|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Оценка уровня смертности, обусловленной SARS-CoV-2 в регионах России, на основе эконометрической моделистатья Исследовательская статья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАКСтатья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
- Автор: Степанов В.С.
- Журнал: Инфекция и иммунитет
- Том: 12
- Номер: 4
- Год издания: 2022
- Первая страница: 783
- Последняя страница: 789
- Номер статьи: 1846
- DOI: 10.15789/2220-7619-ASR-1846
- Аннотация: Объектами исследования были официальные данные по заболеваемости и смертности от COVID-19 в российских регионах, а также региональные медико-демографические и экологические данные за последние годы. Математическими методами работы являются корреляционный и регрессионный анализ, методы проверки статистических гипотез. Сначала специфицируется модель регрессии, имеющая переменную структуру; свободный член в ней отличается от региона к региону в зависимости от сочетания значений ряда фиктивных переменных (dummy). На роль зависимой переменной Y(t) выбиралась смертность, привязанная в сводной таблице оперативного штаба к суткам с отсчётом t, причём основной причиной смерти считалась COVID-19. Комплекс объясняющих переменных включал две факторные переменные, которые изменяются ежесуточно, причём с лагами относительно t. Также в этот комплекс входил ещё ряд переменных, которые не изменялись во времени: показатель обеспеченности региона врачами ряда специальностей и четыре dummy-переменные. Одна из них кодировала южную принадлежность региона: ЮФО или СКФО. Три прочие характеризовали повышенное загрязнение атмосферного воздуха в населенных пунктах за последние годы, а также – радиационное загрязнение территории и здоровье жителей регионов по 10 классам болезней (для системы кровообращения, эндокринной и проч.). Значения этих dummy- переменных были получены по открытым данным Росстата и др. Параметры модели оценивались методом наименьших квадратов по обучающей таблице, которая включала 40 регионов, где отсчёт t переменной Y(t) входил за дату 1.xi.2021. В итоге построена статистическая модель с ошибкой аппроксимации 3%; для ¾ регионов из этой таблицы она оказалась 1.94 (±1.5)%. Приводятся графики с ежесуточными прогнозами смертности от COVID-19 в первой половине ноября 2021г для семи регионов в сравнении фактом. Модель может быть полезной при разработке медико-демографической политики в регионах, а также при построении уточнённых моделей секторного типа, состоящих из систем дифференциальных уравнений (SEIRF, SIRD и др.). Работа вышла в электронном виде, в № 4 (2022) (в разделе КРАТКИЕ СООБЩЕНИЯ) на URL: https://iimmun.ru/iimm/article/view/1846/1489 . Ключевые слова: модель регрессии, загрязнение воздуха, SARS-CoV-2, моделирование смертности, заболеваемость населения, общественное здоровье, прогноз смертности, регионы России Keywords: regression model, air pollution, SARS-CoV-2, mortality modeling, morbidity, public health, mortality forecast, Russia’s regions
- Добавил в систему: Степанов Владимир Сергеевич