Жүйелік динамика туберкулездің эпидемиялық процесін талдау құралы ретінде

Өзектілігі. Туберкулез - әлемдегі аурушаңдық пен өлімнің негізгі себептерінің бірі. Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымының мәліметтері бойынша әлемдегі туберкулезге қатысты эпидемиологиялық ахуалшиеленісті болып қала береді, дегенмен аурушаңдық пен өлім-жітімнің жоғарылау тенденциясы бар. Қазіргі кездегі туберкулез жағдайына байланысты туберкулездің эпидемиялық процесінің тетіктерін үнемі зерттеу қазіргі кезде өзекті болып отыр.
Мақсаты. Ғылыми әдебиеттерге сәйкес модельдеуде алға қойылған негізгі болжамдарды сипаттай отырып, жүйенің динамикаға негізделген туберкулездің таралу процесінің қазіргі кездегі қол жетімді модельдерін талдау.
Іздеу стратегиясы. Ғылыми жарияланымдарды іздеу PubMed, Scopus, WebofScience, GoogleScholar, e-Library мәліметтер базасында жүргізілді. Іздеу тереңдігі – 10 жыл. Қосылу критерийлері: соңғы 10 жылда қазақ, орыс және ағылшын тілдерінде жарияланған басылымдар; толық мәтінді басылымдар, жүйелік динамикаға негізделген эпидемиологиялық зерттеулер. Шеттету критерийлері: қайталанатын басылымдар, жүйелі шолулар, ақылы қолжетімді басылымдар. Барлығы 312 басылым талданып, оның 52-сі осы шолуға енгізілген.
Нәтижелер. Әдеби деректерді талдау, бүгінгі күнге дейін жүйелік-динамикалық модельдерді жасау бойынша зерттеулердің көпшілігі жергілікті деректерді қолдану арқылы эпидемиологиялық жағдайды болжауға бағытталғанын анықтады. Сонымен қатар, АИВ-инфекциясы, қант диабеті сияқты қатар жүретін ауруларды қоса отырып, аздаған зерттеулер жүргізілді. Нәтижелер сонымен қатар бір қатар модельдер шеңберінде туберкулез эпидемиясы процесінің шынайы проекциясын құра алатын бір қатар қауіп факторларын біріктіретін жұмыстың жоқ екенін көрсетті.
Қорытынды. Ғылыми әдебиеттерді талдау негізінде модельдеу әдісі – жүйелік динамика – туберкулездің эпидемиологиялық жағдайын болжауға және араласу стратегиясының тиімділігін бағалауға ғана емес, сонымен қатар әсерін бағалауға мүмкіндік беретін жоғары функционалдылыққа ие деген қорытынды жасауға сонымен қатар туберкулездің эпидемиялық процесінің барысына бірқатар қауіп факторларының әсерін де бағалауға болады.

1. Agusto F.B., Cook J., Shelton P.D., Wickers M.G. Mathematical Model of MDR-TB and XDR-TB with Isolation and Lost to Follow-Up // Abstract and Applied Analysis.-2015.-Vol.1.-P.1-21.

2. Ahmadin, Fatmawati F. Mathematical modeling of drug resistance in tuberculosis transmission and optimal control treatment // Applied Mathematical Sciences.-2014.-8.- №92.-P.4547–4559.

3. Apriliani V., JaharuddinSianturi P. Mathematical model of tuberculosis spread within two groups of infected population // Applied Mathematical Sciences.-2016.-Vol.10.-№41– 44.-P.2131–2140.

4. Arregui S., Iglesias M.J., Samper S., Marinova D., Martin C., Sanz J., Moreno Y. Datadriven model for the assessment of Mycobacterium tuberculosis transmission in evolving demographic structures // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America.-2018.- Vol.115.-№14.-P.3238–3245.

5. Bhunu C., Mushayabasa S., Tchuenche J. A theoretical assessment of the effects of smoking on the transmission dynamics of tuberculosis // Bulletin of mathematical biology.-2011.-Vol.73.- №6.-P.1333–1357.

6. Bowong S., AlaouiA.A.. Optimal intervention strategies for tuberculosis // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation.- 2013.-Vol.18.№6.-P.1441–1453.

7. Dowdy D.W., Andrews J.R., Dodd P.J., Gilman R.H. A user-friendly, open-source tool to project impact and cost of diagnostic tests for tuberculosis // eLife.-2014.-Vol.3.-№1.-P.25-49.

8. Dowdy D.W., Lotia I., Azman A.S., Creswell J., Sahu S., Khan A.J. Population-level impact of active tuberculosis case finding in an Asian megacity // PloS one.-2013.-Vol.8.-№10.-P.77-87.

9. Fofana M.O., Shrestha S., Knight G.M., Cohen T., White R.G., Cobelens F., Dowdy D.W. A multistrain mathematical model to investigate the role of pyrazinamide in the emergence of extensively drug-resistant tuberculosis // Antimicrobial agents and chemotherapy.-2017.Vol.61.-№3.-P.498-510.

10. Global tuberculosis report 2020. Geneva: World Health Organization [Электронныйресурс]. - режимдоступа: https://www.who.int/publications/i/item/9789240013131 (датаобращения: 25.01.2021)

11. Guzzetta, G., Ajelli M., Yang Z., Merler S., Furlanello C., Kirschner D. Modeling sociodemography to capture tuberculosis transmission dynamics in a low burden setting // Journal of Theoretical Biology.-2011.-Vol.289.-P.197–205.

12. Hassmiller L.K., Osgood N.D., Mahamoud A. Using System Dynamics tools to gain insight into intervention options related to the interaction between tobacco and tuberculosis // Global Health Promotion.-2010.-Vol.17.-№1.-P.7–20.

13. Herrera M., Bosch P., Nájera M., Aguilera X. Modeling the spread of tuberculosis in semiclosed communities // Computational and Mathematical Methods in Medicine.-2013.-Vol.1.-№3.-P.110-129.

14. Hickson R.I., Mercer G., Lokuge K. Sensitivity Analysis of a Model for Tuberculosis // 19th International Congress on Modelling and Simulation.-2011.-P.926-932.

15. Hickson R.I., Mercer G.N., Lokuge K.M. A metapopulation model of tuberculosis transmission with a case study from high to low burden areas // PLoS One.-2012.-Vol.7.-№4.-P.156-164.

16. Hill A., Becerra J., Castro K. Modelling tuberculosis trends in the USA // Epidemiology and Infection.-2012.-Vol.140.-№10.-P.1862–1872.

17. Homer J.B., Hirsch G.B. System dynamics modeling for public health: background and opportunities // American journal of public health.- 2006.-Vol.96.-№3.-P.452–458.

18. Houben R., Lalli M., Sumner T., Hamilton M., Pedrazzoli D., Bonsu F., Hippner P., Pillay Y., Kimerling M., Ahmedov S., Pretorius C., White R.G. TIME Impact–a new user-friendly tuberculosis (TB) model to inform TB policy decisions // BMC Medicine.-2016.-Vol.14.-№1.-P.56-66.

19. Huo H.-F., Zou M.-X. Modelling effects of treatment at home on tuberculosis transmission dynamics // Applied Mathematical Modelelling.- 2016.-Vol.40.-№21–22.-P.9474–9484.

20. Huynh G.H., Klein D.J., Chin D.P., Wagner B.G., Eckhoff P.A., Liu R., Wang L. Tuberculosis control strategies to reach the 2035 global targets in China: the role of changing demographics and reactivation disease // BMC Med.-2015.-Vol.13.-№1.-P.88-105.

21. Kapitanov G. A double age-structured model of the co-infection of tuberculosis and HIV // Mathematical biosciences and engineering: MBE.- 2015.-Vol.12.-№1.-P.23–40.

22. Kendall E.A., Azman A.S., Cobelens F.G., Dowdy D.W. MDR-TB treatment as prevention: the projected populationlevel impact of expanded treatment for multidrug-resistant tuberculosis // PLoS One.-2017.-Vol.12.-№3.-172-188.

23. Kendall E.A., Fofana M.O., Dowdy D.W. Burden of transmitted multidrug resistance in epidemics of tuberculosis: a transmission modelling analysis // Lancet Respir. Med.-2015.-Vol.3.- №12.-P.963–972.

24. Knight G.M., Griffiths U.K., Sumner T., Laurence Y.V., Gheorghe A., Vassall A., Glaziou P., White R.G. Impact and cost-effectiveness of new tuberculosis vaccines in low- and middle-income countries // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America.-2014.- Vol.111.-№43.-P.15520–15525.

25. Liao C.M., Cheng Y.H., Lin Y.J., Hsieh N.H., Huang T.L., Chio C.P., Chen S.C., Ling M.P. A probabilistic transmission and population dynamic model to assess tuberculosis infection risk // Risk analysis : an official publication of the Society for Risk Analysis.-2012.-Vol.32.-№8.-P.1420–1432.

26. Liao C.-M., Lin Y.-J. Assessing the transmission risk of multidrug-resistant Mycobacterium tuberculosis epidemics in regions of Taiwan // International Journal of Infectious Diseases.-2012.-Vol.16.-№10.-P.739-747.

27. Liao C.-M., Lin Y.-J., Cheng Y.-H. Modeling the impact of control measures on tuberculosis infection in senior care facilities // Building and Environment.-2013.-Vol.59.-№10.-P.66–75.

28. Lin H.H., Dowdy D., Dye C., Murray M., Cohen T. The impact of new tuberculosis diagnostics on transmission: why context matters // Bulletin of the World Health Organization.-2012.-Vol.90.- №10.-P.739–747.

29. Liu Y., Sun Z., Sun G., Zhong Q., Jiang L., Zhou L., Qiao Y., Jia Z. Modeling Transmission of Tuberculosis with MDR and Undetected Cases // Discrete Dynamics in Nature and Society.-2011.- Vol.1.-№1.-P.1–12.

30. McBryde E.S., Meehan M.T., Doan T.N., Ragonnet R., Marais B.J., Guernier V., Trauer J.M. The risk of global epidemic replacement with drugresistant Mycobacterium tuberculosis strains // International Journal of Infectious Diseases.-2017.- Vol.56.-№1.-P.14–20.

31. Melsew Y.A., Doan T.N., Gambhir M., Cheng A. C., McBryde E., Trauer J.M. Risk factors for infectiousness of patients with tuberculosis: a systematic review and meta-analysis // Epidemiology and infection.-2018.-Vol.146.-№3.-P.345–353.

32. Menzies N.A., Cohen T., Hill A.N., Yaesoubi R., Galer K., Wolf E., Marks S. M., Salomon J.A. Prospects for Tuberculosis Elimination in the United States: Results of a Transmission Dynamic Model // American journal of epidemiology.-2018.-Vol.187.- №9.-P.2011–2020.

33. Menzies N.A., Cohen T., Lin H.H., Murray M., Salomon J.A. Population health impact and cost-effectiveness of tuberculosis diagnosis with Xpert MTB/RIF: a dynamic simulation and economic evaluation // PLoS medicine.-2012.- Vol.9.-№11.-P.100-117.

34. Moualeu D.P., Bowong S., Tsanou B., Temgoua A. A patchy model for the transmission dynamics of tuberculosis in sub-Saharan Africa // International journal of dynamics and control.- 2018.-Vol.6.-№1.-P.122–139.

35. Moualeu D.P., Weiser M., Ehrig R., Deuflhard P. Optimal control for a tuberculosis model with undetected cases in Cameroon // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation.- 2015.-Vol.20.-№3.-P.986–1003.

36. Moualeu-Ngangue D., Bowong S., Jean J.T., Emvudu Y. Analysis of the impact of diabetes on the dynamical transmission of tuberculosis // Mathematical Modelling of Natural Phenomena.- 2012.-Vol.7.-№3.-P.117–146.

37. Moualeu-Ngangue D., Yakam A., Bowong S., Temgoua A. Analysis of a tuberculosis model with undetected and lost-sight cases // Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation.- 2016.-Vol.41.-P.48–63.

38. Nyabadza F., Kgosimore M. Modeling the dynamics of tuberculosis transmission in children and adults // Journal of Mathematics and Statistics.- 2012.-Vol.8.-2.-229–240.

39. Okuonghae D., Ikhimwin B.O. Dynamics of a Mathematical Model for Tuberculosis with Variability in Susceptibility and Disease Progressions Due to Difference in Awareness Level // Frontiers in microbiology.-2016.-Vol.6.-P.1530-1553.

40. Okuonghae D., Omosigho S.E. Analysis of a mathematical model for tuberculosis: What could be done to increase case detection // Journal of theoretical biology.-2011.-Vol.269.-№1.-P.31–45.

41. Osgood N.D., Mahamoud A., Lich K.H., Tian Y., Al-Azem A., HoeppnerV. Estimating the relative impact of early-life infection exposure on later-life tuberculosis outcomes in a Canadian sample // Research in Human Development.-2011.-Vol.8.-№1.-P.26–47.

42. Pandey S., Chadha V.K., Laxminarayan R., Arinaminpathy N. Estimating tuberculosis incidence from primary survey data: a mathematical modeling approach // International Journal of Tuberculosis and Lung Diseases.-2017.-Vol.21.-№4.-P.366–374.

43. Raimundo S.M., Yang H.M., Venturino E. Theoretical assessment of the relative incidences of sensitive and resistant tuberculosis epidemic in presence of drug treatment // Mathematical Biosciences and Engineering.-2014.-Vol.11.- №4.-P.971–993.

44. Sachdeva K.S., Raizada N., Gupta R.S., Nair S.A., Denkinger C., Paramasivan C.N., Kulsange S., Thakur R., Dewan P., Boehme C., Arinaminpathy N. The Potential Impact of UpFront Drug Sensitivity Testing on India’s Epidemic of Multi-Drug Resistant Tuberculosis // PloS one.- 2015.-Vol.10.-№7.-P.131-146.

45. Salje H., Andrews J.R., Deo S., Satyanarayana S., Sun A.Y., Pai M., Dowdy, D.W. The importance of implementation strategy in scaling up Xpert MTB/RIF for diagnosis of tuberculosis in the Indian health-care system: a transmission model // PLoS medicine.-2014.-Vol.11.-№7.-P.100-114.

46. Sun A.Y., Pai M., Salje H., Satyanarayana S., Deo S., Dowdy D.W. Modeling the impact of alternative strategies for rapid molecular diagnosis of tuberculosis in Southeast Asia // American journal of epidemiology.-2013.-Vol.178.- №12.-P.1740-1749.

47. Thomas E.G., Barrington H., Lokuge K., Mercer G. Modelling the spread of tuberculosis, including drug resistance and HIV: a case study in Papua New Guinea’s Western Province // The ANZIAM Journal.-2010.-Vol.52.-1.-P.26–45.

48. Trauer J.M., Achar J., Parpieva N., Khamraev A., Denholm J.T., Falzon D., Jaramillo E., Mesic A., du Cros P., McBryde E.S. Modelling the effect of short-course multidrug-resistant tuberculosis treatment in Karakalpakstan, Uzbekistan // BMC medicine.-2016.-Vol.14.-№1.-P.187-198.

49. Trauer J.M., Denholm J.T., McBryde E.S. Construction of a mathematical model for tuberculosis transmission in highly endemic regions of the Asia-Pacific // Journal of Theoretical Biology.- 2014.-Vol.358.-№1.-P.74–84.

50. Trauer J.M., Denholm J.T., Waseem S., Ragonnet R., McBryde E.S. Scenario Analysis for Programmatic Tuberculosis Control in Western Province, Papua New Guinea // American Journal of Epidemiology.-2016.-Vol.183.-№12.-P.1138–1148.

51. Trauer J.M., Dodd P.J., Gomes M., Gomez G.B., Houben R., McBryde E.S., Melsew Y.A., Menzies N.A., Arinaminpathy N., Shrestha S., Dowdy D.W. The Importance of Heterogeneity to the Epidemiology of Tuberculosis // Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America.-2019.-Vol.69.-№1.-P.159–166.

52. Vynnycky E., Sumner T., Fielding K.L., Lewis J.J., Cox A.P., Hayes R.J., Corbett E.L., Churchyard G.J., Grant A.D., White R.G. Tuberculosis control in South African gold mines: mathematical modeling of a trial of community-wide isoniazid preventive therapy // American journal of epidemiology.-2015.- Vol.181.-№8.-P.619–632.

53. Waaler H., Geser A., Andersen S. The use of mathematical models in the study of the epidemiology of tuberculosis // American journal of public health and the nation’s health.-1962.-Vol.52.- №6.-P.1002–1013.

54. Wu P., Lau E.H., Cowling B.J., Leung C.C., Tam C.M., Leung G.M.The transmission dynamics of tuberculosis in a recently developed Chinese city // PLoS One.-2010.-Vol.5.-№5.-P.68-77.

55. Zhang J., Li Y., Zhang X. Mathematical modeling of tuberculosis data of China // Journal of Theoretical Biology.-2015.-Vol.365.-№1-10.-P.159–163.