Опыт проведения эпидемиологического анализа заболеваемости геморрагической лихорадкой денге в Социалистической Республике Вьетнам с использованием геоинформационной системы

Цель: выявить региональные эпидемиологические особенности заболеваемости лихорадкой денге и обосновать подходы к проведению эпидемиологического надзора за заболеваемостью с учётом региональных особенностей ее распределения и факторов риска, влияющих на её формирование.

Материалы и методы: ретроспективный эпидемиологический анализ заболеваемости лихорадкой денге  по провинциям Социалистической Республики Вьетнам в период с 2017 по 2022 г. Для проведения эпидемиологического анализа заболеваемости лихорадкой денге применена бесплатная версия  программы  ГИС  Аксиомы  и приложение Google Earth.

Результаты: отмечено, что случаи заболевания лихорадкой денге зарегистрированы во всех 63 провинциях страны, однако динамика уровней заболеваемости имела широкие пространственные и временные пределы. Уровень заболеваемости в северных провинциях ниже, чем в южных, за исключением г. Ханоя (189,6 ⁰/₀₀₀₀). Самый высокий среднемноголетний уровень заболеваемости лихорадкой денге наблюдался в Дананге (659,8 ⁰/₀₀₀₀), Биньзыонге (623,3 ⁰/₀₀₀₀), Куангбини (565,5 ⁰/₀₀₀₀), Бариа-Вунгтау (554,6 ⁰/₀₀₀₀) и Кханьхое (544,8 ⁰/₀₀₀₀). Показаны результаты сравнительного анализа заболеваемости лихорадкой денге и основных факторов, влияющих на неё, на смежных территориях, уровень заболеваемости лихорадкой денге на которых в значительной степени отличается друг от друга. Продемонстрировано применение геоинформационной системы для проведения эпидемиологического анализа. Установлено, что распределение населения Вьетнама по территориям существенно различается между административными регионами страны, и использование формальной плотности  населения  для  эпидемиологического  анализа  и прогнозирования эпидемиологической обстановки по инфекционным заболеваниям, в том числе лихорадкой денге, может приводить к неверным результатам.

Заключение: эпидемиологическая обстановка по лихорадке денге во Вьетнаме характеризуется высоким уровнем заболеваемости, его колебанием в широких пределах в пространстве и времени и географической неоднородностью. Применение геоинформационной технологии является одним из перспективных подходов для проведения эпидемиологического анализа и надзора за лихорадкой денге, а также другими инфекционными заболеваниями.

1. Zeng Z, Zhan J, Chen L, et al. Global, regional, and national dengue burden from 1990 to 2017: A systematic analysis based on the global burden of disease study 2017. ClinicalMedicine. 2021; 32(15): e100712. DOI: 10.1016/j.eclinm.2020.100712.

2. Messina JP, Brady OJ, Golding N, et al. The current and future global distribution and population at risk of dengue. Nature microbiology. 2019; 4(9): 1508-1515. DOI: 10.1038/s41564-019-0476-8.

3. Cục y tế dự phòng và phòng chống HIV/AIDS. Báo cáo tổng kết dự án phòng chống SD/SXHD quốc gia và khu vực từ 1999-2002. 2003.

4. Nguyen VH, Tuyet-Hanh TT, Mulhall J, et al. Deep learning models for forecasting dengue fever based on climate data in Vietnam. PLoS Neglected Tropical Diseases. 2022; 16(6): e0010509. DOI: 10.1371/journal.pntd.0010509.

5. Vũ HH, Tòng TTH, Phạm QT. và cs. Sốt xuất huyết dengue tại Việt Nam giai đoạn 1999 – 2020. Tạp Chí Y học Dự phòng. 2022; Số 32. 2 Phụ bản. tr9–15. DOI: 10.51403/0868-2836/2022/603.

6. Hung TM, Clapham HE, Bettis AA, et al. The estimates of the health and economic burden of dengue in Vietnam. Trends in parasitology. 2018; 34(10): 904-918. DOI: 10.1016/j.pt.2018.07.007.

7. Yin S, Ren C, Shi Y, et al. A Systematic Review on Modeling Methods and Influential Factors for Mapping Dengue-Related Risk in Urban Settings. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022; 19(22): e15265. DOI: 10.3390/ijerph192215265.

8. Хоанг, В.Т. Медико-географическая характеристика Социалистической Республики Вьетнам в аспекте инфекционной заболеваемости на современном этапе / В.Т. Хоанг [и др.] // Сборник статей Всероссийской межведомственной научно-практической конференции, посвящённой 100-летию со дня рождения академика В.Д. Белякова / под ред. А.А. Кузина. – СПб.: ВМедА, 2022. – С. 92–98.

9. ECDC. Aedes aegypti – Factsheet for experts. URL: https://www.ecdc.europa.eu/en/disease-vectors/facts/mosquito-factsheets/aedes-aegypti

10. Moore TC, Brown HE. Estimating Aedes aegypti (Diptera: Culicidae) Flight distance: meta-data analysis. Journal of Medical Entomology. 2022; 59(4): 1164-1170. DOI: 10.1093/jme/tjac070.

11. ftуков, K.В. Использование географической информационной системы в эпидемиологическом надзоре на примере арбовирусных инфекций / K.В. ftуков [и др.] // Инфекционные болезни: Новости. Мнения. Обучение. – 2021. – № 10(2). – C. 16-24. DOI: 10.33029/2305-3496-2021-10-2-16-24.

12. Colón-González FJ, Soares BL, Hofmann B, et al. Probabilistic seasonal dengue forecasting in Vietnam: A modelling study using superensembles. PLoS medicine. 2021; 18(3): e1003542. DOI: 10.1371/journal.pmed.1003542.