Journal of microbiology, epidemiology and immunobiologyJournal of microbiology, epidemiology and immunobiologyЖурнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии0372-93112686-7613Central Research Institute for Epidemiology541710.36233/0372-9311-344ORIGINAL RESEARCHESОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯResearch ArticleExplanatory models for tick-borne disease incidence (Astrakhan rickettsial fever and Crimean-Congo hemorrhagic fever)«Объясняющие» модели заболеваемости клещевыми инфекциями (на примере Астраханской риккетсиозной и Крымской-Конго геморрагической лихорадок)https://orcid.org/0000-0003-3817-2513DubyanskiyVladimir M.ДубянскийВладимир Маркович
Russian Federation

D. Sci. (Biol.), Head, Department of epizootological monitorning and prognostication, member of the temporary research team for the implementation of the grant of the Russian Science Foundation Central Research

д.б.н., зав. отделом эпизоотологического мониторинга и прогнозирования, член временного научного коллектива по выполнению гранта РНФ

daria775@rambler.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9522-129XPrisleginaDaria A.ПрислегинаДарья Александровна
Russian Federation

Cand. Sci. (Med.), senior researcher, Laboratory of epidemiology, member of the temporary research team for the implementation of the grant of the Russian Science Foundation

к.м.н., с.н.с. лаб. эпидемиологии, член временного научного коллектива по выполнению гранта РНФ

daria775@rambler.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7450-0081PlatonovAlexander E.ПлатоновАлександр Евгеньевич
Russian Federation

D. Sci. (Biol.), Prof., chief researcher, Laboratory of zoonoses

д.б.н., проф., г.н.с. лаб. эпидемиологии природно-очаговых инфекций

daria775@rambler.ruStavropol Plague Control Research InstituteСтавропольский научно-исследовательский противочумный институт РоспотребнадзораCentral Research Institute for EpidemiologyЦентральный научно-исследовательский институт эпидемиологии Роспотребнадзора2002202303042023100134452002202320022023Copyright ©; 2023, Dubyanskiy V.M., Prislegina D.A., Platonov A.E.Copyright ©; 2023, Дубянский В.М., Прислегина Д.А., Платонов А.Е.2023Dubyanskiy V.M., Prislegina D.A., Platonov A.E.Дубянский В.М., Прислегина Д.А., Платонов А.Е.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://microbiol.crie.ru/jour/article/view/5417

Introduction. The study focuses on methods providing mathematical substantiation of discrepancies between actual incidence rates of Astrakhan rickettsial fever (ARF) and Crimean-Congo hemorrhagic fever (CCHF) and predicted rates due to the indirect impact of weather conditions during the current epidemic season.

The purpose of the study was to develop explanatory models for ARF and CCHF incidence using satellite monitoring (remote sensing) data and to present the results of their practical evaluation in the Stavropol Territory and Astrakhan Region.

Materials and methods. The materials included climate data provided by the Space Research Institute of the Russian Academy of Sciences as well as epidemiological data on CCHF and ARF incidence from 2005 to 2021. The explanatory models incorporated the Bayes theorem and Wald sequential analysis. All the calculations were completed using the Microsoft Excel 2010-based program developed by the authors.

Results. It has been found that the greatest indirect effect on development of the CCHF epidemiological situation is produced by the normalized difference vegetation index and relative air humidity in June-July in the Stavropol Territory and by the maximum, minimum and average air temperature in October as well as the minimum air temperature in July in the Astrakhan Region. ARF incidence rates depend on the indirect effect of the annual average and average annual maximum temperature, maximum temperature and the normalized difference vegetation index in April-July. The match between explanatory model-based results and prediction model-based results ranged within 46.2-100%.

Discussion. In addition to projecting incidence rates, which could be reached with the observed values of climatic factors in the current year, the explanatory models can be used for indirect verification of prediction models and for identification of factors causing differences in results.

Conclusion. The practical evaluation of explanatory models confirms the prospects and benefits of the study that should be continued, involving other regions highly endemic for tick-borne infections.

Введение. Работа посвящена разработке методик для математического обоснования причин несоответствий фактических показателей заболеваемости Астраханской риккетсиозной (АРЛ) и Крымской-Конго геморрагической лихорадками (ККГЛ) результатам эпидемиологического прогноза, обусловленных опосредованным влиянием погодных условий текущего эпидемического сезона.

Цель исследования — разработать с использованием данных спутникового мониторинга (дистанционного зондирования Земли из космоса) «объясняющие» модели заболеваемости АРЛ и ККГЛ и представить результаты их апробации на примере Ставропольского края и Астраханской области.

Материалы и методы. Материалами послужили климатические данные, полученные из Института космических исследований РАН, а также эпидемиологические сведения по заболеваемости ККГЛ и АРЛ с 2005 по 2021 г. «Объясняющие» модели были разработаны на основе теоремы Байеса и последовательного статистического анализа Вальда. Все расчёты были выполнены в созданной авторами программе на основе «Microsoft Exсel 2010».

Результаты. Установлено, что наибольшее опосредованное влияние на развитие эпидемиологической ситуации по ККГЛ в Ставропольском крае оказывают нормализованный относительный вегетационный индекс и относительная влажность воздуха в июне–июле, в Астраханской области показатели максимальной, минимальной и средней температуры воздуха в октябре, а также минимальной температуры воздуха в июле. Уровень заболеваемости АРЛ зависит от опосредованного действия среднегодовой и максимальной среднегодовой температуры воздуха, максимальной температуры воздуха и нормализованного относительного вегетационного индекса в апреле–июле. Совпадение результатов «объясняющих» моделей с аналогичными данными расчётов «прогнозных» моделей составило 46,2–100%.

Обсуждение. Предлагаемые «объясняющие» модели наряду с определением уровня заболеваемости, который мог бы быть достигнут при наблюдаемых значениях климатических факторов нынешнего года, позволяют проводить косвенную проверку «прогнозных» моделей с выявлением причин несоответствия результатов.

Заключение. Апробация «объясняющих» моделей свидетельствует о перспективности и целесообразности продолжения исследования на примере других, высокоэндемичных по клещевым инфекциям субъектов.

Astrakhan rickettsial feverCrimean-Congo hemorrhagic feverexplanatory modelsincidenceremote sensingАстраханская риккетсиозная лихорадкаКрымская-Конго геморрагическая лихорадкаобъясняющие моделизаболеваемостьдистанционное зондирование ЗемлиРоссийский научный фондRussian Science Foundation19-75-20088Ugleva S.V., Akimkin V.G., Ponezheva Zh.B., Akhmerova R.R., Spirenkova A.E., Chernikova Yu.Yu., et al. Epidemiological community and differences of transmissive infections in Astrakhan region. Epidemiologiya i vaktsinoprofilaktika. 2021; 20(6): 63–71. https://doi.org/10.31631/2073304620212066371 (in Russian)Углева С.В., Акимкин В.Г., Понежева Ж.Б., Ахмерова Р.Р., Спиренкова А.Е., Черникова Ю.Ю. и др. Эпидемиологическая общность и различия актуальных для Астраханской области трансмиссивных инфекций. Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2021; 20(6): 63–71. https://doi.org/10.31631/2073304620212066371Il’in V.P., Andaev E.I., Balakhonov S.V., Pakskina N.D. Morbidity rate forecasting for 2014 as regards tick-borne viral encephalitis in the territory of the Russian Federation based on multi-factor regression models. Problemy osobo opasnykh infektsiy. 2014; (2): 48–52. https://doi.org/10.21055/0370-1069-2014-2-48-52 (in Russian)Ильин В.П., Андаев Е.И., Балахонов С.В., Пакскина Н.Д. Прогнозирование заболеваемости клещевым вирусным энцефалитом в Российской Федерации в 2014 г., основанное на многофакторных регрессионных моделях. Проблемы особо опасных инфекций. 2014; (2): 48–52. https://doi.org/10.21055/0370-1069-2014-2-48-52Berikov V.B., Lbov G.S., Polyakova G.L., Bakhvalova V.N., Panov V.V., Shchuchinova L.D., et al. Analysis of factors influencing the incidence of tick-borne encephalitis, using logical-and-probabilistic and correlation-regression models. Epidemiologiya i vaktsinoprofilaktika. 2011; (6): 25–34. (in Russian)Бериков В.Б., Лбов Г.С., Полякова Г.Л., Бахвалова В.Н., Панов В.В., Щучинова Л.Д. и др. Анализ факторов, влияющих на заболеваемость клещевым энцефалитом, с использованием логико-вероятностных и корреляционно-регрессионных моделей. Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2011; (6): 25–34.Shirokostup S.V., Shevchenko V.V., Luk’yanenko N.V. Results of evaluation of risk factors influence on disease incidence of tick-borne viral encephalitis and ixodic tick-borne borreliosis in combined foci of these infections in altai territory. Meditsinskiy al’manakh. 2014; (4): 67–70. (in Russain)Широкоступ С.В., Шевченко В.В., Лукьяненко Н.В. Результаты оценки влияния факторов риска на заболеваемость клещевым вирусным энцефалитом и иксодовым клещевым боррелиозом в сочетанных очагах данных инфекций в Алтайском крае. Медицинский альманах. 2014; (4): 67–70.Haemig P.D., Sjöstedt de Luna S., Grafström A., Lithner S., Lundkvist Å., Waldenström J., et al. Forecasting risk of tick-borne encephalitis (TBE): using data from wildlife and climate to predict next year’s number of human victims. Scand. J. Infect. Dis. 2011; (5): 366–72. https://doi.org/10.3109/00365548.2011.552072Mills J.N., Gage K.L., Khan A.S. Potential influence of climate change on vector-borne and zoonotic diseases: a review and proposed research plan. Environ. Health Perspect. 2010; (11): 1507–14. https://doi.org/10.1289/ehp.0901389Estrada-Peña A., Zatansever Z., Gargili A., Aktas M., Uzun R., Ergonul O., et al. Modeling the spatial distribution of Crimean-Congo hemorrhagic fever outbreaks in Turkey. Vector. Borne. Zoonotic. Dis. 2007; 7(4): 667–78. https://doi.org/10.1089/vbz.2007.0134Dubyanskiy V.M., Prislegina D.A., Kulichenko A.N. Risk-oriented model for predicting epidemiological situation with crimean-congo hemorrhagic fever (on the example of Stavropol region). Analiz riska zdorov’yu. 2018; (1): 13–21. https://doi.org/10.21668/health.risk/2018.1.02 (in Russian)Дубянский В.М., Прислегина Д.А., Куличенко А.Н. Риск-ориентированная модель прогнозирования эпидемиологической ситуации по Крымской геморрагической лихорадке (на примере Ставропольского края). Анализ риска здоровью. 2018; (1): 13–21. https://doi.org/10.21668/health.risk/2018.1.02Prislegina D.A., Dubyanskiy V.M., Maletskaya O.V., Kulichenko A.N., Vasilenko N.F., Manin E.A., et al. Crimean-congo hemorrhagic fever in the Stavropol region: contemporaryclinical and epidemio-logical aspects and new approach to forecasting of morbidity. Infektsionnye bolezni: novosti, mneniya, obuchenie. 2018; 7(3): 49–56. https://doi.org/10.24411/2305-3496-2018-13007 (in Russian)Прислегина Д.А., Дубянский В.М., Малецкая О.В., Куличенко А.Н., Василенко Н.Ф., Манин Е.А. и др. Крымская геморрагическая лихорадка в Ставропольском крае: современные клинико-эпидемиологические аспекты и новый подход к прогнозированию заболеваемости. Инфекционные болезни: новости, мнения, обучение. 2018; 7(3): 49–56. https://doi.org/10.24411/2305-3496-2018-13007Prislegina D.A., Maletskaya O.V., Dubyanskiy V.M., Platonov A.E. Crimean-congo hemorrhagic fever in the north caucasian federal district: overview of the epidemiological situation and improvement of morbidity forecasting method. Infektsiya i immunitet. 2022; 12(2): 357–65. https://doi.org/10.15789/2220-7619-CHF-1827 (in Russian)Прислегина Д.А., Малецкая О.В., Дубянский В.М., Платонов А.Е. Крымская геморрагическая лихорадка в Северо-Кавказском федеральном округе: обзор эпидемиологической ситуации и совершенствование методики прогнозирования заболеваемости. Инфекция и иммунитет. 2022; 12(2): 357–65. https://doi.org/10.15789/2220-7619-CHF-1827Tokhov Yu.M., Degtyarev D.Yu., Dubyanskiy V.M. Ixodid Ticks (Morphology, Medical Significance, Population Regulation) [Iksodovye kleshchi (morfologiya, meditsinskoe znachenie, regulyatsiya chislennosti)]. Stavropol’; 2015. (in Russian)Тохов Ю.М., Дегтярев Д.Ю., Дубянский В.М. Иксодовые клещи (морфология, медицинское значение, регуляция численности). Ставрополь; 2015.Trukhachev V.I., Tokhov Yu.M., Lutsuk S.N., Dylev A.A., Tolokonnikov V.P., D’yachenko Yu.V. Distribution and ecological characteristics of Hyalomma ixodid ticks in the ecosystems of the Stavropol region. Yug Rossii: ekologiya, razvitie. 2016; 11(2): 59–69. https://doi.org/10.18470/1992-1098-2016-2-59-69 (in Russian)Трухачев В.И., Тохов Ю.М., Луцук С.Н., Дылев А.А., Толоконников В.П., Дьяченко Ю.В. Распространение и экологическая характеристика иксодовых клещей рода Hyalomma в экосистемах Ставропольского края. Юг России: экология, развитие. 2016; 11(2): 59–69. https://doi.org/10.18470/1992-1098-2016-2-59-69Tokhov Yu.M., Chumakova I.V., Lutsuk S.N., D’yachenko Yu.V., Kotenev E.S., Zaytsev A.A. Tick as the reservoir of contagious diseases in the Stavropol territory. Vestnik veterinarii. 2013; (2): 19–21. (in Russian)Тохов Ю.М., Чумакова И.В., Луцук С.Н., Дьяченко Ю.В., Котенев Е.С., Зайцев А.А. Иксодовые клещи — резервуар возбудителей инфекционных и инвазионных болезней на территории Ставропольского края. Вестник ветеринарии. 2013; (2): 19–21.Ansari H., Shahbaz B., Izadi S., Zeinali M., Tabatabaee S.M., Mahmoodi M., et al. Crimean-Congo hemorrhagic fever and its relationship with climate factors in southeast Iran: a 13-year experience. J. Infect. Dev. Ctries. 2014; 8(6):749–57. https://doi.org/10.3855/jidc.4020Mostafavi E., Chinikar S., Bokaei S., Haghdoost A. Temporal modeling of Crimean-Congo hemorrhagic fever in eastern Iran. Int. J. Infect. Dis. 2013; 17(7): 524–28. https://doi.org/10.1016/j.ijid.2013.01.010Mostafavi E., Haghdoost A., Irani A.D., Bokaei S., Chinikar S. Temporal modeling of Crimean-Congo hemorrhagic fever in Iran. J. Med. Microbiol. Infec. Dis. 2014; 1(2): 1–7.Vescio F.M., Busani L., Mughini-Gras L., Khoury C., Avellis L., Taseva E., et al. Environmental correlates of Crimean-Congo haemorrhagic fever incidence in Bulgaria. BMC Public Health. 2012; 12: 1116. https://doi.org/10.1186/1471-2458-12-1116Gubler E.V. Computational Methods for Analysis and Identification of Pathological Processes [Vychislitel’nye metody analiza i raspoznavaniya patologicheskikh protsessov]. Leningrad: Meditsina; 1978. (in Russian)Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. Ленинград: Медицина; 1978.Gubler E.V., Genkin A.A. Application of Statistical Non-Parametric Criteria in Medico-Biological Investigations [Primenenie neparametricheskikh kriteriev statistiki v mediko-biologicheskikh issledovaniyakh]. Leningrad: Meditsina; 1973. (in Russian)Гублер Е.В., Генкин А.А. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях. Ленинград: Медицина; 1973.Dubyanskiy M.A., Kenzhebaev A., Stepanov V.M., Asenov G.A., Dubyanskaya L.D. Prognostication of Plague Epizootic Activity in Sub-Aral and Kyzylkum Areas [Prognozirovanie epizooticheskoy aktivnosti chumy v Priaral’e i Kyzylkumakh]. Nukus: Karakalpakstan; 1992. (in Russian)Дубянский М.А., Кенжебаев А., Степанов В.М., Асенов Г.А., Дубянская Л.Д. Прогнозирование эпизоотической активности чумы в Приаралье и Кызылкумах. Нукус: Каракалпакстан; 1992.Dubyanskiy V.M., Prislegina D.A., Platonov A.E. Predicting incidence of crimean-congo hemorrhagic fever using satellite monitoring (remote sensing) data in the Stavropol territory. Zhurnal mikrobiologii, epidemiologii i immunobiologii. 2022; 99(3): 322–35. https://doi.org/10.36233/0372-9311-213 (in Russian)Дубянский В.М., Прислегина Д.А., Платонов А.Е. Прогнозирование заболеваемости Крымской геморрагической лихорадкой на основе данных спутникового мониторинга (дистанционного зондирования Земли из космоса) на примере Ставропольского края. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2022; 99(3): 322–35. https://doi.org/10.36233/0372-9311-213Prislegina D.A., Dubyanskiy V.M., Kulichenko A.N. Particular dangerous arbovirus fevers in the south of Russia: improvement of monitoring with modern information technology. Meditsina truda i ekologiya cheloveka. 2019; (4): 50–8. https://doi.org/10.24411/2411-3794-2019-10047 (in Russian)Прислегина Д.А., Дубянский В.М., Куличенко А.Н. Особо опасные арбовирусные лихорадки на юге России: совершенствование мониторинга с применением современных информационных технологий. Медицина труда и экология человека. 2019; (4): 50–8. https://doi.org/10.24411/2411-3794-2019-10047Kotti B.K., Zaikina I.N., Zhil’tsova M.V. Distribution of the ixodid tick hyalomma marginatum koch (acari: ixodidae) in the Stavropol region. Nauka. Innovatsii. Tekhnologii. 2017; (3): 161–74. (in Russian)Котти Б.К., Заикина И.Н., Жильцова М.В. Распространение иксодового клеща Hyalomma marginatum Koch (Acari: Ixodidae) в Ставропольском крае. Наука. Инновации. Технологии. 2017; (3): 161–74.Tokhov Yu.M. Ixodid Ticks of the Stavropol Territory and Their Epidemiological Significance [Iksodovye kleshchi Stavropol’skogo kraya i ikh epidemiologicheskoe znachenie]. Stavropol’; 2008. (in Russian)Тохов Ю.М. Иксодовые клещи Ставропольского края и их эпидемиологическое значение. Ставрополь; 2008.Balashov Yu.S. Ixodid Ticks are Parasites and Vectors of Infectious Diseases [Iksodovye kleshchi — parazity i perenoschiki infektsiy]. St. Petersburg: Nauka; 1998. (in Russian)Балашов Ю.С. Иксодовые клещи — паразиты и переносчики инфекций. СПб.: Наука; 1998.Koshkina N.A., Goryachaya E.V. The description of tick morphobiology Hyalomma marginatum marginatum and its control. Rossiyskiy parazitologicheskiy zhurnal. 2013; (2): 10–4. (in Russian)Кошкина Н.А., Горячая Е.В. Морфобиологическая характеристика клеща Hyalomma marginatum marginatum и меры борьбы с ним. Российский паразитологический журнал. 2013; (2): 10–4.Nili S., Khanjani N., Jahani Y., Bakhtiari B. The effect of climate variables on the incidence of Crimean Congo Hemorrhagic Fever (CCHF) in Zahedan, Iran. BMC Public Health. 2020; 20(1): 1893. https://doi.org/10.1186/s12889-020-09989-4Zimina Yu.V., Kulikova L.N., Sal’ko V.N., Kovtunov A.I. Ixodid ticks of the Astrakhan region, their role in the formation of natural foci and the transmission of arboviruses to humans. In: Questions of Rickettsiology and Virology [Voprosy rikketsiologii i virusologii]. Astrakhan’–Moscow; 1996: 58–62. (in Russian)Зимина Ю.В., Куликова Л.Н., Салько В.Н., Ковтунов А.И. Иксодовые клещи Астраханской области, их роль в формировании природных очагов и передачи арбовирусов человеку. В кн.: Вопросы риккетсиологии и вирусологии. Астрахань–М.; 1996: 58–62.Shuvaev N.S., Barmin A.N., Kolchin E.A., Barmina E.A., Kolchina L.V. Conflicts in nature management of the Astrakhan region as a source of threat and risk of violation of region’s sustainable development. Geograficheskiy vestnik. 2012; (4): 21–8. (in Russian)Шуваев Н.С., Бармин А.Н., Колчин Е.А., Бармина Е.А., Колчина Л.В. Конфликты в природопользовании Астраханской области как источник угрозы и риска нарушения устойчивого развития региона. Географический вестник. 2012; (4): 21–8.Federal Service of Geodesy and Cartography of Russia. Atlas of the Astrakhan Region [Atlas Astrakhanskoy oblasti]. Moscow; 1997. (in Russian)Федеральная служба геодезии и картографии России. Атлас Астраханской области. М.; 1997.Shal’nev V.A. Landscapes of the Stavropol Territory [Landshafty Stavropol’skogo kraya]. Stavropol ‘; 1995. (in Russian)Шальнев В.А. Ландшафты Ставропольского края. Ставрополь; 1995.