заведующий лабораторией, к.м.н.,
Красноярск
Krasnoyarsk
доцент кафедры электронной техники и телекоммуникаций института информатики и телекоммуникаций, к.т.н.,
Красноярск
Krasnoyarsk
заведующий кафедрой эпидемиологии, д.м.н., профессор,
Омск
Omsk
Цель: оценить заболеваемость, пораженность ВИЧинфекцией и динамику численности населения в популяциях с отрицательным, нулевым и положительным естественным приростом.
Материалы и методы: проведено компьютерное вероятностное моделирование методом Монте-Карло эпидемического процесса ВИЧ-инфекции в популяциях с различным естественным приростом численности населения. Использованы параметры, минимально необходимые для такого описания, – численность населения, рождаемость, смертность, пораженность ВИЧ-инфекцией, вероятность передачи ВИЧ.
Результаты: при моделировании эпидемического процесса установлено два основных сценария распространения ВИЧ-инфекции в популяции без диагностических, лечебных и профилактических воздействий. При отрицательном или нулевом приросте населения и случайном распределении здоровых и инфицированных индивидуумов в моделируемом пространстве плотность населения постепенно уменьшается. В определенный момент вероятность контакта зараженного и здорового человека становится меньше, чем вероятность инфицированному лицу дожить до этого события. При таких условиях теоретически возможна полная элиминация вируса из популяции. При положительном естественном приросте возможно формирование устойчивого состояния, при котором периоды подъема численности популяции, заболеваемости и пораженности ВИЧ-инфекцией сменяются циклическим спадом. Пораженность ВИЧ-инфекцией в таких странах, как Свазиленд, Ботсвана и Лесото, многие годы находится на уровне 25–30%. При этом численность населения стабильно прирастает. Исходя из проведенных имитационных исследований, можно предположить, что на данных территориях сформировался эволюционно устойчивый баланс между долей здорового и ВИЧ инфицированного населения, при котором пораженность не реализуется выше 30%.
Заключение. Развитие эпидемического процесса ВИЧ-инфекции детерминируется динамикой естественного прироста населения. При отрицательном или нулевом естественном приросте и случайном распределении индивидуумов в моделируемом пространстве теоретически возможна полная элиминация вируса из популяции. При положительном естественном приросте возможно формирование эволюционно устойчивого циклического равновесия между долей здоровых и ВИЧ-инфицированных лиц.
Aim: to assess the incidence, prevalence of HIV infection and population dynamics in populations with negative, zero and positive natural increase.
Materials and Methods: Computer probabilistic modeling by the Monte Carlo method of the epidemic process of HIV infection in populations with different natural population growths was carried out. The parameters that are minimally necessary for such a description are used – population, birth rate, mortality, HIV prevalence, probability of HIV transmission.
Results and discussion: When modeling the epidemic process, two main scenarios of the spread of HIV infection in a population without diagnostic, therapeutic and preventive effects were established. With a negative or zero population growth and a random distribution of healthy and infected individuals in the simulated space, the population density gradually decreases. At some point, the probability of contact of the infected and healthy person becomes less than the probability of an infected person to live up to this event. Under such conditions, the complete elimination of the virus from the population is theoretically possible. With a positive natural increase, it is possible to form a stable state in which the periods of increase in population size, incidence and prevalence of HIV infection change in a cyclical decline. HIV prevalence in countries such as Swaziland, Botswana and Lesotho has been at the level of 25–30% for many years. In this case, the population steadily grows. Based on the conducted simulation studies, it can be assumed that in these territories an evolutionarily stable balance was formed between the share of healthy and HIV-infected people in which the prevalence does not occur above 30%.
Conclusions. The development of the epidemic process of HIV infection is determined by the dynamics of natural population growth. With a negative or zero natural growth and a random distribution of individuals in the simulated space, a complete elimination of the virus from the population is theoretically possible. With a positive natural increase, it is possible to form an evolutionarily stable cyclic balance between the proportion of healthy and HIV-infected people.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.