DOI: 10.21045/2071-5021-2024-70-1-14

¹Цыбикова Э.Б., ¹Котловский М.Ю., ^2,3Фадеева С.О., ⁴Лорсанов С.М.
¹ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Москва, Россия
²ГКУ «Республиканский центр общественного здоровья и медицинской профилактики», г. Грозный, Россия
³ФГБОУ ВО «Ярославский государственный медицинский университет», г. Ярославль, Россия
⁴Министерство здравоохранения Чеченской Республики, г. Грозный, Россия

Резюме

Актуальность. Глобальная стратегия ВОЗ по борьбе с ВИЧ-инфекцией и Стратегия ЮНЭЙДС предусматривают ускорение реализации глобальных мер, направленных на ликвидацию ВИЧ-инфекции во многих странах мира к 2030 г. По данным ЮНЭЙДС в 2022 г. в мире 39 млн. человек являлись лицами, инфицированными ВИЧ-инфекцией, среди которых антиретровирусную терапию получали 29,8 млн. лиц, что составляло 76,4% от их общего числа. В России за период с 2017 по 2022 гг., в том числе и во время пандемии Covid-19, число впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией сократилось с 77467 до 55573 человек. В России впервые за последние 18 лет наблюдается снижение заболеваемости ВИЧ-инфекцией. В этой связи изучение произошедших изменений представляется актуальным и своевременным.

Цель. Изучение заболеваемости ВИЧ-инфекцией в России и субъектах Российской Федерации в динамике за период с 2016 по 2022 гг.

Материалы и методы. Для анализа использовались сведения из формы №61 федерального статистического наблюдения и данные Росстата о численности населения России и 85 субъектов Российской Федерации за 2016-2022 гг. При статистической обработке был применён анализ динамических рядов; построена модель простой линейной регрессии (scikit-learn 1.0.2 и Statsmodels 0.13.5).

Результаты. В России, начиная с 2019 г., заболеваемость ВИЧ-инфекцией снижается и в 2022 г. ее значение достигло 37,8 на 100000 населения, что во многом было обусловлено увеличением охвата антиретровирусной терапией контингентов с ВИЧ-инфекцией, доля которых за 2017-2021 гг. возросла с 50,1% до 83,3%. Поиск взаимосвязи между уровнем заболеваемости ВИЧ-инфекцией и числом впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией в 85 субъектах Российской Федерации в 2016- 2022 гг. показал, что в 2016 г. в 11 из них процентное изменение уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией не соответствовало процентному изменению числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, в сторону его превышения. Однако в 2022 г. число таких субъектов сократилось до единичных, что сопровождалось сближением выскакивающих значений с верхней границей доверительного интервала. Причиной сложившейся ситуации явилось снижение численности населения в 9 из 11 субъектов данной группы. В 12 других субъектах процентное изменение уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией в 2016 г. все более отклонялось от соответствующего процентного изменения числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией в сторону снижения. В результате в 2022 г. выскакивающие значения в 10 субъектах все более отдалялись от нижней границы доверительного интервала. Основной причиной сложившейся ситуации явился рост численности населения в данной группе субъектов Российской Федерации.

Заключение. Снижение числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией при одновременном снижении численности населения, является доминирующем фактором при формировании показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в субъектах Российской Федерации. При снижении числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией и одновременном росте численности населения, возрастает влияние данного фактора на формирование показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией. Рост числа субъектов, в которых число впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией снижается, и особенно в тех из них, в которых одновременно возрастает численность населения, будет способствовать более быстрому развороту линии тренда в сторону снижения заболеваемости ВИЧ-инфекцией.

Ключевые слова: заболеваемость ВИЧ-инфекцией; численность населения; впервые выявленные пациенты с ВИЧ-инфекцией; методы регрессионного анализа

Контактная информация: Цыбикова Эржени Батожаргаловна, email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.
Соблюдение этических стандартов. Данный вид исследования не требует прохождения экспертизы локальным этическим комитетом.
Для цитирования: Цыбикова Э.Б., Котловский М.Ю., Фадеева С.О., Лорсанов С.М. Заболеваемость ВИЧ-инфекцией в России и субъектах Российской Федерации в динамике за 2016-2022 годы. Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание] 2024; 70(1):14. Режим доступа: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1571/30/lang,ru/. DOI: 10.21045/2071-5021-2024-70-1-14

DYNAMICS IN HIV INCIDENCE IN RUSSIA AND CONSTITUENT ENTITIES OF THE RUSSIAN FEDERATION, 2016-2022
¹Tsybikova E.B., ¹Kotlovskiy M.Yu., ^2,3Fadeeva S.O., ⁴Lorsanov S.M.
¹Federal Research Institute for Health Organization and Informatics of the Ministry of Health of the Russian Federation, Moscow; Russia
²Republican Center for Public Health and Medical Prevention, Grozny, Russia
³Yaroslavl State Medical University, Yaroslavl, Russia
⁴Ministry of Health of the Chechen Republic, Grozny, Russia

Abstract

Significance. The WHO global health sector strategy on HIV, viral hepatitis and sexually transmitted infections and the UNAIDS Global AIDS strategy aim to accelerate the global response to eliminate HIV infection in many countries around the world by 2030. According to UNAIDS, 39 million people worldwide were living with HIV in 2022 including 29.8 million people receiving antiretroviral therapy, which is 76.4% of the total number. In Russia for the period from 2017 to 2022 the number of newly diagnosed HIV cases dropped from 77,467 to 55,573, including during the Covid-19 pandemic. For the first time in 18 years, there has been a decline in the incidence of HIV infection in Russia. In this regard, it is relevant and timely to analyze changes in the incidence.

The purpose of the study was to analyze dynamics in HIV incidence in Russia and constituent entities of the Russian Federation from 2016 to 2022.

Material and methods: the analysis used information from the Federal statistical observation form No.61 and Rosstat data on the Russian population and population of 85 constituent entities of the Russian Federation in 2016-2022. Statistical processing used regression analysis methods. A simple linear regression model is constructed (scikit-learn 1.0.2 and Statsmodels 0.13.5).

Results. In Russia, since 2019, the incidence of HIV infection has been decreasing and in 2022 it equaled to 37.8 per 100,000 population, which was largely due to a higher coverage of HIV-infected people with antiretroviral therapy, the share of whom increased from 50.1% to 83.3% in 2017-2021. Identifying a relationship between the HIV incidence and number of newly diagnosed HIV cases in 85 constituent entities of the Russian Federation in 2016-2022 shows that in 2016, in 11 of them, the percentage change in the HIV incidence did not correspond to the percentage change in the number of newly diagnosed HIV cases, up in its excess. However, in 2022, the number of such constituent entities decreased to singular, accompanied by a convergence of the outlying values with the upper limit of the confidence interval. The reason for this situation was the decreased population in 9 out of 11 constituent entities of this group. In 12 other constituent entities, the percentage change in HIV incidence in 2016 increasingly deviated from the corresponding percentage change in the number of newly diagnosed HIV cases, downwards. As a result, in 2022, the outlying values in 10 constituent entities were increasingly moving away from the lower limit of the confidence interval. The main reason for the current situation was a rise in population in this group of constituent entities of the Russian Federation.

Conclusion. A decrease in the number of newly diagnosed patients with HIV infection with a simultaneous decrease in the population size is the dominant factor in determining incidence of HIV infection in constituent entities of the Russian Federation. As the number of newly diagnosed HIV cases declines and the population grows, the impact of this factor on HIV incidence increases. An increase in the number of constituent entities with the decreasing number of newly diagnosed HIV cases is reducing, and especially those with a simultaneous increase in population, will contribute to a faster trend pivot towards a decreasing HIV incidence.

Keywords: incidence of HIV infection; population size; newly diagnosed HIV cases; regression analysis methods.

Corresponding author: Erzheny B. Tsybikova, email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Information about authors:
Tsybikova E.B., https://orcid.org/0000-0002-9131-3584
Kotlovskiy M.Yu., https://orcid.org/0000-0002-1037-2567
Fadeeva S.O., https://orcid.org/0009-0003-5061-5361
Lorsanov S.M., https://orcid.org/0009-0006-7270-7517
Acknowledgments. The study had no sponsorship.
Competing interests. The authors declare the absence of any conflicts of interest regarding the publication of this paper.
Compliance with ethical standards. This study does not require a conclusion from the Local Ethics Committee.
For citation: Tsybikova E.B., Kotlovskiy M.Yu., Fadeeva S.O., Lorsanov S.M. Dynamics in HIV incidence in Russia and constituent entities of the Russian Federation, 2016-2022. Social'nye aspekty zdorov'a naselenia [serial online] 2024; 70(1):14. Available from: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1571/30/lang,ru/. DOI: 10.21045/2071-5021-2024-70-1-14 (In Rus).

Введение

На сегодняшний день ВИЧ-инфекция остается одной из основных проблем глобального общественного здравоохранения [1]. Глобальная стратегия Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) по борьбе с ВИЧ-инфекцией и Стратегия Объединённой программы Организации Объединённых Наций по ВИЧ/СПИДу (ЮНЭЙДС) предусматривают ускорение реализации глобальных мер, направленных на ликвидацию ВИЧ-инфекции во многих странах мира к 2030 г. [2,3,4,5]. По данным ЮНЭЙДС в 2022 г. в мире 39 млн. лиц были инфицированы ВИЧ-инфекцией [6]. Среди них у 1,3 млн. лиц ВИЧ-инфекция была впервые диагностирована в 2022 г. Антиретровирусную терапию (АРВТ) в 2022 г. получали 29,8 млн. лиц, инфицированных ВИЧ-инфекцией, что составляло 76,4% от их общего числа [7]. В результате в последнем десятилетии в демографической структуре лиц, инфицированных ВИЧ-инфекцией, произошли значительные изменения: среди лиц в возрасте 20 лет, у которых лечение комбинированной АРВТ было эффективным, ожидаемая продолжительность жизни возросла с 30 до 45,8 лет с 1996–1999 по 2006–2008 гг. [8,9].

В России за период с 2017 по 2022 гг. доля контингентов с ВИЧ-инфекцией, получавших АРВТ, возросла с 50,1% до 83,3% [10]. Число впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией сократилось за этот же период времени с 77467 до 55573 человек, что привело к снижению заболеваемости ВИЧ-инфекцией, в том числе и в период пандемии Covid-19 [11]. В работах авторов [12,13] было показано, что высокая приверженность АРВТ и сохранный иммунный статус пациентов с ВИЧ-инфекцией являются благоприятными факторами в отношении прогноза течения Covid-19 при его сочетании с ВИЧ-инфекцией.

Таким образом в России впервые за последние годы наблюдается снижение заболеваемости ВИЧ-инфекцией, в связи с чем изучение произошедших изменений в динамике, представляется актуальным и своевременным.

Цель исследования: изучение заболеваемости ВИЧ-инфекцией в России и субъектах Российской Федерации в динамике за период с 2016 по 2022 гг.

Материалы и методы исследования

Для проведения исследования использованы данные из формы федерального статистического наблюдения №61, включающие в себя сведения о впервые выявленных пациентах с ВИЧ-инфекцией, как среди постоянного населения, так из учреждений Федеральной службы исполнения наказаний (ФСИН), и данные Росстата (31.03.2023 г.) [14] о численности населения России и субъектов Российской Федерации (РФ), за 2016-2022 гг.

Исследование включало четыре этапа, на первом из которых была изучена заболеваемость ВИЧ-инфекцией в России, а также структура пациентов, впервые заболевших ВИЧ-инфекцией.

На втором этапе был проведен анализ распределения значений показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в 85 субъектах РФ за период с 2016 по 2022 гг. Для работы с данными использовалась интерактивная вычислительная среда Jupiter Notebook (6.5.2) [15]. Для обработки и анализа данных и работы с датасетом (обработанная и структурированная информация в табличном виде) использовалась программная библиотека Pandas (1.5.3), содержащая высокопроизводительные структуры данных и инструменты для их анализа [15]. Определялись «выскакивающие» субъекты РФ, выходящие за нижний (Q1-1,5 x IQR) и верхний пределы (Q3+1,5 x IQR), а также проведен анализ произошедших изменений в динамике за исследуемый период времени. Для определения наиболее сопряженного показателя был проведен анализ взаимосвязи между уровнем заболеваемости ВИЧ-инфекцией и числом впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, а также численностью населения субъектов РФ, с использование метода Спирмана.

На третьем этапе проведено моделирование для выявления субъектов РФ, в которых пропорция процентного изменения уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией не соответствовала процентному изменению числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией Для этого использовали модуль статистических функций Scipy (1.9.3) [15]. Для преодоления отсутствия строгой линейной зависимости и наличия гетероскедастичности (неоднородность наблюдений, выражающаяся в неодинаковой (непостоянной) дисперсии случайной ошибки регрессионной модели), было принято решение логарифмировать абсолютные значения обоих показателей и использовать их логарифм. В таком случае соотношение между анализируемыми показателями отображало наличие взаимосвязи между их процентными величинами [15].

Точка пересечения b0 и коэффициент b1 в уравнение линейной регрессии: y = b0 + b1 * x были подобраны методом градиентного спуска. В качестве функции потерь использовали среднеквадратическую ошибку (MSE) = . В качестве метрики качества использовали коэффициент детерминации (R2). На основании проведенных расчетов была построена линия тренда на графике. В качестве ошибки предсказания использовали среднеквадратическую ошибку (RMSE), которая определялась по формуле , где y (факт) была равна фактическому уровню заболеваемости ВИЧ-инфекцией, а y (расчет) содержала значения, рассчитанные по формуле на основе числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией в субъекте РФ. Для нахождения границ допустимого интервала ошибки выше и ниже линии тренда, строили границы: от предсказанного в данной точке значения тренда отнимая и добавляя значение ошибки предсказания умноженной на t. При этом t=1,96 (значение критерия Стьюдента для степеней свободы больше 120, при α=0,05). Значения, лежащие выше и ниже указанного интервала, относили к выскакивающим. Отсутствие автокорреляции остатков определяли методом Дарбина–Ватсона (Statsmodels (0.13.5) [15]. Для построения линии тренда и нахождения коэффициентов линейной регрессии применялись программные библиотеки scikit-learn (1.0.2) и Statsmodels (0.13.5) [15].

На четвертом этапе была изучена динамика показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в Чеченской Республике за период с 2016 по 2022 гг. Для анализа использована программа Pandas (1.5.3) [15]. Были рассчитаны значения динамического ряда и скользящего среднего данного показателя из расчета за три предыдущих года. Были определены такие показатели динамического ряда, как абсолютный прирост цепной и базисный; темпы роста и прироста цепного и базисного; абсолютное содержание 1% прироста цепного и базисного.

Результаты

В России за период с 2016 по 2018 гг. заболеваемость ВИЧ-инфекцией возрастала и в 2018 г. достигла 56,1 на 100 тыс. населения (рис.1).

Рис. 1. Заболеваемость ВИЧ-инфекцией в России и Чеченской Республике, 2016-2022 гг., показатель на 100000 населения

Начиная с 2019 г. и до настоящего времени, заболеваемость ВИЧ-инфекцией начала снижаться и в 2022 г. ее значение составляло 37,8 на 100 тыс. населения, что было в 1,5 раза ниже по сравнению с 2018 г. При этом суммарные темпы снижения были высокими и составляли 32,6%.

Анализ структуры впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией показал, что в 2016-2022 гг. в ней в значительной степени преобладала доля городских жителей, составлявшая 2/3 от их общего числа, значения которой находились в диапазоне от 74,6 до 78,0% и в среднем составляли 76,3% (табл.1). Доля сельских жителей за этот же период времени составляла в среднем 23,7%.

Таблица 1

Доля городских и сельских жителей среди впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, Россия, 2016-2022 гг., абс. число/%

Примечание: *среди постоянного населения здесь и далее

Анализ распределения значений показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в 85 субъектах Российской Федерации (РФ) за период с 2016 по 2022 гг. показал, что оно отличалось от нормального, и об этом свидетельствовали значения тестов Колмогорова - Смирного и Шапиро – Вилка (p<0,05) - рисунок 2. В данной выборке значение коэффициента асимметрии составляло 1,78, а эксцесс был равен 4,35. Значения границ квартилей были следующими: Q1 – 20,88 ⁰/₀₀₀₀, Q2 – 33,67 ⁰/₀₀₀₀, Q3 – 52,38 ⁰/₀₀₀₀. Интерквантильный размах (IQR) составил 31,5 ⁰/₀₀₀₀. Нижний предел (Q1-1,5 x IQR) был равен 15,35 ⁰/₀₀₀₀, а верхний предел (Q3+1,5 x IQR) - 88,61 ⁰/₀₀₀₀.

Рис.2. Распределение значений показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в 85 субъектах Российской Федерации, 2016-2022 гг.

(прерывистой вертикальной линией обозначены Q1, Q2, Q3 соответственно; сплошной линией - значение верхнего предела)

В данной выборке, состоящей из 85 субъектов РФ, было обнаружено 13 субъектов РФ, в которых значения показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией выходили за границы верхнего предельного значения, то есть являлись выскакивающими (табл.2). Сложившаяся ситуация не могла считаться закономерной и требовала объяснений. На протяжении всего анализируемого периода во всех 13 субъектах РФ наблюдалось постепенное снижение значений показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией и их возвращение в пределы доверительного интервала. Только в Тюменской области заболеваемость ВИЧ-инфекцией была аномально высокой вплоть до 2021 г. В Пермском крае и Кемеровской области выскакивающие значения регистрировались на протяжении пяти лет, в Челябинской области – четырех лет, в Омской, Самарской, Томской, Иркутской областях и Красноярском крае – трех лет, в Свердловской области – двух лет, а в Ханты-Мансийской АО, Чукотском АО и Новосибирской области – в течение одного года (табл.2). К концу наблюдаемого периода времени число субъектов РФ из данной группы сократилось до трех – в 2020 г., до одного в 2021 г., а в 2022 г. таковых зарегистрировано не было.

Таким образом, результаты исследования показали, что к концу анализируемого периода времени (2016-2022 гг.) обозначилась тенденция к снижению значений показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией во всех 85 субъектах РФ.

Таблица 2

Субъекты Российской Федерации (N=13), в которых значения показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией выходили за границы верхнего предельного значения, 2016-2021 гг.

Примечание: ^а – автономный округ

Также в проведенном исследовании была установлена сильная прямая взаимосвязь между уровнем заболеваемости ВИЧ-инфекцией и числом впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией (коэфф. 0,733; р<0,001), и слабая прямая взаимосвязь между уровнем заболеваемости ВИЧ-инфекцией и численностью населения в субъектах РФ (коэфф. 0,347; р<0,001). Таким образом, наибольшее влияние на уровень заболеваемости ВИЧ-инфекцией оказывало число впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией.

Тем не менее, представляло интерес изучение заболеваемости ВИЧ-инфекцией в тех субъектах РФ, в которых изменение численности населения могло вносить значимый вклад в формирование данного показателя.

Для этого была изучена пропорция процентного изменения уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией (Заболев_ln) и процентного изменения числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ–инфекцией (Вп_ВИЧ_ln).

В уравнении линейной регрессии опытным путем были подобраны точка пересечения b0 равная 1,2, и значение коэффициента b1 равное 0,38. Полученное значение b1 менее 1 говорило о низкой эластичности показателя, характеризующего число впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией [15]. При этом значение коэффициента детерминации (R²), метрики качества, составило 0,47. Значение Дабрина-Ватсона было равно 1,81, что говорило об отсутствии автокорреляции остатков [15].

На основании проведенных расчетов на графике была построена линия тренда и доверительный интервал (рис.3). Значения, лежащие выше и ниже доверительного интервала, относили к выскакивающим.

Рис.3. Распределение субъектов Российской Федерации в зависимости от наличия взаимосвязи между натуральными логарифмами уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией и числом впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, 85 субъектов Российской Федерации, 2016-2022 гг.

Проведенное моделирование позволило выявить субъекты РФ, в которых пропорция процентного изменения уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией не соответствовала процентному изменению числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ -инфекцией (см. рис. 3).

Проведенное моделирование с определением выскакивающих значений, показало, что за семилетний период наблюдения (2016-2022 гг.) в 11 субъектах РФ процентное изменение уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией не соответствовало процентному изменению числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, что сопровождалось выходом значений за пределы верхней границы доверительного интервала (табл.3).

Данная тенденция на протяжении всего анализируемого периода наблюдалась в Чукотском АО, на протяжении пяти лет – в Ненецком АО и Магаданской области, четырех лет - в Республике Алтай, двух лет - в Томской, Иркутской областях и Камчатском крае, одного года - в Кемеровской, Тюменской областях, Республике Хакасия и г. Севастополе. Если в начале периода наблюдения (2016-2017 гг.) число субъектов РФ достигало семи, то в середине периода (2019-2021 гг.) оно снизилось до трех, а в 2022 г. – до двух субъектов РФ (табл.3).

Таблица 3

Субъекты Российской Федерации (N=11), в которых значение объясняемой переменной (Заболев_ln) не соответствовало значению объясняющей переменной (Вп_ВИЧ_ln) в сторону его превышения, 2016-2022 гг.

Примечание: ^а – автономная область

К концу анализируемого периода число субъектов РФ, в которых процентное изменение уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией не соответствовало процентному изменению числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, сократилось до единичных. В результате наблюдалось постепенное сближение всех 11 субъектов РФ с верхней границей доверительного интервала и последующее ее пересечения в 9 субъектах РФ.

Одной из основных причин сложившейся ситуации могло явиться снижение численности населения в 9 из 11 субъектов РФ данной группы на протяжении 2016-2022 гг. (табл.4). Темпы снижения численности населения в 9 субъектах РФ в 2022 г. по сравнению с 2016 г. находились в диапазоне от 0,7 до 7,4% и в среднем составляли 3,9%. Тюменская область и г. Севастополь, в которых численность населения возросла, были зарегистрированы в данной группе лишь однократно в 2017 г., поэтому их влияние на динамику происходящих событий было незначительное.

Таблица 4

Темпы роста/снижения численности населения в субъектах Российской Федерации (N=11), в которых значение объясняемой переменной (Заболев_ln) не соответствовало значению объясняющей переменной (Вп_ВИЧ_ln) в сторону его превышения, 2016 и 2022 гг., %

Примечание: ^а – автономная область

Таким образом, в субъектах РФ, в которых возрастание числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией происходит на фоне снижения численности населения, наблюдается рост значений показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией с выходом выскакивающих значений за пределы верхней границы доверительного интервала. В данных субъектах РФ число впервые выявленных пациентов занимает лидирующее положение в формировании показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией по сравнению с численностью населения.

Далее, результаты проведенного исследования выявили 12 субъектов РФ, в которых процентное изменение уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией также не соответствовало процентному изменению числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, но уже в сторону снижения, что сопровождалось выходом выскакивающих значений за пределы нижней границы доверительного интервала (табл.5).

Таблица 5

Субъекты Российской Федерации (N=12), в которых значение объясняемой переменной (Заболев_ln) не соответствовало значению объясняющей переменной (Вп_ВИЧ_ln), в сторону его снижения, 2016-2022 гг.

В первой половине анализируемого периода (2016-2019 гг.) число таких субъектов РФ насчитывало от пяти до трех, причем в Республике Тыва и Чувашской Республике данная тенденция наблюдалась лишь однажды в 2016 г. В Республике Дагестан, Москве и Чеченской Республике, напротив, она прослеживалась на протяжении всего периода наблюдения. К концу периода (2020-2022 гг.) число субъектов РФ, в которых имела место данная тенденция, возросло до десяти (табл.5).

К концу анализируемого периода во всех субъектах РФ из данной группы процентное изменение уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией все более отклонялось от соответствующего процентного изменения числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, в сторону снижения. В результате наблюдалось сближение всех 12 субъектов РФ с нижней границей доверительного интервала с ее последующим пересечением в 8 субъектах РФ в 2021-2022 г., то есть возвращением их в границы основного тренда.

Одной из причин сложившейся ситуации явился рост численности населения в большинстве субъектов РФ данной группы на протяжении всего анализируемого периода времени (табл.6).

Таблица 6

Темпы роста/снижения численности населения в субъектах Российской Федерации (N=12), в которых значение объясняемой переменной (Заболев_ln) не соответствовало значению объясняющей переменной (Вп_ВИЧ_ln) в сторону его снижения, 2016 и 2022 гг., %

В 8 субъектах РФ в 2022 г. численность населения возросла по сравнению с 2016 г. При этом темпы роста находились в диапазоне от 3,6 до 16,7% и в среднем составляли 7,1%. Несмотря на то, что в двух субъектах РФ (Чувашская Республика и Республика Калмыкия) имело место небольшое снижение численности населения, а в Ростовской и Белгородской областях оно практически не изменилось, они в целом не оказали заметного влияния на динамику произошедших изменений.

Таким образом, в тех субъектах РФ, в которых снижение числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией сопровождается ростом численности населения, все большее влияние на формирование показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией начинает оказывать численность населения. Рост численности населения приводит к снижению значений показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией и смещению выскакивающих значений за пределы нижней границы доверительного интервала. В таких субъектах РФ численность населения начинает оказывать заметное влияние на формирование показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией наряду с числом впервые выявленных пациентов больных ВИЧ-инфекцией.

В качестве примера развития одной из вышеуказанных тенденций нами была изучена динамика заболеваемости ВИЧ-инфекцией в Чеченской Республике за период с 2016 по 2022 гг. (рис.4). В течение всего периода наблюдения в Чеченской Республике уровень заболеваемости ВИЧ-инфекцией был в несколько раз ниже по сравнению с таковым в России: в 2016 г. в 5,7 раза, а в 2022 г. – в 7,9 раза.

Рис.4. Заболеваемость ВИЧ-инфекцией, рассчитанная на основании динамического ряда скользящего среднего, Россия и Чеченская Республика, 2016-2022 гг., показатель на 100000 населения

Вместе с тем, динамика заболеваемости ВИЧ-инфекцией в Чеченской Республике за этот период времени, во многом соответствовала таковой по России. Снижение значений данного показателя в 2017 г. сопровождалось выраженным ростом в 2018 г. При этом его значение возросло до 9,7 на 100 тыс. населения или на 51,72% по отношению к предыдущему году, что было максимальным в течение всего анализируемого периода. В результате значение показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией стало на 12,3% выше по сравнению с 2016 г. (табл.7).

Таблица 7

Значения динамического ряда показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в Чеченской Республике, 2016-2022 гг.

Затем в 2019 г. последовало его незначительное снижение до 4,24% с последующим максимальным снижением в 2020 г. до 53% по отношению к предыдущему году. Также в 2020 г. было установлено минимальное значение показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией, равное 4,3 на 100 тыс. населения, что было на 50,12% ниже по сравнению с 2016 г. Заболеваемость ВИЧ-инфекцией в 2022 г. была на 44,43% ниже по сравнению с 2016 г.

Расчет значений скользящего среднего показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в Чеченской Республике в 2016-2022 гг. был более информативным, поскольку сглаживал случайные колебания, присущие значениям небольших выборок (табл.8). Если до 2017 г. отмечалось снижение скользящего среднего значения данного показателя, то в последующие трехлетние периоды до 2018 и 2019 гг. отмечен рост его значений, который был наиболее выраженным в период, предшествующий 2018 г. и составил 0,73 чел. (на 100 тыс. населения) или около 10% от значения предыдущего периода (табл.8).

Таблица 8

Значения динамического ряда скользящего среднего показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в Чеченской Республике, 2016-2022 гг.

Далее в трехлетние периоды до 2020, 2021 и 2022 гг. зарегистрировано снижение среднего значения показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией с нарастанием темпов снижения. В последний трехлетний период до 2022 г. снижение значений данного показателя составило 22,94% от его среднего значения за предыдущий период. В конце исследования среднее значение заболеваемости ВИЧ-инфекцией было на 3,58 лиц (на 100 тыс. населения) или 41,53 % ниже по сравнению с таковым в начале наблюдения.

Результаты исследования показали, что в 2022 г. Чеченская Республика входила в число субъектов РФ с наиболее низким уровнем заболеваемости ВИЧ-инфекцией. Следует особо подчеркнуть, что Чеченская Республика является одним из немногих субъектов РФ, в которых за последние годы наблюдается значительный прирост численности населения: в 2022 г. численность населения составляла 1514603, при этом темпы прироста по сравнению с 2016 г. были равны 8,6% (табл.5).

Таким образом, снижение числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, наблюдаемое за последние годы в Чеченской Республике, происходящее на фоне ежегодного возрастания численности населения, сопровождается стабильным снижением значений показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией.

Обсуждение

Результаты проведенного исследования показали, что в России, начиная с 2019 г. и до настоящего времени, заболеваемость ВИЧ-инфекцией постепенно снижается и в 2022 г. ее значение достигло 37,8 на 100 тыс. населения [16,17]. Наиболее важным фактором, оказавшим позитивное влияние на динамику показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в России, явилось увеличение доступности антиретровирусной терапии (АРВТ) для лечения контингентов с ВИЧ-инфекцией, доля которых за последние 5 лет (2017-2021 гг.) возросла с 50,1% до 83,3% [18,19,20]. Распространение ВИЧ-инфекции в России происходит преимущественно среди городского населения, доля которого в 2016-2022 гг. составляла 2/3 среди впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией.

Анализ распределения значений показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией в 85 субъектах РФ за период с 2016 по 2022 гг. показал, что в 13 субъектах РФ значения данного показателя являлись выскакивающими и выходили за границы верхнего предельного значения доверительного интервала. Вместе с тем, с каждым годом наблюдения число таких субъектов РФ постепенно сокращалось и в 2022 г. все они вернулись в пределы основного тренда, что свидетельствовало о снижении заболеваемости ВИЧ-инфекцией во всех 85 субъектах РФ.

Кроме того, результаты исследования показали, что при снижении заболеваемости ВИЧ-инфекцией на ее уровень может оказывать влияние численность населения субъектов РФ. С одной стороны, было обнаружено, что в 11 субъектах РФ процентное изменение уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией не соответствовало процентному изменению числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, в сторону его превышения. К концу анализируемого периода (2016-2022 гг.) число таковых субъектов РФ сократилось до единичных, что привело к сближению выскакивающих значений с верхней границей доверительного интервала вплоть до частичного слияния с ней. Основной причиной сложившейся ситуации явилось снижение численности населения в 9 из 11 субъектов РФ данной группы.

С другой стороны, в 12 субъектах РФ процентное изменение уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией все более отклонялось от соответствующего процентного изменения числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, в сторону снижения. К концу анализируемого периода наблюдалось сближение всех 12 субъектов РФ с нижней границей доверительного интервала с ее пересечением в 8 субъектах РФ, вернувшихся в границы основного тренда.

Таким образом, результаты проведенного исследования показали, что наметившаяся за последние годы тенденция к снижению заболеваемости ВИЧ-инфекцией в России и большинстве субъектов РФ, во многом явилась следствием снижения числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией. Вместе с тем в ряде субъектов РФ, в которых наряду со снижением числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией, наблюдается заметный прирост численности населения, возрастает влияние данного фактора на формирование показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией.

Заключение

Снижение числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией при одновременном снижении численности населения, является доминирующем фактором при формировании показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией.

При снижении числа впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией и одновременном росте численности населения, возрастает влияние данного фактора на формирование показателя заболеваемости ВИЧ-инфекцией.

Рост числа субъектов РФ, в которых число впервые выявленных пациентов с ВИЧ-инфекцией стабильно снижается, и прежде всего в тех из них, в которых одновременно возрастает численность населения, будет способствовать более быстрому развороту линии тренда в сторону снижения уровня заболеваемости ВИЧ-инфекцией.

Библиография

1. UNAIDS 90-90-90: an ambitious treatment target to help end the AIDS epidemic. Режим доступа: https://www.unaids.org/sites/default/files/media_asset/90-90-90_en.pdf. (Дата обращения 10.07.2023)
2. UNAIDS Understanding fast-track: accelerating action to end the AIDS epidemic by 2030. Режим доступа: https://www.unaids.org/sites/default/files/media_asset/JC2686_WAD2014report_en.pdf (Дата обращения 10.07.2023)
3. Lima VD, St-Jean M, Rozada I, Shoveller JA, Nosyk B, Hogg RS, et al. Progress towards the United Nations 90-90-90 and 95-95-95 targets: the experience in British Columbia, Canada. J Int AIDS Soc 2017; 20(3): 20e25011. DOI: 10.1002/jia2.25011
4. Farley SM, Wang C, Bray RM, Low AJ, Delgado S, Hoos D, et al. Progress towards the UNAIDS 90-90-90 targets among persons aged 50 and older living with HIV in 13 African countries. J Int AIDS Soc 2022; 25 (Suppl. 4): 25e26005. DOI: 10.1002/jia2.26005
5. Fauci AS, Redfield RR, Sigounas G, Weahkee MD, Giroir BP. Ending the HIV epidemic: a plan for the United States. JAMA 2019; 321: 844-845
6. UNAIDS data 2022. Режим доступа: https://www.unaids.org/en/resources/documents/2023/2022_unaids_data (Дата обращения 10.07.2023)
7. Tseng A, Seet J, Phillips EJ. The evolution of three decades of antiretroviral therapy: challenges, triumphs and the promise of the future. Br J Clin Pharmacol 2015; 79: 182-194
8. Trickey A., Sabin C.A., Burkholder G., Crane H., d'Arminio Monforte A., Egger M., et al. Life expectancy after 2015 of adults with HIV on long-term antiretroviral therapy in Europe and North America: a collaborative analysis of cohort studies. Lancet HIV 2023; 10(5): e295-307. DOI: https://doi.org/10.1016/S2352-3018(23)00028-0
9. Sabin C.A., Reiss P. Epidemiology of ageing with HIV: what can we learn from cohorts? AIDS 2017; 31 (suppl. 2): S121-128. DOI: 10.1097/QAD.0000000000001374
10. Дессау М.И. Качество жизни и приверженность диспансерному наблюдению и лечению больных ВИЧ-инфекцией. ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии 2023; 15(1): 81-82. DOI: https://doi.org/10.22328/2077-9828-2023-15-1
11. Фазылов В.Х., Олейник А.Ф., Реватхи Ч.Г., Файяд А.М., Абдулла О.Ф. COVID-19 у пациентов с ВИЧ-инфекцией: серия клинических наблюдений. ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии 2022; 14 (4): 87–92. DOI: http://dx.doi.org/10.22328/2077-9828- 2022-14-4-87-92
12. Oyelade T., Alqahtani J.S., Hjazi A.M., Li A., Kamila A., Raya R.P. Global and Regional Prevalence and Outcomes of COVID-19 in People Living with HIV: A Systematic Review and Meta-Analysis. Trop. Med. Infect. Dis 2022; 7(2): 22. DOI: 10.3390/tropicalmed7020022.
13. Barbera L.K., Kamis K.F., Rowan S.E., Davis A.J., Shehata S., Carlson J.J., et al. HIV and COVID-19: review of clinical course and outcomes. HIV Res Clin Pract 2021; 22(4): 102–118. DOI: 10.1080/25787489.2021.1975608.
14. Федеральная служба государственной статистики, 2023. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/12781. (Дата обращения 10.07.2023)
15. Педрегоса Ф., Вароко Г., Грамфор А., Мишель В., Тирион Б., Гризель О. и др. Scikit-learn: Машинное обучение на Python. JMLR 2011; 85 (12): 2825-2830. Режим доступа: https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html (Дата обращения 10.07.2023)
16. Лаповок И.А. Салеева Д.В., Кириченко А.А., Мурзакова А.В., Лопатухин А.Э., Киреев Д.Е. Исследование частоты встречаемости двойной ВИЧ-инфекции в России. Инфекционные болезни 2020; 18 (4): 138–148. DOI: 10.20953/1729-9225-2020-4-138-148
17. Беляков Н.А., Лиознов Д.А., Коновалова Н.В., Огурцова С.В., Светличная Ю.С., Пантелеева О.В. и др. Тенденции развития эпидемии ВИЧ-инфекции на Северо-Западе Российской Федерации. Медицинский академический журнал 2015; 15(4): 59–69.
18. Ладная Н.Н., Покровский В.В., Соколова Е.В., Чекрыжова Д.Г., Киржанова В.В. Распространение инфекции, вызываемой вирусом иммунодефицита человека, на территориях Российской Федерации в 2021 г. Эпидемиология и инфекционные болезни. Актуальные вопросы 2022; 12: 12–18.
19. 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; 13(2): 85–93. DOI: http://dx.doi.org/10.22328/2077-9828-2021-13-2-85-93.
20. Беляков Н.А., Рассохин В.В., Розенталь В.В., Огурцова С.В., Степанова Е.В., Мельникова Т.Н. и др. Эпидемиология ВИЧ-инфекции. Место мониторинга, научных и дозорных наблюдений, моделирования и прогнозирования обстановки. ВИЧ-инфекция и иммуносупрессии 2019; 11 (2): 7–26. DOI: http://dx.doi.org/10.22328/2077-9828-2019-11-2-7-26.

References

1. UNAIDS 90-90-90: an ambitious treatment target to help end the AIDS epidemic. Available from: https://www.unaids.org/sites/default/files/media_asset/90-90-90_en.pdf. (Date accessed Jul 10, 2023)
2. UNAIDS Understanding fast-track: accelerating action to end the AIDS epidemic by 2030. Available from: https://www.unaids.org/sites/default/files/media_asset/JC2686_WAD2014report_en.pdf (Date accessed Jul 10, 2023)
3. Lima VD, St-Jean M, Rozada I, Shoveller JA, Nosyk B, Hogg RS, et al. Progress towards the United Nations 90-90-90 and 95-95-95 targets: the experience in British Columbia, Canada. J Int AIDS Soc 2017; 20(3): 20e25011. DOI: 10.1002/jia2.25011
4. Farley SM Wang C Bray RM et al. Progress towards the UNAIDS 90-90-90 targets among persons aged 50 and older living with HIV in 13 African countries /J Int AIDS Soc. 2022; 25e26005
5. Fauci AS, Redfield RR, Sigounas G, Weahkee MD, Giroir BP. Ending the HIV epidemic: a plan for the United States. JAMA 2019; 321: 844-845
6. UNAIDS data 2022. Available from: https://www.unaids.org/en/resources/documents/2023/2022_unaids_data (Date accessed Jul 10, 2023)
7. Tseng A, Seet J, Phillips EJ. The evolution of three decades of antiretroviral therapy: challenges, triumphs and the promise of the future. Br J Clin Pharmacol 2015; 79: 182-194
8. Trickey A., Sabin C.A., Burkholder G., Crane H., d'Arminio Monforte A., Egger M., et al. Life expectancy after 2015 of adults with HIV on long-term antiretroviral therapy in Europe and North America: a collaborative analysis of cohort studies. Lancet HIV 2023; 10(5): e295-307. DOI: https://doi.org/10.1016/S2352-3018(23)00028-0
9. Sabin C.A., Reiss P. Epidemiology of ageing with HIV: what can we learn from cohorts? AIDS 2017; 31 (suppl. 2): S121-128. DOI: 10.1097/QAD.0000000000001374.
10. Dessau M.I. Quality of life and adherence to dispensary monitoring and treatment of patients with HIV infection. VICh-infektsiya i immunosupressii 2023; 15(1):81-82. DOI: https://doi.org/10.22328/2077-9828-2023-15-1 (In Rus.)
11. Fazylov V.Kh., Oleynik A.F., Revatkhi Ch.G., Fayyad A.M., Abdulla O.F. COVID-19 in patients with HIV infection: a series of clinical observations. VICh-infektsiya i immunosupressii 2022; 14(4): 87-92. DOI: http://dx.doi.org/10.22328/2077-9828- 2022-14-4-87-92 (In Rus.)
12. Oyelade T., Alqahtani J.S., Hjazi A.M., Li A., Kamila A., Raya R.P. Global and Regional Prevalence and Outcomes of COVID-19 in People Living with HIV: A Systematic Review and Meta-Analysis. Trop. Med. Infect. Dis 2022; 7(2): 22. DOI: 10.3390/tropicalmed7020022.
13. Barbera L.K., Kamis K.F., Rowan S.E., Davis A.J., Shehata S., Carlson J.J., et al. HIV and COVID-19: review of clinical course and outcomes. HIV Res Clin Pract 2021; 22(4): 102–118. DOI: 10.1080/25787489.2021.1975608.
14. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki, 2023. Available from: https://rosstat.gov.ru/folder/12781 (Date accessed Jul 10, 2023) (In Rus.)
15. Pedregosa F., Varoko G., Gramfor A., Mishel' V., Tirion B., Grizel' O., et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. JMLR 2011; 85 (12): 2825-2830. Available from: https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html (Date accessed Jul 10, 2023) (In Rus.)
16. Lapovok I.A. Saleeva D.V., Kirichenko A.A., Murzakova A.V., Lopatukhin A.E., Kireev D.E. The study of dual HIV infection prevalence in Russia. Infektsionnye bolezni 2020; 18 (4): 138–148. DOI: 10.20953/1729-9225-2020-4-138-148 (In Rus.)
17. Belyakov N.A., Lioznov D.A., Konovalova N.V., Ogurtsova S.V., Svetlichnaya Yu.S., Panteleeva O.V., et al. Trends in the development of the HIV epidemic in the North-West of the Russian Federation. Meditsinskiy akademicheskiy zhurnal 2015; 15(4): 59-69. (In Rus.)
18. Ladnaya N.N., Pokrovskiy V.V., Sokolova E.V., Chekryzhova D.G., Kirzhanova V.V. Prevalence of human immune deficiency virus infection in the territories of the Russian Federation in 2021. Epidemiologiya i infektsionnye bolezni. Aktual'nye voprosy 2022; 12: 12–18 (In Rus.)
19. Kondratova S.E., Marchenko A.N., Mel'nikova E.N. Modeling of forecasting the development of the epidemic process of HIV infection in a region with a high level of HIV infection as a determinant of the direction of anti-epidemic measures. VICh-infektsiya i immunosupressii 2021; 13(2): 85-93. DOI: http://dx.doi.org/10.22328/2077-9828-2021-13-2-85-93. (In Rus.)
20. Belyakov N.A., Rassokhin V.V., Rozental' V.V., Ogurtsova S.V., Stepanova E.V., Mel'nikova T.N., et al. Epidemiology of HIV infection. Place of monitoring, scientific and sentinel observations, modeling and forecasting of the situation. VICh-infektsiya i immunosupressii 2019; 11(2): 7-26. DOI: http://dx.doi.org/10.22328/2077-9828-2019-11-2-7-26. (In Rus.)

Дата поступления: 17.11.2023

Добавить комментарий

Пожалуйста оставляйте комментарии только по теме. Вы можете оставить свой комментарий любым браузером кроме Internet Explorer старше 6.0
Имя:
E-mail
Комментарий:
Код:*