350063, Краснодар, ул. им. Митрофана Седина, 4
4, Mitrofan Sedin St., Krasnodar, 350063
Манин Евгений Анатольевич.
355035, Ставрополь, ул. Советская, 13–15
Evgeniy A. Manin.
13–15, Sovetskaya St., Stavropol, 355035
350063, Краснодар, ул. им. Митрофана Седина, 4
4, Mitrofan Sedin St., Krasnodar, 350063
355035, Ставрополь, ул. Советская, 13–15
13–15, Sovetskaya St., Stavropol, 355035
Оценка эпидемиологического потенциала природных биотопов является основой для прогнозирования рисков возникновения природно-очаговых инфекций и планирования профилактических мероприятий. Традиционный нозологически-раздельный подход не позволяет дать общую оценку эпидемиологической опасности для конкретного биотопа, определяющую его потенциальную опасность, что не позволяет адекватно планировать комплексную профилактику в сопряженных очагах. Цель исследования – разработать и научно обосновать алгоритм интегральной оценки эпидемиологического потенциала (опасности) природных биотопов Краснодарского края по природно-очаговым инфекциям. Материалы и методы. Проанализированы данные официальной статистики по пяти нозологиям (иксодовый клещевой боррелиоз, лихорадка Западного Нила, геморрагическая лихорадка с почечным синдромом, лептоспироз, туляремия) за 2021–2025 гг. в разрезе 45 муниципальных образований Краснодарского края. Результаты и обсуждение. Разработан 5-этапный алгоритм количественной оценки интегрального эпидемиологического потенциала биотопов, включающий расчет среднемноголетних интенсивных показателей заболеваемости, min-max-нормирование, формализованное нормирование весовых коэффициентов на основе четырех клинико-эпидемиологических критериев, расчет интегрального индекса, ROC-валидацию и ранжирование территорий. Обоснованы итоговые весовые коэффициенты эпидемиологической значимости возбудителей: ЛЗН – 2,0; ГЛПС – 1,5; лептоспироз – 1,2; ИКБ – 1,0; туляремия – 0,8. Определена прогностическая точность модели, которая составила 84 % при AUC = 0,86 (95% ДИ: 0,74–0,95), что определяет возможность использования индекса для надежного ранжирования территорий по уровню эпидемиологического потенциала. На основе количественного критерия выделены три зоны эпидемиологического потенциала (риска) биотопов: красная (ИИ ≥ 8,50) – 18 муниципальных образований (40,0 %), желтая (1,0 ≤ ИИ < 8,50) – 19 муниципальных образований (42,2 %), зеленая (ИИ < 1,0) – 8 муниципальных образований (17,8 %). Декомпозиционный анализ показал гетерогенность структуры риска в различных типах биотопов. Разработанный алгоритм представляет собой валидный, воспроизводимый и практико-ориентированный инструмент количественной оценки интегрального эпидемиологического потенциала природных биотопов, создающий научную основу для перехода к дифференцированному планированию профилактических мероприятий на территории с учетом ее природно-ландшафтных характеристик.
Assessing the epidemiological potential of natural biotopes serves as the basis for predicting the risk of natural-focal infections and planning preventive measures. The traditional disease-specific approach fails to provide a comprehensive assessment of the epidemiological hazard posed by a specific biotope which determines its potential hazard – thereby precluding adequate planning for integrated prevention strategies in combined foci. The aim of this study was to develop and scientifically substantiate an algorithm for the integrated assessment of the epidemiological potential (hazard) of natural biotopes in the Krasnodar Territory regarding natural-focal infections. Materials and methods. Official statistical data covering five diseases (Ixodes tick-borne borreliosis, West Nile fever, hemorrhagic fever with renal syndrome, leptospirosis, and tularemia) from 2021 to 2025 were analyzed across 45 municipalities of the Krasnodar Territory. Results and discussion. A five-stage algorithm was developed to quantitatively assess the integrated epidemiological potential of biotopes; the process includes calculating long-term average incidence rates, min-max normalization, formalized weighting based on four clinical-epidemiological criteria, calculating an integrated index, ROC validation, and ranking the territories. Final weighting coefficients reflecting the epidemiological significance of the pathogens were substantiated as follows: West Nile fever – 2.0; hemorrhagic fever with renal syndrome – 1.5; leptospirosis – 1.2; Ixodes tick-borne borreliosis – 1.0; and tularemia – 0.8. The model’s predictive accuracy was determined to be 84%, with an AUC of 0.86 (95% CI: 0.74–0.95), demonstrating the index’s utility for reliably ranking territories based on their level of epidemiological potential. Based on a quantitative criterion, three zones of epidemiological potential (risk) for the biotopes were identified: red (II ≥ 8.50) – 18 municipalities (40.0%); yellow (1.0 ≤ II < 8.50) –19 municipalities (42.2%); and green (II < 1.0) – 8 municipalities (17.8%). Decomposition analysis revealed heterogeneity in the risk structure across different biotope types. The developed algorithm serves as a valid, reproducible, and practical tool for the quantitative assessment of the integral epidemiological potential of natural biotopes, establishing a scientific basis for transitioning to differentiated planning of preventive measures within a territory, taking into account its natural landscape characteristics.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.