Применение прогностических моделей для оценки связи показателей вакцинопрофилактики с заболеваемостью корью

Введение. Девиз ВОЗ на Всемирной неделе иммунизации 2024 года: «Все, что в человеческих силах: спасение жизней с помощью иммунизации». Вакцинация является одним из самых успешных мероприятий в области общественного здравоохранения, позволившим предотвратить значительные потери здоровья населения. В данной статье научно обоснована необходимость применения алгоритмов машинного обучения для анализа сложных пространственно-временных зависимостей между охватом вакцинацией и заболеваемостью корью.

Цель исследования: анализ влияния различных факторов вакцинации на заболеваемость корью с использованием прогностических моделей.

Материалы и методы. В работе использованы панельные данные по 85 субъектам Российской Федерации за период с 1996 по 2022 г. (более 2200 наблюдений). Применены методы кросс-корреляционного анализа, множественной линейной регрессии (OLS), модели временных рядов ARIMA и алгоритм градиентного бустинга CatBoost. Интерпретация результатов проводилась с помощью метода SHAP.

Результаты. Кросс-корреляционный анализ показал отрицательные ассоциации между текущими уровнями вакцинации и заболеваемостью, а также отсроченную связь ревакцинации с заболеваемостью при лаге три года. Модель OLS продемонстрировала выраженное переобучение в условиях мультиколлинеарности лагированных признаков. Модель ARIMA показала неудовлетворительную прогностическую способность на тестовой выборке. Модель CatBoost на независимой тестовой выборке продемонстрировала удовлетворительную прогностическую способность (R² = 0,529) и превзошла OLS и ARIMA по качеству обобщения. По результатам SHAP-анализа наибольший вклад в предсказания модели вносили показатели ревакцинации с лагом три года и охвата прививками взрослого населения с лагом один год.

Выводы: применение модели CatBoost в сочетании с SHAP-анализом позволило выявить нелинейные зависимости между показателями вакцинопрофилактики и заболеваемостью корью и может быть использовано для аналитической поддержки оценки региональных программ иммунизации.

1. Salmon DA, Dudley MZ, Glanz JM, Omer SB. Vaccine hesitancy: Causes, consequences and a call to action. Am J Prev Med. 2015;49(6 Suppl 4):S391-S398. doi: 10.1016/j.amepre.2015.06.009

2. Phadke VK, Bednarczyk RA, Salmon DA, Omer SB. Association between vaccine refusal and vaccine-preventable diseases in the United States: A review of measles and pertussis. JAMA. 2016;315(11):1149-1158. doi: 10.1001/jama.2016.1353

3. Bi K, Nguyen T, Peng B, et al. Modeling the impact of MMR vaccination strategies on measles outbreaks in Texas. JAMA Health Forum. 2025;6(9):e253992. doi: 10.1001/jamahealthforum.2025.3992

4. Hviid A, Vinsløv Hansen J, Frisch M, Melbye M. Measles, mumps, rubella vaccination and autism: A nationwide cohort study. Ann Intern Med. 2019;170(8):513-520. doi: 10.7326/M18-2101

5. Martinelli D, Tafuri S, Fortunato F, Cozza V, Germinario CA, Prato R. Are we ready to abrogate compulsory vaccinations for children? Hum Vaccin Immunother. 2015;11(1):146-149. doi: 10.4161/hv.34417

6. Богачева Н.В. Ананина Е.А. Анализ и причины заболеваемости корью в современных условиях // Медицинское образование сегодня. 2024. № 1(25). С. 38-42. EDN IQFRDM.

7. Каунина Д.В., Васильева Т.П., Русских С.В. Результаты валидации авторской методики «Уровень приверженности вакцинации» // Здоровье населения и среда обитания. 2023. Т. 31. № 8. С. 17-28. doi: 10.35627/2219-5238/2023-31-8-17-28. EDN QLWCJB

8. Цвиркун О.В., Тихонова Н.Т., Тураева Н.В. и др. Характеристика популяционного иммунитета к кори в Российской Федерации // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2020. Т. 19. № 4. С. 6-13. doi: 10.31631/2073-3046-2020-19-4-6-13. EDN PHMIUE.

9. Каунина Д.В. Детерминанты организации иммунопрофилактики инфекционных болезней // Бюллетень Национального научно-исследовательского института общественного здоровья имени Н.А. Семашко. 2023. № 1. С. 17-23. doi: 10.25742/NRIPH.2023.01.003. EDN STHTSJ.

10. Агапова Т.Е., Мулендеева Е.С., Анисимова Т.А. Корь в России: эпидемиологические тренды 2010-2024 // Биология и интегративная медицина. 2025. № 3(75). С. 139-151. doi: 10.24412/cl-34438-2025-139-151. EDN PWUASL.

11. Плакида А.В., Брико Н.И., Намазова-Баранова Л.С., Фельдблюм И.В., Лось Н.А., Иванова Е.С. Повышение приверженности населения вакцинации: оценка и системный подход к реализации // Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2022. Т. 21. № 3. С. 4-26. doi: 10.31631/2073-3046-2022-21-3-4-26. EDN: FAJXOX.

12. Голубкова А.А., Платонова Т.А., Смирнова С.С., Ковязина С.А. Эпидемический процесс кори в условиях разных стратегий вакцинопрофилактики в крупном промышленном центре Среднего Урала. Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. 2019. Т. 18. № 1. С. 34-42. doi: 10.31631/2073-3046-2019-18-1-34-42. EDN: RPQVXA.

13. Симакова Я.В., Гущин В.А., Семененко Т.А. и др. Оценка популяционного иммунитета к кори, краснухе и эпидемическому паротиту в Москве на современном этапе // Вопросы вирусологии. 2025. Т. 70. № 2. С. 133-146. doi: 10.36233/0507-4088-282. EDN VHXAQQ.

14. Семененко Т.А., Ноздрачева А.В., Асатрян М.Н. и др. Комплексный анализ влияния вакцинации на формирование популяционного иммунитета к кори среди населения мегаполиса // Вестник российской академии медицинских наук. 2019. Т. 74. № 5. С. 351-360. doi: 10.15690/vramn1170. EDN WWTSUG

15. Ноздрачева А.В., Семененко Т.А., Асатрян М.Н. и др. Иммунологическая восприимчивость населения мегаполиса к кори на этапе ее элиминации. Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. 2019. Т. 18. № 2. С. 18-26. doi:10.31631/2073-3046-2019-18-2-18-26

16. De Serres G, Gay NJ, Farrington CP. Epidemiology of transmissible diseases after elimination. Am J Epidemiol. 2000;151(11):1039-1052. doi: 10.1093/oxfordjournals.aje.a010145

17. Романенко Т.А., Горохова А.А. Мониторинг охвата населения профилактическими прививками на этапе элиминации кори и краснухи // Вестник гигиены и эпидемиологии. 2020. Т. 24. № 4. С. 395-399. EDN LLXXJZ.

18. Брико Н.И., Фельдблюм И.В., Алыева М.Х. и др. Концепция риск-коммуникаций по обеспечению приверженности к вакцинации как необходимая составляющая стратегического развитияиммунопрофилактики в России // Общественное здоровье. 2021. Т. 1. № 1. С. 32-43. doi: 10.21045/2782-1676-2021-1-1-32-43. EDN ZZLOYV.

19. Ноздрачева А.В., Семененко Т.А. Состояние популяционного иммунитета к кори в России: систематический обзор и метаанализ эпидемиологических исследований // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2020. Т. 97. № 5. С. 445-457. doi: 10.36233/0372-9311-2020-97-5-7. EDN CQUUBM.

20. Зверев В.В., Юминова Н.В. Вакцинопрофилактика вирусных инфекций от Э. Дженнера до настоящего времени // Вопросы вирусологии. 2012. № S1. С. 33-42. EDN QJANSD.

21. Ляшенко В.А., Юминова Н.В., Александер С.К. Альтернативные коревые вакцины: экспериментальные исследования. Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2006. №3(28). С. 19-23.

22. Иванова Р.П. Корреляционный анализ процессов инновационной деятельности в легкой промышленности // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2016. № 4(44). С. 27-34. EDN XXVNKJ.

23. Фасхутдинова В.А. Совместный анализ временных рядов геосейсмической активности и положений геоцентра. Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2009. №3 (47). С. 16-20.

24. Prokhorenkova L, Gusev G, Vorobev A, Dorogush AV, Gulin A. Catboost: Unbiased boosting with categorical features. In: Proceedings of the 32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Montreal, QC, December 2–8, 2018. Montreal, Canada; 2018:6638-6648. Accessed April 15, 2026. https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2018/file/14491b756b3a51daac41c24863285549-Paper.pdf