Цель: создание математической модели для прогнозирования развития эпидемического процесса ВИЧ-инфекции в Уральском федеральном округе РФ (УФО) с учетом социально-экономического показателя и показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией.
Материалы и методы. В исследовании использована динамика показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в УФО за период с 1998 по 2023 г. В качестве предиктора использовался экономический показатель — безработица за период 1991–2024 гг. С целью учета временной зависимости и возможных отложенных эффектов влияния доходов на заболеваемость был сформирован лаговый набор показателя со сдвигом до 6 лет. Для построения прогностической модели применялись искусственные нейронные сети (ИНС). В качестве базовой архитектуры ИНС использовалась радиальнобазисная функция (РБФ). Обучение проводилось с помощью модуля SANN программного пакета STATISTICA 12. Данные были разделены на обучающую и тестовую выборки (85/15), для валидации применялась кросс-проверка на скрытом периоде 2021–2023 гг. Для оценки точности прогноза использовались коэффициент детерминации, а также средняя абсолютная ошибка и средняя абсолютная процентная ошибка. Эти показатели рассчитывались как на обучающей и тестовой выборках, так и в ходе кросс-проверки и экстраполяции прогнозных значений.
Результаты и их обсуждение. Для прогнозирования заболеваемости ВИЧ-инфекцией в УФО построены и протестированы 1000 моделей ИНС РБФ, из которых 20 с наилучшими метриками были отобраны для прогнозирования. Лучшая модель (РБФ 3–16–1) продемонстрировала высокую точность: коэффициент детерминации R2=0,9, средняя абсолютная ошибка MAD=6,8. Сформирован прогноз заболеваемости ВИЧ-инфекцией до 2028 года, который составит 81,4о/оооо. С учетом других обученных ИНС РБФ c метриками качества, превышающих 0,9 уровень заболеваемости, в 2028 году ожидается в диапазоне от 45,9о/оооо до 112о/оооо.
Заключение. Прогноз заболеваемости ВИЧ-инфекции в УФО, опирающийся на экономический предиктор, показал высокую точность на основании метрик качества. Учет безработицы с лагом 6 лет позволил учесть социально-экономические факторы. Использование прикладного ПО со встроенными функциями прогнозирования с помощью ИНС делает методику доступной специалистам и создает основу для профилактических стратегий и управленческих решений в сфере здравоохранения.
Идентификаторы и классификаторы
Прогноз заболеваемости ВИЧ-инфекции — трудоемкая аналитическая задача, предполагающая обработку обширного массива разнородных данных: от социально-экономических предикторов и демографических параметров до сведений о доступности медицинской помощи и эпидемиологической обстановки. Существующая практика отечественных исследователей опирается преимущественно на линейную регрессию, однако этот метод не всегда способен отразить специфику динамики заболеваемости, с разнонаправленными трендами.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Abdolrasol M.G.M., Hussain S.M.S., Ustun T.S., Sarker M.R., Hannan M.A., Mohamed R., Ali J.A., Mekhilef S., Milad A. Artificial Neural Networks Based Optimization Techniques: A Review // Electronics. 2021. Vol. 10, No. 21. P. 2689. DOI: 10.3390/electronics10212689 EDN: EJJOQV ▼ Контекст
2. Niazkar H.R., Niazkar M. Application of artificial neural networks to predict the COVID-19 outbreak // Global Health Research and Policy. 2020. Vol. 5, No. 1. P. 50. DOI: 10.1186/s41256-020-00175-y EDN: PEZVES ▼ Контекст
3. Мельникова Е.Н. Прогнозирование эпидемического процесса ВИЧ-инфекции инструментами ARIMA и Microsoft Excel // Здоровье населения и среда обитания. 2024. Т. 32, № 7. С. 68-75. DOI: 10.35627/2219-5238/2023-32-7-68-75 EDN: UWWQUG ▼ Контекст
4. Кондратова С.Е., Марченко А.Н., Мельникова Е.Н. Моделирование прогнозирования развития эпидемического процесса ВИЧ-инфекции в регионе с высоким уровнем пораженности ВИЧ как детерминанта направленности противоэпидемических мер // ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии. 2021. Т. 13, № 2. С. 85-93. DOI: 10.22328/2077-9828-2021-13-2-85-93 EDN: BEEHWQ ▼ Контекст
5. Li Z., Li Y. A comparative study on the prediction of the BP artificial neural network model and the ARIMA model in the incidence of AIDS // BMC Medical Informatics and Decision Making. 2020. Vol. 20, No. 1. P. 143. DOI: 10.1186/s12911-020-01157-3 EDN: SPNLHL ▼ Контекст
6. Edeh M.O., Dalal S., Dhaou I.B., Agubosim C.C., Umoke C.C., Richard-Nnabu N.E., Dahiya N. Artificial Intelligence-Based Ensemble Learning Model for Prediction of Hepatitis C Disease // Frontiers in Public Health. 2022. Vol. 10. Р. 892371. DOI: 10.3389/fpubh.2022.892371 EDN: ZGWMXD ▼ Контекст
7. Котловский М.Ю., Цыбикова Э.Б., Лорсанов С.М., Фадеев П.А., Фадеева С.О., Гусев А.В. Разработка модели машинного обучения для прогнозирования числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ инфекцией в субъектах Российской Федерации // Врач и информационные технологии. 2025. № 3. С. 16-29. DOI: 10.25881/18110193_2023_3_16 EDN: XFZTCK ▼ Контекст
8. Онищенко Г.Г., Смоленский В.Ю. Роль приоритетного национального проекта в сфере здравоохранения в реализации стратегии борьбы с эпидемией ВИЧ-инфекции в Российской Федерации // Гигиена и санитария. 2011. № 2. С. 11-20. EDN: MJVFHQ ▼ Контекст
9. Косова А.А., Чалапа В.И., Ковтун О.П. Методы моделирования и прогнозирования динамики эпидемического процесса инфекционных болезней // Уральский медицинский журнал. 2023. Т. 22, № 4. С. 102-112. DOI: 10.52420/2071-5943-2023-22-4-102-112 EDN: WBUHBG ▼ Контекст
10. Колосницына М.Г., Чубаров М.Ю. Социально-экономические факторы смертности от инфекционных заболеваний в российских регионах // Социальные аспекты здоровья населения. 2021. Т. 67, № 5. С. 2. DOI: 10.21045/2071-5021-2021-67-5-2 EDN: UENNVC ▼ Контекст
11. Пастухова Е.Я., Морозова Е.А., Челомбитко А.Н. Взаимосвязь социально-экономических факторов и различных причин смертности населения региона // Фундаментальные исследования. 2019. № 6. С. 121-125. DOI: 10.17513/fr.42496 EDN: AEZTWU ▼ Контекст
12. Sociological Institute of the Russian Academy of Sciences, St Petersburg, Rusinova N.L., Safronov V.V., Sociological Institute of the Russian Academy of Sciences, St Petersburg. The Effects of Unemployment on Health in European Countries: The Role of Welfare State // Sociological Journal. 2017. Vol. 23, No. 2. Р. 28-50. DOI: 10.19181/socjour.2017.23.2.5158 EDN: YTUFIN ▼ Контекст
13. Костина Л.Н., Гареева Г.А. Нейронные сети в задачах прогнозирования временных рядов // Инновационная наука. 2015. № 6-2. EDN: TWVDJZ ▼ Контекст
14. Kondratyev M.A. Forecasting methods and models of disease spread // Computer Research and Modeling. 2013. Vol. 5, No. 5. P. 863-882. DOI: 10.20537/2076-7633-2013-5-5-863-882 EDN: RVBMUX ▼ Контекст
15. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В., Кравченко А.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 30. 2007. 32 с. ▼ Контекст
16. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 31. 2008. 82 с. ▼ Контекст
17. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 33. 2009. 24 с. ▼ Контекст
18. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 34. 2010. 52 с. ▼ Контекст
19. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 35. 2011. 51 с. ▼ Контекст
20. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В., ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 36. 2012. 53 с. ▼ Контекст
21. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 38. 2013. 53 с. ▼ Контекст
22. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В., Тушина О.И. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 39. 2014. 53 с. ▼ Контекст
23. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Тушина О.И., Буравцова Е.В., Кравченко А.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 40. 2015. 56 с. ▼ Контекст
24. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Симашев Т.И., Буравцова Е.В., Сирица А.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 41. 2016. 56 с. ▼ Контекст
25. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 42. 2017. 56 с. ▼ Контекст
26. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 43. 2018. 56 с. ▼ Контекст
27. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В., Кравченко А.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 44. 2019. 58 с. ▼ Контекст
28. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В., Буравцова Е.В., Кравченко А.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 45. 2020. 58 с. EDN: AFPWOA ▼ Контекст
29. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 46. 2021. 83 с. EDN: PNLMJO ▼ Контекст
30. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 47. 2023. 82 с. ▼ Контекст
31. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 48. 2024. 82 с. ▼ Контекст
32. Покровский В.В., Ладная Н.Н., Соколова Е.В. ВИЧ-инфекция. Информационный бюллетень № 49. 2024. 80 с. ▼ Контекст
33. Алимов А.В., Захарова Ю.А., Питерский М.В., Быков Р.О., Ладыгин О.В. ВИЧ-инфекция на территории Уральского федерального округа. Информационный бюллетень за 2019 г. 2020. 35 с. ▼ Контекст
34. Захарова Ю.А., Питерский М.В. О.Я., Яранцева О.Я., Семенов А.В. ВИЧ-инфекция на территории Уральского федерального округа: информационный бюллетень за 2020 г. 2021. 30 с. ▼ Контекст
35. Питерский М.В., Маковская Я.В., Яранцева О.Я., Панова А.В., Семенов А.В. ВИЧ-инфекция на территории Уральского федерального округа: информационный бюллетень за 2023 год. 2025. 34 с. ▼ Контекст
36. Деркач А.Ю., Черняев И.А. Влияние уровней занятости и безработицы на заболеваемость и смертность населения от туберкулеза // Вестник УГМУ. 2023. № 1. С. 39-46. EDN: GXNTDY ▼ Контекст
37. Wang G., Wei W., Jiang J., Ning C., Chen H., Huang J., Liang B., Zang N., Liao Y., Chen R., Lai J., Zhou O., Han J., Liang H., Ye L. Application of a long short-term memory neural network: a burgeoning method of deep learning in forecasting HIV incidence in Guangxi, China // Epidemiology and Infection. 2019. Vol. 147. P. e194. DOI: 10.1017/S095026881900075X
38. He J., Li J., Jiang S., Cheng W., Jiang J., Xu Y., Yang J., Zhou X., Chai C., Wu C. Application of machine learning algorithms in predicting HIV infection among men who have sex with men: Model development and validation // Frontiers in Public Health. 2022. Vol. 10. P. 967681. DOI: 10.3389/fpubh.2022.967681
39. Li X., Xu X., Wang J., Li J., Qin S., Yuan J. Study on Prediction Model of HIV Incidence Based on GRU Neural Network Optimized by MHPSO // IEEE access: practical innovations, open solutions. 2020. Vol. 8. P. 49574-49583.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Целью работы явилось развитие взаимодействия между фтизиатрической и терапевтической участковыми службами с помощью геоинформационных технологий при организации профилактической работы по предупреждению распространения туберкулеза.
Материалы и методы. В работе использованы базы данных медицинских информационных систем поликлиник общей лечебной сети Невского района г. Санкт-Петербурга, содержащие информацию о прикреплении жилых домов к поликлиникам и их распределении между фтизиатрическими участками ПТД № 14. Пространственные данные обрабатывали с помощью открытой свободно распространяемой геоинформационной системы NEXT GIS QGIS. Пространственный анализ участковых служб противотуберкулезного диспансера и районных поликлиник выполнили инструментами векторного анализа из состава NEXT GIS QGIS. Также в работе использовали офисные приложения MS Office PowerPoint и Excel.
Результаты и их обсуждение. Для решения поставленной задачи мы использовали ГИС, благодаря которой на первом этапе была произведена картография фтизиатрических участков и подразделений амбулаторно-поликлинических учреждений Невского района нашего города. При этом были соотнесены зоны обслуживаний этих учреждений и визуализирована информация об участковых врачах обеих служб с их контактными данными по каждому из адресов территорий, вплоть до конкретного дома. Вторым этапом было геокодирование базы данных о больных туберкулезом курируемых территорий за последние пять лет, что позволило визуализировать эпидемиологическую ситуацию по туберкулезу. Наглядная информация об эпидемических очагах туберкулеза показала не только состояние эпидемической напряженности в целом по району, но и по каждому конкретному адресу, а благодаря проведенному картированию фтизиатрических и терапевтических участков появилась возможность прямого взаимодействия между врачами обеих служб. Кроме этого, представляемая информация вызвала повышение заинтересованности врачей об эпидемическом состоянии по туберкулезу вверенных им территорий, повысила качество восприятия подаваемого материала и способствовала организации проведения более тщательных профилактических мероприятий на эпидемически неблагополучных территориях.
Заключение. Внедрение ГИС в работу противотуберкулезного диспансера позволило наладить работу внутри фтизиатрической службы и повысить эффективность взаимодействия с учреждениями первичного амбулаторного звена, что несомненно благоприятно отразится на эффективности общей профилактической работы в очагах туберкулеза.
Цель работы. Моделирование распространения ВИЧ-инфекции в трех основных группах риска для прогнозной оценки числа лиц, живущих с ВИЧ с различными стадиями ВИЧ-инфекции, и оценки вклада внедрения массовой антиретровирусной терапии в уменьшение распространения ВИЧ-инфекции.
Материалы и методы. Основным источником данных для исследования служили форма федерального статистического наблюдения (ФСН) № 61 «Сведения о ВИЧ-инфекции», аналитические отчеты Федерального регистра лиц, инфицированных вирусом иммунодефицита человека (ФРВИЧ), использованы данные Росстата о динамике населения Москвы. Эпидемиологическая модель разработана на основе отечественной теории моделирования эпидемий — «эпиддинамики» О. В. Барояна — Л. А. Рвачева.
Результаты и их обсуждение. Вычислительные эксперименты показали, что при сохранении существующих тенденций в распространении ВИЧ-инфекции и уровне охвата антиретровирусной терапией (АРТ) суммарное число лиц, живущих с ВИЧ, находящихся на учете и проживающих в Москве, будет постепенно снижаться и может составить около 35,6 тысяч человек к концу 2030 г. По данным моделирования — применение массовой антиретровирусной терапии позволило предотв ратить к настоящему времени более 40 тысяч случаев ВИЧ-инфекции и около 8 тысяч смертей от последствий ВИЧ-инфекции среди жителей Москвы.
Заключение. Разработанная на положениях теории «эпиддинамики» адекватная эпидемиологическая модель является эффективным инструментом для проведения прогнозных исследований динамики эпидемического процесса ВИЧ-инфекции, а также для оценки вклада различных сценариев по объему охвата АРТ ВИЧ+ лиц.
Несмотря на глобальные успехи антиретровирусной терапии в увеличении продолжительности жизни пациентов с ВИЧ-инфекцией, сочетанное течение ВИЧ-инфекции и туберкулеза остается доминирующим фактором смертности и значительных социально-экономических потерь в когорте пациентов трудоспособного возраста. На фоне общего снижения заболеваемости туберкулезом сохраняется неопределенность в отношении факторов, определяющих долгосрочный прогноз и вероятность смерти пациентов с коинфекцией ТБ/ВИЧ в посттерапевтический период. Применение методов многофакторного статистического моделирования для идентификации независимых факторов риска позволит разработать научно обоснованные алгоритмы стратификации пациентов, что актуально для оптимизации ресурсов здравоохранения и персонализации протоколов диспансерного наблюдения.
Цель: комплексный анализ смертности и выживаемости пациентов с туберкулезом легких, сочетанным с ВИЧ-инфекцией.
Материалы и методы. Проведено одноцентровое ретроспективное когортное двухэтапное исследование среди пациентов, завершивших лечение в ГБУЗ МО «Московский областной клинический противотуберкулезный диспансер» в 2024 году. На первом этапе с целью определения факторов, увеличивающих вероятность летального исхода среди пациентов ТБ/ВИЧ, включены пациенты с коинфекцией ТБ/ВИЧ (268 человек). На втором этапе с целью оценки выживаемости пациентов с коинфекцией ТБ/ВИЧ включены пациенты с ТБ и ТБ/ВИЧ с летальным исходом противотуберкулезной терапии (172 человека). Статистический анализ данных выполнялся в ПО IBM SPSS Statistics v.27.0 (USA). Анализ выживаемости проводился с помощью метода Каплана–Майера.
Результаты и их обсуждение. Наибольшее влияние на вероятность летального исхода у пациентов с коинфекцией ТБ/ВИЧ оказывали: низкий уровень CD4-лимфоцитов, преимущественно диссеминированные формы ТБ, наличие множественной или широкой лекарственной устойчивости микобактерий туберкулеза, обширное поражение легких и отсутствие положительной рентген-динамики. Выявлена статистически значимая разница во времени жизни пациентов с коинфекцией ТБ/ВИЧ и ТБ после начала терапии. Показано, что после 9-го месяца терапии наблюдалось резкое снижение благополучно излеченных пациентов с коинфекцией и кратное увеличение вероятности летального исхода (в 1,5 раза на 12-м месяце, в 2 раза — на 15-м), в то время как для пациентов с ТБ риск развития летального исхода в рекомендуемые сроки диспансерного наблюдения минимален.
Заключение. Анализ выживаемости показал, что пациенты с ТБ/ВИЧ, требующие более длительной противотуберкулезной терапии (удлинение сроков интенсивной фазы), формируют группу повышенного риска летального исхода. Полученные результаты подчеркивают важность активного раннего обследования пациентов с коинфекцией ТБ/ВИЧ, а также своевременного проведения клинического и рентгенологического обследований.
Цель: провести анализ динамики заболеваемости ВИЧ-инфекцией в Республике Татарстан (РТ) за 2010–2024 гг. и выявить особенности ее распространения в зависимости от социально-демографических характеристик, а также места жительства.
Материал и методы. Материалы исследования — данные ГАУЗ «Республиканский центр по профилактике и борьбе со СПИД и инфекционными заболеваниями» Минздрава РТ, собранные с помощью системы ASIDNET за 2010–2024 гг. и Управления Роспотребнадзора по РТ. Метод исследования — ретроспективный эпидемиологический анализ с использованием показателя наглядности.
Результаты и их обсуждение. Заболеваемость ВИЧ в РТ постепенно снизилась с 32,6 на 100 тыс. населения в 2010 г. до 22,24 на 100 тыс. населения 2024 г. Наибольший показатель заболеваемости был отмечен в 2015 г. (34,6 на 100 тыс. населения). Заболеваемость встречается чаще у мужчин в 1,5–2,25 раза чаще женщин. Пики заболеваемости ВИЧинфекции: среди мужчин в 2015 г. (47,78 на 100 тыс. населения), у женщин в 2014 г. (23,95 на 100 тыс. населения). До 2019 г. большинство новых случаев ВИЧ-инфекции фиксировалось среди 30–39 жителей, позже зафиксирован рост числа пациентов в возрасте 40–49 лет, кроме того отмечается устойчивый рост случаев ВИЧ-инфекции в группе старше 50 лет. Заболеваемость ВИЧ-инфекцией среди городского населения снизилась с 25,41 на 100 тыс. населения в 2010 г. до 19,13 на 100 тыс. населения в 2024 г., у сельских жителей заболеваемость ВИЧ-инфекцией сначала выросла, далее оставалась на одном уровне, но при этом была в два раза ниже чем у городского населения. Чаще всего инфекцией заражаются люди, не состоящие в постоянных отношениях. В 2023 г. в РТ отмечен почти двукратный рост числа новых случаев среди работающего населения, что можно связывать с изменениями в поведении, а именно со снижением настороженности в отношении инфицирования ВИЧ-инфекцией, и с миграцией.
Заключение. В Республике Татарстан заболеваемость ВИЧ-инфекцией снизилась, но растет среди пожилых и работающих. Необходимо пересмотреть профилактику и усилить просвещение населения.
Цель исследования. Определить возможности мониторинга туберкулезной инфекции среди кандидатов на трансплантацию почки и реципиентов почечного трансплантата посредством современных лучевых методов обследования.
Материалы и методы. В период с 2012 по 2025 г. на базе ФГБНУ «ЦНИИТ» обследовано 63 больных ХБП 5 стадии по поводу туберкулезной инфекции различной степени активности. В соответствии с активностью туберкулезного процесса они были разделены на две группы: больные с активным туберкулезом — 23 (36,5%), больные с остаточными посттуберкулезными изменениями — 40 (63,5%). Проведен ретроспективный анализ результатов лучевых методов обследования до диагностики туберкулеза и на момент установки диагноза на предмет выявления остаточных посттуберкулезных изменений (ОПТИ). Для больных с ОПТИ проведен также анализ результатов лучевых методов обследования до диагностики процесса и далее длительно при регулярном контроле методом МСКТ ОГК 1 раз в 6 месяцев при наблюдении специалистами ФГБНУ «ЦНИИТ».
Результаты. Среди больных ХБП 5 стадии с активным туберкулезом превалировали пациенты с распространенными и осложненными клиническими формами туберкулеза — 17/23 чел. (73,9%): полиорганный туберкулез — 6/23 чел. (26,1%), инфильтративный туберкулез легких в фазе распада или с признаками осложнений (с поражением бронхов) — 6/23 чел. (26,1%), диссеминированный туберкулез легких — 3/23 чел. (13%) и другие, что свидетельствовало о позднем выявлении заболевания. Выявлено, что у большинства больных — 16/23 чел. (69,6%) на момент диагностики активного туберкулезного процесса были признаки остаточных посттуберкулезных изменений. При оценке объема ОПТИ определено, что преобладали большие ОПТИ — 10/16 чел. (62,5%). При оценке локализации реактивации туберкулезного процесса установлено, что в большинстве случаев — 13/16 чел. (81,3%) зона развития воспаления соответствовала расположению признаков перенесенного туберкулезного процесса. При этом больные ХБП 5 стадии с ОПТИ (40 чел.) наблюдались специалистами ФГБНУ «ЦНИИТ» длительно (более 1 года, в среднем 3,86 года) с выполнением МСКТ ОГК 1 раз в 6 месяцев, своевременно получив курс химиопрофилактики. 39/40 чел. (97,5%) не имели признаков реактивации туберкулеза, даже после трансплантации почки или иных событий, усугубляющих иммунодефицитное состояние.
Заключение. У большинства больных ХБП 5 стадии (69,6% наблюдений) наличие ОПТИ предшествовало развитию активного туберкулеза, причем в большинстве случаев (73,9%) распространенных и/или осложненных туберкулезных процессов. При этом зона реактивации туберкулезного процесса у наблюдаемых больных преимущественно совпадала с локализацией ОПТИ (81,3%). В то время как наблюдение больных ХБП 5 стадии с ОПТИ с использованием в качестве рентгенологического обследования МСКТ ОГК дало возможность в 97,5% наблюдений своевременно назначить дополнительное обследование и провести профилактику реактивации туберкулеза у больных ХБП 5 стадии.
Цель исследования: оценить информативность ВГС-cАГ в диагностике ВГС-инфекции.
Материалы и методы. Выявление ВГС-cАГ производилось методом иммунохимического анализа на автоматическом иммунохимическом анализаторе ARCHITECT ABBOTT i1000SR (Abbott, страна-производитель — США, 2013) в трех группах пациентов: 1-я группа — 201 пациент с моноинфекцией ВГС без коинфекций ВИЧ и ВГВ и без предшествующего противовирусного лечения ВГС-инфекции препаратами прямого противовирусного действия (ПППД); 2-я группа — 53 пациента с коинфекцией ВИЧ/ВГС и отсутствием предшествующего лечения ПППД; 3-я группа — 51 пациент с моноинфекцией ВГС без коинфекций ВИЧ и ВГВ после противовирусного лечения ПППД. Диагноз ВГС-инфекции был подтвержден выделение РНК ВГС методом ПЦР.
Результаты и их обсуждение. Чувствительность (Se) теста по определению ВГС-сАГ в группе исследования для подтверждения диагноза ВГС-инфекции у анти-ВГС позитивных лиц составила 87.8%, специфичность (Sp) =58,8%. Несовпадение результатов определения ВГС-сАГ с РНК ВГС отмечено у пациентов низким уровнем ВН ВГС — Me (Q1; Q3) — 1100 (0; 4450) ME/мл. Не установлено влияния на точность определения ВГС-сАГ таких параметров, как возраст, пол пациентов, генотип ВГС, стадия фиброза печени, цирроз печени, уровень АСТ, АЛТ, билирубина, показателей анализа крови.
Заключение. Положительный результат определения ВГС-сАГ может использоваться как подтверждающий тест ВГСинфекции у анти-ВГС позитивных пациентов. При получении отрицательного результата на ВГС-сАГ лицам с позитивным анти-ВГС необходимо проводить тестирование на РНК ВГС (методом ПЦР) для исключения ложноотрицательных результатов.
Целью работы является установление закономерностей изменения таксономического состава и функциональной активности кишечной микробиоты в зависимости от клинической стадии ВИЧ-инфекции, уровня вирусной нагрузки и количества CD4-лимфоцитов с определением прогностических маркеров прогрессирования заболевания.
Материалы и методы. Проведено проспективное когортное исследование с участием 347 пациентов с верифицированной ВИЧ-инфекцией и 78 здоровых добровольцев в период с января 2021 по декабрь 2023 г. Таксономический анализ микробиоты выполнялся методом высокопроизводительного секвенирования вариабельных регионов V3–V4 гена 16S рРНК на платформе Illumina MiSeq с определением вирусной нагрузки методом ПЦР и подсчетом CD4-лимфоцитов проточной цитометрией.
Результаты и их обсуждение. Выявлено прогрессивное снижение микробного богатства по мере утяжеления ВИЧинфекции с уменьшением индекса Шеннона с 4,12±0,34 в контроле до 1,94±0,29 при терминальной стадии. Установлена сильная отрицательная корреляция между разнообразием микробиоты и вирусной нагрузкой, положительная корреляция с количеством CD4-клеток. Относительная представленность Proteobacteria возросла с 8,1% до 41,7%, тогда как доля Firmicutes снизилась с 68,4% до 34,2% при прогрессировании заболевания.
Заключение. Прогрессирование ВИЧ-инфекции закономерно сопровождается формированием выраженного дисбиоза с критическим снижением микробного разнообразия при уровне CD4-клеток менее 200/мкл, что позволяет использовать микробиологические параметры как дополнительные прогностические биомаркеры течения заболевания.
Аналитический обзор состоит из двух взаимно связанных частей, посвященных вирусу герпеса человека 4 типа, или вирусу Эпштейна–Барр (ВГЧ-4, ВЭБ). В первой части рассмотрены особенности эпидемического процесса и распространения ВЭБ-инфекции, цитоморфологические характеристики вирусной частицы, аспекты этиопатогенеза ВЭБ-ассоциированных заболеваний у человека. Особое внимание уделено уникальности молекулярно-генетических стадий и форм существования ВЭБ, факторам риска, повышающих восприимчивость к патогену, а также состояниям, способствующим реактивации вируса. Представленные сведения свидетельствуют о сложном взаимодействии патогена с иммунной системой человека, включая механизмы, способствующие пожизненной персистенции вируса в организме.
Введение комбинированной антиретровирусной терапии (АРТ) радикально изменило структуру онкологической заболеваемости у людей, живущих с ВИЧ (ЛЖВ), сместив акцент с СПИД-ассоциированных неоплазий к неСПИД-определяющим злокачественным опухолям. На этом фоне возрастает клиническое значение аденокарциномы эндометрия у женщин с ВИЧ-инфекцией, для которой характерно сочетанное влияние гормонально-метаболических факторов риска, хронического воспаления и иммунодисфункции.
Цель: обобщить современные данные об эпидемиологии, факторах риска, морфологических и молекулярных особенностях аденокарциномы эндометрия у женщин с ВИЧ-инфекцией, а также о влиянии иммунного статуса и АРТ на течение и исходы заболевания.
Материалы и методы. Проведен целенаправленный анализ публикаций в базах PubMed, Scopus и Web of Science за 2021–2025 гг. с использованием сочетаний ключевых слов: «endometrial cancer», «endometrial carcinoma», «HIV infection», «women living with HIV», «non-AIDS-defining cancers», «molecular classification», «tumor immune microenvironment ». В обзор включены оригинальные исследования, метаанализы, систематические обзоры и международные клинические рекомендации.
Результаты и их обсуждение. Показано, что по мере старения когорты ЛЖВ и увеличения продолжительности жизни на фоне эффективной АРТ растет доля гормонозависимых солидных опухолей, включая аденокарциному эндометрия. У женщин с ВИЧ-инфекцией риск развития рака эндометрия формируется на пересечении традиционных факторов (ожирение, метаболический синдром, гиперэстрогения, поздняя менопауза) и ВИЧ-специфических детерминант (длительная иммуносупрессия, низкий CD4+-статус, высокая вирусная нагрузка в анамнезе, хроническое воспаление). Современные работы подтверждают применимость молекулярной классификации (POLE mut, MMRd, p53abn, NSMP) и интегрированных ESGO/ESTRO/ESP и FIGO подходов к стратификации риска у пациенток с ВИЧ, хотя количество данных по этой подгруппе пока ограничено. Отмечается, что особенности опухолевого иммунного микроокружения, частота MMRd и высокий опухолевый мутационный груз могут иметь прогностическое и предиктивное значение для выбора иммуноонкологических подходов.
Заключение. Аденокарцинома эндометрия у женщин с ВИЧ-инфекцией представляет собой растущую клинико-патологическую проблему, требующую междисциплинарного подхода с участием инфекциониста, гинеколога-онколога и патологоанатома.
Необходимы многоцентровые исследования, специально сфокусированные на ЛЖВ, для уточнения риска, валидации молекулярно-ориентированных моделей прогноза и разработки оптимальных алгоритмов скрининга, лечения и наблюдения в этой группе высокого онкологического риска.
Структура службы оказания медицинской помощи ВИЧ-инфицированным пациентам в России стала складываться после выхода в свет приказа Минздрава СССР № 239 от 10 апреля 1989 г. «Об организации службы профилактики СПИД в СССР».
Издательство
- Издательство
- БМОЦ
- Регион
- Россия, Санкт-Петербург
- Почтовый адрес
- 194295, г Санкт-Петербург, Выборгский р-н, Поэтический б-р, д 2 литера а, помещ 1Н офис 660
- Юр. адрес
- 194295, г Санкт-Петербург, Выборгский р-н, Поэтический б-р, д 2 литера а, помещ 1Н офис 660
- ФИО
- Даниелян Милена Валерьевна (ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ДИРЕКТОР)
- Контактный телефон
- +7 (___) _______
- Сайт
- https://bmoc-spb.ru/