МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЭПИДЕМИИ ВИЧ-ИНФЕКЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЧАСТОТЫ ВСТРЕЧАЕМОСТИ РАННИХ СЛУЧАЕВ ЗАРАЖЕНИЯ

Errors in forecasting the expected number of HIV patients lead to organizational and economic problems. In particular, the budgetary funding of the purchases of drugs and diagnostic means may turn out to be inadequate to a real epidemiological situation. Study objective: To ascertain the accuracy of modeling of HIV infection based on standard epidemiological data supplemented with the incidence of early HIV cases. The expediency of this task is determined by the necessity to find approaches to making more accurate prognoses. Materials and methods: Retrospective modeling of the dynamics of HIV epidemic was carried out for the period of 2010 to 2014 with account of the incidence of new HIV cases and HIV-related mortality rate. The coef- ficient of HIV increment in the study population was used. This parameter is determined from empirical data by calculating the incidence of the early HIV cases are assumed to be those that have negative or uncertain results of immunoblotting for p24 antigen and some p24-positive cases selected based on additional criteria. The use of parameters accounting of the time elapsed from HIV contraction made it possible to calculate the probable number of the cases of newly acquired HIV based on the incidence of early HIV cases in the population. On average, one «missed» HIV case may result in infecting 0,64 + 0,09 (p<0,05) persons annually. The difference between this estimate and HIV-related mortality rate provides for calculating the increment coefficient, which characterizes the rate of HIV spread and determines the short-time trend of HIV epidemic. The mean error of this prognosis relative to the actual number of HIV cases found was 4% vs. 26% found in the case of using the least squares method. The incidence of the early HIV cases may be used as a criterion of the effectiveness of preventive interventions and for calculating the minimal scope of screening that can make the trend of HIV epidemic be declining.Ошибки прогнозирования ожидаемого количества ВИЧ-инфицированных лиц приводят к организационным и экономическим проблемам. В частности, объем выделяемых бюджетных средств на закупку лекарственных препаратов и тест-систем может оказаться несоответствующим реальной эпидемиологической ситуации. Цель исследования. Оценить точность моделирования эпидемии ВИЧ-инфекции, используя стандартные эпидемиологические данные, дополненные частотой встречаемости ранних случаев заражения. Поиск подходов к составлению более точного прогноза определил актуальность и цель данной работы. Материалы и методы. Ретроспективное моделирование динамики эпидемии проведено в период с 2010 по 2014 год с учетом количества вновь заражающихся и умирающих ВИЧ-инфицированных лиц. Моделирование динамики ВИЧ-инфекции выполнено ретроспективно с использованием коэффициента прироста ВИЧ-инфекции в популяции. Данный параметр является экспериментально установленным значением, которое вычислено на основании частоты встречаемости ранних случаев заражения. Оценка недавней ВИЧ-инфекции включает лиц с отрицательным/неопределенным результатом иммунного блота и р24 антигеном (ИБ- р24+, ИБ+/- р24+), а также выборочно у лиц с положительным иммунным блотом (ИБ+). Использование в диагностическом алгоритме дополнительного анализа для определения давности заражения позволило рассчитать вероятное количество вновь заражающихся лиц через частоту встречаемости ранних случаев инфицирования в популяции. В среднем один «упущенный» человек может заражать в год дополнительно еще одного партнера (0,64+0,09 человек) (p<0,05). Разница между этим значением и летальностью позволяет вычислить коэффициент прироста, который является параметром скорости развития эпидемии и характеризует краткосрочный тренд развития заболевания. Средняя ошибка прогноза с использованием коэффициента прироста составила 4%, а метода наименьших квадратов - 26% при сравнении с истинным количеством выявленных случаев ВИЧ-инфекции. Частота встречаемости ранних случаев заражения может быть критерием эффективности профилактической, противоэпидемической работы и позволяет рассчитать минимально необходимый объем скрининга, при котором тренд развития эпидемии может быть нисходящим