Размер шрифта
Цветовая схема
Изображения
Форма
Межсимвольный интервал
Межстрочный интервал
стандартные настройки
обычная версия сайта
закрыть
  • Вход
  • Регистрация
  • Помощь
Выбрать БД
Простой поискРасширенный поискИстория поисков
ГлавнаяРезультаты поиска
СтатьяИскать документыПерейти к записи. 2021; № 3: 98–105. DOI:10.21055/0370-1069-2021-3-98-105
Алгоритм и результаты краткосрочного прогноза изменения коэффициента распространения COVID-19 в субъектах Российской Федерации
Искать документыПерейти к записи[1]
Искать документыПерейти к записи[1]
Искать документыПерейти к записи[1]
Аффилированные организации
[1]Искать документыПерейти к записи
Аннотация
Во многих субъектах Российской Федерации к концу лета 2020 г. произошло снижение числа случаев проявления коронавирусной инфекции. Тем не менее эта болезнь остается актуальной проблемой для здравоохранения и экономики страны, не исключена возможность возникновения второй волны заболеваемости. Одним из наиболее важных показателей, используемых при обосновании перехода к очередному этапу снятия/введения ограничительных мероприятий по COVID-19, является коэффициент распространения инфекции (Rt). Цель исследования – описать алгоритм анализа и краткосрочного прогноза коэффициента распространения коронавирусной инфекции, оценить соответствие теоретически ожидаемых и фактических значений этого показателя. Материалы и методы. Описана процедура проведения краткосрочного экстраполяционного прогноза Rt в десяти субъектах РФ в зависимости от наличия или отсутствия трендов изменения показателя с расчетом 95 [%] доверительного интервала возможных изменений его значения. Результаты и обсуждение. Предлагается проводить прогноз Rt на основе усреднения материалов за неделю, сочетая регрессионный анализ и экспертную оценку характера динамики временных рядов для своевременного перехода от прогноза по тренду к экстраполяции стационарных последовательностей наблюдений, и наоборот. Показано, что прогнозируемые значения Rt статистически достоверно не отличаются от фактических. При принятии управленческих решений по профилактике COVID-19 особо следует обращать внимание на случаи, когда фактическое значение Rt превышает верхнюю границу доверительного интервала. В исследуемых субъектах при прогнозировании значения Rt на 33–35-ю календарные недели выявлено шесть (20,0 [%]) таких случаев. Три из них зарегистрировано в Забайкальском крае, где наблюдался тренд на рост Rt, что требует анализа причин этого явления. Предлагаемый алгоритм анализа и прогноза величины Rt, апробированный на данных по десяти субъектам России, дает корректную информацию для решений по снятию/ введению ограничительных мер для профилактики COVID-19
Ключевые слова
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Рубрики Mesh
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Искать документыПерейти к записи
Литература

WHO Director-General’s opening remarks at the media briefng on COVID19, 11 March 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefng-on-covid-19---11-march-2020 (дата обращения 18.11.2020).https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefng-on-covid-19---11-march-2020

WHO Director-General’s opening remarks at the media briefng on COVID19, 11 March 2020. [Электронный ресурс]. URL: https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefng-on-covid-19---11-march-2020 (дата обращения 18.11.2020).https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-opening-remarks-at-the-media-briefng-on-covid-19---11-march-2020

Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский В.Ю., Ежлова Е.Б., Демина Ю.В., Сафронов В.А., Карнаухов И.Г., Иванова А.В., Щербакова С.А. Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Сообщение 1: Модели реализации профилактических и противоэпидемических мероприятий. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 1:6–13. DOI: 10.21055/0370-1069-2020-1-6-13..
DOI: 10.21055/0370-1069-2020-1-6-13

Adhikari S., Meng S., Wu Y., Mao Y., Ye R., Wang Q., Sun C., Sylvia S., Rozelle S., Raat H., Zhou H. Epidemiology, causes, clinical manifestation and diagnosis, prevention and control of coronavirus disease (COVID-19) during the early outbreak period: a scoping review. Infect. Dis. Poverty. 2020; 9(1):29. DOI: 10.1186/s40249-020-00646-x..
DOI: 10.1186/s40249-020-00646-x

Updated information. [Электронный ресурс]. URL: https://xn--80aesfpebagmfblc0a.xn--p1ai/ (дата обращения 16.08.2020).https://xn--80aesfpebagmfblc0a.xn--p1ai/

Updated information. [Электронный ресурс]. URL: https://xn--80aesfpebagmfblc0a.xn--p1ai/ (дата обращения 16.08.2020).https://xn--80aesfpebagmfblc0a.xn-p1ai/

Букин Ю.С., Джиоев Ю.П., Бондарюк А.Н., Ткачев С.Е., Злобин В.И. Применение универсальной математической модели эпидемического процесса «SRID» для прогноза развития эпидемии COVID-19 в городе Москва. PREPRINTS.RU. 2020. [Электронный ресурс]. DOI: 10.24108/preprints-3112045 (дата обращения 16.08.2020)..
DOI: 10.24108/preprints-3112045 (дата обращения 16.08.2020)

Букин Ю.С., Джиоев Ю.П., Бондарюк А.Н., Ткачев С.Е., Злобин В.И. Применение универсальной математической модели эпидемического процесса «SRID» для прогноза развития эпидемии COVID-19 в городе Москва. PREPRINTS.RU. 2020. [Электронный ресурс]. DOI: 10.24108/preprints-3112045 (дата обращения 16.08.2020)..
DOI: 10.24108/preprints-3112045

Zhao S., Chen H. Modeling the epidemic dynamics and control of COVID-19 outbreak in China. Quant. Biol. 2020; 1–9. DOI: 10.1007/s40484-020-0199-0..
DOI: 10.1007/s40484-020-0199-0

Rong X., Yang L., Chu H., Fan M. Effect of delay in diagnosis on transmission of COVID-19. Math. Biosci. Eng. 2020; 17(3): 2725–40. DOI: 10.3934/mbe.2020149..
DOI: 10.3934/mbe.2020149

Wallinga J., Lipsitch M. How generation intervals shape the relationship between growth rates and reproductive numbers. Proc. Biol. Sci. 2007; 274(1609):599–604. DOI: 10.1098/rspb.2006.3754..
DOI: 10.1098/rspb.2006.3754

Блох А.И., Пеньевская Н.А., Рудаков Н.В., Лазарев И.И., Михайлова О.А., Федоров А.С., Пневский Ю.А. Эпидемический потенциал COVID-19 в Омской области на фоне противоэпидемических мероприятий. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 3:36–42. DOI: 10.21055/0370-1069-2020-3-36-42..
DOI: 10.21055/0370-1069-2020-3-36-42

Акимкин В.Г., Кузин С.Н., Семененко Т.А., Плоскирева А.А., Дубоделов Д.В., Тиванова Е.В., Пшеничная Н.Ю., Каленская А.В., Яцышина С.Б., Шипулина О.Ю., Родионова Е.Н., Петрова Н.С., Соловьева И.В., Квасова О.А., Вершинина М.А., Мамошина М.В., Клушкина В.В., Чурилова Н.С., Панасюк Я.В., Власенко Н.В., Остроушко А.А., Балмасов Е.С., Мосунов А.В. Гендерно-возрастная характеристика пациентов с COVID–19 на разных этапах эпидемии в Москве. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 3:27–35. DOI: 10.21055/0370-1069-2020-3-27-35..
DOI: 10.21055/0370-1069-2020-3-27-35

Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский В.Ю., Ежлова Е.Б., Демина Ю.В., Сафронов В.А., Карнаухов И.Г., Иванова А.В., Щербакова С.А. Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Сообщение 2: особенности течения эпидемического процесса COVID-19 во взаимосвязи с проводимыми противоэпидемическими мероприятиями в мире и Российской Федерации. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 2:6–12. DOI: 10.21055/0370-1069-2020-2-6-12..
DOI: 10.21055/0370-1069-2020-2-6-12

Попова А.Ю., Ежлова Е.Б., Мельникова А.А., Балахонов С.В., Чеснокова М.В., Дубровина В.И., Лялина Л.В., Смирнов В.С., Трухина А.Г., Пережогин А.Н., Пятидесятникова А.Б., Брюхова Д.Д., Киселева Н.О., Гефан Н.Г., Гаврилова О.В., Гаврилова Т.А., Ломоносова В.И., Тотолян А.А. Опыт исследования серопревалентности к вирусу SARS-CoV-2 населения Иркутской области в период вспышки COVID-19. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 3:106–13. DOI: 10.21055/0370-1069-2020-3-106-113..
DOI: 10.21055/0370-1069-2020-3-106-113

Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: учебник. М.: Финансы и статистика; 2000. 480 с.

Ивантер Э.В., Коросов А.В. Элементарная биометрия. Петрозаводск: ПетрГУ; 2013. 110 с.

Дополнительная информация
Язык текста: Русский
ISSN: 0370-1069
Унифицированный идентификатор ресурса для цитирования: //medj.rucml.ru/journal/4e432d4d4943524f42452d41525449434c452d323032312d302d332d302d39382d313035/