Метод прогнозирования инфекционных заболеваний

Аннотация

Актуальность. Прогресс клинической медицины в определенной степени зависит от уровня диагностики, прогнозирования и лечения больных. Последние десятилетия характеризовались бурным ростом числа диагностических методов, внедрением новейшей электронной аппаратуры, позволяющей выявить тонкие механизмы патологического процесса. Методы прогнозирования широко используются в инфектологии и эпидемиологии. Так, Э.Н. Симованьян и др. (1999), применяя уравнения Семенова Н.Н., изучали эпидемический процесс при ВИЧ-инфекции. Разработанные Максимовым Г.С. и Синициным А.Н. (1983) математические модели заболеваемости гриппа предлагают использование методов теории ценных процессов. Аналогичные методы использовал Р.Shears (1996) для описания медленно текущих эпидемических процессов, оценки эффективности мероприятий при ВГА, холере, сыпном тифе. Для оперативного прогнозирования заболеваемости гриппа и ОРЗ И.В.Всстушсвой-Лада (1982) была предложена модель, основанная на методах гармоничного анализа. Регрессионный анализ с применением различных моделей в зависимости от структуры данных часто используется в эпидемиологии инфекционных заболеваний для выявления зависимости различных факторов, вычисления отношений шансов и других закономерностей. В данной работе представлены исследования влияния климатических (температура окружающей среды), возрастных (возрастная группа) и сезонных факторов (месяц года) па распределение ротавирусной инфекции в некоторых регионах Республики Узбекистан.