Уроки пандемии COVID-19: моделирование эпидемической ситуации по туберкулезу в зависимости от охвата скринингом населения

Пандемия COVID-19 привела во всех странах мира к прекращению действия многих программ, направленных на поддержку больных туберкулезом, к снижению охвата скринингом населения для выявления туберкулеза.

Цель исследования: построить модель, описывающую распространение туберкулеза в зависимости от охвата населения профилактическими осмотрами, получить с ее помощью долговременный прогноз распространения инфекции.

Материалы и методы. Проведен анализ официальных данных статистики о заболеваемости, смертности, охвате профилактическим обследованием (ОПО) населения и распространенности туберкулеза с бактериовыделением (РТББ) в Российской Федерации за период с 2008 по 2021 гг. Искомую модель удалось получить благодаря флуктуации указанных показателей в 2020 г., когда из-за пандемии COVID-19 произошло резкое сокращение объема мероприятий, направленных на борьбу с туберкулезом. Статистический анализ проводился с использованием программной среды R (v.4.2.1).

Результаты. Получена простая математическая модель, описывающая зависимость заболеваемости и РТББ в текущем году от РТББ в прошлом году и ОПО населения в текущем и прошедшем году. Скорректированный коэффициент детерминации модели (adjusted R-squared) составил 0.9969, значит, модель почти не содержит случайных составляющих. С ее помощью показано, что случаи туберкулеза, пропущенные из-за низкого ОПО, в будущем приводят к распространению туберкулезной инфекции и существенному увеличению числа новых случаев туберкулеза. Сравнение прогнозируемых показателей и данных за 2022 г. показало, что модели сформированы корректно. При этом прогнозируемые показатели были несколько выше реальных за 2022 г. за счет влияния иных факторов, кроме ОПО населения на туберкулез.

Выводы. Полученные данные демонстрируют необходимость проведения массового скрининга населения в условиях значительного распространения туберкулезной инфекции, чтобы своевременно выявлять больных туберкулезом с бактериовыделением.

1. Аксенова В.А., Барышникова Л.А., Клевно Н.И., Кудлай Д.А. Скрининг детей и подростков на туберкулезную инфекцию в России – прошлое, настоящее, будущее // Туберкулез и болезни легких. – 2019. – Т. 97, № 9. – С.59-67.

2. Васильева И.А., Тестов В.В., Стерликов С.А. Эпидемическая ситуация по туберкулезу в годы пандемии COVID-19 – 2020-2021 гг. // Туберкулез и болезни легких. –2022. –Т. 100, №3. – С.6-12.

3. Салина Т.Я., Морозова Т.И., Кудлай Д.А. Результаты кожной пробы диаскинтеста у больных туберкулезом легких, вызванным разными генотипами М.tuberculosis// Туберкулез и болезни легких. – 2019. – Т. 97, № 12. – С.66-67

4. Старшинова А.А., Довгалюк И.Ф., Кудлай Д.А., Бельтюков М.В., Яблонский П.К. Туберкулез взрослых и детей в Северо-Западном федеральном округе: динамика эпидемиологических показателей и критерии их оценки // Туберкулез и болезни легких. –2022. – Т.100, №9. – С.46-58.

5. Старшинова А.А., Кудлай Д.А., Довгалюк И.Ф., Басанцова Н.Ю., Зинченко Ю.С., Яблонский П.К. Эффективность применения новых методов иммунодиагностики туберкулезной инфекции в Российской Федерации (обзор литературы) // Педиатрия им. Сперанского. –2019. – №4. – С.229–35.

6. Старшинова А.А., Павлова М.В., Довгалюк И.Ф., Якунова О.А. Диагностические возможности современных иммунологических тестов при определении активности туберкулёзной инфекции у детей // Туберкулез и болезни легких. – 2012. –Т.89, №8. –С.40-43.

7. Стерликов С.А. Организационные аспекты повышения эффективности профилактических флюорографических осмотров // Медицинский Альянс. – 2013. –№ 4. – С.28-34.

8. Туберкулез в Российской Федерации 2011 г. Аналитический обзор статистических показателей, используемых в Российской Федерации и в мире. М.: ООО «Издательство «Триада», 2015. 280 с.

9. Auguste P., Tsertsvadze A., Pink J., Court R., Seedat F., Gurung T., et al. Accurate diagnosis of latent tuberculosis in children, people who are immunocompromised or at risk from immunosuppression and recent arrivals from countries with a high incidence of tuberculosis: systematic review and economic evaluation // Health Technol Assess. – 2016. – Vol.20,№38. –Р.1-678.

10. Cilloni L., Fu H., Vesga F.J., Dowdy D., Pretorius C., Ahmedov S., Nair A.S., Mosneaga A., Masini E., Sahu S., Arinaminpathy N. The potential impact of the COVID-19 pandemic on the tuberculosis epidemic a modelling analysis // Clinical Medicine. – 2020. – №28. – Р.100603.

11. Global tuberculosis report 2022. Geneva: World Health Organization; 2022. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO

12. Grubbs, Frank E. “Sample Criteria for Testing Outlying Observations” // The Annals of Mathematical Statistics. –1950. – Vol.21, №1. – Р. 27–58.

13. Huang C., Wang Y., Li X., Ren L., Zhao J., Hu Y., et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China // The Lancet. – 2020. – № 395. P.497-506. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30183-5

14. Komsta L. “outliers: Tests for Outliers”, 2022, Available at: https://cran.r-project.org/package=outliers [Accessed 19 Sep 2023].

15. Latent tuberculosis infection: updated and consolidated guidelines for programmatic management. Geneva: World Health Organization; 2018 Available at: https://apps.who.int/iris/handle/10665/260233 [Accessed 23 Feb 2023].

16. Ljung G. M., and G. E. P. Box. On a Measure of Lack of Fit in Time Series Models // Biometrika. – 1978. – Vol.65,№2. – Р. 297–303.

17. Qin Z.Z., Ahmed S., Sarker M.S.S, Paul K., Adel A.S.S, Naheyan T., et al. Tuberculosis detection from chest x-rays for triaging in a high tuberculosis-burden setting: an evaluation of five artificial intelligence algorithms // Lancet Digit Health. – 2021. – №3. – Р.e543-e554. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(21)00116-3

18. R Core Team. “R: A language and environment for statistical computing.” R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2022. Available at: https://www.R-project.org/[Accessed 19 Sep 2023].

19. Shapiro S. S., and M. B. Wilk. “An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples).” // Biometrika. –1965. – Vol. 52,№ 3/4. – Р. 591–611. https://doi.org/10.2307/2333709

20. Yablonskii P.K., Vizel A.A., Galkin V.B., Shulgina M.V. Tuberculosis in Russia. Its history and its status today// Am J Respir Crit Care Med. – 2015. – №191. – Р.372-376.