Спосіб оцінки епідемічної ситуації з гострих кишкових інфекцій

Реферат: Спосіб оцінки епідемічної ситуації з гострих кишкових інфекцій включає визначення факторів ризику. Щоденно вимірюють температуру повітря у досліджуваному регіоні. Визначають середню помісячну температуру. Вимірюють вологість у досліджуваному регіоні. Визначають середню помісячну вологість. Вимірюють опади (мм) у досліджуваному регіоні. Визначають середні помісячні показники опадів (мм). Виконують моніторинг демографічних показників: 2 чисельності населення, щільності (1 км ) населення у досліджуваному регіоні, визначають природний рух населення, міграційний рух населення, встановлюють показники захворюваності на гострі кишкові інфекції (ГКІ). UA 118252 U (12) UA 118252 U UA 118252 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Корисна модель належить до галузі медицини, зокрема до епідеміології, і може застосовуватися для оцінювання епідемічної ситуації з гострих кишкових інфекцій (ГКІ) для своєчасного прийняття управлінських рішень щодо попередження їх поширення. Підвищена увага до ГКІ зумовлена тим, що ГКІ стійко посідають одне з провідних місць серед усіх інфекційних захворювань, характеризуються високими показниками захворюваності, непередбачуваними спалахами, які не можна попередити без своєчасної оцінки епідемічної ситуації з цих інфекцій. Відомий спосіб, який використовують у практичній діяльності, визначений у Законі України "Про захист населення від інфекційних хвороб: Закон України від 6 квітня 2000 р. №1645- III", благополучною епідемічною ситуацією є ситуація, при якій інфекційні хвороби не реєструються або реєструються поодинокі випадки, відсутні сприйнятливі умови для поширення цих хвороб; нестійкою вважається епідемічна ситуація, якщо рівень захворюваності на інфекційні хвороби не перевищує середні багаторічні показники, але існують умови для поширення цих захворювань; неблагополучною є ситуація, при якій відмічається перевищення середнього багаторічного показника та реєстрація спалахів інфекційних захворювань. Визначення епідемічної ситуації з сальмонельозу, шигельозу, ГКІ, викликані іншими встановленими збудниками (ГКIВЕ) та невстановленої етіології (ГКІНЕ), на певній території дає можливість своєчасно прийняти управлінські рішення, у тому числі відкоригувати план профілактичних заходів. Крім цього, правильна оцінка епідемічної ситуації з сальмонельозу допоможе фахівцям ветеринарної служби прийняти доцільні рішення при проведенні ветеринарно-санітарного нагляду. Натепер, в Україні епідемічна ситуація оцінюється за динамікою епідемічного процесу у багаторічній динаміці захворюваності на ГКІ. Незважаючи на те, що у сучасний час спостерігається зниження захворюваності на ГКІ, загроза ускладнення епідемічної ситуації завжди існує. Це залежить від стану паразитарної системи та дії факторів ризику, які можуть сприяти зниженню або підвищенню рівня захворюваності. Втім, якщо стан паразитарної системи найбільше залежить від еволюційних процесів і передбачити його зміни є доволі складно, то активізацію дії соціально-екологічних факторів можна виявити. Нагальною проблемою на сьогоднішній день є встановлення найбільш впливових соціально-кліматичних факторів, які можуть сприяти поширенню ГКІ. Соціально-екологічний моніторинг, який запроваджений у закладах Державної санітарноепідеміологічної служби, передбачає вивчення стану здоров'я населення та довкілля. Однак, при цьому має описовий характер, що не дозволяє встановити кількісну залежність між соціально-кліматичними факторами і захворюваністю на ГКІ. Це пов'язано з відсутністю відповідних уніфікованих математичних методів систематизації і узагальнення демографічних, кліматичних даних у кількісних показниках. Застосування результатів цього моніторингу дало б змогу встановити причинно-наслідкові зв'язки між рівнем захворюваності на ГКІ та факторами ризику, виявити групи та території ризику щодо цих інфекцій. Ефективність епідеміологічного нагляду залежить від спрямованості профілактичних заходів, і як наслідок, від встановлення правильних акцентів в оцінці значущості кожного з факторів, що приймають участь у поширенні інфекції. Відомий спосіб епідеміологічної оцінки санітарно-гігієнічних умов з метою профілактики кишкових інфекцій [1], що передбачає ретроспективне ранжування показників, що характеризують умови водозабезпечення конкретної території, за ступенем їх вираженості. У результаті комплексної оцінки показників роблять висновок про ступінь епідеміологічної небезпеки тієї чи іншої території (1 ступінь - невисока небезпека, 2 - підвищена, 3 - висока). Недоліком даного способу є те, що даний спосіб не дозволяє оцінити інші імовірні шляхи передачі, крім водного, а також те, що він базується на використанні достатньо трудомісткого методу збору ретроспективних даних по захворюваності і санітарно-гігієнічному стану територій. Методика даного способу також не може вважатися точною внаслідок того, що не усі ранжовані показники відображають безпеку питної води відносно патогенних кишкових вірусів. Відомий спосіб оцінки мікробного ризику виникнення бактеріальних кишкових інфекцій (БКІ) [2], що передаються водним шляхом при безпосередньому виділенні збудника гострих кишкових інфекцій із води різного призначення. Суть методу полягає в тому, що проводять бактеріологічний аналіз води за нормативними показниками з визначенням патогенних бактерій і додатково при аналізі води визначають потенційно-патогенні бактерії і їх патогенні та вірулентні властивості, за отриманими даними проводять оцінку ймовірності виникнення у людини інфекційного процесу за формулою: Hpatogen=(С•(100-Pt)•V•v/r)•Т, де Hpatogen - ймовірність виникнення у людини інфекційного процесу; V - об'єм, контамінованої збудниками бактеріальних кишкових інфекцій, рідини, яку споживає людина (умовно, згідно з ВООЗ, 1 UA 118252 U 5 прийнято вважати 1 літр); Р1 - очищення води від конкретного збудника до встановлення прийнятного ризику; v - генерації бактеріального росту; r - інфікуюча доза для конкретного збудника кишкових інфекцій; Т – тривалість розвитку інфекційного процесу із врахуванням виявлення бактеріями патогенних і вірулентних властивостей. Потім проводять розрахунок інтегрального показника ймовірності виникнення БКІ, що передаються водним шляхом при безпосередньому виділенні збудників, виділених і ідентифікованих при проведенні Rv  10 15 20 25 30 35 40 45 1 W M   1   patogeni  i1 мікробіологічного аналізу води за формулою , де Rv - інтегральний показник ймовірності виникнення БКІ, що передаються водним шляхом при безпосередньому виділенні збудників, при проведенні мікробіологічного аналізу води, М - кількість збудників кишкових інфекцій, що використовуються при оцінці санітарно-гігієнічних умов, які впливають на якість питної води; і - порядковий номер показника; Xi - питома вага показника; Hpatogen - показник ймовірності виникнення у людини інфекційного процесу при контамінації води патогенною і потенціально-патогенною мікрофлорою; W - сума зважених коефіцієнтів Хi. Далі здійснюючи оцінку ризику виникнення БКІ, що розповсюджуються водним шляхом, вважають прийнятними, -5 якщо його значення не перевищує 110 , при цьому мікробний ризик виникнення БКІ, що розповсюджуються водним шляхом, вважають низьким. Якщо його значення становить від 110 5 і нижче, мікробний ризик виникнення БКІ, що розповсюджуються водним шляхом, вважають -5 високим. Якщо його значення становить більше 110 , то проводять оцінку ризику контамінації води патогенною і потенційно-патогенною мікрофлорою на популяційному рівні за формулою: Rp=Rv•100000, де Rp - популяційний ризик, Rv - інтегральний показник ймовірності виникнення гострих кишкових інфекцій при контамінації води збудниками водно-асоційованих інфекцій, 100000 розрахунок популяційного ризику проводиться на 100000 населення. Недоліком відомого способу є те, що він зводиться до оцінки водного фактора, та не враховує вплив інших факторів на інтенсивність епідемічного процесу ГКІ. Відомий спосіб оцінки мікробного ризику виникнення БКІ, що передаються водним шляхом, або розрахунок рівня мікробного ризику [3]. Спочатку проводять облік, виділених при проведенні бактеріологічного аналізу води патогенних і гютенційно-патогенних бактерій, потім узагальнюють усі показники і фактори в єдину оцінку порогів мікробного ризику, у подальшому за отриманими даними розраховують узагальнений показник ризику БКІ. Рівень мікробного ризику (СA) бактеріальних кишкових інфекцій, що передаються водним шляхом, вважається високим для узагальнених показників за трирівневим класифікатором, при значеннях СA від 0,4 до 1,0, включаючи 0,4 і 1,0, середнім, при значенні СA від 0, 2 до 0,4, і низьким при значеннях СA від 0 до 0,2, включаючи 0, за п'ятирівневим класифікатором - високим при значеннях СA від 0,6 до 1,0, включаючи 0,6 і 1,0, високим при значеннях СA від 0,4 до 0,6, включаючи 0,4, середнім при значеннях СA від 0,2 до 0,4, включаючи 0,2, низьким або прийнятним при значеннях СA від 0,15 до 0,2, включаючи 0,15 і дуже низьким при значенні СA від 0 до 0,15. Даний спосіб враховує ступінь і характер мікробного забруднення джерел централізованого господарсько-питного водозабезпечення, децентралізованого водозабезпечення, господарсько-побутового водокористування населення і зони рекреації, комунальний благоустрій. Недоліком цього способу є те, що він не враховує імовірний вплив інших факторів середовища людини на стан її здоров'я загалом і ризик виникнення ГКІ, зокрема. Відомий спосіб аналізу і прогнозу розвитку епідемічної ситуації, викликаної соціальнозначущими повітряно-крапельними інфекціями [5], в якому пропонується визначати кількість хворих, проводити відбір проб у межах досліджуваних територій, визначати концентрацію (Спроб) РНК вірусних антигенів, інфекційний титр (ІТпроб) вірусного матеріалу і обчислювати середню швидкість розвитку епідемічної ситуації за формулами.   nt   k t       t   1         k t 1  k t 1      t n    t 1  n t 1     t , t  1   . 50 Якщо Спроб перевищує нижнє порогове значення, а ІТпроб перевищує фонове значення, необхідно щоденно відбирати проби, і при одночасному зростанні абсолютних величин К, Спроб і ІТпроб ризик виникнення епідемічної ситуації оцінюють як високий. Недоліком даного винаходу є неможливість перенесення його для оцінки епідемічної ситуації з ГКІ. Відомий спосіб оцінки епідемічної ситуації з крапельних контрольованих інфекцій [6] включає: виявлення та аналіз захворюваності на кір, краснуху, епідемічний паротит, дифтерію 2 UA 118252 U 5 10 15 20 25 та кашлюк, факторів ризику, стан щепленості населення. Розраховують медіану захворюваності за 20-30 років, показники щепленості населення і порівнюють з рівнями захворюваності і щепленості в останні роки. Якщо медіана захворюваності за 20-30 років спостережень перевищує у 2 і більше разів захворюваність в останні роки, епідемічну ситуацію вважають неблагополучною. Крім того, проводять кореляційний аналіз між захворюваністю, щепленістю населення, щільністю населення, кількістю викидів шкідливих речовин в атмосферне повітря. У випадку виявлення кореляційного зв'язку між зростанням показників захворюваності і зростанням щільності населення та кількістю викидів забруднюючих речовин, епідемічну ситуацію вважають нестійкою. Для обробки результатів у способі була використана програма SPSS ( версія 19). Недоліком даного винаходу є неможливість перенесення його для оцінки епідемічної ситуації з ПСІ. Найбільш близьким є спосіб кількісної оцінки факторів, що сприяють поширенню кишкових інфекцій 14], за яким здійснюють анкетування населення шляхом випадкової вибірки. Формують досліджувану і контрольну групи, що розрізняються за наявністю або відсутністю у них досліджуваного фактора. Порівнюють рівень захворюваності у цих групах. Визначають фактор ризику, що викликав достовірно підвищений рівень захворюваності. Кількісно оцінюють його епідеміологічну значимість серед інших причин поширення інфекції. Для цього визначають Е число хворих у дослідній групі, що піддається дії усіх інших факторів, за винятком ролі  Д  , де досліджуваного фактора: А - число осіб у групі, яка знаходиться під дією досліджуваного фактора; В - число осіб у групі, що не підпадає під дію досліджуваного фактора; Д - число хворих на інфекцію осіб у групі, де досліджуваний фактор відсутній. Визначають F=СЕ, де F - число осіб, пов'язаних з дією досліджуваного фактора, яке відображає різницю між числом хворих у групі осіб, що знаходяться під дією досліджуваного фактора (С), і числом хворих у групі, що знаходяться під дією усіх інших факторів, за винятком ймовірного впливу досліджуваного фактора (Е). Потім розраховують коефіцієнт епідеміологічної значущості досліджуваних факторів, які зумовлюють  30 35 40 45 50 55 F  100 % , CД здійснюють кількісну оцінку факторів ризику за формулою Недоліком цього способу є те, що не враховує вплив багаточисельних факторів природного і соціального характеру, які у багатьох випадках можуть бути визначальними. Життєве середовище людини формується під впливом зовнішніх факторів, які можуть змінювати умови життя у кращий або гірший бік. Безпосередньо або опосередковано на життєдіяльність і здоров'я людей впливають природні абіотичні і біотичні, соціально-економічні і техногенні фактори [7, 8, ]. Екзогенні фактори, при їх дії на людину сприяють розвитку у неї захворювання або смерті, однак при цьому не є їх безпосередньою причиною, дослідниками розглядаються як фактори ризику. Сучасний період характеризується суттєвими змінами епідемічного процесу гострих кишкових інфекцій, що свідчить про новий етап у його еволюції і проявляється зсувом етіологічної структури у бік вірусних інфекцій, зміною річної динаміки захворюваності, при незмінно високому рівні їх реєстрації [9, 10, 11]. При цьому вплив факторів середовища життєдіяльності на інтенсивність і динаміку епідемічного процесу діарейних інфекцій дослідниками вивчено недостатньо. Спосіб оцінки епідемічної ситуації, викликаної ГКІ, включає моніторинг метеорологічних показників, встановлення демографічних показників, виявлення хворих і епідемічний прогноз для популяції у межах даної території. В основу корисної моделі поставлена задача удосконалити спосіб оцінки епідемічної ситуації з ГКІ, в якому за рахунок визначення кліматичних та демографічних факторів на частоту захворюваності на гострі кишкові інфекції: сальмонельоз, шигельоз, ГКІВЕ, ГКІНЕ, досягається підвищення достовірності в оцінці епідемічної ситуації з ГКІ та можливість попередити черговий епідемічний підйом цих інфекції на певній території. Поставлена задача вирішується тим, що спосіб оцінки епідемічної ситуації з гострих кишкових інфекцій включає визначення факторів ризику. Новим є те, що щоденно вимірюють температуру повітря у досліджуваному регіоні, визначають середню помісячну температуру, вимірюють вологість у досліджуваному регіоні, визначають середню помісячну вологість, вимірюють опади (мм) у досліджуваному регіоні, визначають середні помісячні показники опадів 2 (мм), виконують моніторинг демографічних показників: чисельності населення, щільності (1 км ) населення у досліджуваному регіоні, визначають природний рух населення, міграційний рух населення, встановлюють показники захворюваності на гострі кишкові інфекції (ГКІ): 3 UA 118252 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 визначають сер - середній показник захворюваності за ряд років, який розраховують за формулою: сер.= факт/n, де n - кількість років, що аналізуються,  - знак суми, факт.. - кількість хворих на 100 тис. нас. визначають b коефіцієнт, який визначає різницю між теоретичними рівнями захворюваності за суміжні роки, і розраховується за формулою: 2 b=1(х•факт..) /x ), де х змінений (або перетворений) для полегшення розрахунків інтервал, який представлений як натуральні числа, симетрично розташовані вверх і вниз, відповідно 0,  - знак суми, факт..- кількість хворих на 100 тис. нас. 2 x - змінений (або перетворений) для полегшення розрахунків інтервал, який представлений як натуральні числа, симетрично розташовані вверх і вниз, відповідно 0; визначають середній темп приросту чи зниження захворюваності Тпр.(зн.) за формулою: Тпр.(зн.)=(b/ceр.•100%), де Тпр.(зн.) - середній темп приросту чи зниження захворюваності, за результатом визначення середнього темпу приросту чи зниження захворюваності встановлюють характер епідемічної ситуації: благополучна епідемічна ситуація Тпр.(зн.) - у діапазоні від менше 0 до + 1,0 %, нестійка епідемічна ситуація Тпр.(зн.) - від 1,1 до + 5,0 %, або неблагополучна епідемічна ситуація Тпр.(зн.) - більше +5,0 %, далі встановлюють кореляційнорегресійний зв'язок між демографічними факторами ризику: чисельність населення, щільність населення, природний рух населення і міграційний рух населення, природними факторами ризику: температура повітря, вологість, опади, і рівнями захворюваності на ГКІ, по кожному із факторів ризику - чисельність населення, щільність населення, природний рух населення, міграційний рух населення, температура повітря, вологість, опади:, який обчислюється за формулою: 2 2 rху=dx•dy/dx •dy , де rxу - коефіцієнт кореляції; dx - відхилення від середньої арифметичної рівнів соціальних або природних факторів (dx = х-Мх; х - рівні демографічних чи природних факторів, що аналізуються; Мх= х/n; n - кількість досліджуваних років); dy - відхилення від середньої арифметичної річних показників захворюваності або сезонного розподілу (dy=у-Му; у - річні рівні захворюваності чи показники сезонного розподілу у досліджуваному періоді; Му=у/n), у випадку значення rху - менше 0 - вважають що епідемічна ситуація з ГКІ знаходиться у сприятливій фазі, rху - від 0 до + 0,29 - у стабільній фазі, у випадку rху - від 0,3 до + 0,69 -у напруженій фазі, rху - від 0,7 до + 0,99 - у несприятливій фазі; і поєднуючи дані результатів визначення середнього темпу приросту чи зниження захворюваності та коефіцієнта кореляції, оцінюють епідемічну ситуацію з ГКІ по кожному із факторів ризику - чисельність населення, щільність населення, природний рух населення, міграційний рух населення, температура повітря, вологість, опади: Тпр.(зн.) - менше 0 до + 1,0 % та rху - менше 0 - благополучна сприятлива, Тпр.(зн.) - менше 0 до + 1,0 % та rХу - від 0 до + 0,29 благополучна стабільна, Тпр.(зн.) - менше 0 до + 1,0 % та rху - від 0,3 до + 0,69 - благополучна напружена, Тпр.(зн.) - менше 0 до + 1,0 % та rХу - від 0,7 до + 0,99 - благополучна несприятлива, Тпр.(зн.) - від 1,1 до + 5,0 % та rху - менше 0 - нестійка сприятлива, Тпр.(зн.) - від 1,1 до + 5,0 % та rху від 0 до + 0,29 - нестійка стабільна, Тпр.(зн.) - від 1,1 до + 5,0 % та rХу - від 0,3 до + 0,69 - нестійка напружена, Тпр.(зн.) - від 1,1 до + 5,0 % та rХу - від 0,7 до + 0,99 - нестійка несприятлива, Тпр.(зн.) більше +5,0 % та rху - менше 0 - неблагополучна сприятлива, Тпр.(зн.) - більше +5,0 % та rху - від 0 до + 0,29 - неблагополучна стабільна, Тпр.(зн.) - більше +5,0 % та rху - від 0,3 до + 0,69 неблагополучна напружена, Тпр.(зн.) - більше +5,0 % та rху - від 0,7 до + 0,99 • неблагополучна несприятлива. Технічний результат полягає у підвищення достовірності в оцінці епідемічної ситуації, обумовленої ГКІ, що дозволяє виділити території та групи найбільшого ризику розвитку ГКІ. Своєчасний і адекватний прогноз є необхідною умовою для планування структури, масштабів, строків заходів, направлених на попередження епідемій і спалахів захворюваності, а також на скорочення їх негативних наслідків. Запропонований спосіб може бути використаний у роботі Центрів гігієни і епідеміології при проведенні епідеміологічного нагляду за кишковими інфекціями з метою оптимізації заходів по їх профілактиці. 4 UA 118252 U 5 10 15 Спосіб пояснюється кресленнями. Фіг 1. Сезонний розподіл ГКІ у регіоні А. Фіг. 2 . Сезонний розподіл ГКІ у регіоні К. Приклади використання способу, що пропонується: Приклад 1. Оцінка епідемічної ситуації з сальмонельозу у регіоні А., з урахуванням демографічних та природних факторів регіону. Вимірювали температуру повітря у досліджуваному регіоні, визначали середню помісячну температуру, вимірювали вологість у досліджуваному регіоні, визначали середню помісячну вологість, вимірювали опади (мм) у досліджуваному регіоні, визначали середні помісячні показники опадів (мм), виконували моніторинг демографічних показників: чисельності населення, щільності (1 км2) населення у досліджуваному регіоні, визначали природний, міграційний рух населення, встановлювали показники захворюваності на сальмонельоз. Визначили cep - середній показник захворюваності за ряд років, який розраховують за формулою: cep.=факт/n, де n - кількість років, що аналізуються,  - знак суми, факт. - кількість хворих на 100 тис. нас. (табл.1). Таблиця 1 Рівень захворюваності факт. на сальмонельоз у А. регіоні (на 100 тис. нас.) Нозологічна форма Сальмонельоз Рік дослідження 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 15,2 10,1 10,1 15,8 12,4 14,2 17,5 17,4 16,4 21,7 18,0 16,4 20 25 30 35 cep=(15,2+10,1+10,1+15,8+12,4+14,2+17,5+17,4+16,4+21,7+18,0+16,4)/12=15,4 Визначили b коефіцієнт, який визначає різницю між теоретичними рівнями захворюваності за суміжні роки, і розраховується за формулою: 2 b= (х•факт.)/х ), де х - змінений (або перетворений) для полегшення розрахунків інтервал, який представлений як натуральні числа, симетрично розташовані вверх і вниз, відповідно 0,  - знак суми, факт. - кількість хворих на 100 тис. нас, 2 x - змінений (або перетворений) для полегшення розрахунків інтервал, який представлений як натуральні числа, симетрично розташовані вверх і вниз, відповідно 0 (табл. 2), b=186,8/572=+0,33 Визначили середній темп приросту чи зниження захворюваності Тпр.(зн.) за формулою: Тпр.(зн.)=(b/cep.• 100 %), де Тпр.(зн.) - середній темп приросту чи зниження захворюваності, Тпр.(зн.)=0,33/15,4•100 %=+2,1 % Таблиця 2 Роки 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 n x -11 -9 -7 -5 -3 -1 +1 +3 +5 +7 +9 +11 x=0 факт. 15,2 10,1 10,1 15,8 12,4 14,2 17,5 17,4 16,4 21,7 18,0 16,4 факт.=185,1 x • факт. -167,2 -90,9 -70,7 -79,0 -37,2 -14,2 +17,5 +52,2 +82,0 +151,9 +162,0 +180,4 х•факт.=186,8 5 2 х 121 81 49 25 9 1 1 9 25 49 81 121 2 x =572 UA 118252 U 5 У результаті проведеного дослідження було встановлено, що у регіоні А. у сучасних умовах епідемічна ситуація з сальмонельозу - нестійка, оскільки Тпр.(зн.)=+2,1 %. Далі визначаємо ймовірний вплив демографічних та природних факторів на існуючу епідемічну ситуацію. Для цього, по-перше, збираємо інформацію про чисельність населення на 2 досліджуваній території, щільність його розміщення (на 1 км ), природний і міграційний рух (табл. 3), по-друге, вимірюємо та досліджуємо помісячні показники температури повітря, вологості і опадів у регіоні (табл. 4). Визначаємо сезонний розподіл сальмонельозу (Фіг.1). Таблиця 3 Демографічні показники А. регіону (2003-2014 pp.) Рік 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Чисельність наявного населення (тис. осіб) 1279,9 1261,7 1243,9 1226,3 1211,4 1196,8 1184,0 1172,3 1161,5 1152,3 1143,2 1133,0 Рух населения (%) природній міграційний -11,4 -3,8 -11,5 -3,4 -12,1 -2,7 -10,1 -2,6 -10,2 -2,3 -9,6 -1,3 -8,9 -1,2 -8,4 -1,0 -7,2 -0,8 -6,9 -1,2 -7,7 -1,5 -8,0 -0,4 Щільність населення 2 (осіб на 1 км ) 54 54 53 52 52 50 50 49 49 48 47,5 47,1 10 Таблиця 4 Середні помісячні показники метеорологічних факторів у регіоні А. (2010-2014 pp.) Фактор Середні помісячні показники січень лютий березень квітень травень червень липень серпень вересень жовтень листопад грудень температура -5,3 -5,3 повітря (°С) Вологість 85,3 85,3 (%) опади (мм) 42,2 36,1 15 20 0,4 8,8 15,8 18,5 21,2 20,0 13,8 7,3 2,1 -3,2 77,9 67,1 64,7 68,2 70,4 67,4 74,7 81,3 87,1 87,2 39,4 31,5 56,9 57,5 76,2 43,2 53,4 46,2 36,1 37,6 Встановлювали кореляційно-регресійний зв'язок між демографічними факторами ризику: чисельність населення, щільність населення, природний і міграційний рух, природними факторами ризику: температура повітря, вологість, опади, і рівнями захворюваності на ГКІ, для кожного фактора ризику окремо, який обчислюється за формулою: 2 2 rху= dxdy/ dx •dy , де rху - коефіцієнт кореляції; dx - відхилення від середньої арифметичної рівнів соціальних або природних факторів (dx=хМх; х - рівні демографічних чи природних факторів, що аналізуються; М х=х/n; n - кількість досліджуваних років); dy - відхилення від середньої арифметичної річних показників захворюваності або сезонного розподілу (dy=у-Му; у - річні рівні захворюваності чи показники сезонного розподілу у досліджуваному періоді; Му= у /n). 6 UA 118252 U Таблиця 5 Показники чисельності Показники наявного населення захворюваності (тис. осіб) (X) (Y) 1279,9 15,2 1261,7 10,1 1243,9 10,1 1226,3 15,8 1211,4 12,4 1196,8 14,2 1184,0 17,5 1172,3 17,4 1161,5 16,4 1152,3 21,7 1143,2 18,0 1133,0 16,4 Mx=x/n= 1197,2 5 10 dx=х-Мх dx dy=уМу 82,7 64,5 46,7 29,1 14.2 -0,4 -13,2 -24,9 -35,7 -44,9 -54,0 -64,2 6839,3 4160,3 2180,9 846,8 201,6 0,16 174,2 620,0 1274,5 2016,0 2916,0 4121,6 -0,2 -5,3 -5,3 0,4 -3,0 -1,2 2,1 2,0 1,0 6,3 2,6 1,0 2  dx =25351,4 2 My=у/n=15,4 2 dy dx•dy 0,04 28,1 28,1 0,16 9,0 1,4 4,4 4,0 1,0 39,7 6,8 1,0  2 dy =123,7 -16,5 -341,8 -247,5 11,6 -42,6 0,48 -27,7 -49,8 -35,7 -282,9 -140,4 -64,2  dx•dy=1237,0 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику чисельність населення: rху=-1237,0/ 25351,4•123,7=-0,700 Було визначено, що rху становив -0,700, що вказує на те, що при існуючій ситуації із чисельністю населення у регіоні А., епідемічна ситуація із сальмонельозу буде знаходитися у сприятливій фазі, щодо зниження показників захворюваності. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнту кореляції та зроблено висновок що у регіоні A. ситуація з сальмонельозу по фактору ризику чисельності населення є нестійкою сприятлива. Таблиця 6 Показники Показники щільності захворюваності населення (осіб на (Y) 2 1км ) (X) 54 54 53 52 52 50 50 49 49 48 47,5 47,1 Мх=х/n=50,5 15 15,2 10,1 10,1 15,8 12,4 14,2 17,5 17,4 16,4 21,7 18,0 16,4 dx=х-Мх dx dy=yMy dy 3,5 3,5 2,5 1,5 1,5 -0,5 -0,5 -1,5 -1,5 -2,5 -3,0 -3,4 12,3 12,3 6,3 2,3 2,3 0,25 0,25 2,3 2,3 6,3 9,0 11,6 -0,2 -5,3 -5,3 0,4 -3,0 -1,2 2,1 2,0 1,0 6,3 2,6 1,0 0,04 28,1 28,1 0,16 9,0 1,4 4,4 4,0 1,0 39,7 6,8 1,0 Му=у/n=15,4 2 dx =67,5 2 2 dx•dy -0,7 -0,7 -13,3 0,6 -4,5 0,6 1,1 -3,0 -1,5 -15,8 -7,8 -3,4 dx•dy=2 dy =123,7 48,4 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику щільність населення: rxy=-48,4/ 15,4•123,7=-1,1 Було визначено, що rху становив -1,1, що вказує на те, що при існуючій ситуації із щільністю населення у регіоні А., епідемічна ситуація із сальмонельозу буде знаходитися у сприятливій фазі, щодо зниження показників захворюваності. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнта кореляції та зроблено висновок що у 7 UA 118252 U регіоні А. ситуація з сальмонельозу по фактору ризику щільності населення є нестійкою сприятлива. Таблиця 7 Показники природного руху населення (%) (X) -11,4 -11,5 -12,1 -10,1 -10,2 -9,6 -8,9 -8,4 -7,2 -6,9 -7,7 -8,0 Мх=х/n=-9,3 5 10 Показники захворюваності (Y) 15,2 10,1 10,1 15,8 12,4 14,2 17,5 17,4 16,4 21,7 18,0 16,4 М5=у/n=15,4 2 dx=х-Мх dx dy=y-My -2,1 -2,2 -2,8 -0,8 -0,9 -0,3 0,4 0,9 2,1 2,4 1,6 1,3 4,4 4,4 7,8 0.64 0,81 0,09 0,16 0,81 4,4 5,8 2,6 1,7 2 dx =33.6 -0,2 -5,3 -5,3 0,4 -3,0 -1,2 2,1 2,0 1,0 6,3 2,6 1,0 2 dy dx•dy 0,04 0,4 28,1 11,7 28,1 14,8 0,16 -3,2 9,0 2,7 1,4 1,6 4,4 0,8 4,0 1,8 1,0 2,1 39,7 15,1 6,8 4,2 1.0 1,3 2 dy =123,7 dx•dy=53,3 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику природний рух населення: rxy=53,3/V 33,6423,7=0,826 Було визначено, що rху становив 0,826, що вказує на те, що природний рух населення несприятливо впливає на епідемічну ситуацію з сальмонельозу. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнта кореляції та зроблено висновок що у регіоні А. ситуація з сальмонельозу по фактору ризику природний рух населення - нестійка несприятлива. Таблиця 8 Показники міграційного руху населення (%) (X) -3,8 -3,4 -2,7 -2,6 -2,3 -1,3 -1,2 -1,0 -0,8 -1,2 -1,5 -0,4 Mx=x/ n=-1,85 15 20 Показники захворюваності (Y) 15,2 10,1 10,1 15,8 12,4 14,2 17,5 17,4 16,4 21,7 18,0 16,4 My=у/n=15,4 2 dx=х-Мх dx dy=y-My -1,95 -1,55 -0,85 -0,75 -0,45 0,55 0,65 0,85 1,05 0,65 0,35 1,45 3,8 2,4 0,7 0,56 0,2 0,3 0,4 0,7 1,1 0,4 0,12 2,1 2 dx =12,8 -0,2 -5,3 -5,3 0,4 -3,0 -1,2 2,1 2,0 1,0 6,3 2,6 1,0 2 dy dx•dy 0,04 0,4 28,1 8,2 28,1 4,5 0,16 -0,3 9,0 1,35 1,4 -0,66 4,4 1,4 4,0 1,7 1,0 1,05 39,7 4,1 6,8 0,91 1,0 1,45 2 dy =123,7 dx•dy=24,1 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику міграційний рух населення: rхy=24,1/12,8•123,7=0,606 Було визначено, що rху становив 0,606, що вказує на те, що під впливом міграційного руху населення епідемічна ситуація з сальмонельозу є напруженою. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнту кореляції та зроблено висновок що у регіоні A. ситуація з сальмонельозу по фактору ризику міграційний рух населення - нестійка напружена. 8 UA 118252 U Таблиця 9 Середні помісячні показники температури повітря (°С) (X) -5,3 -5,3 0,4 8.8 15,8 18,5 21,2 20,0 13,8 7,3 2,1 -3,2 Mx=x/n=7,8 5 10 Показники помісячного розподілу (Y) dx=х-Мх dx dy=y-My dy dx•dy 2,4 4,6 4,9 5,2 6,8 15,6 14,5 11,8 10,8 10,1 9,4 3,9 -13,1 -13,1 -7,4 1,0 8,0 10,7 13,4 12,2 6,0 -0,5 -5,7 -11,0 171,6 171,6 54,8 1,0 64,0 114,5 179,6 148,8 36,0 0,25 32,5 121,0  2 dx =1095,6 -5,9 -3,7 -3,4 -3,1 -1,5 7,3 6,2 3,5 2,5 1,8 1,1 -4,4 34,8 13,7 11,6 9,6 2,3 53,3 38,4 12,3 6,3 3,2 1,2 19,4 77,3 48,5 25,2 -3,1 -12,0 78,1 83,1 42,7 15,0 -0,9 -6,3 48,4 Му=у/n=8,3 2 2 • dy =206,1 dx dy=396,0 2 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику температура повітря: rxy=396,0/1095,6•206,1=0,833 Було визначено, що rху становив 0,833, що вказує на те, що за силою кореляційного зв'язку між фактором температура повітря і розподілом випадків захворюваності, епідемічна ситуація з сальмонельозу знаходиться у несприятливій фазі. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнту кореляції та зроблено висновок що у регіоні А. ситуація з сальмонельозу по фактору ризику температура повітря - нестійка несприятлива. Таблиця 10 Середні помісячні показники вологості повітря (°С) (X) 85,3 85,3 77,9 67,1 64,7 68,2 70,4 67,4 74,7 81,3 87,1 87,2 Mx=x/n=76,4 15 Показники помісячного розподілу (Y) dx=х-Мх dx dy=y-My dy dx•dy 2,4 4,6 4,9 5,2 6,8 15,6 14,5 11,8 10,8 10,1 9,4 3,9 8,9 8,9 1,5 -9,3 -11,7 -8,2 -6,0 -9,0 -1,7 4,9 10,7 10,8 79,2 79,2 2,3 86,5 136,9 67,2 36,0 81,0 2,9 24,0 114,5 116,6 -5,9 -3,7 -3,4 -3,1 -1,5 7,3 6,2 3,5 2,5 1,8 1,1 -4,4 34,8 13,7 11,6 9,6 2,3 53,3 38,4 12,3 6,3 3,2 1,2 19,4 -52,5 -32,9 -5,1 28,8 17,6 -59,9 -37,2 -31,5 -4,3 8,8 11,8 -47,5 dx•dy=203,9 2 dx =826,3 2 My= у/n=8,3 2 dy =206,1 2 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику вологість: rху=-203,9/V 826,3•206,1=-0,494, Було визначено, що rху становив -0,494, що вказує на те, що показники вологості у сприятливій фазі. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнта кореляції та зроблено висновок що у регіоні А. ситуація з сальмонельозу по фактору ризику вологість - нестійка сприятлива. 9 UA 118252 U Таблиця 11 Середні помісячні показники опадів (мм) (X) 42,2 36,1 39,4 31,5 56,9 57,5 76,2 43,2 53,4 46,2 36,1 37,6 Мх=х/n=46,4 5 10 15 20 25 Показники помісячного розподілу (Y) 2,4 4,6 4,9 5,2 6,8 15,6 14,5 11,8 10,8 10,1 9,4 3,9 Му=у/n=8,3 2 dx=х- Мх dx dy=y-My -4,2 -10,3 -7,0 -14,9 10,5 11,1 29,8 -3,2 7,0 -0,2 -10,3 -8,8 17,6 106,1 49,0 222,0 110,3 123,2 888,0 10,2 49,0 0,04 106,1 77,4 2 dx =1758,9 -5,9 -3,7 -3,4 -3,1 -1,5 7,3 6,2 3,5 2,5 1,8 1,1 -4,1 2 dy dx•dy 34,8 24,8 13,7 38,1 11,6 23,8 9,6 46,2 2,3 -15,8 53,3 81,0 38,4 184,8 12,3 -11,2 6,3 17,5 3,2 -0,64 1,2 -11,3 19,4 36,1 2 dy =206,1 2 dx dy=413,4 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику опади: rху=413,4/ 1758,9•206,1=0,687 Було визначено, що rху становив 0,687, що вказує на те, що за силою кореляційного зв'язку між показниками опадів і розподілом випадків захворюваності, епідемічна ситуація з сальмонельозу знаходиться у напруженій фазі. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнту кореляції та зроблено висновок що у регіоні А. ситуація з сальмонельозу по фактору ризику опади - нестійка напружена. Таким чином, у результаті проведеного аналізу у регіоні A. був встановлений не лише характер епідемічної ситуації із сальмонельозу, але і встановлені демографічні (природний та міграційний рух) і природні (середньодобові показники температури та опади) фактори, під впливом яких вона може ускладнитись. Приклад 2. Оцінка епідемічної ситуації з шигельозу у регіоні К., з урахуванням демографічних та природних факторів регіону. Вимірювали температуру повітря у досліджуваному регіоні, визначали середню помісячну температуру, вимірювали вологість у досліджуваному регіоні, визначали середню помісячну вологість, вимірювали опади (мм) у досліджуваному регіоні, визначали середні помісячні показники опадів (мм), виконували моніторинг демографічних показників: чисельності 2 населення, щільності (1 км ) населення у досліджуваному регіоні, визначали природний, міграційний рух населення, встановлювали показники захворюваності на шигельоз. Визначили cep - середній показник захворюваності за ряд років, який розраховують за формулою: сер=факт./n, де n - кількість років, що аналізуються,  - знак суми, факт. - кількість хворих на 100 тис. нас. (табл. 12). Таблиця 12 Рівень захворюваності факт. на шигельоз у К. регіоні (на 100 тис. нас.) Нозологічна форма шигельоз Рік дослідження 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 24,4 58,3 47,9 35,3 53,5 53,5 53,7 27,1 22,4 31,9 19,1 21,2 30 сер=(24,4+58,3+47,9+35,3+53,5+53,5+53,7+27,1+22,4+31,9+19,1+21,2)/12=7,4 10 UA 118252 U Таблиця 13 Роки 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 n 5 10 15 20 x -11 -9 -7 -5 -3 -1 +1 +3 +5 +7 +9 +11 x=0 факт. 24,4 58,3 47,9 35,3 53,5 53,5 53,7 27,1 22,4 31,9 19,1 21,2 факт.=448,3 x•факт. -268,4 -524,7 -335,3 -176,5 -160,5 -53,5 +53,7 +81,3 +112,0 +223,3 +171,9 +233,2 x• факт.=-643,5 2 х 121 81 49 25 9 1 1 9 25 49 81 121 2 x =572 Визначили b коефіцієнт, який визначає різницю між теоретичними рівнями захворюваності за суміжні роки, і розраховується за формулою: 2 b= (х•факт.)/x ), де х - змінений (або перетворений) для полегшення розрахунків інтервал, який представлений як натуральні числа, симетрично розташовані вверх і вниз, відповідно 0,  - знак суми, факт.. - кількість хворих на 100 тис. нас, 2 x - змінений (або перетворений) для полегшення розрахунків інтервал, який представлений як натуральні числа, симетрично розташовані вверх і вниз, відповідно 0, b=-643,5/572=-1,13 Визначили середній темп приросту чи зниження захворюваності Тпр.(зн.) за формулою: Тпр.(зн.)=(b/сер.•100 %), де Тпр.(зн.) - середній темп приросту чи зниження захворюваності, Тпр.(зн.)=-1,13/37,4•100 %=-3,02 % У результаті проведеного дослідження було встановлено, що у регіоні К у сучасних умовах епідемічна ситуація з шигельозу є благополучною, оскільки Тпр.(зн.) - -3,02 %. Далі визначаємо ймовірний вплив демографічних та природних факторів на існуючу епідемічну ситуацію. Для цього, по-перше, збираємо інформацію про чисельність населення на 2 досліджуваній території, щільність його розміщення (на 1 км ), природний і міграційний рух (табл. 14). по-друге, вимірюємо та досліджуємо помісячні показники температури повітря, вологості і опадів у регіоні (табл. 15). Визначаємо сезонний розподіл шигельозу (Фіг. 2). Таблиця 14 Демографічні показники у регіоні К (2001-2014 pp.) Рік 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Чисельність наявного населення (тис. осіб) 2887,9 2866,7 2848,4 2829,1 2812,1 2759,9 2782,4 2769,1 2755,1 2742,2 2731,3 2718,6 Рух населення (%) природний міграційний -8,8 14,1 -8,4 19,7 -8,6 18,1 -7,6 16,2 -7,2 14,3 -6,4 15,9 -5,5 7,1 -5,7 6,6 5,1 3,1 -4,7 55,2 -4,7 20,5 -5,2 30,4 25 11 Щільність населення 2 (осіб на 1 км ) 91,9 91,3 90,7 90,1 89,6 87,9 88,6 88,2 87,7 87,3 86,9 86,6 UA 118252 U Таблиця 15 Середні помісячні показники метеорологічних факторів у регіоні К. (2010-2014 pp.) Фактор Середні помісячні показники січень лютий березень квітень травень червень липень серпень вересень жовтень листопад грудень температура -5,8 -5,7 повітря (°С) Вологість 81,3 82,3 (%) опади (мм) 41,2 37,1 5 10 1,1 9,6 15,8 19,5 21,8 21,2 14,8 7,8 4,1 -5,2 77,9 65,1 63,7 66,2 72,4 68,4 71,7 79,3 85,1 85,2 39,4 30,5 55,9 57,5 76,2 44,2 51,4 48,2 37,1 37,6 Встановлювали кореляційно-регресійний зв'язок між демографічними факторами ризику: чисельність населення, щільність населення, природний і міграційний рух, природними факторами ризику: температура повітря, вологість, опади, і рівнями захворюваності на ГКІ для кожного фактора ризику окремо, який обчислюється за формулою: 2 2 rху=dx•dy/ dx •dy , де rху - коефіцієнт кореляції; dx - відхилення від середньої арифметичної рівнів соціальних або природних факторів (dx=хМх; х - рівні демографічних чи природних факторів, що аналізуються; М х=х/n; n - кількість досліджуваних років); dy - відхилення від середньої арифметичної річних показників захворюваності або сезонного розподілу (dy=у-Му; у - річні рівні захворюваності чи показники сезонного розподілу у досліджуваному періоді; Му= у/n ). Таблиця 16 Показники чисельності Показники наявного захворюваності населення (тис. (Y) осіб) (X) 2887,9 2866,7 2848,4 2829,1 2812,1 2759,9 2782,4 2769,1 2755,1 2742,2 2731,3 2718,6 24,4 58,3 47,9 35,3 53,5 53,5 53,7 27,1 22,4 31,9 19,1 21,2 Мхх n=2791,9 Му=у/n=37,4 2 2 dx=х-Мх dx dy= y-My dy dx•dy 96,0 74,8 56,5 38,0 20,2 -32,0 -8,7 -22,8 -36,8 -49,7 -60,9 -73,3 9216 5595,0 3192,3 1444 408,0 1024 75,7 519,8 1354,2 2435,3 3708,8 5372,9 -13,0 20,9 -0,5 -2,1 16,1 16,1 16,3 -10,3 -15,0 -5,5 -18,3 -16,2 169 436,8 0,25 4,4 259,2 259,2 265,7 106,1 225,0 30,3 334,9 262,4 -1248 1563,3 -28,3 -79,8 325,2 -515,2 -141,8 234,8 552,0 273,4 1114,5 1187,5 dx =34346.0 2 dy =2353,3 dx•dy=3237,6 2 15 20 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику чисельність населення: rху=3237,6/ 34346,0•2353,3=0,360 Було визначено, що rху становив 0,360, що вказує на те, що існуюча демографічна ситуація з чисельністю населення у регіоні К. зумовлює напруженість в епідемічній ситуації з шигельозу. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнту кореляції та зроблено висновок що у регіоні А. ситуація з шигельозу по фактору ризику чисельності населення - благополучна напружена. 12 UA 118252 U Таблиця 17 Показники щільності Показники наявного захворюваності населення (Y) (тис. осіб) (X) 91,9 91,3 90,7 90,1 89,6 87,9 88,6 88,2 87,7 87,3 86,9 86,6 24,4 58,3 47,9 35,3 53,5 53,5 53,7 27,1 22,4 31,9 19,1 21,2 2 dx dy=y-My dy dx•dy 3,0 2,4 1,8 1,2 0,7 -1,0 -0,3 -0,7 -1,2 -1,6 -2,0 -2,3 9,0 5,8 3,2 1,4 0,49 1,0 0,09 0,49 1,4 2,6 4,0 5,3 -13,0 20,9 -0,5 -2,1 16,1 16,1 16,3 -10,3 -15,0 -5,5 -18,3 -16,2 169 436,8 0,25 4,4 259,2 259,2 265,7 106,1 225,0 30,3 334,9 262,4 -39,0 50,2 -0,9 -2,5 11,3 -16,1 -4,9 7,2 18,0 8,8 36,6 37,3 dx•dy=106,0  dx =34,8 dy =2353,3 2 Мх= х/n=88,9 Му= у/n= 37,4 5 2 dx=х-Мх 2 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику щільність населення: rху=106,0/34,8•2353,3,5=0,370 Було визначено, що rху становив 0,370, що вказує на те, що у даному регіоні існуючий рівень щільності населення зумовлює напруженість епідемічної ситуації з шигельозу. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнта кореляції та зроблено висновок що у регіоні А. ситуація з шигельозу по фактору ризику щільності населення - благополучна напружена. 10 Таблиця 18 Показники природного Показники руху захворюваності населення (Y) (тис. осіб) (X) -8,8 -8,4 -8,6 -7,6 -7,2 -6,4 -5,5 -5,7 -5,1 -4,7 -4,7 -5,2 Mx=х/n=-6,5 15 24,4 58,3 47,9 35,3 53,5 53,5 53,7 27,1 22,4 31,9 19,1 21,2 My=у/n=37,4 2 dx=х- х dx -2,3 -1,9 -2,1 -1,1 -0,7 0,1 1,0 0,8 1,4 1,8 1,8 1,3 5,3 3,6 4,4 1,2 0,49 0,01 1,0 0,64 1,96 3,2 3,2 1,7 2 dx =21,4 dy=y-My -13,0 20,9 -0,5 -2,1 16,1 16,1 16,3 -10,3 -15,0 -5,5 -18,3 -16,2 2 dy dx•dy 169 29,9 436,8 -39,7 0,25 1,05 4,4 2,3 259,2 -11,3 259,2 1,6 265,7 16,3 106,1 8,2 225,0 -21,0 30,3 -9,9 334,9 -32,9 262,4 -21,1 2 dy =2353,3 dx•dy=-76,6 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику природний рух населення: rxy=-76,6/21,4•2353,3=-0,341 Було визначено, що rху становив -0,341, що вказує на те, що притаманні даному регіону К. рівні природного руху населення сприятливо впливають на епідемічну ситуацію з шигельозу. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та 13 UA 118252 U коефіцієнта кореляції та зроблено висновок що у регіоні А. ситуація з шигельозу по фактору ризику природний рух населення - благополучна сприятлива. Таблиця 19 Показники Показники міграційного руху захворюваності населення (Y) (тис. осіб) (X) 14,1 24,4 19,7 58,3 18,1 47,9 16,2 35,3 14,3 53,5 15,9 53,5 7,1 53,7 6,6 27,1 3,1 22,4 55,2 31,9 20,5 19,1 30,4 21,2 Мх=x/n =18,4 5 10 2 2 dx=х-Мх dx dy=y-My dy dx•dy -4,3 1,3 -0,3 -2,2 -4,1 -2,5 -11,3 -11,8 -15,3 36,8 2,1 12,0 18,5 1,7 0,09 4,8 16,8 6,3 127,7 139,2 234,1 1354,2 4,4 144 2 dx 2051,8 5,3 3,6 4,4 1,2 0,49 0,01 1,0 0,64 1,96 3,2 3,2 1,7 -13,0 20,9 -0,5 -2,1 16,1 16,1 16,3 -10,3 -15,0 -5,5 -18,3 -16,2 -22,8 4,7 -1,3 -2,6 -2,0 -0,03 -11,3 -7,6 29,99 117,8 6,7 20,4 My=у/n=37,4 dy 2353,3 dx•dy=131,7 2 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику міграційний рух населення: rху=131,7/ 2051,8•2353,3=0,059 Було визначено, що rху становив 0,059, що вказує на те, що рівень міграційного руху населення у регіоні К., не впливає на епідемічну ситуацію з шигельозу, що склалася. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнту кореляції та зроблено висновок що у регіоні А. ситуація з шигельозу по фактору ризику міграційний рух населення - благополучна стабільна. Таблиця 20 Середні помісячні Показники dy=y2 показники температури помісячного dx=х-Мх dx My повітря (°С) (X) розподілу (У) -5,8 4,2 -14,1 198,8 -4,1 -5,7 4,3 -14,0 196,0 -4,0 1,1 4,5 -7,2 51,8 -3,8 9,6 4,6 1,3 1,7 -3,7 15,8 5,0 7,6 57,8 -3,3 19,5 6,8 11,2 125,4 -1,5 21,8 7,8 13,5 182,3 -0,5 21,2 12,1 12,8 163,8 3,8 14,8 18,6 6,5 42,3 10,3 7,8 16,9 -0,5 0,25 8,6 4,1 10,1 -4,2 17,6 1,8 -5,2 5,1 -13,5 182,3 -3,2 2 Мх=х/ n=8,3 Му=у/n=8,3 dx = 1220,1 15 20 2 dy dx•dy 16,8 57,8 16,0 56,0 14,4 27,4 13,7 -4,8 10,9 -25,1 2,3 -16,8 0,25 -6,8 14,4 48,6 106,1 66,9 73,9 -4,3 3,2 -7,6 10,2 43,2 2 dy =282,2  dx•dy =234,5 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику температура повітря: rxy=234,5/1220,1•282,2=0,399 Було визначено, що rху становив 0.576, що вказує на те, що за силою кореляційного зв'язку між фактором температура повітря і розподілом випадків захворюваності, епідемічна ситуація з шигельозу знаходиться у напруженій фазі. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнта кореляції та зроблено висновок що у регіоні A. ситуація з шигельозу по фактору ризику температура повітря благополучна напружена. 14 UA 118252 U Таблиця 21 Середні помісячні показники вологості повітря (°С) (X) 81,3 82,3 77,9 65,1 63,7 66,2 72,4 68,4 71,7 79,3 85,1 85,2 Мх=х/n=74,9 5 Показники помісячного розподілу (Y) 4,2 4,3 4,5 4,6 5,0 6,8 7,8 12,1 18,6 16,9 10,1 5,1 Му=у/n =8,3 2 2 dx=х-Мх dx dy= y-My dy 6,4 7,4 3,0 -9,8 -11,2 -8,7 -2,5 -6,5 -3,2 4,4 10,2 10,3 40,9 54,8 9,0 96,0 125,4 75,7 6,3 42,3 10,2 19,4 104,0 106,1 2 dx =690,1 -4,1 -4,0 -3,8 -3,7 -3,3 -1,5 -0,5 3,8 10,3 8,6 1,8 -3,2 16,8 16,0 14,4 13,7 10,9 2,3 0,25 14,4 106,1 73,9 3,2 10,2 2 dy =282,2 dx•dy -26,2 -29,6 -11,4 36,3 36,9 13,1 1,3 -24,7 -32,9 37,8 18,4 -32,9 dx•dy=13,9 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику вологість: rху=-13,9/690,1•282,2=-0.031, Було визначено, що rху становив -0,031, що вказує нате, що показники вологості - у сприятливій фазі. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнта кореляції та зроблено висновок що у регіоні А. ситуація шигельозу по фактору ризику вологість - благополучна сприятлива. Таблиця 22 Середні помісячні показники опадів (мм) (X) 41,2 37,1 39,4 30,5 55,9 57,5 76,2 44,2 51,4 48,2 37,1 37,6 Показники помісячного розподілу (Y) 4,2 4,3 4,5 4,6 5,0 6,8 7,8 12,1 18,6 16,9 10,1 5,1 Мхх/n=46,4 Му=у/n=8,3 2 2 dx=х-Мх dx dy=y-My dy dx•dy -5,2 -9,3 -7,0 -15,9 9,5 11,1 29,8 -2,2 5,0 1,8 -9,3 -8,8 27,0 86,5 49,0 252,8 90,3 123,2 888,0 4,8 25,0 3,2 86,5 77,4 2 dx =1713,7 -4,1 -4,0 -3,8 -3,7 -3,3 -1,5 -0,5 3,8 10,3 8,6 1,8 -3,2 16,8 16,0 14,4 13,7 10,9 2,3 0,25 14,4 106,1 73,9 3,2 10,2 21,3 37,2 26,6 58,8 -31,4 -16,7 -14,9 -8,4 51,5 15,5 -16,7 28,2  dx•dy =151,0 dy =282,2 2 10 15 20 Визначався коефіцієнт кореляції по фактору ризику опади: rху=151,0/1713,7•282,2=0,217 Було визначено, що rху становив 0,217, що вказує на те, що за силою кореляційного зв'язку між показниками опадів і розподілом випадків захворюваності, епідемічна ситуація з шигельозу знаходиться у стабільній фазі. Було поєднано дані результатів визначення середнього темпу приросту захворюваності та коефіцієнта кореляції та зроблено висновок що у регіоні А. ситуація з шигельозу по фактору ризику опади - благополучна стабільна. Таким чином, у результаті проведеного аналізу у регіоні К. був встановлений не лише характер епідемічної ситуації із шигельозу, але і встановлені демографічні (чисельність та щільність населення) і природні (середньодобові показники температури) фактори, під впливом яких вона може ускладнитися. 15 UA 118252 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Дана корисна модель дозволяє визначити ступінь реальної небезпеки активізації епідемічного процесу ГКІ, оскільки використання даного способу дозволяє встановити ризики ускладнення епідемічної ситуації, спланувати та своєчасно провести профілактичні заходи. Джерела інформації: 1. Методические указания по эпидемиологической оценке санитарно-гигиенических условий в целях профилактики кишечных инфекций /Утв. Зам. Министра здравоохр. СССР, Гл. госуд. санит. врачом СССР П.Н.Бургасовым 6 июня 1986 г. №28-6/20 // Сб. основных инструктивнометодических документов по санитарии и гигиене, 1991. - Том 1. - С.451-474, 2. Патент RU, 2449268 С1, кл. G01N33/18, C120Q1/00, опубл. 07.09.2010. 3. Патент RU, 2449269 С1, кл.G01N33/18, C120Q1/00 опубл. 27.04.2012. 4. Патент RU, 2335235 С2, кл. А61В5/00, опубл. 10.10.2008. 5. Патент RU, 2572227 С2, кл. G01N33/50. опубл. 27.12.2015. 6. Патент UA, 92826 U, кл. А6ГВ 5/00. G011N 33/00, опубл. 10.09.14 7. Фридман К. Б., Крюкова Т. В. Урбанизация - фактор повышенного риска здоровью / Гигиена и санитария. - 2015. - №1. - С.8-12. 8. Винокурова М.В., Винокуров М. В.. Воронин С. А. Влияние автомобильно-дорожного комплекса г. Сургут на загрязнение атмосферного воздуха и здоровье населения / Гигиена и санитария. - 2015. -№1. - С. 57-61. 9. Ревич Б. А., Шапошников Д. А., Авалиани С. Л., Рубинштейн К. Г., Емелина С. В., Ширяев М. В., Семутникова Е. Г., Захарова II. В., Кислова О. Ю. Оценка опасности для здоровья населения Москвы высокой температуры и загрязнения атмосферного воздуха.-2015. - №1. С.36-41. 10. Estevez A, Arvelo W, Hall A.I, Горе/ MR, Lopez В, Reyes L, Moir JC, Gregoricus N, Vinje J, Parashar UD, Lindblade KA. Prevalence and genetic diversity of norovirus among patients with acute diarrhea in Guatemala/ J Med Virol. 2013 Jul;85(7): 1293-8. 12. Wikswo ME, Hall AJ; Centers for Disease Control and Prevention.Outbreaks of acute gastroenteritis transmitted by person-to-person contact • united States, 2009-2-10/ MMWR Surveill Sumra. 2012 Dec 14;61(9):1-12. ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ Спосіб оцінки епідемічної ситуації з гострих кишкових інфекцій, який включає визначення факторів ризику, який відрізняється тим, що щоденно вимірюють температуру повітря у досліджуваному регіоні, визначають середню помісячну температуру, вимірюють вологість у досліджуваному регіоні, визначають середню помісячну вологість, вимірюють опади (мм) у досліджуваному регіоні, визначають середні помісячні показники опадів (мм), виконують 2 моніторинг демографічних показників: чисельності населення, щільності (1 км ) населення у досліджуваному регіоні, визначають природний рух населення, міграційний рух населення, встановлюють показники захворюваності на гострі кишкові інфекції (ГКІ): визначають Ісер. - середній показник захворюваності за ряд років, який розраховують за формулою: Ісер.=Іфакт./n, де n - кількість років, що аналізуються,  - знак суми, Іфакт. - кількість хворих на 100 тис. нас., визначають b - коефіцієнт, який визначає різницю між теоретичними рівнями захворюваності за суміжні роки і розраховується за формулою: 2 b= (x•Іфакт.)/ x ), де х - змінений (або перетворений) для полегшення розрахунків інтервал, який представлений як натуральні числа, симетрично розташовані вверх і вниз, відповідно 0,  - знак суми, Іфакт. - кількість хворих на 100 тис. нас., 2 x - змінений (або перетворений) для полегшення розрахунків інтервал, який представлений як натуральні числа, симетрично розташовані вверх і вниз, відповідно 0, визначають середній темп приросту чи зниження захворюваності Т пр.(зн.) за формулою: Тпр.(зн.)=(b/Ісeр.•100 %), де Тпр.(зн.) - середній темп приросту чи зниження захворюваності, за результатом визначення середнього темпу приросту чи зниження захворюваності встановлюють характер епідемічної ситуації: благополучна епідемічна ситуація Т пр.(зн.) - у діапазоні від менше 0 до +1,0 %, нестійка епідемічна ситуація Т пр.(зн.) - від 1,1 до +5,0 % або 16 UA 118252 U 5 10 15 20 25 30 неблагополучна епідемічна ситуація Т пр.(зн.) більше +5,0 %, далі встановлюють кореляційнорегресійний зв'язок між демографічними факторами ризику: чисельність населення, щільність населення, природний рух населення і міграційний рух населення, природними факторами ризику: температура повітря, вологість, опади, і рівнями захворюваності на ГКІ, по кожному із факторів ризику - чисельність населення, щільність населення, природний рух населення, міграційний рух населення, температура повітря, вологість, опади, який обчислюється за формулою: 2 2 rху=dx•dy/dx •dy , де rху - коефіцієнт кореляції, dx - відхилення від середньої арифметичної рівнів соціальних або природних факторів (dx=х-Мх; х - рівні демографічних чи природних факторів, що аналізуються, М х=х/n; n - кількість досліджуваних років), dy - відхилення від середньої арифметичної річних показників захворюваності або сезонного розподілу (dy=у-Му; у - річні рівні захворюваності чи показники сезонного розподілу у досліджуваному періоді, Му=у/n), у випадку значення rху - менше 0 - вважають що епідемічна ситуація з ГКІ знаходиться у сприятливій фазі, rху - від 0 до +0,29 - у стабільній фазі, у випадку rху - від 0,3 до +0,69 - у напруженій фазі, rху - від 0,7 до +0,99 - у несприятливій фазі; і поєднуючи дані результатів визначення середнього темпу приросту чи зниження захворюваності та коефіцієнта кореляції, оцінюють епідемічну ситуацію з ГКІ по кожному із факторів ризику - чисельність населення, щільність населення, природній рух населення, міграційний рух населення, температура повітря, вологість, опади: Тпр.(зн.) - менше 0 до +1,0 % та rху - менше 0 - благополучна сприятлива, Тпр.(зн.) - менше 0 до +1,0 % та rху - від 0 до +0,29 - благополучна стабільна, Т пр.(зн.) менше 0 до +1,0 % та rху - від 0,3 до +0,69 - благополучна напружена, Тпр.(зн.) - менше 0 до +1,0 % та rху - від 0,7 до +0,99 - благополучна несприятлива, Т пр.(зн.) - від 1,1 до +5,0 % та rху - менше 0 - нестійка сприятлива, Тпр.(зн.) - від 1,1 до +5,0 % та rху - від 0 до +0,29 - нестійка стабільна, Т пр.(зн.) - від 1,1 до +5,0 % та rху - від 0,3 до +0,69 - нестійка напружена, Тпр.(зн.) - від 1,1 до +5,0 % та rху від 0,7 до +0,99 - нестійка несприятлива, Тпр.(зн.) - більше +5,0 % та rху - менше 0 неблагополучна сприятлива, Тпр.(зн.) - більше +5,0 % та rху - від 0 до +0,29 - неблагополучна стабільна, Тпр.(зн.) - більше +5,0 % та rху - від 0,3 до +0,69 - неблагополучна напружена, Тпр.(зн.) більше +5,0 % та rху - від 0,7 до +0,99 - неблагополучна несприятлива. 17 UA 118252 U Комп’ютерна верстка Л. Бурлак Міністерство економічного розвитку і торгівлі України, вул. М. Грушевського, 12/2, м. Київ, 01008, Україна ДП “Український інститут інтелектуальної власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 18