118.
Об авторах
С. С. СлисьРоссия
Слись Сергей Сергеевич - главный специалист-эксперт отдела эпидемиологического надзора.
Ростов-на-ДонуЕ. В. Ковалев
Россия
Ковалев Евгений Владимирович - руководитель.
Ростов-на-Дону
С. А. Ненадская
Россия
Ненадская Светлана Алексеевна - начальник отдела эпидемиологического надзора.
Ростов-на-ДонуА. С. Водопьянов
Водопьянов Алексей Сергеевич - к.м.н., старший научный сотрудник — руководитель группы вирусологии.
Ростов-на-ДонуЛ. В. Лялина
Лялина Людмила Владимировна - д.м.н., профессор, заведующая лабораторией эпидемиологии инфекционных и неинфекционных заболеваний и отделом подготовки кадров высшей квалификации.
Санкт-ПетербургРецензия
Для цитирования:
Слись С.С., Ковалев Е.В., Ненадская С.А., Водопьянов А.С., Лялина Л.В. Использование геоинформационных систем для оперативного эпидемиологического анализа заболеваемости гриппом на территории г. Ростова-на-Дону, в том числе при проведении массовых мероприятий. Медицинский вестник Юга России. 2019;10(3):57-61. https://doi.org/10.21886/2219-8075-2019-10-3-57-61
For citation:
Slis’ S.S., Kovalev E.V., Nenadskaya S.A., Vodop’yanov A.S., Lyalina L.V. The usage of geographic information systems for operational epidemiological analysis of influenza incidence in the territory of Rostov-on-Don including mass events. Medical Herald of the South of Russia. 2019;10(3):57-61. (In Russ.) https://doi.org/10.21886/2219-8075-2019-10-3-57-61