|
Conference publicationsAbstractsXIV conferenceМоделирование заболеваемости туберкулезом. Результаты оценки параметров.Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, ф-т Вычислительной математики и кибернетики, каф. Вычислительных технологий и моделирования, Россия, 119899, Москва, Ленинские горы, МГУ, 2-й учебный корпус 1 pp.В работе рассматривается модель (см. [1]), описывающая динамику заболеваемости туберкулезом в России. Опираясь на предположение, что наблюдаемый процесс стационарен, оцениваются параметры модели, уровень инфицированности и распространенности туберкулеза для 14 регионов, входящих в ЦФО РФ. При расчетах используются данные медицинских и статистических служб за 1998-2000 гг. [2, 4], а также экспертные оценки свойств невыявленных больных и инфицированных индивидов, свойств лечебной системы [3] и демографических показателей. Затем производится уточнение оценок части параметров. Вероятность выявления бактериовыделителя зависит от эффективности работы противотуберкулезных служб, а заболеваемость связана с социально-экономическим положением населения – уменьшается при улучшении социально-экономических условий, увеличивается в противоположном случае. Поэтому для вероятности обнаружения бактериовыделителя , скорости самопроизвольного выздоровления и скорости прогрессирования в следующую стадию заболевания рассматривается следующая параметризация: , , , где , , – экспертные оценки величин, – показатель, характеризующий социально-экономические условия (доход на душу населения, уровень безработицы, жилплощадь на душу населения), – показатель, характеризующий эффективность работы противотуберкулезных служб (доля тяжелых больных, смертность от болезни в течение первого года после постановки диагноза). Описанная параметризация и полученные с ее помощью уточненные оценки параметров используются для исследования влияния неоднородностей регионов на процесс распространения туберкулеза, а также для разработки стратегий по борьбе с туберкулезом.
Литература. 1. Perelman M.I. et al. Tuberculosis epidemiology in Russia: the mathematical model and data analysis. // Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling. 2004. Vol.19. №.4. P.305-314. 2. База данных НИИ Фтизиопульмонологии ММА им. И.М. Сеченова. 3. Личное сообщение д.м.н. проф. Борисова С.Е. 4. Регионы России. Основные характеристики субъектов РФ. – Москва, 2004. |