28 марта 2016г.
Проблема совершенствования эпидемиологической разведки и эпидемиологического мониторинга за инфекционными заболеваниями многогранна и включает в себя изучение эпидемической и эпизоотической активности природных очагов зоонозных инфекций, влияния природных, социальных и антропогенных факторов на их распространение, характеристику возбудителей, а также разработку и внедрение новых средств диагностики.
Для совершенствования эпизоотического надзора в комплексной оценке эпизоотической и эпидемической ситуации активно стали применяются методы картографирования. Использование таких программных комплексов как географические информационные системы (ГИС) позволяет осуществлять динамический пространственный анализ, наблюдать изменения в пространственном и временном масштабе.
Известно, что пространственное моделирование с использованием возможностей ГИС применимо для нужд эпидемиологического надзора за зоонозными инфекциями и инвазиями для анализа территориального распределения инцидентной и (при наличии регистрации) превалентной заболеваемости и их связи со средовыми (ландшафтно-географические, климатические, социально-экономические) факторами и различными аспектами животноводства [1, 2]. Хотя ГИС являются хорошо известным и зарекомендовавшим себя инструментом для проведения исследований в области здравоохранения в развитых странах [3, 4], его применение в странах СНГ, включая Казахстан, остаѐтся всѐ ещѐ ограниченным.
В этой связи авторы поставили целью формирование инфраструктуры для первичной оценки медико- экологического потенциала Казахстана с использованием геоинформационных технологий, формирование электронной картографической базы данных и серии интерактивных карт для проведения пространственных эпидемиологических исследований и обучения специалистов.
Методами эпидемиологического мониторинга, наиболее адекватно решающими поставленные задачи, являются: создание компьютеризованных информационных банков данных об эпидемической обстановке (в разрезе областей и районов) и районирование территории по эпидемиологическим, медико-ветеринарным, экологическим (в том числе климато-географическим) и социально-демографическим критериям, т.е. создание территориально-ориентированной системы эпидемиологического надзора.
Обработка подобного массива информации вручную затруднительна. Поэтому система эпидемиологического надзора за зоонозными инфекциями должна быть представлена в виде единой, взаимосвязанной, разветвлѐнной цепочки программных продуктов — автоматизированной системы управления эпидемиологическим надзором (АСУ ЭН), что избавит эпидемиологов и их помощников от трудоѐмкой работы по проведению расчѐтов вручную и создаст предпосылки для расширения оперативной работы и углубления аналитической деятельности. По аналогии с другими функционирующими в настоящее время системами АСУ ЭН она включает следующие взаимосвязанные подсистемы (блоки):
· сбора, учѐта и хранения информации;
· обработки и анализа информации;
· эпидемиологического диагноза;
· эпидемиологического прогноза.
Учитывая высокую стоимость такой проприетарной ГИС, как ArcGIS, при построении инфраструктуры авторы ориентировались исключительно на свободные и / или бесплатные программные продукты.
Был оценѐн потенциал различных ГИС для осуществления первичного накопления данных и их визуализации, подготовки макетов, карт-схем и атласов, и реализации методов пространственной статистики.
Была оценена возможность создания единого комплекса ГИС-инструментов для построения инфраструктуры дистанционных курсов обучения курсантов методам пространственного анализа для решения эпидемиологических задач.
Было установлено, что оптимальным форматом хранения пространственных данных является текстовый в виде CSV файлы, которые могут редактироваться и использоваться как в табличных процессорах (OpenOffice / LibreOffice Calc, MS Excel), так и в общих статистических пакетах с возможностью подключения модулей обработки геоданных (R / RStudio).
На основании CSV файлов строятся географические базы данных (шейпфайлов) в свободной ГИС QuantumGIS, функционал которой не уступает коммерческим системам. Она использовалась для первичного накопления данных, их визуализации и создания конечного продукта — медико-биологических карт (хороплетных, теплокарт и т. п.). В этой же ГИС проводился первичный анализ (наложением, создание карт плотности).
Более тонкий анализ созданных баз данных с возможностью слияния таблиц, формированием отчѐтов и выборок возможен с использованием открытой и бесплатной СУБД OpenOffice Base.
Использование баз данных позволило нам создать унифицированную систему электронного документооброта, в том числе за счѐт возможностей импорта данных из электронных таблиц. На жѐстком диске персонального компьютера был размещѐн электронный архив научной информации, в том числе мини- программы обработки данных, что существенно облегчило работу по таким рутинным операциям как расчѐт среднемноголетних показателей заболеваемости, показателей, характеризующих эпидемическую тенденцию, и др.
Созданные в QuantumGIS геоданные (шейпфайлы) могли быть загружены в статистический пакет R с графическим фронт-эндом RStudio для последующего анализа с использованием ряда пакетов (rgdal, rgeos и др.).
Для первичной оценки эпидемиологической и эпизоотической ситуации могли быть применены простые методы статистического анализа (корреляционный, парных связей, методы оценки риска) за счѐт встроенных в среду R статистических функций.
Активно использовались технологии, представленные такими пакетами R как shiny и leaflet для публикации результатов исследований онлайн (создания веб-ГИС).
Из числа геоинформационных методов наиболее информативным представляется медико-экологическое районирование - выделение территорий с относительно однородными условиями формирования общественного здоровья. Он имеет большое практическое значение, т.к. позволяет ориентировать внимание региональных санитарных и ветеринарных служб на те территории, которые имеют максимальный уровень микробного загрязнения путѐм сопоставления слоѐв графических баз данных, визуализирующих число больных людей и поражѐнных животных, уровень загрязнѐнности объектов внешней среды; регионализировать политику оздоровления населения, проведение санитарно-противоэпидемических и лечебно-профилактических мероприятий.
Для проведения отдельных видов пространственного анализа (пространственная автокорреляция) применялась бесплатная программа GeoDa, использовавшая в качестве источника геоданных шейпфайлы, созданные в QuantumGIS. Программа GeoDa позволяла проводить пространственно-временной анализ с выделением территорий риска по целевой инфекции («горячие зоны»).
Созданная инфраструктура пространственного эпидемиологического анализа была использована использована для обучения курсантов-эпидемиологов на моделях ряда зоонозных инфекций и инвазий: бруцеллѐза, сибирской язвы, туляремии, листериоза, описторхоза и эхинококкоза.
Целью обучения явилось внесение эпидемиологических и связанных данных в базы, развитие навыков по установлению связей между данными и их графическим отображением на слоях карт, созданию тематических интерактивных карт и использованию их в простых эпидемиологических исследованиях.
Список литературы
1. Agampodi S.B. Spatial epidemiology of leptospirosis in Sri Lanka [Epub. PubMed 6 Dec.] // Epidemiol. Infect. - 2011. - P. 1-2
2. Feng J., Wu X.H., Li S.Z., Zhou X.N. Application of spatial statistical analysis methods and related analytic softwares in research of infectious diseases // Zhongguo Xue Xi Chong Bing Fang Zhi Za Zhi. - 2011. - V. 23, №2. - P. 217-220
3. Liu Y., Jiang S., Liu Y. et al. Spatial epidemiology and spatial ecology study of worldwide drug-resistant tuberculosis // Int. J. Health. Geogr. - 2011. - V. 10. - P. 50
4. Moore D.A., Carpenter T.E. Spatial analysis methods and geographic information systems: use in health research and epidemiology // Epidemiol. Rev. - 1999. - V. 21. - P. 143-161
