Adequacy of a mathematical model for the prediction of true infections in the south of the Tyumen Region


Cite item

Full Text

Abstract

The adequacy of a mathematical model for the prediction of water-borne enteric infections and tick-borne encephalitis, which were true for the Tyumen Region, was studied. The expected morbidity from water-borne infections was calculated using a simple time series model and that from tick-borne encephalitis was estimated using a time series model with two seasonal constituents. The developed models provide a rather accurate coincidence of the expected and actual morbidity rates and may be used to predict morbidity in the next year (from 53.8 to 100% for water-borne enteric infections and from 80.7 to 93.9% for tick-borne encephalitis).

About the authors

Leonid Borisovich Kozlov

ГОУ ВПО Тюменская государственная медицинская академия Росздрава

Email: tgma@tyumsma.ru
канд. мед. наук, патентовед науч. отд; ГОУ ВПО Тюменская государственная медицинская академия Росздрава

T N Tsokova

ГОУ ВПО Тюменская государственная медицинская академия Росздрава

ГОУ ВПО Тюменская государственная медицинская академия Росздрава

V V Mefod'ev

ГОУ ВПО Тюменская государственная медицинская академия Росздрава

ГОУ ВПО Тюменская государственная медицинская академия Росздрава

D G Gubin

ГОУ ВПО Тюменская государственная медицинская академия Росздрава

ГОУ ВПО Тюменская государственная медицинская академия Росздрава

Yu P Solodovnikov

ФГУН Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

ФГУН Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора

L B Kozlov

Tyumen State Medical Academy, Russian Agency for Health Care

Tyumen State Medical Academy, Russian Agency for Health Care

T N Tsokova

Tyumen State Medical Academy, Russian Agency for Health Care

Tyumen State Medical Academy, Russian Agency for Health Care

V V Mefodyev

Tyumen State Medical Academy, Russian Agency for Health Care

Tyumen State Medical Academy, Russian Agency for Health Care

D G Gubin

Tyumen State Medical Academy, Russian Agency for Health Care

Tyumen State Medical Academy, Russian Agency for Health Care

Yu P Solodovnikov

Central Research Institute of Epidemiology, Russian Inspectorate for the Protection of Consumer Rights and Human Welfare

Central Research Institute of Epidemiology, Russian Inspectorate for the Protection of Consumer Rights and Human Welfare

References

  1. Венецкий И. Г., Кильдишев Г. С. Теория вероятности и математическая статистика. - М., 1975.
  2. Ивашев-Мусатов О. С. Теория вероятности и математическая статистика. - М., 1979.
  3. Козлов Л. Б., Кашуба Э. А., Цокова Т. Н. и др. Способ прогноза заболеваемости клещевыми инфекциями. Пат. RU 2294697 C2.
  4. Козлов Л. Б., Цокова Т. Н., Огурцов А. А. и др. Заболеваемость клещевым энцефалитом в Тюменской области "Tumklech". База данных. - А. с. № 2007620363 от 18.10.2007 г., РФ.
  5. Мефодьев В. В., Устюжанин Ю. В., Фольмер А. Я. и др. // Журн. микробиол. - 2007. - № 2. - С. 14-17.
  6. Устюжанин Ю. В., Цокова Т. Н., Козлов Л. Б. База данных "Водозависимые инфекции". А. с. № 2006620087 от 16.03.2006 г., РФ.
  7. Устюжанин Ю. В., Цокова Т. Н., Козлов Л. Б. Прогнозирование заболеваемости водозависимыми инфекциями по югу Тюменской области на 2006-2030 гг. Программа для ЭВМ. А. с. № 20076130989 от 20.07.2007 г., РФ.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2010 Eco-vector


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».