Наталья Николаевна Азимова, кандидат технических наук, доцент кафедры прикладной математики
344003, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
Natalya N. Azimova, Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor of the Applied Mathematics Department
1, Gagarin Sq., Rostov-on-Don, 344003
Джахангул Хайруллаевна Заирова, магистрант кафедры медиатехнологий
344003, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
Dzhakhangul Kh. Zairova, Master's Degree Student of the Media Technologies Department
1, Gagarin Sq., Rostov-on-Don, 344003
Александр Сергеевич Ермаков, магистрант кафедры автоматизации производственных процессов
344003, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
Aleksandr S. Ermakov, Master's Degree Student of the Automation of Production Processes Department
1, Gagarin Sq., Rostov-on-Don, 344003
Евгений Николаевич Ладоша, кандидат технических наук, доцент кафедры медиатехнологий
344003, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1
Evgenii N. Ladosha, Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor of the Media Technologies Department
1, Gagarin Sq., Rostov-on-Don, 344003
Введение. Появление новых трансмиссивных заболеваний требует разработки соответствующих лечебных регламентов, мер предупреждения болезни, схем реабилитации и т. д. Важнейшим элементом всех обозначенных выше мероприятий является своевременность, которая невозможна без надёжного прогнозирования эпидемической обстановки. Фактически эпидемическая ситуация может обостриться при наложении двух эпидемий, что актуализует прогнозирование соответствующих временных интервалов. Цель данной работы — научно обоснованное предсказание периодов, отвечающих наложению эпидемий традиционного гриппа и вновь появившегося COVID-19.
Материалы и методы. Научные изыскания основываются на анализе статистических данных. Для изучения и прогнозирования процессов использованы техники Фурье-разложения и авторегрессии. Скорректирована оригинальная математическая модель динамики COVID-19 с учетом новых статистических данных. Сопоставлены результирующие масштабно-временные и случайные характеристики COVID-19 в рамках модели с известными параметрами традиционного гриппа.
Результаты исследования. Установлено, что динамика эпидемии COVID-19 имеет ярко выраженный сезонный характер с периодичностью три раза в год. Выявлено, что алгоритм прогноза заболеваемости COVID-19 методом Фурье-разложения не является надежным, однако позволяет хорошо описать наблюдаемую динамику развития эпидемии. Авторегрессионный анализ подходит лишь для краткосрочного прогнозирования коронавирусной эпидемии. Сопоставлены особенности течения двух заболеваний сезонного характера — COVID-19 и гриппа. Спрогнозированы моменты, когда их совместное действие на человека окажется особенно пагубным.
Обсуждение и заключения. Все методы математического анализа убедительно доказали, что периодичность вспышек COVID-19 — трижды в год, а гриппа — ежегодно. В периоды, когда действия двух вирусов (коронавируса и гриппа) накладываются, следует быть особо осторожными и соблюдать меры, направленные на снижение риска заболеть сезонной вирусной инфекцией, в том числе проводить регулярную вакцинацию.
Introduction. The emergence of new vector-borne diseases necessitates the development of adequate medical regulations, prevention measures, rehabilitation programs, etc. Among all these measures, timeliness is the most crucial element, which cannot be achieved without reliable forecasting of the epidemic situation. In fact, the situation can deteriorate when two epidemics occur simultaneously, emphasizing the need for predicting the corresponding time intervals accurately. The aim of this study is to scientifically predict the periods when traditional influenza and COVID-19 epidemics may overlap.
Materials and Methods. The scientific research was based on the analysis of statistical data, which was processed using Fourier decomposition and autoregression techniques to study and predict various processes. The original mathematical model of COVID-19 dynamics was adjusted with new statistical data. The resulting scale-time and random characteristics of COVID-19 within the model were compared with known parameters of traditional influenza.
Results. It was established that the dynamics of the COVID-19 epidemic had a pronounced seasonal character with a frequency of three times a year. It was found that the method of forecasting COVID-19 incidence using Fourier decomposition was not reliable, but it allowed for a good description of the observed dynamics of the epidemic. Autoregressive analysis, on the other hand, was only suitable for short-term forecasting of coronavirus epidemics. The features of the two seasonal diseases, COVID-19 and influenza, have been compared, and the moments when their combined effects on a person would be particularly harmful have been predicted.
Discussion and Conclusion. All methods of mathematical analysis have convincingly demonstrated that the frequency of COVID-19 outbreaks occurs three times per year, while influenza occurs annually. During times when the activities of both viruses (coronavirus and influenza) coincide, special attention should be paid and measures taken to reduce the risk of contracting a seasonal viral infection, including through regular vaccination.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.