МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭПИДЕМИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА, ВЫЗВАННОГО COVID-19
Р. С. Пальмин
12-й Центральный научно-исследовательский институт Министерства обороны РФ, Москва
С. А. Пальмин
12-й Центральный научно-исследовательский институт Министерства обороны РФ, Москва
С. Ф. Перцев
12-й Центральный научно-исследовательский институт Министерства обороны РФ, Москва
В. В. Бояринцев
ФГБУ ДПО «Центральная государственная медицинская академия» УД Президента РФ, Москва
PDF

Ключевые слова

эпидемия
COVID-19
модель распространения эпидемического процесса
пандемия

Как цитировать

[1]
Р. С. Пальмин, С. А. Пальмин, С. Ф. Перцев, и В. В. Бояринцев, «МЕТОД ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭПИДЕМИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА, ВЫЗВАННОГО COVID-1»9, КМКВ, вып. 2, сс. 14-21, июн. 2020.
PDF

Аннотация

Цель исследования. Создание модели распространения эпидемического процесса, разработка на этой основе методов прогнозирования распространения заболевания и рекомендаций по прогнозированию развития эпидемии, обусловленной COVID-19. Материал и методы. Предложена феноменологическая модель распространения эпидемического процесса в замкнутом конгломерате численностью N человек (без различия в возрасте, поле, условиях проживания и т.п.), не имеющих иммунитета к заражению распространяющимся вирусом. На ее основе получена зависимость для функции распределения доли инфицированных лиц во времени с момента начала эпидемического процесса и рекомендации по прогнозированию числа инфицированных лиц на разных стадиях развития эпидемии. Предложены методы определения параметров функции распределения доли инфицированных лиц каким-либо новым вирусом с учетом имеющихся данных по числу инфицированных в рассматриваемом регионе. На их основе представлены результаты прогнозирования развития эпидемии COVID-19 в различных регионах и странах мира. Заключение. Предложенная зависимость для функции распределения числа инфицированных лиц при эпидемии COVID-19 может рассматриваться в качестве альтернативы известным распределениям (нормальное распределение, распределение Эрланга и др.), а предложенный метод прогнозирования – методам прогнозирования развития эпидемического процесса на основе метода SIR.
PDF

Литература

1. Kermack W. O., McKendrick A. G. Contributions to the mathematical theory of epidemics? Further studies of the problem of endemicity // Bulletin of mathematical biology. – 1991. – V. 53. – №. 1-2. – P. 89-118.
2. Андерсон Р., Мэй Р. Инфекционные болезни человека. Динамика и контроль: пер. с англ. М.: Мир, Научный мир; 2004. С. 784.
3. Рвачев Л. А. Моделирование медико-биологических процессов в обществе как раздел динамики сплошных сред // Доклады Академии наук. – Российская академия наук, 1972. – Т. 203. – №. 3. – С. 540-542.
4. Бароян О. В., Рвачев Л. А., Иванников Ю. Г. Моделирование и прогнозирование эпидемий гриппа для территории СССР // М.: Институт эпидемиологии и микробиологии им. НФ Гамалеи АМН СССР. – 1977. С. 546.
5. Yang Z. et al. Modified SEIR and AI prediction of the epidemics trend of COVID-19 in China under public health interventions // Journal of Thoracic Disease. – 2020. – V. 12. – №. 3. – P. 165. doi: 10.21037/jtd.2020.02.64.