Анализ последствий влияния эпидемического процесса COVID-19 на медико-демографическую ситуацию
Вы здесь
Настоящее исследование посвящено комплексному анализу последствий пандемии COVID-19 для оценки медико-демографической ситуации в мире и в России. Пандемия COVID-19 может быть охарактеризована как «чёрный лебедь» – маловероятное, но масштабное событие, которое обнажило уязвимости глобальных систем здравоохранения, несмотря на имевшиеся прогнозы. Цель работы – оценить масштабы прямого и косвенного влияния эпидемического процесса через призму избыточной смертности, снижения ожидаемой продолжительности жизни, долгосрочных последствий для здоровья (постковидный синдром) и социальных детерминант здоровья. Методология основана на контент-анализе научной литературы из международных баз данных и авторитетных медицинских журналов. В результате выявлены ключевые негативные эффекты: рефакторизация причин смертности, «эффект жатвы» (ускоренная смертность среди уязвимых групп), усиление антивакцинаторских настроений на фоне инфодемии и синдемия (взаимное отягощение COVID-19 и хронических заболеваний). Исследование подчёркивает необходимость укрепления эпидемиологического надзора, разработки научно обоснованных программ медико-демографического развития и учета системного, многомерного характера угроз для общественного здоровья в будущем.
Комментарии - 5
Добрый день, Максим Владиславович!
Исследование пандемии COVID-19 безусловно до сих пор обладает актуальностью. Небольшой вопрос: каким образом нейросети могут быть использованы для прогнозирования и разработки превентивных мер в соответствии с национальными стратегиями развития?
Спасибо за проявленный интерес к работе! На самом деле вариантов применения нейросетей в данном направлении довольно много. Если сосредоточиться на медицинском (эпидемиологическом) аспекте, то это прежде всего цифровизация системы эпидемиологического надзора, например в части: непрерывного мониторинга эпидемиологической ситуации с возможными вариантами её потенциального развития; оценка и установление контингентов и территорий риска; оценка эффективности мероприятий по иммунизации; установление причин и условий наблюдаемых и вероятных уровней заболеваемости / смертности и т.д. LLM-решения отлично подойдут в качестве инструмента поддержки принятий решений при соответствующем обучении и спецификации модели. Нейронные сети могут стать хорошим подспорьем для референс-центров по мониторингу за инфекциями при оценке эпидемиологических рисков, выявлении актуальных потенциально высококонтагиозных и вирулентных штаммов. Несомненно подобные инструменты могут использоваться и при проработке перспективных рецептур иммунных препаратов, комбинации вакцинных препаратов и т.д. Всё это, конечно, соответствует актуальным национальным стратегиям развития страны, отвечает запросам общества на благоприятную санитарно-эпидемиологическую обстановку и вполне может быть реализовано в рамках федерального проекта "Санитарный щит", подспудно выполняя и другие релевантные национальные цели, например "цифровая трансформация", "продолжительная и активная жизнь" и др.
Добрый день, Максим Владиславович! Как бы Вы могли прокомментировать такие данные. В "ковидный период" в Ульяновской области среднегодовой за 2020 год показатель возрастных коэффициентов смертности превысил многолетние в возрасте: 40–44 лет – на 17,69 %, в возрасте 50–54 лет – на 10,34 % и в возрасте старше 70 лет в среднем более, чем на 15 %. В 2021 г. среди трудоспособного населения максимальные значения динамики были в группах 40–44 лет на 41,92 %, и в возрасте 45–49 лет на 27,92 % выше средне многолетних. Максимальное превышение смертности отмечено уже для возрастной группы 40–44 лет (для 70–74 лет – 40,19 %). Заранее спасибо за ответ.
Добрый день, Марк Александрович! Конечно, с удовольствием прокомментирую. Имеющиеся в литературе результаты исследований по данной теме позволяют уже с довольно высокой степенью уверенности говорить о факторах риска заболеваемости и смертности COVID-19. Указанные Вами возрастные группы (трудоспособное население, старше трудоспособного) являются группами риска по причине большей восприимчивости населения, особенно взрослого, к первым штаммам, особенно Дельта в 2021 году, вызвавшим наибольшие уровни смертности. Но это общие закономерности. Частный случай Ульяновской области требует комплексного эпидемиологического анализа, включающий оценку структуры (в т.ч. по другим возрастам, социальным группам), динамики (в т.ч. внутригодовой), причин и условий ("фоновый"/ординарный уровень заболеваемости и смертности; охват вакцинацией; реализованные немедицинские вмешательства; состояние системы здравоохранения и др.).
Добрый день, Максим Владиславович! Спасибо за Ваш глубокий и комплексный анализ последствий пандемии COVID-19. Ваше исследование ярко подчеркивает системный характер угроз и необходимость новых подходов к управлению рисками в здравоохранении.
У меня есть вопрос, касающийся практической реализации одного из ваших ключевых предложений:
Как, по Вашему мнению, методы многомерного анализа на основе нейронных сетей, которые Вы упоминаете в заключении, могут быть конкретно интегрированы в систему эпидемиологического надзора и прогнозирования медико-демографических рисков в России? Какие именно данные (помимо традиционной медицинской статистики) были бы наиболее критичны для обучения таких моделей, и с какими основными трудностями (например, качество данных, межведомственное взаимодействие) может столкнуться их внедрение на практике?