Информационные технологии в эпидемиологическом надзоре за природно-очаговыми инфекционными болезнями (на примере Астраханской области) тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 14.02.02, кандидат медицинских наук Сафронов, Валентин Алексеевич

• Сафронов, Валентин Алексеевич
• кандидат медицинских наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат медицинских наук Сафронов, Валентин Алексеевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Обзор литературы.

1.1. Эпидемиологический надзор.

1.1.1. Актуальность совершенствования эпидемиологического надзора.

1.1.2. Историческое развитие системы эпидемиологического надзора.

1.1.3. Современное представление о системе эпидемиологического надзора.

1 ^.Характеристика эпидемиологического надзора как информационной системы.

1.3.Подходы к совершенствованию эпидемиологического надзора на основе информатизации.

1.4.3аключение по главе.

ГЛАВА 2. Материалы и методы.

2.1.Материал ы.

2.1.1. Исходные данные по зарегистрированным больным АЛЛ, ЛЗНиКГЛ.

2.1.2. База данных по зарегистрированным больным АЛЛ, ЛЗН и КГЛ.

2.1.3. Дополнительные материалы по Астраханской области.

2.2.Методы (ГИС и аналитическая платформа).

2.2.1. Этапы анализа.

2.2.2. Используемые программные средства и методы анализа.

2.2.3. Приемы обеспечения достоверности результатов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационные технологии в эпидемиологическом надзоре за природно-очаговыми инфекционными болезнями (на примере Астраханской области)»

Актуальность проблемы

Природно-очаговые инфекционные болезни представляют постоянную угрозу для эпидемиологического благополучия населения целого ряда субъектов Российской Федерации, включая Астраханскую; область [3, 56, 57, 73, 76].

При ежегодной: регистрации» до 30 тыс. случаев заражения, природно-очаговымиг инфекционными болезнями, их вклад; в общее количество смертей, в России составляет более 1,6% [58].

Отмечая определенные успехи в разработке и внедрению средств! профилактики, диагностики и лечения, следует, подчеркнуть, что; система эпидемиологического; надзора1; за природно-очаговыми болезнями, в свете внедрения: Международных медико-санитарных правил (ММСП, 2005 г.) приобрела ключевое значение в обеспечении санитарно-эпидемиологического благополучия населения [45, 59, 79]. На современном этапе актуальность исследований; направленных на усиление контроля рисков; связанных, с; природно-очаговыми инфекционными болезнями, подчеркивается расширением ареала и ростом численности носителей и переносчиков, что определяет высокую-эпизоотическую активность, приводящую к осложнению эпидемиологической ситуации [3, 13, 26, 29, 33-37, 49, 84] .

Отчетливой, тенденцией в развитии' эпидемиологического надзорам в последние десятилетия можно считать, все: более широкое привлечение высокотехнологических методов обработки информации; которые позволяют повышать точность и наглядность ретроспективного: анализа, в конечном счете, направленного на прогноз и предупреждение осложнения эпидемиологической ситуации [6, 21-24, 31, 47, 54, 55, 77, 87]. Однако до сих пор в эпидемиологическом' надзоре ; недостаточно проработанной остается* методология комплексного применения информационных технологий, с учетом таких категорий эпидемиологического риска как территория, время, группа и факторы риска [78, 93].

Оценивая подходы к оптимизации эпидемиологического надзора за природно-очаговыми инфекционными болезнями, следует подчеркнуть принципиальную важность разработки методов, обеспечивающих полноценный пространственный эпидемиологический анализ средствами ГИС и прогноз, основанный на современных технологиях моделирования [23, 24, 54 87, 93, 97, 99].

Следует отметить, что к настоящему времени« не разработано эффективных методик эпидемиологического1 прогнозирования на основе нейросетевых моделей, учитывающих климатические условия реализации факторов риска природно-очаговых инфекционных болезней [93] 1 Кроме того методики оценки сочетанных. эпидемических проявлений, используемые на современном этапе, не учитывают больных, проживающих в соседних населенных'пунктах [76].

Несмотря на широкий; арсенал методик, используемых для проведения эпидемиологического районирования [6, 23, 38, 54, 64, 66; 69- 80, 82], к настоящему времени нет единого- алгоритма, учитывающего персонифицированные данные и на основе кластеризации по комплексу факторов риска обеспечивать дифференцирование территории по, стандартным участкам произвольного размера.

Исходя из вышеизложенного, целью работы явилось совершенствование эпидемиологического надзора за природно-очаговыми инфекционными болезнями в Астраханской области1 на основе использования современных информационных технологий. у

Задачи исследования:

1. Охарактеризовать подходьг к совершенствованию действующей системы эпидемиологического надзора за природно-очаговыми инфекционными болезнями в Астраханской области на основе использования современных информационных технологий.

2. Провести углубленный анализ возрастной заболеваемости для определения контингентов эпидемиологического риска Астраханской пятнистой лихорадки (далее АЛЛ) на территории Астраханской области.

3. Разработать методику количественной оценки эпидемиологического риска для краткосрочного прогноза по природно-очаговой инфекционной' болезни на примере АЛЛ.

4. Разработать методику выявления участков территории сочетанных эпидемических проявлений на примере АЛЛ, лихорадки Западного Нила (далее ЛЗН) и Крымской геморрагической лихорадки (далее КГЛ).

5. Разработать метод районирования территории субъекта Российской Федерации по комплексу критериев, характеризующих эпидемиологический риск для населения, связанный с природно-очаговыми инфекционными болезнями на примере АЛЛ в Астраханской области.

Научная новизна:

1. С помощью углубленного анализа персонифицированных данных по 1606 больным АЛЛ, зарегистрированным в Астраханской области, получены новые сведения о контингентах эпидемиологического риска, заключающиеся в выявлении двух групп повышенной возрастной заболеваемости (4-9 лет и 6574 года).

2. Дано научное обоснование для планирования деятельности по осуществлению эпидемиологического надзора за АЛЛ на основе созданной нейросетевой модели, отличающейся тем, что прогноз напряженности эпидемического процесса осуществлялся с учетом климатических факторов с точностью выше 90%.

3. Научно обосновано сосредоточение мероприятий эпидемиологического надзора за природно-очаговыми инфекционными болезнями на участках территории сочетанных эпидемических проявлений АЛЛ, ЛЗН и КГЛ, выявленных на основе пространственного анализа в ГИС.

4. На основе предложенного метода с использованием ГИС и кластерного анализа проведено эпидемиологическое районирование территории Астраханской области по АЛЛ. Показано, что дифференциация не по 14 административным районам области, а по 12670 стандартным участкам, качественно повышает точность эпидемиологического районирования по риску, связанному с АЛЛ.

Практическая значимость работы и внедрение результатов исследования в практику

Результаты исследования были использованы при разработке следующих документов:

1. СИ' 3.4.2318-08 «Санитарная охрана территории Российской Федерации», утверждены Постановлением Главного государственного санитарного врача Российской Федерации №3 от 22 января 2008 г. (вступили в силу 1 мая 2008 г.)

2. МР «Совершенствование эпидемиологического надзора за чумой и другими опасными инфекционными болезнями бактериальной, риккетсиозной и . вирусной этиологии в их сочетанных природных очагах в Северо-Западном Прикаспии», одобрены ученым советом РосНИПЧИ «Микроб», протокол №2 от 21 апреля 2010 г. и утверждены директором института.

3. МР «Методические указания по определению площади эпизоотий в природных очагах чумы Российской Федерации», утверждены Постановлением' Главного' государственного санитарного врача Российской Федерации №1 от 23 июня 2009 г.

Результаты исследования используются в учебном процессе отдела образовательных программ и подготовки специалистов РосНИПЧИ «Микроб» при прочтении лекций «Информационное обеспечение СПЭБ» и «Новые технологии информационного обеспечения санитарной охраны территории».

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Использование персонифицированных данных способствует получению новых сведений о контингентах эпидемиологического риска.

2. Использование нейросетевых моделей на основе многолетних эпидемиологических, эпизоотологических и климатических показателей повышает точность эпидемиологического прогноза по АЛЛ.

3. Эффективность оценки пространственной составляющей эпидемиологического риска повышается за счет использовании ГИС для определения территорий сочетанных эпидемических проявлений природно-очаговых инфекционных болезней;

4. Качественное повышение точности эпидемиологического, районирования^ Астраханской области по АЛЛ достигается при использовании ГИС и кластеризации территории на основе карт Кохонена по комплексу показателей. i

Апробация работы:

Материалы диссертации1 были представлены на следующих научных конференциях и семинарах: VIII Межгосударственной научно-практической конференции «Международные медико-санитарные правила и реализация глобальной стратегии борьбы, с инфекционными болезнями в государствах-участниках Содружества Независимых Государств» (25 - 26 сентября 2007 г. Саратов); XI Межгосударственной научно-практической конференции «Современные технологии в реализации глобальной стратегии борьбы с инфекционными болезнями на территории государств-участников СНГ» (2008 г. Волгоград); X межгосударственной научно-практической конференции государств-участников СНГ «Актуальные проблемы предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций в области санитарно-эпидемиологического благополучия населения государств-участников СНГ» (5-6 октября 2010 г. Ставрополь); на рабочем совещании «Итоги выполнения эпидемиологических НИОКР в рамках ФЦП «Национальная система химической и биологической безопасности Российской Федерации (2009 -2013 годы)» в 2009 году и планы на 2010-2012 гг.» (9-10 декабря 2009 г. Саратов); семинаре «Использование ГИС-технологий в информационно-аналитическом обеспечении борьбы с биологическими угрозами» (26-27 мая 2010 г. Ставрополь); ежегодных научно-практических конференциях «Итоги и перспективы фундаментальных и прикладных исследований в институте «Микроб» в 2007-2010 годах. Материалы диссертации были доложены и обсуждены на расширенном заседании научно-производственного совета Астраханской и Элистинской противочумных станций 3-6 февраля 2010 года. Публикации:

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в семи научных работах, из них четыре - в изданиях, рекомендуемых ВАК России.

Структура и объем диссертации:

Диссертация состоит из введения, обзора литературы, трех глав собственных исследований (включающих описание материалов и методов работы), заключения, выводов и приложения. Общий объем диссертации составляет 116 страниц машинописного текста, работа иллюстрирована 8 таблицами и 34 рисунками. Список использованной литературы включает 105 источников.

Заключение диссертации по теме «Эпидемиология», Сафронов, Валентин Алексеевич

6. ВЫВОДЫ

1. Углубленный анализ персонифицированных данных по 1606 больным АЛЛ на территории Астраханской области выявил группы повышенного эпидемиологического риска в возрасте с 4 до 9 лет и с 65 лет до 74 лет, что является предпосылкой для совершенствования региональных программ по профилактике заболеваемости.

2. На основе созданной нейросетевой модели, учитывающей влияние климатических условий на заболеваемость АЛЛ в Астраханской области, разработано научное обоснование для планирования эпидемиологического надзора за данной инфекционной болезнью, отличающееся достоверным (более 90%) прогнозом напряженности эпидемического процесса.

3. Показано, что использование пространственного анализа в ГИС позволяет научно обосновать целенаправленное проведение комплекса санитарно-профилактических (противоэпидемических) мероприятий на участках сочетанного эпидемического проявления АЛЛ, ЛЗН и КГЛ.

4. Разработанный принципиально новый метод эпидемиологического районирования территории Астраханской области на основе ГИС и кластерного анализа факторов риска позволил осуществить дифференциацию не по 14 административным районам области, а по 12670 стандартным участкам, что качественно повысило точность районирования по величине эпидемиологического риска.

5. Совершенствование эпидемиологического надзора за природно-очаговыми инфекционными болезнями на территории Астраханской области с применением ГИС «Агс018» и аналитической платформы «БескюШг» осуществлено за счет более эффективных методик выявления контингентов повышенного риска, более точных методик прогнозирования эпидемиологической ситуации и более объективных методов районирования территории с учетом реальной и потенциальной степени эпидемиологической опасности.

5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На современном этапе информатизации в целях совершенствования эпидемиологического надзора представляется наиболее оправданным использование ГИС-технологии для пространственного анализа и аналитическую платформу для прогнозирования и проведения интеллектуальных методов анализа данных. В настоящем исследовании использованы персонифицированные данные о 2559 больных АПЛ, ЛЗН и КГЛ, полнофункциональная ГИС Агсв18 9.3 и аналитическая платформа БеёисШг 5.2.

Особенности методического подхода, состоящие в более точной группировке и стандартизации при определении возрастной заболеваемости, позволили получить новые данные о контингентах эпидемиологического риска по АПЛ в Астраханской области. Нейросетевая модель, учитывающая показатели заболеваемости и температуру воздуха, осуществляет эпидемиологический прогноз с более высокой точностью. В современных условиях требуется проведение эпидемиологического районирования территории и оптимизация эпидемиологического надзора, санитарно-профилактических и противоэпидемических мероприятий с учетом сочетанности категорий риска. На основе проведенного пространственного анализа заболеваемости в ГИС получена пространственная модель сочетанных эпидемических проявлений АПЛ, ЛЗН и КГЛ.

Получены данные, которые свидетельствуют о высокой степени опасности КГЛ для населения, что является научным обоснованием внесения данной инфекционной болезни в перечень регламентированный СП 3.4.231808 «Санитарная охрана территории Российской Федерации», так же как ЛЗН.

Проверка полученных результатов подтвердила наличие на обнаруженных участках территории Астраханской области повышенного риска заражения для населения, в связи с чем разработана методика выявления на основе ГИС территорий повышенного эпидемиологического риска АПЛ,

ЛЗН и КГЛ. Показано, что использование пространственного анализа в ГИС позволяет научно обосновать целенаправленное проведение комплекса санитарно-профилактических (противоэпидемических) мероприятий на участках сочетанного эпидемического проявления АПЛ, ЛЗН и КГЛ.

Предложенный метод эпидемиологического районирования на основе кластеризации стандартных участков характеризуется высокой пространственной точностью за счет использования большого числа стандартных участков вместо административных районов. Карты эпидемиологического риска, полученные методом кластеризации стандартных участков, демонстрируют высокую прогностическую ценность, что подтверждено проверкой на данных по больным АПЛ, зарегистрированным в 2009 году. Эпидемиологическое районирование по комплексу показателей, осуществляемое при помощи кластеризации, обладает объективной основой, что определяет ее преимущество по отношению к балльной оценке риска, при которой определяющее значение имеет мнение эксперта.

Опыт применения информационных технологий для оптимизации эпидемиологического надзора за природно-очаговыми инфекционными болезнями позволил сформулировать практические рекомендации по информатизации надзора на региональном уровне (внедрения элементов электронного учета заболеваемости, использование ГИС-технологий и построение сценариев обработки эпидемиологических данных в аналитических платформах).

Список литературы диссертационного исследования кандидат медицинских наук Сафронов, Валентин Алексеевич, 2011 год

1. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. — М.: Статистика, 1974. 240 с.

2. Александрова Т.Д. Статистические методы изучения природных комплексов. М.: Наука, 1975. 96 с.

3. Барсегян А. А., Куприянов М. С., Холод И. И., Тесс М. Д., Елизаров С.И. Анализ данных и процессов. Учеб. пособие // СПб.: БХВ-Петербург, 2009.--Изд. 3-е.-512 с.

4. Беляев E.H., Подунова Л.Г. Развитие государственной санитарно-эпидемиологической службы Российской Федерации // Здоровье населения и среда обитания: Информ. бюл. 2002. - № 8. - С. 1-4.

5. Беляков В.Д. Современные аспекты изучения эпидемического процесса применительно к зоонозным природно-очаговым инфекциям // Вестник АМН СССР. 1980. - № 10. - С. 15-19.

6. Беляков В.Д. Эпидемический процесс. Теория и метод изучения. Л.: Медицина, 1964. С. 9-24.

7. Беляков В.Д., Яфаев Р.Х. Эпидемиология. Учебник для санитарно-гигиенических факультетов медицинских институтов. М., 1989. - 416 с.

8. Бессмертный Б.С., Ткачёва М.Н., Статистические методы в эпидемиологии, М.: Медгиз, 1961.-203с.

9. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. Под. ред. Н.Б. Палкина— СПб.: Питер, 2010. Изд. 2-е. — 704 с.

10. Биологическая безопасность. Термины и определения, под ред. Г.Г. Онищенко, В.В. Кутырева. — Саратов: Приволжское книжное издательство, 2006.- 112 с.

11. Бутенко A.M., Ковтунов А.И., Бутенко A.M., Джаркенов А.Ф. и др. Эпидемиологическая характеристика лихорадки Западного Нила в Астраханской области // Вопр. Вирусол. 2001. — № 4. — С. 34-35.

12. Буянов В.П., Кирсанов К.А., Михайлов JI.A. Управление рисками (рискология) М.: Экзамен, 2002. - 384 с.

13. Гисеке И. Современная эпидемиология инфекционных болезней. Женева: ВОЗ, 2004. 290 с.

14. Глазунов В.В., Ефимова H.H., Марченко А.Г. Геоинформационные системы. Учеб. пособие // Санкт-Петербургский государственный горный институт (технический университет). СПб, 2002. — 82 с.

15. Гланц С. Медико-биологическая статистика. — М.: Практика, 1998. 459 с.

16. Громашевский JI.B. Учение о механизме передачи возбудителей заразных болезней в современной эпидемиологии // Теоретич. пробл. эпидемиол. — Киев, 1959.-С. 27-53.

17. Гублер Е.В., Генкин A.A. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях. — JL: Медицина, 1973. — 141 с.

18. Густокашин К.А. Эпизоотологический мониторинг и прогнозирование, как основа оптимизации специфической профилактики автореф. дис. канд. вет. наук. — Барнаул, 2001. — 25 с.

19. Гынгазова Е.В. Совершенствование эпизоотологического мониторинга с использованием информационных технологий автореф. дис. канд. вет. наук.- Новосибирск, 2004. 18 с.

20. Данилов А.Н. Совершенствование эпидемиологического надзора за инфекционными болезнями в Саратовской области на основе ГИС-технологий автореф. дис. канд. мед. наук. — Саратов, 2006. — 21 с.

21. Данилов, А.Н., Филимонов Е.С., Куклев Е.В., Кутырев В.В Анализ структуры и функциональных возможностей современных ГИС-технологий в эпидемиологии // Пробл. особо опасных инф., 2005. - Вып. 1(89). - С. 19-20.

22. Дейт К. Д. Введение в системы баз данных. М.: Вильяме, 2006. - изд. 8-е-1328 с.

23. Доклад о состоянии здравоохранения в мире, 2007. Более безопасное будущее: глобальная безопасность в области общественного здравоохранения в XXI веке. Женева.: ВОЗ, 2007. - 74 с.

24. Елкин И.И. Общая и частная эпидемиология: руководство для врачей. М.: "Медицина", 1973.-Т. 1.-447 с.

25. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование. Язык РДО. М.: АНВИК, 1998. - 428с.

26. Жданов В.М., Львов Д.К. Эволюция возбудителей инфекционных болезней- М.: Медицина, 1984. 265 с.

27. Карпова Т.С. Базы данных: модели, разработка, реализация — СПб.: Питер, 2001.-304 с.

28. Кисленко В.Н. Основы географической эпизоотологии. Новосибирск, 2000.-159 с.

29. Клименко Е.П., Попов В.Ф., Степанов Г.П. Эпидемиологический анализ. -М.: Медицина, 1983.-192 с.

30. Ковтунов А. И., Седова А. Г., Куликова Л. Н. Эпидемиологическая характеристика Астраханской риккетсиозной пятнистой лихорадки // Журн. микробиол. — 2005. № 1. - С. 71—73.

31. Ковтунов А.И., Колобухина Л.В., Москвина Т.М. и др. Заболеваемость и зараженность населения Астраханской области лихорадкой Западного Нила в 2002 г. // Вопр. вирусол. 2003. - № 5. - С. 9-11.

32. Ковтунов А.И., Салько В.Н., Седова А.Г. и др. Эпидемиология «Астраханской лихорадки» // Вопр. риккетсиологии и вирусол. Астрахань-Москва, 1996.-С. 3-9.

33. Ковтунов, А.И. Эпидемиология, организация эпиднадзора и профилактики Астраханской лихорадки автореф. дис. канд. мед. наук. -М., 2000. 12 с.

34. Кондратенко В.Ф. Значение иксодовых клещей в переносе и хранении возбудителя Крымской геморрагической лихорадки в очагах инфекции // Паразитол., 1976. Т. X, № 4. - С. 297-302.

35. Коновалова Н.В., Капралов Е.Г. Введение в ГИС. М., 1997. - 160 с.

36. Коротков Ю.С., Никитин А.Я., Антонова A.M. Роль климатических факторов в многолетней динамике заболеваемости населения г. Иркутск клещевым энцефалитом // Бюлл. ВСНЦ СО РАМН, 2007. № 3 (55). - С. 121125.

37. Кошкарев A.B., Тикунов B.C., Геоинформатика. М.: Картгеоцентр-Геодезиздат, 1993. — 348 с.

38. Крауклис A.A. Географический прогноз и результаты изучения динамики геосистем // Модели и методы оценки антропогенных изменений геосистем. — Новосибирск: Наука, 1986.-С. 12—22.

39. Лакин Г.Ф. Биометрия.- М.: Высш. шк., 1990. Изд. 4-е. - 352 с.

40. Лучко С.А. Анализ данных с помощью ГИС. Региональная информационная система // Тр. междунар. конф. «ГИС для оптимизацииприродопользования в целях устойчивого развития территорий». — Барнаул: Изд-во Алт. гос. ун-та, 1998. С. 91-93.

41. Львов Д.К., Савченко С.Т., Алексеев В.В. и др Эпидемиологическая ситуация и прогноз заболеваемости лихорадкой Западного Нила на территории Российской Федерации // Пробл. особо опасных инф. — 2008. №95. - С. 10— 13.

42. Мартыненко А.И. Картографическое моделирование и геоинформационные системы //Геодез. и картогр. -1994. -N9.-0. 43-45.

43. Методические указания Организация и проведение профилактических и противоэпидемических мероприятий против Крымской геморрагической лихорадки. МУ 3.1.1.2488-09. М. 2009.

44. Методические указания. Эпидемиологический надзор за Астраханской риккетсиозной пятнистой лихорадкой, иммунодиагностика заболевания, меры общественной и личной профилактики. МУ 313002-98. — Астрахань, 1998.

45. Методические указания. Эпидемиологический надзор за лихорадкой Западного Нила в Астраханской области. Специфическая диагностика заболевания. Меры общественной и личной профилактики. МУ 3.1.3.2000. -Астрахань, 2000.

46. Москвитина Э. А., Ломов Ю. М., Прометной В. И., Водяницкая С. Ю. Оптимизация эпидемиологического надзора за природно-очаговыми инфекциями // Эпидемиол. и инф. бол. 2007. - № 6. — С. 25-29.

47. О санитарно-эпидемиологической обстановке в Российской Федерации в 2009 году: Государственный доклад. М.: Федеральный центр гигиены и эпидемиологии Роспотребнадзора, 2010. - 456 с.

48. О санитарно-эпидемиологической обстановке в Российской Федерации в 1998 году: Государственный доклад. — М.: Федеральный центр Госсанэпиднадзора Минздрава России, 1999. 222 с.

49. Онищенко Г.Г., Монисов A.A., Гульченко Л.П. и др. Заболеваемость зооантропонозными и природно-очаговыми инфекциями и меры по их профилактике // Журн. микробиол. 1999. — №4 - С. 14-18.

50. Павловский E.H. Природная очаговость трансмиссивных болезней в связи с ландшафтной эпидемиологией зооантропонозов // М.-Л.: Наука, 1964. -211 с.

51. Питенко A.A. Использование нейросетевых технологий при решении аналитических задач в ГИС // Методы нейроинформатики. Красноярск: КГТУ, 1998.-С. 152-163.

52. Приказ Руководителя Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека от 17 марта 2008 г. № 88 «О мерах по совершенствованию мониторинга за возбудителями инфекционных и паразитарных болезней».

53. Приказ Руководителя Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека от 16.03.08 № 84 «Об оперативном представлении информации в электронном виде в режиме постоянного времени».

54. Причина Н.С. Использование графической экстраполяции при прогнозировании эпизоотической ситуации по острым инфекционнымзаболеваниям // Тезисы докл. 3-й Всесоюз. конф. по эпизоотологии. — Новосибирск, 1991,- С. 42-^3.

55. Прометнова В.И., Богданова Т.Ф. Прогнозирование потенциальной опасности территории по природно-очаговым вирусным инфекциям // Тез. докл. 12 Всесоюз. конф. по природной очаговости болезней. Новосибирск, 1989.-С. 34.

56. Прохоров Б.Б. Медико-экологическое районирование и региональный прогноз здоровья населения России. М.: Изд-во МНЭПУ, 1996. 72 с.

57. Путинцева Е.В., Смелянский В.П., Антонов В.А., Липницкий A.B., Алексеев В.В. Прогноз эпидемиологической ситуации по лихорадке Западного Нила на территории Российской Федерации на 2010 г. // Пробл. особо опасных инф.-2010.-№2(104).-С. 14.

58. Райх Е.Л. Моделирование в медицинской географии. М.: Наука, 1984. — 156 с.

59. Рященко C.B. Медико-географический прогноз в территориальных комплексных системах охраны природы // Модели и методы оценки антропогенных изменений геосистем. Новосибирск: Наука, 1986. - С. 22-32.

60. Савилов С.Д., Астафьев В.А., Мамонтова JI.M. Применение статистических методов в эпидемиологическом анализе. Изд. 2-е. — М.: МЕДпресс-информ, 2004. 112 с.

61. Седова А.Г., Зимина Ю.В. Крымская геморрагическая лихорадка в Астраханской области // Эпидемиология, клиника, диагностика и профилактика антропонозных и зоонозных инфекций. Астрахань, 1982. — С. 71-72.

62. Седова А.Г., Куликова JT.H., Зимина Ю.В. Особенности биоэкологии клещей и их роль в передаче природно-очаговых инфекций в Астраханской области // Профилактика особо опасных инфекций в Северном Прикаспии. — Астрахань, 1991. С. 40-42.

63. Славин М.Б. Практика системного моделирования в медицине. — М.: Медицина, 2002. 168с.

64. Тикунов B.C. Моделирование в картографии. М.: Изд-во МГУ. 1997. -405 с.

65. Топорков В.П. Иммунологический (серологический) мониторинг в природных очагах чумы как элемент информационного обеспечения эпидемиологического надзора, дис. д-ра мед. наук.- Саратов, 1992. С. 2526.

66. Трофимов A.M., Заботин ЯМ., Панасюк М.В., Рубцов В.А. Количественные методы районирования и классификации. Казань: изд-во Казанского ун-та, 1985. - 120 с.

67. Уголева C.B., Буркин A.B., Шабалина C.B., Семина H.A. Клинико-эпидемиологические аспекты Астраханской риккетсиозной лихорадки. Инф. бол. 2008. № 6(1). - С. 35-40.

68. Углева C.B., Буркин A.B., Спиренкова А.Е., Ахмерова P.P., Борисова И.Э., Шабалина C.B. Динамика активности основного переносчика Астраханской риккетсиозной лихорадки // Матер. II Ежегодного Всероссийского Конгресса по инф. бол. — М., 2010,-С. 331.

69. Фельдблюм И.В. Эпидемиологический надзор за инфекционными заболеваниями: теория и практика // Эпидемиол. и инф. бол. 2009.-№3. — С. 46^19.

70. Фетисова Н.Ф., Макарова В.А., Коломин Г.В. и др. Экологическая характеристика очагов средиземноморской пятнистой лихорадки в Астраханской области // Вопр. риккетсиологии М., 1994. - С. 46-52.

71. Хайтович А.Б., Кирьякова Л.С., Дулицкий А.И. и др. Перспективы использования ГИС-технологий в изучении карантинных и других особоопасных инфекций // Пробл. особо опасных инф. — 2002. Вып. 84. - С. 174— 179 .

72. Хаксхолд В. Введение в городские географические информационные системы. New York: Oxford, 1991.-321 с.

73. Хлебович И.А., Ротанова И.Н. Комплексное картографирование проблемных медико-экологических ситуаций // География и природные ресурсы. 1997. - № 4. - С. 43^19.

74. Хохлов К.В. Управление риском. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.- 239 с.

75. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998. - 288 с.

76. Черкасский Б.Л. Литвинов К., Лобанов A.B. Принципы программно-целевого подхода в противоэпидемической работе // Руководство по эпидемиологии инфекционных болезней.—М.: Медицина, 1993. Т. 1. -119 с.

77. Черкасский Б.Л. Понятие «риск» в эпидемиологии // Эпидемиология и инфекционные болезни. 2006. - № 4. - С. 5-10.

78. Черкасский Б.Л. Учение о механизме передачи возбудителей инфекций и социально-экологическая концепция эпидемического процесса // Журн. микробиол. 2003. - № 5. - С 54.

79. Черкасский Б.Л. Эпидемиологический надзор // Руководство по эпидемиологии инфекционных болезней М.: Медицина, 1993. - Т. 1. — 98 с.

80. Чернова Г.В., Кудрявцев A.A. Управление рисками. М.: Проспект, 2003. -160 с.

81. Шаханина И.Л. Эпидемиологический анализ // Руководство по эпидемиологии инфекционных болезней М.: Медицина, 1993. - Т. 1. С —119.162.

82. Шахраманьян М.А., Нигметов Г.М., Сосунов И.В. Математическое моделирование как способ поддержки принятия решений в случае возникновения чрезвычайных ситуаций // Пожарная безопасность. 2003. - С. 240-241.

83. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. — М.: Изд-во иностранной, лит., 1963. — 830 с.

84. Ягодинский В.Н. Динамика эпидемического процесса. М., 1977. - 237 с.

85. Estrada-Peña A., Vatansever Z., Gargili A., Buzgan Т. An early warning system for Crimean-Congo haemorrhagic fever seasonality in Turkey based on remote sensing technology // Geospatial Health. 2007. - № 2(1). - P. 127-135.

86. Hay S.I., Tatem A.J., Gram A.J., Gotees S.J., Rogers D.J. Global environmenatl data for mapping infectious disease distribution // Adv Parasitol. 2006. - №62. — P. 38-71.

87. Report on a WHO Weeting. -№ 44.-1981.

88. Rogers D.J., Randolph S.E. Studying the global distribution of infectious diseases using GIS and RS // Nat Rev Microbiol. 2003. - № 1. - P. 231-237.