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.

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.

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.

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).

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).

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.

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.