Preview

HIV Infection and Immunosuppressive Disorders

Advanced search

MODELING THE DYNAMICS OF HIV EPIDEMIC BASED ON THE INCIDENCE OF EARLY HIV CASES

https://doi.org/10.22328/2077-9828-2016-8-2-53-60

Abstract

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.

About the Authors

D. A. Neshumayev
Krasnoyarsk Regional Centre for Prevention and Control of AIDS
Russian Federation


M. A. Malysheva
Krasnoyarsk Regional Centre for Prevention and Control of AIDS
Russian Federation


N. M. Shevchenko
Krasnoyarsk Regional Centre for Prevention and Control of AIDS
Russian Federation


Yu. A. Kokotyukha
Krasnoyarsk Regional Centre for Prevention and Control of AIDS
Russian Federation


Ye. M. Meyrmanova
Krasnoyarsk Regional Centre for Prevention and Control of AIDS
Russian Federation


T. I. Ulanova
NPO Diagnosticheskiye Sistemy
Russian Federation


Yu. Ye. Zagryadskaya
NPO Diagnosticheskiye Sistemy
Russian Federation


References

1. Андерсон Р., Мэй Р. Инфекционные болезни человека: динамика и контроль.- М.: Мир, Научный мир, 2004.- 784 с.

2. Плавинский С.Л. Моделирование ВИЧ-инфекции и других заразных заболеваний человека и оценка численности групп риска. Введение в математическую эпидемиологию.- М., 2009.- 100 с.

3. Spectrum - Policy Modeling System / Agency for International Development or the U.S.- 2015.- URL: http://www.healthpolicyinitia-tive.com/index.cfm?id=software&get=Spectrum (дата обращения 02.08.2015).

4. Рюль К., Покровский В.В. Модель социально-экономических последствий эпидемии ВИЧ/СПИДа в РФ.- 2004.- URL: http://www.ilo.org/moscow/news/WCMS_245560/lang-ru/index.htm (дата обращения 02.09.2015).

5. Розенталь В.В., Беляков Н.А., Пантелеева О.В. Математические модели развития эпидемии ВИЧ // ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии.- 2010.- Т. 2, № 3.- С. 7-14.

6. Романюха А.А., Носова Е.А. Модель распространения ВИЧ-инфекции в результате социальной дезадаптации // Управление большими системами. Выпуск 34.- М.: ИПУ РАН, 2011.- С. 227-253.

7. Мониторинг и оценка эффективности мероприятий по профилактике и лечению ВИЧ-инфекции: Методические рекомендации утв. 06.08.2007 № 5950-РХ / Минздравсоцразвития РФ.- М., 2007.- 20 с.

8. Вопросы эпидемиологии и моделирования ВИЧ-инфекции: Медицинский тематический архив / Под ред. Н.А.Белякова, В.В.Розенталя, В.В.Рассохина, Т.Н.Виноградовой.- СПб.: Балтийский медицинский образовательный центр, 2015.- 368 с.

9. Хеймер Р., Милс Х.Л., Уайт Э., Вакерман П., Колийн К. Моделирование эпидемии ВИЧ в Санкт-Петербурге // ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии.- 2014.- Т. 6, № 1.- С. 59-65.

10. Применение методов математической статистики при проведении эпидемиологического анализа: методическое пособие / Под ред. проф. Далматова В.В.- М.: Медицинская книга, 2005.- 334 с.

11. Рузаева Л.А., Ольховский И.А., Нешумаев Д.А., Шевченко Н.М., Виноградова М.Н. Значимость иммуноферментного теста для выявления антигена вируса иммунодефицита человека р24 в подтверждении ВИЧ-инфекции // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии.- 2008, № 6.- С. 19-22.


Review

For citations:


Neshumayev D.A., Malysheva M.A., Shevchenko N.M., Kokotyukha Yu.A., Meyrmanova Ye.M., Ulanova T.I., Zagryadskaya Yu.Ye. MODELING THE DYNAMICS OF HIV EPIDEMIC BASED ON THE INCIDENCE OF EARLY HIV CASES. HIV Infection and Immunosuppressive Disorders. 2016;8(2):53-60. (In Russ.) https://doi.org/10.22328/2077-9828-2016-8-2-53-60

Views: 853


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2077-9828 (Print)