Оценка результатов и планирование эпизоотологического обследования с использованием нормированного индекса эпизоотичности на примере южной части Прикаспийского песчаного природного очага чумы

Обнаружение эпизоотии чумы в природном очаге – событие, близкое к случайному. Дифференциация территории природных очагов чумы по вероятности регистрации эпизоотий значительно повышает шанс ее обнаружения.
Цель работы – на примере Прикаспийского песчаного природного очага чумы (южная часть) рассчитать нормированный индекс эпизоотичности (ИЭ), дифференцировать обследованные сектора по вероятности регистрации эпизоотий, дать предложения по совершенствованию эпизоотологического обследования.
Материалы и методы. Обработана информация по 335 секторам, в основном с 1981 по 2024 г. Рассчитан традиционный ИЭ и нормированный, корректирующий искажения от эффекта предвзятости обнаружения.
Результаты и обсуждение. Подтвержден эффект предвзятости обнаружения при обследовании очаговой территории. Нормированный ИЭ в сравнении со стандартным показал увеличение малоэпизоотичных (низкий индекс нормированного ИЭ) секторов почти в полтора раза. Предложен математически обоснованный критерий выделения малоперспективных для поиска эпизоотий секторов (порог вероятности – 0,95), что позволяет перераспределить усилия с них на недостаточно обследованные сектора или с высоким нормированным ИЭ. Этот подход повышает эффективность эпизоотологического мониторинга, оптимизирует использование ресурсов и уточняет границы очага чумы.

1. Онищенко Г.Г., Кутырев В.В., редакторы. Природные очаги чумы Кавказа, Прикаспия, Средней Азии и Сибири. М.: Медицина; 2004. 191 с.

2. Попова А.Ю., Кутырев В.В., редакторы. Атлас природных очагов чумы России и зарубежных государств. Калининград: РА Полиграфычъ; 2022. 348 с.

3. Попова А.Ю., Кутырев В.В., редакторы. Кадастр эпидемических и эпизоотических проявлений чумы на территории Российской Федерации и стран ближнего зарубежья (с 1876 по 2016 год). Саратов: Амирит; 2016. 248 с.

4. Ротшильд Е.В. Пространственная структура природного очага чумы и методы ее изучения. М.: Изд-во МГУ; 1978. 192 с.

5. Lambert C., Cecere J.G., De Pascalis F., Grémillet D. Correcting detection bias in mapping the abundance of marine megafauna using a Mediterranean seabird as an example. ICES J. Mar. Sci. 2024; 81(5):996–1006. DOI: 10.1093/icesjms/fsae058.

6. Yang Y., Sánchez-Tójar A., O’Dea R.E., Noble D.W.A., Koricheva J., Jennions M.D., Parker T.H., Lagisz M., Nakagawa S. Publication bias impacts on effect size, statistical power, and magnitude (Type M) and sign (Type S) errors in ecology and evolutionary biology. BMC Biol. 2023; 21(1):71. DOI: 10.1186/s12915-022-01485-y.

7. Дубянский В.М., Матюхин С.И., Евченко Ю.М. Применение методов теории вероятности для планирования площади эпизоотологического обследования Центрально-Кавказского высокогорного природного очага чумы. Проблемы особо опасных инфекций. 2018; (4):48–53. DOI: 10.21055/0370-1069-2018-4-48-53.

8. Дубянский В.М., Поле С.Б., Бурделов Л.А., Классовская Е.В., Сапожников В.И. Зависимость выявления чумы на Баканасской равнине от полноты эпизоотологического обследо вания. Карантинные и зоонозные инфекции в Казахстане. 2007; 15-16(1-2):63–7.