Эпидемиология и инфекционные болезни

Математическое моделирование заболеваемости гепатитом Е с учетом зоонозных факторов

ISSN: 3034-1981 (Print) ISSN: 3034-199Х (Online)

Купить
Аннотация Об авторах Список литературы Ключ. слова

Аннотация

Цель настоящей работы – оценка возможности возникновения эпидемических вспышек гепатита Е (ГЕ), прогноз количества инфицированных заразных и числа членов популяции имеющих иммунитет к ГЕ в зависимости от зоонозных факторов. Все расчеты по данной модели и построение графических зависимостей проводили в MS Exсel 2020. Выявлен экспоненциальный рост числа членов популяции имеющих иммунитет к ГЕ с наличием линейного участка роста после 38 недели. Зависимость числа инфицированных заразных от времени характеризуется ростом в первые недели от начала выявления инфицированных в конце инкубационного периода с последующим выходом на плато. Полученные результаты согласуются с экспериментальными данными по уровню антител к ГЕ. Рассчитанное значение коэффициента репродукции гепатита Е   составило 0,023, что значительно меньше 1. На основе модели была получена зависимость числа инфицированных заразных членов популяции от числа лиц, имеющих иммунитет к ГЕ. Основываясь на полученных результатах, сделан вывод о постоянной циркуляции ГЕ в регионах с наличием зоонозных факторов, влияющих на распространение гепатита Е. Вероятно, это может быть связано с постоянным попаданием инфицированных гепатитом Е стоков от свиноферм в водоемы и/или наличием в популяции лиц с хроническими заболеваниями или имунносупрессией. Полученное значение  указывает на невозможность возникновения эпидемических вспышек заболеваемости ГЕ в настоящее время. Использование модифицированной модели SEIR для ГЕ, с учетом влияния зоонозных факторов, позволяет делать прогноз по количеству инфицированных, количеству лиц способных заражать восприимчивых членов популяции, количеству лиц, имеющих иммунитет к гепатиту Е, а также их соотношениях.

Annotation

The purpose of this work is to assess the possibility of occurrence of epidemic outbreaks of hepatitis E (HE), forecast the number of infected infectious and the number of members of the population who are immune to GE, depending on zoonotic factors. All calculations by this model and the construction of graphical dependencies were performed in MS Excel 2020.  An exponential increase in the number of members of the population who are immune to GE with the presence of a linear growth area after 38 weeks was revealed. The results obtained are consistent with experimental data on the level of antibodies to HE. The calculated value of the reproduction coefficient of HE was 0.023, which is significantly less than 1. Based on the model, the dependence of the number of infected infectious members of the population on the number of individuals immune to HE was obtained. Based on the results obtained, a conclusion is drawn about the constant circulation of HE in the Belgorod region. Probably, this may be due to the constant ingress of infected HE effluents from pig farms into water bodies and /or the presence in the population of persons with chronic diseases or immunosuppression. The obtained value of  indicates the impossibility of the occurrence of epidemiological outbreaks of incidence of HE at the present time. Using the modified SEIR model for HE, taking into account the influence of zoonotic factors, allows predicting the number of infected people, the number of people able to infect susceptible members of the population, the number of people who are immune to HE, as well as their ratios.

Key words: hepatitis E; SEIR model; zoonotic factors

Для цитирования:

Контаров Н.А., Долгова Е.И., Контарова Е.О., Погарская И.В., Марданлы С.Г., Помазанов В.В.,  Юминова Н.В. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ГЕПАТИТОМ Е С УЧЕТОМ ЗООНОЗНЫХ ФАКТОРОВ. Эпидемиология и инфекционные болезни. 2024; 29(3)

For citation:

Kontarov N.A., Dolgova E.I., Kontarova E.O., Pogarskaya I.V., Mardanly S.G., Pomazanov V.V., Yuminova N.V. MATHEMATICAL MODELING OF HEPATITIS E INCIDENCE TAKING INTO ACCOUNT ZOONOTIC FACTORS. Epidemiology and Infectious Diseases. 2024; 29(3)