English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Despite the decreasing TBE incidence trend in Russia, the disease is considered an ongoing challenge for the state’s public health and economics. Objective of our study was to describe the algorithm of short-term incidence forecast of TBE, to evaluate the conformity of these data to factual incidence and the results of annual strategic seasonal monitoring which takes place across all the entities of Russia. In the paper, we described the procedure for providing short-term extrapolation of TBE incidence forecast onto the Russian territories, depending on the absence or presence of incidence change trends. Materials and methods. Utilized were the State statistics, “The data on infectious and parasitic diseases” (Form No 2), as well as the information on strategic monitoring for a period of 2007–2018. In order to determine the multi-year trend of epidemic process development, regression analysis was applied. If the trend was identified, predictions were made on its basis, if not – through calculating the long-term annual average. In all the cases, 95 % confidence interval for incidence trend deviation was considered. Comparative analysis of actual morbidity rates and predicted ones and the data on strategic monitoring was conducted by Student’s criterion.The commutations were performed using Excel software tools. Results and discussion. The study has demonstrated that the expected rates of Проблемы особо опасных инфекций. 2019; 2 ОРигинальнЫе статьи 100 два первых десятилетия ххI в. характеризуются в российской Федерации устойчивым трендом к снижению заболеваемости клещевым вирусным энцефалитом (квэ), особенно на территориях субъектов с высоким уровнем инцидентности [1, 2]. тем не менее, квэ остается актуальной проблемой для здравоохранения и экономики страны из-за наличия летальных исходов, инвалидизации населения, поражения болезнью работоспособных жителей городов и обширного нозоареала [3, 4]. важнейшую роль для краевой патологии квэ сохраняет в сибирском, уральском и северо-западном федеральных округах (сФо, уФо и сзФо соответственно) россии. прогноз эпидемиологической обстановки призван способствовать планированию мер профилактики и финансовых трат, направленных на предотвращение развития неблагоприятного сценария с заболеваемостью населения квэ. несмотря на несомненную важность решения этих задач, до сих пор нет научно обоснованного и утвержденного в роспотребнадзоре подхода к процедуре прогноза заболеваемости населения квэ. в данном сообщении нами предложен способ проведения краткосрочного количественного прогноза квэ в субъектах страны, который может найти практическое применение. прогноз является экстраполяционным, основывается на принципах анализа временных рядов [5, 6, 7]. значительный вклад в его развитие при изучении динамики квэ внесен рядом исследователей, из которых в рамках статьи упомянем наиболее важные работы [8–12]. отметим, что создать унифицированный подход с применением факторного прогноза квэ не возможно, так как в различных ландшафтных зонах, в отдельных субъектах страны комплекс экологических и социальноэкономических предикторов эпидемического процесса будет различен. цель сообщения – описать алгоритм краткосрочного прогноза заболеваемости населения клещевым вирусным энцефалитом, оценить соответствие этих данных фактической заболеваемости и результатам ежегодно проводимого в субъектах страны оперативного сезонного мониторинга. материалы и методы в работе использованы данные государственного статистического учета – форма No 2 «сведения об инфекционных и паразитарных заболеваниях» («форма 2») о заболеваемости квэ, а также материалов оперативного мониторинга (оперативный мониторинг), осуществляемого учреждениями роспотребнадзора в субъектах рФ. прогноз, как и ранее [1, 2], проведен на основе анализа десятилетних временных отрезков, а его алгоритм включает два этапа. на первом этапе с помощью регрессионного анализа проверяется – содержит ли анализируемая последовательность линейный тренд. выявление тенденции динамики квэ означает, что существует долговременное действие причин и/или условий, необходимых для реализации подобного уровня заболеваемости. колебания же, напротив, связаны с действием краткосрочных циклических или случайных факторов, влияющих на отдельные сезонные значения квэ, отклоняющих наблюдения от тренда то в одном, то в другом направлении. второй этап представлен собственно прогнозом. если тренда нет, то весь ряд содержит только колебания, происходящие на стационарном уровне, в качестве ожидаемого на будущий сезон показателя заболеваемости принимаем ее среднемноголетний уровень с расчетом 95 % доверительного интервала (ди) возможных изменений инцидентности квэ. при обнаружении значимого тренда прогноз квэ осуществляется по линейному уравнению, а вычисление 95 % ди проводится с учетом показателя колеблемости временного ряда [6]. одной из задач статьи является анализ величины отклонений (ошибки), полученных при прогнозе данных, от фактической заболеваемости квэ то есть предполагается, что ожидаемые и наблюдаемые значения квэ не должны статистически значимо различаться. обычно для верификации прогноза проводится сравнение ожидаемых и фактических значений во времени [13]. однако в данной работе проведено сопоставление результатов краткосрочной экстраполяции временных рядов наблюдений за TBE incidence are not statistically different from the actual incidence or the data from strategic monitoring. The underestimation of the epidemiological risk is found only in 4 out of 49 entities (8,2 %), and it is of note that in 3 of them it was less than 16 %. The data from operational monitoring are downward biased by reference to actual incidence, which is probably due to inclusion of TBE cases confirmed and/or manifested upon termination of incubation period after expiration of terms of weekly observations. The unified and simple approach that we proposed to TBE-incidence forecasting within the territory of Russia provides for correct information on expected epidemiological risk assessment and timely planning of required preventative measures.

problemy osobo opasnyh infekcij

Tick-Borne Viral Encephalitis Incidence in the Constituent Entities of the Russian Federation. Communication 2. Verification of Conformity of the Forecast Data and Seasonal Monitoring of Actual Morbidity Rates