Значение эпидемиологического прогноза в противоэпидемической службе органов здравоохранения

«Наилучшим, как мне кажется, является тот врач, который обладает умением предвидения»

Гиппократ

Эпидемиологическое прогнозирование имеет уже сравнительно большую давность. Еще в XVIII и XIX столетиях делались многочисленные попытки прогнозирования развития эпидемических процессов в различных географических зонах мира, особенно там, где отдельные эпидемические вспышки регулярно повторялись. Подобные прогнозы в те времена опирались главным образом на анализ статистических данных за прошлые годы или же на цикличность эпидемий (Hirsch, 1881—1886, Bodin, 1857). Между тем хорошо известно, что циклический характер эпидемического процесса наблюдается далеко не при всех нозологических формах, а в тех случаях, когда цикличность заведомо имеет место, ее закономерности выражены недостаточно четко.

Как показали многолетние наблюдения, при цикличности отмечается: разнообразие как длительности времени, проходящего от одной эпидемии ш другой, так и интенсивности эпидемий. Более того, это разнообразие цикличности не имеет регулярного характера. Так, например, если на основании прошлого опыта мы можем более или менее достоверно знать, что вспышки некоторых инфекций происходят в интервале 5—10 лет, то в настоящее время в результате осуществления комплекса противоэпидемических мероприятий, мы не можем строить объективного эпидемиологического прогноза на основании только прошлых данных. Поэтому метод прогнозирования, основанный на том, что в будущее «проецируется» весь прошлый опыт цикличности эпидемий, в настоящее время неизбежно представляет весьма ограниченный интерес, поскольку прогноз получается расплывчатым и «неуверенным».

За последние два десятилетия вновь получил значительное распространение интерес к вопросам прогнозирования в эпидемиологии, по на этот раз на математической основе. Именно сейчас делается попытка применить различные математические формулы, которые хорошо аппроксимируют в количественном отношении периодичность прошлого опыта (например, уравнения так называемого гармонического анализа), и с их помощью производить формальную экстраполяцию прошлого на будущее. Интерес к применению подобных методов в эпидемиологии возник как часть общего интереса к экстраполяции прошлого на будущее в социологии и экономике. Естественно, получить таким путем достоверный прогноз можно лишь в тех случаях, когда закономерности, доминирующие в прошлом, продолжают доминировать и в будущем. Однако в настоящее время прогнозирование только на основании прошлых данных вряд ли целесообразно.

Сущность заключается в том, что во второй половине XX столетия заметно расширился круг факторов, которые могли бы послужить основой эпидемиологического прогнозирования. Прежде всего следует отметить массовые бактериологические и вирусологические обследования населения, которые позволяют выявлять и идентифицировать патогенные штаммы, циркулирующие среди населения в различных местностях. Все усиливающиеся глобальные связи позволяют в значительно короткие сроки произвести оповещение, снабдить диагностические лаборатории образцами вновь появляющихся антигенных вариантов микроорганизмов. Особенно важными в этом направлении представляются и массовые или выборочные обследования с целью выявления иммунологической структуры населения к тому или иному антигенному варианту. Наиболее полная картина (и притом в динамике) возникает здесь при наличии сывороточных банков.

Учет этих факторов в совокупности уже позволил в большом количестве случаев дать успешный прогноз того, будет ли в данном ареале ж в данное время возникать та или иная эпидемия. Дополнительным фактором прогнозирования эпидемий является при этом массовая эффективная вакцинация с учетом, разумеется, ее коэффициента эффективности.

«1» «2» «3» «4» «5» «6» «7» «8» «9» «10» «11» «12» «13» «14» «15» «16» «17» «18» «19» «20» «21» «22» «23» «24» «25» «26» «27» «28» «29» «30» «31» «32» «33» «34» «35» «36» «37» «38» «39» «40» «41» «42» «43» «44» «45» «46» «47» «48» «49» «50» «51» «52» «53» «54» «55» «56» «57» «58» «59» «60» «61» «62» «63» «64» «65» «66» «67» «68» «69» «70» «71» «72» «73» «74» «75» «76» «77» «78» «79» «80» «81» «82» «83» «84» «85» «86» «87» «88» «89» «90» «91» «92» «93» «94» «95» «96» «97» «98» «99» «100» «101» «102» «103» «104» «105» «106» «107» «108» «109» «110» «111» «112» «113» «114» «115» «116» «117» «118» «119» «120» «121» «122» «123» «124» «125» «126» «127» «128» «129» «130» «131» «132» «133» «134» «135» «136» «137» «138» «139» «140» «141» «142» «143» «144» «145» «146» «147» «148» «149» «150» «151» «152» «153» «154» «155» «156» «157» «158» «159» «160» «161» «162» «163» «164» «165» «166» «167» «168» «169» «170» «171» «172» «173» «174» «175» «176» «177» «178» «179» «180» «181» «182» «183» «184» «185» «186» «187» «188» «189» «190» «191» «192» «193» «194» «195» «196» «197» «198» «199» «200» «201» «202» «203» «204» «205» «206» «207» «208» «209» «210» «211» «212» «213» «214» «215» «216» «217» «218» «219» «220» «221» «222» «223» «224» «225» «226» «227» «228» «229» «230» «231» «232» «233» «234» «235» «236» «237» «238» «239» «240» «241» «242» «243» «244» «245» «246» «247» «248» «249» «250» «251» «252» «253» «254» «255» «256» «257» «258» «259» «260» «261» «262» «263» «264» «265» «266» «267» «268» «269» «270» «271» «272» «273» «274» «275» «276» «277» «278» «279» «280» «281» «282» «283» «284» «285» «286» «287» «288» «289» «290» «291» «292» «293» «294» «295» «296» «297» «298» «299» «300» «301» «302» «303» «304» «305» «306» «307» «308» «309» «310» «311» «312» «313» «314» «315» «316» «317» «318» «319» «320» «321» «322» «323» «324» «325» «326» «327» «328» «329» «330» «331» «332» «333» «334» «335» «336» «337» «338» «339» «340» «341» «342» «343» «344» «345» «346» «347» «348» «349» «350» «351» «352» «353» «354» «355» «356» «357» «358» «359» «360» «361» «362» «363» «364» «365» «366» «367» «368» «369» «370» «371» «372» «373» «374» «375»