Формы проявления эпидемического процесса (на 100.000 населения)
(по "Основы ретроспективного анализа инфекционной заболеваемости: учебное пособие",
Н.Н. Потехина [и др.]; под ред. В.В. Шкарина, Р.С. Рахманова, Н. Новгород, 2000)
Сезонная декомпозиция STL (Seasonal Decomposition of Time Series by Loess)
Описание метода STL (на англ.)
| Месяцы | Фактические значения |
Зарегистрированная вспышечная заболеваемость |
Незарегистрированная вспышечная заболеваемость |
Сезонная заболеваемость |
Круглогодичная заболеваемость |
| Январь | |||||
| Февраль | |||||
| Март | |||||
| Апрель | |||||
| Май | |||||
| Июнь | |||||
| Июль | |||||
| Август | |||||
| Сентябрь | |||||
| Октябрь | |||||
| Ноябрь | |||||
| Декабрь |
Оценка по кол-ву заболевших на каждый месяц планового года делает на основе данных по кол-ву заболевших в этом месяце за предшествующие года. Для этого на основе выборки значений кол-ва заболевших рассчитывается медиана, 72 и 25 процентили и определяется максимальное и максимальное значение. Так, если в течении январей с 2010 по 2017 года зарегистрировано 10, 20, 30, 20, 10 случаев заболеваний соответственно, то ожидаемый уровень составляет 20 случаев, а границы составят от 10 до 22.5 случаев.
Данные для рассчёта показателей -- значения за 2010-2017 год. Оценка даётся на 2018 (текущий) год по месяцам.
Начиная с ноября 2018 года начнёт формироваться оценка на 2019 год на основе данных 2010-2018.
Текущая фактическая заболевамость показана синим цветом.
Нулевые значения показывают отсутствие данных по выбранном заболеванию для выбранной территории. Качество и достоверность оценки в основном определяются фактом наличия данных за рассчётный (2010-2017 период). С ними можно ознакомится на вкладке "Оценка полноты данных".
Получаемые результаты следует рассматривать в первую очередь как ориентировочный вариант прогноза, поскольку он базируется только на ретроспективных данных о кол-ве заболевших и не учитывает динамику изменения факторов среды, которые, во-первых, могут быть различными для различных инфекций, и, во-вторых, требуют отдельного изучения в плане влияния колебаний их значений на уровень заболеваемости